【摘 要】
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大规模多输入多输出（Massive Multiple Input Multiple Output,Massive MIMO）技术作为第五代移动通信系统的关键技术之一,相对于传统MIMO技术来说,增加了更多的天线数量,在系统容量、频谱效率、数据传输速率和传输可靠性等方面显著提升了系统性能。但是随着基站天线数和用户数的增加,Massive MIMO信号检测过程的计算复杂度较高,难以实现,是研究的难点问
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大规模多输入多输出（Massive Multiple Input Multiple Output,Massive MIMO）技术作为第五代移动通信系统的关键技术之一,相对于传统MIMO技术来说,增加了更多的天线数量,在系统容量、频谱效率、数据传输速率和传输可靠性等方面显著提升了系统性能。但是随着基站天线数和用户数的增加,Massive MIMO信号检测过程的计算复杂度较高,难以实现,是研究的难点问题之一。论文主要针对Massive MIMO系统中信号检测的低复杂度算法进行研究。论文首先研究分析了Massive MIMO系统的信号线性检测算法,针对线性检测算法中最小均方误差（Minimum Mean Square Error,MMSE）算法具有近优的检测性能,但是算法复杂度高的缺点,研究提出了一种基于动态加权因子的Jacobi迭代信号检测算法,通过将信号检测问题转化为求解线性方程组问题来避免高维矩阵求逆过程,并且设定一个加权因子,并根据最优化理论对加权因子进行动态更新。仿真结果表明,该算法仅需较少的迭代次数就可以收敛,并且在算法复杂度保持在O（K~2）的前提下,误比特率（Bit Error Rate,BER）性能能够逼近直接求逆的MMSE算法。接着,论文针对基于动态加权因子的Jacobi迭代信号检测算法在基于求解线性方程组类信号检测算法中计算复杂度相对较高的问题,研究提出一种基于残差齐次化排序的Kaczmarz迭代信号检测算法。此算法是通过一种残差齐次化排序方法对滤波矩阵进行处理,使得算法在迭代过程中优先选择相关性较大的超平面方程,同时利用Massive MIMO系统的信道硬化特性对初始值进行了合理的估计以及选取合适的松弛参数,从而在降低复杂度的同时进一步提高算法的收敛速率,加快收敛过程。仿真结果表明,该算法的计算复杂度更低,并且仅需较少的迭代次数就可以收敛,同时拥有近于MMSE算法的BER性能。最后,论文分析了在Massive MIMO系统天线数非常大甚至趋于无穷的场景中,针对Kaczmarz算法几何逼近原理带来的影响给出了理论上的解决方案,通过概率随机抽样理论对滤波矩阵进行合理抽样处理,从而加快收敛速率。
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