MASSIVE MIMO系統(tǒng)中上行信道估計算法研究.pdf

1、Massive MIMO技術通過天線數的“量變”獲得了系統(tǒng)特性的“質變”，極大的提高了系統(tǒng)容量和頻譜效率，現已成為了5G的關鍵技術之一。隨著系統(tǒng)中天線數的增多，信道狀態(tài)矩陣的維數也隨之增加，這對信道估計算法提出了更高的要求。導頻污染問題在Massive MIMO系統(tǒng)中尤為突出，可見尋求低復雜度且抗導頻污染的信道估計算法是目前亟待解決的問題。
　　本文歸納分析了Massive MIMO技術的優(yōu)點，并對點對點及多用戶Massive M

2、IMO系統(tǒng)的特性進行了理論分析。介紹了Massive MIMO系統(tǒng)信道的建模方法，并給出了相關信道的解析模型和仿真模型。在此基礎之上，本文重點研究了基于導頻的信道估計算法和基于子空間的半盲信道估計算法，并針對現有算法的不足提出了適用于Massive MIMO系統(tǒng)的改進算法。
　　在對LS、ML、MMSE及MAP經典信道估計算法理論分析及性能仿真的基礎上，結合Massive MIMO信道漸進正交性，提出了標量修正的LS算法和基于噪聲

3、功率估計的MMSE算法，改進算法改善了LS算法在低信噪比時的估計精度，提高了MMSE算法的適用性。對于多小區(qū)系統(tǒng)，導頻污染損害了系統(tǒng)的性能，此時系統(tǒng)是干擾受限的。人們試圖通過基于時隙偏移的導頻傳輸方案來解決導頻污染問題，本文對方案的可行性進行了分析。針對導頻污染問題，本文研究了一類基于短導頻重復傳輸的信道估計算法，此類算法不需要獲知信道的二階統(tǒng)計特性，有效消除了導頻污染的影響。
　　半盲信道估計算法只需少量的導頻，從而避免了導頻污