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随着无线通信朝高速率大容量发展，传统3GHz以下蜂窝频段难以满足日益增长的移动数据需求，而毫米波频段(30-300GHz)在支持未来微微蜂窝和高速率大容量通信方面表现出独特的优势和潜力，促使无线通信的研究逐渐转向了毫米波。然而毫米波频段传播路径损耗大，需要波束赋形技术提升功率增益，波束赋形是毫米波MIMO系统的关键技术。 本文主要针对低信噪比条件下的应用场景，研究毫米波波束赋形技术。提出了基于信道协方差矩阵估计的波束赋形算法，采用多种构造矢量以低复杂度操作估计出信道协方差矩阵，避免了对信道状态信息的完整估计;进一步研究并提出了奇异值分解的快速数值计算方法，加速了低信噪比条件下信道协方差矩阵的分解速度，为低信噪比下的毫米波波束赋形提供了整体解决方案。 本文首先提出了基于高斯随机矢量的波束赋形算法，进一步针对高斯随机矢量的实际应用难度提出了基于正负随机矢量波束赋形算法，并对所提出的两种算法与原始迭代波束赋形算法进行对比仿真验证。仿真表明，在高信噪比时，两种算法均收敛于最优性能;对于32×32MIMO，当信噪比低于10dB时，随机矢量算法有显著优势，且无需过长的导频长度。然后，针对73GHz窄带城市毫米波时变空间统计信道模型提出基于正交矢量的长期波束赋形算法，并对所提出的算法和原始迭代波束赋形算法以及多阶段迭代波束赋形算法在该时变信道条件下，进行第一特征矢量传输方向和第二特征矢量传输方向的功率增益仿真对比。仿真表明，对于8×8MIMO，当信噪比低于3dB，正交矢量方法有10dB的平均功率增益优势;对于32×32MIMO，正交矢量方法有12dB的平均功率增益优势，且等于天线数目的导频长度已能达到较好性能。同时，分析推导出正交矢量算法和原始迭代波束赋形算法的理论性能界，通过性能界曲线可以看出，正交矢量方法的性能仿真曲线与理论性能界曲线吻合，且对于8×8MIMO，导频长度从8增加到40，正交矢量算法的性能有显著提升。最后，提出适于低信噪比条件下的快速奇异值分解算法，将经典幂指数奇异值分解算法的指数复杂度下降到线性，且将其线性收敛速度提升为指数级。