【摘 要】
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大规模多输入多输出（multiple input multiple output,MIMO）技术和毫米波频段（Millimeter Wave,mm Wave）是5G无线通信中的核心关键技术,然而,毫米波大规模MIMO系统由于天线数量庞大和高频段通信,使得接收端处理的数据量成几何倍增长,极大增加了接收端的能量消耗与硬件成本。学术界为解决这个问题,提出在接收端采用低精度模数转换器（Analog-to-
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大规模多输入多输出（multiple input multiple output,MIMO）技术和毫米波频段（Millimeter Wave,mm Wave）是5G无线通信中的核心关键技术,然而,毫米波大规模MIMO系统由于天线数量庞大和高频段通信,使得接收端处理的数据量成几何倍增长,极大增加了接收端的能量消耗与硬件成本。学术界为解决这个问题,提出在接收端采用低精度模数转换器（Analog-to-Digital Converter,ADC）,这种方案极大缓解了功耗和硬件问题,但却引入了极大的非线性量化误差,这使得信道估计变得更加苦难,传统的信道估计算法由于没有考虑量化误差的影响,性能下降严重,本文针对带有低精度ADC的毫米波大规模MIMO系统信道估计问题进行了研究。针对低精度（1-4比特）ADC的毫米波大规模MIMO系统信道估计问题提出了基于量化迭代硬阈值（Quantizied Iterative Hard Thresholding,QIHT）和硬阈值追踪（Hard Thresholding Pursuit,HTP）的三种信道估计算法,分别为:（1）基于牛顿步的量化迭代硬阈值算法（Newton-Step-based Quantizied Iterative Hard Thresholding,NSQIHT）,依据最优化理论,牛顿法比最快梯度下降算法包含更多的信息量,NSQIHT算法利用牛顿法代替最快梯度下降算法。（2）量化硬阈值追踪算法（Quantizied Hard Thresholding Pursuit,QHTP）,QHTP算法在HTP算法基础上,考虑了量化噪声的影响,在低精度ADC中的毫米波大规模MIMO系统中具有更好的性能。（3）基于牛顿步的量化硬阈值追踪算法（Newton-Step-based Quantizied Hard Thresholding Pursuit,NSQHTP）,NSQHTP算法是在QHTP算法基础上利用牛顿法代替最快梯度下降算法,相比较于QHTP算法,进一步加快了收敛速度,提高了收敛精度。针对带有1比特ADC的毫米波大规模MIMO系统信道估计而言,考虑最佳量化阈值,并提出了一种新的信道估计算法,其贡献度总结为:（1）发现存在最佳量化阈值点可以提高信道估计性能,并分析得出最佳阈值在无限接近于接收信号幅度时取得最优性能,提出了一种基于压缩感知的自适应量化阈值（Adaptive Quantization Thresholding,AQT）算法来获取最佳量化阈值。（2）自适应量化阈值算法与NSQHTP算法结合,提出自适应的带有牛顿步的量化硬阈值追踪算法（Adaptive Newton-Step-based Quantizied Hard Thresholding Pursuit,A-NSQHTP）算法,仿真验证表明,A-NSQHTP算法对比带有默认固定阈值的NSQHTP算法和其他主流算法具有一定的性能提升。
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