基于Homotopy算法的低复杂度多用户大规模MIMO信号检测方法

在上行多用户大规模多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统中,为了降低信号检测的计算复杂度,在传统的最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)算法的基础上,提出一种基于Homotopy算法的低复杂度信号检测方法。在该方法中,通过对Homotopy方程的解向量采用逐级展开来逼近真实解向量,从而避免MMSE检测算法中的高阶矩阵的求逆运算,降低了信号检测的计算复杂度。仿真结果表明,最多需要对Homotopy方程的解向量进行4阶展开,就可获得与MMSE检测算法几乎同样的误比特率(bit error rate,BER)性能,同时,其计算复杂度仅为O(K2),其中,K为小区用户数。     

基于预编码扩展的并行迭代均衡算法

针对长期演进技术(LTE)下行多输入多输出正交频分多址链路(MIMO-OFDM)中的天线间干扰和多径干扰的问题,提出一种低复杂度的基于预编码矩阵的迭代均衡算法。该算法通过预编码矩阵将发射信号扩展到所有子载波上,降低由天线引起的部分子载波干扰。在接收端,利用最小均方误差排序QR分解(MMSE-SQRD)软输入软输出干扰消除均衡算法,从而避免传统基于MMSE并行软干扰消除均衡算法中矩阵求逆运算,进而降低了算法复杂度。在接收端,同时通过预编码对重建信号中误差进行扩展,进而缓解在迭代干扰消除过程中的误差传播。研究结果表明:在2发2收场景下,当误码率为10-3时,本文算法经过5次迭代后信噪比相比于传统MMSE-SQRD的迭代算法提高4.4~5.0 d B。     

基于QR分解的信号检测算法的研究

研究了VBLAST-OFDM系统基于QR分解的几种信号检测算法,分析了各种算法优缺点,指出信号检测顺序是降低误码率的关键,针对VBLAST算法计算量大的缺点,建议采用SQRD算法,该算法利用迭代运算代替矩阵求逆运算,降低了VBLAST算法的计算量,并采用MMSE准则对该算法进行进一步推广,仿真结果表明采用MMSE-SQRD算法优于除ML(最大似然)算法以外的检测算法.     

编码CDMA系统中的一种迭代多用户接收器

编码CDMA系统中的迭代多用户接收器通过在采用软输入软输出算法的多用户检测和信道译码之间反复传递软信息而提高接收系统性能。最优的软输入软输出多用户检测器具有指数的计算复杂度，文中提出了一种简化的软输入软输出多用户检测算法。仿真结果表明，这种迭代多用户接收器的性能接近基于最优多用户检测的迭代多用户接收器。     

乘积码的一种新的迭代译码算法

乘积码是利用线性分组码实现长码的典范,能纠正大量的随机错误和突发错误,当以Turbo码的思想实现乘积码的迭代译码时,可获得很高的编码增益.针对乘积码提出一种新的迭代译码算法,该算法的反馈方式有别于Turbo码的传统迭代译码,是通过输出软信息与接收软信息进行线性叠加来实现的,此时子译码器的候选码字个数将大为降低,同时译码输出也无须做复杂的LLR计算,直接映射为由-1, 1组成的软输出矩阵,从而在牺牲较小性能的情况下很大程度地降低了译码复杂度.     

基于改进梯度投影法的MIMO-NOMA系统迭代信号检测算法

针对多输入多输出-非正交多址(multiple-input multiple-output non-orthogonal multiple access,MIMO-NOMA)系统信号检测问题,基于改进梯度投影(improved gradient projection,IGP)方法,提出一种适用于多用户MIMO-NOMA系统的上行链路的迭代信号检测算法。在该算法中,利用MIMO-NOMA系统中活跃用户的稀疏特性,基于IGP方法实现对发送信号的迭代恢复;在每次迭代后,先对所得估计解向量进行预处理,以得到更为接近真实值的估计值,接着再对活跃用户支撑集进行更新,以便于下次迭代操作。仿真结果表明,与经典的基于压缩感知的信号检测算法相比,基于IGP的迭代算法具有更低的误比特率(bit error rate,BER),在计算复杂度基本相同的条件下,可取得更佳的BER性能。     

MIMO系统中基于条件数阈值的格基约减信号检测算法

在多输入多输出系统中,最大似然(maximum likelihood,ML)检测算法性能最优但复杂度很高,最小均方误差(minimum mean-square error,MMSE)检测算法复杂度低但其性能较差.较高的信道矩阵条件数会给信号检测算法的误码率性能带来不利影响.针对这些问题,提出一种基于信道矩阵条件数阈值的信号检测算法来提升高条件数下传统检测算法的性能.该算法通过比较信道矩阵的条件数与预先设定的条件数阈值,选取相应的检测算法:当条件数低于阈值时,采用复杂度较低的LLL(lenstra-lenstra-lovasz)约减的MMSE(LLL-MMSE)算法来减少计算量;当条件数高于阈值时,采用基于排序分组的ML与LLL-MMSE联合的检测算法,通过增加一定的计算量来保证检测性能.对不同阂值下的误码率性能进行了仿真,结果表明算法的性能明显优于传统的LLL-MMSE检测算法,并且通过预先设定条件数阈值可以使得算法在性能和复杂度之间获得较好的平衡,最终达到优化检测算法性能的目的.     

一种低复杂度的MIMO检测软输出算法

新一代无线通信系统均采用多流空分复用、高阶调制、高码率信道编码等技术以提高吞吐量。针对使用高阶调制的高阶MIMO(Multiple Input Multiple Output)系统,研究低复杂度的检测算法和软输出算法是降低接收机整体复杂度的关键一环。选定了复杂度低、易于硬件实现的K-Best为MIMO检测的搜索方法,在探讨了几种近似的次优计算算法基础上,提出了一种复杂度低、性能较好的K-Best软信息简化算法——限幅替代法。仿真结果表明,该方法无论是性能还是复杂度都全面占优。因此,适合用于新一代无线通信系统的MIMO软输出检测。     

广义特征值盲波束形成的低复杂度自适应算法

提出了一种线性低复杂度盲自适应Lagrange乘子波束形成算法．基于最大信干燥比准则(MSINR)的特征值波束形成将导致广义特征值(GE)问题,新算法通过把GE问题表示成期望信号和干扰噪声信号协方差矩阵特征值的函数,用线性迭代的方法搜索最大GE,并利用最陡下降法更新权向量;提出方法被用于W—CDMA智能天线基站上行信号接收．数值仿真结果表明,与其他算法相比,在未牺牲系统BER性能的同时,提出算法具有更快的收敛速度和更低的计算复杂度;算法总的计算复杂度约为O(7N)(N为天线元数目)．     

实现最小互熵编码多用户检测的快速算法

基于最小互熵(minimum cross entropy,MCE)的迭代多用户检测算法在高度互相关的系统(即非扩频系统)中可以渐近地获得单用户的性能,是一种最优检测算法.但标准的MCE算法的计算复杂度极高,因而使其难以实用.该文提出了一种实现MCE算法的快速算法,避免了标准MCE算法在计算度量函数时的重复运算,在用户间符号同步和异步两种情况下均可以将计算复杂度降低K倍(K为用户数),而无性能损失.对于异步系统,还可以此基础上,通过对度量函数作合理近似,使运算度进一步减少1/3,在加性高斯白噪声信道下的仿真结果表明,这种近似所产生的性能损失低于0.2 dB.