LTE-A系统中球形译码检测算法研究

详细研究了球形译码算法流程以及两种常用的初始半径选择算法,提出了一种基于阈值的球形译码检测算法,充分考虑到信噪比以及信道条件数对检测算法的影响,在保证球形译码性能的前提下,降低球形译码算法复杂度.该算法已应用于TD-LTE无线综合测试仪表的开发中.     

酉空时调制系统中基于球形译码的多符号差分检测算法

为酉空时调制系统设计的多符号差分球形译码能以较低复杂度获得最大似然检测性能.但该算法基于准静态信道假设,当将它用于快衰落信道时会出现严重的误码平层现象.文中基于连续衰落信道假设,将最大似然度量的一种递推形式嵌入自动球形译码中,构建了多符号差分自动球形译码算法,并以此为基础提出了降低计算复杂度的多符号差分近似自动球形译码与降低比较操作次数的多符号差分裁减自动球形译码.与现存的两种典型算法,即多符号判决反馈检测(MS-DFD)和非相干序列检测(NSD)相比,所提算法的性能明显优于MS-DFD,接近NSD的性能,但其平均复杂度远低于NSD,在大多数情况下明显低于MS-DFD的复杂度.     

球形译码算法在信号空间分集系统中的应用研究

针对信号空间分集系统中最大似然检测算法复杂度高的问题,选用球形译码算法作为信号空间分集系统接收机检测算法,可以使接收机在接近最大似然算法检测性能的同时,降低接收机检测复杂度。为进一步降低检测复杂度,通过采用最小均方误差算法减小噪声对接收信号的干扰,来降低因搜索噪声点而产生的复杂度,并利用衰减因子k加快搜索半径收缩来达到进一步降低球形译码算法检测复杂度的目的。仿真结果表明,在信号空间分集系统中引入球形译码算法可以降低接收机检测复杂度,并且改进后的球形译码算法检测时间在低信噪比情况下约为传统球形译码算法的12%—33%。因此,球形译码算法可以有效地降低信号空间分集系统接收机检测复杂度。     

软判决维特比译码算法的Simulink仿真实现

通过研究软判决维特比译码算法的基本原理,提出了一种基于Simulink的软判决维特比译码算法建模仿真方法。为了验证该算法模型的正确性,建立了基于Simulink的具有卷积编码、软判决维特比译码完整的通信系统仿真模型,通过仿真所得到的误码率与软判决理论误码率的对比证明了所建立的仿真系统的正确性。最后,为了比较硬判决译码算法与软判决译码算法的性能,建立了硬判决维特比译码算法的仿真模型,并与软判决维特比译码性能进行了对比分析,仿真结果表明：在相同误码性能条件下,软判决译码算法的信噪比要比硬判决译码算法提升2dB。     

结合最小均方误差的改进球形译码检测算法

在多输入多输出(MIMO)系统的信号检测算法中,球形译码算法的检测性能最接近最大似然算法,但传统球形译码算法运算复杂度较高。为降低球形译码算法复杂度,提出一种新型的球形译码检测算法。新算法由改进的快速球形译码算法与最小均方误差算法相结合而成。改进的快速球形译码算法通过在球形半径收缩时乘上一个常量参数来提高半径收缩速度,减少算法搜索的信号点数,从而达到降低复杂度的目的。最小均方误差算法则能够通过减小噪声对接收信号的干扰来降低因搜索噪声点而产生的复杂度。将最小均方误差算法的信道矩阵应用在改进的快速球形译码算法中,将两种算法有效地结合,能够进一步降低算法复杂度。仿真结果表明,当信噪比(SNR)低于10 dB时,新算法相比于原始球形译码算法,检测性能平均提高了9%左右。     

长期演进系统中一种低复杂度球形译码算法

在长期演进(LTE)系统中,球形译码算法拥有接近于最大似然(ML)的误码率(BER)性能。针对在16QAM和64QAM等高阶调制情况下球形译码算法计算复杂度和所需硬件资源的急剧增加,提出了一种调整符号搜索策略的改进型球形译码算法。该算法在不同的检测层采用特定的符号搜索方案,并结合一种基于信噪比的动态调整半径方法。在无线瑞利信道环境下,对各种球形译码算法进行了仿真。仿真结果表明,提出的改进型算法基本保持传统球形译码算法较低的BER性能,同时还有效地降低了计算复杂度和硬件实现复杂度。     

基于裁减自动球形算法的多符号差分空时译码

将裁减自动球形译码算法(PASD)应用于多符号差分酉空时译码。多符号差分酉空时译码可以克服快衰落信道中常规差分空时译码的误码平层问题,但其计算复杂度和多符号窗口的长度成指数增长关系。自动球形算法是最大似然性能球形译码算法中乘加次数最少的方案,裁减自动球形算法在性能恶化很小的前提下进一步减少了该方案的计算复杂度。将裁减自动球形算法应用于多符号差分酉空时译码,可以显著的减少计算量。通过仿真表明,方案在显著减少计算量的情况下,性能的恶化很小,达到了性能和复杂度的较好折衷。     

Reed-Solomon码代数软译码算法的研究和软件实现

Reed-Solomon码是一种在移动通信、深空通信、数字存储中无处不在的纠错编码,对随机错误、突发错误和删除错误都有良好的纠错性能。Koetter和Vardy提出的基于代数结构的软判决译码算法是目前RS码最为有效的软译码算法。文章分析了KV算法的原理和软件实现的方法,对KV算法进行了仿真。结果表明,相对于传统的硬判决算法,KV算法对中高码率RS码译码性能具有明显的增益。     

基于MIMO OFDM系统的一种低复杂度球型译码检测算法*

在已知的多输入多输出(MIMO)及正交频分复用(OFDM)系统的信号检测算法中,球型译码检测算法的译码性能十分接近于性能最优的最大似然检测算法,并且其译码复杂度有很大的降低,但其会受到译码半径的影响。普通的球型译码检测算法,信道噪声对算法的译码半径影响较大,为了降低信道噪声对译码半径的影响度,提出了一种新型的球型译码检测算法,该算法在译码初始半径分别根据两种不同的情况作出选择。仿真结果显示,其选择的译码半径受噪声的影响极小,达到了降低译码复杂度的目的。总体而言,新型的球型译码检测算法极大地降低了译码复杂度     

一种低复杂度的MIMO迭代检测算法*

为了降低MIMO系统联合检测算法的计算复杂度并保证系统性能,在球形译码算法的搜索中引入软信息构成改进的FP-MAP算法。该算法在计算信息符号的最大似然解时利用了其软先验信息,并在迭代过程中用以获得软外信息。分析与仿真结果表明,在同等的条件下,FP-MAP与LSD-MAP算法相比性能相当,但复杂度有所降低,且与广泛使用的SIC-MMSE算法相比具有明显的性能增益。     

多符号差分球形译码在无线传感器网络分布式检测中的应用研究

在无线传感器网络分布式检测中,信道条件复杂,难于估计.比较相关检测,差分检测的优势是不需要信道估计,但总是付出一定的性能损失.为了缩短这一差距,本文提出多符号差分检测,并结合低复杂度球形译码算法,对多符号差分球形检测的迭代搜索过程进行了详细分析.算法检测性能和复杂度的分析表明,该检测算法不仅能有效降低计算复杂度,而且能保证较好的检测性能.结果证明该算法可作为一种有效检测算法应用于无线传感器网络分布式检测中.     

基于球形检测的MIMO均衡技术

均衡技术在提高MIMO频率选择性衰落信道传输质量的同时产生了极大的接收信号检测复杂度。以球形译码算法(SDA)为基础提出的多符号判决反馈球译码算法较好地解决了此问题。假设被检测的某个矢量信号外的其它信号已知,对接收信号表达式进行变换再运用SDA。理论分析和仿真结果表明,该方法可以用较少的计算量获得接近最大似然(ML)检测的性能。     

Multiple symbol differential detection based on sphere decoding for unitary space-time modulation

Recently, a multiple symbol differential (MSD) sphere decoding (SD) algorithm for unitary space-time modulation over quasi-static channel has been proved to achieve the performance of maximum-likelihood (ML) detection with relatively low complexity. However, an error floor occurs if the algorithm is applied over rapid-fading channels. Based on the assumption of continuous fading, a multiple symbol differential automatic sphere decoding (MSDASD) algorithm is developed by incorporating a recursive form of an ML metric into automatic SD (ASD) algorithm. Furthermore, two algorithms, termed as MSD approximate ASD (MSDAASD) and MSD pruning ASD (MSDPASD), are proposed to reduce computational complexity and the number of comparisons, respectively. Compared with the existing typical algorithms, i.e., multiple symbol differential feedback detection (MS-DFD) and noncoherent sequence detection (NSD), the performance of the proposed algorithms is much superior to that of MS-DFD and a little inferior to that of NSD, while the complexity is lower than that of MS-DFD in most cases and significantly lower than that of NSD. Supported by the National Basic Research Program of China (973 Program) (Grant No. 2009CB320403), and the National Defense Pre-research Project of the 11th Five-Year-Plan of China (Grant No. 1060741001020102)     

多符号差分检测的低复杂度球形译码设计

在多符号差分检测系统中,深度优先的球形译码是一种典型的次优的检测算法。然而从复杂度角度来说,它仍有较高的计算复杂度,且存在流水线和并行操作困难等缺点。针对这些问题,目前主要从两个方面对该算法进行改进：一是通过选择合适的约束半径来降低复杂度;二是与K-Best（M）算法结合来解决并行操作问题。主要研究前者,并在现有的理论基础上,提出了两种半径选择方法,即线性半径和非线性半径。仿真结果表明,两种半径约束下的球形译码在复杂度上低于最大似然检测却同时能保证它们的性能损失小于0.5 dB。     

Reduced complexity list sphere decoding for MIMO systems

Depth-first sphere decoding of MIMO systems has near maximum likelihood performance with reasonable computational complexity. In this paper, lower complexity depth-first sphere decoding and list sphere decoding algorithms are proposed. Several criteria for re-ordering the search dimensions are proposed. The proposed sphere decoders are shown to have a significantly reduced decoding complexity at low SNRs. To further reduce the complexity at high SNRs, the point search-space at each ordered dimension is adaptively reduced. Further reductions in the decoding complexity are achieved by inter-layer interference cancellation. It is shown that the proposed sphere decoding algorithms maintain their near-optimal performance, concurrently with a significant complexity reduction, over a wide SNR range.