大MIMO系统低复杂度检测算法研究.doc

摘要 新一代移动通信能够为客户终端提供高质量高速率的数据传输服务。物理层的核心关键技术包括MIMO、OFDM和信道编码等。MIMO能够在不额外占用频谱资源的情况下显著提升系统的频谱效率和功率效率，OFDM具有相对单载波系统而言较高的谱效率同时能够有效对抗宽带系统中的频率选择性衰落，信道编码则是获得接近系统容量不可或缺的环节。本文针对大MIMO系统的检测算法进行了研究。 “大MIMO系统”中的“大”是指发射和接收天线的数量大于等于8。这样的大MIMO系统由于其极高的频谱效率引起了很多研究者的关注。MIMO检测算法是MIMO系统的核心。本文研究了多种典型检测算法，如ZF，MMSE，ZF VBLAST，MMSE VBLAST，MMSE-ISDIC，PDA检测算法并指出了它们各自的特点。然而这些算法的复杂度均达到的三次方，其中表示发射天线的数量。当天线数量很大时，这些算法的实际应用受到限制，基于这个原因，我们还研究了LAS（Likelihood Ascent Search: LAS）算法。在数百个天线的情况下，该算法可以达到非编码接近指数分集性能（也即在大MIMO衰落环境中达到接近单输入单输出加性白高斯噪声的性能），而且，该检测算法复杂度仅为O（ ），其中代表接收天线的数量。文中研究的检测算法的优良性能和低复杂度， 为MIMO系统的实际应用和理论研究提供了新的思路。 本文的主要研究内容总结如下： 研究了MIMO的信道特性和信道容量。通信信道是信息传输的媒介，是决定通信系统性能的基本制约因素，是通信系统理论分析和系统设计的基础，而其中无线信道的传播机制最为复杂，信道增益总是处于变化当中，所以有必要深入认识和分析无线通信信道的特性。本章首先介绍移动通信信道的基本特性；然后介绍了MIMO系统模型。 介绍了分层空时(BLAST：Bell-laboratories Layered Space-Time)技术。同时，研究了ML，ZF，MMSE，SIC，MMSE-ISDIC，PDA等一系列检测方法，并分析了它们的复杂度。 研究了LAS算法。在天线数多达数百时，该算法可以获得非编码接近指数分布的性能（即在大MIMO衰落环境中达到接近单输入单输出加性白高斯噪声的性能），而且，该检测算法复杂度仅为O（）。同时，我们将给出仿真结果，进行性能对比。 关键词：MIMO ， V-BLAST ， 低复杂度检测 ， 高频谱效率 目录 第一章 绪论…………………………………………………………………………..1 第二章 MIMO信道特性及信道容量……………………………………………….4 2.1 无线信道的传播特性………………………………………………………..4 2.1.1 小尺度衰落………………………………………………………….…4 2.1.2 大尺度衰落……………………………………………………..……...6 2.2 MIMO系统容量分析…………………………………………………..…..…7 2.2.1 MIMO系统模型……………………………………………….…..……7 2.2.2 MIMO的信道容量…………………………………………………….10 第三章 分层空时系统的检测技术…………………………………………………12 3.1 分层空时结构的简介………………………………………………………12 3.2 分层空时系统的检测技术…………………………………………………13 3.2.1 最大似然接收器……………………………………………………..13 3.2.2 迫零接收器…………………………………………………………..14 3.2.3 最小均方误差接收器…………………………..……………………15 3.2.4 BLAST系统模型…………………………..………………..…………15 3.2.5 最小均方误差V-BLAST接收器……………..……………..…………16 3.2.7 增强的PDA算法…………………………..…………..………………17 3.2.6 MMSE-ISDIC和PDA算法的等价性分析……………………………19 3.2.8 增强的PDA的仿真………………………………..…………………21 系统模型…………………………..……………………………21 仿真结果…………………………..……………………………21 第四章 V-BLAST中的LAS算法………………………………………………………24 4.1 LAS检测算法………………………………………………………………..24 4.1.1 LAS检测算法的前提说明……………………………………………24 4.1.2 LAS算法………………………………………………………………25 4.2 V-BLAST系统下LAS检测算法的