基于LTE-Advanced上行链路的多级迭代干扰消除检测算法

针对先进的长期演进(long term evolution advanced,LTE-Advanced)上行链路多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)单载波频分多址(single carrier frequency division multiple access,SC-FDMA)系统载波频率偏移(carrier frequency offset,CFO)的影响,提出了基于多级迭代干扰消除检测算法.将传统的单级串行干扰消除(successive interference cancellation,SIC)和并行干扰消除(parallel interference cancellation,PIC)进行混合迭代形成多级的迭代干扰消除检测算法以降低MIMO SC-FDMA系统的误比特率.理论分析和仿真结果表明两级PIC迭代检测算法和SIC+ PIC混合迭代检测算法都能实现MIMO SC-FDMA系统CFO干扰消除的目的,降低了MIMO SC-FDMA系统的误比特率,提高了系统的性能.     

MIMO系统的迭代降维并行检测算法

针对传统多输入多输出(MIMO)系统检测算法先检测的子流分集度较低以及错误传播的问题,提出了一种改进的迭代降维并行检测算法.该算法在每次迭代内对第1个子流遍历取值,其余子流采用排序连续干扰消除(OSIC)算法进行检测,在每次迭代结束时仅输出分集度最高的首子流的估计值,在迭代间通过干扰消除降低待检测子流的维度.仿真结果表明:该算法能以较低的复杂度代价获得逼近最大似然检测算法的差错概率性能;在4×4、QPSK调制的MIMO系统中,相对于传统的OSIC算法,文中算法在误比特率为10-3时获得了9.3 d B的增益.     

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。     

利用多输入多输出雷达低秩杂波的降维空时自适应算法

为了抑制机载多输入多输出(MIMO)雷达接收信号中的杂波和有源干扰,提出一种利用MIMO雷达低秩杂波进行降维的空时自适应处理算法(LRC-RD).首先根据系统参数离线构造杂波子空间矩阵,再结合有源干扰加噪声协方差矩阵以及目标空时导向矢量来构造降维矩阵,最后用降维后的数据计算自适应权值.LRC-RD算法可将全维数据维数降为杂波的秩加1,从而降低了计算复杂度和计算自适应权值所需的训练样本数,所以收敛速度快,并且其理论性能可以达到全维处理的理论性能.仿真实验表明,LRC-RD算法在没有误差、样本数为降维后的数据维数的2倍时,其信噪比损失在高速区比基于双迭代的算法和基于子阵划分的算法分别高出约5 dB和17 dB.     

多入多出系统中一种新的部分极大似然算法

提出了一种新的应用于多入多出(MIMO)系统的结合最小均方误差串行干扰消除(MMSE-SIC)的部分极大似然(ML)算法.该算法对一部分符号进行ML估计,并结合MMSE-SIC算法对其他符号进行检测,最后选择与接收信号欧式距离最小的一组符号向量作为解调输出.仿真结果表明,在4发4收V-BLAST系统中BER=10-2处,所提出算法比传统的MMSE-SIC算法有大约4 dB的性能增益,甚至接近于ML算法的性能,而且对于空间相关也具有较强的鲁棒性.     

编码分组空时块码多入多出正交频分复用系统中的迭代接收机

针对编码分组空时块码(G-STBC)多入多出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统,提出了一种联合MIMO检测和信道译码的迭代接收机,其中MIMO解调器采用基于软符号并行干扰消除(PIC)和瞬时最小均方误差(MMSE)滤波的软入软出MIMO检测算法,不仅适用于M-PSK调制,也适用于M-QAM调制.仿真验证了文中迭代接收机在多径衰落信道中的高效检测能力.     

基于概率裁剪的球形译码算法

在适当的裁剪函数下,基于概率裁剪的球形译码(SPSD)算法能有效逼近最大似然检测(ML)算法性能,但其复杂度在低信噪比下较高。本文重点对SPSD算法的复杂度进行优化,并提出改进算法。改进算法利用迫零检测(ZF)解计算出初始半径,能有效降低球形译码的搜索范围,并优化裁剪函数,在几乎不损失性能的前提下,有效降低算法复杂度。仿真结果表明,在多输入多输出(MIMO)系统中,改进算法能够逼近SPSD算法的性能,并有效减少算法复杂度,能很好地达到检测算法性能和复杂度之间的折中。     

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。     

低复杂度的大规模MIMO分布式信道估计

针对大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)系统传统信道矩阵获取方式导频开销大、计算复杂度高的问题,提出了一种低复杂度的二阶段分布式信道估计方案。该方案的初始阶段在基站侧采用传统压缩感知算法恢复信道矩阵,第2阶段在用户端利用信道的时间相关性,将大规模MIMO的角度域信道分解为密集部分和稀疏部分,并分别估计以实现连续信道追踪。稀疏部分信道通过所提的分布式自适应弱匹配追踪(distributed adaptive weak matching pursuit, DAWMP)算法,利用子信道的联合稀疏性进行多维重建。相比于线性最小均方误差(linear minimum mean square error, LMMSE)算法,所提方案的信道分解策略有效减少了在用户端进行信道估计的计算复杂度。仿真结果表明,所提算法与经典压缩感知信道估计算法相比,计算复杂度降低了约33%,算法性能提升了约0.5 dB。     

一种低复杂度多输入多输出球形译码算法

针对多输入多输出（MIMO）系统接收机的软输出MIMO译码问题,提出了一种低复杂度的球形译码算法.该算法基于传统的Dijkstra球形译码算法,引入查找表机制和单树更新软值（LLR）的算法,改进Dijkstra球形译码进出栈的方法,减少系统的存储开销.在不降低系统性能的前提下,有效减少接收机的复杂度.仿真结果表明,在不同调制方式下,新的球形译码算法与最大似然（ML）译码算法性能几乎相同,同时算法复杂度大为降低.     

基于PIC的MC-CDMA系统多级检测技术分析

分析了M C-CDM A系统的基本原理,提出了基于并行干扰抵消(P IC)的多级检测技术改进方案.该方案以一种改进的ORC(EORC)获得初始数据估计,且后续各级采用EGC技术.计算机仿真结果表明:与传统多级检测相比,改进方案经过一级P IC之后即可达到MM SE的性能;随着级数的增加,系统性能改善越来越小.在算法性能与复杂度之间折中考虑,三级P IC是比较实用的一种检测方案.     

New Parallel Interference Cancellation Scheme for DS／CDMA Systems

This paper proposes a new multi-stage parallel interference cancellation scheme by modifying the conventional multi-stage parallel interference canceller (PIC). At each stage, it first converts the interference-cancelled outputs from previous stage into the a prior information, in terms of which the bit mean values are computed and the multi-access interferenee (MAI) for each user is evaluated, and then an interferenee cancellation is performed to obtain further interference suppression. To reduce the implementation complexity, wegive an approximation expression for bit mean value. The performance over AWGN channel is analyzed and compared to the conventional PIC. The user number K= 7 and spreading factor N= 13 are chosen as simulation parameters. The computer simulation results show that the proposed PIC has better performance than the conventional PIC both with 2 interference cancellation (IC) stages, at bit error rate of 10^-3 , for example, about 3 dB performance gain is obtained by using the proposed PIC. It is also shown that our proposed PIC with 1-stage is superior to the conventional PIC with 2-stage in performance, which is of practical value because PIC with fewer stages can bring about shorter processing delay.     

衰落信道下自适应卡尔曼异步IC多用户检测器

针对单一串行干扰消除(SIC)算法与并行干扰消除(PIC)算法在进行多用户检测(MUD)时的判决误差扩散问题,研究了强多址干扰(MAI)情况下直接序列扩频码分多址(directsequencespreadspectrumcodedivisionmultipleaccess,DS-CDMA)系统中的干扰消除多用户检测算法.结合自适应卡尔曼算法提出了一种适于衰落信道的级联结构K AIC多用户检测算法.所提算法实现了对时变多径衰落信道的全面跟踪,能够在干扰消除检测过程中避免判决误差扩散,达到抑制MAI的目的.仿真结果表明,所提算法具有更好的收敛性、动态跟踪能力及算法精度,是一种有效的干扰消除多用户检测算法.     

离散粒子群优化在垂直分层空时系统检测中的应用

为了改善垂直分层空时系统串行干扰抵消算法的性能,提出了一种离散粒子群检测算法(DPSO-DA).该算法将垂直分层空时系统中的最优检测视为组合优化问题,根据最大似然检测公式构造DPSO算法的适应度函数,利用DPSO算法来解决该组合优化问题,从而寻找最优解.针对DPSO-DA 有可能出现早熟现象,进一步提出了一种混合离散粒子群检测算法 (HDPSO-DA).HDPSO-DA 对 DPSO-DA 的进化方程进行了重新设计,在搜索中以一定变异概率对选中的粒子进行变异,进一步改善了DPSO-DA的性能.理论分析和仿真结果表明,当误码率为10-3时,与基于最小均方误差准则的串行干扰抵消算法相比,DPSO-DA 和 HDPSO-DA 可获得约3dB 和 5dB的增益,且具有更低的复杂度.     

用串行干扰消除算法提高同频组网信道估计精度

为降低TD-SCDMA系统同频组网时邻区干扰对信道估计精度的影响,提出了一种逐个邻区串行干扰消除的信道估计算法.算法先消除本小区用户的信号,然后依次对每个邻区进行信道估计,重构其中的强干扰用户信号,再逐个从接收训练序列中加以消除,最后用串行消除各个邻区干扰后的接收训练序列对本小区用户进行信道估计.仿真结果表明,采用串行干扰消除的信道估计方法信道估计误差较低,将其用于上行链路的联合检测接收机,解调性能约提升2 dB.因此,所提出的信道估计算法,可有效消除邻区强干扰用户对信道估计精度的影响,从而提高了同频组网时系统的性能.     

基于干扰子空间估计的跳频多址信号检测

通过对跳频多址信号的时频图案分析,建立了基于信号子空间的系统模型和跳频多址信号的解相关检测算法.该算法采用子空间跟踪的思想,将干扰子空间从检测信号空间上予以消除,克服了传统检测器需要知道系统中所有用户跳频图案的约束和串行干扰消除中的干扰扩散问题.与传统检测器相比,该算法具有更好的系统误码性能、较低的计算复杂度和很好的系统稳健性.MonteCarlo仿真结果表明,在同一个误码率条件下,基于子空间的盲多用户检测器比传统检测器的信噪比提高了2～4dB.     

空间调制信号的QRD-M检测算法及其改进

针对空间调制(spatial modulation,SM)系统中最优检测算法,即最大似然(maximum likelihood,ML)算法存在的高复杂度问题,提出了基于QRD-M(QR-decomposition with M-algorithm,QRD-M)算法的空间调制信号检测算法.该算法运用M算法树搜索策略,每层只计算最优的M个分支,其性能近似最优且运算量较低,有利于硬件实现.但随着发收天线数增多,传统QRD-M算法的检测性能会下降并需要较长的算法执行时间.因此,采用并行检测的思想,提出了PQRD-M(parallel QRD-M,PQRD-M)检测算法.该算法在各个分支上分别独立地进行搜索,提高了执行效率.对所提出的算法进行了复杂度分析,并在不同天线数目和不同保留节点数下对其误码性能进行了仿真,结果表明,相比于QRD-M算法,PQRD-M算法以增加一定的计算量为代价,能显著地改善空间调制信号检测性能,同时还能节约硬件资源.     

一种改进的多用户检测算法

针对串行干扰消除算法和并行干扰消除算法的不足,提出一种将串行干扰消除检测算法和部分并行干扰消除检测算法的基本思想结合起来的新的干扰消除多用户检测算法.该算法相对于串行干扰消除算法和并行干扰消除算法性能在某些方面有所改进:克服了串行干扰消除算法时延大、不能实时实现的缺点,并对功率分布均匀时系统的误码率性能有所改善;改善了并行干扰消除算法在系统中没有严格功率控制时的误码率特性;同时具有合理的计算复杂度和简单的实现结构等特点.理论分析和仿真结果都验证该算法具有较好的性能.