大規(guī)模MIMO系統(tǒng)低復(fù)雜度信道估計.pdf

1、大規(guī)模多輸入多輸出(Massive Multi-input Multi-output，Massive MIMO)技術(shù)是當(dāng)代無線通信領(lǐng)域中最新的研究方向，其強(qiáng)有力地推動了下一代5G移動通信技術(shù)的發(fā)展。Mass ive MIMO技術(shù)通過在基站端配置數(shù)百根低功率天線來提高系統(tǒng)的頻譜利用率、能量效應(yīng)以及魯棒性等，越來越受到廣大學(xué)者們的關(guān)注。但是在進(jìn)行信道估計的時候，由于會涉及到對信道的協(xié)方差矩陣求逆的過程，通過增加基站天線數(shù)來打破小區(qū)間干擾瓶頸

2、，改善通信質(zhì)量的同時，也使得信道估計的計算復(fù)雜度過高成為了Mass ive MIMO技術(shù)的又一個需要攻克的技術(shù)難題。
　　首先，本文圍繞大規(guī)模MIMO技術(shù)展開研究,對比分析了TDD通信方式和FDD通信方式各自優(yōu)缺點(diǎn)以及適用性，介紹了大規(guī)模MIMO系統(tǒng)模型，在此基礎(chǔ)之上，又詳細(xì)描述了三種常用的信道估計算法，并根據(jù)算法原理推導(dǎo)出各個算法的估計結(jié)果。
　　其次，研究了一種基于克羅內(nèi)克模型的MMSE信道估計算法，重點(diǎn)分析了大規(guī)模MI

3、MO系統(tǒng)下利用MMSE估計器進(jìn)行信道估計時的計算復(fù)雜度問題。給出了一種對角化信道估計方法，來解決MMSE信道估計方法復(fù)雜度過高的問題。分別分析了在噪聲受限和導(dǎo)頻污染兩種情況下，當(dāng)發(fā)射導(dǎo)頻功率逐漸變大時，對角化信道估計方法估計誤差的漸近情況。并對對角化信道估計方法進(jìn)行了實驗仿真，研究表明，對角化信道估計方法能夠使得信道估計從原來的立方級復(fù)雜度降低到線性復(fù)雜度，而且該方法比較適用于噪聲受限情況。
　　然后，對于大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中MM

4、SE信道估計方法計算復(fù)雜度過高的問題，通過將對協(xié)方差矩陣求逆的過程轉(zhuǎn)化為解決線性方程組的過程，提出了利用SOR迭代法來降低信道估計的復(fù)雜度，并分析了松弛因子的選擇對復(fù)雜度的影響。研究表明基于SOR迭代法信道估計可以使得MMSE信道估計方法復(fù)雜度過高的問題得到解決，并且隨著迭代次數(shù)的增加，基于SOR迭代法的信道估計精度完全可以達(dá)到MMSE估計器的估計精度。通過實驗仿真發(fā)現(xiàn)該方法比較適用于存在導(dǎo)頻污染的情況。
　　最后，提出了一種基于

5、共軛梯度法的低復(fù)雜度信道估計，該方法具有全局收斂性，避免了SOR估計器的收斂問題。并且為了加快共軛梯度法的收斂速度，通過將線性方程組系數(shù)矩陣進(jìn)行分裂，設(shè)計一種預(yù)條件矩陣，提出了一種新的預(yù)條件共軛梯度法。研究表明，基于共軛梯度法和預(yù)條件共軛梯度法的信道估計都能夠使得MMSE信道估計方法復(fù)雜度過高的問題得到解決，并且隨著迭代次數(shù)的增加，基于共軛梯度法和預(yù)條件共軛梯度法的信道估計精度完全可以達(dá)到MMSE估計器的估計精度。通過實驗仿真發(fā)現(xiàn)該方法