基于群智能算法的MIMO系统关键技术研究

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MIMO技术通过在收发端配置多根天线,在不增加带宽的情况下,能够大幅度提高通信系统容量。未来的5G基站可以支持上百根天线,大规模MIMO被认为是新一代无线通信系统的核心技术之一,但它也带来了一些技术上的挑战。天线选择被认为是简化MIMO系统硬件结构的重要技术之一。空间调制作为一种新型的MIMO传输技术,其研究主要围绕着发送端的编码方案和接收端的译码方案这两个方面展开。本文以此为背景,主要研究了大规模MIMO系统中的天线选择技术以及空间调制系统中的接收端信号检测,主要工作如下:首先,本文对大规模MIMO技术的发展,以及天线选择技术和空间调制技术出现的背景、研究现状进行了详细的论述,研究了几种经典的天线选择算法:最优天线选择算法、范数天线选择算法、递增天线选择算法。然后论述了空间调制技术的基本原理以及数学模型,并介绍了几种接收端信号检测算法:最大似然检测算法、合并比检测算法、归一化合并比检测算法,并进行了算法的仿真分析。其次,研究了基于粒子群的天线选择算法,分析了二进制粒子群算法存在的问题,提出将一种新型二进制粒子群算法应用于收发端联合的天线选择系统中。然后研究了猫群算法的基本原理,提出基于离散猫群算法的天线选择方案,并针对二进制求解问题,提出一种新型二进制猫群算法,给出在不同模式下种群的速度和位置更新方案,并将其应用到天线选择中,对算法的相关性能进行仿真对比分析,验证所提算法的有效性。最后,研究了空间调制系统中接收端信号检测算法。通过对最大似然检测算法进行演化变形,并结合M-PSK调制信号之间的旋转对称性,提出一种低复杂度的类ML检测算法。该算法不需要像传统最大似然检测算法那样遍历星座点符号的样本空间,能较好的降低计算复杂度。此外,论文还提出一种基于新型二进制粒子群的接收端信号检测算法。
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