【摘 要】
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大规模多输入多输出（Multiple Input Multiple Output,MIMO）技术通过配备成百上千根天线来提高系统的频谱效率和容量。然而,天线数量的激增为大规模MIMO系统带来了计算复杂度以及硬件成本、功耗方面的巨大压力,这阻碍了大规模MIMO技术的商用。因此,针对大规模MIMO应用的不同场景提出相应的低复杂度信号检测技术成为了研究重点。本文分别围绕大规模MIMO系统中出现的球面波信
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大规模多输入多输出（Multiple Input Multiple Output,MIMO）技术通过配备成百上千根天线来提高系统的频谱效率和容量。然而,天线数量的激增为大规模MIMO系统带来了计算复杂度以及硬件成本、功耗方面的巨大压力,这阻碍了大规模MIMO技术的商用。因此,针对大规模MIMO应用的不同场景提出相应的低复杂度信号检测技术成为了研究重点。本文分别围绕大规模MIMO系统中出现的球面波信道特征以及低精度模数转换器下的大规模机器类通信（massvie Machine Type Communication,m MTC）系统展开低复杂度的信号检测技术研究。主要研究内容总结如下:1.考虑收发两端均采用均匀圆形阵列天线的通信场景,并引入更为精确的球面波信道特征建立信道模型。首先,基于所建立信道模型特殊的循环结构,仅通过一次快速傅里叶变换和矩阵向量相乘操作即可得到包含球面波特征的最优收发方向,在此基础上,得到其系统遍历容量上界的闭式表达式。然后,基于最优收发方向,结合球形译码的原理进一步降低计算复杂度,并提出一种利用球面波特征的球形搜索辅助（Sphere Search Aided with Spherical Wave Characteristics,SSASWC）检测方案。仿真结果表明,所提SSA-SWC检测方案能够在降低计算复杂度的同时取得相比传统检测方案更加优越的性能。2.免授权m MTC系统上行链路面临低分辨率量化、相关衰落信道以及设备活跃概率未知等实际挑战。首先,引入广义期望一致信号恢复（Generalized Expectation Consistent Signal Recovery,GEC-SR）算法。然后,结合Woodbury公式与Neumann级数对GEC-SR算法中的高维矩阵求逆操作进行近似计算,从而降低计算复杂度。最后,利用数据帧结构的稀疏性,提出了一种基于多测量矢量的近似广义期望一致（Approximate Generalized Expectation Consistent Multiple Measurement Vector,AGEC-MMV）算法。仿真结果表明,AGEC-MMV算法不仅能够充分利用帧结构稀疏性以及离散先验信息提高检测的性能,还能够以较低的计算复杂度取得接近GEC-MMV算法的性能。此外,所提AGEC-MMV算法在鲁棒性方面优于现有压缩感知算法。综上所述,论文针对大规模MIMO系统中低复杂度信号检测技术的研究所取得的成果具有重要的意义。
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