【摘 要】
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大规模多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)通信系统通过在基站配置成百上千根天线极大的提高了系统的传输速率,是未来5G移动通信的关键技术之一。随着大规模
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大规模多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)通信系统通过在基站配置成百上千根天线极大的提高了系统的传输速率,是未来5G移动通信的关键技术之一。随着大规模MIMO基站天线端配置的高分辨率模数转换器(analog-to-digital,ADC)带来的成本和功耗的指数增长,采用低成本ADC器件的大规模MIMO得到了越来越多的关注。然而,低成本的ADC器件的量化精度较低,所引起的非线性失真给大规模MIMO多用户检测带来困难。本研究提出了一种基于广义近似消息传递(generalized approximate message passing,GAMP)的多用户检测算法来处理低成本ADC器件带来的非线性失真,仿真结果表明GAMP算法相比传统的线性检测算法检测性能更好,且用矩阵乘积代替了传统线性检测算法中矩阵求逆的操作,复杂度更低,更利于硬件电路的实现。实际系统中,基站端配置的大量天线会产生很强的相关性,信道特性变差。为了解决GAMP算法在信道特性很差时不收敛的问题,我们构造了向量形式的广义近似消息传递(vector-generalized approximate message passing,V-GAMP)算法,仿真结果表明V-GAMP算法可以有效的克服信道相关性带来的不利影响,以较低的复杂度实现了较好的检测性能。此外,我们还基于状态演进(state evolution,SE)方程推演了V-GAMP算法的理论性能,为下一步系统设计和优化提供了便利。
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