基于TD-LTE中下行MIMO技术的信号检测算法

MIMO技术是LTE系统中的一个关键技术。在实际应用中,下行MIMO信号检测算法的选用需要在计算复杂度和系统性能之间取得合理的折中。文中对几种传统的检测算法—ML、MMSE、最优排序的SIC算法、QR分解算法、循环迭代QR分解算法进行了分析与研究。经仿真表明,除最大似然算法,循环迭代QR分解算法在这几种算法中性能是最好的。但是从计算复杂度出发,循环迭代QR分解算法远优于最大似然算法。所以,选用循环迭代QR分解算法运用于TD-LTE无线综合测试仪。     

基于QR分解的循环迭代检测算法

理论和实践研究表明垂直分层空时码可显著提高多天线系统的传输容量。为克服垂直分层空时码QR分解检测算法不能充分利用多天线分集增益信息的缺点,提出循环迭代QR分解检测算法。新算法在QR分解检测算法基础以循环迭代方式利用多天线系统提供分集增益信息,从而改善检测器性能。分析和仿真表明循环迭代QR分解检测算法复杂度是连续干扰消除算法的五分之一;在对称系统中（接收天线和发送天线数相等）,新算法性能优于连续干扰消除算法。     

一种基于MIMO-OFDM系统的信号检测算法

VBLAST是一种用于MIMO OFDM系统的有效检测方法,但具有较大的计算复杂度.文中基于QR分解检测算法,提出了一种改进的SDQR分解算法.将该算法与常规VBLAST检测算法在相关Rayleigh信道下进行性能仿真实验,结果表明,采用改进的SDQR方法取得了比基于QR分解检测算法更好的误码性能.     

HSDPA MIMO中检测技术的应用研究

针对HSDPA MIMO系统,提出了基于排序的QR分解MIMO检测算法,并对其性能进行了分析,该算法是针对QR分解检测算法时误码率较高的不足,对信道矩阵按列2-范数模值由小到大进行1次排序,从而消除接收信号中的干扰,降低系统误码率,使系统检测性能得到改善。基于HSDPA MIMO2×2仿真平台进行仿真实验,结果表明,与一般的QR分解算法相比,基于排序的QR算法在系统的误码性能上有明显的提升。     

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。     

一种分步ML的VBLAST检测算法

针对在VBLAST架构下的现有算法不能很好地平衡系统的检测性能和检测算法复杂度,提出一种基于最大似然的分步检测算法。该算法将串行干扰消除算法和QR分解算法结合在一起,运用了有限步的最大似然检测,最大限度地提高了每步检测的信号的性能,减少了误码传播,与传统的ML算法相比,其复杂度大大降低。仿真结果表明,分步ML算法比QR算法和迫零算法在误码性能上要好很多,尤其在多天线和高信噪比的情况下性能胜出更为明显。     

MIMO-OFDM系统中基于QR分解的检测算法研究

重点介绍了MIMO-OFDM系统中基于QR分解的几种信号检测算法,分析了各种算法的优缺点;指出信号检测顺序是降低误差传播的关键。基于改进的Gram-Schmidt正交排序QR检测算法用迭代运算代替矩阵求逆运算,有效地改进了传统算法的缺点,降低了计算量,使系统在复杂度和性能之间取得了良好的折中,并在最后对该算法与MMSE准则联合的算法进行了介绍。     

一种改进的QR分解检测算法

结合排序和循环迭代的思想,提出了一种基于PIC预处理的循环迭代SQRD检测算法。该改进算法对排序后的信道矩阵进行循环迭代检测,在每次循环迭代检测过程中,利用PIC思想对检测数据进行更新。在得到所有层的判决值后,丢弃其它层的检测值,只保存最后检测层的判决值,并作为下次循环检测的最先检测值。算法同时克服了传统QR分解检测算法的误差扩散和最先检测层分集效益低的缺点。仿真结果表明,改进算法的检测性能要优于SQRD检测和循环迭代检测算法。     

联合QR分解和最大似然V-BLAST检测算法

结合迭代QR分解和最大似然检测提出一种新的联合检测算法。算法首先使用改进迭代QR分解得到发送符号向量nT个估计,随后使用最大似然检测算法在nT估计向量寻找最佳判决向量。分析表明,联合检测算法复杂度是连续干扰消除算法的1/5。仿真试验表明,联合检测算法性能优于连续干扰消除算法。     

STBC-VBLAST混合系统的研究

针对贝尔实验室分层空时码（BLAST）容量性能好和正交空时分组码（STBC）分集增益高的特点,阐述了两系统混合研究的优点和可能。首先简要地介绍了三种常见BLAST发射空时数据流结构的工作原理,分析了3种常用的BLAST混合STBC的系统结构。以垂直BLAST（VBLAST）为对象,总结了常见的VBLAST的译码算法。然后介绍了QR译码原理,提出了一种基于QR分解的循环迭代算法,并将其引入STBC-VBLAST混合系统。仿真实验表明：STBC-VBLAST混合系统在保留VBLAST高频谱利用率的同时,也改善了系统的抗衰落性能,适当的循环迭代次数,系统抗衰落性能改善更加明显。最后综述了STBC-VBLAST混合系统未来应用和实现可能遇到的问题和面临的挑战。     

运动目标检测与特征提取算法的多层次并行优化

针对监控视频中运动目标实时特征提取的需求,在目标检测与特征提取串行算法的基础上,提出了基于OpenMP和多核CPU平台的三层并行优化算法。首先,在算法顶层,将串行算法抽象为两个模块组成的流水线,提出了流水线并行优化算法和相应的缓存管理策略;接着,在算法中层,考虑到特征提取模块中各子模块的功能独立性,设计了功能划分并行优化算法;最后,在算法底层,利用纹理特征提取模块的数据独立性,提出了数据划分并行优化算法。实验结果表明,该三层双模块并行优化算法在四核CPU平台上获得了接近Amdahl极限的加速比,基本实现了实际监控视频中运动目标检测与特征提取的实时处理。该多层次多模块并行优化方法普遍适用于串行算法在多核平台上进行并行优化的分析。     

一种用于MIMO检测中的QR快速分解算法

针对多输入多输出系统中常用的非线性检测算法,如排序QR分解(Sorted QR Decomposition,SQRD)、球型译码（Sphere Decoding,SD）、K-Best或QRM（QR Decomposition and M algorithm）等,提出了一种具有最优检测顺序的QR快速分解方法,作为检测前的预处理操作。该算法首先对信道矩阵进行第一次QR分解,根据所得上三角矩阵R可确定最优的检测顺序,并按该顺序对R进行列重排。然后对R进行第二次QR分解,即得具有最优检测顺序的QR分解结果。与现有的基于R对角元素的模值排序的QR分解算法相比,本算法可保证检测顺序最优从而性能最优。仿真结果表明天线配置为4*4和6*6时,在误码率10^-3处可节约信噪比分别为:1dB和2dB;与现有的基于信干噪比排序的QR分解算法相比,本算法与其性能一致的基础上可节约25%的复乘法次数和33%的复加法次数。      

基于超级计算机的矩量法性能分析与优化

复杂目标的精确电磁特性分析往往需要巨大的存储和极长的计算时间。针对这一问题,结合国内发展迅速的超级计算机系统,研究了具有精确高效仿真能力的高性能电磁算法——高阶矩量法。提出了单元预选法来消除矩阵并行填充过程中的无效计算,加速矩阵填充过程。提出了一种具有更少的通信次数和通信量的新型并行LU分解算法,加速矩阵方程求解过程。数值测试表明提出的矩阵并行填充算法和矩阵方程并行求解算法在超级计算机平台上都能获得较高的并行性能,大幅提高了矩量法的仿真能力。     

物联网通信中的无线信道抗干扰算法

在物联网通信中,无线信道的抗干扰性依然受到各种因素影响,多天线系统对信道质量改善有较好的效果,但其信号检测的复杂度和性能还需要进一步提升。基于 QR 分解的检测算法具有较低的计算复杂度,但检测性能有待改善。为了改善QR分解检测算法的性能,提出一种基于ML准则结合判决候选机制的QR分解算法,并对其性能进行了分析。该算法采用 ML 准则对初始层进行精确估计检测,而后对其他检测层进行可靠判决,不可靠则引入候选点并从中选择最优候选点进行反馈。该算法可以显著改善系统干扰,并且在判决回馈中大大减少错误传播。实验仿真表明,在增加一定复杂度的情况下,该算法能够有效改善物联网系统性能。     

基于PARAFAC模型的新型DS-CDMA盲接收机

根据平行因子(PARAFAC)模型,研究DS-CDMA盲多用户检测算法。将直接三线性分解算法(DTLD)与三线性交替最小二乘(TALS)算法结合,提出一种新的DTALS-PARAFAC盲接收机,解决了三线性交替最小二乘(TALS)算法中因为初始值估计不当引起的收敛速度差的问题。仿真结果表明,与TALS-PARAFAC接收机相比,DTALS-PARAFAC接收机改善了误码率性能,并且具有更快的收敛速度。     

基于分组并行最大似然检测的多用户信号检测器

根据矩阵的Ｃｈｏｌｅｓｋｙ分解原理和并行运算的思想，提出了基于分组并行最大似然检测的多用户信号检测器。这种检测器的特点是：１．“化整为零”，即将全体用户信号检测转化为多组部分用户信号检测；２．“相互并行”，即各组部分用户信号检测过程相互并行。计算机体育场结果表明：这种检测器的性能接近最佳多用户信号检测器的性能。     

基于QR分解V-BLAST检测算法研究和比较

分层空时码是一类具有可执行解码复杂度的空时编码技术,最大似然检测在误比特率最小的意义下是最优的接收,但是其复杂度不可实现。在D.Wubben提出的基于Gram-Schmidt正交化排序QR分解检测算法的基础上,提出了另外2种可以排序的QR分解检测算法,取得了和基于Gram-Schmidt正交化QR分解算法相同的性能。与V-BLAST算法相比,避免了多次矩阵求逆的计算,以很小的性能损失为代价,降低了复杂度。     

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。     

MIMO系统中应用张量分解进行半盲信道估计的算法分析

针对多输入多输出系统半盲信道估计问题,提出一种基于张量分解的半盲联合信号检测和信道估计算法。其思想是利用张量分解的唯一性,对接收信号构造基于张量分解的平行因子模型,并利用正则交替最小二乘算法对信道和发送信号进行联合迭代估计。仿真结果表明:与传统基于导频信道估计方法相比,所提算法只需少量的导频序列即可获得较高的信道估计精度;与已有的交替最小二乘算法相比,所提算法消除了矩阵求伪逆时可能带来的病态问题,收敛速度较快。文章还详细的分析了正则系数和收敛条件等参数对正则交替最小二乘算法性能的影响。