MASSIVE MIMO系統(tǒng)中上行信道估計算法研究.pdf

1、Massive MIMO技術(shù)通過天線數(shù)的“量變”獲得了系統(tǒng)特性的“質(zhì)變”，極大的提高了系統(tǒng)容量和頻譜效率，現(xiàn)已成為了5G的關(guān)鍵技術(shù)之一。隨著系統(tǒng)中天線數(shù)的增多，信道狀態(tài)矩陣的維數(shù)也隨之增加，這對信道估計算法提出了更高的要求。導(dǎo)頻污染問題在Massive MIMO系統(tǒng)中尤為突出，可見尋求低復(fù)雜度且抗導(dǎo)頻污染的信道估計算法是目前亟待解決的問題。
　　本文歸納分析了Massive MIMO技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)，并對點(diǎn)對點(diǎn)及多用戶Massive M

2、IMO系統(tǒng)的特性進(jìn)行了理論分析。介紹了Massive MIMO系統(tǒng)信道的建模方法，并給出了相關(guān)信道的解析模型和仿真模型。在此基礎(chǔ)之上，本文重點(diǎn)研究了基于導(dǎo)頻的信道估計算法和基于子空間的半盲信道估計算法，并針對現(xiàn)有算法的不足提出了適用于Massive MIMO系統(tǒng)的改進(jìn)算法。
　　在對LS、ML、MMSE及MAP經(jīng)典信道估計算法理論分析及性能仿真的基礎(chǔ)上，結(jié)合Massive MIMO信道漸進(jìn)正交性，提出了標(biāo)量修正的LS算法和基于噪聲

3、功率估計的MMSE算法，改進(jìn)算法改善了LS算法在低信噪比時的估計精度，提高了MMSE算法的適用性。對于多小區(qū)系統(tǒng)，導(dǎo)頻污染損害了系統(tǒng)的性能，此時系統(tǒng)是干擾受限的。人們試圖通過基于時隙偏移的導(dǎo)頻傳輸方案來解決導(dǎo)頻污染問題，本文對方案的可行性進(jìn)行了分析。針對導(dǎo)頻污染問題，本文研究了一類基于短導(dǎo)頻重復(fù)傳輸?shù)男诺拦烙嬎惴?，此類算法不需要獲知信道的二階統(tǒng)計特性，有效消除了導(dǎo)頻污染的影響。
　　半盲信道估計算法只需少量的導(dǎo)頻，從而避免了導(dǎo)頻污