多输入多输出无线系统的迭代可配置树型搜索检测

提出了一种复杂度低的,应用于多输入多输出(MIMO)系统迭代接收机中的迭代可配置树型搜索(IRTS)检测方法.不同于最优的最大后验概率检测器对所有可能的发送符号向量进行完全搜索,该算法仅处理对检测器的软输出有较大贡献的符号向量.IRTS算法首先基于最小均方误差(MMSE)准则估计发送符号的可靠度;然后依据此可靠度对发送符号和信道矩阵进行排列来构造可配置的树型结构;并以该树型结构进行宽度优先搜索.在准静态信道条件下的仿真结果表明,即使在相对较小的搜索序列数目的情况下,IRTS算法也具有优越的性能.     

低复杂度的正交空间调制检测算法

正交空间调制(quadrature spatial modulation,QSM)系统通过增加空间维来提高传统空间调制(spatial modulation,SM)的频谱利用率(频谱效率), 这在传统的多输入多输出 (multiple-input multiple-output,MIMO)技术中引起了极大的关注。虽然最大似然(maximum likelihood,ML)检测算法能够实现最优性能,但其穷尽搜索带来了极高的计算复杂度。而经典的线性检测算法最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)和迫零(zero forcing,ZF) ,虽然在复杂度方面较最大似然ML最优检测低,但其误比特性能却比最大似然ML检测算法差很多。为了更好实现系统在计算复杂度和误比特性能之间的均衡,提出一种基于迫零的线性检测算法——增强型迫零(enhance zero forcing,EZF)。仿真结果表明,提出的检测算法不仅能够实现比传统检测算法(如迫零和最小均方误差)更好的性能,而且在复杂度方面较ML有明显的降低。     

LTE-A系统下行MIMO检测算法改进研究

MIMO检测是LTE-A系统中的一个重要环节,在实际应用中,MIMO信号检测算法的选用需要在复杂度和性能之间进行合理折中。文中针对ML(Maximum Likelihood)算法复杂度高的问题,提出了一种改进的算法(ML-SQRD),主要是缩小搜寻空间,尽可能多地考虑可能的发送符号集,并在分析过程中结合了SQRD(Sort QR Decomposition)算法。经仿真和复杂度分析,改进算法的性能接近ML算法,且复杂度低于ML算法,可应用于未来5G通信中大规模MIMO检测。     

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.     

基于多符号检测的CPM信号解调技术研究

对连续相位调制(CPM)系统进行了分析,研究了基于多符号检测原理的CPM信号解调技术,在AWGN信道下以二进制CPM为例给出了不同检测长度下系统的解调性能.结果表明,非相干多符号检测(MSD)算法在损失很少误码性能的前提下可以有效降低解调复杂度,便于工程实现.     

OFDM系统中一种符号定时和载波频率同步算法

针对正交频分复用(OFDM)系统提出了一种新的符号定时和载波频率同步算法.该算法将整个OFDM符号分成多段,在连续多个OFDM符号中采用相关累加的方法得到对系统同步的估计函数.当分段长度小于相邻OFDM符号间的无符号间干扰(ISI)区长度时,算法可以分辨这一区间,从而得到最优符号定时同步以及载波频偏估计.分析表明最大似然(ML)算法和Karthik算法是它的一种特殊情况,计算机仿真结果表明该算法不仅可以跟踪时变信道而且其均方估计误差(MSE)要远远小于最大似然(ML)估计.     

基于部分检测相关的OFDM符号同步新算法

在DVB-T(D igitalTerrestrialV ideo B roadcasting)系统中,针对传统ML(M aximum L ikelihood)符号同步算法在多径信道中估计误差大,实现复杂度高的缺点,提出一种新的OFDM(O rthogonal Frequency D ivisionMu ltip lexing)盲符号同步算法———部分检测相关(PMC:Partial M easuring Correlation)算法。该算法基于OFDM信号的自相关性,通过检测OFDM部分循环前缀(CP:Cyc lic Prefix)的自相关结果估计符号同步。相对于传统的最大似然(ML)算法,PMC算法省去了保护间隙(G I:Guard Interval)检测模块,且相关运算量降低;同时,在多径信道下估计误差远小于传统ML算法。通过理论分析和计算机仿真说明了PMC盲符号同步算法的良好性能和低复杂度。     

一种新的空间调制QPSK信号检测算法

空间调制(SM)是一种新颖的多天线传输方案,它将激活天线序号与传统的信号调制相结合,共同承载发送信息.由于SM系统的最大似然(ML)最优检测算法既需要检测出激活天线序号又需要检测出发送的信息符号,检测复杂度很高.为此,利用二进制二次规划的全局最优条件,针对空间调制QPSK信号,提出了一种新的最优的ML简化检测算法.新算法在保证了传统ML最优检测性能的前提下,明显降低了算法的复杂度,特别在大天线空间调制系统中具有更加明显的优势.最后通过计算机仿真,验证了新算法的ML最优性.     

干扰泄漏最小的多小区MIMO干扰对齐算法

在3小区多输入多输出(MIMO)干扰对齐通信系统中, 提出一种基于系统总干扰泄漏最小的预编码矩阵组的选择算法.首先求出系统中所有变换矩阵,并基于干扰泄漏最小准则从中寻找出最优的变换矩阵;再依据干扰对齐的最大自由度选出一半的特征向量组成预编码矩阵.仿真结果表明:与现有干扰对齐预编码矩阵的设计方案相比,文中提出的算法在系统和速率性能上有明显的改善,而且该算法在统计信道状态信息下同样具有优势.     

一种面向多目标的数据流操作符调度算法

针对Aurora数据流管理系统中最小代价(MC)和最小延迟(ML)操作符调度算法的不足,提出一种新的综合算法(MCL),运用运筹学多目标思想,通过调整策略转折时机使总体执行代价和平均元组通过延迟达到综合最优,具有更好的服务质量,尤其在后续处理速度慢时,控制两项指标可以节省资源配合后续处理,进而提高整体性能.通过仿真新算法的有效性得到证明.     

LTE上行链路高速铁路应用场景中的频偏估计方法

提出了一种长期演进(LTE)上行链路频偏最大似然(ML)估计算法,并通过定量分析该算法与基于2个训练序列相差的频偏估计算法(相差法)的估计性能,提出了一种联合频偏估计算法.仿真结果表明:与相差法相比,所出提的ML估计算法与联合估计算法的频偏估计范围均能够覆盖高速铁路应用场景中的最大频偏,且ML估计算法不受LTE上行链路跳频传输的影响;在信噪比10 dB且少于4个用户的情况下,2种算法均能够提供10-4或更小的归一化频偏估计均方误差;在单用户情况下,联合估计算法比ML估计算法的均方误差在信噪比上提高了近5 dB.     

多用户检测技术在光码分多址系统中的应用

在分析光码分多址（OCDMA）系统的多址复用光纤传输信道模型的同时，从最长似然检测的角度出发，推导了基于该模型的DCDMA最佳多用户检测器。该检测器可通过维特比（Viterbi）算法实现，在此基础之上，利用相关检测的原理，研究了一种较实用的次佳多用户检测器-多级检测器，在抑制多址干扰的同时，尽量降低检测器实现的复杂度，并分析了它对系统性能的影响，结果表明，由于传输环境的不同，DCDMA系统具有与无线CDMA系统不同的最佳多用户检测判决准则，而作为一种非线性多用户检测技术，多级检测器可以较理想地改善DCDMA系统的误码率性能。     

一种高效的V-BLAST最大似然检测算法

垂直分层空时码(V-BLAST)是贝尔实验室提出的一种多发射多接收天线(MIMO)结构无线通信系统,该系统具备较高频谱利用率和易于实现的特点.在V-BLAST检测算法中,最大似然算法有最好的检测性能,但它的算法复杂度最高.笔者提出了一种高效的V-BLAST最大似然检测算法,此算法在保证较高的检测性能的前提下大大减小了算法复杂度.     

正交空间调制系统的低复杂度检测算法

正交空间调制(quadrature spatial modulation,QSM)作为一种扩展的空间调制(spatial modulation,SM)传输方案,近年来受到业界的广泛关注.它通过在发送端将发送的复值符号的实部和虚部分开传输来提高频谱效率.由于正交空间调制系统的最大似然(maximum likelihood,ML)检测算法在整个搜索空间进行穷搜索,导致计算复杂度极高.针对QSM系统接收端检测算法复杂度较高的问题,利用QSM系统信号固有的稀疏特性,提出了一种QSM系统的压缩感知(compressed sensing,CS)检测算法.仿真结果表明,新的检测算法在误码性能上接近ML检测算法,复杂度约为ML的4.7％.     

基于高斯混合密度函数估计的语音分离

基于最大熵法（Ｍａｘｉｍｕｍ Ｅｎｔｒｏｐｙ,ＭＥ）、最小互信息量法（Ｍｉｎｉｍｕｍ Ｍｕｔｕａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ,ＭＭＩ）和最大似然法（ＭａｘｉｍｕｍＬＩｋｅｌｉｈｏｏｄ,ＭＬ）最解决盲信号分离问题的常用算法,分析了ＭＥ、ＭＭＩ以及ＭＬ算法之间关系。基于高斯混合模式（Ｇａｕｓｓｉａｎ Ｍｉｘｔｕｒｅ Ｍｏｄｅｌ,ＧＭＭ）概率密度函数估计,提出了一种采用反馈结构的扩展最大熵语音分离算法,与     

空间调制信号的改进M-ML检测算法

空间调制(SM)系统的最大似然(ML)最优检测算法的计算复杂度很高,具有较低计算复杂度的M-ML检测算法受到了人们的关注.M-ML算法按照接收天线序号由小到大的顺序进行检测,从误比特率性能角度考虑并不是最佳的.通过研究不同检测顺序对算法性能的影响,提出了两个改进的M-ML算法,仿真结果表明改进的M-ML算法在误比特率性能上优于M-ML算法.由于M-ML算法在不同的信噪比下每层保留固定的节点数M,尤其在高信噪比时会造成计算资源的浪费,因此提出一种动态M-ML算法,即通过门限值自适应选择每层保留的节点数.仿真结果表明动态M-ML算法降低了M-ML算法的计算复杂度,同时性能逼近M-ML算法.     

一种使用MUML-CMVDR接收机的SIMO CDMA系统

提出了一种使用基于多用户MIL估计,可以抑制多址干扰(MAI)、符号间干扰(ISI)和噪声的带限制条件的MVDR接收机(MUML-CMVDR Receiver)的SIMOCDMA系统．给出了SIMO CDMA系统模型和CDMA多用户、多径的信道模型,用ML方法进行信道参数估计,然后利用估计到的信道参数给出了分部加权和整体加权2种CMVDR接收机．进行了系统模拟,并对分部加权和整体加权2种MUML-CMVDR接收机的性能、SIMO CDMA系统和其它系统的性能分别进行了比较。     

一种迭代频偏估计算法

提出一种适于低信噪比条件下工作的数据辅助型(data-aided)频偏估计算法。计算接收信号自相关函数的辐角,基于最大似然策略合成频偏估计,并通过迭代消除估计模糊。仿真结果表明：迭代算法具有较大的频偏估计范围(估计范围达±40%符号速率),与M&M算法相比,迭代算法信噪比门限有接近3dB性能改善,其估计性能更接近FFT最大似然算法和克拉美-劳下界(CRLB),并且计算量有所降低;基于迭代算法的简化版本与迭代线性预测(ILP)算法相比信噪比门限更低,并且降低了计算复杂度。     

垂直分层空时码的迭代检测算法

为解决垂直分层空时码的最优最大似然（ML）检测难以实现，而常用检测算法的性能受到错误传播影响的问题，提出了一种垂直分层空时码的迭代检测（ID）算法．该算法利用多天线接收信号的软信息进行迭代并行消除干扰，有效地降低了错误传播的影响．仿真结果表明，ID算法的收敛速度快，其检测性能比常用的ZF—DFE算法有明显的提高；在低信噪比区域，ID算法的检测性能与ML算法相当．     

Maximum Likelihood Estimation of Clock Synchronization Error in OFDM System

IntroductionForhigh ratedatatransmission ,robustnessofimpulsenoise,andfastfrequencyselectivefading ,orthogonalfrequencydivisionmultiplexingmodulationhasbeenadoptedfordigitalvideobroadcastingforterrestrial[1] andintegratedservicedigitalbroadcastingforterrestrial[2 ] ,respectively .However,ascomparedtosingle carriersystems,OFDMsystemsaremoresensitivetocarrierfrequencyoffsetandclocksynchronizationerror,onlytheperfectsynchronizationbetweenthetransmitterandreceivercanassuretheindependencybetweenea…