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大规模MIMO系统国内外研究现状

时间:2019-02-24 20:37来源:毕业论文
对于大规模MIMO系统中使用低精度的ADC,国内外很多学者都作了大量的研究。文献[7]研究ADC的使用对 ZF(Zero-forcing)滤波器接收机性能的影响,文献[8]和[9]则分别讨论线性MMSE和非线性MM

对于大规模MIMO系统中使用低精度的ADC,国内外很多学者都作了大量的研究文献[7]研究ADC的使用对 ZF(Zero-forcing)滤波器接收机性能的影响,文献[8]和[9]则分别讨论线性MMSE和非线性MMSE在使用ADC的MIMO系统中的应用。文献[10]研究了低精度ADC情况下ML检测器的性能,而文献[11]则关注于使用低精度ADC的MIMO系统的波束成形方法。采用1-bit ADC是低精度量化的极端情况,就硬件复杂度和能量消耗来说,1比特ADC很有优势,但是会对性能有严重影响。文献[12]研究了1-bit ADC超宽带MIMO系统,而文献[13]则关注在瑞利衰落MIMO信道下,应用1比特ADC系统的性能。文献[14]中分析了1比特量化系统中二进制空时分组编码并给出了最优解码的方法。文献[15]则推导了 MISO系统应用1-bit ADC的和速率计算公式,同时研究高信噪比情况下,1-bit MIMO系统和速率上界和下界。但是,这种假设是不现实的,因为使用了1-bit ADC,即使训练序列的长度是无限的,也无法获得完整的CSI。于是文献[4]考虑从1-bit ADC的输出来获取不完整的CSI,进而利用估计的CSI进行数据检测,同时文中比较了各种接收机算法:ZF,最大比合并和最小二乘(Least squares, )法之间的性能差异,以及训练序列长度对信道估计准确度的影响。然而,传统的接收机算法的性能与我们想要的相去甚远,所以越来越多的学者考虑从低精度 ADC的输出来设计新的信号重建算法。33514
文献[5]和[6]则系统的介绍了AMP算法,[5]主要详细介绍了从标准的置信传输(Belief propagation,BP)到AMP算法的推导过程以及在几个方向上的扩展,同时讨论了与基于统计力学公式计算之间的关系。而文献[6]则通过状态演变(State evolution,SE)来分析AMP算法,同时给出了仿真结果。但是作者并没有将其应用到低精度量化的环境中去。文献[15]则比较大规模MIMO系统中几种接收算法,如MMSE,AMMSE,和GAMP算法,得出GAMP算法的计算复杂度更低,性能更好的结论。论文网 源自$六l维,论:文w网)加7位QQ3249^114 www.lwfree.cn
于是文献[16]则考虑到将AMP算法应用到1-bit量化中去,设计了基于近似消息传递解量化(Message passing de-quantization,MPDQ)算法的迭代接收机。通过SE来分析收敛性质,该算法的复杂度小于最小均方误差(MMSE),但却比MMSE表现出更好的性能,而且更适于硬件实现。 大规模MIMO系统国内外研究现状:http://www.lwfree.cn/yanjiu/20190224/30653.html
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