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文檔簡介
1、Massive MIMO通信系統(tǒng)具有高能量利用率、高魯棒性的特點(diǎn),已經(jīng)成為第五代移動(dòng)通信的關(guān)鍵技術(shù)之一。其所有的優(yōu)點(diǎn)都是基于信道狀態(tài)信息已知的前提下進(jìn)行討論的,因此本文對(duì)Massive MIMO通信系統(tǒng)中信道估計(jì)算法進(jìn)行了研究。針對(duì)目前通信系統(tǒng)分為TDD和FDD兩種傳輸模式,分別針對(duì)這兩種模式對(duì)Massive MIMO中信道估計(jì)算法進(jìn)行了理論研究和分析。
首先對(duì)通用的信道估計(jì)算法進(jìn)行了研究,然后針對(duì)TDD和FDD兩種模式下信道
2、估計(jì)方式分別進(jìn)行了分析。針對(duì)TDD模式下隨著大規(guī)模天線陣列的配置,導(dǎo)頻污染問題愈加突出,因此對(duì)TDD模式下存在的導(dǎo)頻污染進(jìn)行了理論分析和研究,然后通過仿真對(duì)其進(jìn)行了驗(yàn)證。
其次,由于TDD模式下的Massive MIMO信道存在信道互易性,因此主要對(duì)TDD模式下的Massive MIMO上行信道估計(jì)進(jìn)行了研究。首先研究了對(duì)傳統(tǒng)MMSE改進(jìn)的Bayesian MMSE算法,并對(duì)該算法特點(diǎn)進(jìn)行了分析。針對(duì)Bayesian MMSE
3、算法存在較高計(jì)算復(fù)雜度的特點(diǎn),利用信道矩陣的統(tǒng)計(jì)特性對(duì)其進(jìn)行了改進(jìn),并提出了一種低復(fù)雜度的信道估計(jì)算法。最后通過仿真驗(yàn)證了改進(jìn)算法在復(fù)雜度降低的前提下仍有明顯的性能增益。對(duì)于下行信道估計(jì),TDD系統(tǒng)可以利用互易性,基于上行信道估計(jì)來得到下行信道的CSI。
再次,由于FDD系統(tǒng)中不存在上下信道的互易性,因此還研究了FDD系統(tǒng)中的下行信道估計(jì)。由于傳統(tǒng)的FDD MIMO通信系統(tǒng)中的導(dǎo)頻開銷是與基站天線數(shù)成比例的,因此原來的信道估計(jì)
4、技術(shù)在FDD Massive MIMO通信系統(tǒng)中并不直接適用。鑒于此,研究了基于壓縮感知的可極大減少導(dǎo)頻開銷的信道估計(jì)算法。首先對(duì)壓縮感知算法進(jìn)行了研究,并著重研究了壓縮感知算法中的恢復(fù)算法。然后,研究了采用l1范數(shù)最小算法的性能問題?;趬K稀疏模型引入了一種加權(quán)l(xiāng)1范數(shù)最小算法,并在理論上對(duì)其RIP特性和誤差上界進(jìn)行了推導(dǎo)。最后,通過仿真分析表明其相對(duì)應(yīng)傳統(tǒng)的l1范數(shù)最小算法具有明顯的性能表現(xiàn),并且相對(duì)于基于OMP的信道估計(jì)算法具有更
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