低復(fù)雜度的Large MIMO系統(tǒng)檢測技術(shù)研究.pdf

1、社會的發(fā)展對無線通信技術(shù)提出了越來越高的要求，MIMO技術(shù)因具有獲得空間復(fù)用增益以及分集增益的優(yōu)勢，以及能提高信道容量、通信信道鏈路可靠性的能力，而日益運用于現(xiàn)今主流無線通信技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)中。Large MIMO系統(tǒng)由于其收發(fā)兩端配置了數(shù)十甚至上百根的天線，能大幅度提高數(shù)據(jù)速率和分集增益而逐漸成為研究熱點。但是由于天線數(shù)的大幅度增加，采用MIMO常規(guī)檢測技術(shù)進行檢測時復(fù)雜度會大大增加，檢測性能也存在退化現(xiàn)象，因此檢測技術(shù)已經(jīng)成為了限制Larg

2、e MIMO系統(tǒng)應(yīng)用的瓶頸。本文主要研究低復(fù)雜度高性能且適用于Large MIMO Systems檢測的檢測算法。
　　本文首先從整個系統(tǒng)的角度給出了MIMO系統(tǒng)的數(shù)學(xué)建模，然后分析了不同場景的MIMO系統(tǒng)信道容量，說明了MIMO技術(shù)的優(yōu)越性。接著分析了MIMO系統(tǒng)中的一些常用常規(guī)檢測方法，包括最大似然檢測ML，匹配濾波器MF，迫零ZF檢測，最小均方誤差MMSE檢測等線性檢測方法，ZF-SIC和MMSE-SIC等非線性檢測方法以及

3、這些算法的排序改進，另外，簡單介紹了LR-Aided線性檢測方法和球形解碼。之后本文分析了Large MIMO Systems中基于禁忌搜索的低復(fù)雜度檢測方法，包括禁忌搜索算法RTS，分層禁忌搜索算法LTS，以及排序分層禁忌搜索算法ZF-OLTS。最后，針對ZF-OLTS算法進行了兩點改進，改進算法MMSE-OLTS采用MMSE解向量代替ZF解向量作為檢測算法的初始解向量，以及采用具有更低復(fù)雜度的排序方法，在不損失算法的檢測性能前提下，

4、降低了算法整體復(fù)雜度。
　　通過對MMSE-OLTS，ZF-OLTS，MMSE-OSIC，ZF-OSIC，MMSE，ZF這幾種算法進行仿真，可以看出，在相同的仿真條件下，MMSE-OLTS算法在大幅度降低復(fù)雜度的情況下，依然具有較高的檢測性能，性能優(yōu)于ZF-OLTS以及其他算法。另外，仿真證明了 MMSE-OLTS算法的檢測性能隨著天線數(shù)增加而有所提高，顯示出了其具有適用于大規(guī)模天線系統(tǒng)檢測的特點，而且該算法在高階調(diào)制時也比常規(guī)檢