大规模MIMO系统中的信道估计及反馈算法研究
发布时间：2023-04-15 14:23
随着移动通信网络的快速发展,用户对网络速率的要求越来越高。大规模多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)技术依靠基站配置大量天线,显著提高了数据传输速率,成为通信领域的研究热点之一。为了提升频谱效率、降低干扰,基站需要对发射信号进行预处理。这就要求基站必须提前获知精确的下行链路信道信息。在大规模MIMO系统中,基站端配置的天线数目可以达到数百根。由于天线数目太大,需要估计的信道参数很多。当系统工作在频分复用模式下,移动用户不能用传统信道估计算法实时准确地完成信道估计任务。除此之外,移动用户把估计的下行链路信道信息反馈给基站也是一个难题。因此本文主要研究了如何利用信道稀疏特性,借助于压缩感知技术来估计信道信息。为了降低反馈量,论文还研究了压缩和解压缩技术。主要研究内容叙述如下。第一,提出期望修剪匹配追踪(Expectation Prune Matching Pursuit,EPMP)算法和加权匹配追踪(Weighted Matching Pursuit,WMP)算法用于提高信道估计精度。匹配追踪算法进行稀疏信号重建时,首先估计稀疏信号支撑集(...
【文章页数】：136 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
符号对照表
缩略语对照表
第一章 绪论
1.1 新一代移动通信
1.2 大规模MIMO研究现状
1.3 大规模MIMO系统的信道估计
1.4 论文研究内容
1.5 论文结构安排
1.5.1 论文组织结构
1.5.2 论文章节逻辑关系
第二章 大规模MIMO系统及稀疏信道重建算法
2.1 MIMO系统
2.2 大规模MIMO系统
2.2.1 大规模MIMO系统信道容量分析
2.2.2 大规模MIMO系统抗噪声性能分析
2.3 基于压缩感知的大规模MIMO信道估计
2.3.1 大规模MIMO信道稀疏表示
2.3.2 大规模MIMO信道重建
2.3.3 稀疏信号重建算法
2.4 本章小结
第三章 基于匹配追踪算法的大规模MIMO信道估计改进算法
3.1 引言
3.1.1 大规模MIMO系统
3.1.2 稀疏信道模型
3.2 EPMP算法
3.2.1 算法过程描述
3.2.2 支撑集迭代运算
3.2.3 算法特点
3.2.4 复杂度分析
3.2.5 NMSE性能分析
3.2.6 仿真结果
3.3 加权匹配追踪算法
3.3.1 梯度下降算法
3.3.2 简化步长计算
3.3.3 算法过程描述
3.3.4 权值设置及仿真结果
3.4 本章小结
第四章 基于信道相关性的大规模MIMO信道反馈算法
4.1 引言
4.2 信道相关模型
4.3 基于信道相关性的信道反馈算法
4.3.1 算法过程总体描述
4.3.2 KSVD字典设计
4.3.3 训练序列拆分
4.4 小区和速率分析
4.4.1 单小区和速率分析
4.4.2 多小区和速率分析
4.5 仿真结果
4.6 本章小结
第五章 基于动态调整导频间隔的大规模MIMO-OFDM系统信道估计算法
5.1 引言
5.2 导频放置模式
5.3 固定导频插入间隔
5.4 动态调整导频间隔AOMP算法
5.4.1 基站发射导频
5.4.2 用户处理导频响应符号
5.4.3 JSOMP算法
5.4.4 动态调整导频在频域的插入间隔
5.4.5 动态调整导频在时域的插入间隔
5.5 仿真结果
5.6 本章小结
第六章 基于虚拟信道的高阶MIMO信道估计算法
6.1 引言
6.2 虚拟稀疏信道模型
6.3 NBEFAP算法
6.3.1 导频矩阵设计
6.3.2 接收导频信号处理
6.3.3 导频序列长度动态调整
6.3.4 算法特点
6.3.5 复杂度分析
6.3.6 测量矩阵分析
6.4 仿真结果
6.5 本章小结
第七章 总结和展望
7.1 总结
7.2 展望
参考文献
致谢
作者简介
本文编号：3791014
【文章页数】：136 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
符号对照表
缩略语对照表
第一章 绪论
1.1 新一代移动通信
1.2 大规模MIMO研究现状
1.3 大规模MIMO系统的信道估计
1.4 论文研究内容
1.5 论文结构安排
1.5.1 论文组织结构
1.5.2 论文章节逻辑关系
第二章 大规模MIMO系统及稀疏信道重建算法
2.1 MIMO系统
2.2 大规模MIMO系统
2.2.1 大规模MIMO系统信道容量分析
2.2.2 大规模MIMO系统抗噪声性能分析
2.3 基于压缩感知的大规模MIMO信道估计
2.3.1 大规模MIMO信道稀疏表示
2.3.2 大规模MIMO信道重建
2.3.3 稀疏信号重建算法
2.4 本章小结
第三章 基于匹配追踪算法的大规模MIMO信道估计改进算法
3.1 引言
3.1.1 大规模MIMO系统
3.1.2 稀疏信道模型
3.2 EPMP算法
3.2.1 算法过程描述
3.2.2 支撑集迭代运算
3.2.3 算法特点
3.2.4 复杂度分析
3.2.5 NMSE性能分析
3.2.6 仿真结果
3.3 加权匹配追踪算法
3.3.1 梯度下降算法
3.3.2 简化步长计算
3.3.3 算法过程描述
3.3.4 权值设置及仿真结果
3.4 本章小结
第四章 基于信道相关性的大规模MIMO信道反馈算法
4.1 引言
4.2 信道相关模型
4.3 基于信道相关性的信道反馈算法
4.3.1 算法过程总体描述
4.3.2 KSVD字典设计
4.3.3 训练序列拆分
4.4 小区和速率分析
4.4.1 单小区和速率分析
4.4.2 多小区和速率分析
4.5 仿真结果
4.6 本章小结
第五章 基于动态调整导频间隔的大规模MIMO-OFDM系统信道估计算法
5.1 引言
5.2 导频放置模式
5.3 固定导频插入间隔
5.4 动态调整导频间隔AOMP算法
5.4.1 基站发射导频
5.4.2 用户处理导频响应符号
5.4.3 JSOMP算法
5.4.4 动态调整导频在频域的插入间隔
5.4.5 动态调整导频在时域的插入间隔
5.5 仿真结果
5.6 本章小结
第六章 基于虚拟信道的高阶MIMO信道估计算法
6.1 引言
6.2 虚拟稀疏信道模型
6.3 NBEFAP算法
6.3.1 导频矩阵设计
6.3.2 接收导频信号处理
6.3.3 导频序列长度动态调整
6.3.4 算法特点
6.3.5 复杂度分析
6.3.6 测量矩阵分析
6.4 仿真结果
6.5 本章小结
第七章 总结和展望
7.1 总结
7.2 展望
参考文献
致谢
作者简介
本文编号：3791014
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