大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中基于結(jié)構(gòu)化壓縮感知的信道估計(jì)算法研究.pdf

1、為了應(yīng)對(duì)第五代移動(dòng)通信系統(tǒng)(5G)中更高數(shù)據(jù)率和更低時(shí)延的需求,大規(guī)模多輸入多輸出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)技術(shù)已經(jīng)被提出并被廣泛研究。大規(guī)模MIMO技術(shù)具有頻譜效率高,能大幅度提升多用戶網(wǎng)絡(luò)容量等優(yōu)勢(shì)。然而,隨著大規(guī)模MIMO基站側(cè)天線數(shù)的增加,其信道估計(jì)復(fù)雜度會(huì)不斷提高,傳統(tǒng)信道估計(jì)算法（例如:最小二乘算法和最小均方誤差算法）在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)已不再適用。將壓縮感知理論應(yīng)用到大規(guī)模M

2、IMO系統(tǒng)進(jìn)行信道估計(jì)是解決其信道估計(jì)問(wèn)題的另一種有效方法,它可以同時(shí)在降低導(dǎo)頻開(kāi)銷和算法計(jì)算復(fù)雜度的情況下獲得良好信道估計(jì)性能。針對(duì)現(xiàn)有基于壓縮感知的大規(guī)模MIMO系統(tǒng)稀疏信道估計(jì)算法存在運(yùn)算時(shí)間較長(zhǎng),計(jì)算復(fù)雜度較高的缺陷,本文研究了大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的稀疏信道估計(jì)算法,開(kāi)展了如下研究工作。
　　(1)研究了無(wú)線信道的大尺度衰落特性和小尺度衰落特性并分析了MIMO系統(tǒng)的模型特性,信道容量,進(jìn)而對(duì)大規(guī)模MIMO的系統(tǒng)模型,信道容量

3、和收斂性進(jìn)行分析,并通過(guò)仿真對(duì)大規(guī)模MIMO信道矩陣漸進(jìn)正交性理論進(jìn)行了驗(yàn)證。
　　(2)研究了傳統(tǒng)MIMO系統(tǒng)信道估計(jì)算法,包括最小二乘(Least Square,LS)算法、最小均方誤差(Minimized Mean Square Error,MMSE)算法,詳細(xì)闡述了兩種算法原理,分析說(shuō)明了兩種算法在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)下的不適用性。緊接著,總結(jié)壓縮感知理論研究進(jìn)展,利用大規(guī)模MIMO系統(tǒng)信道在角度域具有稀疏特性,推導(dǎo)了角度域

4、下行大規(guī)模MIMO系統(tǒng)模型公式并總結(jié)系統(tǒng)稀疏信道估計(jì)算法流程。然后分析了經(jīng)典正交匹配追蹤(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)信道估計(jì)算法步驟,針對(duì)無(wú)線信道稀疏度不易準(zhǔn)確獲取會(huì)導(dǎo)致OMP算法精度下降的缺陷,分析給出改進(jìn)的稀疏度自適應(yīng)匹配追蹤(Sparsity Adaptive Matching Pursuit,SAMP)信道估計(jì)算法,最后進(jìn)行了算法性能分析和仿真驗(yàn)證。理論分析和仿真結(jié)果表明稀疏信道估計(jì)算法與傳

5、統(tǒng)信道估計(jì)算法相比能較大幅度的降低導(dǎo)頻開(kāi)銷和提高信道估計(jì)精度,更具實(shí)用價(jià)值。
　　(3)基于上述研究成果,進(jìn)一步研究了結(jié)構(gòu)化壓縮感知理論,分析當(dāng)無(wú)線信道具有結(jié)構(gòu)化稀疏特性時(shí),利用結(jié)構(gòu)化壓縮感知理論進(jìn)行信道估計(jì)時(shí)能獲得更好的估計(jì)性能。首先,針對(duì)傳統(tǒng)信道估計(jì)導(dǎo)頻分布方案在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中應(yīng)用會(huì)產(chǎn)生導(dǎo)頻開(kāi)銷大,頻譜利用率低的現(xiàn)象,給出了一種新的大規(guī)模MIMO信道估計(jì)導(dǎo)頻分布方案（非正交導(dǎo)頻）。然后分析了大規(guī)模MIMO系統(tǒng)時(shí)延域空時(shí)相

6、關(guān)特性,給出基于空時(shí)相關(guān)性的大規(guī)模MIMO結(jié)構(gòu)化稀疏信道估計(jì)算法流程,針對(duì)算法中每次迭代步長(zhǎng)增長(zhǎng)緩慢會(huì)產(chǎn)生過(guò)度估計(jì)問(wèn)題,在算法中引入變步長(zhǎng)思想,通過(guò)設(shè)置兩個(gè)迭代判斷準(zhǔn)則,提出變步長(zhǎng)自適應(yīng)結(jié)構(gòu)化子空間追蹤(Variable step size Adaptive Structured Subspace Pursuit,VssASSP)算法,在高信噪比條件下能保證信道估計(jì)精度的同時(shí)有效降低算法計(jì)算復(fù)雜度,實(shí)現(xiàn)快速信道估計(jì)過(guò)程。通過(guò)算法分析和仿