一种改进的排序QR分解V-BLAST检测算法

垂直分层空时编码(V-BLAST)是贝尔实验室提出的一种MIMO系统.在基于QR分解算法的基础上,结合最大似然算法,提出了一种改进算法,称为排序ML-QR算法.该算法先对信道矩阵按列范数从小到大进行列置换,再进行QR分解,对最先检测的两层信号采取最大似然检测,提高最先检测级的性能,剩下层的信号采用QR分解算法检测.理论分析及仿真实验结果表明,提出的排序ML-QR算法优于传统的分层空时检测算法,在高信噪比的情况下性能改善更加明显.     

改进的VBLAST检测算法及其在多载波CDMA系统中的应用

将多输入多输出(MIMO)技术应用于传统的MC\DS CDMA方案,构成MIMO MC\DS CDMA系统,能在很大程度上提高MC\DS CDMA方案的性能。在深入研究低复杂度的QR分解相关算法的基础上,提出了一种MIMOMC\DS CDMA系统中改进的VBLAST检测算法——平行干扰消除QR分解检测算法,该算法进一步抑制了误码传播现象。仿真结果表明,所提出的算法无论是在单用户或者多用户条件下都能显著提高系统的误码率性能。     

新型减格辅助MIMO-OFDM预编码传输机制

MIMO-OFDM架构下提出了收发端均结合减格辅助的传输机制:发送端与接收端分别将减格辅助与THP预编码及QR分解-串行检测相结合,将信道矩阵转化为列近似正交的矩阵,提高了系统的抗噪性能.分析和仿真表明,发送端采用减格辅助THP预编码比传统的基于不同准则QR分解的THP预编码在误码率为10-2时有1~2 dB左右的性能提升,接收端提出的LRA-QRM结合串行干扰对消检测算法相比LRA-MMSE算法有1 dB左右的误码性能提升.      

V-BLAST系统检测算法

目的 为了降低垂直分层空时码(V-BLAsT)系统的复杂度,提高系统性能.方法 介绍了V-BLAST的干扰抵消、并行解码、QR分解算法,提出了两种改进的检测算法,利用MATLAB对它们在复杂度和性能方面进行仿真与分析.结果 仿真显示干扰同时抵消算法在信噪比为10dB时误码率为10～2,性能最优,在译码时对初始估值进行排序,增加了译码复杂度;并行解码算法和QR算法的复杂度较小,但误码性能降低.结论 要求性能高的选用干扰抵消算法,要求复杂度低的选用并行解码或QR算法,性能和复杂度兼顾则选用循环迭代QR算法.     

基于增强蚁群优化算法与排序的 MIMO 检测算法

基于最大似然比的多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)检测算法的计算复杂度随着天线阵的规模呈指数级增加,提出一种计算复杂度较优的MIMO检测算法.采用基于对数似然比的排序QR分解技术将信道矩阵分解为正交矩阵与上三角矩阵,相应地修改信号的发射顺序,降低错误判断引起的错误传播效应;为传统人工蚁群优化算法的信息素更新策略引入负信息素概念,有效地控制系统的拥塞;根据优化路径的距离积累了信息素.该方法设计了基于负信息素的信息素更新策略,增加MIMO系统的拥塞控制能力,考虑信道的衰落本性,基于路径的距离积累信息素.为了测试该算法的性能,进行了多组对比实验,结果表明,误码率性能优于其他智能优化算法,且对于64×64等大规模天线阵,该算法的计算复杂度随天线规模增长较小.     

MIMO-OFDM系统中的基于等对角QR分解的联合收发机的性能研究

研究了一种对信道矩阵进行等对角QR分解的联合编/解码算法，与传统对信道矩阵进行SVD分解算法不同之处在于，该算法将MIMO信道分解为多个相同的并行子信道，与VBLAST检测算法结合起来具有复杂度低，易于实现的优点。仿真结果表明采用该算法的SER性能优于除MLD以外算法的性能，并进一步从信道容量的角度证明了采用该算法，在高信噪比下所获得的信道容量与注水功率算法和等功率算法是相同的。     

MIMO—OFDM系统中的基于等对角QR分解的联合收发机的性能研究

研究了一种对信道矩阵进行等对角QR分解的联合编／解码算法，与传统对信道矩阵进行SVD分解算法不同之处在于，该算法将MIMO信道分解为多个相同的并行子信道，与VBLAST检测算法结合起来具有复杂度低，易于实现的优点。仿真结果表明采用该算法的SER性能优于除MLD以外算法的性能，并进一步从信道容量的角度证明了采用该算法，在高信噪比下所获得的信道容量与注水功率算法和等功率算法是相同的。     

LTE-A系统协作多点传输联合处理预编码方法

针对目前多用户协作多点传输（MU-CoMP）中常用的预编码算法、迫零（ZF）算法和块对角化（BD）算法中同一用户的各子信道的等效信道增益不同,导致系统整体误码率较高这一现象,提出将块对角化几何均值分解的模代数（BD-GMD-THP）预编码算法应用于MU-CoMP系统.此方法可实现系统每用户内各子信道增益一致,均衡了用户内各子信道的误码率性能.仿真结果表明,该算法可以有效降低系统总误码率,提高MU-CoMP系统性能,有一定的实用价值.     

3D多输入多输出正交频分复用系统中基于奇异值分解的信道估计方法

在3D多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统模型中,分析了基于导频的信道估计方案.针对线性最小均方误差方法的算法复杂度高的问题,应用奇异值分解(SVD)算法降低信道自相关矩阵的维数,以减小算法的复杂度.仿真结果表明:所提出的基于奇异值分解的信道估计算法,能够在保证误码率(BER)性能的情况下,具有更低的算法复杂度.     

基于FPGA的改进的排序QR分解实现

MIMO技术虽然可以提高频谱的利用率,但是多维度的信号处理为MIMO信号的检测带来了极大的挑战.在对各类MIMO检测算法分析的基础上,选择非线性QR分解算法作为研究对象.为了获取更高的检测性能,进一步研究了排序的QR分解并提出了基于L1范数的排序方案.Matlab性能仿真显示,基于L1范数的排序策略和基于L2范数的排序策略对MIMO系统检测性能的影响基本一致,但采用L1范数降低了计算复杂度.在此基础上,设计了基于FPGA的利用Givens旋转改进的排序QR分解的硬件电路结构.在4×4信道矩阵的分解实现中,相较于L2范数求解,L1范数在单个列范数计算中组合逻辑资源至少节省了29.2%,触发器资源至少节省了32.4%.整体结构设计与同等规模的类似结构相比,主频时钟得到明显改善.     

基于迭代QR分解的MMSE V-BLAST算法

针对采用最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)检测算法在MIMO系统接收端进行检测时,需要进行大量伪逆运算导致检测复杂度增加的问题,提出了用一种基于迭代QR分解的MMSE V-BLAST算法,避免了伪逆运算,有效地降低了检测算法的复杂度,使系统检测性能得到了明显改善.在多散射物无线通信环境下进行仿真实验,结果表明,与传统的算法相比,提案算法在保证相同信噪比,误码率没有显著变化的前提下,系统检测复杂度明显改善.理论分析证明,系统中有效天线数目越多,所提出的算法优越性越明显.     

基于信噪比排序的MIMO-OFDM信号检测方法

在多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)系统信号检测中,基于虚实分解的宽度优先检测算法(QR decomposition associated with the M-algorithm to MLD,QRD-M)通过QR分解和对每层星座点的筛选,实现了较低复杂度的检测,具有很好的应用前景.但该算法随收发天线数和调制阶数的增加而难以实现性能与复杂度的折衷.针对此缺点,提出了一种基于信噪比排序的信号检测改进方法.该方法在传统QRD-M算法的基础上,通过对不同接收天线进行信噪比(signal-noise ratio,SNR)排序,从信噪比最大的天线开始检测,避免了误差传播现象,从而加速树搜索过程,再结合动态门限树搜索,不断缩小搜索半径,直至找到最小累计度量值所在分支.仿真结果表明,与传统QRD-MLD算法相比,基于性噪比排序的动态门限信号检测算法能以较低的复杂度获得接近于最大似然检测的性能.     

QR分解和LQ^T分解定理的证明

本文中证明了关于实矩阵A的伴随列选主元的QR分解和关于实矩阵A~T的伴随行选主元的LQ~T分解是等价的,显然,也证明了关于实矩阵A~T的伴随列选主元的QR分解和关于实矩阵A的伴随行选主元的LQ~T分解是等价的。     

基于QR码和SPC码的双广义LDPC码构造及性能研究

为了降低低密度奇偶校验(low-density parity check,LDPC)码的错误平层,使其满足移动高清视频传输的极低误比特率(bit error rate,BER)要求,构造了一种基于平方剩余(quadratic residue,QR)码和单奇偶校验(single parity check,SPC)码的双广义LDPC(doubly-generalized LDPC,D-GLDPC)码。所构造的D-GLDPC码克服了有限码长的LDPC码性能不佳的问题以及广义LDPC(generalized LDPC,GLDPC)码的码率损失问题。基于QR码构造了准循环低密度奇偶校验(quasi cyclic LDPC,QC-LDPC)码,以QR码和SPC码作为分量码来构造D-GLDPC码,采用后验概率(a posteriori probability,APP)译码算法简化D-GLDPC码的译码。仿真结果表明,D-GLDPC码相比同码长同码率的LDPC码,在错误比特率和译码收敛速度上有明显的性能提升。     

基于LCMV的MQRD-SMI自适应波束形成算法

在QRD-SMI算法的基础上,提出了一种不需要前向和后向代入而能全速/并行得到实时权向量W的一种混合型QRD-SMI算法(MQRD-SMI),并给出其易于硬件并行实现的Sys-tolic阵结构.该算法能完全克服QRD-SMI算法并行性和实时性欠佳的缺点,能做到真正意义上的实时并行权向量抽取.仿真结果和分析验证了该算法的有效性和实时性.     

最小二乘配置的QR分解解法

为了解决最小二乘配置解算问题,采用QR分解解法建立了直接解算算法.分析了目前采用的最小二乘配置法解算方法,在讨论了矩阵的QR分解方法的基础上,推导得出了矩阵QR分解与广义逆矩阵的关系,得出了可以直接利用QR分解求解矩阵的最小二乘逆,并推导了应用QR分解求解最小二乘配置的估值计算公式和精度估算公式,最后通过重力异常实例进行了计算,得出矩阵的QR分解用于最小二乘配置解算的正确性和可行性.该成果为最小二乘配置法提供了一种新的解算方法.     

再谈初等变换法在矩阵计算中的应用

求矩阵的特征值和将一个矩阵对角化是矩阵计算中的重要任务之一,矩阵的QR分解更是矩阵计算的一种工具,但是这些过程都非常复杂.这里给出将矩阵对角化及求矩阵的QR分解式的初等变换法,同时给出了实现分解的算法,最后利用矩阵的三角分解式求QR分解式.