大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中基于結(jié)構(gòu)化壓縮感知的信道估計算法研究.pdf

1、為了應(yīng)對第五代移動通信系統(tǒng)(5G)中更高數(shù)據(jù)率和更低時延的需求,大規(guī)模多輸入多輸出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)技術(shù)已經(jīng)被提出并被廣泛研究。大規(guī)模MIMO技術(shù)具有頻譜效率高,能大幅度提升多用戶網(wǎng)絡(luò)容量等優(yōu)勢。然而,隨著大規(guī)模MIMO基站側(cè)天線數(shù)的增加,其信道估計復(fù)雜度會不斷提高,傳統(tǒng)信道估計算法（例如:最小二乘算法和最小均方誤差算法）在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)已不再適用。將壓縮感知理論應(yīng)用到大規(guī)模M

2、IMO系統(tǒng)進(jìn)行信道估計是解決其信道估計問題的另一種有效方法,它可以同時在降低導(dǎo)頻開銷和算法計算復(fù)雜度的情況下獲得良好信道估計性能。針對現(xiàn)有基于壓縮感知的大規(guī)模MIMO系統(tǒng)稀疏信道估計算法存在運(yùn)算時間較長,計算復(fù)雜度較高的缺陷,本文研究了大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的稀疏信道估計算法,開展了如下研究工作。
　　(1)研究了無線信道的大尺度衰落特性和小尺度衰落特性并分析了MIMO系統(tǒng)的模型特性,信道容量,進(jìn)而對大規(guī)模MIMO的系統(tǒng)模型,信道容量

3、和收斂性進(jìn)行分析,并通過仿真對大規(guī)模MIMO信道矩陣漸進(jìn)正交性理論進(jìn)行了驗證。
　　(2)研究了傳統(tǒng)MIMO系統(tǒng)信道估計算法,包括最小二乘(Least Square,LS)算法、最小均方誤差(Minimized Mean Square Error,MMSE)算法,詳細(xì)闡述了兩種算法原理,分析說明了兩種算法在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)下的不適用性。緊接著,總結(jié)壓縮感知理論研究進(jìn)展,利用大規(guī)模MIMO系統(tǒng)信道在角度域具有稀疏特性,推導(dǎo)了角度域

4、下行大規(guī)模MIMO系統(tǒng)模型公式并總結(jié)系統(tǒng)稀疏信道估計算法流程。然后分析了經(jīng)典正交匹配追蹤(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)信道估計算法步驟,針對無線信道稀疏度不易準(zhǔn)確獲取會導(dǎo)致OMP算法精度下降的缺陷,分析給出改進(jìn)的稀疏度自適應(yīng)匹配追蹤(Sparsity Adaptive Matching Pursuit,SAMP)信道估計算法,最后進(jìn)行了算法性能分析和仿真驗證。理論分析和仿真結(jié)果表明稀疏信道估計算法與傳

5、統(tǒng)信道估計算法相比能較大幅度的降低導(dǎo)頻開銷和提高信道估計精度,更具實用價值。
　　(3)基于上述研究成果,進(jìn)一步研究了結(jié)構(gòu)化壓縮感知理論,分析當(dāng)無線信道具有結(jié)構(gòu)化稀疏特性時,利用結(jié)構(gòu)化壓縮感知理論進(jìn)行信道估計時能獲得更好的估計性能。首先,針對傳統(tǒng)信道估計導(dǎo)頻分布方案在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中應(yīng)用會產(chǎn)生導(dǎo)頻開銷大,頻譜利用率低的現(xiàn)象,給出了一種新的大規(guī)模MIMO信道估計導(dǎo)頻分布方案（非正交導(dǎo)頻）。然后分析了大規(guī)模MIMO系統(tǒng)時延域空時相

6、關(guān)特性,給出基于空時相關(guān)性的大規(guī)模MIMO結(jié)構(gòu)化稀疏信道估計算法流程,針對算法中每次迭代步長增長緩慢會產(chǎn)生過度估計問題,在算法中引入變步長思想,通過設(shè)置兩個迭代判斷準(zhǔn)則,提出變步長自適應(yīng)結(jié)構(gòu)化子空間追蹤(Variable step size Adaptive Structured Subspace Pursuit,VssASSP)算法,在高信噪比條件下能保證信道估計精度的同時有效降低算法計算復(fù)雜度,實現(xiàn)快速信道估計過程。通過算法分析和仿