非协调多址接入活跃用户检测与信道估计方法研究

发布时间：2018-10-09 12:12

【摘要】：随着物联网([oT,internet of things)技术的快速发展,现有的长期规划演进(LTE,long-term evolution)通信标准难以满足机器与机器通信(M2M,machine-to-machine)的需求,主要原因在于M2M有其不同于LTE传输的显著特征。为了满足下一代移动通信系统中对机器类通信(MTC,machine-type communication)低延迟、高可靠性的需求,本文利用了压缩感知的相关理论研究了如何在非协调多址接入场景中实现导频辅助的活跃用户检测和信道估计。首先,研究了如何利用基于多矢量测量的正交匹配追踪(OMP-MMV,orthogonal matching pursuit for multiple measurement vectors)及其衍生算法解决非协调多址接入场景中的活跃用户检测和信道估计问题。一方面,在归一化多矢量测量的正交匹配追踪算法(N-OMP-MMV,normalized OMP-MMV)的基础上,为了提高非协调多址接入系统的传输效率、增加可扩展性,考虑了活跃用户个数服从泊松分布的场景。在此场景下,现有文献中的算法都没有考虑到充分利用用户活跃的先验信息,为此提出了在泊松分布场景下的改进型归一化多矢量测量的正交匹配追踪算法(N-IOMP-MMV,normalized improved OMP-MMV),该算法可以充分利用用户活跃度的先验信息,对活跃用户做贝叶斯检测。另一方面,基于已有的块状稀疏信号恢复理论,给出了 N-OMP-MMV以及N-IOMP-MMV算法在功率控制大规模多输入多输出(MIMO,multiple-input-multiple-output)系统中正确检测活跃用户的渐进性能以及信道估计均方误差下界。仿真结果显示提出的基于OMP-MMV的活跃用户检测和信道估计算法可以很大程度上减少导频长度,同时提高活跃用户检测和信道估计质量。随后,研究了基于广义近似消息传递(GAMP,generalized approximate message passing)的活跃用户检测和信道估计算法。首先设计了多矢量测量的广义近似消息传递算法(GAMP-MMV,GAMP for MMV),其可以充分利用待估信号的联合稀疏特性有效提高活跃用户检测和信道估计的性能。同时该算法可扩展性非常强,在非协调多址接入场景中可以利用在线用户不同的活跃概率提高检测性能。随后,将期望最大算法(EM,expectation maximization)引入GAMP-MMV的过程中得到基于期望最大的多矢量测量广义近似消息传递算法(EM-GAMP-MMV,EM based GAMP-MMV),其可以在预先不知道用户活跃概率的情况下提供高可靠性的活跃用户检测性能。仿真结果显示提出的基于GAMP的活跃用户检测和信道估计方法在非协调多址接入场景中有较强的适用性和鲁棒性。最后,研究了压缩感知领域中最新的研究成果,即用Khatri-Rao积恢复待估信号支集,并且给出了整个算法的推导过程。从推导过程中可以看出,基于Khatri-Rao积的支集恢复算法在MMV问题中可以很好的利用多重测量的优势计算接收信号的自相关阵,从而可以相对于其他的信号恢复算法恢复出稀疏度更高的待估信号的支集。随后,针对大规模非协调多址接入场景,提出了基于Khatri-Rao积的活跃用户检测算法。仿真结果显示在大规模接入场景中基于Khatri-Rao积的支集恢复算法可以保证更多活跃用户的可靠检测,为接下来的信道估计和信号检测提供可靠保证。
[Abstract]:......
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TN911.23

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本文编号：2259293