基于压缩感知的大规模MIMO信道反馈的研究与设计

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大规模MIMO技术是5G的核心技术之一。在大规模MIMO系统中天线数剧增使得传统的信道反馈技术变得不适用,必须探寻新的有效的信道反馈方案。压缩感知理论迅速发展并在图像和信号处理等诸多领域广泛使用,压缩感知技术对稀疏信号良好的压缩和重构性能为大规模MIMO系统信道反馈提供了新的途径。本文主要研究基于压缩感知的大规模MIMO信道反馈,主要做了如下工作:首先,本文研究了基于压缩感知信道反馈方案,并对其性能进行仿真验证,并对现有的信道反馈重构算法进行了研究分析,针对现有的重构算法存在的不足提出采用一种改进的算法,即GOMP算法,并对两种重构算法的信道重构性能进行了理论分析和仿真评估。其次,考虑到在实际应用场景中信号间通常是具有较强的相关性的,本文研究了基于分布式压缩感知的信道反馈方案并分别详述了单用户与多用户信道反馈两种应用场景。针对单用户信道反馈,提出了一种利用信道的空时相关性的信道反馈方案,在不增加反馈量下提高了信道的重构精度。针对多用户下的信道反馈,根据信道的空间相关性以及相邻用户间的信道相关性,提出了一种联合稀疏模型,并基于该模型提出了一种重构算法,即分布式广义正交匹配追踪(DCS-GOMP)算法。DCS-GOMP算法与其他的分布式压缩感知重构算法相比,本文主要比较了Joint-OMP算法,成功重构信号的概率较高并且重构误差也较低。
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