大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中上行信道檢測方法的改進(jìn)與應(yīng)用.pdf

1、隨著頻譜資源日趨緊張，為滿足人們對高速數(shù)據(jù)傳輸速率的需求，在發(fā)送和接收端均采用多根天線的MIMO技術(shù)因其可以取得很高的頻段利用率，已經(jīng)被廣泛用于無線通信系統(tǒng)中，成為未來無線通信中極具前景的技術(shù)。MIMO技術(shù)的引入對無線通信系統(tǒng)中接收機(jī)處理復(fù)雜信號，尤其是MIMO信號檢測器的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)提出了很大的挑戰(zhàn)，它要求檢測器復(fù)雜度低、功耗和硬件開銷小，能夠?qū)崿F(xiàn)高速高質(zhì)量的信號檢測。MIMO系統(tǒng)的信道檢測方法有球形解碼、V-BLAST算法、網(wǎng)格歸約算

2、法、最大似然檢測等。最大似然檢測算法雖具有最佳的檢測性能，但其復(fù)雜度非常高，很難在現(xiàn)實(shí)中應(yīng)用。因此，降低檢測的復(fù)雜度并提高檢測性能，一直是通信領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問題。
　　本文設(shè)計(jì)了一種基于馬爾可夫鏈蒙特卡羅（MCMC）方法的低復(fù)雜度算法，用于大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的上行信號檢測和信道估計(jì)。大規(guī)模MIMO系統(tǒng)是指基站（BS）有幾十到幾百個(gè)天線，上行鏈路也有相似的用戶數(shù)量?；窘邮諜C(jī)采用隨機(jī)采樣的方法來檢測，這使得每次迭代都會(huì)在Gibbs采

3、樣和隨機(jī)采樣之間做一個(gè)概率選擇。本文設(shè)計(jì)的檢測算法可以減輕在高信噪比條件下傳統(tǒng)MCMC算法遇到的陷入問題，并且在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)了接近最優(yōu)性能。本文的創(chuàng)新在于設(shè)計(jì)隨機(jī)MCMC（R-MCMC）方法以實(shí)現(xiàn)接近最佳性能的低復(fù)雜度檢測算法。通過仿真可以驗(yàn)證，在有大量基站天線和用戶（例如64/128/256基站天線）情況下，算法接近最優(yōu)檢測性能。此外，本文還設(shè)計(jì)了基于MCMC的信道估計(jì)算法，在導(dǎo)頻相位通過R-MCMC檢測數(shù)據(jù)過程的迭代獲得

4、信道的初始估計(jì)。在時(shí)分雙工（TDD）系統(tǒng)中，因?yàn)閭鬏斝诺谰哂锌赡嫘裕@些信道估計(jì)值可用于下行鏈路多用戶MIMO的預(yù)編碼?？梢宰C明，本文設(shè)計(jì)的接收機(jī)能實(shí)現(xiàn)接近最優(yōu)的性能，當(dāng)信道信息已知時(shí)甚至能夠達(dá)到最優(yōu)性能。
　　本文的主要研究內(nèi)容總結(jié)如下：
　　1.分析了MIMO的信道特性和信道容量。同時(shí)，討論了ML，ZF，MMSE等一系列檢測方法，并分析了它們的復(fù)雜度。
　　2.設(shè)計(jì)了R-MCMC算法和基于MCMC的信道估計(jì)算法。在