1、為了應(yīng)對(duì)移動(dòng)數(shù)據(jù)爆炸式的需求，實(shí)現(xiàn)無(wú)處不在的移動(dòng)信息網(wǎng)絡(luò)，第五代移動(dòng)通信系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。由于頻譜資源受限，大規(guī)模MIMO(Massive MIMO)作為能顯著提高頻譜利用率的關(guān)鍵技術(shù)成為研究熱點(diǎn)。為了充分利用有限的頻譜資源，大規(guī)模MIMO系統(tǒng)通常會(huì)采用高階調(diào)制，這便帶來(lái)了解調(diào)算法復(fù)雜度過(guò)高的問(wèn)題。因此，在保證性能的前提下，尋求低復(fù)雜度的軟解調(diào)算法就很有必要。為了降低導(dǎo)頻開(kāi)銷，大規(guī)模分布式MIMO系統(tǒng)通常采用時(shí)分雙工方式，通過(guò)利用上下行信道

2、的互易性，避免發(fā)送下行鏈路的導(dǎo)頻。但是，一方面，非理想的射頻(RF，Radio Frequency)電路破壞了信道的互易性。另一方面，接入點(diǎn)(AP，Access Point)間信道的快速波動(dòng)會(huì)大幅度的降低系統(tǒng)的性能。因此，尋求合理的校準(zhǔn)方案已經(jīng)引起學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。本文研究的課題便是低復(fù)雜度的軟解調(diào)算法與信道校準(zhǔn)算法。
　　本文首先分析了論文的研究背景，并闡述了MIMO技術(shù)發(fā)展歷程，其次介紹了本文核心內(nèi)容及相關(guān)的研究現(xiàn)狀。

3、　　本文首先在充分考慮無(wú)線信道傳播環(huán)境的基礎(chǔ)上，基于通用處理器(GPP，General Purpose Processor)實(shí)現(xiàn)了大規(guī)模分布式MIMO系統(tǒng)。隨后研究了低復(fù)雜度的軟解調(diào)算法，然后分析了用來(lái)保證信道互易性的部分校準(zhǔn)方案。最后，為應(yīng)對(duì)接入點(diǎn)間信道的快速波動(dòng)，在部分校準(zhǔn)的基礎(chǔ)上提出分集校準(zhǔn)方案。
　　在大規(guī)模MIMO中采用高階調(diào)制，會(huì)帶來(lái)解調(diào)算法復(fù)雜度過(guò)高的問(wèn)題。因此在保證性能的前提下，論文研究了低復(fù)雜度的軟解調(diào)算法。本文

4、著重研究了兩種比較實(shí)用的軟解調(diào)算法，分別為對(duì)數(shù)復(fù)雜度軟解調(diào)算法和低復(fù)雜度軟解調(diào)算法，并對(duì)這兩種算法的復(fù)雜度和性能進(jìn)行仿真分析。隨后利用SSE(Streaming SI MDExtensions)指令集對(duì)這兩種算法進(jìn)行優(yōu)化，最后給出相關(guān)結(jié)論以及對(duì)應(yīng)的仿真分析。仿真結(jié)果表明，對(duì)于M-PAM信號(hào)，在保證性能損失忽略不計(jì)的前提下，對(duì)數(shù)復(fù)雜度軟解調(diào)算法的復(fù)雜度為Θ(log M)。在對(duì)數(shù)復(fù)雜度軟解調(diào)算法的基礎(chǔ)上，低復(fù)雜度軟解調(diào)算法進(jìn)一步降低了算法的

5、復(fù)雜度。測(cè)試結(jié)果表明，采用SSE指令集顯著提升了系統(tǒng)執(zhí)行效率。
　　大規(guī)模分布式MIMO系統(tǒng)中采用時(shí)分雙工時(shí)，一方面，RF的非理想性破壞了信道的互易性。另一方面，AP間信道的快速波動(dòng)大幅度的降低了系統(tǒng)性能。因此，需要尋求合適的信道校準(zhǔn)算法。本文首先在系統(tǒng)的AP與用戶(UE，User Equipment)端配置單天線，下行采用迫零(ZF，Zero Forcing)預(yù)編碼時(shí)，提出了部分校準(zhǔn)方案。其次，在AP與UE端均配置多天線時(shí)，提出