【摘 要】
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面对与日俱增的高数据速率需求,第五代移动通信技术（5th Generation Mobile Communication Technology,5G）成为无线通信领域的前沿技术,以此作为驱动力的无线通信系统能满足人们超高信息传输速率和超大信息传输量的要求。大规模多路输入多路输出（massive Multiple-Input Multiple-Output,m MIMO）技术被引入为关键技术充分挖掘
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面对与日俱增的高数据速率需求,第五代移动通信技术（5th Generation Mobile Communication Technology,5G）成为无线通信领域的前沿技术,以此作为驱动力的无线通信系统能满足人们超高信息传输速率和超大信息传输量的要求。大规模多路输入多路输出（massive Multiple-Input Multiple-Output,m MIMO）技术被引入为关键技术充分挖掘空间资源,以支持5G网络的高数据速率、大信道容量。正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）技术对频率选择性衰落产生一定的免疫力,为5G移动网络中的终端用户提供了高速数据接入。与此同时,5G技术更新也引出一系列的问题,如何消除干扰、如何协作密集小区间、如何提升系统能力都是要攻克的难题。解决一切难题的源头,就是对传输信道状态信息的精确掌握,这就要求对无线信道估计和均衡技术进行研究和改进。对于大规模MIMO系统,可以利用信道的稀疏性特性,采用压缩感知技术获取信道状态信息。本文通过推导已有的非盲信道估计算法,进行性能验证,针对导频问题,引出了压缩感知信道估计算法,分析了现有重构算法的性能后,针对现有算法对信号稀疏度的依赖问题以及固定步长筛选原子的局限性,采取有限等距性质进行稀疏度预估计,结合回溯思想进行原子筛选并利用相关系数判断原子相关性进行算法优化。信道均衡技术对发生畸变的信号进行矫正,尽可能地恢复出发送信号的真实值。本文列举了无线信道中目前使用较广的线性均衡信道算法,仿真分析算法的优劣性。随后介绍了具有实时性的自适应均衡算法,针对最小均方（Least Mean Square,LMS）自适应均衡算法以及相关的改进算法进行分析,参照已有算法对LMS算法中的固定步长参数进行优化,将该参数与误差函数相关联,实现步长的动态变化,以兼顾均衡算法的稳态误差和收敛性能。
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