一种改进的排序QR分解MIMO检测算法

提出了改进的排序QR分解MIMO检测算法,并对其性能进行了分析．该算法针对系统采用排序QR分解检测算法时误码率较高的不足,对信道矩阵按列进行正交变换,避免了求信道矩阵的上三角矩阵,并且仅对信道矩阵按列2—范数模值由小到大进行1次排序．在检测过程中,采用了并行处理的思想,将部分判决信号进行反馈,同时消除接收信号中的干扰,使系统检测性能得到了明显改善．在多散射物的无线通信环境下进行了仿真实验,结果表明,与传统的SQRD算法相比,所提算法在计算复杂度略微下降的情况下,检测性能得到提升．     

MC-CDMA系统中基于QR分解的多址干扰消除算法

多址干扰是导致MC-CDMA系统误码性能下降的重要因素。为了消除多址干扰,提出基于接收信号功率排序和QR分解的多址干扰消除算法（Power-based MMSE Sorted QR Decomposition,P-based MMSE-SQRD）对MC-CDMA系统的上行链路进行检测。仿真结果显示,与传统的串行干扰消除算法相比,P-based MMSE-SQRD的误码性能有明显的提高,而且其复杂度也相对较低。     

MIMO-OFDM系统中基于QR分解的新型迭代检测算法

结合QR分解的迭代检测算法与连续干扰消除思想提出了一种新型的QR迭代检测算法。该算法充分利用最后检测层分集增益最高、性能最优的特点,在每一次QR分解之后,仅保留最后检测层的判决,在接收信号中消除已判决信号的干扰,并将信道矩阵中已判决信号的列删除,降低信道矩阵列的维数后,进行下一次QR分解,直到所有层的信号都检测出来。分析表明,新型QR迭代检测算法复杂度大约为连续干扰消除算法的1/8,约为传统迭代检测算法的1/2。仿真试验表明,对称系统中新型QR迭代检测算法性能与传统迭代检测算法基本保持一致,都要优于连续干扰消除算法。     

一种高效的QMC检测算法

基于垂直分层空时码的MIMO-OFDM系统提出一种高效的QMC检测算法,该算法对信道矩阵进行一次排序QR分解,对最先检测的信号层采用ML-OSIC算法,用M算法检测中间的信号层,逐层增加保留值M以提高算法有效性,利用串行干扰消除检测余下的信号层。与QRD-M算法相比,QMC检测算法能降低计算复杂度。仿真结果表明,该算法以更低的计算复杂度获得更接近最大似然检测的性能,取得性能与复杂度之间的折中更理想。     

排序QR分解MIMO检测器在FPGA中的实现

对于MIMO系统而言,其复杂度主要集中在检测上。在分析现有MIMO检测算法的基础上,给出了一种新的基于Givens旋转的排序QR分解检测器的实现方法。该方法通过将复数域的矩阵进行对称变换,转化到实数域进行QR分解,大大降低了运算量。依据上述方法,给出了硬件实现流程和模块结构图。软件仿真和硬件实现结果表明该检测方法在保证检测性能的基础上,大大降低了其硬件实现的复杂度,节省了FPGA中宝贵的乘法器资源和逻辑资源,保证了后续MIMO原理样机的研制。     

MIMO-MC-CDMA系统分层空时非线性预编码

针对垂直分层空时方案（VBLAST）传统检测存在误层传输效应及复杂度高的问题,提出了一种多用户MIMO-MC-CDMA下行链路系统中基于QR分解的VBLAST非线性模代数预编码算法,该算法首先采用QR分解获得预编码矩阵,然后在发射端MC-CDMA子载波信道间进行非线性模代数THP预编码,可以有效地消除分层空时码的误层传输效应。在接收端采用迫零与最小均方误差准则,降低了下行接收机的复杂度。仿真结果表明,提出的算法比传统检测算法有效改善了系统的误码性能。     

MIMO-OFDM系统中改进的QRD-M检测算法

在MIMO-OFDM系统的信号检测中传统的QRD-M算法以较低的复杂度逼近了ML检测的性能,具有很好的应用前景。但是该算法M值必须足够大且计算复杂度较高。针对此缺点,在QRD-M算法的基础上,首先对QR分解采用改进的修正GramSchmidt正交化算法,使得接收端能够最先检测信噪比较大的层,从而减少错过ML解的可能性;其次在树搜索过程中与DFE(Decision Feedback Equalization)算法相结合,引入新的参数T。改进算法的前T层用M分支搜索算法检测,剩余的其他层用DFE算法检测。这种方法降低了传统算法复杂度,同时增加了接收端检测的灵活性。仿真结果显示,改进的算法以更低的复杂度获得更接近最大似然检测的性能。     

MIMO信号检测中的可靠性约束算法研究

为在较低复杂度的情况下提升误码率的检测性能,提出一种基于QR分解的低复杂度的可靠性约束算法。采用阴影面积约束方法判断软估计的可靠性,同时引入星座点作为候选点,从多个候选点中选出最优候选点进行反馈。仿真结果表明,与常规的QR分解算法相比,该算法只需增加较小的算法复杂度即可明显改善系统存在的干扰,并且在判决回馈中减少错误传播。同时,可以通过约束阈值的大小和候选点数量控制运算复杂度并改善算法的误码率检测性能。     

VBLAST-OFDM系统中改进的QR分解检测算法

基于VBLAST-OFDM系统中传统QR分解算法,将最大似然和并行干扰消除的思想引入QR分解算法中,提出了对QR分解算法的改进方法,克服了传统QR分解算法检测性能差的缺点,运用QR分解从最后两层信号开始,等效为2收2发的MIMO系统。用最优算法检测判决后,回代到原QR分解算法检测余下层信号;或者依次并行消除已判决信号的影响,再进行下个等效MIMO系统的判决,直至所有信号检测完毕。仿真结果表明,本文改进的QR分解检测算法比传统的QR算法和迫零算法在误码性能上得到改善。     

基于Householder变换的改进并行MIMO检测算法

针对按序QR分解(SQRD)检测算法在多径瑞利慢衰落信道中检测误码率较高的不足,提出了基于Householder变换的改进并行MIM0检测算法(HIP).该算法对信道矩阵按列进行Householder正交变换,避免了求上三角矩阵的运算并且仅对信道矩阵进行1次排序.在判决信号过程中,采用部分判决信号反馈和接收信号干扰消除并行处理的检测算法,使系统检测性能得到了明显改善.在多散射物的无线通信环境下进行仿真实验,结果表明与传统的SQRD算法相比,所提算法在计算复杂度下降的情况下误码率显著下降.     

空间调制系统下改进的QRD-M检测算法

空间调制（SM）系统中性能最优的最大似然（ML）检测算法复杂度很高,用基于信道矩阵QR分解的M算法（QRD-M）可以降低复杂度,但传统QRD-M算法检测时,每层都保留固定的M个节点,仍会造成额外的计算量。针对传统QRD-M算法中存在的问题,提出一种低复杂度的动态M值QRD-M检测算法——LC-QRD-dM。LC-QRD-dM算法利用设计的阈值与累积分支度量值进行比较,每层自适应地选择不超过M的保留节点数,相对于传统QRD-M算法以牺牲少量性能为代价大大降低了复杂度。接着又针对该改进算法在信道衰落较深时会产生较大误码率的问题,进一步提出一种基于信道状态的动态M值QRD-M检测算法——CS-QRD-dM。CS-QRD-dM利用LC-QRD-dM的原理,在低信噪比（SNR）时,每层根据阈值选择不小于M的保留节点数;在高信噪比时,每层则选择不超过M的保留节点数。理论分析和仿真结果表明：相比传统QRD-M,CS-QRD-dM在低信噪比时有约1.3 dB的信噪比增益（误码率为10^-2）,以增加少量复杂度为代价,显著地改善了检测性能;在高信噪比时,其检测性能及复杂度与LC-QRD-dM相同。     

LTE系统中基于传输分集的QR接收机设计

LTE系统有传输分集和空间复用两种传输模式.在传输分集模式下,传统的最大比合并算法在进行信号检测时,误比特率较高.为此设计了应用于传输分集模式下的QR接收机,并对信号检测模块进行详细描述.由于在信号检测时以软信息的方式进行处理,避免了信息的损失.仿真结果表明,该QR接收机能够较大地降低误比特率,提升性能.     

双门限三级联合频谱感知算法——基于能量检测和高阶循环谱检测

认知无线电中,快速有效的频谱感知是一项关键技术。传统的能量检测算法不能抵抗低信噪比的影响,高阶循环谱检测又有着较高的算法复杂度。将二者进行结合,提出一种双门限三级联合频谱感知算法,有效提高了系统的检测性能并降低了算法复杂度。对传统的能量检测算法进行了仿真,并对检测概率的影响因素进行了分析和仿真;对高阶循环谱检测算法进行了理论分析,并对三级联合感知算法的性能进行了详细分析。最终得出结论,三级联合感知算法不但大大提高了认知用户的检测性能,而且并没有增加过多的运算量,因此是一种高效、快速的频谱感知算法。     

MIMO系统中格点减少检测算法研究*

在实际通信系统中,较差的信道环境会给接收端的信号检测带来较大难度,本文给出了一种结合格点减少的MMSE－SIC检测算法,通过在格点减少的基础上引入最小圴方误差（MMSE）准则以及连续干扰抵消（SIC）的思想,能够仅以多项式的复杂度接近最优检测算法（最大似然,ML）的性能,并且可以通过采用QR分解进一步降低格点减少算法的复杂度。仿真结果表明,在未编码系统中采用基于格点减少的MMSE－SIC算法能够显著提高MIMO系统的误码性能。     

正交空时分组码系统的一种新的盲信道估计算法

基于QR分解的信道盲估计方法是一种性能优良的新算法。将该算法推广到正交空时分组码的信道估计中,结合正交空时分组码的特性提出了一种新的信道盲估计算法。与经典的信道盲估计算法相比,新算法的计算量大为降低。同时,Monte Carlo仿真表明,当信噪比较低时,该算法比子空间法具有更好的性能。     

TD-LTE系统中软输出球形译码检测算法研究

在MIMO-OFDM系统中,基于软判决的检测算法其性能要明显优于基于硬判决的检测算法。传统的基于软判决的检测算法由于其很高的复杂度,从而对实现提出了很大的挑战。鉴于此,通过对软输出球形译码检测算法的研究,引入了一种快速有效的单树搜索球形译码检测算法。该算法极大地降低了MIMO软检测的复杂度,已应用于TD-LTE无线综合测试仪表的开发中。     

基于对角加载奇异值分解的波束形成算法

在自适应波束形成算法中,QR分解具有很好的数值特征和固有的高度并行性。但当采样数较少,采样协方差矩阵估计值的噪声特征值分散会导致波束形成算法的性能下降问题,QR算法的性能就会下降。针对此缺陷,提出了对角加载奇异值(DSVD)分解的算法,该算法先对采样数据所构成的矩阵进行重构、分解、再重构、再分解,最后实现对角加载。通过仿真结果可以看到,DSVD算法不仅避免了对阵列协方差矩阵的估计和求逆,而且减少了估计运算量和估计误差,在复杂度与性能之间进行折衷。