基于OSIC的低复杂度MIMO检测算法

该文提出一种基于OSIC的低复杂度MIMO检测算法,即以OSIC检测数据作为起始点,分别使用最大似然准则和修正的最大似然准则搜索星座子空间.仿真结果表明,新的检测算法相比较OSIC算法在增加少量计算复杂度的情况下性能有较大的改善.     

一种简单的V-BLAST迭代算法

理论和实践研究表明贝尔实验室垂直分层空时码(V-BLAST)可显著提高多天线系统的传输容量.传统的V-BLAST译码算法是排序连续干扰抵消算法(OSIC),然而由于数据层间误码传播的影响,OSIC并不能有效地提高整个系统的分集增益.利用最近提出的迭代V-BLAST译码算法,低分集增益数据层通过高分集增益数据层的判决反馈来迭代检测,整个系统的性能得到提高.但这种算法的迭代次数高,迭代的次数与MIMO系统中发射天线的数量相等.为了减少系统实现的复杂性,提出了一种新的迭代的V-BLAST译码算法.仿真结果证明在对称系统中(接收天线和发射天线数相等),新算法与传统V-BLAST译码算法相比性能有了很大提高.     

高效的V-BLAST迭代算法

理论和实践研究表明贝尔实验室垂直分层空时码(V-BLAST)可显著提高多天线系统的传输容量。传统的V-BLAST译码算法是排序连续干扰抵消算法(OSIC),然而由于数据层间误码传播的影响,OSIC并不能有效地提高整个系统的分集增益。利用最近提出的迭代V-BLAST译码算法,低分集增益数据层通过高分集增益数据层的判决反馈来迭代检测,整个系统的性能得到提高。但这种算法的迭代次数高,迭代的次数与MIMO系统中发射天线的数量相等。为了减少系统实现的复杂性,提出了一种3次迭代的V-BLAST译码算法。仿真结果证明在对称系统中(接收天线和发射天线数相等),新算法与迭代V-BLAST译码算法有几乎相同的性能,但由于其所需的迭代此数少,所以算法复杂性也小。     

一种结合ML检测的高性能V-BLAST系统

提出了一种改进的V-BLAST（Vertical Bell Labs Layered Space-Time)检测算法,接收信号向量经过信道矩阵排序与QR分解的前馈滤波后,对分层分组．每个分组内部并行进行最大似然检测,分组间使用判决反馈式干扰抵消．以QPSK调制方式为例,仿真验证了该算法在准静态平坦衰落信道中的误比特（BER）性能,与V-BLAST算法、ML-DFE（Maximum Likelihood-Decision Feedback Equalization)算法比较结果表明有较低的复杂度,能有效地提高系统性能,在10^-2的BER可获得1.6~2.8dB增益．     

STBC-MIMO系统中的空频均衡接收方案

提出了一种采用空时分组码(STBC)传输的多输入多输出(MIMO)系统的空频均衡接收方案。该方案对MIMO系统发送端天线进行分组，每组用2根发射天线发送一路独立的经过数据块级STBC编码的数据，以获得发射天线分集增益；在接收端采用单载波频域均衡和串行干扰消除(SIC)技术抵抗频率选择性MIMO- CDMA(码分多址)信道下的各种干扰。考虑了信道估计误差对系统性能的影响，并对算法复杂度进行了分析。仿真结果显示，在接收机复杂度增加不大的情况下，系统性能获得了很大提升。     

TD-HSPA+MU-MIMO调制编码方式选择

在下行多用户多输入多输出(MU-MIMO)场景下,针对时分双工增强高速分组接入系统的调制编码方式(MCS)选择不准确的问题,提出了一种综合考虑多用户干扰和信道时变特性的调制编码方式选择算法.通过调度用户前次上行传输的信道估计,对用户反馈的信道质量指示(CQI)进行调整,再进行调制编码方式选择.该算法不需增加信令开销,基站运算复杂度低.仿真结果表明,在用户间干扰比较严重时,算法系统性能增益明显.     

TD-HSPA+MU-MIMO调制编码方式选择

在下行多用户多输入多输出场景下,针对时分双工增强高速分组接入系统的调制编码方式选择不准确的问题,提出了一种综合考虑多用户干扰和信道时变特性的调制编码方式选择算法.该算法不需增加信令开销,基站运算复杂度低,在用户间干扰比较严重时,系统性能增益明显.     

MIMO空间复用系统中的一种新的低复杂度球形检测算法

针对采用高阶正交幅度调制(MQAM)的多输入多输出(MIMO)复用系统,提出一种新的基于分层调制的M IMO球形检测算法.新算法利用高阶正交幅度调制的分层特性,对高阶正交幅度调制的星座点进行区域划分,根据权重系数大的调制子层数据确定候选区域,在候选区域中采用最小距离准则进行星座点优选,再采用球形检测算法对各层优选后的星座点进行搜索,确定发送数据矢量.计算机仿真结果表明,与多状态球形检测(MSD)算法相比,新算法的误码率(BER)性能有所改善,且其复杂度大约仅是MSD的20%.     

软入软出联合迭代GPDA多用户检测方法

从近最优检测的多天线多电平正交调幅条件下的广义概率数据关联(GPDA)算法出发,把多入多出(MIMO)系统的GPDA算法与码分多址（CDMA）中的多用户联合检测相结合,得到了软入软出(SISO)的GPDA加前向信道解码（FEC）的迭代多用户检测方法. 该方法利用外部信息的传递进行干扰抵销并进行联合解码和判决. 计算机仿真验证了此算法可以以较低的复杂度获得近似最大似然单用户接收机的误比特率性能.     

基于QR分解的V-BLAST迭代检测算法

QR分解检测算法的一种运算量较低的V-BLAST检测算法,但其性能较差。第一层判决输出的性能对整体性能的影响很大。除了初次迭代外,提出的算法用前次迭代中性能最好的层作为迭代开始,进而寻求性能更好的数据层,这样经过几次迭代循环,可以做出性能很高的第一次判决输出。由于第一次判决输出性能的提高,总体性能也得到很大提高。仿真结果显示,对于4发送4接收MIMO系统,在误符号率为0.1%时提出算法的增益较排续连续干扰抵消V-BLAST检测算法高6dB.而其算法复杂度是排序连续干扰抵消的30%。     

Low Complexity Multiuser Detection Algorithm for Multi-Beam Satellite Systems

The minimum mean square error-successive interference cancellation (MMSE-SIC) multiuser detection algorithm has high complexity and long processing latency. A multiuser detection algorithm is proposed for multi-beam satellite systems in order to decrease the complexity and latency. The spot beams are grouped base on the distance between them in the proposed algorithm. Some groups are detected in parallel after a crucial group-wise interference cancellation. Furthermore, the multi-stage structure is introduced to improve the performance. Simulation results show that the proposed algorithm can achieve better performance with less complexity compared with the existing group detection algorithm. Moreover, the proposed algorithm using one stage can reduce the complexity over the fast MMSE-SIC and existing group detection algorithm by 9％ and 20.9％. The processing latency is reduced significantly compared with the MMSE-SIC.     

Beamforming assisted successive interference cancellation initial ranging algorithm for OFDMA systems

According to the effect of the frequency selectivity of multipath channel and multiuser access interference (MAI) on the initial ranging system in the orthogonal frequency division multiple access (OFDMA) network, a novel beamforming assisted successive interference cancellation initial ranging algorithm is presented by utilizing smart antennas at the base station in the next generation wireless communication systems. In the algorithm, the cell is divided into many small ranging sectors in the spatial domain by a group of beamforming vectors. The proposed algorithm is able to improve the signal-to-interference-plus-noise ratio of the desired ranging users in a given sector and suppress the MAI from other ranging sectors. In the small ranging sector, the multiuser ranging code detection and timing offset estimation are conducted by the simplified successive multiuser detection and interference cancellation (SMUD) method and the adaptive threshold. Simulation results show that the correct detection probability of the proposed algorithm is improved by 80％ than that of the SMUD algorithm, with 15 ranging users in the ranging channel when the SNR is -6dB.     

基于指纹数据库与同步参考信号灵活传输的小小区发现

针对小小区间的同频干扰与用户异频扫描的能耗问题,提出一种基于到达时间（TOA）指纹数据库与同步参考信号（PSS/SSS）灵活传输的小小区发现策略.通过减少用户大量无效异频扫描次数,以达到节能的目的.同时,网络端对小小区基站（SBSs）PSS/SSS的发送进行控制,以降低小小区间PSS/SSS的同频干扰.仿真结果表明,所提方案能有效提高小小区的检测率和用户能效.     

一种基于Kalman滤波的盲多用户检测RAKE接收机

提出了一种基于Kalman滤波的盲多用户检测RAKE接收机(RakeKAL)模型。给出的接收机具有RAKE接收机的结构，它的每条支路可视为一个利用线性限制最小方差(LCMV)准则设计的多用户线性滤波器，用于抑制多址干扰(MAI)；后接一个用于消除多径畸变(MPD)的多径结合器。利用Kalman滤波算法和自适应向量跟踪算法实现盲多用户检测和多径接收信号的最佳结合。该模型与传统多用户检测器比较具有所需参数少，不需要训练序列的优点。研究结果表明，在多径衰落信道下，接收机具有较强的抑制多址干扰和多径畸变的能力，并且能快速收敛。     

基于无人机和视觉定位的空基GNSS干扰信号检测方法

针对当前机场周边GNSS干扰影响飞机正常飞行的事件频发,而地面GNSS干扰检测方法和基于有人飞机的GNSS干扰检测方法难以快速精确地检测干扰信号和定位干扰源的问题,提出基于无人机和视觉定位的GNSS干扰信号检测方法。首先讨论结合无人机三角测向定位和无迹卡尔曼滤波来定位干扰源,然后在获得干扰源位置的基础上,给出一种融合无人机拍摄的实时图像与地理信息系统(GIS)数据以实现对干扰源外形识别的方案,并提出了基于公共网络的无人机与地面数据处理中心间的低空通信系统构架。     

HPRF雷达距离延拓检测前跟踪方法

针对高脉冲重复频率(HPRF)雷达弱小目标检测前跟踪的距离模糊问题,提出了一种基于距离延拓的检测前跟踪方法．该方法采用多重频参差工作模式,对动目标检测器(MTD)处理后的数据进行预处理,并按照不同的距离模糊数进行距离延拓．通过多重频组内直接能量积累和组间的航迹能量积累获取最大的目标能量．最后,采用航迹凝聚策略消除由动态规划算法引起的航迹团聚效应,依据虚假目标与真实目标的相关性去除由低信噪比而引起的虚假目标航迹．在未知目标初始化状态的情况下,该方法提高了对弱小目标的检测性能．仿真结果表明了该方法的有效性．     

认知超宽带通信系统中的频谱协作感知融合策略

给出了认知超宽带无线通信系统(CUWB)中的协作感知的基本流程,分析了CUWB多用户协作频谱感知的数据融合策略中的硬判决算法和软判决算法。通过分析,发现信道条件较好时,接收信噪比较大时,硬判决的可信度较高,但是当接收信噪比较小时,硬判决的误差就很明显,此时需要引入软判决。通过仿真分析了各融合策略的适用条件,从而达到改善系统的检测性能,降低干扰冲突,提高频谱利用率的目的。     

窄带干扰情况下定时序列检测性能分析

分析了多载波系统在窄带干扰情况下定时测度的统计特性,根据定时测度的概率密度
分布特性,得到了定时序列的漏警概率和虚警概率. 研究结果显示,一般情况下,信干比(S
IR)对定时估计性能影响不大,当SIR较高时（大于10?dB）,噪声是影响估计性能的关键因
素. 对于一个给定值的SIR,干扰带宽对定时测度的均值和方差几乎没有影响. 当SIR小于15
?dB时,训练序列的漏警概率受窄带干扰(NBI)影响较大,虚警概率与信噪比(SNR)和SIR无
关,且近似为零. 该结果对定时同步算法的研究和定时序列检测都具有一定的参考价值.     

强噪声干扰源下的多分量LFM信号检测方法

提出了一种盲分离联合时频谱分析的多分量线性调频信号检测方法,该方法采用先时域分离后时频分析的思想,有效抑制了传统的基于WVD类方法检测多分量线性调频信号时受交叉项困扰的问题,并且有效抑制了强噪声干扰源对传统的时频分析检测方法的影响．仿真结果表明,提出的方法与传统时频分析方法相比,对多分量线性调频信号的分离及特征提取效果...