基于子空间追踪的广义空间调制系统检测算法

广义空间调制(Generalized spatial modulation,简称GSM)技术在通信领域内受到了广泛的关注。在多输入多输出天线系统中,该技术仅激活部分天线,利用激活天线索引序号和天线上调制符号组合共同传输数据。众所周知,最大似然(Maximum Likelihood,简称ML)检测算法能够实现最优的检测性能。然而,随着发射天线数目的增加或者采用高阶调制方式,ML检测需要极高的计算复杂度,导致其无法在实际中应用。考虑到GSM信号的稀疏特性,文章将压缩感知理论应用于GSM系统的信号检测中,提出了一种低复杂度的基于子空间追踪的广义空间调制系统(SP-based)检测算法。仿真结果表明,所提出的检测算法较ML算法能够极大的降低计算复杂度,并实现较好的检测性能。     

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.     

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％.     

一种低复杂度的联合信号检测算法

空间调制(Spatial Modulation,SM)技术每一时刻只激活一根发送天线用于信息数据的传输,大大改善了传统多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)系统存在的问题.然而,SM系统的性能好坏多取决于接收端的信号检测算法.因此,为有效提高系统性能,在对现有的SM系统信号检测算法的优缺点进行分析的基础上,提出了一种联合信号检测算法.该算法将归一化最大比合并(Normalized Maximum Ratio Merging,NMRC)算法与拥有硬限判决条件的最大似然(Hard Limiting-Maximum Likelihood,HL-ML)算法相结合,取长补短,以达到既能保证系统最优检测性能又可以减小计算复杂度的目的.仿真结果表明,该联合算法的误比特率检测性能接近于最优检测算法,同时其计算复杂度被大大降低.     

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.     

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。     

空间调制系统中优化的SD检测算法

空间调制系统(Spatial Modulation, SM)中的球形译码(Sphere Decoding, SD)检测算法不同于最大似然(Maximum Likelihood, ML)检测算法的搜索方式，SD算法采用深度搜索方式，在降低计算复杂度的同时使检测性能尽可能的接近ML算法.通过分析SD检测算法可知，信道增益矩阵直接影响接收信号及信号检测过程.利用这一特点，本文提出了hrSD算法.该算法根据信道增益矩阵来改变传统SD算法的搜索结构，进而可以更快速的找到完整的搜索路径；此外，为了降低算法的计算复杂度，给出了简化的hrSD(s)算法.通过仿真结果与分析可知，在计算复杂度相同的情况下，hrSD(s)算法的检测性能更优.     

采用幅度相移键控调制的分层空间调制算法

针对空间调制(SM)算法频谱效率较低的缺陷,提出了一种基于幅度相移键控(APSK)调制的分层SM(LSM)算法。该算法首先对发射天线进行分层,然后分别对每层发射天线进行SM映射,最后根据每层SM映射得到总的天线激活索引号和调制符号。为了进一步降低系统的误比特率,以系统误比特率上界为目标函数给出了APSK内外环幅度比选择准则。此外,为了实现低复杂度的最大似然译码,接收端对激活天线索引号和调制符号进行独立检测。理论分析和仿真结果表明:LSM算法对于任意发射天线数目都适用,并且可以灵活地调节激活天线个数;与分层空移键控算法相比,当频谱效率为8b/(s·Hz)时,2种算法的性能基本相似,但天线数量节省了12根,从而节约了硬件资源;与广义空间调制算法相比,当发射天线为3、5和6时,频谱效率提高了1b/(s·Hz)。     

CDMA系统联合检测的球译码算法

利用穷搜索的ML(Maximum Likelihood)联合检测其复杂度随输入长度指数增长,因而在实际系统中很难实现.为此,提出一种用于LAS-CDMA(Large Area Synchronous Code Division Multiple Access)系统联合检测的球译码算法.与原始算法相比,该算法具有更低的复杂度.仿真表明,该算法复杂度能降低大概一半.对初始半径的选择敏感性更低.在初始半径的选择足够大时,即使对于大的调制星座,也可在保证低复杂度的同时取得ML解,对于LAS-CDMA系统,该算法在ML的意义上是最优的.     

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。     

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。     

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.     

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。     

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。     

采用M-QAM调制的MIMO系统中基于置信度传播的多用户检测算法

研究了基于置信度传播的多用户检测算法在采用M-QAM(Quadrature Amplitude Modulation)调制的MIMO系统中的应用。针对多进制调制的特点,引入预处理模块以消除接收信号矢量各个分量之间的相关性,提出采用条件概率矢量作为发送信号的置信度,并随后推导了相应的置信度传播的公式,从而实现了多进制调制下基于置信度传播的多用户检测算法。该算法的计算复杂度与用户数目的平方成正比,性能则优于传统的线性MMSE多用户检测器,给出的仿真结果证明了这一点。     

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．