MIMO-OFDM中基于KSDA和SQRD的联合检测算法

球形译码算法的检测性能最接近最大似然检测算法,但其计算复杂度仍然较高。为了在计算复杂度和系统性能之间取得良好折中,在研究标准球形译码的基础上,提出一种新的球形译码改进算法。新算法由快速球形译码与基于MMSE准则的SQRD算法构成。该算法在高信噪比时采用SQRD算法,低信噪比时采用KSDA算法。仿真结果表明,该算法在降低球形译码算法复杂度的同时获得了较好的系统性能。     

一种低复杂度的差分酉空时调制多符号球形译码算法

该文提出了一种瑞利衰落信道下差分酉空时调制系统中多符号差分球形译码的改进算法。该算法在执行球形译码的最大似然度量搜索时,仅对具有较小最大似然度量的部分测试符号进行搜索,从而大大减少了搜索的次数,同时提出了一种逐项进行的最大似然度量计算方法,可以尽早发现超过搜索范围的测试符号并终止计算,在避免无谓的运算负担的同时得到所需的具有较小最大似然度量的部分测试符号。仿真表明,在适中的信噪比范围内,该算法在牺牲少量系统性能的基础上降低了超过50%的运算量。     

FSO中分层空时编码的误码性能

分层空时编码(BLAST)虽然具有极高的频谱效率,能成倍提高光通信系统的信息传输速率,但BLAST系统的误码率较大,严重影响了光通信系统的可靠性。在描述了湍流信道中多输入多输出(MIMO)系统的信道模型后,针对多进制脉冲位置调制(Q-PPM)技术,推导出了采用线性译码算法时分层空时码的极大似然判决准则及其误码率公式,并比较了最大似然译码算法、线性译码算法、串行干扰消除译码算法的误码性能。最后,利用仿真实验进行了验证。结果表明:在自由空间光通信(FSO)中,串行干扰消除译码算法的误码性能更接近最大似然译码算法的性能,明显优于线性译码算法。在4×4系统中,当误比特率为2×10-2时,相对于最小均方误差(MMSE)译码算法,最大似然译码算法和MMSE-SIC译码算法的信噪比分别改善了约14.5 dB和7 dB。理论分析与实验结果相一致。     

多天线系统中逼近最大似然的快速检测算法

该文针对无编码的多输入多输出无线通信系统中的最大似然检测接收机在发端天线数较多、调制阶数较高时计算复杂度过高的问题,提出了一种低复杂度的球形译码算法。该算法首先利用信道信息对待检测的发送信号矢量进行分组,然后对各组内的信号矢量采用球形译码进行最大似然检测,并在组间做干扰消除。理论分析和仿真表明,该算法不仅复杂度低,而且能够逼近最大似然检测的性能。     

MIMO系统中球形译码算法的应用

MIMO系统在带来巨大容量的同时,也产生了极大的接收信号检测复杂度。球形译码算法是较好解决这一问题的有效途径之一,通过减少比较信号点的个数达到降低计算量的要求。根据MIMO系统的信号模型特点,结合相关研究的新进展,对球形译码原理和算法进行了探讨。理论分析表明,该方法可以用较少的计算量来获得最大似然检测性能,有较高的应用价值。     

重排序K-Best球形译码算法

为了提高无线通信系统的频谱利用率,降低最大似然接收机的复杂度。文中在基于球形译码的MIMO接收机并在保证接近最大似然接收机性能的前提下,给出了在K-Best球形译码算法的基础上对K-Best球形译码算法进行重排序的实现方法。     

一种改进的V-BLAST译码算法

提出了一种改进的V-BLAST译码算法。接收机首先根据特定的准则在整个信号空间中进行搜索并得到一个子集,然后根据最大似然准则从该子集中选取合适的信号矢量作为译码结果。该算法可以取得和最大似然译码算法相近的译码性能,并且具有很低的计算复杂度。     

一种低复杂度的MIMO预处理球形译码算法

提出了一种新的低复杂度MIMO预处理球形译码算法.球形译码算法是MIMO译码方案达到最大似然性能的低复杂度译码算法,但当信噪比较低或调制阶数较高时,该算法的复杂度仍然很大,甚至接近穷尽搜索方法的复杂度.本文利用迫零译码的初始估值作为软信息,对信道矩阵各列进行重排列,从而改变解向量中各维信号的求解顺序,因此大大减少了低信噪比或较高调制阶数的球形译码计算复杂度.仿真结果表明,当Eb/No为0～3时,16QAM调制方式下的V-BLAST译码复杂度减少了近1/3.     

低复杂度MIMO检测技术分析

为了克服多径传播对信号传输的影响,提出了多入多出(MIMO)检测的3种低复杂度算法,给出了各种算法的具体原理,特别对基于Chase原理的检测算法进行了介绍,论述了相对于最大似然算法可减低复杂的程度,研究了各种算法的误码率性能及复杂度。给出了2发2收MIMO系统和3发3收MIMO系统的仿真结果。结果表明,球形译码算法和基于Chase原理的MIMO检测算法能以比较低的复杂度,获得逼近最大似然检测算法的误码率性能。研究的检测算法为MIMO无线通信接收机的硬件实现提供了理论基础。     

空间相关信道下酉空时系统的最大似然 多符号差分检测算法

 传统的酉空时系统,通常假设信道衰落系数之间相互独立,这个条件在实际系统中却很难满足,天线之间的空间相关性造成系统性能恶化.针对该问题,本文提出了空间相关信道下酉统空时系的最大似然多符号差分检测算法.本算法只需获取每个观测窗口的第一个符号,以该符号为导频符号,其传输效率渐近为1,并且不要求系统具有反馈信道,算法中最大似然解的快速搜索可以通过球形译码来实现.计算机仿真结果表明:本算法可以在不明显增加开销的情况下,有效的提高空间相关信道下酉空时系统的误码率性能.     

短波通信多组空时编码中等效MIMO模型ZF解码

面向短波通信提出了多组空时编码( MGSTC )的一种等效多输入多输出( MIMO )模型迫零( ZF)解码算法。该算法以降低运算复杂度为目的,将原多时隙MIMO系统拆分为多个多时隙单输入多输出( SIMO)系统并分别等效为多个新的单时隙MIMO系统模型,通过各自左乘等效信道矩阵的共轭转置后进行最大比合并( MRC)以及ZF解码获得发送信号估计值,避免了球形解码( SD)中对高阶矩阵的QR分解。仿真结果表明,与虚拟MIMO模型SD解码算法相比,等效MIMO模型ZF解码算法在误码率( BER)性能1 dB损耗的情况下,运算量降低一个数量级以上。     

北斗导航信号BCH译码器中校正子辅助的列表译码算法

针对北斗卫星导航系统B1I信号中的BCH译码问题,该文提出一种校正子辅助的列表译码算法。首先,以校正子和汉明重量为准则构造若干错误模式列表;然后根据接收数据硬判决的校正子选择对应的错误模式列表;最后按照相关函数差测度搜索最优错误模式并译码。仿真结果表明,校正子辅助的列表译码算法在误码率10-5时,与最大似然译码算法的信噪比仅差0.08 dB,说明该方法是北斗B1I信号BCH码的一种近优译码方法;另外,该方法具有线性复杂度和可并行实现的特点。     

一种新的信噪比自适应的球形译码算法

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。     

一种适合软件无线电的符号定时估计算法

研究了一种适合软件无线电的符号定时估计算法,该算法通过并行方法估计线性和非线性调制方式的符号定时。计算机仿真结果表明,通过设置观测时间间隔数和并行估计样本值的个数,算法可以满足多种调制方式对符号定时估计指标的要求,在误比特率为10-5时,相对于理想的相干解调性能,信噪比最大损失0. 5dB。算法全数字实现,复杂度适中,适合于软件无线电系统中对多种调制方式条件下符号定时估计的需要。     

一种动态加权的LDPC译码方法

为了加快低密度奇偶校验（LDPC）码的译码速度,有效改善LDPC码的译码性能,针对校验节点更新过程中的对数似然比（LLR）值的大小,设计了一种LDPC码的动态加权译码方法。以IEEE 802.16e标准的奇偶校验矩阵为例,根据LLR值的变化规律,利用增长因子和抑制因子对和积译码算法和最小和译码算法进行动态加权。仿真结果显示,基于动态加权的译码方法相对于传统译码方法误码率都有明显改进,译码复杂度也有所降低。     

光传输系统中一种新颖的SCG-LDPC码译码算法分析

依据SCG-LDPC码的结构特点提出了一种高效的分层可靠置信传播(HRBP)译码算法,该算法结合分层迭代与可靠度判决测量有效降低后续迭代过程中的变量节点数,同时加快了收敛速度。针对适用于光传输系统的SCG-LDPC(3 969,3 720)码进行仿真,仿真结果表明HRBP算法与传统的BP算法相比,在保证性能的同时大大降低了运算量,在阈值为15时,HRBP译码算法误码率性能与BP译码算法相当,但是后续迭代的变量节点数在高信噪比下相比BP译码算法减少约69%,当阈值进一步增大时,HRBP算法将逐步退化为分层置信传播(Layered-BP)译码算法。     

Combined simplified maximum likelihood and sphere decoding algorithm for MIMO system

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.     

系统极化码的置信传播译码性能分析

置信传播( BP)算法可以为系统极化码提供软信息作为判决依据,也可以为系统极化码在级联迭代译码中提供交换软信息。在详细描述基于信道极化结构的置信传播算法基础上,比较了系统极化码在软信息判决方法和极化编码判决方法下错误率性能的差异。仿真结果表明,软信息判决方法可以提高系统极化码的误比特率,在高信噪比下误帧率方面也略有提高。     

Development of MIMO–OFDM system and forward error correction techniques since 2000s

The multi-input multi-output–orthogonal frequency division multiplexing (MIMO–OFDM) system serves as one of the most promising techniques that support high data rate and high performance in diverse fading channel conditions. The paper presents an overview of MIMO–OFDM wireless technology, covering advances in physical-layer design, various space–time codes, space–frequency codes and efficient concatenated forward error correction techniques, along with interleaving to yield reduced bit error rate performance (BER). Further, the paper presents the evolution of various performance metrics that are reported since the 2000s in the literature. The evolution outcome is examined using a quadratic nonlinear fitting function to assess the interesting performance metrics. Since BER versus SNR analysis is found as the interesting performance study of the MIMO–OFDM system, the current status of the achieved BER under varying SNR is reviewed and presented.