典型MIMO检测算法性能仿真

多输入多输出(MIMO,Multiple Input Multiple Output)技术经过近年来的发展,在理论和技术上取得了重要的研究成果,开始在无线通信中发挥着越来越重要的作用.本文介绍了ML、ZF、MMSE、V-BLAST和QR等典型算法,并且在准静态平坦瑞利衰落环境下对这些算法进行了性能仿真比较.     

MIMO系统检测算法综合分析与比较

MIMO技术是无线通信领域广泛关注的新技术。文章首先归纳总结MIMO检测的最大似然检测、迫零检测、最小均方误差检测、迫零排序逐个干扰抵消检测和QR检测等典型检查算法;然后分析基于深度优先策略的VB、CL、加权KCL球形解码算法和基于宽度优先策略的K-best球形解码算法;最后在准静态平坦瑞利衰落环境下对这些算法进行了性能仿真比较,讨论了算法实现的复杂性。     

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.     

基于Gibbs采样的MIMO信号检测改进算法

针对传统Gibbs采样算法的“失控问题”,提出了一种改进算法,在Gibbs迭代采样过程中加入对噪声方差的估计,消除了失控问题。设计了信号检测流程,将最大似然( ML)检测的搜索过程嵌入Gibbs迭代采样过程,减少了最大似然检测的计算步骤。仿真结果表明,所提算法能估计噪声方差,具有接近最大似然检测的性能。     

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。     

MIMO系统中球形解码算法性能仿真比较

球形解码(Sphere Decoder,SD)算法能以较低的复杂度实现多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)系统的最优检测,是当前受到普遍关注的MIMO检测算法。对当前球形解码的主要研究成果进行综述,根据搜索策略进行分类,重点分析基于深度优先策略的VB、CL和基于宽度优先策略的K-Best、FSD算法,并且讨论了几种初始半径的选择方法,最后在准静态平坦瑞利衰落环境下对上述算法进行了性能仿真比较。     

MIMO系统中检测方法的研究及其改进

首先对现有的最大似然估计和各种等效算法进行了研究,并分别对他们在性能方面进行了比较。为了保证在一定精度的前提下尽量降低复杂度提出了一种新的球解码算法,该球解码算法是建立在MMSE-DFE和CL球解码算法的基础上,它有效地降低了算法的复杂度。仿真结果表明了这种改进算法的有效性。     

一种MIMO系统中改进型球形译码算法

在总结MIMO系统各种信号检测算法的基础上,提出一种基于ML并结合排序QR分解的改进型球形译码算法。对最先检测的d层星座点进行遍历,提高最先检测级的性能,剩余层的星座点采用SD算法检测。仿真表明,所提出改进算法能获得较好的ML检测性能,且复杂度相对较低。     

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.     

空间复用MIMO系统的信号检测技术

MIMO(多输入多输出)在现代移动通信系统LTE和LTE-Advanced系统中均占有极为重要的地位,其中空间复用的MIMO系统可以显著提升系统的容量和传输速率。但同时空间复用技术的特点也使得其相应的信号检测更具有挑战性,文章介绍当前空间复用MIMO系统采用的线性检测、最大似然检测、球形译码等几种主要的信号检测技术,描述相应的优势和缺陷,同时阐述各类技术的应用场景、实现难度和目前的研究状况。     

一种基于改进遗传算法的MIMO多用户检测算法

针对多输入、多输出（MIMO）系统中计算最优多用户检测指数的复杂度问题,提出利用遗传算法进行MIMO多用户检测方案,并从组合优化的角度,提出一种基于改进遗传算法的MIMO多用户检测算法-IGA～MUD。仿真表明,IGA—MUD的性能大大优于ZF和MMSE算法,在获取接近最大似然检测性能的同时,显著降低了算法的复杂度。     

一种基于MIMO的改进型信号检测K-Best算法

MIMO 是一种显著降低未来塔康(TACAN)导航系统的信号检测的误码率的技术。 最大似然算法(ML)是 MIMO 无线系统的最佳硬判决检测方式,但是其会随着天线数目和调制阶数的增加,其复杂度呈指数规律增加。传统 K-Best 算法虽克服 ML 算法的缺点,降低了检测算法的计算复杂度,节约计算成本,但其 BER 性能略有下降。改进型 K-Best 算法采用最优检测快速 QR 分解、预处理技术(SE)和球型译码技术(SDA)检测手段克服传统 K-Best 算法的缺点。 仿真结果表明改进型 K-Best 算法相对于传统算法,明显提高了 BER 性能。     

MIMO系统的信号检测算法分析

MIMO已成为当今4G中的主流技术,其接收端的信号检测性能决定着其能否在提升信道容量的同时减少误码率。因此,文中研究了MIMO系统中4种主要的信号检测算法,包括ZF、MMSE、ZF-SIC和MMSE-SIC算法。[JP2]通过在不同的收发天线数和不同接收天线数下各自的误码率,对4种检测算法进行了分析。[JP]结果表明,MMMSE-SIC检测性能最佳,ZF-SIC、MMSE次之,ZF最差。     

MIMO系统中信号检测算法的研究

基于人类对通信的高要求,即实现多种业务的多媒体能力,无线技术已成为整个通信领域的最大热点。而MIMO技术以其理论上的高容量等优势得到业界的高度重视。MIMO技术总体上可分为发送分集方式和空间复用方式。为了达到未来的移动通信所要求的高通信速率,空间复用是解决此问题的重要途径,而此方式下接收端的检测问题是能否达到理论上所得到的系统容量的关键。重点研究了MIMO系统传统检测技术,尤其是BLAST算法,其次还研究了球形译码算法。     

用于大规模MIMO系统的改进CG检测算法

针对大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统中近似最优线性最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)算法复杂度过高问题,提出了RC-CG(Region Constellation-Conjugate Gradient)低复杂度近似最优信号检测算法。该算法首先利用共轭梯度(Conjugate Gradient,CG)迭代算法避免MMSE信号检测算法的高维度矩阵求逆,降低计算复杂度;其次引入二分查找算法对星座图进行区域分块,优化迭代初始解,使算法在保证原来检测性能的基础上加快收敛速度。仿真结果表明,该算法不仅可以达到近似MMSE算法的检测性能,而且适用于高阶调制,算法复杂度从O(K3)降低到O(K2)。     

一种改进的知识辅助MIMO雷达空时自适应处理方法

针对机载多输入多输出(MIMO)雷达杂波抑制问题,该文提出一种改进的基于知识辅助的空时自适应信号处理算法(KA-STAP)。根据杂波在空时2维平面的先验分布离线构造杂波子空间,以此替代基于扁长椭球波函数(PSWF)估计的杂波子空间,避免了复杂运算。仿真结果表明,所提方法不仅能减小运算量,还能获得更深的零陷以及更优的旁瓣性能。

     

用于大规模MIMO系统的改进自适应SOR检测算法

大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)系统由于具备较多的天线数,会导致传统线性信号检测算法如最小均方误差(Minimum Mean Square Error, MMSE)的复杂度过高。针对以上问题,提出了F修正的自适应超松弛迭代(F-corrected Adaptive Successive over Relaxation, FA-SOR)检测算法。该算法首先利用超松弛迭代(Successive over Relaxation, SOR)算法避免高阶矩阵求逆运算,降低复杂度;其次使用F修正的公式自动更新SOR算法迭代使用的松弛参数,同时优化迭代的公式与初始解来加快收敛速度。仿真结果表明,不论在理想独立信道还是相关信道下,相比于现有的自适应SOR算法,FA-SOR都能以更低的复杂度达到更低的误码率,同时逼近MMSE算法的性能。     

基于QRM-MLD的MIMO检测算法研究

在多输入多输出( MIMO)通信系统中,MIMO检测是发送端MIMO编码的逆过程,是根据接收到的信号及接收信号质量、信道状态信息等获得发送端发送比特的概率信息过程。通信信道矩阵的QR分解( QRD)是几种MIMO信号检测方案的基本先决条件。首先针对QRD方案进行研究,详细介绍了QRM-MLD的算法实现并进行了优化。最后对复杂度进行了统计并对仿真结果进行了分析,证明此方案可以作为MIMO检测的优选方案。     

TD-LTE中下行MIMO技术QRM-MLD信号检测算法

MIMO技术是LTE系统中的一个关键技术,在实际应用中,下行MIMO信号检测算法的选用需要在计算复杂度和系统性能之间取得合理折中.主要对QRM-MLD检测算法及其优化方案进行了分析与研究,同时结合ML算法仿真比较.结果表明,对于QRM-MLD算法,随M的增大,检测性能提高,同时计算复杂度也增大.在相同计算复杂度下,QRM-MLD优化方案的性能明显优于一般方案,是一种有效的MIMO检测算法.     

MIMO雷达中的信号检测

常规雷达系统越来越难于应对日益迫近的空间目标和隐身目标,MIMO雷达已成为一个发展方向。针对运动目标,本文深入分析了充分统计量的概率密度函数,讨论了四种工作模式的内涵,研究了MIMO雷达工作于四种工作模式时的检测模型、方法及性能改善。通过理论和仿真分析,建议MIMO雷达系统采用单发多收工作模式,并且,接收站数量建议取4至6。