基于信道估计的大规模MIMO预编码算法研究

发布时间：2021-10-19 12:01

　　大规模MIMO（Massive Multiple Input Multiple Output）技术是目前5G通信系统研究的关键技术之一,通过配置大量天线,在不增加系统带宽的前提下能够极大地提升系统容量。大规模MIMO系统在天线数激增时产生的导频污染严重影响信道状态信息（Channel State Information,CSI）的准确获取,导致系统容量受到限制。本文主要研究如何采取有效措施来减小导频污染带来的影响,从而提升系统的容量。其中主要研究的内容有以下三个方面:1.介绍大规模MIMO系统的模型,并对其产生的导频污染进行理论分析,为后续章节抑制导频污染奠定理论基础。2.针对最小二乘（LS）算法信道估计精度不足的问题,本文在上行链路提出了一种L₂范数修正的S函数变步长LMS算法与LS信道估计相结合的信道估计算法,可提高估计所得信道矩阵的精度,从而减小导频污染的影响。首先,为了提高S函数变步长LMS算法的综合性能和抗干扰能力,引入₂L范数控制步长更新。其次,将本文提出的变步长LMS修正算法用于LS辅助导频的信道估计,在上行链路接收端进行LMS... 

【文章来源】：兰州交通大学甘肃省

【文章页数】：73 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

MIMO系统模型

系统容量随天线数增加线性增长。因此在新一代的通信系统中引MO 技术，在系统基站侧配备大规模天线阵列，利用空间特性和系统复用空间资源进而提高利用率[34]。表 2.1 MIMO 系统演进的信道容量系统类型 信道容量SISO 系统 22Clog 1hSISO SIMO 系统 TNkSIMOkCh122log 1 MISO 系统 RNkkRMISOhNC122log1 MIMO 系统 TRNNkkTRMIMOhNNCImin,122min,logdet

兰州交通大学硕士学位论文用频谱资源的情况下实现系统的多发多收，提升了了系统发射信号的距离，改善了边缘小区用户的通的性能。大规模 MIMO 系统在增大信道容量的同时因此需要在信道容量和设备复杂度上取一个折中。 系统（Single User-MIMO ，SU-MIMO）的特点是通信系数为 1，但收发端进行通信时一般采用多天线传输，BS）端和移动端（Mobile Station，MS）配备多根模型如图 2.3 所示，因此又称之为点对点 MIMO。

【参考文献】：
期刊论文
[1]一种改进的LS信道估计算法[J]. 李姣军,张亭亭,黄明敏,贾智予.  重庆理工大学学报(自然科学). 2018(12)
[2]Approximate Iteration Detection and Precoding in Massive MIMO[J]. Chuan Tang,Yerong Tao,Yancang Chen,Cang Liu,Luechao Yuan,Zuocheng Xing.  中国通信. 2018(05)
[3]多小区大规模MIMO系统中基于部分导频交替复用的导频污染减轻方法[J]. 李梦婉,景小荣,莫林琳.  信号处理. 2017(08)
[4]Massive MIMO系统基于子空间的半盲信道估计[J]. 王茜竹,邱聪聪.  计算机工程与应用. 2018(08)
[5]大规模MIMO系统的预编码算法综述[J]. 付豪.  电讯技术. 2015(07)
[6]IMT-2020（5G）推进组发布5G技术白皮书[J]. 本刊讯.  中国无线电. 2015(05)
[7]大规模MIMO系统研究进展[J]. 戚晨皓,黄永明,金石.  数据采集与处理. 2015(03)
[8]引用范数的双曲正切函数变步长LMS算法[J]. 还秋云,邱晓晖,刘晓飞.  信号处理. 2014(01)
[9]一种改进的变步长LMS自适应算法[J]. 吕振肃,熊景松.  信号处理. 2008(01)
[10]MIMO-OFDM系统中一种基于自适应滤波的信道估计方法[J]. 梁永明,罗汉文,黄建国.  电子与信息学报. 2007(02)

博士论文
[1]非线性预编码技术研究[D]. 张蕾.浙江大学 2016

硕士论文
[1]MIMO系统下的THP非线性预编码技术研究[D]. 马雪琪.西安电子科技大学 2018
[2]非线性预编码在5G中的应用研究[D]. 廖枫.电子科技大学 2018
[3]Massive MIMO系统中减小导频污染影响问题研究[D]. 程卿卿.哈尔滨工业大学 2015



本文编号：3444832