基于低精度ADC的大规模MIMO迭代检测技术

• 作 者: 林俊浩
• 出 处: 东南大学
• 发表日期: 2019年01期
• 关键词: 大规模MIMO系统 低精度ADC 迭代软干扰抵消 LDPC码 极化码

低精度ADC结构是大规模MIMO系统减少能耗和硬件成本的一种有效解决方案。本文在此基础之上,为较好的实现复杂度与性能的折衷,以迭代检测算法为研究重点,对各类检测算法、LDPC码和极化码两种纠错编码、迭代软干扰抵消以及大规模MIMO系统中低精度ADC量化台阶如何选取进行了研究。论文提出了基于伪解量化检测的迭代检测算法,并结合LDPC码和极化码在低精度ADC大规模多用户MIMO系统中进行了性能验证。首先,本文介绍了多用户MIMO上行链路的经典检测算法。论文先给出了上行链路的多用户MIMO系统模型,接着介绍了基于最小均方误差准则的最优检测技术。由于最优检测技术涉及的复杂度太高,后面按照非迭代检测和迭代检测的顺序介绍了相关简化检测技术。在描述算法过程的同时还对各类算法的优缺点进行分析和总结,然后给出了各类算法的复杂度量级比较。最后在不同场景下给出了各种算法的仿真结果,为后续的大规模MIMO检测算法研究打下基础。其次,文章介绍了三种基于贝叶斯推理得到的适用于低精度ADC大规模MIMO系统的检测算法。论文先给出了低精度ADC大规模MIMO系统模型,接着基于贝叶斯推理得到了检测器估计信号的数学表达式。结合广义近似消息传递技术给出了统一的检测算法框架,在此基础上,通过对输入信号的概率分布和似然函数的特定选取得到了三种复杂度由高到低的检测器:解量化最优检测器、伪解量化最优检测器、线性检测器。然后,论文探究了如何选取ADC量化台阶以优化MIMO检测器的性能,结合仿真结果,得到了一种非1比特情况下的量化台阶选取准则,最后将实现的检测算法与经典的MMSE检测算法进行性能对比。然后,论文结合LDPC码进行了迭代检测方面的研究。这一部分先介绍了LDPC码的描述方式、译码算法等相关基础知识,然后承接之前的研究内容,将伪解量化最优检测算法改进为软入软出的检测算法,并结合迭代软干扰抵消算法提出了基于伪解量化检测的迭代检测算法。另外,在算法框架中引入了译码成功标志进一步提升了检测器与译码器的交互程度。在此基础上,论文进一步探究了如何选取ADC量化台阶以优化迭代检测算法的性能并提出了基于训练方式计算量化台阶的方法,经过仿真验证了提出方法的有效性并探究了提出算法的性能。最后,本文介绍了极化码的相关知识并将极化码应用在提出的基于伪解量化检测的迭代检测算法框架中进一步探究迭代检测算法的性能。论文先介绍了极化码编解码方面的相关知识,然后,在AWGN信道下对比了极化码与LDPC码的性能,经过仿真对比验证了极化码在短码领域具备比LDPC码更为优秀的性能。最后论文将极化码应用到提出的基于伪解量化检测的迭代检测算法框架中,进一步验证了提出检测算法的性能。