Massive MIMO系統(tǒng)的檢測算法研究.pdf

1、多輸入多輸出（MIMO）技術(shù)在同一頻帶內(nèi)傳輸多個(gè)數(shù)據(jù)流，能有效地提高系統(tǒng)頻譜效率和鏈路可靠性，已被多個(gè)無線標(biāo)準(zhǔn)所采納，如3GPP LTE和 IEEE802.16m WiMAX。然而，MIMO技術(shù)已經(jīng)趨于其容量極限，無法滿足日益增長的數(shù)據(jù)速率需求。作為第五代移動通信系統(tǒng)的關(guān)鍵使能技術(shù)之一，Massive MIMO技術(shù)利用大規(guī)模天線能取得重大突破。相應(yīng)地，在信號處理中會不可避免地提升復(fù)雜度和增加功耗?；诖?，本文聚焦在Massive MIM

2、O系統(tǒng)中低復(fù)雜度、高精度的檢測算法。
　　首先，本文分析討論了Massive MIMO系統(tǒng)帶來的機(jī)遇和面臨的挑戰(zhàn)。理論分析了其帶來的信道硬化和利好傳播，結(jié)果表明隨著天線數(shù)的增加，信道逐漸趨于確定性分布且速率和將趨于其最大值。緊接著重點(diǎn)討論了系統(tǒng)的頻譜效率和能量效率，結(jié)果顯示Massive MIMO系統(tǒng)可以成倍地提升頻譜效率和能量效率。接著闡述了信道互易性并提出了一種相對互易校準(zhǔn)算法，可以有效地提高M(jìn)assive MIMO系統(tǒng)的性能

3、和實(shí)時(shí)性。最后介紹了在多小區(qū)系統(tǒng)中限制 Massive MIMO系統(tǒng)性能的導(dǎo)頻污染問題。
　　其次，本文基于最小均方誤差（MMSE）算法提出了三種低復(fù)雜度的線性檢測算法。首先借助Massive MIMO系統(tǒng)帶來的信道硬化優(yōu)勢，利用有偏MMSE檢測算法簡化了逐比特對數(shù)似然比（LLR）的計(jì)算。緊接著，重點(diǎn)推導(dǎo)并闡述了如下三種技術(shù)：其一利用截短N(yùn)eumann級數(shù)展開，避免了矩陣求逆運(yùn)算；其二將MIMO檢測問題轉(zhuǎn)換為利用 Jacobi迭代

4、算法求解線性方程的問題；其三進(jìn)一步將線性方程求解轉(zhuǎn)換為利用共軛梯度求解最小化二次型的問題。分別將其與有偏MMSE算法結(jié)合得到Massive MIMO系統(tǒng)的線性檢測算法。性能和復(fù)雜度仿真結(jié)果表明，基于共軛梯度的有偏MMSE算法能取得最佳的折中。
　　最后，本文提出了兩種新穎的非線性檢測算法：馬爾科夫鏈蒙特卡洛（MCMC）算法和置信度傳播（BP）算法。針對MCMC檢測，提出了基于對數(shù)域最大（Max-Log，ML）更新的逐比特MCMC算

5、法和逐符號MCMC算法。同時(shí)為了解決所謂的陷入鎖死問題，本文還提出了兩種增強(qiáng)技術(shù)：抖動處理和歸一化策略。為了進(jìn)一步提高性能，在逐符號MCMC中，提出了最大和次大更新（MLSM）算法。對于置信度傳播檢測，提出了高階調(diào)制的二進(jìn)制 BP（B-BP）算法，然而其在4-QAM調(diào)制以上的系統(tǒng)中性能損失嚴(yán)重。基于此，又提出了非二進(jìn)制BP（NB-BP）檢測算法。為了降低 NB-BP算法的運(yùn)算復(fù)雜度，進(jìn)一步推導(dǎo)了對數(shù)域的NB-BP算法（Log-NB-BP

6、）。MCMC算法的性能仿真顯示，相比于 MMSE-PIC算法，逐比特和逐符號的MCMC-ML算法均能帶來性能增益。且逐符號的MCMC-MLSM算法可以趨近準(zhǔn)最大后驗(yàn)概率（MAP）檢測算法——STS檢測的性能。BP算法的仿真結(jié)果表明，Log-NB-BP算法可以有效地工作在高階調(diào)制系統(tǒng)中且相比于概率域NB-BP算法，能極大地降低運(yùn)算復(fù)雜度。
　　基于上述結(jié)果，三種線性檢測算法更適合于基站端天線數(shù)遠(yuǎn)大于用戶數(shù)的多用戶Massive MI