大规模mimo信号检测技术研究

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1、大规模MIMO信号检测技术研究重庆大学硕士学位论文（学术学位）学生姓名：廖晓慧指导教师：吴玉成教授专业：通信与信息系统学科门类：工学重庆大学通信工程学院二O一六年四月StudyonSignalDetectionTechnologiesofLargeScaleMIMOSystemsAThesisSubmittedtoChongqingUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementfortheMaster’sDegreeofEngineeringByLiaoXiaohuiSup

2、ervisor:Prof.WuYuchengSpecialty:CommunicationandInformationSystemCollegeofCommunicationEngineeringofChongqingUniversity,Chongqing,ChinaApril,2016重庆大学硕士学位论文中文摘要摘要大规模MIMO具有传输效率高、频谱利用率高、能量效率高、抗干扰能力强等优点近年来成为无线通信领域一个研究热点。信号检测技术是大规模MIMO的核心技术之一，对整个系统的抗干扰能力及可靠性有着重要影响。随着

3、大规模MIMO天线数目的增加，常规MIMO的信号检测技术应用到大规模MIMO当中，存在复杂度过高、检测性能不佳的问题。为解决这两个基本问题，论文重点研究了两种启发式算法似然上升搜索算法(LAS)及动态禁忌搜索算法(RTS)。论文主要工作如下：①给出了大规模MIMO系统模型。分析了现有信号检测算法的性能和复杂度。重点研究了LAS、RTS算法及两种算法的衍生算法，并通过实验仿真分析初值性能、初值个数及最大搜索次数，对BER性能及复杂度的影响，为论文研究工作提供了切入点。②针对LAS信号检测算法易陷入局部极小、检测性能不佳以

4、及现有改进算法改善了局部极小的情况、但大大增加了信号检测复杂度的问题，提出一种结合遗传性质的改进LAS信号检测算法。该算法在传统LAS算法基础上，通过分析无差错接收情况下ML代价函数的统计信息判定解的质量，然后用解的质量不断修正算法所需要的迭代次数。同时继承最优解向量、引入随机因素对最优解向量的某些位置进行变异、得到下一次迭代的初始向量。仿真结果表明结合遗传性质的改进LAS算法进一步提高了算法的性能，使LAS算法所需要的迭代次数减少，降低了复杂度。③针对RTS算法在高阶调制的情况下，检测性能较差的问题，提出一种基于等效

5、信道维度的改进分层RTS算法。该算法在分层RTS算法基础上，根据等效信道矩阵维度，自适应改变最大搜索步数。在等效信道矩阵维度较小时，用较小的最大搜索步数避免迂回搜索；在等效信道矩阵维度较大时，用较大的最大搜索步数让搜索的范围更广，增强搜索能力，提高检测性能。仿真结果表明，算法提高了信号检测能力，提升了系统可靠性。关键词：大规模MIMO，信号检测，似然上升搜索，禁忌搜索，复杂度I重庆大学硕士学位论文英文摘要ABSTRACTLargescaleMIMOhastheadvantagesofhightransmissionef

6、ficiency,highspectralefficiency,highenergyefficiencyandhighanti-interferenceability,whichhasbecomeahotresearchtopicinthefieldofwirelesscommunication.SignaldetectionisoneofthecoretechnologiesoflargescaleMIMO.Ithasanimportantinfluenceonanti-interferenceabilityandr

7、eliabilityofwholesystem.Withthenumberofantennasincreasing,thetechnologyofconventionalMIMOsignaldetectionisappliedtolargescaleMIMO,whichhasproblemsofhighcomplexityorpoorperformance.Inordertosolvethesetwobasicproblems,thethesisfocusesontwoheuristicalgorithmLikelih

8、oodAscentSearch(LAS)andRTS(ReactiveTabuSearch).Themainresultsaresummarizedasfollows.①Thelarge-scaleMIMOsystemmodelisprovided.Theperformanceandcomplexityofthecurrentsi