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《Massive MIMO低復雜度信號檢測算法研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內(nèi)容在學術論文-天天文庫。
1、碩士學位論文MassiveMIMO低復雜度信號檢測算法研究LOW-COMPLEXITYSIGNALDETECTIONFORMASSIVEMIMOSYSTEMS王琳哈爾濱工業(yè)大學2018年6月中圖書分類號：TN929.5學校代碼：10213UDC：654.1密級：公開工程碩士學位論文MassiveMIMO低復雜度信號檢測算法研究碩士研究生：王琳導師：周毅剛副教授申請學位：工程碩士學科：電子與通信工程所在單位：電子與信息工程學院答辯日期：2018年6月授予學位單位：哈爾濱工業(yè)大學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)大學工程碩士學位論文摘要MassiveMIMO無線傳輸技術性能的優(yōu)越性，是以通信系統(tǒng)信號處理復雜度增加為代價的，具有優(yōu)異信號檢測性能的檢測算法常常伴隨著較高的復雜度，檢測算法的高復雜度成為了嚴重制約MassiveMIMO系統(tǒng)實現(xiàn)的瓶頸之一。因此，本文利用迭代搜索方法，改進優(yōu)化傳統(tǒng)近優(yōu)線性檢測算
4、法，推導出低復雜度的迭代檢測算法，并多維度權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，推導了迭代方法應用于信號檢測的前提基礎，利用分解迭代方法，改進優(yōu)化最小均方誤差檢測算法，推導出分解迭代檢測算法檢測解析式，利用信道不準確性，推導構建了非完全信道模型解析式，統(tǒng)計了分解迭代計算復雜度，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，推導出超松弛迭代檢測算法檢測解析式，推導出松弛因子數(shù)值范圍，分析證明超松弛迭代收斂性和收斂速度，推導出優(yōu)化松弛因子數(shù)值解析式，分析信道相關性，構建二維空間相關信道模型和三維空間相關信道模型，統(tǒng)計超松弛迭代計算復雜度，并仿真分析了空間相關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，更進一步引入預處理方法，研究了
6、預處理方法對共軛梯度迭代搜索權矩陣條件數(shù)的影響，以及預處理方法對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算復雜度，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，理論上推導出了迭代檢測算法的解析表達式，且能實現(xiàn)近優(yōu)誤比特率檢測性能，統(tǒng)計復數(shù)運算次數(shù)來表征算法計算復雜度，得出迭代檢測算法復數(shù)運算次數(shù)高階項降低一個階數(shù)，同時結合信道特性構建信道模型，比較分析了迭代檢測算法具有同等健壯性。通過對檢測算法的理論推導和仿真程序的編寫驗證，權衡分析檢測算法誤比特率檢測性能、算法計算復雜度、
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)的研究結論。關鍵詞：MassiveMIMO；信號檢測；低復雜度；迭代方法；權衡分析-I-哈爾濱工業(yè)大學工程碩士學位論文AbstractThesuperiorperformanceofMassiveMIMOwirelesstransmissiontechnologyistheexpenseoftheincreasedcomplexityforthecommunicationsystemsignalprocessing.Excellentsignaldetectionalgorit
8、hmsareoftenassociatedwithhighcomplexity.ThehighcomplexityofthedetectionalgorithmhasbecomeaseriousbottleneckoftheMassiveMIMOsystemimplement
