联合ML和OSIC的VBLAST解码算法

使用多个发射天线和多个接收天线可以获得巨大的通信容量。作为MIMO系统的一种实现方案，VBLAST可以获得很高的频谱利用率。传统的VBLAST译码算法OSIC(Ordered Successive Interference Cancellation)在其译码性能上和最大似然ML(Maximum Likelihood)译码差距较大，而ML，的复杂度是随着发射天线数呈指数增加的。因此，本文针对VBLAST的译码，折中考虑VBLAST的解码复杂度和解码性能，提出了联合ML，和OSIC的两种改进的VBLAST解码算法：ML_OSIC和OSIC_ML。当选取用ML译码的符号数适中时，可以在远低于ML的复杂度基础上获得远好于OSIC的译码性能。     

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。     

基于分组的ML-SIC的MIMO联合检测算法

在MIMO检测算法中,串行干扰抵消算法(SIC)会引起误差传递.针对这一问题提出分组检测,结合最优检测算法最大似然检测(ML)保证前面层检测出信号的准确性,减小误差传递.仿真结果表明,ML-SIC的联合检测算法能有效减少误差传递,增加系统整体性能.     

一种新的用于多天线系统的快速球形解码算法

本文提出了一种实现多输入—多输出(MIMO)无线系统最大似然(ML)信号检测的快速球形解码器框架,在本框架内,算法不需要确定半径参数,同时,在算法的搜索阶段只需要访问最少的树节点数,从而降低算法的复杂度。另外,当我们采用一种直接的Schnorr-Euchner枚举(SEE)方法时,本球解码框架可用于复数MIMO系统。仿真结果显示,和其它球形解码器相比,本解码器能大大提升最大似然(ML)检测的速度。     

MIMO系统V-BLAST检测算法的FPGA实现

用FPGA实现了多种垂直分层空时码(Vertical-Bell Laboratories Layered Space-Time,V-BLAST)检测算法,包括最大似然(Maximum Likelihood,ML)检测算法、破零(Zero Forcing,ZF)检测算法和最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)检测算法。首先研究了MIMO V-BLAST系统架构、数学模型和多种接收机检测算法,分析了关键检测算法的特性和性能,重点使用Verilog硬件描述语言在Xilinx的Vertex4-VC4VSX55 FPGA开发板上实现了V-BLAST系统架构和三种检测算法,并通过仿真结果比较了每一种算法的复杂度和性能。仿真结果表明对于V-BLAST检测,ML具有最优的性能但复杂度最高;ZF算法具有较低的复杂度但比ML的性能略差;MMSE算法复杂度只比ZF算法略大但性能却有显著提升。     

MIMO系统中局域化最大似然信号检测算法

提出了一种MIM0系统中低复杂度的局域化最大似然信号检测算法，该方法通过调整信号有效搜索域大小，在计算复杂度与系统性能之间折衷．实验结果表明：该信号检测算法明显降低了高阶QAM调制的计算复杂度，在QPSK和16QAM调制时，当系统性能接近最大似然算法时计算量仅为其很小一部分。     

V-BLAST光MIMO系统检测算法分析

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。     

部分判决的OSIC:一种改进的VBLAST解码算法

VBLAST的传统译码算法:排序连续干扰抵消OSIC(Ordered Successive Interference-Cancellation),与最优译码算法:最大似然(Maximum Likelihood,ML)比较,虽然降低了复杂度,但其译码性能却相差较远。该文提出了一种改进的OSIC的译码算法:部分判决的排序干扰抵消算法(PartialDecision OSIC)。该算法在各层的判决中增加候选判决符号,并且在最后一层的判决中使用了最大似然检测,从而提高了译码的性能。从仿真结果可以看出,该算法比传统的VBLAST译码算法性能有较大的提高。     

MIMO-OFDM系统中一种改进的V-BLAST检测算法

在V-BLAST MIMO-OFDM系统中,ML算法是检测信号的最佳方式,但是算法的复杂度随着天线数目呈指数增长,因此很难在实际中得到应用.OSIC算法可以降低算法的复杂度,但是其误码率性能也下降了,降低的原因是无法防止误码的扩散.本文提出的ML-OSIC算法,是ML与OSIC的结合,在减少ML算法搜索次数的同时,能有效地避免层间干扰和误码扩散.仿真结果表明,本算法在降低算法复杂度的同时,得到了与ML算法很接近的性能.     

针对大规模多输入多输出的动态调整排序串行干扰消除算法

针对多输入多输出（MIMO）系统非线性检测中排序串行干扰消除（OSIC）算法信号检测性能弱的问题,提出了一种可动态调整的OSIC(D-OSIC)检测算法。为解决早期的误差传播问题,通过最大似然（ML）算法选择最佳符号,提高ML-D-OSIC算法的检测性能。根据遍历容量动态调节消除层的数目,并结合混合迭代算法降低算法的复杂度。仿真结果表明,ML-D-OSIC算法的信号检测性能明显优于OSIC算法,检测性能可通过调整预定义阈值、偏移量和权重而提升,且复杂度远低于ML算法。     

V—BLAST系统检测算法的比较

垂直分层空时码系统(V-BLAST)是贝尔实验室提出的一种基于多入多出(M IMO)传输方式的空时码系统。本文主要介绍了它的系统结构和检测算法,并对各种检测算法进行了分析和比较,仿真得出相关的结论。     

垂直分层空时码系统信号检测算法的研究

主要介绍了基于多输入多输出（MIMO）传输方式的垂直分层空时码系统（V—BLAST）空时码系统的检测算法,并把它与传统的MIMO信号检测算法进行了分析和比较,仿真得出相关结论。     

蜂窝V-BLAST系统中的功率平衡方法

有效的功率控制方法在蜂窝无线通信系统的设计中非常重要。该文提出了MIMO蜂窝系统中的功率平衡方法,并对此方法进行了性能仿真。结果表明,在接收天线数目多于发射天线数目的情况下,该文提出的功率平衡方法可以有效降低多天线系统接收端的BER值。     

基于QR分解V-BLAST检测算法研究和比较

分层空时码是一类具有可执行解码复杂度的空时编码技术,最大似然检测在误比特率最小的意义下是最优的接收,但是其复杂度不可实现。在D.Wubben提出的基于Gram-Schmidt正交化排序QR分解检测算法的基础上,提出了另外2种可以排序的QR分解检测算法,取得了和基于Gram-Schmidt正交化QR分解算法相同的性能。与V-BLAST算法相比,避免了多次矩阵求逆的计算,以很小的性能损失为代价,降低了复杂度。     

迫零准则下的V-BLAST检测算法比较

在采用分层空时编码V-BLAST的MIMO系统中,笔者对基于迫零准则的四种信号检测算法的性能进行了仿真分析。系统接收端分别使用迫零算法ZF、排序加干扰抵消的迫零算法ZF-OSIC、QR分解算法和排序的QR算法SQRD检测信号,通过仿真得到误码率曲线。对算法复杂度及相应误码率综合比较,得出了ZF-OSIC算法下系统接收端性能最好,SQRD算法为最可行的结论。     

V-BLAST MIMO系统中基于增广信道矩阵分析的发射天线选择算法

为了减少MIMO无线通信系统的射频链路硬件成本和降低系统复杂度,针对采用排序逐次干扰抵消(OSIC)接收的MMSE V-BLAST系统,通过对增广信道矩阵进行次优排序和QR分解分析,提出了一种新颖低复杂度的发射天线选择算法.与其它方案不同的是,本文算法综合考虑了排序、干扰抵消和噪声对天线选择性能的影响.仿真结果表明,该算法的性能比其它算法的性能有很大改善.     

V-BLAST系统中选择性最大比合并算法

通过选择性最大比合并(SC/MRC)算法,在并行干扰抵消(PIC)技术的基础上,对V-BLAST系统各接收天线的干扰抵消结果按照SC/MRC合并,实现了分集接收.该算法最多可以实现与接收天线数等同的分集增益,而通过选择信道条件较好的几个接收天线进行合并,可以在性能与复杂度之间取得折衷.MRC合并只需与选择合并的天线数线...     

SMLD: Enhanced MIMO‐Signal Detection for Wireless MIMO Communication Receivers

This letter proposes a simplified maximum likelihood detection (SMLD) scheme to improve the detection performance of multiple‐input multiple‐output receivers. The SMLD detects V streams according to the first detected V sub‐streams. Through an ML test, the most probable stream is selected. Moreover, to detect the layer with the worst post‐detection SNR accurately, reverse ordering is applied to the SMLD. Simulation results show that the performance of the Vertical Bell Laboratories layered space‐time (V‐BLAST) system can be improved by adopting the SMLD technique. In the case of reverse ordering, the SMLD can achieve a similar ML performance with significant reduction in computational complexity.