MIMO信號檢測研究.pdf

1、隨著移動設備功能的不斷豐富以及物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，網(wǎng)絡數(shù)據(jù)堵塞大有上升的趨勢。在面對有利的頻譜資源的稀缺性以及不斷增長的吞吐量需求，大規(guī)模多輸入多輸出（Massive Multiple-input Multiple-output）系統(tǒng)必定是即將到來的5G網(wǎng)絡通信系統(tǒng)中不可或缺的關鍵技術之一。Massive MIMO技術通過使用更多的天線服務用戶，將帶來更高的頻譜效率以及更高的能量效率。
　　與單根天線點到點的系統(tǒng)相比，在MIMO系統(tǒng)中，

2、同信道干擾（co-channel interference）增加了信號檢測的難度。一方面，最優(yōu)的MIMO信號檢測方法是一個NP-hard的問題，其運算復雜度隨著發(fā)送天線數(shù)目而呈指數(shù)式的增長，未來Massive MIMO將會在基站使用成百上千的天線，最優(yōu)信號檢測方法幾乎無法實現(xiàn)。另一方面，盡管隨著半導體工業(yè)的發(fā)展，硬件性能在增強，但用于計算的功耗在增大，為了綠色可持續(xù)發(fā)展，我們應該盡可能減少計算功耗。因此，低運算復雜度且能保證性能的MIM

3、O信號檢測方法在實際應用中顯得非常必要。
　　本文主要研究MIMO系統(tǒng)信號檢測算法，主要面向硬判檢測。本文首先對多種信號檢測方法進行簡單的回顧，分析其優(yōu)缺點，然后將最先進的貝葉斯近似推理方法結合MIMO信號檢測中，最后介紹了一種低復雜度高性能的MIMO迭代接收機。
　　本文的主要貢獻如下：
　　首先，數(shù)學上，總結了一般教材比較少提及的復隨機變量的定義與性質，這些性質與定義有助于我們理解后文的內容。此外，強調了復數(shù)的“同

4、構”現(xiàn)象，再借此把高斯相乘定理推廣到復數(shù)域，給出了原創(chuàng)性證明。
　　然后，數(shù)學上，用一種新的方式推導了期望傳播（Expectation Propagation）算法，從精確的后驗概率計算，到假想密度濾波，再到期望傳播算法，用迭代流程圖清晰地展示三種算法的演化與差異。
　　最后，介紹了一種基于期望傳播算法的MIMO迭代接收機，搭建了完整的MIMO點對點通信仿真平臺，并在仿真實驗中驗證該方法的有效性。除此以外，本文對基于EP的M