【摘 要】
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近年来,无线通信领域发展迅猛,各种新型技术应运而生。随着研究的不断深入,如何提高频谱资源利用效率以及如何提高信号检测的准确度成为通信领域的关键问题之一。索引调制（Index Modulation,IM）技术因其能够传输额外信息比特而不需要消耗能量和增加通信链路,受到学术界和工业界广泛关注。另一方面,多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）技术可以极大地
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近年来,无线通信领域发展迅猛,各种新型技术应运而生。随着研究的不断深入,如何提高频谱资源利用效率以及如何提高信号检测的准确度成为通信领域的关键问题之一。索引调制（Index Modulation,IM）技术因其能够传输额外信息比特而不需要消耗能量和增加通信链路,受到学术界和工业界广泛关注。另一方面,多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）技术可以极大地提高信道容量,有很高的应用价值。利用奇异值分解理论（Singular Value Decomposition,SVD）,MIMO信道可以分解成多个等效的并行虚拟信道。最近,一种新颖的调制技术——广义虚拟空间调制（Generalized Virtual Spatial Modulation,GVSM）技术被提出,它通过索引MIMO虚拟并行信道来承载额外信息比特,可以获得比传统MIMO更佳的误码性能。但是,由于每个时隙只有若干个虚拟信道被激活,广义虚拟空间调制的频谱效率比较低。为了解决以上问题,本文完成了三个主要工作。首先,本文提出了一种新型的基于索引调制的多模MIMO（Multiple-Mode MIMO With Index Modulation,MM-MIMO-IM）技术。该技术激活所有的MIMO虚拟并行信道,传送来自不同星座图的调制符号,并利用星座图排列承载额外信息比特,大大地提高了频谱效率。同时,为了提升系统的分集增益,进而提出了基于坐标交织正交设计的MM-MIMO-IM（Coordinate Interleaved Multiple-Mode MIMO With Index Modulation,CI-MM-MIMO-IM）技术。经证明,相比传统MIMO和广义虚拟空间调制技术,MM-MIMO-IM方案可获得更佳的误码率性能。其次,为了进一步提高MM-MIMO-IM系统的频谱效率,提出了MM-MIMO-IM的同相和正交纬度扩展（In-phase And Quadrature Extension Of MM-MIMO-IM,MM-MIMO-IM-IQ）,它的基本思想是在信道的同相和正交支路上独立并行地进行实现MM-MIMO-IM,从而可以成倍地提升索引效率。同时,严格推演了MM-MIMO-IM和MM-MIMO-IM-IQ技术的误码率,并进行了计算机仿真验证。最后,为了进一步提高接收机信号检测的准确性,提出了一种基于深度学习神经网络的信号检测器（Deep Learning Based Detector For MM-MIMO-IM,Deep IM）,并将它与传统的最大似然（Maximum Likelihood,ML）检测器进行误码率性能的对比。相比较于传统的最大似然检测器,在完美信道下,Deep IM检测器拥有和最大似然检测器相近的性能,当存在信道估计误差时,Deep IM检测器拥有更优的误码率性能表现。
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