1、MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)技術是LTE-A(Long Term EvolutionAdvanced)中的一項關鍵技術。該技術要求在發(fā)射端和接收端分別使用多個發(fā)射天線和多個接收天線，信號通過多個發(fā)射天線和多個接收天線實現(xiàn)數(shù)據(jù)的發(fā)送和接收，從而改善通信質量。在不增加頻譜資源和發(fā)射功率的情況下，MIMO技術可充分利用空間資源，增加系統(tǒng)容量。而預編碼技術作為MIMO系統(tǒng)中的一項關鍵技術，在消除信道間

2、的干擾，提高系統(tǒng)頻譜效率等方面發(fā)揮重要作用。
　　但隨著海量終端設備與新服務的應用和普及，人們對無線通信傳輸速率的需求越來越高。預計到2020年，無線通信的傳輸速率需求將是LTE-A系統(tǒng)的500-1000倍，目前的LTE-A所支持的傳輸速率將不能滿足要求。因此，為了提高系統(tǒng)容量，未來5G移動通信將采用Massive MIMO(Massive Multiple-Input Multiple-Output)。MassiveMIMO技術

3、是指在基站裝備大數(shù)量級的天線(100以上)，同時服務多個單天線終端。然而，隨著基站天線數(shù)量的增加，即使是簡單的線性預編碼(如:ZF預編碼、RZF預編碼)也有著較高的計算復雜度。因此，如何降低預編碼的計算復雜度成為本文研究的重點。
　　本文首先闡述了Massive MIMO系統(tǒng)模型并分析了該系統(tǒng)的頻譜效率。其次重點研究了目前流行的3種線性預編碼算法，即ZF(zero-forcing)預編碼、RZF(regularizedzero-f

4、orcing)預編碼、MRT(maximum ratio transmission)預編碼，并對這3種線性預編碼的誤比特率、頻譜效率、復雜度進行仿真分析。然后研究了低復雜度的TPE(truncated polynomial expansion)預編碼和MDPE(matrix decomposition-polynomialexpansion)預編碼算法，這兩種算法是通過矩陣多項式展開并取前L項近似代替RZF預編碼算法中矩陣求逆來降低計算