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)。     

大规模MIMO系统低复杂度混合迭代信号检测

在大规模MIMO系统上行链路信号检测算法中,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,传统的MMSE检测算法涉及高维矩阵求逆运算,由于复杂度过高而使其在实际应用中难以快速有效地实现.基于最速下降(steepest descent,SD)算法和高斯一赛德尔(Gauss-Seidel,GS)迭代的方法提出了一种低复杂度的混合迭代算法,利用SD算法为复杂度相对较低的GS迭代算法提供有效的搜索方向,以加快算法收敛的速度.同时,给出了一种用于信道译码的比特似然比(LLR)近似计算方法.仿真结果表明,通过几次迭代,给出的算法能够快速收敛并接近MMSE检测性能,并将算法复杂度降低一个数量级,保持在O(K2).     

大规模MIMO系统中基于二对角矩阵分解的低复杂度检测算法

在大规模多输入多输出(MIMO)系统的上行链路检测算法中,最小均方误差(MMSE)算法是接近最优的,但算法涉及到大矩阵求逆运算,计算复杂度仍然较高。近年提出的基于诺依曼级数近似的检测算法降低了复杂度但性能有一定的损失。为了降低复杂度的同时逼近MMSE算法性能,该文提出基于二对角矩阵分解的诺依曼级数(Neumann Series)近似,即将大矩阵分解为以两条主对角线上元素组成的矩阵与空心矩阵之和。理论分析与仿真结果表明所提算法检测性能逼近MMSE检测算法,且其复杂度从O(K3)降低到O(K2),这里K是用户的数目。     

多小区Massive MIMO系统中低复杂度MMSE线性检测算法研究

文章针对多小区Massive MIMO上行链路系统中MMSE线性检测中涉及大矩阵求逆具有高复杂度的问题,提出了一种低复杂度的MMSE检测算法。首先考虑已知目标小区的信道状态信息而其他小区信道状态信息未知条件下,通过求解干扰项与噪声之和的均值与方差,将多小区信道模型转化为单小区信道模型,再利用MMSE算法进行检测。为了降低求逆矩阵的复杂度,将大矩阵分解为对角矩阵和空心矩阵之和,再利用诺依洛曼级数近似将其展开,并优化展开项因子来增加算法收敛速度。仿真结果表明,所提出的改进算法在性能损失很少的情况下复杂度从O(K~3)降低到O(K~2),其中K为本小区中的用户数。     

基于切比雪夫-迹迭代的大规模MIMO系统软输出信号检测

在多用户大规模多输入多输出(MIMO)系统信号检测算法中,最小均方误差(MMSE)算法可取得近似最优性能,但MMSE算法中高维矩阵求逆的复杂度过高,导致在实际应用中难以快速有效地实现.同时,对于高阶正交幅度调制(HQAM),如果符号向比特的解映射采用硬判决,将会导致后续信道译码的性能明显下降.因此,该文针对采用格雷编码的HQAM的多用户大规模MIMO系统,提出一种基于切比雪夫-迹迭代(CTI)的低复杂度软输出信号检测算法.该算法不但有效地规避了信号检测所需的高维矩阵求逆,同时,利用格雷编码的调制信号的比特翻转特性和二叉树结构,给出了一种融合三叉链表搜索的比特对数似然比(LLR)简化计算方法.仿真结果表明,该文所提的软输出信号检测算法最多需要3次迭代就能收敛并可取得接近MMSE算法的性能,在复杂度和性能之间取得了很好的折中.     

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.     

基于切比雪夫-迹迭代的大规模MIMO系统软输出信号检测

在多用户大规模多输入多输出(MIMO)系统信号检测算法中,最小均方误差(MMSE)算法可取得近似最优性能,但MMSE算法中高维矩阵求逆的复杂度过高,导致在实际应用中难以快速有效地实现。同时,对于高阶正交幅度调制(HQAM),如果符号向比特的解映射采用硬判决,将会导致后续信道译码的性能明显下降。因此,该文针对采用格雷编码的HQAM的多用户大规模MIMO系统,提出一种基于切比雪夫-迹迭代(CTI)的低复杂度软输出信号检测算法。该算法不但有效地规避了信号检测所需的高维矩阵求逆,同时,利用格雷编码的调制信号的比特翻转特性和二叉树结构,给出了一种融合三叉链表搜索的比特对数似然比(LLR)简化计算方法。仿真结果表明,该文所提的软输出信号检测算法最多需要3次迭代就能收敛并可取得接近MMSE算法的性能,在复杂度和性能之间取得了很好的折中。     

大规模MIMO系统中基于TFQMR的低复杂度信号检测算法

在大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统上行链路检测算法中,最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)算法可取得近似最优的性能,然而MMSE算法涉及高维矩阵求逆问题,其计算复杂度高达O(K 3),其中K表示用户数。为此,针对极化信道编码的大规模MIMO系统,基于无转置极小残差(Transpose-Free Quasi-Minimal Residual,TFQMR)方法,提出了一种低复杂度次优信号检测算法。该算法有效地避免了矩阵求逆运算,使其计算复杂度降至约O(K 2)。仿真结果表明,基于TFQMR的信号检测算法的误比特率性能与计算复杂度均优于基于Neumann级数展开的信号检测算法;同时,最多经5次迭代该方法可取得接近MMSE检测算法的性能。     

LBER多用户检测算法性能的研究

在多径信道环境下,在下行链路对最低误比特率(MBER)多用户检测算法的性能进行了研究,并通过核密度函数估计方法将其推广到自适应的最小误比特率(LBER)多用户检测算法。仿真结果表明:LBER算法具有收敛速度快和计算复杂度低的特点;在一定的信噪比条件下,LBER算法有比MMSE多用户检测算法更低的误比特率(BER),其抗远近效应能力也优于传统的MMSE检测算法。     

基于混合消息传递和部分近似的联合信道估计MIMO-OFDM接收机

本文提出了一种基于混合消息传递和部分高斯近似(Partial Gaussian Approximation, PGA)的多用户干扰消除方法,并应用到联合信道估计MIMO-OFDM接收机中。由于多用户干扰模型中存在的“乘积-求和”结构,使得选择标准消息传递规则,如置信传播(Belief Propagation, BP),期望传播(Expectation Propagation, EP),平均场规则(Mean Field, MF),或者联合方法时只能在性能或复杂度方面有所取舍。现有根据标准消息传递规则得到的最优性能接收机复杂度高,而近似程度大的低复杂度接收机性能损失严重。本文根据多用户干扰模型的自身特点,对标准消息传递规则进行了修改,提出了一种基于混合消息传递规则和部分高斯近似的多用户干扰消除方法。依据信道估计过程中不同用户的信道权重,采用不同的消息传递规则,可以实现复杂度和性能的均衡调整。仿真结果表明,本文提出的多用户干扰消除方法,在性能接近已知最优接收机的情况下,能够大幅降低复杂度。      

基于近似信息传递算法的大规模MIMO信号检测

大规模多输入多输出(MIMO)技术通过增加天线的数目可以有效降低发送功率,提高能量效率,被认为是5G移动通信的一项关键技术。随着天线数目的大幅增加,信号检测的复杂度随之增加。分析了大规模MIMO 信号检测的研究现状,提出了近似信息传递(AMP)算法,并比较了 AMP 算法、Richarson 算法以及Neumann级数迭代近似算法的复杂度。仿真结果表明,该算法使用较少的迭代次数即可达到和MMSE近似的系统差错性能。     

PN Code Acquisition Using Belief Propagation with Adaptive Parity Check Matrix

Pseudonoise (PN) code acquisition technique based on iterative message passing algorithm (iMPA) has been proposed due to its short acquisition time and low complexity. However, the cyclic and regular nature of constructed tanner graph makes it difficult to achieve promising performance. To address this problem, this correspondence proposes a new message passing algorithm based on adaptive parity check matrix. We find multiple sets of linear sparse constraints for PN sequence by squaring the generator polynomial. The topology of the graphic models as well as the parity check matrix is adapted every a few iterations to avoid local optima. The performance of proposed algorithm is evaluated in terms of detection probability. Simulation results show that this method provides more than 3 dB gains over iMPA with fixed parity check matrix.     

低精度ADC下大规模多输入多输出系统基于三对角迭代法的软输出信号检测

受硬件成本制约,大规模多输入多输出（massive Multiple Input Multiple Output, mMIMO）基站通常配置低精度模数转换器（Analog-to-Digital Converter, ADC）。低精度ADC下,如果多用户mMIMO系统采用最小均方误差（Minimum Mean Square Error, MMSE）检测,将导致过高复杂度。为此,本文基于三对角迭代法（Tridiagonal Iterative Method, TDIM）,结合分块矩阵求逆的初始值确定,提出一种低复杂度的MMSE软输出信号检测算法。数值仿真表明:基于TDIM的软输出信号检测算法经4次迭代即可达到收敛,同时,数值结果验证了ADC量化比特为4时,该算法可取得接近全精度ADC的性能,为低精度ADC下mMIMO系统的上行链路信号检测实现提供了切实可行的方案。      

一种用于SCMA系统的混合期望传播检测方法

作为一种新的非正交多址接入技术,稀疏码多址接入(Sparse Code Multiple Access,SCMA)被提出以支持大规模连接.基于稀疏因子图,SCMA利用低复杂度的消息传递算法(Message Passing Algorithm,MPA)来实现接近最优的多用户检测.但是,传统MPA的复杂度仍然很高.为了灵活...     

应用酉变换近似消息传递的大规模MIMO接收机设计

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。     

基于变量节点串行策略的SCMA低复杂度译码研究

稀疏码多址接入(SCMA)技术作为5G无线通信网络的一个竞争性的非正交多址方案,具有广阔的应用前景.但目前基于SCMA的上行链路均采用泛洪方案的消息传递算法(MPA)进行译码,无论是检测的复杂度还是收敛速度都不甚理想.提出一种改变信息更新策略的串行消息传递算法——S-MPA (serial MPA),按照变量节点的次序进行消息处理和传递,每一个变量节点同时进行校验消息的接收和变量消息的发送.理论和仿真结果表明,该算法不仅能保持良好的性能,而且也有较低的解码复杂度.     

上行SCMA系统的动态子图检测算法

面对未来网络需求量的爆炸性增长,稀疏码多址接入（Sparse Code Multiple Access,SCMA）作为一种基于码本的非正交多址技术,在用户连接数、频谱效率和低时延都有很大的提升。由于码字的稀疏性,SCMA采用消息传递算法（Message Passing Algorithm,MPA）实现多用户检测,但是复杂度还是相对较高,以至于很难应用于实际系统。为了解决上述问题,提出了一种动态子图消息传递算法（Dynamic Sub-graph Message Passing Algorithm,DS-MPA）进行信号检测。DS-MPA利用剩余值来确定下一次迭代的子图,减少了资源节点的更新用户数量,达到了降低复杂度的目的。仿真结果显示算法性能几乎无损并且降低了1/3左右的复杂度。     

FPGA implementation of low complexity LDPC iterative decoder

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.     

矩形窗正交时频空检测算法

针对正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space, OTFS)调制系统采用矩形窗函数时,信道矩阵结构复杂导致的鲁棒性差的问题,提出了一种基于时域处理和酉近似消息传递的检测算法。该算法首先添加循环前缀,将时域信道转换为分块对角矩阵;然后应用酉变换和近似消息传递建立迭代检测算法。仿真结果表明,所提检测算法能够在不增加复杂度的条件下有效提升检测精度和鲁棒性,特别是存在信道编码的条件下表现出2 dB的性能增益,使得该算法更适用于杂散多径、高速移动等环境,具有较高的应用价值。