部分判决的OSIC:一种改进的VBLAST解码算法

VBLAST的传统译码算法:排序连续干扰抵消OSIC(Ordered Successive Interference-Cancellation),与最优译码算法:最大似然(Maximum Likelihood,ML)比较,虽然降低了复杂度,但其译码性能却相差较远。该文提出了一种改进的OSIC的译码算法:部分判决的排序干扰抵消算法(PartialDecision OSIC)。该算法在各层的判决中增加候选判决符号,并且在最后一层的判决中使用了最大似然检测,从而提高了译码的性能。从仿真结果可以看出,该算法比传统的VBLAST译码算法性能有较大的提高。     

采用改进ML-OSIC的MIMO联合检测

在垂直分层空时码(V-BLAST)多输入多输出(MIMO)系统中,最大似然检测算法(MLD)可以获得最佳的差错概率性能,但是其算法复杂度随着天线数目及其搜索空间数目呈指数增长;排序连续干扰消除(OSIC)算法具有高可行性的优点,但是其误码率由于无法防止误码扩散的原因而下降。基于OSIC算法复杂度主要来源于矩阵求逆运算,提出了一种改进的OSIC算法,该算法采用并行检测与精确检测值相结合的方案,在维持相对满意性能的情况下,减少算法复杂度。考虑到传统OSIC算法的误码扩散,将改进的OSIC算法与ML算法相结合,利用ML的穷尽搜索方式来提高算法的整体性能。为了避免ML算法给系统复杂度带来负担,通过一定的复杂度公式优先选出b层进行改进的OSIC算法,剩余的误差累积层使用MLD执行。仿真结果表明,所提算法复杂度小于传统OSIC算法,同时得到了接近ML算法的性能。     

V-BLAST系统接收端解码算法的改进

本文在总结了V—BLAST系统的接收端算法基础上,着重对最大似然（ML）和串行干扰抵消（OSIC）相结合的算法进行讨论和仿真。结果表明,对n层符号,选取其中I层采用ML算法,剩下的n-1层采用OSIC算法,不会大幅增加原OSIC算法复杂度,且误码率性能大幅提高。同时指出,基于OSIC思想,对瞬时信噪比（SNR）最大的符号采用ML算法,余下的符号采用OSIC算法解码,可以逼近ML算法的性能。     

基于MMSE的MIMO-UWB系统抗干扰性能分析

为提高系统空间分集和误码率性能,在UWB系统中引入多天线技术和编码技术,MIMO与UWB系统的结合,大大提高了UWB系统抗干扰性。在STF编码的基础上,对MIMO-UWB系统的发射和接收进行了简要介绍。针对传统的ML译码复杂度较高的问题,提出了一种简单的解码方案(MMSE),理论分析表明,新算法进一步降低了系统的复杂度。在2种不同译码算法的基础上,对MIMO-UWB系统误码率性能进行了仿真。     

MIMO-OFDM系统中一种改进的V-BLAST检测算法

在V-BLAST MIMO-OFDM系统中,ML算法是检测信号的最佳方式,但是算法的复杂度随着天线数目呈指数增长,因此很难在实际中得到应用.OSIC算法可以降低算法的复杂度,但是其误码率性能也下降了,降低的原因是无法防止误码的扩散.本文提出的ML-OSIC算法,是ML与OSIC的结合,在减少ML算法搜索次数的同时,能有效地避免层间干扰和误码扩散.仿真结果表明,本算法在降低算法复杂度的同时,得到了与ML算法很接近的性能.     

部分正交空时块编码(POSTBC)及其解码算法

提出一种三发射天线的部分正交空时编码(POSTBC)结构.发送天线被分成两组,第一组采用Alamouti STBC编码,第二组则直接采用QPSK调制 .和Alamouti STBC 分组码相比它的优点是不需要偶数根发射天线. 由于各组发送的数据流相互独立,针对这一系统框架,采用了最优排序串行干扰消除(OSIC)译码算法和一种新的译码算法.计算机仿真结果表明,这种空时编码(MIMO)结构在等数据率的情况下能获得比相应的V-BLAST系统更优的性能.     

自适应STBC-VBLAST系统的QRD-M检测

综合考虑多输入多输出(MIMO)系统的分集和复用增益,将STBC和VBLAST2种编码方案结合起来组成STBC-VBLAST混合系统,实现了数据传输速率和可靠性之间的折衷?根据无线信道的时变特性,自适应地调整发射天线,提高了系统的灵活性,并在接收端引入新的QRD-M译码算法?仿真结果表明,该算法进一步降低了系统误码率,提高了系统性能?     

协作MIMO中一种新的分布式VBLAST自适应DFE算法

具有低检测复杂度且可快速收敛的自适应空时均衡算法是实现多用户协作MIMO分布式空时编译码的关键。该文研究了分布式垂直型贝尔实验室分层空时编码(D-VBLAST)在多天线接收端的空时判决反馈均衡(DFE),提出了基于最小二乘准则的RLS-MIMO-DFE检测算法。相对于分布式VBLAST的极大似然(ML),迫零-排序串行干扰消除(ZF-OSIC)等检测算法,该算法可以达到快速收敛,且具有较低的检测复杂度。理论计算和仿真研究表明,在分布式VBLAST 22系统中,尽管RLS-MIMO-DFE算法性能稍逊于ML检测,但该算法可以有效折衷检测性能与计算复杂度,且自适应信道变化,可满足协作MIMO下行链路节点的实时性处理要求。     

一种适合MIMO-OFDM系统的新型VBLAST检测算法

提出了一种适合MIMO-OFDM系统的星座映射VBLAST迫零检测算法.该算法在接收端从整个发射星座空间中连续并循环映射,作为最先检测底层信号,以最大限度提高最先检测层的差错性能,再对余下接收信号采用传统ZF检测算法;最后,根据最大似然准则,确定最优一组检测信号作为译码结果.该算法主要克服ML算法复杂度高和单纯ZF算法性能差的缺点.仿真结果表明,该算法具有比ZF算法更优的性能,在误码率为10-3数量级上有3～4 dB的性能改善,且复杂度较低.     

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。     

一种新型基于格基约减的MIMO检测算法

MIMO技术是LTE的关键技术,MIMO信号检测算法的选用需要在复杂度和检测性能之间取得合理的折中。将格基理论应用于MIMO检测中,能够大幅降低由于天线数增多所带来的检测复杂度过高问题,典型的格约减算法有LLL算法和Seysen算法。以上述格基约减算法为基础,引进排序串行干扰抵消和广度优先球译码K-best算法的思想,提出了一种新型的基于格基约减的MIMO检测算法--KLR_OSIC。与原有基于格基约减的检测算法相比,该算法能够在较低的计算复杂度下显著提高MIMO的检测性能。通过仿真可看出,新算法比原基于格基约减的算法性能更佳,且更接近ML算法。     

V-BLAST系统中一种近似最佳列表检测算法

针对V-BLAST系统,提出一种近似最佳列表检测算法。该列表检测算法通过调节列表维数参数在检测性能和计算复杂度之间实现了较好的折衷。此外,给出了一种不同于OSIC算法的检测排序方法,进一步提高了检测性能。仿真和复杂度比较结果表明,在不相关和空间相关性较强的信道下,该列表检测算法均显著优于OSIC算法,甚至接近ML算法的性能,实现了性能和复杂度较好的折衷,是一种实用的选择。      

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。     

Silicon complexity for maximum likelihood MIMO detection using spherical decoding

Multiple-input multiple-output (MIMO) wireless systems increase spectral efficiency by transmitting independent signals on multiple transmit antennas in the same channel bandwidth. The key to using MIMO is in building a receiver that can decorrelate the spatial signatures on the receiver antenna array. Original MIMO detection schemes such as the vertical Bell Labs layered space-time (VBLAST) detector use a ing and cancellation process for detection that is sub-optimal as compared to constrained maximum likelihood (ML) techniques. This paper presents a silicon complexity analysis of ML search techniques for MIMO as applied to the HSDPA extension of UMTS. For MIMO constellations of 4/spl times/4 QPSK or lower, it is possible to perform an exhaustive ML search in today's silicon technologies. When the search complexity exceeds technology limits for high complexity MIMO constellations, it is possible to apply spherical decoding techniques to achieve near-ML performance. The paper presents an architecture for a 4/spl times/4 16QAM MIMO spherical decoder with soft outputs that achieves 38.8 Mb/s over a 5-MHz channel using only approximately 10 mm/sup 2/ in a 0.18-/spl mu/m CMOS process.     

4×4 V-BLAST系统分组最大似然检测算法

对于V-BLAST系统的检测,最大似然(ML)算法有着最优的性能却也有最大的计算复杂度;经典的排序连续干扰抵消(OSIC)算法复杂度较低,但数值稳定性差,且性能与ML差距较大.因此,本文基于检测性能和计算复杂度折中的思想,针对4×4 V-BLAST系统提出了一种分组最大似然(Group ML,GML)检测算法,在保证较好检测性能的基础上,通过将四维ML检测器分成两组二维ML检测器来降低计算复杂度.此外,本文还提出了一种简化的最大似然(Simpli-fled ML,SML)检测算法,通过将每组中的二维ML检测器的搜索空间从二维降至一维,进一步降低了计算复杂度,并证明其与ML算法具有一致的性能.仿真表明,在误符号率为10~(-3)时GML算法相比OSIC算法有约7dB的性能提升.经分析知.GML算法复杂度与ML-OSIC算法相比在高阶调制方式下有着显著的降低,易于硬件实现.     

Euclidean Geometry LDPC-VBLAST System Design and Performance Evaluation

Among popular multi-transmit and multi-receive antennas techniques, the VBLAST (Vertical Bell Laboratories Layered Space-Time) architecture has been shown to be a good solution for wireless communications applications that require the transmission of data at high rates. Recently, the application of efficient error correction coding schemes such as low density parity-check (LDPC) codes to systems with multi-transmit and multi-receive antennas has shown to significantly improve bit error rate performance. Although irregular LDPC codes with non-structure are quite popular due to the ease of constructing the parity check matrices and their very good error rate performance, the complexity of the encoder is high. Simple implementation of both encoder and decoder can be an asset in wireless communications applications. In this paper, we study the application of Euclidean geometry LDPC codes to the VBLAST system. We assess system performance using different code parameters and different numbers of antennas via Monte-Carlo simulation and show that the combination of Euclidean geometry LDPC codes and VBLAST can significantly improve bit error rate performance. We also show that interleaving data is necessary to improve performance of LDPC codes when a higher number of antennas is, used in order to mitigate the effect of error propagation. The simplicity of the implementation of both encoder and decoder makes Euclidean geometry LDPC codes with VBLAST system attractive and suitable for practical applications.     

广义空间调制系统的正则化OMP检测算法

在广义空间调制（GSM）系统中,最大似然（ML）检测可以取得最优的检测性能,然而其计算复杂度随激活天线数的增加急剧增长。针对这一问题,提出了一种基于稀疏重构理论的低复杂度检测算法——正则化正交匹配追踪（ROMP）算法。该算法首先根据信道矩阵和当前残差的内积选取多个候选激活天线索引,接着对候选天线索引按正则化标准进行可靠性验证,剔除错误索引,缩小信号的搜索空间,最后通过求解最小二乘问题估计信号。仿真结果表明,与经典的正交匹配追踪（OMP）算法相比,所提算法以少许复杂度的增加为代价极大提升了检测性能,能够在检测性能与复杂度之间取得更好的折中。     

准正交空时编码的MMSE检测

多天线系统中发射端采用准正交空时编码(QOSTC)时,与正交空时编码(OSTC)相比,虽然前者可达到全速率传输,但接收端须采用比较复杂的最大似然(ML)检测.本文提出QOSTC的MMSE检测方法,不需要作矩阵求逆运算,因而比BLAST系统的MMSE检测简单,仿真结果表明该检测方法性能及复杂度介于ZF检测和ML检测之间.