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利用混合精度模数转换器的大规模MIMO系统设计(3)
Massive MIMO计数作为一种新的多天线技术,它的主要优势在可以体现在四个方面:第一, Massive MIMO的空间分辨率很高,可以在同一频段和时间上服务多个用户,大大提高了频谱效率。第二:Massive MIMO可以大大降低发射功率,减少系统的能源消耗,提高了功率效率。第三,Massive MIMO 中用户之间信道可以近似认为是正交的,用户之间的辐射干扰功率大大降低。第四,由于Massive MIMO中引入的大规模天线阵列,一些简单的线性预编码和数据检测方法趋向于最优,同时不相关的噪声和干扰都可以消除。
近年来,关于大规模 技术的研究集中于信道模型和容量分析、无线传输理论、信道信息获取、协作多用户联合资源调配方法等方面,但是还有许多问题亟待解决:第一,由于大规模 信道的空间分辨率显著增强,信道是否具有新的特性,还没有广泛认可的系统模型被提出来。由于导频污染效应,我们假设的模型都是基于TDD模式的,难以用于FDD模式以及高速移动中的通信;第二,由于收发两端天线个数的显著增加,信道信息获取成为瓶颈问题,需要很长的导频序列才能获得期望的信道信息,这意着大规模 传输理论将不同于现有的 传输;第三,为有效支持大规模 传输,提高整个通信系统资源利用率和能耗效率,我们需要研究新的协作多用户联合资源调配方法。第四,由于导频数量与用户数成线性增长,用于获取导频的时隙将会变得不可承受,需要我们研究新的联合信道估计和数据检测的方法。
虽然Massive MIMO存在如此多的挑战,但是以其极高的频谱效率和功率效率受到越来越多的学者关注。可以预测,Massive MIMO 技术将会成为5G 的核心技术之一。本课题主要研究在大规模MIMO系统接收机中使用混合精度模数转换器(Analog-to-Digital Converter, ADC)。
由于大规模MIMO系统中基站配置天线数量非常大,若采用高精度的模数转换器,基站的成本将变得难以承受。接收端通过减小ADC的量化精度(极端情形是采用1-bit的ADC)可以显著的降低基站的能量和硬件实现开销。然而,这带来了两个新的问题。第一个问题是在大规模MIMO中,是否可以采用低精度的ADC。从信息论的角度来看,不精确的量化给MIMO信道的系统容量带来的损失是非常小的,例如在4 4的MIMO(QPSK调制)中,系统容量的损失只有1.5793bit/s[3]。在信噪比SNR很低的条件下,1-bit MIMO系统的互信息量是未经量化的MIMO系统的2/π倍[3]。第二个问题是基站如何实现基于低精度基带数据的多用户检测。虽然对于量化MIMO,目前已经提出了很多种检测方法,例如最大似然检测(Maximum Likelihood,ML)、反馈平均( ,DFE)检测、最小均方误差( , )检测等等,但是在大规模MIMO系统下,它们的性能都有所下降[4]。在较低的量化精度下,需要探索更为合适的信号重建算法,最近有学者提出近似消息传递算法( ,AMP)[5][6],而如何将AMP算法应用在低精度量化的大规模MIMO系统中也是本文研究的主要内容。
1.3 国内外
研究现状
1.4 论文的组织结构
本文考虑大规模MIMO接收机中使用低精度ADC,主要比较了简单的接收算法在低精度量化情况下的性能,同时将新的信号重建算法GAMP算法应用在大规模MIMO量化系统中,本文主要结构如下:
第一章:主要概述本课题研究背景和意义,并对大规模MIMO技术进行简要讨论,最后介绍了国内外
发展现状
;
第二章:概述了大规模MIMO系统模型;同时研究了四种经典的数据检测方法:MF,MMSE,AMMSE,ZF,并给出仿真结果;
第三章:主要讨论近似消息传递算法,首先介绍了压缩感知的相关概念,通过消息传递和压缩感知的结合,以及相应的近似和推导,我们可以得到GAMP算法。本章后半部分引入了GAMP的迭代过程,并应用到大规模MIMO系统中;
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