基于多天线的大规模接入系统算法研究和仿真开题报告

 2024-06-10 19:22:43

1. 本选题研究的目的及意义

随着移动互联网、物联网等技术的快速发展,无线通信系统正面临着前所未有的用户接入需求和数据流量增长。

为了满足未来无线通信的海量连接和高速率传输需求,大规模多输入多输出(MassiveMIMO)技术应运而生,成为5G/6G无线通信的关键技术之一。

大规模MIMO技术通过在基站端部署大量的服务天线,能够有效提高系统频谱效率和能量效率,显著增强系统容量和覆盖范围。

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2. 本选题国内外研究状况综述

#本选题国内外研究状况综述大规模MIMO技术作为未来无线通信的关键技术之一,近年来受到了国内外学者的广泛关注和深入研究。


##国内研究现状国内在该领域的研究起步相对较晚,但近年来发展迅速。

高校方面:清华大学、北京邮电大学、东南大学等高校在多天线大规模接入系统算法方面取得了一系列重要成果,特别是在预编码算法、信道估计算法以及系统性能分析等方面,提出了一系列创新性解决方案。

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3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题的主要研究内容包括:1.深入研究大规模MIMO系统模型:包括信号模型、信道模型以及系统容量等,分析大规模MIMO系统特点和关键技术挑战,为算法设计和性能分析提供理论基础。

2.研究基于多天线的预编码算法:针对大规模MIMO系统上下行链路特点,研究线性预编码算法(如迫零预编码、最小均方误差预编码等)和非线性预编码算法(如脏纸编码、矢量预编码等),并分析比较不同算法的性能差异和复杂度。

3.研究基于多天线的信道估计算法:针对大规模MIMO系统中信道估计的挑战,研究基于导频的信道估计算法和盲信道估计算法,并分析比较不同算法的性能和复杂度。

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4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、仿真验证相结合的研究方法。


首先,将进行文献调研,深入研究大规模MIMO系统基本理论、预编码技术和信道估计技术,了解国内外研究现状和最新进展,为后续研究奠定基础。


其次,将建立多天线大规模接入系统的理论模型,包括信号模型、信道模型等,并分析系统容量、误码率等关键性能指标。

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5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面:
1.低复杂度预编码算法设计:针对现有预编码算法复杂度较高的问题,本研究将探索基于矩阵分解、迭代优化等技术的低复杂度预编码算法,以降低算法的计算复杂度和实现成本。

2.高效信道估计算法研究:针对大规模MIMO系统中信道估计的挑战,本研究将探索基于深度学习、压缩感知等技术的高效信道估计算法,以提高信道估计的精度和效率。

3.多天线大规模接入系统性能优化:本研究将结合所提出的预编码算法和信道估计算法,对多天线大规模接入系统进行整体性能优化,以提高系统的频谱效率、能量效率和可靠性。

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6. 计划与进度安排

第一阶段 (2024.12~2024.1)确认选题,了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段(2024.1~2024.2)查询阅读相关文献,列出提纲

第三阶段(2024.2~2024.3)查询资料,学习相关论文

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7. 参考文献(20个中文5个英文)

1. 李欣, 刘浩, 谭力, 等. 大规模MIMO系统中基于深度学习的信道估计[J]. 电子与信息学报, 2021, 43(04): 1006-1014.

2. 孙浩, 刘元元, 谢显中, 等. 大规模MIMO系统中一种低复杂度混合预编码算法[J]. 电子与信息学报, 2021, 43(01): 177-184.

3. 刘晓峰, 郑仕链, 汤俊, 等. 基于深度学习的大规模MIMO系统信道估计和混合预编码[J]. 电子学报, 2020, 48(09): 1881-1890.

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