MASSIVE MIMO系统中上行信道估计算法研究
哈尔滨工业大学工学硕士学位论文
目录
摘要...................................................................................................................I Abstract ............................................................................................................... II 第1章绪论 .. (1)
1.1 课题来源及研究的背景和意义 (1)
1.1.1 课题来源 (1)
1.1.2 课题研究的背景和意义 (2)
1.2 国内外研究现状及分析 (3)
1.2.1 导频污染问题研究现状 (4)
1.2.2 信道估计技术研究现状 (5)
1.2.3 国内外文献综述简析 (6)
1.3 本文的主要研究内容及结构安排 (8)
第2章Massive MIMO系统 (10)
2.1 Massive MIMO系统特性 (10)
2.2 系统模型 (12)
2.2.1 点对点系统 (13)
2.2.2 多用户系统 (15)
2.3 信道模型 (17)
2.3.1 相关信道解析模型 (19)
2.3.2 相关信道仿真模型 (20)
2.4 Massive MIMO技术面临的挑战 (21)
2.5 本章小结 (22)
第3章基于导频的信道估计算法 (23)
3.1 信道的渐进正交性 (23)
3.2 基于时隙对齐导频的信道估计算法 (25)
3.2.1 经典信道估计算法 (25)
3.2.2 标量修正的LS算法 (27)
3.2.3 基于噪声功率估计的MMSE算法 (28)
3.2.4 仿真分析与验证 (29)
3.3 导频污染问题研究 (32)
3.4 基于时隙偏移的导频传输方案 (34)
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3.5 基于短导频重复传输的信道估计算法 (36)
3.6 本章小结 (40)
第4章基于子空间的半盲信道估计算法 (41)
4.1 基于EVD的信道估计算法 (41)
4.1.1 算法原理 (41)
4.1.2 误差分析 (42)
4.1.3 广义线性信道估计算法 (45)
4.2 基于SVD的信道估计算法 (46)
4.3 基于子空间跟踪的信道估计算法 (48)
4.3.1 逼近幂迭代子空间跟踪算法 (49)
4.3.2 快速逼近幂迭代子空间跟踪算法 (50)
4.3.3 复杂度分析 (52)
4.4 仿真分析 (52)
4.5 本章小结 (55)
结论 (56)
参考文献 (57)
攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果 (62)
哈尔滨工业大学学位论文原创性声明和使用权限 (63)
致谢 (64)
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第1章绪论
1.1 课题来源及研究的背景和意义
1.1.1 课题来源
当今移动通信技术飞速发展，不仅改变着人们的生活方式，而且极大的促进了社会和经济的发展。我国于2013年12月向运营商发放了4G牌照，这标志着4G技术在我国正式商用。截止目前，世界各国以投入了大量的人力物力致力于5G的研发。为了在5G时代抢占先机，我国成立了IMT-2020(5G)推进组，全面推动中国第五代移动通信技术的研究。与4G相比，5G将适用于更多的移动场景，支持并融合更多的无线接入技术，系统容量、频谱效率及传输速率得到成百倍的提升[1-4]。IMT-2020（5G）推进组发布的5G无线技术构架白皮书指出，5G将满足0.1~1Gbps的用户体验速率，峰值速率达到几十Gbps；流量密度可达几十Tbps/km2；端到端时延为ms级。
多输入多输出（Multiple Input Multiple Output，MIMO）在LTE系统中得到了广泛应用，在5G系统中MIMO技术将得到进一步演进，基站侧将配置几十甚至上百根天线，天线数的“量变”将引发系统特性的“质变”，人们将这一技术称为Massive MIMO或Large Scale Antenna systems。根据统计概率及矩阵理论知识，当基站侧天线数趋于无穷时，用户间的信道趋于正交，且不相关的噪声及小尺度衰落将消失[5]，因此可满足更多的用户在相同的时频资源块上同时传输信息，这极大的提高了系统容量和频谱效率[6-7]。随着系统中天线数的增多，信道状态矩阵的维数也随之增加[8]，这对信道估计算法提出了更多的要求，信道相关性和导频污染将进一步损害系统的性能，可见寻求低复杂度且抗导频污染的信道估计算法是目前亟待解决的问题。
本课题来源于国家自然科学基金（61401120）“5G关键技术：Massive MIMO 相关信道信号检测理论及接收机设计与实现”。该基金项目基于对大规模MIMO 系统上行链路理论及信号处理方法的研究，针对大规模MIMO系统中的线性信号处理的恶化机理，对线性方法进行非线性化改进，并将理论应用于实际系统，进行联合信道估计及信号检测的大规模MIMO迭代接收机设计。本课题主要研究Massive MIMO系统上行链路的信道估计算法，并结合系统特性对现有算法进行改进。课题的相关项目为：与中兴通讯合作项目“基于GPU集群的多用户