基于格基规约的5GHz多天线信号检测与接收机设计和实现电子信息与技术专业.docx

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1、摘要3Abstract3前言4第一章绪论61.1 研究背景与意义61.2 研究现状61.3 存在的问题7第二章算法原理基础92.1晶格理论观92.2格基规约算法分析9第三章理想条件下的性能仿真分析133.1 系统模型133.2 正交振幅调制153.3 信号检测技术163.4 LR-Aided检测器性能分析17第四章5GHz条件下的信号检测性能234.1系统模型231 .2数字信号的带通调制234 .35GHz条件下的LR-Aided检测器26第五章总结与展望295.1 课题总结295.2 研究展望29参考文献30致谢错误!未定义书签。随着无线通信技术的迅速发展，5G移动通信应时提出了3大目标：

2、极高的速率、极大的容量和极低的时延。为此，学者们应用MIMO技术实现了极大的容量，但是要真正实现极高的速率和极低的时延，还需要信号检测技术的同步发展，因此在MIMO系统的接收端研究复杂度和误码率更低的信号检测技术十分必要。针对以上需求，本文在MIMO系统的接收端全面研究了一种基于预处理技术的线性检测器，具体的研究内容包括：1、首先研究实现了两种LR算法一一高斯算法和CLLL算法，经过对比两者的适用条件和迭代效果，选择其中的CLLL算法应用于MlMO信号检测的预处理过程。2、然后将ML检测器、ZF检测器、LR-AidedZF检测器的误码率性能进行了仿真比较，证明了LR-AidedZF检测器能够取

3、得较ZF检测器更优的误码率性能，获得和ML检测器一样的接收分集增益，并且复杂度远远低于ML检测器。3、最后将信号调制到5GHz进行传输，与基带传输的信号在接收端一同进入LR-AidedZF检测器，通过仿真比较两者的误码率性能，证明这种检测器对于带通信号具有同样的优化效果。关键词：格基规约，多输入多输出，信号检测，全分集，带通调制AbstractWiththerapiddevelopmentofwirelesscommunicationtechnology,3majorgoalsof5Gmobilecommunicationhasbeenputforward:extremelyhighspeed

4、,greatcapacityandverylowdelay.ThescholarshaveachievedthegreatcapacitybyusingMIMOtechnology.However,inordertoachieveextremelyhighspeedandverylowdelay,thesignaldetectiontechnologyhastodevelopsynchronously.Therefore,it,snecessarytoresearchsignaldetectiontechnologywithlowerbiterrorrateandlowercomputatio

5、nalcomplexity.Consideringtheaboverequirements,alineardetectorbasedonpreprocessingtechnologyiscomprehensivelystudiedatthereceivingterminalofMIMOsystem.Specificresearchcontentsareasfollows:1、Firstly,IprogrammedtwoLRalgorithm,GaussianalgorithmandCLLLalgorithm.Bycomparingthedifferentapplicableconditions

6、andthereductioneffectofthesetwoalgorithm,IchoseCLLLasthepreprocessingalgorithmofMIMOdetection.2、Secondly,theSERperformanceoftheMLdetector,ZFdetectorandLR-AidedZFdetectorissimulatedandcompared.ItisprovedthattheLR-AidedZFdetectorcanachievebetterSERperformancethantheZFdetector.Italsoobtainsfull-diversi

7、tyasMLdetectordoeswhileitscomplexityismuchlowerthantheMLdetector3、Finally,thesignalismodulatedto5GHzfortransmission.ItwillbedetectedwiththebasebandsignalintheLR-aidedZFdetector.Accordingtothesimulationresult,wecandrawthatthedetectorhasthesameoptimizationeffectonthebandpasssignals.Keywords:LR,MIMO,si

8、gnaldetector,fulldiversity,bandpassmodulation前言MlMO(MultipleInputMultipleOutput,多输入多输出)系统的接收端使用迫零(ZeroForcing,ZF)检测器时，检测器的判决区域很大程度上就决定了检测器的性能。格基规约(LatticeReduction,LR)算法可以通过迭代计算将输入的一组基底变换为一组更短的准正交基底，与MlMo系统的ZF检测技术相结合，可以改善ZF检测器的判决区域，提高检测器的性能，并获得完全接受分集增益。因此，本文基于这样的思路进行了更深入的研究。本文的章节内容如下:第一章是绪论，主要介绍了课题的

9、研究背景及意义、国内外的研究现状等，指出在MIMO系统的接收端需要复杂度更低、误码率性能更好的检测器以满足5G时代的通信需求。第二章论述了格基规约算法的理论检测效果，并对比实现了2种主流的格基规约算法，对其迭代性能和适用条件进行了比较，最终选取一种算法与线性检测器结合构成MIMO系统接收端的信号检测系统。第三章在不考虑带通调制的前提下，主要研究了格基规约辅助的线性检测器的性能。通过将格基规约辅助的迫零检测器的误码率性能与最大似然(MaXimUmLikelihood,ML)检测器和迫零检测器进行比较，通过仿真证实了其性能的优越性。然后对比了不同发射天线数下，格基规约算法的迭代复杂度和检测效果。第

10、四章结合数字信号的带通传输技术，将传输信号进行了频谱搬移，研究了格基规约辅助的线性检测器对带通信号的检测性能，仿真结果表明其对带通传输的信号具有相同的优化效果。第五章对全文进行总结，提出了本课题有待深入研究的方向，对下一步工作进行了展望。第一章绪论1.1 研究背景与意义1.1.1 5G移动通信网络的需求第五代移动通信网络的建设已经越来越快，由于大规模MlMO技术的应用，总体信道容量得到成倍地提高，吉比特每秒的高速数据传输也指日可待。虽然香浓定理的单一信道容量极限问题得到了解决，但接收端的信号检测速率并没有跟随信道容量同步提升，随着发射天线和接收天线数量的增多，要实现真正的高速数据传输，还需要复

11、杂度更低的信号检测技术。1.1.2 传统信号检测技术的局限性目前的MlMo信号检测算法可以分为三大类：最优算法、次优算法、接近最优算法，但是这3类算法都有各自的局限性。最优算法主要是指ML检测算法。这种算法在检测空间内进行完全搜索，以获得最匹配的结果，因此误码率性能最优，但是全搜索也导致其复杂度会随着发射天线数目和调制维数的增加呈指数增长口。当MIMO的发射天线数较多时，这种算法所需要的检测时间将远远不能满足用户对高速率的要求。次优算法主要有线性检测算法和串行干扰消除检测算法，线性检测又包括ZF检测和MMSE（MinimumMeanSquareError,最小均方误差）检测。这类检测算法只寻找

12、相对匹配的结果，因此检测性能不尽如人意。在高速数据通信中，这种算法由于误码率过高,也会严重影响服务质量。接近最优算法主要是指基于树搜索的球形译码等一系列算法。这类算法是在性能接近ML检测算法的同时试图降低ML的复杂度，但是降低的程度是有限的，因此当天线数目较大时，它的复杂度依然很高1,在MlMo系统中的应用前景也不明朗。1.2 研究现状国外学者已经提出了很多基于格基规约的预处理算法：文献12提出的复值高斯算法避免了信道矩阵维数的加倍，但是只能作用于二维基底；LenStra等人提出的LLL算法13能在多项式时间内求得所需准正交解，但只能作用于实值矩阵，同样会导致信道矩阵维数加倍产生不必要的运算;

13、文献1415,1920又继续对LLL算法进行优化，Ying、Cong和MoW又仿照YaoWWomelI的方法将LLL算法也拓展到了复数域，使LLL算法的复杂度降低了50%,而性能几乎不变14,15通过定义优化的欧氏距离(ModifiedEuclideanDistance,MED),又提出了进一步缩短基底向量的方法，使得格基规约辅助的线性检测器的性能又进一步得到了提高；文献网为了解决KZ和LLL算法可能使基底变长的问题，提出了增强型KZ算法和LLL算法，通过优化尺寸缩减步骤优化了各自的性能。国内学者也有很多类似研究：文献3,5,9都对传统的LLL算法进行了改进，提出了一些列复杂度更低的LR算法；

14、文献4通过并行技术模拟高维高块长度情况下BKZ算法的行为，降低了格基规约算法的高维运行时间；文献通过比较信道矩阵条件数与设定的条件数阈值的大小关系，根据不同情况分别采用低复杂度的LLL-MMSE算法或基于排序分组的ML与LLL-MMSE联合检测算法，提高了高条件数情况下传统检测算法的性能；文献网通过结合二维列表检测器SML和连续干扰消除SIC,提出了格基约减辅助的列表SML-SIC检测算法，用SML检测器每次对两个符号进行检测，获得了比SlC检测更高的分集增益、更好的性能。文献7,10分别将LR算法与V-BLAST编码和空间调制相结合，验证了LR算法在系统中的性能。因此，继续研究复杂度和误码率

15、更低的LR-AidedZF检测器对5G时代大规模MIMO系统的高速数据通信具有十分重要的意义。1.3 研究内容本文首先研究实现了两种LR算法，并选取了不受基底维数限制、具有多项式复杂度的CLLL算法作为MIMO系统接收端的预处理算法。然后在OdB到20dB信噪比下，分别统计了基带4X4MIMO系统接收端ML检测器、ZF检测器、LR-AidedZF检测器的误码率。接着分析了不同规模的基带MlMo系统中，LR算法的迭代效果对LR-AidedZF检测器的检测效果的影响。最后将传输信号调制到5GHz载波上，比较了LR-AidedZF检测器对基带传输信号和带通传输信号的检测性能。本文的研究内容结构见图L

16、lo图1.1论文研究内容结构图1.4 存在的问题从研究现状中可以看出，针对MIMo系统的信号检测技术还存在下列问题：（1）当发射天线数或者星座图点数较多时，格基规约算法的迭代次数依然较多，信号检测系统的复杂度有待进一步降低。（2）接收端的信号检测算法都是基于基带信号进行研究，对于带通信号的检测性能则没有详细的介绍。（3）尽管在低信噪比下，格基规约辅助的检测器性能已经越来越逼近ML检测器,但是两者之间的差距会随着信噪比的提高而增大。第二章算法原理基础2.1 晶格理论观在复空间C”中，可以找到一组线性无关的向量M他,，丸，使得。中的任意一个向量r都可以表示成这个向量的线性组合，即r=aihi(2-1)