大规模MIMO中基于迭代的信号检测算法研究

发布时间：2023-02-14 19:32

　　大规模多输入多输出(Massive Multiple-Input Multiple-Output,Massive MIMO)技术已经成为实现5G的一项关键技术。Massive MIMO凭借其数据传输效率高、连接稳定和延迟低等各方面优势在实际生产中得到广泛应用。在Massive MIMO系统中,复杂程度和天线数量是密切相关的,随着天线数量增加,算法的复杂程度也随着变高,因此在接收端需要一种复杂程度低、检测性能高的信号检测算法。基于此,本文主要研究了基于高斯赛德尔(Gauss-Seide,GS)迭代算法的两种不同的迭代算法以及基于理查德森迭代算法,主要工作如下:1、在Massive MIMO系统中,现有的GS算法相较于最小均方误差(Minimum Mean-Square Error,MMSE)算法,GS的复杂度较低,但其检测性能相比而言较差。本文提出一种适用于大规模MIMO系统上行链路检测的JA-IGS(Jacobi-Improved Gauss-Seide)检测算法,该算法首先通过引入雅可比(Jacobi,JA)预迭代器来优化迭代初始解,其次对传统的GS进行线性优化,在增加较低复杂度情况...

【文章页数】：61 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 课题研究背景及意义
    1.2 大规模MIMO信号检测的研究现状
    1.3 论文内容及章节安排
第二章 大规模MIMO系统模型和传统信号检测算法
    2.1 大规模MIMO系统模型和无线信道
        2.1.1 大规模MIMO系统模型
        2.1.2 无线信道
    2.2 传统大规模MIMO信号检测算法
        2.2.1 传统线性检测算法
        2.2.2 传统非线性信号检测算法
    2.3 算法仿真分析
        2.3.1 算法性能分析
        2.3.2 算法复杂度分析
    2.4 本章小结
第三章 大规模MIMO中基于雅克比预迭代的改进高斯赛德尔算法
    3.1 高斯赛德尔迭代算法
    3.2 雅克比迭代算法
    3.3 基于雅克比预迭代的高斯-赛德尔算法
    3.4 基于雅克比预迭代的改进高斯-赛德尔算法
        3.4.1 带状矩阵
        3.4.2 基于雅克比预迭代的改进高斯-赛德尔算法
    3.5 算法复杂度分析及收敛性分析
        3.5.1 算法复杂度分析
        3.5.2 基于雅克比预迭代的改进高斯-赛德尔算法收敛性分析
    3.6 性能仿真
    3.7 本章小结
第四章 大规模MIMO中基于预处理的广义加权高斯赛德尔迭代算法
    4.1 基于预处理的广义加权高斯赛德尔迭代算法
    4.2 初始值选取和加权因子的选取
        4.2.1 初始值选取
        4.2.2 加权因子选取
    4.3 算法复杂度分析
    4.4 算法仿真分析
    4.5 本章小结
第五章 大规模MIMO系统中基于预处理的加权理查德森迭代算法
    5.1 理查德森迭代算法
    5.2 基于预处理的加权理查德森迭代算法
    5.3 松弛参数和加权因子选取
    5.4 复杂度分析
    5.5 性能仿真
    5.6 总结
第六章 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
致谢
参考文献
作者简介



本文编号：3742880