分布式发射天线V-BLAST信号的排序干扰抵消检测

针对V-BLAST信号通过分布的发射天线进入信道,该文提出了一种由于发射天线地域上的分布性引起的各发射天线发射信号不同时到达接收天线的V-BLAST排序干扰抵消(Order Interference Cancellation, OIC)检测算法。计算机仿真显示,该算法适用于任意个数的接收天线,在较高信噪比(20dB)的条件下,性能优于直接迫零算法3dB以上。在相同信噪比条件下,分布发射天线V-BLAST的排序干扰抵消检测算法比集中发射天线V-BLAST的排序干扰抵消检测算法有着更好的性能。     

用于MIMO单载波频域均衡的块BLAST算法

单载波频域均衡(SC-FDE)是多输入多输出(MIMO)无线通信中克服多径衰落的一种重要技术。本文基于V-BLAST信号检测的原理,对MIMO-SC-FDE系统提出了以块为单位进行分层检测的块BLAST算法。在该算法中,系统按一定的准则确定对各路发送信号进行频域均衡和检测的顺序,较先检测出的信号被变换到频域作为干扰从接收信号中去除,使得对以后各路信号进行频域均衡和检测的信干噪比得以提高,从而大大改善了MIMO-SC-FDE系统的误码性能。仿真实验结果显示,块BLAST算法取得了大大优越于MIMO-SC-FDE常规检测算法的误码性能。     

干扰背景下MIMO雷达部分相关信号设计

在干扰背景下,集中式MIMO雷达可以通过设计发射波形提高系统的输出信干噪比,然而优化后的波形通常会具有较高的自相关旁瓣,降低了接收机对弱目标的检测性能。该文提出一种干扰背景下MIMO雷达部分相关信号设计方法。该方法在兼顾发射信号峰均比(PAPR)的同时,在发射天线对正交恒模波形进行加权处理,并以最大化接收机系统的输出信干噪比为准则建立目标函数,给出一种基于拟牛顿法的连续优化算法求解目标函数,获得最优加权,使得系统的输出信干噪比得到提升。仿真结果表明,该方法能够有效地抑制干扰,并可自适应地将发射信号能量辐射向目标方向,提高系统输出信干噪比。     

适用于两发射天线V-BLAST OFDM系统的排序插值QR分解算法

最近提出的插值QR分解算法有效降低了V-BLAST OFDM信号检测的复杂度。在大部分检测算法中,对信道矩阵按某策略排序后可进一步提高算法性能,但插值QR分解算法不能直接应用于这种情况。为解决这一问题,本文结合分组排序与插值QR分解的思路,通过引入不同列排序矩阵QR分解间的关系,提出一种适用于两发射天线的低复杂度排序插值QR算法。该算法可作为采用连续干扰抵消或球形译码算法的V-BLAST OFDM信号检测预处理方法。与对插值QR分解算法直接扩展的方法相比,该算法随着接收天线数的增多,复杂度节省程度更为明显,因此更适合基站接收机设计。     

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.     

MIMO广播系统中基于有限反馈的多用户选择新算法

在基于有限反馈多输入多输出(MIMO)广播系统的多用户选择研究中,目前已有的用户信噪干扰比(SINR)估计存在较大误差,这使得整个系统的性能受到制约。该文利用推导出的上下界来联合估计用户接收到的有用信号功率,得到了一种误差较小的SINR估计式,并基于该式给出了一种用户选择新算法。仿真结果表明,新的用户选择算法可以在低信噪比和高信噪比下同时达到较优性能,且复杂度较低。     

基于时频分析的多跳频信号盲检测

为了减小低信噪比下干扰和噪声对跳频信号检测的影响,提出一种基于时频分析的多跳频信号盲检测算法。针对跳频信号、定频信号、高斯白噪声具有的不同时频分布特点,该算法利用短时傅里叶变换得到的时频图构造时频对消比;理论分析得到各信号的时频对消比是不同的,因此将其作为检测统计量,实现高斯白噪声背景下跳频、定频信号的盲检测。仿真结果表明,本文算法具有抗噪声功率不确定性能;与改进型功率谱对消法相比,本文算法在低信噪比环境下,具有更高的跳频信号和定频信号检测概率。此方法也能实现存在定频信号、扫频信号和突发信号干扰的复杂电磁环境中跳频信号盲检测,当信干比为5 dB且跳频信号的检测概率达到100%时,本文算法比改进型功率谱对消法改善信噪比10 dB;在干噪比为0.05 dB时的虚警概率几乎为0。      

空间相关环境下一种稳健的V-BLAST迭代检测算法

利用Householder变换,并结合WY表示形式,该文首先提出一种修正的Householder QR分解(M-H-QRD)算法,与排序QRD(S-QRD)检测算法相比:M-H-QRD检测算法在空间相关信道环境下具有稳健的数值特性;然后以此为基础,提出了一种基于M-H-QRD的V-BLAST迭代检测算法。仿真结果表明:在空间相关信道环境下,该算法比S-QRD检测算法、M-H-QRD检测算法在性能上具有明显的改善;与标准的V-BLAST算法相比,在高信噪比范围,迭代检测算法取得了与标准的V-BLAST算法几乎同等的性能,在中低信噪比范围,迭代检测算法优于标准的V-BLAST检测算法,同时数值特性比标准的V-BLAST检测算法更为稳健。     

全双工MIMO中继系统高性能的波束成型算法

为了更好地抑制全双工多入多出技术(MIMO)中继系统的自干扰,提高信息传输速率,提出了一种新型的波束成型组合算法。该组合在源节点和目的节点采用奇异值分解的波束成型向量,而在中继站采用基于最大化信干噪比接收波束成型来抑制中继端的自干扰,以及最大化信泄噪比发射波束成型矩阵来减少中继发送端泄漏到中继接收机的信号组合波束成型算法。为了降低复杂度,随后引入了交替迭代结构来进一步优化中继接收和发送波束成型矩阵,并比较了不同组合波束成型方案的和速率性能。仿真结果表明,与现存的波束成型组合相比,当干噪比较低时,提出的组合算法能够提供更优的和速率性能。     

基于对偶理论的多点协同联合发送波束成形算法

该文针对单基站功率约束的多点协同联合发送多输入单输出干扰下行链路系统,利用拉格朗日对偶理论研究了下行链路最大化最小信干噪优化问题与虚拟上行链路最小化最大信干噪比优化问题间的对偶关系。基于对偶关系和次梯度理论,提出了一种求解虚拟上行链路最小化最大信干噪比优化问题的内外层交替迭代优化波束成形算法;同时,给出了所提算法的收敛性证明;利用实数浮点运算理论分析了所提算法的复杂度;数值仿真验证了所提算法的有效性。     

异步V-BLAST中基于功率扩展的迭代并行干扰消除

在平坦瑞利衰落信道下,异步V-BLAST系统中,现有检测算法随信噪比提高误码率性能改善缓慢。为此,该文提出一种基于预处理矩阵的迭代检测算法:在发射端,通过预处理矩阵将发射信号扩展到整个数据帧上,以获取空时分集度;在接收端,采用低复杂的迭代并行干扰消除方法,由于在迭代过程中干扰重建基于预处理矩阵,所以上次迭代的检测误差被扩展,降低了迭代过程中的误差传播。仿真验证了所提方法的有效性,在8发4收场景下,误码率为10-3时,与现有串行干扰消除方法相比,带来了约7 dB信噪比增益。     

Improved layered MIMO detection algorithm with near-optimal performance

A new layered symbol detection algorithm for multiple-input multiple-output systems is presented. In this scheme, the layers are divided into two groups and detected differently. For the layer with the smallest post-detection signal-to-noise ratio, an exhaustive search is performed over the signal constellation; for the remaining layers the conventional iterative vertical Bell laboratories layered space-time (V-BLAST) technique is utilised. The proposed algorithm also uses a different symbol detection ordering from that recommended in the original V-BLAST algorithm. Simulation results show that the error rate performance of the proposed detection algorithm approaches closely that of an optimal maximum likelihood detector with no reduction in the symbol detection throughput, while the computational complexity is less than |Q| times that of V-BLAST, where |Q| is the cardinality of signal constellation Q.     

V-BLAST系统的低复杂度改进裁剪QRD-M算法

V-BLAST系统中,信号的检测是关键环节,传统的算法难以同时保证较好的系统性能和较低的复杂度.提出一种低复杂度改进的QRD-M算法,算法基于QRD-M树搜索原理,路径扩展仅扩展候选集中的点,同时在每层更新SIC结果并用其度量作为自适应搜索半径,采用SE搜索策略在每层搜索幸存路径以避免不必要节点的访问与排序.性能和复杂度分析表明,所提算法在基本不损失性能的条件下,能有效降低V-BLAST系统的检测复杂度,更易于实现.     

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.     

基于空间交替广义最大似然的低复杂度列表检测

针对V-BLAST系统,提出了一种低复杂度的空间交替广义最大似然（SAGL）列表检测算法。该算法的子检测器由简化最大似然（SML）检测器和连续干扰抵消（SIC）检测器组成。传统SIC算法每次只能对单一符号进行检测,而所提算法则利用相邻符号进行联合滑动检测,可以获得更高的分集增益。此外,所提SAGL算法对检测结果进行迭代修正来进一步提升检测性能。分析与仿真结果表明,与传统列表检测算法相比,所提SAGL列表检测算法以少许复杂度的增加为代价显著提升了检测性能。     

慢衰落信道下的自适应MIMO检测算法

针对现有V-BLAST检测算法复杂度高的问题,本文提出了一种适用于慢衰落信道环境下的自适应MIMO检测算法。该算法首先利用基于最小均方误差准则的排序干扰抵消算法获得信号检测顺序和初始滤波器系数;利用信道之间的相关性,应用最小均方误差（LMS）算法到判决反馈均衡（DFE）结构中,完成滤波器系数的更新,从而避免了大量的矩阵求逆操作。仿真结果表明,与传统的MMSE-OSIC算法相比,本文算法在检测性能上略有下降,但具有更低的计算复杂度和更高的处理效率。      

Adaptive MIMO decision feedback equalization for receivers with time-varying channels

In an attempt to reduce the computational complexity of vertical Bell Labs layered space time (V-BLAST) processing with time-varying channels, an efficient adaptive receiver is developed based on the generalized decision feedback equalizer (GDFE) architecture. The proposed receiver updates the filter weight vectors and detection order using a recursive least squares (RLS)-based time- and order-update algorithm. The convergence of the algorithm is examined by analysis and simulation, and it is shown that the proposed adaptive technique is considerably simpler to implement than a V-BLAST processor with channel tracking, yet the performances are almost comparable.     

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。      

M-精英进化算法及其在V-BLAST系统中的应用

为解决垂直分层空时(V-BLAST)系统中的最大似然检测算法(ML)复杂度过高的问题,并针对通信系统对实时性要求较高的特点,该文提出了一种复杂度较低且性能优良的进化算法,即M-精英进化算法(MEA),来逼近ML检测算法。通过一个经典背包问题的仿真验证了MEA求解组合优化问题的有效性,实际的通信系统仿真表明,基于MEA的检测算法优于一些经典的检测算法,也优于基于标准遗传算法及克隆选择算法的检测算法,能够较好地逼近ML检测算法。