MIMO系统中局域化最大似然信号检测算法

提出了一种MIM0系统中低复杂度的局域化最大似然信号检测算法，该方法通过调整信号有效搜索域大小，在计算复杂度与系统性能之间折衷．实验结果表明：该信号检测算法明显降低了高阶QAM调制的计算复杂度，在QPSK和16QAM调制时，当系统性能接近最大似然算法时计算量仅为其很小一部分。     

接近最优检测性能的低复杂度线性并行MIMO检测算法

在高阶正交幅度调制下,现有用于MIMO系统的并行检测算法复杂度极高,且随着天线数增多复杂度快速增加;而低复杂度的非并行检测算法与最优检测算法相比,其误比特率性能仍存在一定差距。针对上述问题,提出了一种接近最优检测性能的低复杂度并行MIMO检测算法,该算法基于信道分组检测的思想,对通过受噪声干扰严重的子信道信号采用遍历所有空间映射点的方式进行检测,对其余信号则采用新的基于lattice reduction的线性并行检测算法进行检测。仿真结果表明该算法在获得近似最优检测性能以及提高分集增益的同时,仍可保持较低的复杂度,且在高阶QAM调制方式下,复杂度降低尤为明显。     

基于修正扩展信道矩阵的球形解码算法

球形解码算法是多输入多输出(MIMO)系统一种性能较好的信号检测算法,只是其计算复杂度较高,为此,有学者提出运用最小均方误差(MMSE)和压缩系数控制的初始半径来降低复杂度,然而对于16QAM调制的情形,该算法虽能降低复杂度却也损失了部分误码率。针对这一问题,文章提出一种基于修正扩展信道矩阵的球形解码算法,仿真结果表明,改进的算法在16QAM调制时不仅可以改善信号的误码率,而且基本不增加算法的计算复杂度。     

基于数据辅助的QAM幅相均衡技术研究

针对高速无线数字通信传输的正交幅度调制(Quadrature Amplitude Modulation,QAM),研究多进制下QAM调制在高斯白噪声信道的误码率性能,解决传输过程中信道幅相不一致的问题。将QAM信号分解为双路正交的MASK信号,利用MASK高斯白噪声误码率公式推导出QAM的误码率,综合考虑误码率性能和高速数字传输,选择了16 QAM调制;针对幅相不一致的信道对星座图和误码率的影响,提出了基于数据辅助(64位PN序列前导)的QAM幅相均衡技术,对信道进行了估计与均衡。通过Matlab平台仿真,结果表明均衡后的16QAM的误码率性能接近于无幅相偏差的理想QAM性能。该方法同样适用于高阶QAM调制,保证了高速无线数字通信的可靠性。     

大规模MIMO系统中块高斯-赛德尔检测算法

最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)检测算法,虽然能在大规模多输入多输出系统中获得接近最优的线性检测性能,但是涉及高维矩阵求逆运算,难以在实际应用中快速有效地实现.提出了块高斯-赛德尔(Block Gauss-Seidel,BGS)低复杂度信号检测算法,将MMSE检测器的滤波矩阵先进行分块预处理,构造分裂矩阵,再通过迭代求解发送信号向量估计值,以提高算法检测性能.仿真结果表明,BGS迭代算法在调制方式为64QAM、用户侧的天线数量设置为16、基站侧的天线数量设置为256时,迭代2次后就能快速接近MMSE检测性能.在设置近似初始值后,BGS算法的性能得到了进一步的改善.当调制方式为256QAM时,设置近似初始值的BGS算法在迭代2次后就能逼近MMSE算法的误码率(Bit Error Ratio,BER)性能曲线,此时算法的复杂度仍然保持在O(K2).     

MMSE准则下近似最优MIMO分组并行检测算法

在采用多天线高阶QAM的MIMO通信系统中,现有基于信道分组并行检测算法虽然接近最优检测性能但以牺牲计算效率为代价.针对这一问题,本文提出一种MMSE准则下基于信道分组的并行检测算法,不但有效降低计算复杂度,而且仍保证检测性能.该算法采用MMSE准则下格归约算法改进分组后条件较好子信道矩阵特性,并在消除参考信号基础上利用改进的子信道矩阵对剩余信号以非线性方式进行检测.仿真结果表明:对4×4和6×6MIMO系统,该算法检测性能达到最优,对于8×8 MIMO系统,比最优算法所需信噪比提高约1dB.复杂度分析表明:相比现有信道分组检测算法,相同检测性能下该算法在6×6 MIMO系统中复杂度降低90%以上,在8×8 MIMO系统中复杂度降低98%以上.     

基于CSK调制的可见光通信系统的盲检测算法研究

基于IEEE 802.15.7标准中色移键控(CSK)调制通信系统的检测方案,利用CSK调制的特性,提出了一种新的盲检测算法。该盲检测算法,利用CSK调制信号的性质在没有信道信息的情况下也可以对CSK信号进行解调,省略了信道估计模块,简化了系统。仿真发现,这种盲检测算法具有较好的误码率性能。     

酉空时调制系统中基于多符号差分检测的软检测器

该文设计了一种适用于差分酉空时调制体制的低复杂度软检测算法。该算法基于多符号差分检测,为软判决译码模块提供编码比特的对数似然比信息。仿真表明,在通常容许的误码范围内,采用所提出的软检测算法构建的差分酉空时调制系统比原硬判决系统节省2～4dB的信号功率,并解除了基于单符号差分检测的软检测算法在快衰落信道下的错误平层。     

PDM-16QAM系统中几种相位估计算法的性能与复杂度比较以及改进

在偏分复用的高速相干光通信系统中,16进制正交幅度调制(PDM-16QAM)是最有前景的调制格式,且载波相位估计是补偿发射端与接收端激光器对信号造成的相位失真的重要技术。该领域最经常使用的算法为QPSK分区算法与盲相位搜索算法,但他们都有自己的缺点,如估计效果不够好,适用范围不够广,或者计算复杂度过高。本论文实验搭建了224Gb/s PDM-16QAM波分复用传输640km相干检测系统平台,首先利用几种基于前述两种算法的相位估计方法对接收到的信号进行了数据处理,分别给出了误码率曲线图、误差向量幅度曲线图、计算复杂度分析表。然后基于性能最优与计算复杂度的平衡,提出了针对16QAM信号星座图中间圈的点的省略两级处理算法。将该改进的算法用于实验系统相位估计单元进行数据处理,结果表明,改进的算法P1,3/ML其误码率性能和误差向量幅度性能基本保持不变,但是计算复杂度降低为原来的1/2。     

多天线系统中逼近最大似然的快速检测算法

该文针对无编码的多输入多输出无线通信系统中的最大似然检测接收机在发端天线数较多、调制阶数较高时计算复杂度过高的问题,提出了一种低复杂度的球形译码算法。该算法首先利用信道信息对待检测的发送信号矢量进行分组,然后对各组内的信号矢量采用球形译码进行最大似然检测,并在组间做干扰消除。理论分析和仿真表明,该算法不仅复杂度低,而且能够逼近最大似然检测的性能。     

高阶QAM调制MIMO系统高斯逼近简化算法

针对多输入多输出(MIMO)高阶正交幅度调制(QAM)系统检测算法使用传统的高斯逼近算法检测复杂度高的问题,研究了其简化算法.MIMO系统高斯逼近算法通过采用树形搜索的办法,对符号后验概率影响大的符号序列加以保留,其算法复杂度与保留符号序列数目成线性,且与调制阶数成指数关系.针对高阶调制QAM符号的特点,用多级映射的方法来进行高斯逼近,新方法结合树形搜索算法的思想,通过将高阶调制QAM符号拆分成多个4-QAM符号,从而可以每次两个比特的计算序列权重,其算法复杂度与调制阶数成线性关系,从而使得高阶调制系统的检测复杂度大大降低.仿真结果表明,多级映射高斯逼近算法能取得接近传统高斯逼近算法的性能.     

广义空间调制系统的低复杂度检测算法

针对广义空间调制( GSM)系统接收端最大似然( ML)检测算法计算复杂度极高的缺点,提出了一种基于压缩感知( CS)信号重构理论的低复杂度信号检测算法。首先,在多输入多输出( MI-MO)信道模型下,通过改进正交匹配追踪( OMP)算法,得到一个激活天线索引备选集;然后,利用ML算法在该备选集中进行遍历搜索,检测出激活天线索引和星座调制符号。仿真结果表明所提算法的检测性能接近于ML算法,且复杂度约为ML算法的2%。因此,所提算法在保证检测性能的同时也大大降低了计算复杂度,实现了检测性能与复杂度之间的平衡。     

基于符号频域均衡的CPM迭代检测算法

该文研究了部分响应连续相位调制(CPM)信号的频域均衡技术,设计了一种新的发射信号帧结构,并在此基础上提出了一种低复杂度的CPM迭代检测算法,分析了该迭代检测算法的复杂度和误码性能。理论分析和仿真结果表明,在多径衰落信道下,该算法比已有的CPM双迭代频域均衡算法具有更低的复杂度和更好的性能。     

一种低复杂度的空时分组码检测算法

空时分组码能够提供分集和编码增益,但所用的ML译码算法计算量太大,不能满足高速实时通信系统的要求。为了有效地降低译码复杂度,提出了一种新的检测算法,该算法通过对系统模型进行变换,利用等效的信道响应矩阵的QR分解来进行译码,从而避免了对所有的调制信号进行穷举搜索的过程,使计算复杂度有了很大降低,而且新算法的误码率性能与ML算法近乎相同。最后,通过仿真验证了所提算法的有效性和实用性。     

一种自适应调制方案

阐述一种星座图可调的自适应调制方案，并在Beyond ITM-2000的相关参数下进行了性能仿真。该方案能克服移动无线信道时变衰落特性对传输性能的影响，在信道的传输质量满足一定误码率要求的前提下，根据无线信道衰落情况，使调制方式在四相移相键控调制（Quaternary Phase Shift Keying，QPSK）、正交幅度调制（Quadrature Amplitude Modulation，QAM）包括8QAM，16QAM，32QAM，64QAM，128QAM，256QAM之间自如切换。仿真结果表明，该系统方案可以有效地适应无线信道的时变衰落，不但能增加系统平均吞吐量，而且能提高频谱利用率。     

一种低复杂度的MIMO预处理球形译码算法

提出了一种新的低复杂度MIMO预处理球形译码算法.球形译码算法是MIMO译码方案达到最大似然性能的低复杂度译码算法,但当信噪比较低或调制阶数较高时,该算法的复杂度仍然很大,甚至接近穷尽搜索方法的复杂度.本文利用迫零译码的初始估值作为软信息,对信道矩阵各列进行重排列,从而改变解向量中各维信号的求解顺序,因此大大减少了低信噪比或较高调制阶数的球形译码计算复杂度.仿真结果表明,当Eb/No为0～3时,16QAM调制方式下的V-BLAST译码复杂度减少了近1/3.     

改进的基于QR分解的分层空时检测算法

该文提出一种应用于多输入多输出通信系统的基于QR分解的检测算法。该算法避免了传统分层空时检测算法中对信道矩阵求逆的过程,减小了运算复杂度。同时克服了排序QR分解检测复杂度高的问题。通过串行干扰抵消逐层去除最小错误概率的信号,减小了抵消过程中误差传播的概率,提高了系统的误码性能。仿真表明性能优于传统的分层空时检测算法以及排序、次优排序QR分解检测算法。对于未编码4发4收多天线系统,采用QPSK调制,在达到10-3误码率时,该文所提算法比分层空时检测算法有2.5 dB的增益,比次优排序QR分解检测算法有5 dB的增益。     

面向车联网通信的OTFS信号检测算法综述

车联网(Vehicle to Everything, V2X)通信被认为是未来无线通信网络最重要的应用之一。然而,车辆在高速移动时引起的高多普勒频移会严重恶化V2X通信链路的性能。正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space, OTFS)调制技术可以将时间和频率选择性信道转换为时延-多普勒(Delay-Doppler, DD)域的非选择性信道,从而显著提高无线通信系统在高移动性场景下的性能,在V2X通信中具有重要的应用价值。但OTFS调制技术极大地增加了系统接收端的复杂度,研究低复杂度信号检测算法成为了新一代无线通信系统采用OTFS调制的关键问题之一。为此,综述了面向车联网V2X通信的OTFS信号检测算法。首先介绍了OTFS系统模型,然后概述了现有的低复杂度OTFS信号检测算法,并将其分为线性检测算法、消息传递(Message Passing, MP)检测算法及其改进算法、基于神经网络的检测算法3类,最后探讨了V2X通信中OTFS信号检测目前所面临的技术挑战与未来的发展趋势。     

广义空间调制MIMO系统的优化检测算法

针对大规模多输入输出（multiple-input multiple-output,MIMO）系统中采用广义空间调制（generalized spatial modulation,GSM）时信号检测复杂度过高的问题,提出一种新型天线分组激活方案.该方案首先需将发送天线分组激活,得到天线索引备选集,然后把天线组合符号按质量因子大小进行排序,最后遵循可信度判断准则进行量化判决检测,以此得到最佳的检测结果.相较于传统算法,所提出的检测算法避免了对信号空间的遍历搜索,在大规模天线系统下的性能更加优异.计算和仿真结果表明,本文提出的算法具有复杂度低、误码率低的特点,在采用广义空间调制的通信系统中具有较高的工程应用价值.     

基于量子计算方法的多址DCSK通信系统的研究

为了降低多用户之间的干扰问题,提出了一种新的混沌多址通信系统（多比特MA-DCSK）,并设计了该系统的多用户检测算法。通过仿真实验,比较了该多比特MA-DCSK系统与可变延时MA-DCSK系统的误码率性能,证明了该系统具有更低的误码率。利用量子并行运算的特性,采用Grover量子算法解决多用户检测算法的计算复杂度,这种算法可以将复杂度从 降低到 。仿真结果表明,在不影响系统性能的同时,量子算法可以有效地降低计算复杂度。