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由于天线间距较近和一些非白高斯干扰,大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统的信道矩阵存在如列相关、低秩和非零均值等“病态”特征,给基于近似消息传递的迭代接收机算法造成了严重的性能损失。为此,提出了一种基于酉变换近似消息传递(Unitary Transformation Approximate Message Passing,Ut-AMP)的接收机算法。首先针对均值非零、列相关和条件数过大三种常见的病态特征,分析了酉变换的必要性;其次,利用变量间的马尔科夫特性将大规模MIMO系统进行因式分解和因子图建模,推导了联合置信传播、平均场和Ut-AMP的消息传递算法,并与现有算法的复杂度进行了对比;最后建立大规模MIMO接收机模型,对所有相关算法进行数值仿真。仿真结果表明,所提接收机算法能够以复杂度略有提升为代价,在病态信道矩阵环境中大幅提升接收机的鲁棒性,具有很高的研究和应用价值。 相似文献
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针对现有正交频分多址(OFDMA)系统初始测距算法检测性能不佳以及复杂度过高的问题,该文提出一种低复杂度迭代干扰消除的多用户初始测距算法。该算法采用迭代并行干扰消除方法,在接收端按照最大功率准则并行检测活动测距用户的有效径,利用估计出的有效径参数信息来减小信道估计中的干扰,再通过重构和并行消除多用户测距信号。计算机仿真结果表明,与连续多用户检测(SMUD)干扰抵消算法相比,当信噪比为9 dB,且一个测距时隙内测距用户数为8时,所提算法的复杂度大约是SMUD的25%,检测性能大约提高了5%。 相似文献
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本文提出一种适用于码分多址系统的低复杂度自适应干扰消除接收机。 在此接收机中,我们首先基于第i个用户的第m个比特的输出引入一组可靠度因子 ,然后根据这组可靠度因子估算出多址干扰,最后通过执行干扰消除可得到符号判决值。通过在加性高斯白噪声信道和多径衰落信道中进行仿真。结果表明,本文提出的这种接收机方案的性能优越于传统检测器和一些已经存在的干扰消除算法,同时保持有较低的算法复杂度。 相似文献
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一种基于多级分解的空时多用户检测方法 总被引:1,自引:1,他引:0
本文基于广义旁瓣相消结构和对维纳滤波器进行多级分解方法,提出一种多用户检测器。因为多级分解方法只需估计互相关矢量和标量的自相关,而不涉及数据协方差矩阵的估计和其求逆运算,所以这种多用户检测器具有较低运算复杂度。模拟实验结果表明,在加性白高斯和频率非选择性单径瑞利衰落信道下,该多用户检测器具有较强的干扰抑制性能。 相似文献
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在下一代的无线通信正交频分复用(OFDM)系统中,提出一种基于交织迭代软解调接收机。发射机和接收机结合了交织分多址(IDMA),所提出的信号估计器(ESE)利用交织码消除邻小区干扰(ICI),结合软解调技术,通过迭代获得低误码率的高阶调制邻小区干扰抑制性能。蒙特卡洛仿真结果显示,所提出的接收机模型在16QAM的OFDM系统中,高斯以及瑞利信道条件下,均能获得较好的误码率性能。 相似文献
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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。 相似文献
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该文研究多用户毫米波MIMO系统的混合模数预编码器和合并器设计。针对因信号传播漫散射造成的多用户间信号干扰问题,提出一种基于连续干扰消除(SIC)的鲁棒混合预编码算法。首先对信道矩阵进行正交分解,以消除来自已知用户信号的干扰,从而将含有非凸约束的多用户链路优化问题分解为多个单用户链路优化问题。然后采用相位提取算法逐个求解每个用户的最优传输链路,并结合最小均方误差(MMSE)准则求得多用户混合预编码矩阵。仿真结果表明,与现有的混合预编码算法相比,所提算法在强干扰环境下具有显著的性能优势。 相似文献
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本文首先讨论了大规模MIMO-OFDM(Multiple-Input Multiple-Output Orthogonal Frequency Division Multiplexing)系统信道的空间相关性,提出了一种基于隐聚类假设的信道建模方法,利用概率参数模拟不同的传播环境.然后,将机器学习领域的狄利特雷过程(Dirichlet Process,DP)引入到稀疏贝叶斯学习(Sparse Bayesian Learning,SBL)模型中,建立了DP-SBL结构,在信道估计的同时挖掘并利用大规模MIMO系统所特有的隐聚类特征.接着,将DP-SBL结构应用于大规模MIMO-OFDM系统中,在因子图上利用消息传递算法推导了一种基于隐聚类和狄利特雷过程的接收机算法.最后,将本文提出的接收机算法和现有算法进行对比分析.结果表明,本文提出的接收机算法充分利用了大规模MIMO-OFDM系统特有的空间相关性,能够以较低的计算复杂度获得较强的鲁棒性和显著的性能增益. 相似文献
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Fengye Hu Dakun Du Peng Zhang Zhijun Wang 《International Journal of Electronics》2013,100(11):1478-1494
In the multi-input multi-output orthogonal frequency division multiplexing (MIMO-OFDM) system, traditional multi-user detection (MUD) algorithms that usually used to suppress multiple access interference are difficult to balance system detection performance and the complexity of the algorithm. To solve this problem, this paper proposes a joint swarm intelligence algorithm called Ant Colony and Particle Swarm Optimisation (AC-PSO) by integrating particle swarm optimisation (PSO) and ant colony optimisation (ACO) algorithms. According to simulation results, it has been shown that, with low computational complexity, the MUD for the MIMO-OFDM system based on AC-PSO algorithm gains comparable MUD performance with maximum likelihood algorithm. Thus, the proposed AC-PSO algorithm provides a satisfactory trade-off between computational complexity and detection performance. 相似文献
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针对现有正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)系统信道估计和迭代检测算法中频谱效率低和鲁棒性差等问题,提出了一种基于酉近似消息传递和叠加导频的信道估计与联合检测方法。首先,在软调制/解调中叠加导频对正交幅度调制的星座点进行预处理,检测时将叠加的导频作为频域符号的先验分布,利用置信传播算法进行调制和解调,实现检测模型的简化。然后,应用因子图-消息传递算法对OFDM传输系统和信道进行建模和全局优化,引入酉变换加强信道估计算法的鲁棒性。最后,建立OFDM仿真环境对现有方法进行仿真分析。仿真结果表明,相对于现有的独立导频类算法,所提算法能够以相同复杂度显著提升OFDM系统的频谱效率和鲁棒性。 相似文献
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LDPC码作为一种新兴的信道编码,已经成功应用于欧洲数字卫星广播(DVB-S2)系统。在LDPC的消息传递解码算法中,Log-BP算法是最优的,但是算法中两次非线性运算增加了实现的复杂度。而Min-Sum算法复杂度低,但却有0.5 dB的性能损失。通过高斯逼近密度进化算法对在Min-Sum算法中引入的规范化因子进行寻优后发现,改进的算法基本不增加复杂度,却能达到与Log-BP算法非常接近的性能,最后在AD公司的DSP上实现了这一算法。 相似文献
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Low-density parity-check (LDPC) codes, proposed by Gallager, emerged as a class of codes which can yield very good performance on the additive white Gaussian noise channel as well as on the binary symmetric channel. LDPC codes have gained lots of importance due to their capacity achieving property and excellent performance in the noisy channel. Belief propagation (BP) algorithm and its approximations, most notably min-sum, are popular iterative decoding algorithms used for LDPC and turbo codes. The trade-off between the hardware complexity and the decoding throughput is a critical factor in the implementation of the practical decoder. This article presents introduction to LDPC codes and its various decoding algorithms followed by realisation of LDPC decoder by using simplified message passing algorithm and partially parallel decoder architecture. Simplified message passing algorithm has been proposed for trade-off between low decoding complexity and decoder performance. It greatly reduces the routing and check node complexity of the decoder. Partially parallel decoder architecture possesses high speed and reduced complexity. The improved design of the decoder possesses a maximum symbol throughput of 92.95 Mbps and a maximum of 18 decoding iterations. The article presents implementation of 9216 bits, rate-1/2, (3, 6) LDPC decoder on Xilinx XC3D3400A device from Spartan-3A DSP family. 相似文献
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