一种低复杂度的球形检测算法

文章研究了一种多输入多输出（MIMO）无线系统的球形检测算法,首先介绍了MIMO系统模型和传统的球形检测算法的原理,然后分析了改进算法的原理及其优点。仿真结果显示,和传统的初始半径确定方法相比,改进算法大大减少了访问节点数量,有效地降低了计算复杂度。     

一种低复杂度空间调制球形译码检测算法

现有的空间调制系统球形译码（Sphere-Decoding,SD）检测算法虽然能够较大地降低最大似然（Maximum-Likelihood,ML）检测算法的计算复杂度,但由于其更新半径比较松散、收敛较慢,计算复杂度降低的水平仍十分有限,尤其是在高阶调制系统下.针对上述问题,采用统计分布的思想对现有算法更新半径中的冗余项进行估计,提出了两种改进的球形译码检测算法.理论分析与仿真结果表明,改进算法在达到最优检测性能的同时,极大地降低了传统球形译码的计算复杂度,具有较好的理论和实际应用意义.     

低复杂度MIMO检测技术分析

为了克服多径传播对信号传输的影响,提出了多入多出(MIMO)检测的3种低复杂度算法,给出了各种算法的具体原理,特别对基于Chase原理的检测算法进行了介绍,论述了相对于最大似然算法可减低复杂的程度,研究了各种算法的误码率性能及复杂度。给出了2发2收MIMO系统和3发3收MIMO系统的仿真结果。结果表明,球形译码算法和基于Chase原理的MIMO检测算法能以比较低的复杂度,获得逼近最大似然检测算法的误码率性能。研究的检测算法为MIMO无线通信接收机的硬件实现提供了理论基础。     

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。     

一种新的低复杂度空间调制信号检测算法

空间调制技术(SM)作为一种新颖的多天线传输方案,近年来受到业界的广泛注意。它将输入信息比特分为两部分,一部分用于激活天线,另一部分用于信号调制,来共同承载发送信息。由于SM系统的最大似然(ML)最优检测算法需要穷举搜索激活天线序号和发送的数字调制符号的所有可能情况,它的检测复杂度很高。为此,人们相继提出了一些简化算法。与这些算法思路不同,本文从传统ML最优表达式出发,引入极坐标得到关于星座点幅度和相角的ML等价表达式,同时根据星座点相角的分布特性对相角进行近似,得到了一种新的次最优检测算法。新算法的检测性能比其他次优算法更接近ML,而且计算复杂度低。最后本文通过计算机仿真,验证了新算法的有效性。      

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。     

裁减自动球形译码算法与性能分析

提出了裁减自动球形译码（PASD）算法。该算法利用统计裁减有效减小了自动球形译码（ASD）算法中边界节点列表的大小S，并可通过对参数的适当设置获得误符号率性能与复杂度之间的折衷。分析与仿真表明，当采用较高电平调制（电平数大于4）时，在相同信噪比范围内，PASD在几乎不损失误符号率性能的前提下，较ASD节省大于30％的比较次数。     

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。     

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.     

一种低复杂度的CPM信号最大似然块检测算法

为了降低连续相位调制(Continuous Phase Modulation,CPM)信号多符号非相干检测的运算复杂度,提出了一种低复杂度的最大似然块检测算法。该算法充分利用已判决输出的符号对检测过程中的符号向量取值进行约束,有效减少判决统计量计算时的运算量,进而降低算法复杂度。另外,该算法引入判决长度变量,通过调整单次检测时判决符号数使算法能够在检测性能与运算量之间灵活折中。仿真结果表明,提出的低复杂度检测算法能够适用于全响应和部分响应CPM信号,相比原最大似然块检测算法能够在不损失检测性能的前提下降低算法运算量至少50〖WT《Times New Roman》〗%〖WTBZ〗,并且能够通过选择不同的判决长度提高算法应用的灵活性。     

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.     

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.     

MIMO通信系统中QRD-M检测算法的改进

该文对MIMO通信系统中的QRD-M检测算法进行了研究,将其分解为两个级联检测的等效模型,并据此提出了对传统QRD-M检测算法的改进方案,进行了复杂度分析。性能仿真证明该改进算法能够更灵活地实现系统性能和复杂度的折衷设计,可以在相同或相近复杂度的条件下获得更好的性能。     

稀疏码分多址系统一种改进的检测算法

稀疏码分多址(SCMA)系统中基于球形译码算法(SD)由于具有优良的性能受到越来越多的关注,然而现有基于SD的算法只能用于某些特定星座结构的检测,导致其应用受限.该文提出一种适用于任意星座且性能达到最大似然(ML)算法性能的改进球形译码(ISD)算法.该算法将用户星座图拆分,并将用户星座图转换为多层树结构,利用对树结构的搜索完成译码操作,并且对树的搜索是从高层向低层进行的.因此,可以将SCMA检测转换成最小化树结构部分度量问题;同时,所提出的改进算法对星座图的结构无任何限制,所以该算法适用于任意类型的星座图.此外,由于SCMA的稀疏性,每一层的部分度量均与分配给每个资源元素的用户无关,从而进一步降低了计算复杂度.     

稀疏码分多址系统一种改进的检测算法

稀疏码分多址(SCMA)系统中基于球形译码算法(SD)由于具有优良的性能受到越来越多的关注,然而现有基于SD的算法只能用于某些特定星座结构的检测,导致其应用受限。该文提出一种适用于任意星座且性能达到最大似然(ML)算法性能的改进球形译码(ISD)算法。该算法将用户星座图拆分,并将用户星座图转换为多层树结构,利用对树结构的搜索完成译码操作,并且对树的搜索是从高层向低层进行的。因此,可以将SCMA检测转换成最小化树结构部分度量问题;同时,所提出的改进算法对星座图的结构无任何限制,所以该算法适用于任意类型的星座图。此外,由于SCMA的稀疏性,每一层的部分度量均与分配给每个资源元素的用户无关,从而进一步降低了计算复杂度。     

几种MIMO最大似然检测算法性能与复杂度比较及改进

最大似然检测在误比特率最小的意义下是最优接收,但是其复杂度不可实现.本文介绍了半定松弛、分枝定界和堆栈三种低复杂度最大似然检测算法,并对其性能和复杂度进行了仿真分析,提出了改进的分枝定界和堆栈算法,仿真结果证明分枝定界和堆栈算法性能要优于半定松弛算法,分枝定界算法的复杂度低于堆栈算法且半定松弛算法以多项式复杂度取得了逼近最大似然的性能,同时改进算法加快了算法收敛速度,降低了计算复杂度和对存储空间的要求.     

一种基于局部ML的DFT-S-OFDM检测算法

离散傅里叶变换扩频正交频分复用(DFT-S-OFDM)作为一种单载波调制方案,与传统正交频分复用相比具有较小的峰均功率比(PAPR),并且已被3GPP采用作为其长期演进项目(LTE)的上行调制方案。针对该方案,提出了一种改进的基于局部最大似然(ML)的DFT-S-OFDM检测算法,首先挑选一阶最小均方误差-最大似然(MMSE-ML)检测后最有可能的2个星座符号位置,进而在这2个位置上做最大似然检测。仿真结果表明,提出的算法相比二阶MMSE-ML,在大幅度降低计算复杂度的基础上,性能损失很小;相比一阶MMSE-ML,能获得0.5 dB~0.7 dB的增益,而所需的额外计算量较少。     

低复杂度的空间调制检测算法研究

空间调制是近年来提出的一种新型多天线传输技术。研究了基于M算法的最大似然检测算法（M-ML）,并提出了优化算法,这个算法通过限制最大似然检测算法的搜索空间,从而减少了最优解码器的算法复杂度。仿真结果表明,通过仔细选择M的值,该算法可在明显的降低算法复杂度同时能保持接近最佳误码率的性能。     

一种重叠Alamouti码的最大似然检测优化算法

针对准正交重叠Alamouti码(Overlapped Alamouti Code,OAC)采用最大似然(maximum likelihood,ML)接收机检测时译码复杂度高的缺点,提出了一种ML译码优化算法。利用等价信道矩阵具有部分正交性的特点,将等价信道矩阵拆分成2个相互正交的子等价信道矩阵,使得在检测每个符号分组时可分别检测2个较短分组,从而降低了ML接收机的译码复杂度。改进算法保持了与ML译码相近的误码率性能,而运算量大幅度降低,从而克服了ML译码复杂度高的缺点。     

一种基于QR分解的ST-FSK最大似然检测算法

空时频移键控(Space-Time FSK)是一种特殊的酉空时调制方案,它易于设计,译码复杂性低,不需信道状态的任何信息,与酉空时设计相比具有许多优点。本文在文献[1]提出的ST-FSK非相干最大似然检测算法的基础上,利用QR分解提出了一种简化算法,减少了译码计算量,并且通过计算机仿真进行了分析比较。