大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中多用戶檢測分布式處理技術(shù).pdf

1、2010年，Thomas L.Marzetta提出了大規(guī)模MIMO的概念。大規(guī)模MIMO（Massive MIMO）是指基站側(cè)配置數(shù)十根或者數(shù)百根天線，在相同的時頻資源上同時服務(wù)數(shù)十個單天線用戶終端。但是，在非有利傳播條件下（基站天線數(shù)與單天線用戶終端數(shù)均趨向于無窮大，但是兩者比值有界），常用的MIMO接收機很難同時滿足架構(gòu)、檢測性能與計算復(fù)雜度三方面的要求。例如，最大后驗概率接收機雖然性能最優(yōu)，但是計算復(fù)雜度隨用戶數(shù)呈指數(shù)增長。甚至次

2、優(yōu)的多小區(qū)最小均方誤差-串行干擾消除（Minimum Mean Square Error-Successive Interference Cancellation，MMSE-SIC）接收機其計算復(fù)雜度仍隨基站天線數(shù)呈三次方增長。更糟糕的是常用的MIMO接收機需要先集中接收信號在中央處理單元后再進行信號處理。針對上述問題，本文重點研究了在非有利傳播條件下大規(guī)模MIMO接收機架構(gòu)、檢測性能及其計算復(fù)雜度，尋求高性能、低復(fù)雜度的分布式檢測算法

3、。
　　首先，本文提出了復(fù)高斯置信度傳播（Complex Gaussian Belief Propagation，CGaBP）算法，它可以分布在數(shù)百個天線單元內(nèi)并行地執(zhí)行。CGaBP算法認為，在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中，多用戶檢測可以簡化為一系列并行的AWGN信道估計器，系統(tǒng)中每一單用戶的檢測等效為在AWGN信道檢測同一用戶，其中的加性高斯白噪聲表示全體干擾用戶的影響。仿真結(jié)果表明，對于BPSK等數(shù)字調(diào)制信號，CGaBP算法性能優(yōu)于集

4、中式的多小區(qū)MMSE-SIC算法性能，并且非常接近單用戶下界。
　　然后，本文基于狀態(tài)進化（State Evolution）理論，提出了一種分布式多用戶檢測動態(tài)性能分析方法。分析結(jié)果表明，對于高斯隨機矩陣（元素獨立同分布），復(fù)高斯置信度傳播算法在大系統(tǒng)極限情形下的動態(tài)性能可以由狀態(tài)進化精確地預(yù)測。CGaBP算法檢測用戶的均方誤差等于在AWGN信道檢測同一用戶的最小均方誤差，其中的加性高斯白噪聲由狀態(tài)進化遞歸方程確定。仿真驗證表明，

5、即使中等規(guī)模問題，無論高斯信號或者數(shù)字調(diào)制信號輸入，此方法都能夠很好地預(yù)測CGaBP算法的動態(tài)性能。與MMSE-SIC相比較，CGaBP算法具有更低計算復(fù)雜度和更小消息傳遞開銷的優(yōu)點。其復(fù)雜度隨用戶數(shù)呈線性增長，開銷僅需兩個參數(shù)（均值與方差），均與調(diào)制階數(shù)無關(guān)。
　　最后，本文進一步擴大了CGaBP算法的適用范圍，使其更加適用于實際通信系統(tǒng)。首先，在用戶發(fā)射功率增益未知或者未被基站及時準確地獲取情況下，本文提出了自適應(yīng)-CGaBP

6、算法，即在CGaBP算法基礎(chǔ)之上引入最大似然參數(shù)學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)，盲估計用戶發(fā)射功率增益，同時仍能進行分布式多用戶檢測。仿真結(jié)果表明，在信噪比較高或者基站天線數(shù)較多時，自適應(yīng)-CGaBP算法性能接近已知用戶發(fā)射功率增益時的CGaBP算法性能。其次，本文提出了非理想信道狀態(tài)信息場景下CGaBP算法的具體實現(xiàn)步驟。仿真結(jié)果表明，雖然非理想信道狀態(tài)信息以及導(dǎo)頻污染對CGaBP算法有影響，但是CGaBP算法的性能仍然優(yōu)于多小區(qū)MMSE-SIC算法的性能