基于联合分集与复用的大规模MIMO系统研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着无线通信技术的飞速发展，用户对数据传输速率和服务质量的要求日益增长。

传统的mimo技术受限于基站天线数量和信号处理复杂度，难以满足未来无线通信的需求。

大规模mimo技术作为5g/6g的关键技术之一，通过在基站部署数百根甚至数千根天线，能够充分挖掘空间资源，显著提高系统容量、频谱效率和能量效率。

2. 本选题国内外研究状况综述

大规模mimo技术近年来成为无线通信领域的研究热点，国内外学者对其进行了广泛而深入的研究。

1. 国内研究现状

国内学者在大规模mimo系统方面展开了积极的研究工作，并取得了一系列重要成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本课题将围绕着大规模mimo系统中联合分集与复用技术展开研究，主要内容包括以下几个方面:
1.大规模mimo系统建模与分析:首先，建立适用于联合分集与复用研究的大规模mimo系统模型，包括信道模型、信号传输模型等。

分析大规模天线阵列对系统分集增益和复用增益的影响，以及分集与复用之间的相互关系。

4. 研究的方法与步骤

本课题将采用理论分析、仿真建模和实验验证相结合的研究方法。

首先，通过理论分析，建立大规模mimo系统模型，推导关键性能指标的数学表达式，分析影响系统性能的关键因素，为后续的方案设计提供理论依据。

其次，利用matlab等仿真软件搭建大规模mimo系统仿真平台，对所提出的联合分集与复用传输方案、信号检测算法、资源分配算法等进行仿真验证，分析不同参数对系统性能的影响，并对算法进行优化改进。

5. 研究的创新点

本课题的研究创新点主要体现在以下几个方面:
1.提出一种基于机器学习的联合分集与复用方案:利用机器学习算法，设计能够自适应调整分集与复用策略的预编码方案，以适应不同的信道环境和用户需求。

2.设计一种低复杂度、高性能的信号检测算法:针对大规模天线阵列带来的高计算复杂度问题，设计基于深度学习或压缩感知的低复杂度信号检测算法，在保证系统性能的同时，降低接收机的计算复杂度。

3.提出一种基于博弈论的资源分配算法:针对联合分集与复用场景下的资源分配问题，利用博弈论的思想，设计能够实现系统资源最优分配的算法，以进一步提升系统性能。

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

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 刘迎军, 王文博. 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, 2020, 42(03): 612-619.

2. 陈志刚, 肖扬. 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, 2019, 41(12): 2973-2980.

3. 孙晨, 张力, 刘应状, 等. 大规模mimo系统中基于深度学习的混合预编码算法[j]. 通信学报, 2019, 40(12): 134-143.