基于Massive MIMO的矩陣求逆算法研究.pdf

1、智能手機(jī)業(yè)務(wù)的飛速發(fā)展，4G通信網(wǎng)絡(luò)的商用，很大程度上也改變了人們的通信方式，同時(shí)也對(duì)下一代無線通信系統(tǒng)的信道容量和傳輸速率提出了更高的要求。MIMO技術(shù)作為L(zhǎng)TE系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)，能夠在不增加頻率資源和發(fā)射功率的情況下，讓系統(tǒng)的信道容量成倍增加。隨著系統(tǒng)收發(fā)端天線數(shù)目的增多，給系統(tǒng)的數(shù)據(jù)速率和鏈路可靠性帶來了更大的自由度，所以Massive MIMO成為滿足下一代無線通信對(duì)頻譜效率和能量效率要求的不錯(cuò)的選擇。
　　Massive

2、 MIMO系統(tǒng)帶來的這么多的優(yōu)勢(shì)都是以基站端（BS）明顯增加的計(jì)算復(fù)雜度為代價(jià)的，就復(fù)雜度和功率消耗而言，數(shù)據(jù)檢測(cè)和預(yù)編碼成為了是最棘手的問題。迫零(ZF)被認(rèn)為是Massive MIMO系統(tǒng)預(yù)編碼和線性檢測(cè)一個(gè)潛在實(shí)用的算法，由于BS存在幾十甚至上百根天線，矩陣運(yùn)算的維度大幅增加，而作為預(yù)編碼和線性檢測(cè)必不可少的一部分，矩陣求逆將會(huì)因?yàn)樵馐芊浅４蟮木仃囘\(yùn)算規(guī)模而變得難以實(shí)現(xiàn)。所以簡(jiǎn)化矩陣求逆的設(shè)計(jì)，降低復(fù)雜度對(duì)移動(dòng)通信系統(tǒng)的發(fā)展具有重

3、要的意義。
　　矩陣求逆一般分為兩類，直接求逆和近似求逆。MIMO系統(tǒng)中直接求逆主要采用Cholesky分解、LU分解、QR分解，然后再求三角矩陣或者酉矩陣逆的方法。由于 Massive MIMO系統(tǒng)的多天線，矩陣求逆復(fù)雜度將會(huì)隨用戶數(shù)增加而呈數(shù)量級(jí)的增加。在這種情況下，適用于Massive MIMO系統(tǒng)的基于Neumann級(jí)數(shù)的近似矩陣求逆被提出，它在復(fù)雜度和性能上有個(gè)很好的折中，并且在硬件實(shí)現(xiàn)上很有優(yōu)勢(shì)。
　　針對(duì)以上問

4、題，本文主要研究了各種求逆算法的實(shí)現(xiàn)與復(fù)雜度對(duì)比。首先介紹了Massive MIMO系統(tǒng)與矩陣求逆的研究現(xiàn)狀，然后分析三種常規(guī)直接求逆算法。第三章對(duì)Massive MIMO系統(tǒng)中不同的收發(fā)天線配比對(duì)Neumann級(jí)數(shù)近似矩陣求逆性能的影響進(jìn)行了研究，通過與直接求逆的誤碼率（BER）和信號(hào)干擾比（SIR）進(jìn)行對(duì)比證明Neumann級(jí)數(shù)近似求逆可行性；除此之外，也研究了快速更新矩陣求逆的方法以及相應(yīng)的復(fù)雜度，將基于Neumann級(jí)數(shù)近似求逆