MIMO-OFDM系统中一种改进的QRM-MLD检测算法

在MIMO-OFDM无线通信系统中,常规的QRM-MLD检测算法的复杂度是固定的。为了降低算法的复杂度,基于传统的QRM-MLD的树搜索思想,提出了一种改进的算法,该算法能根据星座点之间的相对距离以及在不同信道条件下接收符号在星座图中的位置差别,在保留的M个候选值中进一步减少候选点数。仿真结果表明,该算法能保证在误码率性能损失很小的情况下大大减少检测过程的访问节点数,降低了算法的平均复杂度。     

基于MIMO OFDM系统的一种低复杂度球型译码检测算法*

在已知的多输入多输出(MIMO)及正交频分复用(OFDM)系统的信号检测算法中,球型译码检测算法的译码性能十分接近于性能最优的最大似然检测算法,并且其译码复杂度有很大的降低,但其会受到译码半径的影响。普通的球型译码检测算法,信道噪声对算法的译码半径影响较大,为了降低信道噪声对译码半径的影响度,提出了一种新型的球型译码检测算法,该算法在译码初始半径分别根据两种不同的情况作出选择。仿真结果显示,其选择的译码半径受噪声的影响极小,达到了降低译码复杂度的目的。总体而言,新型的球型译码检测算法极大地降低了译码复杂度     

基于导频的MIMO-OFDM系统信道估计算法研究

信道估计作为MIMO-OFDM的一种关键技术对系统性能有着十分重要的影响,该文分析了基于块状导频、梳状导频、矩形导频对信道估计的影响,并对LS线性插值算法进行了改进,通过计算机仿真验证了改进的LS插值算法在精度和性能上优于原有的算法。     

MIMO-OFDM系统中改进的格点减少检测算法

多输入多输出正交频分多路复用系统中,信道矩阵变化快,传统的格点减少辅助线性检测将产生大量迭代。提出一种改进的格点减少算法,该算法先对信道矩阵做排序的QR分解,得到上三角矩阵R,再对R进行LLL算法处理,处理过程中不再进行列交换运算,从而省去LLL算法中的迭代。仿真结果表明,该算法在保障误码性能的前提下,减少了计算复杂度。     

MIMO-OFDM系统空间相关性迭代信道估计算法

针对受到噪声干扰及多普勒效应等因素影响的多输入多输出（Multi-Input Multi-Output,MIMO）正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）无线系统信道估计问题,提出了一种有效的空间相关性迭代信道估计算法（SCICE）。SCICE利用同步符号与协议数据单元中的前置训练序列和中置训练序列,对信道的空间相关性进行估计,数据信息根据该信道相关性信息得到初始的信道估计值,接收端根据信道估计值进行数据符号检测,并将这些信息作为已知信息,以迭代的方式逐渐减小因空间相关性导致的信道估计误差,进而提高信道估计的准确性。与现有迭代信道估计算法的性能比较表明了提出的SCICE算法在瑞利衰落信道以及不同调制方式下具有更好的信道估计均方差与误码率性能。     

MIMO-OFDM的信道估计算法研究

关于无线通信问题,为提高容量和传输效率,提出了一种基于变步长的LMS的自适应信道估计跟踪算法,用于快时变衰落的MIMO-OFDM系统无线信道估计中.采用LMS分别跟踪信道经QR分解后的两个矩阵,迫使非上三角的元素为零,抑制了部分干扰与噪声.再通过将抽头输入向量的平方欧氏范数进行归一化,用来调整LMS自适应算法的步长,以达到有效跟踪的目的,同时避免了矩阵的求逆运算,降低了实现的复杂度.通过计算机仿真验证了改进的基于变步长的LMS自适应算法在精度和性能上优于原有的算法.     

基于比例公平的多用户MIMO-OFDM系统自适应资源分配算法*

针对传统多用户MIMO-OFDM系统中自适应资源分配算法计算复杂度较高、实时性不强、无法保证用户间公平性等问题,提出了一种低复杂度的自适应子载波、比特及功率分配算法。在子载波分配上,该算法能够在兼顾比例速率约束的前提下使系统发射功率达到最小化;在比特及功率分配上,该算法将非线性优化问题转换为线性优化问题,在保证系统性能的同时显著降低计算量。仿真结果表明,该算法具有良好的性能,能够有效降低计算量,并使系统容量在用户间分配得更加公平和合理。     

基于CAZAC序列的MIMO-OFDM定时同步算法

针对MIMO-OFDM系统定时同步中的精确度问题,提出一种基于CAZAC序列的定时同步方法。通过CAZAC序列优化帧的定时目标、准确度以及结构,使得帧和符号同步同时实现,简化定时算法。帧同步和符号同步的联合实现,降低了定时算法的计算量并能够准确定义信道的第一径,能够在时域实现整数频偏的估计,在提高同步精度的同时降低了系统的复杂度,通过仿真验证了算法在Rayleigh衰落信道中性能的明显改善。     

基于多用户MIMO-OFDM系统的动态有限反馈与量化算法

多用户MIMO-OFDM系统中的信道质量信息(CQI)反馈与量化算法是实现自适应资源分配的关键技术.本文利用概率论与随机过程的知识推导了反馈信息与用户服务质量(QoS)如误码率、传输速率和中断概率要求之间的数学关系,并以系统误码率要求为约束条件,给出使系统整体传输速率最大化的量化门限.仿真结果表明,本文提出的动态有限反馈与量化算法根据系统用户数及QoS要求动态调整反馈信息与量化门限,既可有效降低系统的反馈开销,还能显著提高系统的频谱效率,并且实时运算复杂度低,是一种实际可行的方案.     

一种非理想反馈MIMO-OFDM系统资源分配算法

针对多用户MIMO-OFDM系统资源分配问题,给出了一种基于非理想反馈的自适应子载波分配算法。由于实际系统中往往存在反馈时延和反馈误差,利用置信系数和等价方差模型来表征反馈信道状态信息的质量,以最大化系统和容量为目标,在发射总功率一定并满足误码率约束条件下,将子载波分配给信道增益最好的用户,然后对所有子载波进行注水功率分配。理论分析和仿真结果表明,该算法能够充分利用多用户的分集增益,有效地提高了系统和容量性能。     

MIMO-OFDM 系统角域LS 信道估计算法

当信道估计算法利用先验信息进行MIMO-OFDM 信道辨识时,计算复杂度将显著增加．针对这一问 题,设计一种无需先验信息且计算复杂度低的相移正交角域LS 算法．该算法的基本思想是：在保证LS 算法均方 误差（MSE）性能达到最小的前提下,根据角域内不同发送和接收天线间信道的空间独立特性,采用最有用抽头系 数（MST）技术来提高信道估计性能．仿真结果表明,所提算法具有良好的估计性能．     

降低MIMO-OFDM系统PAPR的一种改进方法

MIMO-OFDM已成为4G宽带无线通信中极具前景的备选方案,但MIMO-OFDM系统中存在一个主要缺点——高峰均比,本文基于天线旋转取反方法,提出了多天线系统PAPR降低的改进方法,充分利用增加天线提供的自由度,改善了系统性能。性能分析表明,所用方法可以获得明显的峰均比改善,并提出了两种次最优方法,降低了计算复杂度,实现更为简便。     

一种MIMO-OFDM系统空频分组码相位校正技术

对于MIMO-OFDM系统,本文指出如果直接将空频分组码SFBC与使用了跨符号插值信道估计算法和“增/扣脉冲”同步技术的OFDM方案相结合,那么由后者引入的时域循环移位操作会破坏SFBC算法对于信道假设的有效性,从而导致空频分组码译码性能下降。针对这一现象,本文提出了一种频域相位校正的方法,使得校正后的等效频域信道能重新满足空频码对于信道的要求,进而使这类MIMO-OFDM系统在工程中更具有实用价值。     

STFBC用于MIMO-OFDM性能分析

本文对具有时域和空域分集的通信方案以及同时具有时域、空域和频域分集的通信方案的性能进行了对比。在对比中采用相同的发射速率,两种方案分别为使用2个发射天线、1个接收天线的MISO系统以及使用2个发射天线、2个接收天线的MIMO系统。两种方案中均使用了OFDM技术。模拟实验给出了对应一系列固定无线应用信道模型的模拟结果。     

MIMO-OFDM系统自适应信道估计算法分析

在MIMO-OFDM系统中,信道参数估计对相干检测至关重要.现有的信道估计算法大多需要对大矩阵做求逆运算,计算复杂度高,或者需要预知信道统计信息.提出一种MIMO-OFDM系统的自适应信道估计算法,无需任何先验信道统计信息,就能够通过导频辅助和迭代的方法对时变信道状态参数进行即时跟踪与估计.仿真结果表明在MIMO-OFDM系统中,提出的基于LMS或RLS的自适应信道估计算法相比于传统的不考虑噪声的LS信道估计算法,MSE和BER等性能均有大幅提高,能够很好地抵御无线信道引起的多径效应的影响,适宜应用于MIMO-OFDM系统.     

一种性能更好的MIMO-OFDM系统MAP信道估计算法

基于期望最大化(EM)的最大后验信道估计算法(MAP)在高信噪比(SNR)下将很难获得较低的估计误差,并且,对于导频辅助的MIMO-OFDM系统,OFDM符号的数据传输效率随着发送天线的增加而明显下降.为改善这两种缺陷,引入一种等效的信号模型来改善高SNR下的估计性能;在相邻多个OFDM符号内使用相移正交导频序列和联合估计来提高系统的数据传输效率和估计性能;根据角域内信道间的独立性来减小噪声对估计的影响.通过仿真实验可知,所提算法具有更小的估计误差和更高的数据传输效率.     

一种新的球形解码初始半径确定方法

球形解码(Sphere Decoding, SD)是多输入多输出系统(MIMO)系统中一种非常高效的解码算法.它的初始搜索半径对算法的计算复杂度有很大的影响.提出一种名为 IR-ZF-OSUC的初始搜索半径确定方法.它利用了SD内嵌的QR分解结果来得到初始半径.相比其他类似方法,因半径更为接近最优值,且无需专门的处理步骤,使SD具有更低的计算复杂度.仿真表明,使用IR-ZF-OSUC来确定初始半径的SD相比基于其他策略的SD,在很宽的SNR范围内具有最低的计算复杂度.     

MIMO-OFDM系统中一种改进的最大似然信道估计算法*

对MIMO-OFDM系统中的信道估计进行研究,提出了一种对最大似然（ML）算法的改进,该算法首先采用ML算法获得初始估计值,然后联合检测进行迭代信道估计,充分利用上了接收端联合数据检测得到的数据信号信息与信道估计进行信息交互来提高估计性能,仿真结果表明,相对于传统估计方法,这种改进方法能够得到更好的均方误差和误码率性能,尤其是在导频数量较少时,此改进算法的性能提升将更明显。     

基于球形检测的MIMO均衡技术

均衡技术在提高MIMO频率选择性衰落信道传输质量的同时产生了极大的接收信号检测复杂度。以球形译码算法(SDA)为基础提出的多符号判决反馈球译码算法较好地解决了此问题。假设被检测的某个矢量信号外的其它信号已知,对接收信号表达式进行变换再运用SDA。理论分析和仿真结果表明,该方法可以用较少的计算量获得接近最大似然(ML)检测的性能。     

一种低复杂度次优自动球形译码算法

提出一种低复杂度次优自动球形译码算法。针对常规自动球形译码边界节点列表长度过大的问题,本文通过设置算法中的边界节点列表长度为固定值,使译码过程的复杂度大大减少;并通过仿真确定对应不同信噪比范围内的似费诺偏移量,补偿到对应节点的距离度量,保证系统的性能。对算法进行仿真验证,结果表明,该算法与常规自动球形译码算法相比,在性能基本不变的前提下,译码复杂度得到有效的减少,并更适宜硬件实现。