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《Massive MIMO低復(fù)雜度信號(hào)檢測算法研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、碩士學(xué)位論文MassiveMIMO低復(fù)雜度信號(hào)檢測算法研究LOW-COMPLEXITYSIGNALDETECTIONFORMASSIVEMIMOSYSTEMS王琳哈爾濱工業(yè)大學(xué)2018年6月中圖書分類號(hào)：TN929.5學(xué)校代碼：10213UDC：654.1密級(jí)：公開工程碩士學(xué)位論文MassiveMIMO低復(fù)雜度信號(hào)檢測算法研究碩士研究生：王琳導(dǎo)師：周毅剛副教授申請(qǐng)學(xué)位：工程碩士學(xué)科：電子與通信工程所在單位：電子與信息工程學(xué)院答辯日期：2018年6月授予學(xué)位單位：哈爾濱工業(yè)大學(xué)ClassifiedIndex:TN929.5UDC
2、:654.1DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringLOW-COMPLEXITYSIGNALDETECTIONFORMASSIVEMIMOSYSTEMSCandidate：WangLinSupervisor：AssociateProf.ZhouYigangAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpeciality：ElectronicsandCommunicationEngineeringAffiliation：SchoolofEl
3、ectronicsandInformationEngineeringDateofDefence：June,2018Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文摘要MassiveMIMO無線傳輸技術(shù)性能的優(yōu)越性，是以通信系統(tǒng)信號(hào)處理復(fù)雜度增加為代價(jià)的，具有優(yōu)異信號(hào)檢測性能的檢測算法常常伴隨著較高的復(fù)雜度，檢測算法的高復(fù)雜度成為了嚴(yán)重制約MassiveMIMO系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的瓶頸之一。因此，本文利用迭代搜索方法，改進(jìn)優(yōu)化傳統(tǒng)近優(yōu)線性檢測算
4、法，推導(dǎo)出低復(fù)雜度的迭代檢測算法，并多維度權(quán)衡比較分析檢測算法。本文基于傳統(tǒng)近優(yōu)檢測的最小均方誤差檢測算法，研究內(nèi)容分為三部分，第一部分MassiveMIMO非完全信道下分解迭代檢測算法，推導(dǎo)了迭代方法應(yīng)用于信號(hào)檢測的前提基礎(chǔ)，利用分解迭代方法，改進(jìn)優(yōu)化最小均方誤差檢測算法，推導(dǎo)出分解迭代檢測算法檢測解析式，利用信道不準(zhǔn)確性，推導(dǎo)構(gòu)建了非完全信道模型解析式，統(tǒng)計(jì)了分解迭代計(jì)算復(fù)雜度，并仿真分析了非完全信道下分解迭代檢測算法。第二部分MassiveMIMO相關(guān)信道下超松弛迭代檢測算法，引入松弛因子做松弛迭代處理，采用超松弛迭代方
5、法，推導(dǎo)出超松弛迭代檢測算法檢測解析式，推導(dǎo)出松弛因子數(shù)值范圍，分析證明超松弛迭代收斂性和收斂速度，推導(dǎo)出優(yōu)化松弛因子數(shù)值解析式，分析信道相關(guān)性，構(gòu)建二維空間相關(guān)信道模型和三維空間相關(guān)信道模型，統(tǒng)計(jì)超松弛迭代計(jì)算復(fù)雜度，并仿真分析了空間相關(guān)信道下超松弛迭代檢測算法。最后部分MassiveMIMO多用戶下梯度迭代檢測算法，利用兩種梯度迭代搜索方法，分別為速度梯度迭代搜索和共軛梯度迭代搜索，推導(dǎo)出速度梯度迭代搜索檢測解析式和共軛梯度迭代搜索解析式，證明了速度梯度迭代搜索和共軛梯度迭代搜索的迭代收斂性，更進(jìn)一步引入預(yù)處理方法，研究了
6、預(yù)處理方法對(duì)共軛梯度迭代搜索權(quán)矩陣條件數(shù)的影響，以及預(yù)處理方法對(duì)共軛梯度迭代搜索檢測性能的影響，分析了速度梯度迭代搜索和共軛梯度迭代搜索的計(jì)算復(fù)雜度，并仿真分析了梯度迭代搜索檢測算法的檢測性能。本文利用迭代方法，理論上推導(dǎo)出了迭代檢測算法的解析表達(dá)式，且能實(shí)現(xiàn)近優(yōu)誤比特率檢測性能，統(tǒng)計(jì)復(fù)數(shù)運(yùn)算次數(shù)來表征算法計(jì)算復(fù)雜度，得出迭代檢測算法復(fù)數(shù)運(yùn)算次數(shù)高階項(xiàng)降低一個(gè)階數(shù)，同時(shí)結(jié)合信道特性構(gòu)建信道模型，比較分析了迭代檢測算法具有同等健壯性。通過對(duì)檢測算法的理論推導(dǎo)和仿真程序的編寫驗(yàn)證，權(quán)衡分析檢測算法誤比特率檢測性能、算法計(jì)算復(fù)雜度、
7、算法健壯性、算法信噪比能效，得出了迭代檢測算法較優(yōu)的研究結(jié)論。關(guān)鍵詞：MassiveMIMO；信號(hào)檢測；低復(fù)雜度；迭代方法；權(quán)衡分析-I-哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文AbstractThesuperiorperformanceofMassiveMIMOwirelesstransmissiontechnologyistheexpenseoftheincreasedcomplexityforthecommunicationsystemsignalprocessing.Excellentsignaldetectionalgorit
8、hmsareoftenassociatedwithhighcomplexity.ThehighcomplexityofthedetectionalgorithmhasbecomeaseriousbottleneckoftheMassiveMIMOsystemimplement
