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。     

基于简化信号模型的多用户检测算法

针对UWB系统的两种多用户检测算法复杂度较高的问题进行了分析,提出了基于改进的离散接收信号模型下的低复杂度解相关检测算法和最小均方误差检测算法(MMSE).仿真结果表明,在不影响性能的情况下复杂度大大降低.     

最优外插Jacobi信号检测算法

针对大规模多输入多输出(multiple input multiple output,简称MIMO)系统中最小均方误差(minimum mean square error,简称MMSE)信号检测算法复杂度过高及传统Jacobi信号检测算法收敛较慢的问题,提出最优外插Jacobi(optimal extrapolation Jacobi,简称OEJ)信号检测算法.在Jacobi迭代计算中,通过最优外插因子将当前解与下次迭代解进行组合,以加快迭代收敛速度.OEJ信号检测算法的复杂度比MMSE信号检测算法的复杂度低一个数量级.仿真实验结果表明：相对于传统Jacobi及阻尼Jacobi信号检测算法,OEJ信号检测算法的误码率最低,随迭代次数的增加误码率减小最明显、收敛最快.     

大规模MIMO系统中软输出信号检测方法

为解决在上行多用户大规模多输入多输出(MIMO)系统中,迫零(ZF)检测算法可取得近似最优性能,但ZF检测算法涉及复杂度高达O(K3)的矩阵求逆运算(其中K为用户数)的问题,基于Lanczos算法提出一种软输出信号检测方法,避免了高阶矩阵求逆运算,使复杂度由O(K3)降为O(K2).该方法为了计算软输出信息——对数似然比(LLR),通过对基于Lanczos算法的迭代计算解向量的过程进行分析,给出了一种低复杂度的LLR近似计算方法.仿真结果表明:提出的软输出信号检测方法的误比特率(BER)性能与计算复杂度均优于基于Neumann级数近似的信号检测算法,同时,最多仅需5次迭代就可取得逼近于ZF检测算法的性能.     

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.     

一种基于特征值分解的信道估计算法

信道估计是OFDM系统中的一项关键技术.传统的LMMSE算法涉及到自相关矩阵的逆运算,算法复杂度较高,时间开销较大.本文提出的算法首先对信道频率响应的自相关矩阵进行降维,再进行特征值分解,避免了求解逆矩阵,算法复杂度较低.仿真实验对信噪比、均方误差、误码率性能进行了分析,结果表明提出的算法在保证了系统良好性能的基础上,有效地降低了运算的复杂度.     

基于MMSE预编码天线选择的空间调制大规模MIMO系统性能研究

为提高大规模MIMO系统的可靠性及满足未来绿色高效通信的要求,本文提出了大规模MIMO系统中基于MMSE预编码技术的收信端天线选择算法,对基于MMSE预编码的空间调制大规模MIMO系统进行了仿真实验,并进行了复杂度分析.实验结果表明,基于MMSE预编码的天线选择算法相比于文献[6]已提出的ZF预编码天线选择算法,复杂度略有增加,但误比特率在系统相同配置时约有2 d B的提高.     

低复杂度伪码迭代捕获方法

针对迭代消息传递的伪码捕获算法复杂度过高的问题,提出一种低复杂度伪码迭代捕获方法.将伪码迭代捕获方法分成迭代译码算法和向量选择算法2个步骤来讨论:首先,采用归一化简化方法对迭代译码算法进行改进,降低了算法的空间复杂度;其次,提出一种新的伪码向量选择算法,大大降低了算法的时间和空间复杂度.仿真结果显示:提出的伪码迭代捕获算法以低的复杂度,实现了较低信噪比下长伪码的快速捕获,且其捕获性能优于现有的伪码迭代捕获方法.     

一种基于信息传递的MIMO系统符号检测算法

提出了一种新的基于信息传递的MIMO系统符号检测算法.该算法首先采用MMSE方法进行均衡,以均衡后的软信息为基础,按照各接收天线上接收信号的信干噪比大小,以单个接收天线为单位,依次对选定的发送符号作进一步判决,每次判决的结果均传递给其他接收天线,用来参与对其他符号的检测.理论分析和仿真结果均表明,该算法可以有效改善传统MMSE均衡的效果,在接收天线数目不是很大的情况下,可以取得与V-BLAST算法相当的性能,相比于V-BLAST算法,计算复杂度大大降低.     

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.     

一种新的V-BLAST系统分段检测算法

因为垂直分层空时传输(V-BLAST)系统在平坦衰落信道中的传统检测方法判决反馈均衡(DFE)方法有错误扩散的问题,使得系统的总体性能取决于最初检测的分层信号的误符号率性能,针对这一问题提出了分段检测的概念,用性能最好的最大似然(ML)算法来联合检测最初的几个分层信号,以此来提高整个检测算法的性能,对于后续的几个分层信号,仍采用较为简单的DFE的方法．同时还提出了基于最小均方误差(MMSE)准则的新的分段检测方法．新分段检测方法和传统的DFE方法相比,在增加较小的复杂度的情况下,明显地改善了检测性能,仿真结果也验证了这一点．     

结合GFDM的空间调制技术及其检测算法研究

针对SM-OFDM系统不能很好适应未来5G通信系统的问题,提出了结合广义频分复用(generalized frequency division multiplexing, GFDM)的空间调制(spatial modulation, SM)系统SM-GFDM。利用矩阵的稀疏性,研究了一种低复杂度的SM-GFDM系统检测算法,对比了在GFDM接收端分别采用基于矩阵稀疏性的MF(matched filtering),ZF(zero-forcing),MMSE(minimum mean-square error)检测算法时的系统误码率。仿真结果表明,在SM端采用ML(maximum likelihood)检测的前提下,GFDM端采用基于矩阵稀疏性的MMSE检测算法时可获得较低的误码率,与传统的MMSE检测算法相比,其复杂度有所降低。同时进一步仿真对比了SM-GFDM系统、SM-OFDM系统以及V-BLAST GFDM系统的BER曲线,结果表明,SM-GFDM系统与SM-OFDM系统相比误码率略有上升,但却优于V-BLAST GFDM系统。结合SM技术的特点,SM-GFDM系统可以很好地适用于未来5G系统。     

强干扰下基于子空间的空时多用户检测算法

在经典的代价函数为最小输出能量的多用户监测算法的基础上,结合子空间算法,提出了一种改进的空时多用户检测算法,并对比了不同信干比环境下,该算法与经典的MMSE多用户监测算法的输出信噪比．仿真结果表明：在低信干比的情况下,该算法能得到更好的输出信干比,适合在强干扰环境下监测用户信号．     

基于子空间跟踪的线性共轭半盲多用户检测

考虑实际的MC-CDMA上行链路系统,在深入研究基于子空间的MMSE半盲多用户检测算法的基础上,针对原算法引入子空间误差导致检测性能下降的问题,提出MC-CDMA系统下一种基于子空间跟踪的线性共轭MMSE半盲多用户检测算法.将子空间方法和线性共轭的思想相结合,应用新定义的信号子空间设计了基于子空间方法的线性共轭MMSE检测器,采用OPAST子空间算法实现了信号子空间的自适应跟踪.仿真结果表明,与以往的基于子空间的MMSE半盲多用户检测相比,此算法有效地提高了信干噪比,降低了系统的误比特率.     

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。     

一种新的次优多用户检测器

针对码分多址接入(CDM A)系统中最优多用户检测的指数计算复杂度问题,从组合优化的角度提出了一种基于改进遗传算法的多用户检测;这种方法通过增加种群的多样性,可避免单纯使用遗传算法时收敛速度慢、易于出现早熟收敛等缺点;计算机仿真结果表明,该检测器的比特误码性能接近最佳检测器。     

MC-DS/CDMA系统中最小均方误差检测器

如何抑制多址干扰 ,同时降低实现复杂度 ,是研究MC- DS/ CDMA系统的关键之一。论文在已有的联合最小均方误差 (MMSE)检测器的基础上 ,提出了两种基于单载波的MMSE检测器结构 ,即 MMSE- MRC结构和 MMSE- MMSE结构 ,比较了几种接收机的性能。仿真表明 :MMSE- MRC和 MMSE- EGC的性能与传统的解扩— MRC结构相近 ,不能有效地抑制多址干扰。当载波数较小或较大时 ,MMSE-MMSE的性能接近联合 MMSE检测器 ,而计算量只有O(N3/ M2 +M3) ,远小于联合 MMSE检测器的计算量 ,有利于工程实现。     

动态信道下解相关和MMSE多用户检测算法

对用户归一化的互相关矩阵进行求逆运算是解相关算法和最小均方误差算法的基础。针对实际信道的动态性，即用户的随机接入或离开信道，研究矩阵求逆的更新算法以避免对相关矩阵的实时求逆运算。对更新算法的复杂度进行分析，结果表明，在动态信道中，更新算法可以有效地降低多用户检测算法的复杂度。     

一种用于电力线通信系统的改进MIMO检测算法

目前多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)技术已经被电力线通信(power line communication,PLC)系统采用,但由于MIMO PLC系统噪声呈非高斯分布而且各端口噪声之间存在相关性,故不能直接采用无线系统中的MIMO检测算法。采用了二元Middleton class A分布对MIMO PLC系统中噪声进行建模,提出了基于该噪声分布的最大似然检测改进算法,由于改进最大似然检测算法实现复杂度高,为了便于实现,进一步提出了用近似函数降低复杂度的2种次优的检测算法,优化了算法复杂度。仿真结果表明,与传统的基于高斯噪声分布的最大似然检测算法相比,提出的基于二元Middleton class A类噪声分布的信号检测算法在MIMO PLC系统能获得更好的性能。在性能损失较小的情况下,次优算法的复杂度明显低于最大似然检测改进算法。