MIMO-OFDM系统的低复杂度递推信道跟踪算法

该文针对时变多径信道下的MIMO-OFDM系统,基于变分贝叶斯原理,提出了一种新的联合信号检测和信道跟踪的低复杂度半盲贝叶斯迭代接收机。针对该接收机,基于递推变分期望最大化(RVBEM)算法,提出了一种RVBEM信道跟踪算法。由于RVBEM算法需要进行矩阵求逆,因此以该算法为基础推导得到了一种时频域联合递推的低复杂度信道跟踪(TF-LCRVBEM)算法。TF-LCRVBEM算法不仅完全避免了矩阵求逆运算,还通过合理的近似使得算法只具有线性复杂度。分析和仿真表明,在时变多径信道下,所提迭代接收机具有远优于传统接收机和接近理想接收机的性能。     

大规模MIMO系统中基于权重二对角迭代的低复杂度预编码

大规模MIMO系统中由于系统下行链路的迫零（zero forcing,ZF）预编码中存在大矩阵求逆运算,随着用户数与天线数的增加,其复杂度随之增加。为了降低复杂度,提出了一种基于雅克比（Jacobi）迭代算法的改进预编码算法,用下二对角矩阵作为迭代矩阵,并且将迭代结果与上一步迭代结果进行权重相加来加速迭代。根据大规模MIMO系统信道矩阵的对角占优特性,将矩阵求逆的诺依曼近似的第一项作为迭代的初始值进一步加速迭代。相比于传统迫零预编码方案,提出的方案可以降低一个量级的算法复杂度,并且保证了预编码方案的性能。     

多径信道下一种线性空时多用户检测方法

给出了用于DS/CDMA系统的线性空时多用户接收机的数学模型,分析了在多用户空时接收机中空域处理和时域匹配滤波的作用,引入SOR算法,并将其改进应用到多径信道下的线性空时多用户检测中。通过迭代避免了直接求逆运算,显著降低了运算复杂度。仿真表明:线性空时多用户接收机能够明显提高接收机性能,并且随着接收机天线数的增加性能明显提高。     

时频双选信道OFDM系统的低复杂度MMSE-SD算法

在时频双选信道OFDM系统中,针对最小均方误差连续检测(MMSE-SD)算法求逆运算导致计算复杂度过高的问题,该文提出一种改进的低复杂度MMSE-SD算法.该算法首先对信道矩阵和检测矩阵进行扩展处理,然后建立扩展矩阵和原矩阵之间的关系,每次检测用扩展矩阵的迭代求逆代替原矩阵的直接求逆.理论分析和仿真结果表明:和原MMSE-SD算法相比,该改进算法在保持原算法性能的基础上,大幅度降低其计算复杂度;与其它算法相比,该改进算法兼顾了系统性能与计算复杂度,当归一化多普勒频移增大时,其计算复杂度保持不变而性能更优.     

低复杂度的分组检测空时接收机

V-BLAST接收机是提高无线通信系统传输数率的有效技术,但由于该算法存在大量的求伪逆、迫零和排序,算法的复杂度高,限制了它在实际中的应用;线性迫零(ZF)接收机和最小均方误差(MMSE)接收机复杂度低,但性能差。该文提出了一种分组检测空时接收机,组内采用串行干扰抵消接收,与V-BLAST接收机相比,降低了算法的复杂度。仿真结果表明:所提出的基于MMSE准则下的分组检测空时接收机的性能明显好于基于迫零准则的 V-BLAST接收机。     

多径CDMA信道下一种新的RLS空时接收机

针对多径CDMA信道下的多用户检测中出现的线性约束二次规划问题提出一种新的递归最小二乘算法，该算法可以完全避免因约束而引进的矩阵求逆运算(相对常规的递归最小二乘算法)，并将这种算法与CDMA多用户系统结合起来给出了一种新的自适应接收机，仿真结果表明了这种算法是有效的(无论在检测性能上还是在收敛性能上)。     

基于Kaczmarz迭代的大规模MIMO系统低复杂度软输出信号检测

大规模MIMO系统上行链路中,最小均方误差（MMSE）算法能获得接近最优的线性检测性能,但是涉及复杂度较高的矩阵求逆运算.本文基于Kaczmarz迭代提出一种低复杂度软输出信号检测算法,在算法实现中避免了矩阵求逆运算,将实现复杂度由O（K³）降为O（K²）.同时,引入了最优松弛参数进一步加快算法收敛,最后给出了两种用于信道译码的LLR的近似计算方法.仿真结果表明：所提出的Kaczmarz迭代软输出信号检测算法经过两到三次简单的迭代即可较快地收敛,并达到接近MMSE检测算法的误码率性能的水平,其性能与复杂度均优于基于矩阵近似求逆的一类检测算法.     

低复杂度大规模MIMO信号检测算法研究

原有的信号检测算法ZF(迫零)和MMSE(最小均方误差)不可避免地要对矩阵求逆,但是大规模MIMO中天线数量可能是上百根,复杂度随着天线数量呈指数增加,所以在大规模MIMO系统中直接对矩阵求逆任何机器都无法承担的。因此在不损失性能的前提下,提出一种通过迭代计算对矩阵近似求逆的方法来取代传统的矩阵精确求逆,从而起到算法复杂度降低的效果。     

大规模MIMO系统中低复杂度的预编码改进算法

针对大规模MIMO系统中线性预编码包含复杂的大维矩阵求逆运算,从而产生较大系统开销这一问题,提出了一种低复杂度的基于区域选择初始解的RZF-GS预编码算法.该算法是在RZF预编码的基础上,用Gauss-Seidel迭代算法代替矩阵的求逆运算,并将通常的零初始解向量优化为基于区域选择初始解的向量.实验结果表明,该算法使系统整体的复杂度降低一个数量级,同时,与Neumann级数预编码和零初始解的RZF-GS预编码相比,该算法均明显加快了其收敛速率,用较少的迭代次数就能逼近经典RZF预编码的最优误码率性能.     

一种空时CDMA系统的多用户检测算法

多用户检测技术在实际应用中,难以解决的问题是在减少计算复杂度的同时又提高系统性能。本文针对空时CDMA系统设计了一种多用户检测算法,即附带噪声梯度的最速下降算法。此算法利用变步长迭代的思想实现多用户检测,避免了最小均方误差(MMSE)多用户检测庞大而复杂的求逆运算和固定步长收敛速度较慢的问题。计算机仿真结果表明,在空时CDMA系统中使用本文算法,收敛速度大大增加,同时在保持系统性能的前提下能够容纳较多的用户。