基于深度学习的MIMO信号检测与信道跟踪
发布时间：2021-06-22 17:57
随着信息化时代的到来,移动通信技术逐渐成为人们日常交流与沟通的主要通信手段,随着用户数量日益增加,传统的无线通信技术面临着频谱利用率低,系统容量小,数据传输率低的问题。多输入多输出（MIMO）技术的出现,在一定程度上解决了信道容量和传输速率问题。近年来,深度学习在图像处理,语音识别,自然语言理解等方面均有良好的性能展示,因此将基于数据驱动的深度学习方法运用到信号检测,信道估计,调制识别等通信领域是十分有必要的。本文利用深度学习工具研究MIMO技术中的两个关键点——信号检测技术与信道状态信息获取技术,研究内容包括以下两个方面:1)基于BD-Net网络的MIMO信号检测算法目前现有的MIMO检测算法存在计算复杂度高,假设前提强,难以统计噪声信息等诸多问题,基于深度学习的DetNet网络在信号检测过程中无需噪声统计信息,具有接近最优的检测性能,但是存在网络训练参数量大,网络收敛速度慢,且假设信道状态已知等限制。BD-Net（BiLSTM-Detection Network）网络利用投影梯度下降法优化发送信号最大似然估计问题,利用神经网络的拟合与泛化特性设计以双向LSTM为基本单元的神经网络,...
【文章来源】：中国科学技术大学安徽省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２．１单用户系统模型??
?第２章???所接收到的矢量信号表示为丫?＝?［：＾，乃，．．．，外／，加性高斯白噪声（Ａｄｄｉｔｉｖｅ?ｗｈｉｔｅ??Ｇａｕｓｓｉａｎ?ｎｏｉｓｅ，ＡＷＧＮ）矢量则使用ｎ?＝?［４，％，…，心，］７表不，则复基带系统模型可??以表示为：??ｙ?＝?Ｈ＼?＋?ｎ?（２．１）??为了方便数据处理，可以将（２．１）中的复系统模型转变为实系统模型：??ｙ?＝?＾ｘ?＋?ｎ?（２．２）??其中，歹＝卜）］，ｋ［Ｒｅ⑴］，Ｓ?＝?［Ｒｅ（ｎ）］，月＝?［＿）??［＿Ｉｍ（ｙ）Ｊ?｜ｊｍ（ｘ）」?［叫＂）Ｒｅ（＾〇?＿??在多用户ＭＩＭＯ系统中，存在多个不同用户，且同时存在多个用户发送或??接收并行数据流，数据流始终占用相同时频资源。其系统模型如图２．２所示，??此时的ＭＩＭＯ系统被用于增加多个用户的速率。??ｒｉＡ＇??：??ｎ????图２．２多用户系统模型??对于多用户系统模型，假设存在尺个用户，每个用户的发射天线数为》，??信号接收端的基站接收天线数为Ｗ，则接收端接收到的矢量信号可以表示为：??ｙ?＝?（２．３）??＊＝１??其中，ｙ＝Ｌｙ１，ｈ，．．．，＾］７＇表示＃个接收天线接收到的矢量信号，??表示第ｉｔ个用户发送的信号，巧表示第灸个用户与接收端之??间的信道矩阵，ｎ?＝［？，，％，．．．，？］表示加性高斯白噪声矢量。??１０??
章???基于判决反馈均衡（ｄｅｃｉｓｉｏｎ－ｆｅｅｄｂａｃｋ?ｄｅｔｅｃｔｏｒ，?ＤＦ）的检测器［４４］继承连续干??扰消除（ｓｕｃｃｅｓｓｉｖｅ?ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ?ｃａｎｃｅｌｌａｔｉｏｎ，ＳＩＣ）的思想，每次只检测单个符号ｓ，，??并将单个符号的影响从接收信号中去除，减少对尚未检测的其他符号造??成的影响。ＤＦ检测器的重点在于接收机中前馈滤波器和反馈滤波器的优化，最??重要的是在检测较弱的信号之前先消除最强干扰信号的影响。基于判决反馈均??衡检测器的基本原理图可以由图２．３表示。??／?？?＾??Ｕｐｄａｔｅ?ｒｅｓｉｄｕａｌ?（?丨?丨?６??———？丨?ｓｉｇｎａｌ?ｖｅｃｔｏｒ??？?Ｌｉｎｅａｒ?ｄｅｔｅｃｔｏｒ?＾＾Ｄ＾ｃｏｄｅＴＨ￣￣＾??＾?＾??＾?Ｔ?—?［????■？／?＊＊？?—一—－?￣—??Ｖ??Ｊ?＾Ｃｈａｎｎｅｌ?ｍａｔｒｉｘ＾，??ｕ?４一＾?．?：［?＾??［?＾?Ｒｅ?ｅｎｃｏｄｅ?ａｎｄ??Ｕｋ?ｒｅ?ｍｏｄｕｌａｔｅ??ｖ?ｙ??图２．３?ＤＦ检测算法原理图??本小节主要介绍基于ＺＦ准则的判决反馈均衡算法。ＱＲ分解信道矩阵／／可??以得到??Ｈ?＝?ＱＲ??「Ｒ］?（２．８）??＝?［Ｑ？ＱＪ?〇??其中Ｒ表示上三角矩阵，其大小为ｙｘ＃，，Ｑ，表示大小为从ｘｉＶ，的酉矩阵，Ｑ２??表示的酉矩阵，零矩阵０的大小为将（２．８）带入（２．１）??式中并化简可以得到??Ｒ—??ｙ?＝?［Ｑ”Ｑ２ｌ?ｘ＋ｎ??Ｊ?”?２?Ｌ〇」?（２．９）??＝?Ｑ，Ｒｘ?＋?ｎ??将Ｑｆ左乘（２．９）式可
本文编号：3243284
【文章来源】：中国科学技术大学安徽省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２．１单用户系统模型??
?第２章???所接收到的矢量信号表示为丫?＝?［：＾，乃，．．．，外／，加性高斯白噪声（Ａｄｄｉｔｉｖｅ?ｗｈｉｔｅ??Ｇａｕｓｓｉａｎ?ｎｏｉｓｅ，ＡＷＧＮ）矢量则使用ｎ?＝?［４，％，…，心，］７表不，则复基带系统模型可??以表示为：??ｙ?＝?Ｈ＼?＋?ｎ?（２．１）??为了方便数据处理，可以将（２．１）中的复系统模型转变为实系统模型：??ｙ?＝?＾ｘ?＋?ｎ?（２．２）??其中，歹＝卜）］，ｋ［Ｒｅ⑴］，Ｓ?＝?［Ｒｅ（ｎ）］，月＝?［＿）??［＿Ｉｍ（ｙ）Ｊ?｜ｊｍ（ｘ）」?［叫＂）Ｒｅ（＾〇?＿??在多用户ＭＩＭＯ系统中，存在多个不同用户，且同时存在多个用户发送或??接收并行数据流，数据流始终占用相同时频资源。其系统模型如图２．２所示，??此时的ＭＩＭＯ系统被用于增加多个用户的速率。??ｒｉＡ＇??：??ｎ????图２．２多用户系统模型??对于多用户系统模型，假设存在尺个用户，每个用户的发射天线数为》，??信号接收端的基站接收天线数为Ｗ，则接收端接收到的矢量信号可以表示为：??ｙ?＝?（２．３）??＊＝１??其中，ｙ＝Ｌｙ１，ｈ，．．．，＾］７＇表示＃个接收天线接收到的矢量信号，??表示第ｉｔ个用户发送的信号，巧表示第灸个用户与接收端之??间的信道矩阵，ｎ?＝［？，，％，．．．，？］表示加性高斯白噪声矢量。??１０??
章???基于判决反馈均衡（ｄｅｃｉｓｉｏｎ－ｆｅｅｄｂａｃｋ?ｄｅｔｅｃｔｏｒ，?ＤＦ）的检测器［４４］继承连续干??扰消除（ｓｕｃｃｅｓｓｉｖｅ?ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ?ｃａｎｃｅｌｌａｔｉｏｎ，ＳＩＣ）的思想，每次只检测单个符号ｓ，，??并将单个符号的影响从接收信号中去除，减少对尚未检测的其他符号造??成的影响。ＤＦ检测器的重点在于接收机中前馈滤波器和反馈滤波器的优化，最??重要的是在检测较弱的信号之前先消除最强干扰信号的影响。基于判决反馈均??衡检测器的基本原理图可以由图２．３表示。??／?？?＾??Ｕｐｄａｔｅ?ｒｅｓｉｄｕａｌ?（?丨?丨?６??———？丨?ｓｉｇｎａｌ?ｖｅｃｔｏｒ??？?Ｌｉｎｅａｒ?ｄｅｔｅｃｔｏｒ?＾＾Ｄ＾ｃｏｄｅＴＨ￣￣＾??＾?＾??＾?Ｔ?—?［????■？／?＊＊？?—一—－?￣—??Ｖ??Ｊ?＾Ｃｈａｎｎｅｌ?ｍａｔｒｉｘ＾，??ｕ?４一＾?．?：［?＾??［?＾?Ｒｅ?ｅｎｃｏｄｅ?ａｎｄ??Ｕｋ?ｒｅ?ｍｏｄｕｌａｔｅ??ｖ?ｙ??图２．３?ＤＦ检测算法原理图??本小节主要介绍基于ＺＦ准则的判决反馈均衡算法。ＱＲ分解信道矩阵／／可??以得到??Ｈ?＝?ＱＲ??「Ｒ］?（２．８）??＝?［Ｑ？ＱＪ?〇??其中Ｒ表示上三角矩阵，其大小为ｙｘ＃，，Ｑ，表示大小为从ｘｉＶ，的酉矩阵，Ｑ２??表示的酉矩阵，零矩阵０的大小为将（２．８）带入（２．１）??式中并化简可以得到??Ｒ—??ｙ?＝?［Ｑ”Ｑ２ｌ?ｘ＋ｎ??Ｊ?”?２?Ｌ〇」?（２．９）??＝?Ｑ，Ｒｘ?＋?ｎ??将Ｑｆ左乘（２．９）式可
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