基于切比雪夫-迹迭代的大规模MIMO系统软输出信号检测

在多用户大规模多输入多输出(MIMO)系统信号检测算法中,最小均方误差(MMSE)算法可取得近似最优性能,但MMSE算法中高维矩阵求逆的复杂度过高,导致在实际应用中难以快速有效地实现.同时,对于高阶正交幅度调制(HQAM),如果符号向比特的解映射采用硬判决,将会导致后续信道译码的性能明显下降.因此,该文针对采用格雷编码...     

大规模MIMO系统混合线性迭代信号检测算法

针对大规模多输入多输出(MIMO)系统中线性最小均方误差(MMSE)信号检测算法复杂的高维矩阵求逆难以用于实际工程的问题,文章基于矩阵分块思想并结合Neumann级数展开算法,提出了一种低复杂度的混合迭代算法.利用MMSE算法中加权矩阵逆矩阵的Neumann级数二阶展开作为其分块矩阵求逆的迭代初始值,可以有效提高算法收...     

基于Kaczmarz迭代的大规模MIMO系统低复杂度软输出信号检测

大规模MIMO系统上行链路中,最小均方误差（MMSE）算法能获得接近最优的线性检测性能,但是涉及复杂度较高的矩阵求逆运算.本文基于Kaczmarz迭代提出一种低复杂度软输出信号检测算法,在算法实现中避免了矩阵求逆运算,将实现复杂度由O（K³）降为O（K²）.同时,引入了最优松弛参数进一步加快算法收敛,最后给出了两种用于信道译码的LLR的近似计算方法.仿真结果表明：所提出的Kaczmarz迭代软输出信号检测算法经过两到三次简单的迭代即可较快地收敛,并达到接近MMSE检测算法的误码率性能的水平,其性能与复杂度均优于基于矩阵近似求逆的一类检测算法.     

低精度ADC下大规模多输入多输出系统基于三对角迭代法的软输出信号检测

受硬件成本制约,大规模多输入多输出（massive Multiple Input Multiple Output, mMIMO）基站通常配置低精度模数转换器（Analog-to-Digital Converter, ADC）。低精度ADC下,如果多用户mMIMO系统采用最小均方误差（Minimum Mean Square Error, MMSE）检测,将导致过高复杂度。为此,本文基于三对角迭代法（Tridiagonal Iterative Method, TDIM）,结合分块矩阵求逆的初始值确定,提出一种低复杂度的MMSE软输出信号检测算法。数值仿真表明:基于TDIM的软输出信号检测算法经4次迭代即可达到收敛,同时,数值结果验证了ADC量化比特为4时,该算法可取得接近全精度ADC的性能,为低精度ADC下mMIMO系统的上行链路信号检测实现提供了切实可行的方案。      

基于后验概率估计的软输出MMSE MIMO排序串行干扰抵消检测算法

该文研究了信道编码无线MIMO通信系统中的软输出MMSE排序串行干扰抵消检测算法。利用MMSE滤波器输出的高斯近似表示,提出了基于后验概率估计的判决误差传播抑制算法,以提高检测算法输出的编码比特对数似然比的可靠性;利用检测器的矩阵结构和矩阵求逆引理,进一步提出了降低复杂度的实现方法。仿真结果表明:提出的检测算法优于现有算法,当BER为10-4,在所给的仿真条件下有1～3dB的性能增益。     

低复杂度大规模MIMO信号检测算法研究

原有的信号检测算法ZF(迫零)和MMSE(最小均方误差)不可避免地要对矩阵求逆,但是大规模MIMO中天线数量可能是上百根,复杂度随着天线数量呈指数增加,所以在大规模MIMO系统中直接对矩阵求逆任何机器都无法承担的。因此在不损失性能的前提下,提出一种通过迭代计算对矩阵近似求逆的方法来取代传统的矩阵精确求逆,从而起到算法复杂度降低的效果。     

MMSE信道估计下的软输出MMSE MIMO检测算法

信道编码的MIMO无线通信系统中,MIMO信号检测器需要输出编码比特的对数似然比,以获得更好的误码率性能.现有的软输出MMSE MIMO检测算法基于理想信道估计得到,在实际信道估计下会导致性能损失.本文针对MMSEMIMO信道估计,基于MMSE信道估计的统计特性,推导了考虑信道估计误差影响的新的软输出MMSE MIMO检测算法.仿真结果表明,相对于现有的软输出MMSE MIMO检测算法,所提出的算法可以显著降低由于信道估计误差导致的残留误码平层,而增加的计算复杂度可以忽略不计;同时,所提算法对信道估计误差方差的相对误差不敏感,具有实际应用的价值.     

用于大规模MIMO系统的改进CG检测算法

针对大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统中近似最优线性最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)算法复杂度过高问题,提出了RC-CG(Region Constellation-Conjugate Gradient)低复杂度近似最优信号检测算法。该算法首先利用共轭梯度(Conjugate Gradient,CG)迭代算法避免MMSE信号检测算法的高维度矩阵求逆,降低计算复杂度;其次引入二分查找算法对星座图进行区域分块,优化迭代初始解,使算法在保证原来检测性能的基础上加快收敛速度。仿真结果表明,该算法不仅可以达到近似MMSE算法的检测性能,而且适用于高阶调制,算法复杂度从O(K3)降低到O(K2)。     

一种新颖的低复杂度MIMO—BICM迭代接收机设计

本文提出了一种用于多入多出（MIMO）比特交织编码调制（BICM）系统的低复杂度迭代接收机方案．该方案在第一次迭代中采用线性最小均方误差（MMSE）滤波，而在随后的迭代中采用一种低复杂度MMSE结合软干扰消除（SIC）的算法来抑制残余干扰和噪声．该算法通过将软干扰消除后的残余干扰和噪声的各分量近似为不相关的随机变量，使得在MMSE滤波时不必矩阵求逆，从而大大降低了计算复杂度．仿真证实该方案可以获得和传统的基于MMSE结合SIC的方案几乎相同的性能。     

编码MIMO系统中一种低复杂度次优软检测算法

提出了一种低复杂度次优编码MIMO系统软检测算法.在编码MIMO系统的迭代译码中,信道译码需要MIMO检测输出每一比特的软信息,而软信息的计算需要巨大的计算量.本文在不同的迭代次数中分别利用球形译码的硬判决信息和编码比特先验信息得到发射向量的估计值.在这个估计值的基础上计算MIMO检测中每一比特的软信息,从而避免了常规的穷尽搜索检测算法,减少了复杂度.通过分析和仿真,本算法在有限性能损失的前提下使复杂度得到了极大减少.在相同没置下,本算法的一帧数据仿真时间不到原算法的1/20,并且对于不同的调制方式复杂度基本不变,达到了性能和复杂度的较好折中.