大规模MIMO系统的关键技术

发布时间：2017-06-03 00:05

  本文关键词：大规模MIMO系统的关键技术，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：大规模MIMO可使系统误比特性能、频谱效率和能量效率得到提高。同时,大规模MIMO也带来了一系列与传统MIMO完全不同的新挑战。最近几年,MIMO检测的巨大计算复杂性已成为一个活跃的研究领域。本论文提出了两种似优低复杂度检测算法。第一种算法基于概率图模型,适用于大规模MIMO第二种算法基于一种被称为引力搜索算法的随机算法,适用于有几十个天线的中等规模系统。 今年来,研究大规模MIMO系统的人越来越多,其主要目标是在第5代蜂窝网络中引入大规模天线阵列,这引出了理论、网络设计以及硬件实现等方面的研究。实现大规模MIMO的最大困难在于基站(BS)的信道状态信息(CSI)的获取,因为估计信道状态信息会受到来自相邻小区的信号的污染,导致此类系统不能完全实现大规模天线阵列的期待增益。此外,采用盲信道估计技术也就是即子空间方法来克服大规模MIMO的导频污染问题已引起极大的关注。 为此目的,在本论文中,我们利用随机矩阵理论(RMT)和自由概率论(FPT)来在更明智的物理信道模式下分析这些技术的性能,这是更能够捕捉到天线阵列之间的相互作用和物理环境,比理想的独立同分布(IID)瑞利通道通常在文献中用。通过渐近频谱分析,本论文证明了物理信道对子空间方法的性能确实有很大的影响。此外,我们展示了一个有趣的天线饱和效应,比如,随基站天线的数量增加其饱和性增大。在本文中,我们也提出了一个新的信道估计技术,从而彻底克服了导频污染问题。该技术是基于导频和数据承载信号的重叠,这是适合关键应用,其中该信道的自由度(DoF)是有限的。在我们的算法中,高质量性能和服务是我们的主要顾虑。 最后,我们从非相干两用户干扰信道(IFC)的角度调查了自由度。本论文基本上只是为非相干大规模MIMO信道作了初步研究,本质上是一种非相干IFC。当干扰强时,自由度和的新边界才被导出的。研究结果表明,所得到的自由度取决于干扰水平,类似于取决于相干IFC所能达到的自由度。本论文的结果表明,为每个用户得到无干扰的自由度,理论上是可行的,特别是当干扰足够大。
【关键词】：大规模MIMO 信道检测 导频污染 非相干干扰信道 MIMO检测 随机矩阵理论 自由概率论 渐近特征值分布
【学位授予单位】：华中科技大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN919.3
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-8
• Glossary8-10
• Notation10-18
• 1 Introduction18-28
• 1.1 Overview of Massive MIMO Systems20-24
• 1.1.1 System Architecture20-21
• 1.1.2 Benefits21-23
• 1.1.3 Challenges23-24
• 1.2 Non-coherent Interference Channel24-25
• 1.3 Summary of Contributions25-26
• 1.4 Thesis Outline26-28
• 2 Preliminaries and Literature Review28-59
• 2.1 Probabilistic Graphical Models28-36
• 2.1.1 Factor Graph29-30
• 2.1.2 Markov Random Fields30-32
• 2.1.3 Sum-Product Algorithm on FG32-34
• 2.1.4 Belief Propagation on Pairwise MRF34-36
• 2.2 Random Matrix Theory and Free Probability Theory36-44
• 2.2.1 Stieltjes Transform37-39
• 2.2.2 S-transform and R-transform39-40
• 2.2.3 Wishart Matrix40-41
• 2.2.4 Free Probability Theory41-44
• 2.2.5 Haar Matrices and Freeness Condition44
• 2.3 Single-Cell Multiuser Massive MIMO44-51
• 2.3.1 Diversity44-47
• 2.3.2 Information Theory of MIMO Systems47-49
• 2.3.3 Survey of Detection Methods in MIMO49-51
• 2.4 Multi-cell multiuser Massive MIMO51-55
• 2.5 Non-coherent Interference Channel55-59
• 2.5.1 Non-coherent Massive MIMO57-59
• 3 MIMO Detection Approaches59-79
• 3.1 System Model and Problem Formulation60-61
• 3.2 Overview of Linear Gaussian Model61-63
• 3.3 Detection by Graphical Models Approach63-71
• 3.3.1 Approximation of Conditional Distribution y|x64-65
• 3.3.2 BP-VGI Algorithm65-68
• 3.3.3 Computational Complexity68-69
• 3.3.4 Numerical Results69-71
• 3.4 Detection by Stochastic Approach71-78
• 3.4.1 Overview of GSA71-73
• 3.4.2 Modified BGSA for MIMO Detection73-75
• 3.4.3 Stopping Criterion75-76
• 3.4.4 Computational Complexity76
• 3.4.5 Numerical Results76-78
• 3.5 Summary78-79
• 4 Asymptotic Performance of Blind Pilot Decontamination in Massive MIMO79-105
• 4.1 Channel Model and Problem Formulation80-83
• 4.1.1 Physical Channel Model80-82
• 4.1.2 Problem Formulation82-83
• 4.2 Overview of Subspace Method83-84
• 4.3 Motivation84
• 4.4 Asymptotic Analysis84-93
• 4.4.1 Identical AoAs85-91
• 4.4.2 Distinct AoAs91-93
• 4.5 The Support of Distribution93-96
• 4.6 Numerical Results96-104
• 4.6.1 The Support of AED96-99
• 4.6.2 Bit Error Rate99-104
• 4.7 Summary104-105
• 5 Channel Estimation in Massive MIMO for Critical Applications105-117
• 5.1 Introduction and Motivation106-107
• 5.2 Channel Model107-108
• 5.3 Superposition-Based Pilot Decontamination108-112
• 5.3.1 Channel Estimation Phase109-110
• 5.3.2 Data Detection Phase110
• 5.3.3 Some Reflections on the Algorithm110-111
• 5.3.4 Computational Complexity111-112
• 5.4 Numerical Results112-116
• 5.5 Summary116-117
• 6 Non-coerent Two-User Gaussian Interference Channel117-134
• 6.1 Channel Model and Preliminaries118-120
• 6.2 Simple Bounds120-122
• 6.3 New Bounds122-132
• 6.3.1 Upper-Bound on DoF Under Strong Interference123-124
• 6.3.2 Lower-Bound on the Generalized DoF124-127
• 6.3.3 Single-Sided IFC(Z-IFC)127-128
• 6.3.4 Achievable Generalized DoF for Non-coherent IFC128-132
• 6.4 Summary132-134
• 7 Conclusion134-137
• Appendix 1 Publications137-138
• Appendix 2 Discussion on the Freeness Condition in Sec.4.4.1138-140
• Appendix 3 Discussion of Assumptions in Sec.4.4.1140-141
• Appendix 4 Proof of Proposition 4.1141-144
• Appendix 5 Proof of Lemma 4.5144-145
• Appendix 6 Proof of Lemma 6.11145-149
• Bibliography149-157
• Acknowledgements157

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本文编号：416810