大规模MIMO系统低复杂度预编码算法研究

摘要

本学位论文的研究课题来源于国家自然科学基金“大规模MIMO系统中低复杂度关键算法研究”（项目编号:61571108）。在大规模多输入多输出(Multiple Input MultipleOutput，MIMO)系统中，随着发射天线数目的增加，传统预编码算法的计算复杂度会迅速增加并且性能变差，因此论文提出两种更适合大规模MIMO系统的具有低复杂度的正则迫零（Regularized Zero Force，RZF）预编码算法。
　　论文首先利用共轭梯度法，提出一种基于共轭梯度法的RZF预编码算法，通过优化初始值和引入预调节器加快它的迭代速度。仿真结果表明基于共轭梯度法的RZF预编码算法的计算复杂度降低。经过两次迭代后，基于共轭梯度法的RZF预编码算法能够获得较低的误比特率。
　　其次利用切比雪夫迭代法，提出一种基于切比雪夫迭代法的RZF预编码算法，并对它的初始值进行优化，进一步降低它的计算复杂度。仿真结果表明，在相同迭代次数下，对比文献中的几种低复杂度预编码算法，基于切比雪夫迭代法的RZF预编码算法性能最优。在相同初始值下获取相同的性能时，它的计算复杂度低于基于Newton迭代法的RZF预编码算法。所提算法已发表于IEEE ACCESS。
　　全文共分为5章，主要包含以下内容:
　　第1章介绍课题研究背景、研究现状和论文的主要研究工作和章节安排。
　　第2章讨论大规模MIMO信道模型和MIMO系统中的预编码算法，包括非线性预编码算法、线性预编码算法和低复杂度线性预编码算法，并给出他们对应的预编码矩阵。
　　第3章提出了基于共轭梯度法的RZF预编码算法，并对它的初始值和迭代过程进行优化。然后给出不同迭代次数下预编码算法的计算复杂度，最后与第2章中的低复杂度预编码算法在误比特率方面进行比较。
　　第4章提出了基于切比雪夫迭代的RZF预编码算法，并对初始值进行优化。然后给出了不同迭代次数下预编码算法的计算复杂度，最后与第2章中的低复杂度预编码算法和第3章中提出的基于共轭梯度法的RZF预编码算法进行仿真对比。
　　第5章总结了本学位论文的研究成果并对未来工作进行展望。

目录

声明

摘要

图表目录

缩略语

第1章 绪论

1．1 研究背景

1．2 研究现状

1．3 论文主要研究工作和章节安排

第2章 大规模MIMO信道及预编码技术

2．1 引言

2．2．1 大规模MIMO技术

2．2．2 信道建模

2．3 非线性预编码技术

2．3．1 恒定包络预编码算法

2．3．2 脏纸编码算法

2．3．3 THP预编码算法

2．3．4 向量扰动预编码算法

2．5 低复杂度预编码算法

2．5．1 基于Taylor级数展开的预编码算法

2．5．2 基于Neumann级数展开的预编码算法

2．5．3 基于Newton迭代法的预编码算法

2．4 线性预编码技术

2．4．1 迫零预编码算法

2．4．2 匹配滤波预编码算法

2．4．3 最小均方误差预编码算法

2．4．4 块对角化预编码算法

2．4．5 正则迫零预编码算法

2．6 本章小结

第3章 基于共轭梯度法的RZF预编码算法研究

3．1 引言

3．2 基于共轭梯度法的预编码算法

3．3 基于共辐梯度法的RZF预编码算法优化

3．3．1 共轭梯度法初始值优化

3．3．2 共轭梯度法迭代过程优化

3．4 复杂度分析

3．4．1 RZF预编码计算复杂度

3．4．2 基于Neumann级数展开的RZF预编码算法计算复杂度

3．4．3 基于Taylor级数展开的RZF预编码算法计算复杂度

3．4．4 基于共轭梯度法的RZF预编码算法计算复杂度

3．4．5 改进后基于共轭梯度法的RZF预编码算法计算复杂度

3．5 仿真与结果分析

3．6 本章小结

第4章 基于chebyshev迭代法的RZF预编码算法研究

4．1 引言

4．2 基于Chebyshev迭代法的预编码算法

4．3 基于Chebyshev迭代法的RZF预编码算法初始值优化

4．4 复杂度分析

4．4．1 基于Newton迭代的RZF预编码算法的计算复杂度

4．4．2 基于Chebyshev迭代的RZF预编码算法的计算复杂度

4．5 仿真与结果分析

4．6 本章小结

第5章 总结和展望

5．1 论文工作与总结

5．2 未来研究展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间的研究成果