基于低秩张量的大规模mimo-fbmc信息检测算法研究

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1、７０２．：１５２２０１０６７：ＴＮ９学校代码：１０２分类号学号硕士学位论文Ｍ－基于低秩张量的大规模ＩＭＯＦＢＭＣ信息检测算法研究学院：信息与机电工程学院专业：通信与信息系统研究方向：自适应信息处理与无线通信研究生姓名：刘星月指导教师：周小平－２０１８３完成日期：年月上海师范大学硕士学位论文摘要摘要为了增加多用户天线分集效益，提高5G(TheFifthGeneration,第五代移动通信)移动通信系统的频谱效率，需要对大规模MIMO-FBMC（MassiveMultiple-InputMultiple-Outp

2、ut-FilterBankMulti-carrier,大规模多输入多输出-滤波器组多载波）系统中的信息检测进一步研究。在国内外，对大规模MIMO-FBMC系统在信息检测的研究中，希望能进一步提高系统的分集效益，而低秩张量模型将高维度信号降维成为低维度信号，使得信号具有稀疏性和较好的分集效益的特性，可以较好地满足这个要求。近几年对于大规模MIMO-FBMC系统的研究中，现有文献已经初步将低秩张量模型应用到大规模MIMO-FBMC系统中。本文针对多用户和动态用户场景下，采用基于低秩张量模型中大规模MIMO-FBMC系统的信息检测和信道估计，进行了以下研究

3、：首先，本文针对低秩张量模型对大规模MIMO-FBMC系统存在的问题，提出了大规模MIMO-FBMC的低秩张量系统模型，对该张量模型进行分解，将高维度的接收信号分解为低维度的信号，同时在张量模型基础上，使用接收方法ALS（AlternativeLeastSquares，交替最小二乘）和LM（Levenberg-Marquardt，莱文贝格－马夸特方法）分别对接收信号进行处理，获得最优的系统模型。在该模型中，进一步研究张量编码算法，对不同时频空间资源下的用户传输符号进行映射，实现大规模MIMO-FBMC的天线分集。通过实验仿真，该结果验证了低秩张量模型

4、能够有效地提高大规模MIMO-FBMC系统的天线分集和频谱效率。然后，本文针对高密度用户场景下，基于低秩张量模型的大规模MIMO-FBMC系统，提出了高密度用户的大规模MIMO-FBMC系统的信息检测算法。对高密度用户场景下的低秩张量系统模型，随着系统用户数的成倍增长，需要进一步研究大规模MIMO-FBMC的多用户低秩张量系统模型，分别利用ALS和LM两种张量算法处理基站端天线的接收信号，对不同用户的低秩张量信息进行有效分离。通过实验仿真，该算法可以有效分离高密度用户场景下的不同用户低秩张量信息，对系统传输速率、系统容量有了明显的提高。最后，本文针对

5、动态用户场景下的大规模MIMO-FBMC系统，提出了动态用户场景下的大规模MIMO-FBMC系统的信息检测算法。利用低秩张量系统模型，对运动状态的动态用户进行大规模MIMO-FBMC系统建模，研究了动态用户与三维信道空间相关的特征空间，分别利用ALS和LM两种张量算法处理基站端天线的接收信号，对不同运动状态下多用户的低秩张量信息进行有效分离。通过实验仿真，该算法能有效分离动态用户的信息，降低系统误码率。I摘要上海师范大学硕士学位论文关键词：大规模MIMO-FBMC；低秩张量模型；高密度；动态IIShanghaiNormalUniversityMast

6、erofPhilosophyAbstractAbstractIn5G(TheFifthGeneration),thesystemperformanceofmassiveMIMO-FBMC(MassiveMultiple-inputMultiple-output-FilterBankMulti-carrier)systemisimprovedbytheinformationdetection.Forexample,weinspiretoimprovethesystemtransmissionrate,thesystemcapacity,thenumbe

7、rofsystemusers,reducethesystemerrorrateandsoon.InthestudyformassiveMIMO-FBMCsystematdomesticandforeign,researchershopetobeabletofurtherimprovetheefficiencyofthesystemdiversity.Andthelow-ranktensormodelreducesthedimensionofhigh-dimensionalsignalsintolow-dimensionalsignals,itmake

8、sthesignalhavebettersparsenessandbetterdiversity.Inrec