大規(guī)模MIMO中預(yù)處理算法的研究.pdf

1、最近兩年，隨著第五代移動(dòng)通信系統(tǒng)的興起，大規(guī)模多輸入多輸出(Multiple Input Multiple Output，MIMO)系統(tǒng)因具有比傳統(tǒng)MIMO系統(tǒng)更高頻譜效率等優(yōu)點(diǎn)而備受關(guān)注。然而，大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的天線數(shù)的規(guī)模從傳統(tǒng)MIMO系統(tǒng)的幾根增加到幾百根使得其信號(hào)處理問(wèn)題變得更復(fù)雜，尤其是檢測(cè)器和預(yù)編碼器的復(fù)雜度急劇增加，導(dǎo)致硬件資源開(kāi)銷(xiāo)過(guò)大，吞吐率無(wú)法滿(mǎn)足通信需求。
　　本文提出一種基于最速下降和Jacobi迭代的聯(lián)合

2、算法的預(yù)處理方法，迭代地實(shí)現(xiàn)大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的上行鏈路的線性檢測(cè)和下行鏈路的線性預(yù)編碼，在降低復(fù)雜度、提高吞吐率的同時(shí)保證系統(tǒng)性能。在提出的聯(lián)合算法中，最速下降算法被用來(lái)獲取一個(gè)高效的搜索方向，以加快算法的收斂速度；初始估計(jì)、混合迭代和近似軟信息計(jì)算等三種策略進(jìn)一步降低復(fù)雜度、加速收斂。仿真結(jié)果表明，本文提出的基于聯(lián)合算法的信號(hào)檢測(cè)方法比Neumann級(jí)數(shù)、Richardson方法和基于共軛梯度的算法等表現(xiàn)出更好的誤碼率性能（Bit

3、Error Rate，BER)，并且在迭代次數(shù)較少、復(fù)雜度較低時(shí)，就能獲得接近最優(yōu)的線性檢測(cè)性能。此外，本文還對(duì)基于聯(lián)合算法的預(yù)處理方法進(jìn)行了FPGA(Field Programmable Gate Array)驗(yàn)證，結(jié)果證實(shí)了提出的基于聯(lián)合算法的預(yù)處理方法因具有更高的并行度而能實(shí)現(xiàn)高吞吐率。
　　為了進(jìn)一步降低總復(fù)雜度，本文提出了基于初始解估計(jì)、Precondition和等效增廣等三種改進(jìn)策略的共軛梯度的預(yù)處理算法。仿真結(jié)果表明