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基于LDPC码和MIMO的无线光通信系统性能 总被引:1,自引:0,他引:1
针对大气湍流严重影响无线光通信系统性能的问题,研究了基于低密度奇偶校验(LDPC)码和多输入多输出(MIMO)无线光通信系统性能,给出了基于LDPC码的空时编码MIMO(ST MIMO)和重复编码MIMO(rep MIMO)系统的解码算法,最后在对数正态模型和K分布模型下进行了仿真分析。仿真结果表明rep MIMO系统性能优于ST MIMO和单输入单输出(SISO)系统,ST MIMO在强湍流情况下性能明显优于SISO系统,基于LDPC码的ST MIMO和rep MIMO能取得10 dB以上的编码增益,并且编码增益随着湍流强度的增大而增加,基于LDPC码和rep MIMO的无线光通信系统差错性能更加优异,可以有效提高系统抗干扰能力。 相似文献
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最近的研究表明,多输入多输出(MIMO)技术在不增加功率和带宽消耗的情况下具有大幅提高无线通信速率的潜力.在传统的MIMO系统(称为天线信道MIMO系统)中,多个接收天线的输出被直接选作多输出信号.提出了波束信道MIMO系统的结构.在波束信道MIMO系统中,多个波束的输出被选作多输出信号.基于阵列方向响应矢量,提出了窄带MIMO信道冲激响应矩阵的仿真算法.基于提出的信道冲激响应矩阵算法,给出了天线信道MIMO系统和波束信道MIMO系统容量极限的分析算法.理论分析和仿真结果都表明:波束信道能够提高信噪比(SNR),降低信道间的互相关性,因此波束信道MIMO系统比天线信道MIMO系统具有更大的容量极限. 相似文献
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为了降低系统光多输入多输出(MIMO)系统的复杂度,提高系统的性能,介绍了迫零(ZF)检测算法、最小均方误差(MMSE)检测算法、最大似然(ML)检测算法在垂直分层空时编码(V-BLAST)光MIMO空时系统中的应用。从理论上对算法性能和复杂度进行研究,然后在MATLAB建立仿真模型,对多模光纤的传输函数进行仿真,结果表明在多模光纤链路中,ZF算法性能较低;MMSE算法较ZF算法有所改进;ML算法通过比较接收符号和原发送的符号之间的相似度,从而获得原符号的最小差错概率,其性能最好。 相似文献
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单载波宽带MIMO系统广义近似消息传递Turbo频域均衡 总被引:1,自引:0,他引:1
针对编码单载波循环前缀(SC-CP)多输入多输出(MIMO)系统,该文采用消息传递算法研究软输入软输出MIMO频域均衡器(FDE)的设计问题。基于广义近似消息传递(GAMP)算法,该文提出一种新的低复杂度MIMO频域均衡方法。这种消息传递MIMO均衡方法的显著特点是既保留了SC-CP传输所产生的频域均衡的优点,同时又避免了传统MIMO FDE中逐频点MIMO矩阵求逆运算,所以具有随MIMO系统接收天线数增加而线性增长的计算复杂度。计算机仿真结果表明,与传统方案相比,该文提出的MIMO频域均衡算法具有明显的误码率(BER)性能优势。 相似文献
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针对传统的毫米波大规模多输入多输出(Multiple-Input Multi-Output, MIMO)系统存在硬件成本高和系统开销大等问题,提出一种基于人工蜂群(Artificial Bee Colony, ABC)算法的部分连接结构的数字模拟混合预编码方案。数字域部分采用经典的迫零(Zero-Force, ZF)预编码,在此基础上,推算了实现系统可达和速率最大化时,其模拟预编码矩阵应满足的条件,并进一步利用ABC算法的思想,把混合预编码矩阵设计问题等效为随机搜索寻优问题,求得最优的预编码矩阵。针对传统的ABC算法探索与开发能力未能达到很好的平衡这一缺陷,又提出一种基于交叉操作的全局ABC算法的解决方案。通过理论分析和仿真结果表明,相比传统算法,所提出的算法在系统总速率与算法收敛速度等方面的性能都有所提升。 相似文献
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针对多用户多输入多输出(MIMO)干扰网络条件下,干扰对齐算法性能受限的问题,提出一种多用户MIMO网络下基于分簇的非迭代干扰对齐算法。通过一种分层的干扰处理设计,首先在上层依据干信链路耗损比,将来自不同发送端的干扰分为簇内有效干扰和簇间无效干扰;然后在下层利用联合最大化信漏噪比(SLNR)算法与迫零(ZF)算法消除干扰,提升了算法的适用性。仿真结果表明,当用户数量较多时,所提算法与现有算法相比,在高信噪比(SNR)条件下具有更高的系统容量与更低的系统复杂度。 相似文献
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最大后验概率信道估计算法应用于多输入多输出-正交频分复用(MIMOOFDM)系统时需要大规模的矩阵求逆和乘积运算,且系统数据传输效率随发送天线数的增加明显降低.为克服这些问题,提出了一种基于奇异值分解的角域最大后验概率信道估计算法.该算法通过期望最大化把(MIMO)信道估计问题简化为一系列独立的单输入单输出(SISO)问题,并使用奇异值分解避免了大规模矩阵求逆和乘积运算;通过多个OFDM符号联合估计信道提高了系统数据传输效率及算法的估计性能.仿真实验验证了此算法的有效性. 相似文献
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球形译码是多输入多输出(MIMO)系统中一种高效的检测算法。但对于非确定性MIMO系统,已有球形译码算法不能同时获得最优解和最低搜索树。针对该问题,提出了一种高效球形译码检测算法,通过增加常量对最大似然代价函数进行等价转化,使得球形译码算法获得最优解的同时具有最低搜索树,大大降低了球形译码算法中的搜索复杂度。仿真结果表明,对于高阶正交幅度调制(M-QAM,M>4)方式,本文算法优于修正的CT(Modified Cui and Tellambura,MCT)算法,大大提高了球形译码中的搜索效率。此外,仿真结果给出了最小复杂度下的最优参数值。 相似文献
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针对天线相关性或接收环境不理想引起的信道矩阵秩损问题,提出了一种基于扩展空间的秩损MIMO检测算法,该算法采用分布式接收架构获得扩展的高维接收信号矩阵,充分利用分布式接收信号的独立性使信道矩阵达到满秩,然后通过基于信道矩阵QR分解的M分支树搜索算法检测出发送数据,为了度量所提算法性能的好坏,给出了分布式接收信号的克拉美罗界。理论分析与仿真结果表明,与现有的秩损MIMO检测算法相比,所提算法在增加少量复杂度的情况下,估计结果更加接近克拉美罗界,且在大信噪比时性能优异。 相似文献
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《Communications, IEEE Transactions on》2007,55(1):180-187
Precoding for multiple-input multiple-output (MIMO) spatial multiplexing generally requires high feedback overhead and/or high-complexity processing. Simultaneous reduction in transmitter complexity and feedback overhead is proposed by imposing a diagonal structural constraint to precoding, i.e., power allocation. Minimum bit-error rate (MBER) is employed as the optimization criterion, and an approximate MBER (AMBER) power-allocation algorithm is proposed for a variety of receivers, including zero-forcing (ZF), successive interference cancellation (SIC), and ordered SIC (OSIC). While previously proposed precoding schemes either require ZF equalization for MBER, or use a minimum mean-squared error (MMSE) criterion, we provide a unified MBER solution to power allocation for ZF, SIC, and OSIC receiver structures. Improved error-rate performance is shown both analytically and by simulation. Simulation results also indicate that SIC and OSIC with AMBER power allocation offer superior performance over previously proposed MBER precoding with ZF equalization, as well as over MMSE precoding/decoding. Performance under noisy channels and power feedback is analyzed. A modified AMBER algorithm that mitigates error propagation in interference cancellation is developed. Compared with existing precoding methods, the proposed schemes significantly reduce both transmit processing complexity and feedback overhead, and improve error-rate performance 相似文献
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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. 相似文献
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针对多输入多输出(MIMO)无线通信系统中基于球形译码算法(Sphere Decoding Algorithm,SDA)在低信噪比区域较高的复杂度,提出一种半定松弛算法和有限星座SDA相结合的信噪比自适应的SDA。通过仿真得知,所提出的算法与已有的SDA相比,在低信噪比区域有较低的算法复杂度,并且误比特性能逼近于最优的SDA。 相似文献
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A Near-Maximum-Likelihood Decoding Algorithm for MIMO Systems Based on Semi-Definite Programming 总被引:1,自引:0,他引:1
Mobasher A. Taherzadeh M. Sotirov R. Khandani A.K. 《IEEE transactions on information theory / Professional Technical Group on Information Theory》2007,53(11):3869-3886
In multiple-input multiple-output (MIMO) systems, maximum-likelihood (ML) decoding is equivalent to finding the closest lattice point in an N-dimensional complex space. In general, this problem is known to be NP-hard. In this paper, a quasi-ML algorithm based on semi-definite programming (SDP) is proposed. We introduce several SDP relaxation models for MIMO systems, with increasing complexity. We use interior-point methods for solving the models and obtain a near-ML performance with polynomial computational complexity. Lattice basis reduction is applied to further reduce the computational complexity of solving these models. The proposed relaxation models are also used for soft output decoding in MIMO systems. 相似文献
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