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文檔簡介
1、隨著多媒體業(yè)務(wù)、物聯(lián)網(wǎng)以及大數(shù)據(jù)的發(fā)展,未來移動通信系統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸速率需要提高上千倍甚至上萬倍,現(xiàn)有的通信技術(shù)已經(jīng)無法滿足這種需求。大規(guī)模多輸入多輸出(MIMO,multiple-input and multiple-output)系統(tǒng)由于能夠深度利用空間自由度,顯著提高通信系統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸速率,被認為是下一代移動通信的核心技術(shù)。然而,大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的性能很大程度上取決于基站側(cè)獲取的信道狀態(tài)信息(CSI,channel state in
2、formation)的質(zhì)量,傳統(tǒng)的基于正交導(dǎo)頻的信道估計方法需要的導(dǎo)頻開銷和反饋開銷都將隨著基站側(cè)天線數(shù)目的增多而增大,這無疑將限制大規(guī)模MIMO帶來的性能提升。因此,本文針對信道估計快速算法,導(dǎo)頻設(shè)計等問題展開深入地研究。
首先,本論文研究了MIMO系統(tǒng)中傳統(tǒng)下行信道估計方法,包括最小二乘(LS,least square)、縮放最小二乘(SLS,scaled least square)以及最小均方誤差(MMSE,minimi
3、zed mean square error)等方法,詳細地闡述了這些方法的工作原理與過程,分析了相應(yīng)方法下的最優(yōu)導(dǎo)頻結(jié)構(gòu),給出了各種方法的均方誤差性能,說明了基站側(cè)天線數(shù)目對每種方法的誤差性能以及導(dǎo)頻開銷的影響,并詳細介紹了這些方法的改進與簡化。
其次,針對大規(guī)模MIMO系統(tǒng)下傳統(tǒng)信道估計方法導(dǎo)頻開銷過大、計算復(fù)雜度過高的問題,提出了基于壓縮感知的大規(guī)模MIMO波束域信道估計方法。大規(guī)模MIMO信道在波束域具有稀疏性,信道能量
4、主要集中在少數(shù)幾個波束上,因此可利用該特性減少導(dǎo)頻開銷。根據(jù)波束域稀疏特性,本文提出了基于壓縮感知的波束域信道估計方法,給出了滿足約束性等距條件(RIP, restricted isometryproperty)的非正交導(dǎo)頻設(shè)計,并提出了修正子空間追蹤(M-SP, modified subspace pursuit)算法來解決近似稀疏信號恢復(fù)的問題。仿真結(jié)果表明該方法的性能顯著優(yōu)于傳統(tǒng)LS信道估計的性能,并且可以有效減少導(dǎo)頻開銷。
5、> 最后,本論文重點研究了大規(guī)模MIMO正交頻分復(fù)用(OFDM,orthogonal frequency divisionmultiplexing)系統(tǒng)下的信道估計方法和導(dǎo)頻設(shè)計,提出了基于壓縮感知的大規(guī)模MIMO-OFDM波束-時延域信道估計方法。大規(guī)模MIMO-OFDM系統(tǒng)在波束域具有稀疏性,同樣在時延域,信道抽頭也是稀疏的,其中小部分的抽頭系數(shù)占據(jù)了大部分的信道能量。因此,綜合利用信道在波束-時延域的稀疏特性,提出了波束-時延域
6、信道估計方法,在波束-頻率域設(shè)計了對應(yīng)的導(dǎo)頻-移相Zadoff-Chu導(dǎo)頻(PSZCPs, phase shift Zadoff-Chu pilots),并推導(dǎo)了對應(yīng)波束-時延域的測量矩陣,同時提出了利用統(tǒng)計信道狀態(tài)信息的MMSE-SP算法。仿真結(jié)果表明本文提出的波束-時延域信道估計方法可以有效減少導(dǎo)頻開銷并顯著提升基于移相正交導(dǎo)頻(PSOPs,phase shift orthogonal pilots)的信道估計的性能,該方法只需要一
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