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。     

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。     

MIMO系统中局域化最大似然信号检测算法

提出了一种MIM0系统中低复杂度的局域化最大似然信号检测算法，该方法通过调整信号有效搜索域大小，在计算复杂度与系统性能之间折衷．实验结果表明：该信号检测算法明显降低了高阶QAM调制的计算复杂度，在QPSK和16QAM调制时，当系统性能接近最大似然算法时计算量仅为其很小一部分。     

多天线系统中逼近最大似然的快速检测算法

该文针对无编码的多输入多输出无线通信系统中的最大似然检测接收机在发端天线数较多、调制阶数较高时计算复杂度过高的问题,提出了一种低复杂度的球形译码算法。该算法首先利用信道信息对待检测的发送信号矢量进行分组,然后对各组内的信号矢量采用球形译码进行最大似然检测,并在组间做干扰消除。理论分析和仿真表明,该算法不仅复杂度低,而且能够逼近最大似然检测的性能。     

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。     

MIMO系统中球形译码算法的应用

MIMO系统在带来巨大容量的同时,也产生了极大的接收信号检测复杂度。球形译码算法是较好解决这一问题的有效途径之一,通过减少比较信号点的个数达到降低计算量的要求。根据MIMO系统的信号模型特点,结合相关研究的新进展,对球形译码原理和算法进行了探讨。理论分析表明,该方法可以用较少的计算量来获得最大似然检测性能,有较高的应用价值。     

高阶调制的多天线系统中的半定松弛检测算法

提出了一种半定松弛检测算法,分别从秩松弛和Lagrange双对偶规划两种途径,给出了这一检测算法的推导过程。复杂度分析和仿真结果表明,该算法能够在计算复杂度与误码性能之间取得很好的折衷。     

一种改进的V-BLAST译码算法

提出了一种改进的V-BLAST译码算法。接收机首先根据特定的准则在整个信号空间中进行搜索并得到一个子集,然后根据最大似然准则从该子集中选取合适的信号矢量作为译码结果。该算法可以取得和最大似然译码算法相近的译码性能,并且具有很低的计算复杂度。     

基于MIMO系统的球形译码算法的改进

在最大似然检测中,球形译码算法是一种有效的快速算法。提出一种基于MIMO系统的新的快速球形译码算法,它的复杂度比传统的算法要小的多。在提出的方法中,初始半径的选择并不重要。这种改进算法的译码性能和复杂度由两个参数来控制。因此,该方法存在着译码性能和复杂度的均衡。通过计算机仿真,可以看到,提出改进算法的译码性能得到了较大的提高。     

Combined simplified maximum likelihood and sphere decoding algorithm for MIMO system

In this article, a new system model for sphere decoding （SD） algorithm is introduced. For the 2 × 2 multipleinput multiple-out （MIMO） system, a simplified maximum likelihood （SML） decoding algorithm is proposed based on the new model. The SML algorithm achieves optimal maximum likelihood （ML） performance, and drastically reduces the complexity as compared to the conventional SD algorithm. The improved algorithm is presented by combining the sphere decoding algorithm based on Schnorr-Euchner strategy （SE-SD） with the SML algorithm when the number of transmit antennas exceeds 2. Compared to conventional SD, the proposed algorithm has low complexity especially at low signal to noise ratio （SNR）. It is shown by simulation that the proposed algorithm has performance very close to conventional SD.     

MIMO系统中球形译码算法的研究

针对多输入多输出（MIMO）通信系统中球形译码检测算法在较低信噪比和较高的调制阶数时复杂度仍然很高的问题,提出一种不影响检测性能同时又能大大降低其复杂度的方案。首先,对传统的球形译码算法进行研究;其次,介绍改进的球形译码算法;最后,通过仿真结果对其进行验证。     

具有未知参数的多输入多输出雷达弱目标检测

针对弱目标检测算法的特点,提出了一种新的多输入多输出(MIMO)雷达检测器。在经典线性模型的基础上,通过最大似然法对未知统计特性的噪声量进行了估计。利用所得到的估计量,分别推导了在信道完全不相关和信道任意相关条件下虚警概率和检测概率的闭合表达式,对具有未知参数的MIMO雷达在任意信道环境下的检测算法进行了分析和比较,有效地解决了具有未知统计特性的噪声的MIMO雷达目标检测问题。仿真结果证实了该方法的有效性。     

基于分组的ML-SIC的MIMO联合检测算法

在MIMO检测算法中,串行干扰抵消算法(SIC)会引起误差传递.针对这一问题提出分组检测,结合最优检测算法最大似然检测(ML)保证前面层检测出信号的准确性,减小误差传递.仿真结果表明,ML-SIC的联合检测算法能有效减少误差传递,增加系统整体性能.     

相关信道MIMO系统的白适应SD检测算法

文章提出一种适用于相关衰落信道的自适应SD检测算法,该算法能够根据信道状况和接收信号信噪比自适应地进行调整。仿真结果表明,该算法能在不明显降低SD检测性能的情况下降低算法的计算复杂度。     

Complexity study of sphere decoding in multi-antenna systems

In this article a bridge between the expected complexity and performance of sphere decoding (SD) is built. The expected complexity of SD for infinite lattices is then investigated, which naturally is the upper-bound of those for all the finite lattices if given by the same channel matrix and signal noise ratio (SNR). Such expected complexity is an important characterization of SD in multi-antenna systems, because no matter what modulation scheme is used in practice (generally it has finite constellation size) this upper-bound holds. Above bridge also leads to a new method of determining the radius for SD. The numerical results show both the real value and upper-bound of average searched number of candidates in SD for 16-QAM modulated system using the proposed sphere radius determining method. Most important of all new understandings of expected complexity of SD are given based on above mentioned theoretic analysis and numerical results.