6、上行大规模 MIMO 系统中的检测技术解析

上行大规模 MIMO 系统中的检测技术解析

1. 引言

在 4G 无线标准中,多输入多输出(MIMO)技术成功提升了频谱效率,像长期演进(LTE)、LTE - Advanced、全球微波互联接入(WiMAX)和 802.11(WiFi)等都有应用。MIMO 系统允许同时从源向目的地传输多个数据流,增强了无线系统的分集和复用增益。并且,多天线无线系统带来了诸如空时块编码、索引调制和天线切换等新的研究方向,使通信更可靠高效。

随着物联网(IoT)、无线传感器网络(WSN)、设备到设备通信(D2D)和车与万物通信(V2X)等数据密集型无线应用的迅猛发展,高频谱和高能效的无线技术备受关注。大规模多输入多输出(MIMO)技术是实现 5G 及未来无线通信系统对高数据速率、频谱效率和能源效率需求的关键技术。大规模 MIMO 系统在现有蜂窝/通信网络中使用时,能在数据速率、服务质量和同时服务的用户数量方面带来巨大优势。在大规模 MIMO 系统中,基站(BS)使用数百到数千个天线为几十个用户服务,大量的基站天线增强了分集和复用增益,分别提高了服务可靠性和信息传输速率。

然而,实际应用中大规模 MIMO 系统存在一些挑战,如架构复杂性、功率要求、信号处理延迟和天线阵列尺寸等。其中,在接收器端可靠检测传输信息的计算复杂度,对于 5G 及未来系统的稳健接收器架构至关重要。此外,近期无线应用的数据速率要求促使开发超低延迟、高可靠的信号处理算法和高效的架构设计。

2. 大规模 MIMO 检测的文献综述与挑战
  • 最优检测方法的局限性
    • 最大后验(MAP)/最大似然(
基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于提升系统在存在不确定性与扰动情况下的控制性能与稳定性。该模型结合实时迭代优化机制,增强了传统NMPC的数值鲁棒性,并通过双模控制策略兼顾动态响应与稳态精度,适用于复杂非线性系统的预测控制问题。文中还列举了多个相关技术方向的应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了该方法的广泛适用性与工程价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造、机器人控制等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的高性能预测控制设计,如电力系统调度、无人机控制、机器人轨迹跟踪等;②解决存在模型不确定性、外部扰动下的系统稳定控制问题;③通过Matlab仿真验证控制算法的有效性与鲁棒性,支撑科研论文复现与工程原型开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模切换逻辑的设计细节,同时参考文中列举的相关研究方向拓展应用场景,强化对数值鲁棒性与系统稳定性之间平衡的理解。
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