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，对更高数据传输速率和更可靠通信质量的需求日益增长。

大规模mimo（multiple-inputmultiple-output，多输入多输出）技术作为5g/6g移动通信系统的关键技术之一，通过在基站端配置大量天线，能够充分挖掘空间维度资源，显著提升系统容量和频谱效率。

然而，大规模mimo系统在实际部署过程中仍面临着诸多挑战，例如信道估计误差、硬件成本高昂、信号处理复杂度高等。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，大规模mimo技术作为5g/6g移动通信的关键技术之一，受到了学术界和工业界的广泛关注。

国内外学者在分集与复用技术方面展开了大量的研究工作，并取得了一系列重要成果。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题将围绕联合分集与复用技术在大规模mimo系统中的应用展开研究，主要内容包括以下几个方面：
1.大规模mimo系统基础理论研究:深入研究大规模mimo系统的基本原理、信道模型、分集与复用技术、性能评估指标等，为后续算法设计和性能分析奠定基础。

2.联合分集与复用算法设计:分析传统分集和复用技术的优缺点，设计高效的联合分集与复用算法，以提升大规模mimo系统的频谱效率、能量效率和可靠性。

3.系统性能分析:通过仿真分析，比较不同算法在不同信道环境下的性能差异，并研究关键参数对系统性能的影响，为实际系统设计提供理论依据。

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，具体步骤如下：
1.文献调研阶段:深入研究国内外关于大规模mimo系统、分集与复用技术、联合分集与复用算法等方面的文献资料，了解该领域的最新研究进展、关键技术和发展趋势。

2.理论分析阶段:建立大规模mimo系统模型，分析信道特性，研究传统分集和复用技术的优缺点，为联合分集与复用算法的设计提供理论基础。

3.算法设计阶段:针对大规模mimo系统的特点，设计高效的联合分集与复用算法，并分析算法的复杂度和可实现性。

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.高效的联合分集与复用算法设计:针对大规模mimo系统的特点，设计高效的联合分集与复用算法，在保证系统分集增益的同时，最大限度地提高复用增益，提升系统在不同信道环境下的性能。

2.全面的系统性能分析:通过仿真分析，比较不同算法在不同信道环境下的性能差异，并研究关键参数对系统性能的影响，为实际系统设计提供理论依据。

3.实际应用场景的探讨:探讨基于联合分集与复用的大规模mimo系统在5g/6g通信、物联网、车联网等领域的应用前景，并分析其面临的挑战和机遇。

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. 陈华. 大规模mimo系统中一种基于深度学习的导频污染抑制算法[j]. 电讯技术, 2022, 62(08): 923-930.

2. 张健, 刘元安, 黄勇, 等. 大规模mimo系统中基于深度学习的混合预编码算法[j]. 电子与信息学报, 2021, 43(02): 413-421.

3. 李鹏, 李雪, 王勇. 大规模mimo系统中基于深度强化学习的用户调度算法[j]. 北京邮电大学学报, 2021, 44(01): 110-115.