大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中基于向量模值算法的預編碼方法的研究.pdf

1、大規(guī)模多輸入多輸出(Multiple-In Multiple-Out MIMO)作為5G中的關(guān)鍵技術(shù)之一受到了人們廣泛的關(guān)注。在大規(guī)模MIMO中，需要預編碼來減輕信道中噪聲和其他用戶相互之間的干擾。信道矩陣維度的增加，會給預編碼算法帶來很大的復雜度，人們一直在尋找低復雜度的預編碼，但是低復雜度的預編碼算法多是以犧牲系統(tǒng)性能為代價的，同時，隨著大規(guī)模MIMO系統(tǒng)用戶的增加，用戶間的干擾也會增加，使得系統(tǒng)誤碼率性能降低。因此論文從提升低復雜

2、度預編碼算法系統(tǒng)誤碼率性能的角度考慮，對預編碼算法進行研究。另外，信號在發(fā)送前需要根據(jù)天線系統(tǒng)的配置進行信道狀態(tài)的估計，在預編碼之前對現(xiàn)有的天線進行選擇，不僅能夠減少大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的天線射頻模塊，而且能夠提升預編碼算法的誤碼率性能。
　　論文首先分析了大規(guī)模MIMO系統(tǒng)模型，對瑞利衰落信道模型下的線性迫零(Zero Forcing ZF)預編碼、最小均方誤差（Minimum Mean Square Error MMSE）預編碼

3、和非線性臟紙（Dirty Paper Code DPC）編碼、(Tomlinson-Harashima TH)預編碼算法的工作原理進行了對比分析。
　　論文對基于向量擾動的向量模值下降算法進行了分析，并重點討論了基于諾曼級數(shù)展開的矩陣近似求逆預編碼（Approximate Matrix Inverse Precoding AMIP）算法，基于向量擾動的向量模值下降算法對AMIP算法進行了改進?；谥Z曼級數(shù)展開的矩陣近似求逆預編碼（

4、AMIP）算法，相比傳統(tǒng)的ZF和MMSE預編碼算法雖然能降低預編碼矩陣在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中實現(xiàn)時的硬件復雜度，但是其誤碼率性能有所下降。為了提升該算法的誤碼率性能，論文利用向量擾動的思想將發(fā)送信號進行擾動，再利用向量模值下降算法求取初始預編碼矩陣與擾動信號乘積的最小模值，將初始預編碼矩陣與上述最小模值結(jié)合，實現(xiàn)對AMIP算法的改進。仿真驗證改進后預編碼算法，誤碼率性能有一定的提升。
　　另外，為了進一步提升改進的諾曼級數(shù)矩陣近似