MIMO無(wú)線通信系統(tǒng)中的稀疏信號(hào)檢測(cè)與優(yōu)化.pdf

1、自然界中的信號(hào)往往是由大量影響因素中的少數(shù)因素來(lái)決定的,這種屬性可以看作是信號(hào)的稀疏性,通過(guò)合適的度量和表示方法就能夠發(fā)掘利用其稀疏性。壓縮感知技術(shù)通過(guò)利用這種稀疏性,利用隨機(jī)采樣來(lái)顯著減少采樣數(shù)實(shí)現(xiàn)信號(hào)的有效獲取。在無(wú)線通信過(guò)程中,也大量存在著稀疏性。比如,在某些無(wú)線信道中,往往只存在著少數(shù)幾條主徑,因此其信道存在著稀疏性;在基于碼本的信道反饋過(guò)程中,只反饋眾多碼字中的單個(gè)碼字序號(hào),因此信道反饋過(guò)程中存在稀疏性;在下行多用戶調(diào)度過(guò)程中

2、,往往只有少數(shù)幾個(gè)用戶需要在同一時(shí)間被調(diào)度,因此激活調(diào)度用戶存在著稀疏性;在上行多用戶傳輸檢測(cè)過(guò)程中,只有少數(shù)用戶在同一時(shí)間傳輸信號(hào),因此傳輸信號(hào)具有稀疏性。在無(wú)線通信過(guò)程中,通過(guò)發(fā)掘利用這種稀疏性來(lái)優(yōu)化改進(jìn)無(wú)線通信技術(shù)可以有效提高系統(tǒng)通信效率,并提高系統(tǒng)的性能。因此,研究基于稀疏特性的無(wú)線通信技術(shù)對(duì)于未來(lái)無(wú)線通信系統(tǒng)設(shè)計(jì)具有重要意義。
　　在本文中,我們將以MIMO無(wú)線通信中存在的稀疏性和稀疏現(xiàn)象作為切入點(diǎn),利用壓縮感知技術(shù)對(duì)在

3、MIMO信道估計(jì)、信道信息反饋、下行多用戶調(diào)度和上行多用戶檢測(cè)過(guò)程中存在的稀疏信號(hào)的優(yōu)化、檢測(cè)和傳輸技術(shù)進(jìn)行研究,提出基于壓縮感知技術(shù)的高效的MIMO無(wú)線通信方法。論文的主要內(nèi)容概括如下:
　　1.在MIMO信道估計(jì)過(guò)程中,分析了非選擇性無(wú)線MIMO信道的空域表示形式及其稀疏性,提出了一種基優(yōu)化算法來(lái)減少泄露效應(yīng)的影響從而增強(qiáng)MIMO信道的空域稀疏性,并利用這種優(yōu)化基在空域內(nèi)利用壓縮感知算法進(jìn)行MIMO信道估計(jì)。通過(guò)仿真和分析驗(yàn)證

4、了基優(yōu)化算法的有效性。在空域稀疏的MIMO信道估計(jì)中,相比于MMSE和LS方法,基于優(yōu)化基的壓縮感知信道算法可在相同的導(dǎo)頻數(shù)量下達(dá)到較好的性能。
　　2.在MIMO信道信息反饋中,利用稀疏近似的方法來(lái)對(duì)信道矢量進(jìn)行表示,并通過(guò)壓縮感知對(duì)稀疏表示后得到的稀疏矢量進(jìn)行分步壓縮和反饋。分析比較了采用數(shù)字反饋、模擬反饋和混合反饋的性能,并與基于隨機(jī)碼本量化的反饋方法進(jìn)行了比較。仿真和分析表明,采用Grassmanian碼本來(lái)進(jìn)行稀疏近似具

5、有較好的效果。在低信噪比區(qū)域,數(shù)字壓縮反饋的速率優(yōu)于模擬壓縮反饋的速率;在高信噪比區(qū)域,模擬壓縮反饋的速率要優(yōu)于數(shù)字壓縮反饋的速率。本方法可以有效提高系統(tǒng)的速率性能,而且反饋開(kāi)銷主要和稀疏近似所選擇的原子的數(shù)目相關(guān),與天線數(shù)目無(wú)關(guān),因此在天線數(shù)目眾多,尤其是在MassiveMIMO中具有一定的應(yīng)用價(jià)值。
　　3.在MIMO下行多用戶調(diào)度過(guò)程中,通過(guò)發(fā)掘在多用戶MIMO中激活用戶的稀疏性,我們提出了一種頻分復(fù)用條件下的資源有效的基于

6、壓縮感知的用戶調(diào)度與反饋方法。通過(guò)用戶自選擇算法,只有部分用戶參與上行信道信息反饋過(guò)程,從而減少上行反饋資源的開(kāi)銷。由于通過(guò)壓縮感知恢復(fù)可以檢測(cè)出參與反饋的用戶,從而減小了信令開(kāi)銷。仿真結(jié)果表明壓縮感知模擬反饋的系統(tǒng)吞吐量要優(yōu)于相同用戶數(shù)進(jìn)行碼本量化的數(shù)字反饋的系統(tǒng)吞吐量,但是消耗的上行反饋資源更少;壓縮感知數(shù)字反饋與所有用戶都進(jìn)行數(shù)字反饋的系統(tǒng)吞吐量非常接近,但是消耗的反饋資源要小于所有用戶都進(jìn)行數(shù)字反饋的情況。
　　4.在MI

7、MO上行多用戶檢測(cè)過(guò)程中,利用壓縮感知的處理框架來(lái)進(jìn)行MIMO通信中的稀疏用戶檢測(cè),提出了直接維度擴(kuò)展和分集維度擴(kuò)展的方法,并分析了通信信號(hào)的離散性對(duì)于壓縮感知恢復(fù)的影響。通過(guò)利用激活用戶的稀疏性,可以采用比傳統(tǒng)CDMA中更短的擴(kuò)頻碼來(lái)進(jìn)行多用戶標(biāo)識(shí);在分集維度擴(kuò)展模型中,由于利用了系統(tǒng)的維度,比如多天線,可以使擴(kuò)頻碼長(zhǎng)度進(jìn)一步減少。在信號(hào)的檢測(cè)算法中,我們提出了2-stageMMSE的檢測(cè)算法,通過(guò)仿真分析,可以看出在激活用戶很少或者