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Massive MIMO 系统上行链路低复杂度检测算法研究
RESEARCH ON LOW COMPLEXITY DETECTION ALGORITHM FOR UPLINK MASSIVE MIMO SYSTEM
摘 要
ABSTRACT
目 录
Contents
第 1 章 绪论
1.1 课题背景及研究的目的和意义
1.1.1 第五代通信技术
1.1.2 Massive MIMO 系统研究的关键技术
1.1.3 Massive MIMO 系统上行链路检测技术的研究
1.2 国内外研究现状及分析
1.2.1 MIMO 系统的检测算法
1.2.2 Massive MIMO 系统的检测算法
1.3 本文要解决的问题和主要研究内容
1.3.1 基于人工蜂群优化的检测
1.3.2 高阶调制信号的检测
1.3.3 过载的非编码 Massive MIMO 系统的检测
1.3.4 基于 Polar 码的 Massive MIMO 系统的检测解码
1.4 本文的组织结构
第 2 章 基于人工蜂群优化的 Massive MIMO 系统检测算法研究
2.1 引言
2.2 Massive MIMO 系统非编码信号检测模型
2.3 问题理论分析
2.3.1 Massive MIMO 系统信道增益矩阵的渐进对角正交性
2.3.2 ML 检测算法最优 BER 的理论下界和复杂度的理论分析
2.3.3 MMSE 检测算法检测结果的解析表达式和复杂度的理论分析
2.3.4 频谱效率的理论分析
2.4 人工蜂群优化方法原理
2.5 人工蜂群检测算法
2.5.1 Massive MIMO 系统检测过程与蜜蜂采蜜的映射关系
2.5.2 算法原理
2.5.3 算法流程
2.6 计算复杂度分析
2.7 仿真与数据分析
2.7.1 BER 检测效果
2.7.2 频谱效率
2.7.3 计算复杂度
2.8 本章小结
第 3 章 Massive MIMO 系统非编码高阶调制信号检测算法研究
3.1 引言
3.2 Massive MIMO 系统非编码高阶调制信号检测模型
3.3 凸优化问题理论
3.4 问题理论分析
3.5 基于似然上升搜索的半定深度松弛检测算法
3.5.1 半定深度松弛检测算法
3.5.2 基于似然上升搜索的半定深度松弛检测算法
3.5.3 紧度分析
3.6 计算复杂度分析
3.6.1 SFRD 算法的计算复杂度
3.6.2 SFRLAS 检测算法的计算复杂度
3.7 仿真与数据分析
3.7.1 BER 检测效果
3.7.2 频谱效率
3.7.3 计算复杂度
3.8 本章小结
第 4 章 过载的非编码 Massive MIMO 系统检测算法研究
4.1 引言
4.2 问题的理论分析
4.3 稀疏表示与压缩感知技术的理论
4.4 稀疏的过载上行多用户 Massive MIMO 系统的检测模型
4.4.1 稀疏过载检测模型的建立
4.4.2 稀疏过载的优化问题的建模
4.5 基于压缩感知半定松弛的混合吉布斯采样检测算法
4.5.1 基于压缩感知的半定松弛检测算法
4.5.2 基于压缩感知半定松弛的混合吉布斯采样检测算法
4.6 计算复杂度分析
4.7 仿真与数据分析
4.7.1 BER 检测效果和用户接入状态正确检测效率
4.7.2 频谱效率
4.7.3 计算复杂度
4.8 本章小结
第 5 章 基于 Polar 码的 Massive MIMO 系统检测解码算法研究
5.1 引言
5.2 基于 Polar 码的 Massive MIMO 系统检测模型
5.3 问题分析与建模
5.4 概率图形模型理论
5.4.1 概率理论
5.4.2 概率图形模型
5.5 基于 Polar 码的上行 Massive MIMO 系统的检测解码算法
5.5.1 基于连续消除的逐位因子图算法
5.5.2 基于连续相消的半定松弛算法
5.6 计算复杂度分析
5.6.1 BFGSC 算法的计算复杂度分析
5.6.2 SRSC 算法的计算复杂度分析
5.7 仿真与数据分析
5.7.1 BER检测效果
5.7.2 频谱效率效果
5.7.3 计算复杂度
5.8 本章小结
结 论
参考文献
附录 A 数学符号注释
攻读博士学位期间发表的论文及其他成果
致 谢
个人简历
