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浅议稀疏MIMO无线通信系统中的稀疏信号检测与优化论文摘要范文
反馈的性能,并与基于随机码本量化的反馈办法进行了对比。仿真和分析表明,采取Grassmanian码本来进行稀疏近似具有较好的效果。在低信噪比区域,数字压缩反馈的速率优于模拟压缩反馈的速率;在高信噪比区域,模拟压缩反馈的速率要优于数字压缩反馈的速率。本办法可从有效提升体系的速率性能,而且反馈开销主要和稀疏近似所选择的原
摘要:自然界中的信号往往是由大量影响因素中的少数因素来决定的,这种属性可从看作是信号的稀疏性,通过合适的度量和表示办法就能够发掘使用其稀疏性。压缩感知技术通过使用这种稀疏性,使用随机采样来明显减少采样数实现信号的有效获取。在无线通信历程中,也大量有着着稀疏性。比如,在某些无线信道中,往往只有着着少数几条主径,由此其信道有着着稀疏性;在基于码本的信道反馈历程中,只反馈众多码字中的单个码字序号,由此信道反馈历程中有着稀疏性;在下行多用户调度历程中,往往只有少数几个用户需要在同一时间被调度,由此激活调度用户有着着稀疏性;在上行多用户传输检测历程中,只有少数用户在同一时间传输信号,由此传输信号具有稀疏性。在无线通信历程中,通过发掘使用这种稀疏性来优化改善无线通信技术可从有效提升体系通信效率,并提升体系的性能。由此,探讨基于稀疏特性的无线通信技术对于未来无线通信体系设计具有重要作用。在本论文中,我们将从MIMO无线通信中有着的稀疏性和稀疏现象作为切入点,使用压缩感知技术对在MIMO信道估计、信道信息反馈、下行多用户调度和上行多用户检测历程中有着的稀疏信号的优化、检测和传输技术进行探讨,提出基于压缩感知技术的高效的MIMO无线通信办法。论文的主要内容概括如下:1.在MIMO信道估计历程中,分析了非选择性无线MIMO信道的空域表示形式极为稀疏性,提出了一种基优化算法来减少泄露效应的影响以而增强MIMO信道的空域稀疏性,并使用这种优化基在空域内使用压缩感知算法进行MIMO信道估计。通过仿真和分析验证了基优化算法的有效性。在空域稀疏的MIMO信道估计中,相比于MMSE和LS办法,基于优化基的压缩感知信道算法可在相同的导频数量下达到较好的性能。2.在MIMO信道信息反馈中,使用稀疏近似的办法来对信道矢量进行表示,并通过压缩感知对稀疏表示后得到的稀疏矢量进行分步压缩和反馈。分析对比了采取数字反馈、模拟反馈和混合反馈的性能,并与基于随机码本量化的反馈办法进行了对比。仿真和分析表明,采取Grassmanian码本来进行稀疏近似具有较好的效果。在低信噪比区域,数字压缩反馈的速率优于模拟压缩反馈的速率;在高信噪比区域,模拟压缩反馈的速率要优于数字压缩反馈的速率。本办法可从有效提升体系的速率性能,而且反馈开销主要和稀疏近似所选择的原子的数目相关,与天线数目无关,由此在天线数目众多,尤其是在Massive MIMO中具有一定的运用价值。3.在MIMO下行多用户调度历程中,通过发掘在多用户MIMO中激活用户的稀疏性,我们提出了一种频分复用条件下的资源有效的基于压缩感知的用户调度与反馈办法。通过用户自选择算法,只有部分用户参与上行信道信息反馈历程,以而减少上行反馈资源的开销。由于通过压缩感知恢复可从检测出参与反馈的用户,以而减小了信令开销。仿真结果表明压缩感知模拟反馈的体系吞吐量要优于相同用户数进行码本量化的数字反馈的体系吞吐量,但是消耗的上行反馈资源更少;压缩感知数字反馈与所有用户都进行数字反馈的体系吞吐量非常接近,但是消耗的反馈资源要小于所有用户都进行数字反馈的状况。4.在MIMO上行多用户检测历程中,使用压缩感知的处理框架来进行MIMO通信中的稀疏用户检测,提出了直接维度扩展和分集维度扩展的办法,并分析了通信信号的离散性对于压缩感知恢复的影响。通过使用激活用户的稀疏性,可从采取比传统CDMA中更短的扩频码来进行多用户标识;在分集维度扩展模型中,由于使用了体系的维度,比如多天线,可从使扩频码长度进一步减少。在信号的检测算法中,我们提出了2-stage MMSE的检测算法,通过仿真分析,可从看出在激活用户很少或者扩频码较长的时候,本论文提出的办法要优于直接利用MMSE算法,也要优于利用OMP、SP和CoSaMP算法。 关键词:MIMO论文 压缩感知论文 空域稀疏信道论文 基优化论文 稀疏近似论文 信道反馈论文 维度扩展论文 稀疏信号检测论文
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    摘要4-6

    Abstract6-12

    图表清单说明12-14

    数学符号说明14-16

    1 绪论16-34

    1.1 探讨背景和作用16

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