Разработка алгоритмов на основе статистических данных для реализации пространственной обработки сигналов в приёмнике с большим числом антенн

В диссертации исследуются методы снижения размерности сигналов с помощью линейного преобразования в низкоразмерный пространственный базис. Ключевым отличием разработанных в ходе исследования алгоритмов является способность динамически адаптироваться к окружающей базовую станцию обстановке и распределению сигналов пользователей в пространстве. Первая глава посвящена обзору существующих методов преобразования в пространственный базис и структуре многоантенного приёмника с функциональным делением на радио- и вычислительный модули. Подробно анализируется вычислительная сложность блоков оценки канала и MIMO детектора, а также пропускная способность оптоволоконного интерфейса. Вторая глава посвящена преобразованию в пространственный базис на основе сингулярного разложения с учётом априорного статистического распределения сигналов абонентов. Разработано несколько алгоритмов использования этой информации, позволяющих улучшить пространственный базис, полученный из сильно зашумлённого зондирующего сигнала. Третья глава посвящена методам параметризации быстрого преобразования Фурье, позволяющим скорректировать фиксированные направления Фурье базиса по направлениям прихода пользовательского сигнала. Разработан многоэтапный алгоритм обучения такой параметризации, позволяющий провести настройку параметров с помощью легковесного градиентного спуска. В последней главе исследуются методы выбора аналоговых лучей и пространственного базиса для гибридной архитектуры с делением на подрешётки. Разработаны алгоритм адаптации аналоговых лучей к статистическому распределению абонентов, а также алгоритм кластеризации абонентов для реализации многопользовательского режима работы приёмника. Основным результатом исследования является набор алгоритмов преобразования сигналов MIMO системы в пространственный базис, позволяющих повысить производительность системы в различных режимах работы.