MIMO系统中球形解码算法性能仿真比较

球形解码(Sphere Decoder,SD)算法能以较低的复杂度实现多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)系统的最优检测,是当前受到普遍关注的MIMO检测算法。对当前球形解码的主要研究成果进行综述,根据搜索策略进行分类,重点分析基于深度优先策略的VB、CL和基于宽度优先策略的K-Best、FSD算法,并且讨论了几种初始半径的选择方法,最后在准静态平坦瑞利衰落环境下对上述算法进行了性能仿真比较。     

基于±1二次规划的低复杂度球形解码算法

从MIMO检测的±1二次规划模型出发,推导了最大似然MIMO检测最优解的必要条件。在此基础上提出了一种基于必要条件的球形解码改进算法,该算法在球形解码剪枝策略的基础上利用必要条件对树型搜索的节点进行进一步剪枝,从而明显降低了运算复杂度,而不降低球形解码检测算法的误比特率性能。     

短波通信多组空时编码中等效MIMO模型ZF解码

面向短波通信提出了多组空时编码( MGSTC )的一种等效多输入多输出( MIMO )模型迫零( ZF)解码算法。该算法以降低运算复杂度为目的,将原多时隙MIMO系统拆分为多个多时隙单输入多输出( SIMO)系统并分别等效为多个新的单时隙MIMO系统模型,通过各自左乘等效信道矩阵的共轭转置后进行最大比合并( MRC)以及ZF解码获得发送信号估计值,避免了球形解码( SD)中对高阶矩阵的QR分解。仿真结果表明,与虚拟MIMO模型SD解码算法相比,等效MIMO模型ZF解码算法在误码率( BER)性能1 dB损耗的情况下,运算量降低一个数量级以上。     

迫零准则下的V-BLAST检测算法比较

在采用分层空时编码V-BLAST的MIMO系统中,笔者对基于迫零准则的四种信号检测算法的性能进行了仿真分析。系统接收端分别使用迫零算法ZF、排序加干扰抵消的迫零算法ZF-OSIC、QR分解算法和排序的QR算法SQRD检测信号,通过仿真得到误码率曲线。对算法复杂度及相应误码率综合比较,得出了ZF-OSIC算法下系统接收端性能最好,SQRD算法为最可行的结论。     

用于病态MIMO系统的一种快速球形译码算法

如今的球形译码算法研究,多是针对MIMO系统的传输矩阵满秩的情况。然而现实常常出现传输矩阵是奇异阵的情况即传输矩阵为病态矩阵,原先的球形译码算法将不再适用。本文提出了一种快速的球形译码算法,设法将病态矩阵变为满秩矩阵,并利用迫零检测估计来对最初的半径取值加以限制,大大加快了搜索速度,而性损失却很小。     

一种MIMO系统中的快速广义复球形解码算法

该文提出了一种广义复球形解码算法。它能处理多输入多输出系统(MIMO)中发送天线多于接收天线的情形,并能同时检测具有格型结构和不具有格型结构的二维空间星座信号。该算法对信号矢量的超定部分进行优化搜索,从而避免了穷尽搜索的高复杂度。仿真结果表明该广义复球形解码算法的复杂度明显低于采用穷尽搜索策略的复杂度。     

基于可靠性累积概率的球形译码排序

球形译码的信号顺序对译码的复杂度有很大的影响.本文提出了一种新的基于可靠性累积概率的排序算法,该算法以迫零解作为参考软信息,定义各符号与迫零解之差的累积概率作为信号的可靠性度量,译码符号顺序以累积概率从大到小进行,综合考虑了信道状态、接收向量以及迫零算法对噪声的放大影响.仿真结果表明,该算法大大降低了球形译码算法的计算复杂度.     

FSO MIMO系统中分层空时码检测算法

多输入多输出(MIMO)系统可以有效提高频谱效率和系统容量。基于MIMO系统重点研究了无线光通信垂直分层空时系统(V-BLAST)检测算法。首先分析了最大似然、线性迫零、最小均方误差以及排序干扰抵消等典型的传统检测算法,基于OOK调制和4PPM调制对采用不同检测算法的系统差错性能进行了仿真对比,最后对Turbo码与BLAST技术相结合构成的新系统采用了软输入软输出(SISO)迭代检测译码方案。仿真结果表明,分层空时检测算法中性能最优的是ML,其次是SISO-MAP,ZF算法性能最差;Turbo-BLAST系统可以有效提高无线光通信系统的抗干扰性能。     

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。     

一种新的多天线系统中的快速广义球形解码算法

该文提出了一种新的广义球形解码算法.与常规球形解码算法相比,它能够处理多输入多输出系统(MIMO)中发送天线M多于接收天线N的情形,并且其解码速度远大于已有的广义球形解码算法.其基本思想是将M维的传输信号矢量分成N-1和M-N+1维的子矢量xa和xb,通过一些简单地变换,就可以使用一个常规球形解码器来选取合适的xb,然后再利用另一个常规球形解码器来获得xa,从而得到整个传输信号矢量.仿真结果表明,这种新的快速广义球形解码算法(命名为双层球形解码算法)比现有的广义球形解码算法具有更低的复杂度.     

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.     

一种改进的多用户下行MIM0系统用户选择算法

为了克服多用户下行MIMO系统采用迫零波束成形算法时基站天线的数目要大于等于所有同时工作的用户接收天线的数目之和的缺点,丈中提出了一种改进的多用户下行MIMO系统用户选择算法。该算法具有较低的算法复杂度,性能优于常规的基于贪婪算法的用户选择方法。     

VLST系统中ZF检测算法的研究

垂直分层空时码(VLST)是贝尔实验室提出的一种基于MIMO传输方式的空时码系统,其中,迫零检测算法(ZF)、最小均方误差检测算法(MMSE)和最大似然检测算法(ML)是常用的3种检测算法。着重对经典的ZF检测算法进行了深入的数学分析,并通过matlab仿真试验,给出了该算法在不同的调制方法、不同的信道估计误差下的性能分析,为构造实际VLST系统给出了理论依据     

MIMO系统中一种改进的ZF-OSIC信号检测算法

为了寻找一个可靠性较高且复杂度较低的多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)检测算法,文中基于MIMO系统中传统的排序的迫零串行干扰抵消ZF-OSIC(Zero Forcing-Ordered Successive Interference Cancellation,ZF-OSIC)以及最大似然ML(Maximum Likelihood,ML)信号检测算法,提出一种将两种传统算法相结合的新算法,ZF-OSIC K-correction检测算法,该算法综合了二者的优点。运用ML算法中的枚举思想来选择性地修正ZF-OSIC算法得到的检测结果,从而在算法复杂度增加不大的情况下,得到性能的改善,准确度更加逼近ML算法。     

一种新的用于多天线系统的快速球形解码算法

本文提出了一种实现多输入—多输出(MIMO)无线系统最大似然(ML)信号检测的快速球形解码器框架,在本框架内,算法不需要确定半径参数,同时,在算法的搜索阶段只需要访问最少的树节点数,从而降低算法的复杂度。另外,当我们采用一种直接的Schnorr-Euchner枚举(SEE)方法时,本球解码框架可用于复数MIMO系统。仿真结果显示,和其它球形解码器相比,本解码器能大大提升最大似然(ML)检测的速度。     

V-BLAST光MIMO系统检测算法分析

为了降低系统光多输入多输出(MIMO)系统的复杂度,提高系统的性能,介绍了迫零(ZF)检测算法、最小均方误差(MMSE)检测算法、最大似然(ML)检测算法在垂直分层空时编码(V-BLAST)光MIMO空时系统中的应用。从理论上对算法性能和复杂度进行研究,然后在MATLAB建立仿真模型,对多模光纤的传输函数进行仿真,结果表明在多模光纤链路中,ZF算法性能较低;MMSE算法较ZF算法有所改进;ML算法通过比较接收符号和原发送的符号之间的相似度,从而获得原符号的最小差错概率,其性能最好。     

基于MIMO系统的差分解码算法及性能分析

针对两用户MIMO系统,首先提出了一种基于正交空时分组码的部分差分解码算法,接收端获得一个用户的信道状态信息即可实现对两个用户的解码;然后给出了一种针对两用户MIMO系统的完全差分解码算法,可以在没有任何一个用户的信道状态信息情况下进行解码;最后针对该算法进行了复杂度分析和旋转预编码优化,并通过仿真给出了最优旋转角度。计算机仿真证明该完全差分解码算法有效地降低了解码复杂度。     

低复杂度的分组检测空时接收机

V-BLAST接收机是提高无线通信系统传输数率的有效技术,但由于该算法存在大量的求伪逆、迫零和排序,算法的复杂度高,限制了它在实际中的应用;线性迫零(ZF)接收机和最小均方误差(MMSE)接收机复杂度低,但性能差。该文提出了一种分组检测空时接收机,组内采用串行干扰抵消接收,与V-BLAST接收机相比,降低了算法的复杂度。仿真结果表明:所提出的基于MMSE准则下的分组检测空时接收机的性能明显好于基于迫零准则的 V-BLAST接收机。     

低复杂度的MIMO系统粒子滤波检测

该文通过降低采样大小和信号检测搜索空间给出了两种低复杂度的多输入多输出(MIMO)系统粒子滤波(PF)检测方法:球形约束PF和多层映射PF。在球形约束PF中,首先基于迫零原则求得所需的球形约束,然后利用该球形约束减少粒子滤波过程中每一级重要性采样生成的粒子数。多层映射PF则采用多层映射将大小为4L的正交幅度调制(QAM)星座划分为L个4-QAM星座的级联以降低信号检测的搜索范围。计算机仿真结果表明,第1种方法能够在大发送天线数的情况下保持系统性能且有效地降低粒子滤波的计算复杂度;而第2种方法能够以较低的错误性能损失为代价获得计算复杂度的极大降低。     

低复杂度MIMO检测技术分析

为了克服多径传播对信号传输的影响,提出了多入多出(MIMO)检测的3种低复杂度算法,给出了各种算法的具体原理,特别对基于Chase原理的检测算法进行了介绍,论述了相对于最大似然算法可减低复杂的程度,研究了各种算法的误码率性能及复杂度。给出了2发2收MIMO系统和3发3收MIMO系统的仿真结果。结果表明,球形译码算法和基于Chase原理的MIMO检测算法能以比较低的复杂度,获得逼近最大似然检测算法的误码率性能。研究的检测算法为MIMO无线通信接收机的硬件实现提供了理论基础。