MCMC算法在MIMO技術中的研究及應用.pdf

1、多輸入多輸出（MIMO）是一種利用傳輸空間的自由度來成倍提升數(shù)據(jù)傳輸速率和可靠性的技術，已廣泛應用于IEEE802.16 e/802.16 m WiMax和HSPA+等無線通信標準中。大規(guī)模MIMO（Massive MIMO）技術將成為下一代移動通信（5G）的核心技術以解決未來爆炸式的數(shù)據(jù)流量、海量接入和各類新型業(yè)務。在 MIMO系統(tǒng)中，接收端信號處理的性能好壞和復雜度高低直接決定了整個通信系統(tǒng)的質(zhì)量和發(fā)展前景。因此，MIMO技術，尤其

2、是大規(guī)模MIMO技術，其面臨的一個重要挑戰(zhàn)就是設計高性能、低復雜度的檢測算法。在眾多的檢測算法中，復雜度呈線性增長或至多呈多項式增長的馬爾科夫鏈蒙特卡洛（MCMC）算法是最有潛力使整個MIMO系統(tǒng)獲益的檢測算法之一。因此，本文的重點及亮點就是設計高性能、低復雜度的MCMC-MIMO檢測算法。
　　首先，本文介紹了MCMC算法的基本原理，討論了4種能解決貝葉斯推理中高維積分問題的隨機采樣算法，并闡述了影響MCMC算法采樣性能的初始值

3、選擇、跳轉分布選擇、跳轉步長選擇、采樣并行度和迭代深度折衷等問題。基于MCMC算法在貝葉斯分析中的經(jīng)驗，本文將MCMC算法應用到MIMO檢測中，著重推導了逐比特和逐符號的MCMC-MIMO檢測算法，并分析了傳統(tǒng)MCMC檢測算法在高信噪比下的誤碼平層問題和復雜度高于一般線性檢測算法的問題。
　　其次，在詳細分析了導致傳統(tǒng)MCMC-MIMO檢測算法上述兩大問題的根本原因之后，本文提出了一系列復雜度簡化技術和性能增強技術，且部分技術可聯(lián)

4、合使用使得MCMC算法性能和復雜度到達最優(yōu)。結果表明：在常規(guī)MIMO方面，在抖動、條件下重新初始化和飽和修剪技術聯(lián)合優(yōu)化下，基于Max-Log更新的逐比特MCMC算法能以MMSE-PIC算法60％的復雜度獲得1-2dB性能提高；基于Max-Log/2-best更新的逐符號MCMC算法可在適當增加復雜度下到達準ML算法-STS算法的性能。在大規(guī)模MIMO方面，逐比特MCMC算法可在等效于3級展開的NS-bMMSE算法的復雜度基礎上，獲得優(yōu)