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。     

低复杂度的多符号差分空时分组编码在快速瑞利衰落信道中的研究

为了降低多符号差分检测(MSDD)算法的高计算复杂度,提出了2个低复杂度的算法,分别是简单化的M算法(SMA)和改进的多符号反馈检测(IMDFD)算法.SMA是在M算法的基础上,通过删除对后续搜索过程不起作用的路径数,来达到和M算法性能相同,但复杂度降低的目的;而IMDFD算法结合了SMA和MDFD算法的思想,通过联合估计最大化值和设置序列长度值的方法,不仅达到低复杂度,而且还克服了MDFD算法的错误传播和低信噪比下低性能的问题.仿真结果显示,这2种算法通过增加观察间隔,都能很好的填补差分检测和相关检测之间的间距,并且随着星座点数的增加,SMA算法和IMDFD算法之间的性能间距在逐渐拉大,相对来说SMA算法具有稍高的复杂度但却有更好的性能.     

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。     

基于迭代QR分解的MMSE V-BLAST算法

针对采用最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)检测算法在MIMO系统接收端进行检测时,需要进行大量伪逆运算导致检测复杂度增加的问题,提出了用一种基于迭代QR分解的MMSE V-BLAST算法,避免了伪逆运算,有效地降低了检测算法的复杂度,使系统检测性能得到了明显改善.在多散射物无线通信环境下进行仿真实验,结果表明,与传统的算法相比,提案算法在保证相同信噪比,误码率没有显著变化的前提下,系统检测复杂度明显改善.理论分析证明,系统中有效天线数目越多,所提出的算法优越性越明显.     

一种组合DFE和ML V-BLAST的检测算法

在MIMO系统中,BLAST是提高系统通信容量的有效方式。最简单的空间复用方式是V-BLAST,它的检测算法相对简单,有ZF-DFE、MMSE-DFE和ML等检测算法。在这几种算法的基础上,讨论了信道相关性对检测性能的影响,给出了ZF-DFE和ML组合的低复杂度检测算法。仿真结果表明,该方法在与ML检测算法性能相差不大的情况下,有效地降低了算法复杂度。     

基于改进的PASTd子空间跟踪的半盲多用户检测

研究和分析了多种子空间跟踪算法.直接特征值分解和奇异值分解复杂度高,不利于工程实现,针对低复杂度的PASTd算法由于估计的特征向量不正交,从而导致收敛速度极慢的问题,提出一种改进的PASTd子空间跟踪算法,并将其应用于基于子空间的半盲多用户检测.该算法保证了特征向量的正交性,因此提高了算法的收敛速度.仿真结果表明,提出的算法收敛速度快,输出信干噪比和误码率性能优于PASTd半盲检测算法和OPAST半盲检测算法,逼近SVD半盲检测算法,并保持了较低的计算复杂度.     

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MDFT滤波器组的两步检测算法

认知无线电(Cognitive Radio, CR)在解决频谱资源匮乏问题和提高频谱资源利用率方面被寄予厚望。频谱感知的循环特征检测算法复杂度较高,而能量检测算法在信噪比比较低的情况下检测性能不理想,针对这种情况,在改进离散傅里叶变换(MDFT)滤波器组结构的多载波调制系统中,提出一种基于MDFT滤波器组调制的两步检测算法。该算法结合了循环特征检测较强的抗噪声干扰特性以及能量检测算法复杂度低的优势。仿真结果表明：所给出的两步检测算法在较低信噪比时相对于MDFT能量检测、OFDM循环特征检测等其他算法,其检测性能有明显改善,同时较MDFT循环特征检测算法可有效降低算法复杂度。     

一种基于M准则的低复杂度空间调制信号检测算法

针对空间调制技术提出一种基于M准则的次最优检测算法（M-ML）,该算法通过缩小最大似然检测中发送符号搜索空间来降低复杂度.仿真结果显示,在发送天线相关性较高的场景下,M-ML算法可以获得与最大似然检测相当的误码率性能.同时,通过将M-ML算法和最大似然算法进行复杂度比较发现,随着调制阶数与发送天线数的提升,M-ML算法复杂度将不断降低.