全速率准正交空时码的低复杂度编译码算法设计

为降低多输入多输出系统中,准正交空时分组码的编译码复杂度,本文提出了一种基于线性扩展的全分集全速率准正交空时分组码结构。对编码增益的计算结果表明,该结构可以取得与现有的最优全分集全速率准正交分组码具有相同的分集积;同时,该编码结构在基于有条件的最大似然译码算法中能有效降低译码的复杂度。仿真结果表明,所提编译码算法的误码率性能与现有的最优算法性能基本一致;但在4-QAM调制条件下,所提译码算法的加法和乘法运算次数能分别降低 4.3%和7.9%; 在16-QAM调制条件下,所提译码算法的加法和乘法运算次数分别降低了25.5%和31.8%;在64-QAM调制条件下,所提译码算法的加法和乘法运算次数能分别降低47.1%和54.1%。本文的结果有效验证了所提算法可以应用于高阶调制算法,且随着阶数的增加复杂度降低比率增高。     

基于分支定界和有效集的信号检测算法

大规模多输入多输出（multi-input multi-output,MIMO）系统中,随着天线数量的增多,现有传统信号检测算法在高阶调制时不能很好地平衡系统的检测性能和算法复杂度。为了解决以上问题,基于二次规划（quadratic programming,QP）检测器应用了有效集法和具有可变二分法的深度优先分支定界算法,提出了一种适用于大规模MIMO高阶调制系统的低复杂度检测算法,并提出了一种修剪策略和引入了近似因子,改善了系统性能,在复杂度和性能之间进行了更好地折中。复杂度分析表明,所提出算法复杂度比QP算法和二阶QP算法高,但比传统分支定界算法要低。仿真分析结果表明,在收发天线均为32的大规模MIMO场景下;在256QAM调制、误码率（bit error ratio,BER）为10^-4时,比传统分支定界算法提升了约3 dB的性能增益,验证了算法对高阶调制的适应性。     

高阶MIMO检测中的低复杂度软判决算法研究

新一代无线通信系统均采用了多流空分复用、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。本文选定了复杂度低、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。     

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。     

基于Fuch映射的混沌蝙蝠算法

为了改善基本蝙蝠算法(bat-inspired algorithm,BA)的求解性能,提高其搜索效率,避免其搜索过程陷入局部最优,利用Fuch映射对基本蝙蝠算法的局部最优解的邻域和蝙蝠的频率变化区间进行混沌遍历搜索,提出了一种新型混合蝙蝠算法——Fuch混沌蝙蝠算法(FCBA).仿真计算结果表明:与BA相比,FCBA具有较好的收敛性能,能够较快地收敛于测试算例的全局最优解.     

基于树形搜索的NOMA系统功率分配算法

功率分配是影响非正交多址接入(non-orthogonal multiple access,NOMA)系统性能的一个重要因素.传统树形搜索功率分配算法在吞吐量方面虽然能达到全搜索算法的性能,但该算法具有较高的计算复杂度,而固定功率分配算法和分数阶功率分配算法虽然计算复杂度低,但不能达到较好的吞吐量性能.为了解决这个问题,提出了一种基于树形搜索的递增功率分配算法.该算法以最大化用户吞吐量的几何平均作为目标函数,采用功率递增的分配方式,将用户分配到树形模型中,并对用户逐层搜索筛选,根据给定的功率系数标准和吞吐量标准,舍去多余节点,保留幸存节点,直到完成所有用户的功率分配.仿真结果表明,该算法的吞吐量性能与全搜索算法相比,在没有明显下降的情况下,较大地降低了计算复杂度.     

网格环境下基于序贯博弈的性能-效率平衡型优化

为优化应用执行性能和提高系统资源效率,针对网格环境下的资源映射问题,文中提出了一种基于序贯博弈的优化策略.该策略根据平衡的思想,将资源映射过程分为活动分发和处理器分配两个阶段,通过有限次博弈后获得优化解.文中还给出了衡量应用执行性能的重要参数——信任度的计算方法.仿真实验检验了优化策略的可行性和有效性.结果表明,与Min-Min算法相比,文中的优化策略具有更低的时间复杂度、更优的应用执行性能和更高的资源效率.     

视频压缩感知中基于快速搜索的迭代多假设算法

针对观测域和像素域两阶段多假设预测重构方案在低采样率时重构效果不理想,且对于运动剧烈的序列预测精度不够、时间复杂度较高等问题,在两阶段多假设预测的基础上,提出了基于快速搜索的迭代多假设预测重构算法.该算法利用像素域分块的灵活性,基于重叠块在像素域迭代预测重构;针对运动较快的序列,采用十字形联合区域搜索方法以减小大范围搜索的算法复杂度;同时利用图像空间相关性进行帧间/帧内自适应假设块的模式选择与已有算法相比,文中重构算法进一步削弱了块效应,降低了大范围搜索的运算复杂度,提高了重构性能.     

低功耗片上网络映射的遗传及蚂蚁融合算法

针对带宽和时延约束下的低功耗片上网络映射问题,提出了基于遗传和蚂蚁算法融合的映射算法.该算法利用遗传算法的快速搜索能力,获得若干优化解,并按照这些优化解的最优顺序给蚂蚁路径赋初值,以初始化蚂蚁算法的信息素分布.然后,借助具有交叉和变异操作的蚂蚁算法,充分利用蚂蚁算法的正反馈特性,搜索低功耗映射问题的更优解.该算法具有收敛速度快、优化效果好的特点,可用于求解大规模片上网络映射问题.实验结果表明:当系统规模扩大时,该算法在搜索时间方面明显优于遗传类算法和蚂蚁类算法,如系统规模为64处理单元时,搜索速度提高率最高可达220.3％,在较快收敛的同时,还保持了较好的优化效果,与蚂蚁类算法的差别可保持在9.1％以内.     

有效逼近MIMO信道容量的软解调算法

针对Turbo-MIMO系统中基于最大后验概率(MAP)的软解调方案复杂度过高的问题,基于准最大似然相移键控(QML-PSK)检测以及比特级多流编码分层调制空时(LST)传输的思想,提出了一种适用于任意正交幅度调制(QAM)星座图且可逼近MIMO信道容量的低复杂度软解调算法及其接收机模型.该算法将求解外信息时的MAP问题转换成最大似然(ML)解调问题,然后使用高效的QML-PSK检测算法求解.然而QML-PSK检测算法仅适用于PSK信号的软解调,因此文中提出了一种QAM-PSK软解调算法,采用比特级多流编码LST传输技术将高阶QAM信号转化为PSK信号.理论分析和仿真结果表明,与现有最优的基于球形译码的软解调算法相比,QAM-PSK软解调算法能以不到其1/2的复杂度获得几乎相同的误码率性能,并且其低复杂度优势在问题维数增大时更为明显.     

QAM中基于LLR的软输出Viterbi译码器的实现

QAM调制技术作为有吸引力的调制技术被广泛应用。将QAM信号解映射成相应的比特量有其特殊性,特别是如何表示此映射的似然度,而这在软输出Viterbi译码中是必须的。介绍了在LLR准则下的QAM信号的解映射方法,并将其推广到BPSK和QPSK信号的解映射。同时根据LLR准则的特点给出了一种分支度量算法,最后给出相应Viterbi译码器算法的FPGA实现。     

混合的深度优先及宽度优先球形译码算法

结合深度优先及宽度优先算法,提出了一种混合算法,将搜索树分成两部分:一部分进行深度优先搜索;另一部分进行宽度优先搜索.利用深度优先搜索的结果裁剪宽度优先搜索中那些距离较大的点,以降低搜索复杂度.该算法合理地综合了2种算法的优点,具有较低的计算复杂度及较高的性能.仿真结果表明,该算法的性能与最优算法相比差别非常小,与宽度优先算法相比节省了大量的计算复杂度,在高信噪比的情况下,计算复杂度的节省尤其明显.     

一种基于降采样的块匹配三步搜索改进算法

在视频图像处理中,运动估计对于提高视频信号去隔行和降噪的效果具有举足轻重的作用,是整个运动补偿视频图像处理算法的关键部分.在视频处理芯片的硬件实现中,运动估计的性能和算法复杂度直接决定了芯片的速度、面积和功耗;同时,运动估计在视频图像编码中也同样决定了整个编码算法的效率.在新三步算法的基础上权衡运动估计算法的性能和运算复杂度,提出了一种块内降采样的搜索算法(down-sampled diamond NTSS,DSD-NTSS).该算法利用图像的局部相似性特征,对搜索块的内部像素采用交叉采样方式做块匹配的运算以降低算法复杂度.仿真结果表明,在保证了同等的图像处理质量的情况下,该算法与新三步法相比运算量降低了一半左右;而与全搜索、菱形搜索、三步搜索等其他快速算法相比,该算法在性能和算法复杂度上的综合表现更为优秀.     

贝尔实验室垂直分层空时系统的简化最大似然检测算法

针对贝尔实验室垂直分层空时系统最大似然检测复杂度过高的问题,提出一种简化最大似然算法.该算法利用多维高斯分布逼近干扰加噪声的统计特性,并根据发射天线数和调制阶数来调整待检测发射向量的个数,以减小需搜索的待检测信号向量个数,在复杂度不高的情况下就可达到与最优检测相近的误码性能.仿真结果表明,当发射天线数为4、采用16-QAM调制时,该方案可仅用最大似然算法0.0162倍的复杂度达到与其相近的误码率.     

柔性作业车间调度的动态禁忌粒子群优化算法

针对复杂的多目标柔性作业车间调度问题(FJSP),提出一种基于全知型粒子群优化(FIPS)和动态禁忌搜索(TS)的混合Pareto算法,它在利用FIPS的全局搜索能力确定搜索方向后,通过TS进行有效的局部搜索以提高算法的搜索性能.该算法采用基于强度的适应度函数来评价粒子,以使非劣解均匀分布于Pareto前沿;采用基于公共关键块的多种邻域结构,既保持了种群的多样性,避免算法陷入局部最优,又有效提高了算法的收敛速度.算法中还引入了基于变异的自适应扰动策略来进一步增加解的多样性.对不同规模实例的比较实验表明,文中所提出的算法具有较好的搜索性能,是一种求解大、小规模多目标FJSP的有效算法.     

一种适用于高阶QAM的自适应均衡与载波恢复混合算法及硬件实现

高阶QAM解调时,由于信道失真以及载波频偏相互影响,自适应均衡与载波恢复需要同时考虑.提出一种自适应均衡与载波恢复混合算法,采用基于CMA和LMS的双模均衡算法以及改进的鉴频、鉴相算法,实现了在较大载波频偏下稳定的均衡收敛;同时该混合算法运算复杂度较低,易于硬件实现.     

基于RA结构的多元LDPC码编译码的实现

多元低密度奇偶校验(low density parity check,LDPC)码因具有比二元LDPC码更好的纠错性能、更强的抗突发错误能力及能与高阶调制相结合等特点而引起广泛关注.然而,多元LDPC码的诸多优点却被其高复杂度的编译码算法所限制.基于RA结构,构造出了具有快速编码算法的校验矩阵,采用双向递归流水线算法进行编码,并利用改进的EMS算法进行译码,降低了算法的复杂度和运算量,有利于硬件的实现.在加性高斯白噪声信道下,对GF(2)和GF(4)的LDPC码进行了性能比较,同时对GF(4)LDPC码在BPSK和4QAM调制下进行了对比.仿真结果证明了设计的正确性和可行性.     

基于集合覆盖和禁忌搜索算法的WCDMA基站布局

分析和比较了集合覆盖和禁忌搜索两种高效布局算法的优化性能和计算时间.在此基础上提出了一种新的WCDMA基站布局算法,该算法使用集合覆盖进行整体布局,使用禁忌搜索进行局部优化.由于综合利用了集合覆盖算法的快速性和禁忌搜索算法的精确性,实际场景仿真结果显示,新算法仅用禁忌搜索算法8.8%的计算时间,就搜索到比禁忌搜索算法优化性能更好的布局配置.     

CVS中基于多维度参考帧的双稀疏重构算法

为了提升视频压缩感知稀疏重构的准确性,得到更高质量的重构视频帧,基于视频信号在不同表示域具有不同的稀疏特性,文中提出了一种基于多维度参考帧的双稀疏重构算法(MRF-DSR).首先构建双稀疏重构模型,利用视频信号的组稀疏和拉普拉斯加权稀疏特性来刻画重构视频帧的稀疏特性;其次提出多维度参考帧的概念,引入基于时间维度参考帧的半像素和缩放维度参考帧,通过为当前帧的图像块提供更多的可能匹配块来获得稀疏度更高的匹配块组;最后提出菱形形状快速搜索算法,通过粗搜索和精细搜索过程确定时间维度参考帧最优相似块的位置,再在多维度参考帧的相同位置进行小范围的快速搜索,从而实现较低复杂度的大范围搜索.仿真实验结果表明,与现有最优视频压缩感知重构算法相比,MRF-DSR算法在主观和客观标准上都具有较好的重构性能.     

基于概率密度函数的低复杂度盲均衡算法

为降低基于Parzen窗随机盲均衡(SQD)算法在传输信号采用高频带利用率QAM信号时的计算复杂度,提出一种低复杂度SQD算法(LCSQD).将判决区域从整个星座修改为一个以均衡器输出为圆心,半径为可调的圆,计算量较少,并且不会随QAM阶数的增加而增加.采用16QAM和64QAM调制信号测试了不同判决半径时LCSQD算法的性能.结果表明,两种算法的稳态剩余ISI相接近时,LCSQD算法的收敛速度快于SQD算法.