大规模MIMO系统中基于向量模值算法的预编码方法的研究

发布时间：2017-07-21 01:21

  本文关键词：大规模MIMO系统中基于向量模值算法的预编码方法的研究

  更多相关文章： 大规模MIMO 低复杂度预编码 矩阵近似求逆 向量模值 天线选择

【摘要】：大规模多输入多输出(Multiple-In Multiple-Out MIMO)作为5G中的关键技术之一受到了人们广泛的关注。在大规模MIMO中,需要预编码来减轻信道中噪声和其他用户相互之间的干扰。信道矩阵维度的增加,会给预编码算法带来很大的复杂度,人们一直在寻找低复杂度的预编码,但是低复杂度的预编码算法多是以牺牲系统性能为代价的,同时,随着大规模MIMO系统用户的增加,用户间的干扰也会增加,使得系统误码率性能降低。因此论文从提升低复杂度预编码算法系统误码率性能的角度考虑,对预编码算法进行研究。另外,信号在发送前需要根据天线系统的配置进行信道状态的估计,在预编码之前对现有的天线进行选择,不仅能够减少大规模MIMO系统的天线射频模块,而且能够提升预编码算法的误码率性能。论文首先分析了大规模MIMO系统模型,对瑞利衰落信道模型下的线性迫零(Zero Forcing ZF)预编码、最小均方误差(Minimum Mean Square Error MMSE)预编码和非线性脏纸(Dirty Paper Code DPC)编码、(Tomlinson-Harashima TH)预编码算法的工作原理进行了对比分析。论文对基于向量扰动的向量模值下降算法进行了分析,并重点讨论了基于诺曼级数展开的矩阵近似求逆预编码(Approximate Matrix Inverse Precoding AMIP)算法,基于向量扰动的向量模值下降算法对AMIP算法进行了改进。基于诺曼级数展开的矩阵近似求逆预编码(AMIP)算法,相比传统的ZF和MMSE预编码算法虽然能降低预编码矩阵在大规模MIMO系统中实现时的硬件复杂度,但是其误码率性能有所下降。为了提升该算法的误码率性能,论文利用向量扰动的思想将发送信号进行扰动,再利用向量模值下降算法求取初始预编码矩阵与扰动信号乘积的最小模值,将初始预编码矩阵与上述最小模值结合,实现对AMIP算法的改进。仿真验证改进后预编码算法,误码率性能有一定的提升。另外,为了进一步提升改进的诺曼级数矩阵近似求逆预编码(Norm-Approximate Matrix Inverse Precoding NAMIP)算法的误码率性能,论文结合系统差错概率最小的思想,利用信道矩阵列向量模值选择算法,对发送天线进行选择,再实现预编码矩阵。将发送天线进行选择,能够减少大规模MIMO系统的天线射频模块。仿真验证,经天线选择后实现的预编码算法误码率性能也有一定提升。
【关键词】：大规模MIMO 低复杂度预编码 矩阵近似求逆 向量模值 天线选择
【学位授予单位】：安徽大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN919.3
【目录】：

• 摘要3-5
• Abstract5-9
• 第一章 绪论9-16
• 1.1 研究背景和意义9-11
• 1.2 国内外研究现状11-14
• 1.3 论文的研究内容和章节安排14-16
• 1.3.1 研究内容14
• 1.3.2 章节安排14-16
• 第二章 大规模MIMO预编码方法概述16-35
• 2.1 大规模MIMO系统模型16-21
• 2.1.1 大规模MIMO系统信道和信号模型16-19
• 2.1.2 相关参数19-21
• 2.2 常用预编码算法概述21-27
• 2.2.1 预编码原理概述21-22
• 2.2.2 ZF预编码22-23
• 2.2.3 MMSE预编码23-25
• 2.2.4 脏纸编码25-26
• 2.2.5 TH预编码26-27
• 2.3 仿真分析及对比27-34
• 2.3.1 容量性能仿真27-30
• 2.3.2 预编码算法性能仿真30-34
• 2.4 本章小结34-35
• 第三章 基于向量模值下降算法的矩阵近似求逆预编码算法改进35-49
• 3.1 向量扰动算法35-36
• 3.2 基于诺曼级数展开的矩阵近似求逆预编码算法36-39
• 3.3 基于向量模值下降算法的矩阵近似求逆预编码算法39-44
• 3.3.1 预编码矩阵的改进39-40
• 3.3.2 发送信号的扰动处理40-42
• 3.3.3 迭代实现预编码矩阵42-43
• 3.3.4 复杂度分析43-44
• 3.4 仿真分析及对比44-48
• 3.5 本章小结48-49
• 第四章 基于多天线选择的预编码算法49-62
• 4.1 多天线选择技术概述49-53
• 4.1.1 天线选择准则50
• 4.1.2 最优天线选择算法50-51
• 4.1.3 递增天线选择算法51-52
• 4.1.4 递减天线选择算法52-53
• 4.2 基于信道向量模值的天线选择预编码算法53-56
• 4.2.1 成对差错概率53-54
• 4.2.2 预编码矩阵实现54-56
• 4.3 仿真分析及对比56-60
• 4.4 本章小结60-62
• 第五章 总结和展望62-64
• 5.1 总结62
• 5.2 展望62-64
• 参考文献64-69
• 致谢69-70
• 攻读硕士学位期间发表的论文70

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本文编号：570880