【摘 要】
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在大规模MIMO系统中,信道估计是获取信道状态信息（Channel State Information,CSI）有效途径之一,接收端信号检测和相干解调过程都需要准确的CSI,此时信道估计的准确性将直接影响接收机性能。此外,随着天线阵列规模扩大,接收端从接收的叠加信号中恢复出原始信号的复杂度线性增加。因此,为了在低导频开销的情况下准确获取CSI,并利用高效的信号检测算法从叠加信号中恢复出原始信号,本
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在大规模MIMO系统中,信道估计是获取信道状态信息（Channel State Information,CSI）有效途径之一,接收端信号检测和相干解调过程都需要准确的CSI,此时信道估计的准确性将直接影响接收机性能。此外,随着天线阵列规模扩大,接收端从接收的叠加信号中恢复出原始信号的复杂度线性增加。因此,为了在低导频开销的情况下准确获取CSI,并利用高效的信号检测算法从叠加信号中恢复出原始信号,本文就信道估计和信号检测优化算法展开研究。（1）针对天线数目增加导致的信道估计导频开销大和计算复杂度高的问题,本文充分利用信道的稀疏性并将压缩感知理论用于信道估计。首先,根据阵列电磁场分布情况,建立混合场参数信道模型,提出基于HF-OMP（Hybrid-field Orthogonal Matching Pursuit）压缩感知算法的混合场信道估计方案。通过与现有算法对比仿真得同导频开销下,HF-OMP算法提高了信道估计准确性。接着,对HF-OMP算法收敛速度进行优化,提出改进的HF-GOMP（Hybrid-fiel Generalized Orthogonal Matching Pursuit）算法。通过仿真得同导频开销下,HF-GOMP算法不仅收敛速度更快,而且相较于HF-OMP算法具有更低的归一化均方误差,更适用于准确估计混合场信道的CSI。（2）本文在V-BLAST信号检测算法基础上,针对系统接收端分层检测信号时的错误扩展问题,采用排序的信号检测算法。其中基于信噪比排序的ZF-OSIC（Zero Forcing-Ordered Successive Interference Cancellation）算法复杂度较低,该算法通过排序检测提高天线分集增益和防止错误扩展。仿真结果显示在低信噪比的大规模MIMO系统中,ZF-OSIC算法比现有算法具有更低的误码率,因而具有更优的检测性能。接着从信道估计与信号检测联合算法角度切入,将ZF-OSIC算法与信道估计相结合,提出LMMSE-ZF-OSIC联合算法。仿真显示同信噪比下,LMMSE-ZF-OSIC联合算法比ZF-OSIC算法的误码率更低,因而检测性能更优。（3）在Linux系统GNU Radio开源平台上,基于LMMSE-ZF-OSIC联合算法创建GNU Radio自定义模块,并将其运用于基于GNU Radio和USRP搭建的MIMO系统接收端进行信号处理。最后,通过多次系统收发实验,验证了改进算法在实际信道中能表现出良好的性能,为MIMO系统信道估计和信号检测提供了优化方案。本文有图36幅,表11个,参考文献92篇。
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