大规模MIMO系统的检测算法研究

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1、分类号______________________________密级______________________________ＵＤＣ______________________________编号______________________________工程硕士学位论文大规模MIMO系统的检测算法研究学位申请人：张博豪学科领域：控制工程校内导师：刘子英教授答辩日期：华东交通大学书脊2017届工程硕士学位论文大规模MIMO系统的检测算法研究电气与电子工程学院张博豪独创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论

2、文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表和撰写的研究成果，也不包含为获得华东交通大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人签名_______________日期____________关于论文使用授权的说明本人完全了解华东交通大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅。学校可以公布论文的全

3、部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。保密的论文在解密后遵守此规定，本论文无保密内容。学生本人签名日期校内导师签名日期校外导师签名日期摘要大规模MIMO系统检测算法研究摘要大规模多输入多输出（MassiveMulti-inputMulti-output,MassiveMIMO）系统通过在收发两端同时配置数十根到上百根天线，实现大量天线同时首发数据，充分利用空间资源，能够大幅度提高频谱效率和功率效率以及链路可靠性。作为下一代通信系统的关键技术之一，大规模MIMO系统以其不容小觑的潜力，受到

4、产业界和学术界的广泛关注。然而，挑战与机遇并存。随着收发天线数目的极具增大，接收端信号检测的复杂度随之大幅增加。因此，如何以较低的复杂度获得较高的检测性能，是当前亟需解决的问题。本文主要针对大规模MIMO系统的信号检测算法进行研究并且提出了两种有效的检测算法，主要工作内容如下：一、给出了大规模MIMO系统的数学模型，分析了大规模MIMO系统接收端若干传统检测算法，包括最大似然(ML）算法、匹配滤波（MF）检测、迫零（ZF）检测、最小均方误差（MMSE）检测以及串行干扰消除（SIC）检测算法。二、提出了一种

5、低复杂度的基于最小均方误差的子空间搜索检测算法。该算法利用ML准则，以MMSE算法的检测结果作为出发点对子空间进行搜索，能够纠正MMSE检测结果中可能出现的少量错误符号，从而提高检测性能。该算法与ML检测算法相比，不需要搜索整个星座空间，只需搜索有限范围的子空间即可获得接近ML的检测性能。三、提出了一种基于压缩感知的最小均方误差改进算法。考虑到MMSE检测结果与真正发生信号的残差向量的稀疏特性，我们利用压缩感知理论可以有效估计出MMSE检测结果中错误符号的位置，并对其进行纠正，从而实现近似ML的检测结果，

6、该算法与提出的基于MMSE的子空间搜索算法相比，需要更少的计算量。本文对提出的两种检测算法分别进行了数值仿真。仿真结果证明所提算法均能获得较好的性能，为大规模MIMO系统的实际应用和理论研究提供了新的思路和方法。关键词：大规模MIMO系统，检测算法，最小均方误差，子空间搜索，压缩感知。IAbstractTheResearchofDetectionforMassiveGSSK-MIMOSystemsABSTRACTMassiveMultipleInputMultipleOutput(MIMO)systems

7、withtensorhundredsofantennasatbothtransmitterandreceiversidesiscapableofachievingthatalargenumberofantennassenddataatsametimes,fulluseofspaceresources,cangreatlyimprovethespectrumefficiencyandpowerefficiencyandlinkreliability.Asoneofthekeytechnologiesofth

8、enextgenerationcommunicationsystem,large-scaleMIMOsystemiswidelyconcernedbyindustryandacademiabecauseofitspotentialtobeunderestimated.However,challengesandopportunitiescoexist.Withtheincreaseofthenumberoftransceiver