低量化比特在异构网下信号检测中的应用

发布时间：2017-10-05 21:07

  本文关键词：低量化比特在异构网下信号检测中的应用

  更多相关文章： Massive MIMO 低量化比特 异构网络 迭代检测

【摘要】：Massive MIMO技术是当前5G研究的热点之一,其在传统MIMO的基础上,在基站端部署大规模的天线,以提高通信系统的容量和频谱效率。但是成百上千根天线会给基站带来巨大的功耗,海量的数据,以及高昂的成本,这是部署大规模天线时必须考虑的问题。通过在基站端采用低量化比特的ADC,可以有效缓解这些问题。异构网络能满足通信系统中不同用户的服务质量,是未来无线网络部署的重要形式,并且在LTE R10中正式引入了异构网络的概念。在Massive MIMO系统中引入异构网络,宏小区范围内部署微基站,能满足通信热点或室内用户的通信需求,提供更高的服务质量。本文采用了一种简化的基于Massive MIMO的异构网络模型。文章首先对Massive MIMO系统和异构网络模型进行了简要概述,并指出低比特量化在Massive MIMO应用中的重要性。在采用1比特量化的单输入单输出系统中,分析此时的信道容量,然后扩展到多用户Massive MIMO系统中。分别对LS信道估计方案和MRC接收机情景下的系统容量进行了分析。比较了低比特量化下不同信噪比、天线数目对用户可达速率的影响,说明在采用大规模的天线阵列时,可以获得较高的用户速率。为了获取更好的检测性能,本文对低量化比特接收机进行了研究。首先比较了MRC接收机和ZF接收机。在低量化比特接收机中,贝叶斯检测器是一种有效信号检测方案,通过引入GAMP算法计算边缘后验概率,将其用于低量化比特的信号检测,可以有效地提高性能。但是基于GAMP算法的贝叶斯检测器需要进行多个积分运算,复杂度太高。另一种信号检测算法来自于最大似然算法,利用凸优化理论得到一种近似最大似然检测方案。这种算法的迭代收敛的次数随着基站天线数目的增多而减少。在Massive MIMO异构网络上行链路中,当采用低量化比特ADC时,为了对本小区的目标用户和干扰用户进行联合估计,提出了一种基于GAMP的联合迭代检测方案。通过检测器和译码器之间软信息的循环迭代的方式进行联合检测,可以有效地对信号和干扰进行估计。通过比较不同量化比特下与未量化情形下的检测性能,说明了这种迭代检测方案的有效性。另外,预编码技术是一种有效的干扰消除方案,可以通过预编码技术减少宏基站对非服务用户的干扰,同时提升宏用户信号检测的性能。仿真结果比较了不同量化比特数对异构网下预编码性能的影响。
【关键词】：Massive MIMO 低量化比特 异构网络 迭代检测
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN911.23;TN919.3
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-16
• 第一章 绪论16-21
• 1.1 研究背景及意义16-19
• 1.1.1 Massive MIMO16-17
• 1.1.2 基于Massive MIMO异构网络17-18
• 1.1.3 低量化比特ADC18-19
• 1.2 低量化比特接收机技术的研究19-20
• 1.3 本文研究内容及安排20-21
• 第二章 信号检测与异构网络模型21-34
• 2.1 常用信号检测算法21-25
• 2.1.1 线性检测22-23
• 2.1.2 非线性检测23-25
• 2.2 基于Massive MIMO的异构网络25-33
• 2.2.1 异构网络的由来25-26
• 2.2.2 Massive MIMO技术26-30
• 2.2.3 异构网络架构30-33
• 2.3 本章小结33-34
• 第三章 低量化比特系统中上行可达速率34-48
• 3.1 SISO系统下的 1-比特量化34-39
• 3.1.1 接收端CSI和发送端CSI35-36
• 3.1.2 无先验信道状态信息36-39
• 3.2 Massive MIMO中的 1-比特量化39-42
• 3.2.1 基于LS信道估计的容量分析39-41
• 3.2.2 性能仿真与分析41-42
• 3.3 基于AQNM模型的可达速率分析42-47
• 3.3.1 基于MRC接收机的上行速率43-44
• 3.3.2 天线数、发射功率、量化比特对上行速率影响44-45
• 3.3.3 性能仿真结果与分析45-47
• 3.4 本章小结47-48
• 第四章 低量化比特接收机技术48-63
• 4.1 引言48
• 4.2 1-比特ADC下的上行检测技术48-52
• 4.2.1 最大似然(ML)检测算法48-50
• 4.2.2 迫零(ZF)类型的检测算法50-51
• 4.2.3 MRC接收机51-52
• 4.3 GAMP检测算法52-59
• 4.3.1 基于GAMP算法的贝叶斯检测器52-56
• 4.3.2 GAMP检测器性能分析及仿真56-59
• 4.4 近似最大似然算法59-62
• 4.4.1 ML检测的凸优化分析59-60
• 4.4.2 仿真结果与分析60-62
• 4.5 本章小结62-63
• 第五章 低量化比特在异构网中的应用63-75
• 5.1 异构网络场景63-64
• 5.2 低量化比特下的联合迭代检测64-70
• 5.2.1 联合迭代检测65-68
• 5.2.2 性能仿真与分析68-70
• 5.3 低量化比特对预编码性能的影响70-74
• 5.3.1 传统的预编码算法71
• 5.3.2 异构网下的预编码方案71-73
• 5.3.3 低比特对预编码性能的仿真73-74
• 5.4 本章小结74-75
• 第六章 总结与展望75-77
• 6.1 全文总结75-76
• 6.2 下一步研究工作和方向76-77
• 致谢77-78
• 参考文献78-81
• 攻读硕士学位期间的研究成果81-82
• 学位论文评审后修改说明表82-83

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本文编号：978818