1. 本选题研究的目的及意义
随着移动互联网和物联网的快速发展，无线通信系统面临着连接设备数量激增、数据流量爆炸式增长的巨大挑战。
为了满足未来无线通信的需求，第五代移动通信技术（5G）及未来6G通信技术需要在频谱效率、能量效率、系统容量和用户体验等方面取得突破性进展。
大规模多输入多输出（MassiveMIMO）技术作为5G和未来无线通信的关键技术之一，通过在基站端配置数百根甚至数千根天线，能够充分挖掘空间维度资源，大幅提高频谱效率和能量效率。
2. 本选题国内外研究状况综述
大规模接入MIMO系统作为未来无线通信的关键技术之一，近年来受到学术界和工业界的广泛关注，并取得了一系列研究成果。
1. 国内研究现状
国内学者在大规模接入MIMO系统方面开展了大量研究工作。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题将针对大规模接入MIMO系统，研究高效的多用户检测、信道估计、资源分配和预编码算法，并通过仿真验证算法性能。
1. 主要内容
1.系统模型建立:分析大规模接入MIMO系统的特点，建立系统模型，包括信道模型、信号模型等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、仿真验证相结合的研究方法。
首先，通过查阅国内外相关文献，了解大规模接入MIMO系统的研究现状、关键技术和挑战，为本研究奠定理论基础。
其次，针对大规模接入MIMO系统，建立系统模型，包括信道模型、信号模型等，分析系统性能指标，例如频谱效率、能量效率、误码率等。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.针对大规模接入MIMO系统的特点，提出低复杂度的多用户检测算法，降低接收机的计算复杂度。
2.研究基于深度学习的信道估计算法，提高信道估计精度，降低导频开销。
3.提出基于用户服务质量（QoS）约束的资源分配算法，优化系统资源利用效率，保证用户公平性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 刘永健,陈天华,潘登.大规模MIMO系统基于深度学习的混合预编码算法[J].电子学报,2021,49(10):1992-2000.
[2] 黄倩,周志权,黄河,等.面向6G的RIS辅助大规模MIMO系统鲁棒波束赋形设计[J].电子学报,2023,51(05):1354-1361.
[3] 秦扬,李永娜,张天魁.基于深度学习的大规模MIMO系统信道估计方法[J].西安电子科技大学学报,2021,48(05):105-111 120.
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