【摘 要】
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大规模MIMO技术作为第五代无线通信系统的关键技术之一,由于其频谱利用率高、链路可靠性高等优点,近年来受到了广泛的关注。然而,基站端大规模天线阵列的存在给信号检测算法的实现带来了巨大挑战。在传统的集中式检测方法中,所有天线模块上接收到的原始基带数据需要传输到基站的中心处理单元进行处理,数据速率往往极高,互连带宽将成为一个新的技术瓶颈,信号检测需要利用分布式架构来实现。本文首先简单介绍了几种分布式基
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大规模MIMO技术作为第五代无线通信系统的关键技术之一,由于其频谱利用率高、链路可靠性高等优点,近年来受到了广泛的关注。然而,基站端大规模天线阵列的存在给信号检测算法的实现带来了巨大挑战。在传统的集中式检测方法中,所有天线模块上接收到的原始基带数据需要传输到基站的中心处理单元进行处理,数据速率往往极高,互连带宽将成为一个新的技术瓶颈,信号检测需要利用分布式架构来实现。本文首先简单介绍了几种分布式基站结构,详述了菊花链结构下三种分布式检测算法:递归最小二乘法(Recursive Least Square,RLS),随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD)以及平均随机梯度下降(Averaged Stochastic Gradient Descent,ASGD),仿真比较了其误码率性能,并分析了各自的局限性。然后利用massive MIMO系统的信道硬化特性提出了简化RLS算法,能够实现算法复杂度和误码率性能的最佳折中。接着在菊花链结构下提出了分布式瑞查森(Distributed Richardson,DRI)方法,并对算法复杂性进行了分析,仿真验证了其在不同集群大小下误码率性能的优越性。为了维持集群中天线数较大时算法的良好性能,通过增加每个集群上算法的迭代次数将其调整为多次迭代分布式瑞查森(Multiple Iterations of Distributed Richardson,MIDRI)算法。同时,从简化算法检测过程的角度,利用massive MIMO系统中滤波矩阵的对角占优特性,进一步提出了简化分布式瑞查森(Simplified Distributed Richardson,SDRI)算法,仿真表明在收发天线比很大时,SDRI算法可以以低复杂度实现接近DRI算法的性能。最后提出了一种二叉树型基站结构及该结构下的DRI算法,理论分析和仿真表明该结构可以有效降低传输时延。
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