基于GA-MP的低复杂度OTFS检测算法

针对正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space, OTFS)通信系统信号检测复杂度高的问题,提出一种改进的高斯近似消息传递(Gaussian Approximate Message Passing, GA-MP)检测算法。依据最大后验概率检测准则,对发送信号及隐变量进行逐符号高斯近似,基于置信传播算法与联合因子图进行消息传递,用边缘后验概率替代GA-MP中的外部信息以减少运算量,结合阻尼因子提升收敛速度,同时引入概率阈值减少后续更新的节点数,从而使运算复杂度得到有效降低。实验结果表明,改进后的GA-MP算法在保证误码率性能的前提下具有更低的复杂度。     

基于变换域的迭代MPD算法

相较于传统正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)技术，滤波OFDM(Filtered OFDM, F-OFDM)技术具有子载波带宽灵活可变和抑制频谱带外泄露等优点，是面向未来无线通信系统的候选波形之一.但是在高动态通信场景下，时变信道中存在的多普勒频偏现象却依然会严重损害F-OFDM系统的性能.针对该问题，提出一种基于变换域的迭代消息传递检测(Message Passing Detection, MPD)算法.MPD算法基于稀疏因子图，通过在收发节点间进行迭代式的消息传递和状态更新，最终实现对多普勒频偏的抑制.此外，通过对检测过程中的干扰进行高斯等效，能够一定程度上降低迭代MPD检测算法的复杂度.进一步的，所提算法基于变换域的设计思路，能够充分利用时变多径信道在变换域的增强型稀疏性，以此有效减少MPD算法中收发节点间的连接支路数，进而降低检测算法的计算复杂度.基于F-OFDM系统的仿真结果表明，相较于传统的时频域MPD算法，所提基于变换域的迭代MPD算法在系统误码率和计算复杂度上均有更为优异的性能表现.     

基于部分码字译码的MPA检测算法

稀疏码多址接入技术(SCMA)是一种新型非正交多址接入技术。针对SCMA中消息传递算法进行多用户检测复杂度较高的问题,提出基于部分码字球形译码多用户检测算法(PCSD-MPA)。该算法通过设置球型半径减少参与迭代的用户码字,并根据SCMA的非正交特性引入信道质量这一新的判决机制,从而进一步降低MPA算法的计算复杂度。同时采用部分码字初始概率均等分配策略,有效提升了算法的收敛速率。仿真结果表明,在球形半径设定合理的条件下,PCSD-MPA在几乎不改变系统误比特率性能的情况下降低了MPA的复杂度,且该算法的计算复杂度随着SNR的增大明显降低。     

面向天基物联的SCMA低复杂度译码算法

在天基物联场景中，当卫星星历和位置信息都较为准确时，即地面的各个用户可以同步接入到系统接收端。由此天基物联接入系统主要面临译码算法计算复杂度过高的问题。针对上述问题，基于部分边缘化以及球形译码策略，提出一种基于球形译码策略的部分边缘化消息传递算法。首先主要通过球形译码策略减少算法迭代中的冗余码字星座点，然后利用码字概率排序和设定动态阈值等方法，在每次算法迭代过程中选择出一个码字概率收敛性能最好的用户，并在之后的迭代中停止更新该用户信息，从而在每次迭代过程中降低了参与迭代更新的用户节点数和码字星座点数。仿真结果表明，该算法相比于现有的消息传递算法，计算复杂度得到显著降低的同时算法误码率性能以及收敛性能几乎不受影响。     

基于变量节点门限的SCMA多用户检测算法

稀疏码分多址接入(Sparse Code Multiple Access,SCMA)采用消息传递算法(Message Passing Algorithm,MPA)来译码,原始的MPA算法复杂度较高,为了降低多用户检测算法复杂度,提出了一种变量节点门限的SCMA多用户检测算法。在每次消息更新后,对用户的变量节点可信度进行判断,当某一用户的所有变量节点传输码字可信度最大的位置均相同,且所有变量节点满足预设门限时,将该用户提前译码,已译码用户在以后的迭代中不再继续更新,从而降低算法的复杂度。仿真结果表明,提出算法在收敛速度和BER性能方面明显优于门限MPA算法,和原始MPA算法相比,该算法在保证BER性能的同时极大地降低了算法的复杂度。     

基于串行策略的SCMA多用户检测算法

稀疏码多址接入(SCMA)作为一个前景广阔的5 G无线空口技术,能够满足海量连接的需求。针对现有SCMA通信系统都是基于并行策略的消息传递算法(MPA)进行多用户检测,存在信息收敛速度不理想的问题,该文提出一种串行策略的多用户检测算法。该算法以资源节点为序,按串行方式依次进行消息更新与传递,保证更新的消息能够立即进入当前迭代过程,改善了消息传递的收敛速度,相比并行策略的多用户检测算法,降低了算法复杂度;同时,充分利用消息间相互关联的特点,融合消息传递步骤,降低了存储器的要求。理论与仿真结果表明,该算法在误比特率(BER)性能与算法复杂度之间可以达到较理想的平衡。     

NOMA系统基于改进的近似消息传递算法的联合信道估计与多用户检测

针对免调度非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)系统,多用户传输场景的上行信道估计(Channel Estimation,CE)与活动用户检测(Active User Detection,AUD)问题可被建模为压缩感知重建问题。本文提出了一种改进的近似消息传递(Approximate Message Passing,AMP)算法——阈值自适应-加约束重加权-近似消息传递(Threshold Adaptive Constrained Reweighted Approximate Message Passing,TA-CR-AMP)算法来联合解决CE和AUD问题。该算法在合适的迭代终止准则下,对AMP算法加入更新稀疏信号稀疏结构的操作,在此基础上对算法引入加约束的重加权,并令阈值自适应变化。仿真结果表明,与AMP算法相比,本文提出的算法以较低的复杂度获得了更加优越的信道估计和活跃用户检测性能。另外,本算法获得了与更加复杂的期望最大-贝叶斯AMP(Expectation Maximization Bayesian Approximate Message Passing, EM-B-AMP)算法相近的性能。      

基于高斯树近似的大规模MIMO检测算法

大规模MIMO系统中,基站端复杂的接收信号将导致信号检测困难等问题。该文提出一种基于截断诺依曼级数近似求逆高斯树的低复杂度消息传递算法,该算法在高斯树近似消息传递的过程中利用诺依曼级数近似求解协方差矩阵和最小均方误差估计以降低计算复杂度。仿真结果表明,该文算法在检测性能满足系统需求的同时,也有较低的计算复杂度。     

基于近似信息传递算法的大规模MIMO信号检测

大规模多输入多输出(MIMO)技术通过增加天线的数目可以有效降低发送功率,提高能量效率,被认为是5G移动通信的一项关键技术。随着天线数目的大幅增加,信号检测的复杂度随之增加。分析了大规模MIMO 信号检测的研究现状,提出了近似信息传递(AMP)算法,并比较了 AMP 算法、Richarson 算法以及Neumann级数迭代近似算法的复杂度。仿真结果表明,该算法使用较少的迭代次数即可达到和MMSE近似的系统差错性能。     

基于矢量消息传递的迭代均衡

在迭代均衡中,通过计算后验概率密度求解输入信息可以被视为一个广义线性回归问题。为解决此问题,采用了一种名为广义矢量消息传递的新算法。该算法与之前的广义消息传递算法相比,可以适用于包含任意分布的输出。使用该算法的检测器中,包含一个内部软均衡器和软分块交织器,原理与软均衡器和软译码器的消息传递类似,其按照迭代算法逐块交换外信息,从而改善均衡器的性能。通过对该算法的性能分析,提出增加半自适应的阻尼系数来保证内部软均衡器和交织器的独立性。对改进后的算法进行性能分析,结果表明其计算复杂度和低信噪比条件下性能均优于逐符号的迭代均衡以及广义消息传递算法的迭代均衡。     

Minimum probability of error-based methods for adaptive multiuser detection in multipath DS-CDMA channels

Direct-sequence code-division multiple-access (DS-CDMA) is a popular multiple-access technology for wireless communications. However, its performance is limited by multiple-access interference and multipath distortion. Multiuser detection and space-time processing are two signal processing techniques employed to improve the performance of DS-CDMA. Two minimum probability of error-based space-time multiuser detection algorithms are proposed in this paper. The first algorithm, minimum joint probability of error (MJPOE), aims to minimize the joint probability of error for all users. The second algorithm, minimum conditional probability of error (MCPOE), minimizes the probability of error of each user conditioned on the transmitted bit vector, for each user individually. In both the algorithms, the optimal filter weights are computed adaptively using a gradient descent approach. The MJPOE algorithm is blind and offers a bit-error-rate (BER) performance better than the nonadaptive minimum mean squared error (MMSE) algorithm, at the cost of higher computational complexity. An approach for reducing the computational overheads of MJPOE using Gram-Schmidt orthogonalization is suggested. The BER performance of the MCPOE algorithm is slightly inferior to MMSE, however, it has a computational complexity linear in the number of users. Both blind and training-based implementations for MCPOE are proposed. Both MJPOE and MCPOE have a convergence rate much faster than earlier known adaptive implementations of the MMSE detector, viz. least mean square and recursive least squares. Simulation results are presented for synchronous single path channels as well as asynchronous multipath channels, with multiple antennas employed at the receiver.     

动态选择消息更新的SCMA多用户检测算法

稀疏码多址接入（SCMA）是上行链路（UP）无线空口技术之一,消息传递算法（MPA）是SCMA多用户检测的主要方法。MPA算法迭代更新所有码字消息,所有消息概率收敛后迭代结束。因此,MPA算法复杂度较高。针对这一问题,本文利用各消息概率收敛速度不同的特点,提出了一种动态选择消息更新的SCMA多用户检测算法。在每次迭代中找出收敛最快的码字消息,由于这些消息已接近收敛值,剩余迭代将不再更新这些消息,从而减少了复杂度。从仿真结果看,选择合适的比重因子,本文算法误比特率（BER）性能与MPA算法基本相同,算法复杂度明显降低。      

基于串并结合策略的SCMA多用户检测

稀疏码分多址接入（SCMA）是促进第五代移动通信系统发展的重要无线空口技术支撑,能够满足海量连接的需求。针对上行SCMA通信系统接收端使用的基于串行消息传递算法（MPA）的多用户检测迭代运行时间长,导致系统时延的问题,提出一种串并结合SCMA多用户检测算法,充分融合了串并行消息传递特点。仿真结果表明,相比串行MPA多用户检测算法,所提算法可降低系统的复杂度,且每轮迭代运行时间减少,从而减小了时延,实现了误比特率性能与系统时延、系统复杂度之间理想的平衡。     

基于子空间跟踪算法的盲多用户检测技术研究

本文提出一种基于压缩投影逼近子空间跟踪(PASTd)算法与Kalman滤波算法相结合的盲自适应多用户检测算法.基于本算法,仅使用期望用户的特征波形和定时信息,多用户检测器可以盲获得.仿真实验表明,在多径非频率选择性衰落信道和用户数目变化的动态环境中,本文提出的盲多用户检测算法虽然在计算量上较LMS算法略为提高,但其收敛性能却优于后者,与RLS算法和Kalman滤波算法相比,本文提出的算法具有更低的计算复杂度和更优的收敛性能.     

基于模型驱动辅助MPA的SCMA多用户检测算法

稀疏码分多址接入(Sparse Code Multiple Access,SCMA)作为有应用前景的空口技术,在高吞吐量以及大规模连接中极具优势。针对SCMA通信系统中接收端消息传递算法(Message Passing Algorithm,MPA)计算复杂度较高的问题,提出了基于模型驱动辅助MPA法(Model driven Assisted MPA,MD MPA)的SCMA多用户检测算法。MD MPA在MPA算法迭代过程中节点更新后的信息矩阵和输出的概率矩阵之后添加权重参数,并通过神经网络训练更新参数。经训练所得权重参数可加快算法收敛速度,降低误码率,获得更佳的译码效果。仿真结果表明,MD MPA相较于MPA算法,误码率降低了20%,复杂度降低了33%。     

基于负熵准则的FastICA盲多用户检测的研究

该文给出了一种基于负熵准则的FastICA盲多用户检测方法。修改了FastICA算法中的非2次函数,引入4次幂函数,把基于负熵的非高斯性测度转化为信号峰度的形式,这样降低了计算量。同时,算法充分考虑了各个用户信号的统计独立性,在下行链路干扰用户的扩频码未知情况下,把目标用户的扩频码作为训练序列,并用于初始化FastICA算法的分离向量,使用随机梯度法进行优化计算,能够获得优异的符号估计性能。对算法的计算复杂度的分析可以看出,计算量随着接收数据长度和用户数的增加而增加。通过与传统匹配滤波器,MMSE检测算法比较,表明在同步CDMA信道中,MAI较低时算法检测性能与MMSE检测器的性能接近,随着MAI增加,算法的性能明显优于MMSE算法。     

Low complexity soft-input soft-output block decision feedback equalization

A low complexity soft-input soft-output (SISO) block decision feedback equalizer (BDFE) is presented for turbo equalization. The proposed method employs a sub-optimum sequence-based detection, where the soft-output of the equalizer is calculated by evaluating an approximation of the sequence-based a posteriori probability (APP) of the data symbol. The sequence-based APP approximation is enabled by the adoption of both soft a priori information and soft decision feedback, and it leads to better performance and faster convergence compared to symbol-based detection methods as used by most other low complexity equalizers. The performance and convergence property of the proposed algorithm is analyzed by using extrinsic information transfer (EXIT) chart. Both analytical and simulation results show that the new equalizer can achieve a performance similar to that of trellis-based equalization algorithms, with a complexity similar to linear SISO minimum mean square error equalizers.