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摘要
大规模多输入多输出(massiveMultipleInputMultipleOutput,massiveMIMO)技术作为新
一代移动通信技术,能够大幅提升频谱效率和系统容量。用户数量的增多导致大规模MIMO
和传统的MIMO技术有了本质上的区别。大量的天线阵列形成复杂的时变信道。传统的非线
性的MIMO检测算法的复杂度随天线的数量成指数增长,其用于第五代移动通信(5th
GenerationMobileCommunicationSystem,5G)时性能不佳。线性检测算法中的级数展开法、
线性迭代算法、梯度逼近算法成为人们主要研究的对象。然而,目前的迭代类算法还存在着
复杂度高与检测性能低的问题。就此问题,本文主要研究了几类迭代检测算法,并给出具体
的改进建议。
针对Kaczmarz算法迭代收敛较慢的问题,使用改进的R-Kaczmarz算法加快收敛速度。
利用R-Kaczmarz算法不需要计算Gram矩阵的特点,简化初始值的选取方式。在迭代次数为
3次的情况下,本文算法相比于SSOR算法降低30%的计算量,比R-Kaczmarz算法降低14%
的计算量。此外,为避免算法顺序迭代带来的收敛速度慢的问题,将算法改进为基于范数排
序,进行迭代。结合合适的松弛因子,改进的算法比原算法的误码率性能最多有1~2dB的
信噪比提升。
针对W-SSOR算法检测性能相比于SSOR算法无实质性提升的问题,本文提出的算法扩
宽了权重因子的选取范围,并提升误码率性能。首先给出该算法收敛性证明。之后,通过蒙
特卡洛方法拓宽该算法的收敛区间,得到收敛因子的取值区间。仿真结果表明,本文算法在
维持复杂度不变的同时,优于SSOR算法以及W-SSOR算法的误码率性能。
关键词:大规模MIMO、矩阵求逆、信号检测、Kaczmarz、W-SSOR
ABSTRACT
Massivemultiple-inputmultiple-output(massiveMIMO)technologyisanewgenerationof
mobilecommunicationtechnology,whichcansignificantlyimprovethespectrumefficiencyand
systemcapacity.Theincreasingnumberofusersleadstotheessentialdifferencebetween
large-scaleMIMOandtraditionalMIMOtechnology,andalargenumberofantennaarraysforma
complextime-varyingchannel.ThecomplexityoftraditionalnonlinearMIMOdetectionalgorithm
increasesexponentiallywiththenumberofantennas,andtheperformanceispoorwhenusedinthe
5thGenerationMobileCommunicationSystem(5G).Inthelineardetectionalgorithm,series
expansionmethod,lineariterativealgorithmandgradientapproximationalgorithmhavebecomethe
mainresearchobjects,buttherearestillproblemsofhighcomplexityandlowdetection
performanceinthecurrentiterative
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