一种MIMO系统中改进型球形译码算法

在总结MIMO系统各种信号检测算法的基础上,提出一种基于ML并结合排序QR分解的改进型球形译码算法。对最先检测的d层星座点进行遍历,提高最先检测级的性能,剩余层的星座点采用SD算法检测。仿真表明,所提出改进算法能获得较好的ML检测性能,且复杂度相对较低。     

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.     

基于次最优排序的混合DFE分层检测算法

本文提出了一种针对V-BLAST系统的检测算法。它基于对次最优排序的信道矩阵的QR分解，对发送符号进行分层检测，下层采用MMSE—BLAST，上层采用DFE。此外，提出了一种复杂度较低的排序度量来对待检测的下层符号进行排序。经仿真与复杂度分析，该算法以更低的复杂度获得比MMSE线性检测更好的性能，且其复杂度远低于MMSE-BLAST和ML检测，是一种高性能低复杂度的检测方法。     

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。     

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。     

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。     

多天线通信系统中一种自适应分组检测算法

针对多天线通信系统,提出了一种基于信道质量的自适应分组检测算法.该算法首先对信道矩阵作修正的选主列QR分解,然后根据各检测层的后检测信噪比与预先计算并存储在系统中的分组门限相比较的结果,将待检符号矢量分为敏感符号分组和可靠符号分组.对敏感符号分组优先采用具有接近最大似然性能的球形译码算法检测,在消除了敏感符号分组影响后,对可靠符号分组采用低复杂度的逐层检测算法.由于分组门限的设置依据后检测信噪比的统计特性,而后检测信噪比与信道环境密切相关,因此,该算法能够根据信道质量自适应调整敏感符号分组中的符号数目,从而可通过选择分组门限,实现对系统检测性能和复杂度的折中考虑.计算机仿真验证了该算法的有效性.     

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。     

一种基于MIMO的改进型信号检测K-Best算法

MIMO 是一种显著降低未来塔康(TACAN)导航系统的信号检测的误码率的技术。 最大似然算法(ML)是 MIMO 无线系统的最佳硬判决检测方式,但是其会随着天线数目和调制阶数的增加,其复杂度呈指数规律增加。传统 K-Best 算法虽克服 ML 算法的缺点,降低了检测算法的计算复杂度,节约计算成本,但其 BER 性能略有下降。改进型 K-Best 算法采用最优检测快速 QR 分解、预处理技术(SE)和球型译码技术(SDA)检测手段克服传统 K-Best 算法的缺点。 仿真结果表明改进型 K-Best 算法相对于传统算法,明显提高了 BER 性能。     

基于排序QR分解的VBLAST解码算法研究

将基于信号功率排序的QR分解算法与最后检测层分集增益最大算法相结合,提出一种改进的SQRD(Sorted QR Decomposition)算法。该改进算法在串行干扰消除SQRD算法的基础上最大化了分集增益。这样既能保证每次检测时的最先检测层信号功率最大,又能得到最后检测层的最大分集增益。同时采用了串行干扰消除,使后面的信道矩阵维数不断减少,降低了检测复杂度。仿真结果表明,改进的SQRD算法在误码性能上取得了较好的表现,尤其在接收天线数较大时误码性能得到明显改善。改进的算法在复杂度和性能上得到较好的平衡,很适合VBLAST系统的信号检测。     

非正交多脉冲调制的QR分解多用户检测

针对加性高斯白噪声信道下的多用户非正交多脉冲调制系统,提出了基于QR分解的非相干判决反馈多用户检测器。该检测器通过QR分解矩阵变换,利用功率较强用户的判决信息来进行干扰抵消,可以有效消除用户间的多址干扰。而在各用户内,针对多脉冲调制技术,提出了一种线性解相关运算来进行非相干检测。同时,考虑解相关运算中矩阵求逆的复杂度比较高,进一步提出了一种软干扰抵消检测器。仿真结果表明所提的两种多用户检测算法可以有效消除非正交调制所造成的多址干扰,极大地提高功率较弱用户的性能,并且所提软干扰抵消检测器通过避免矩阵求逆降低了计算复杂度,同时检测性能没有损失。      

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QR分解的MIMO-OFDM检测算法的改进

MIMO-OFDM系统接收端信号检测算法的研究对MIMO系统性能的提高起着重要作用。设计一个复杂度低且检测性能相对较好的检测算法是MIMO技术的一个重要分支。介绍了垂直分层空时结构中的几种典型检测算法,分析了其优缺点,在基本QR分解算法的基础上提出了2种改进的QR算法。通过MATLAB仿真观察,改进的算法在保证检测性能良好的同时降低了算法复杂度。     

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。      

多小区多用户TDD MIMO下行链路干扰抑制预编码算法

针对多小区多用户TDD MIMO下行链路,提出了一种基于预编码的联合干扰抑制算法。首先,利用广义MMSE信道逆的QR分解设计预编码矩阵抑制下行链路的多用户干扰(MUI)。然后,从信号能量泄露的角度设计第二个预编码矩阵抑制小区间干扰(ICI)和残留的多用户干扰。该算法能够利用TDD MIMO信道的互易性,不需要用户端的反馈。在市区微小区组成的多用户TDD MIMO系统中的仿真结果表明,该算法能有效地提高系统容量和用户端平均信干噪比(SINR)。     

基于QR分解的V-BLAST检测算法研究

研究了V-BLAST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概率的关键.针对传统检测算法计算量大的缺点,采用基于改进的Gram-schmidt正交化的排序QR算法,该算法利用迭代运算代替矩阵求逆运算,从而有效地降低了计算量,并把该算法和MMSE-SIC算法结合进行了比...