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大规模MIMO无线通信系统统计信道信息获取方法研究的开题报告
一、选题背景及意义
大规模MIMO（massiveMIMO）技术是一种解决高速移动通信中多路径信号干扰、容量瓶颈、高功耗等问题的新型无线通信技术。有研究表明，使用大规模MIMO技术，可在不增大系统带宽的情况下，大幅提高通信能力和频谱效率。因此，大规模MIMO成为了当前无线通信领域的热点研究领域。
大规模MIMO系统的优势在于通过利用大量天线阵列，解决了传统MIMO系统中存在的空时碎片化和阵列增益不足等问题。但是，在信道反馈、数据检测和干扰抑制等方面，大规模MIMO也面临很多的技术挑战。在大规模MU-MIMO系统的实现过程中，如何获取统计信道信息成为了一个非常重要的问题，目前国内外学者也正在针对这个问题积极研究。
因此，本文选取大规模MIMO无线通信系统中的一个重要问题——统计信道信息获取方法，做深入的研究，对于补充相关领域的研究，扩大应用前景，具有一定的研究价值和实际意义。
二、研究内容
本文将针对当前大规模MIMO无线通信系统中的统计信道信息获取方法进行深入研究，具体研究内容包括：
1.大规模MIMO无线通信系统的统计信道信息获取方法综述。
本研究将对大规模MIMO无线通信系统中有代表性的信道估计方法进行总结和对比分析。其中包括基于多径信道模型的频域估计方法、时域估计方法、基于SAG-MP估计方法及其他估计方法等。并详细分析各种方法的特点和适用范围。
2.基于稀疏信道特性的信道估计算法。
针对大规模MIMO多天线无线通信系统中稀疏信道的特点，将研究基于OMP(OrthogonalMatchingPursuit)算法、BP(BasisPursuit)算法及其他压缩感知算法的信道估计方法。通过理论分析和模拟验证，探究这些算法在大规模MIMO系统中的适用性和优缺点。
3.基于机器学习的信道估计算法。
在大规模MIMO系统中，利用机器学习方法获取信道信息是一种较为新颖的方法。本研究将以深度学习技术为例，探讨如何将其应用到无线通信中，并综合比较机器学习方法与其他信道估计方法之间的性能差异。
三、研究难点
在大规模MIMO无线通信系统中，统计信道信息获取的方法研究具有以下的困难与挑战：
1.信道干扰模型复杂。在实际大规模MIMO系统中，受多径衰落、时变性和多用户协作等多种因素影响，导致获取准确的信道信息非常困难。如何建立更为准确的信道干扰模型，是本研究亟需解决的问题。
2.信道反馈需要的时间和资源开销较大。在大规模MIMO系统中，由于需要收集相对较长的信道反馈，同时天线阵列数量庞大，因此导致该系统信道反馈需要的时间和资源开销较大。如何损失较少的性能同时减少时间和资源消耗，是本研究重要的内容。
3.在实际系统应用中必须充分考虑算法的实际性能。要实现大规模MIMO不仅要考虑技术的高效性，同时还要考虑其实时性、复杂性等多个因素对系统的影响。因此，在本研究中将充分考虑算法实际性能对系统应用的影响。
四、预期成果及研究意义
1.给出大规模MIMO无线通信系统统计信道信息获取的详细算法流程及对比分析结果。
2.在理论上和模拟实验上验证各种方法的优缺点和可行性，深入研究信道估计方法在大规模MIMO系统中的适用性和性能。
3.拓宽大规模MIMO系统应用的范围，通过提高系统性能、探讨算法及实现方法的精益化，为大规模MIMO无线通信应用的深入开展提供技术支持和参考。
综上所述，本研究对大规模MIMO无线通信系统中的统计信道信息获取方法进行深入研究，具有重要的研究意义和实践价值。