基于迫零矢量集搜索的V-BLAST检测算法

基于迫零矢量集搜索提出了一种新的混合最大似然（ML）和判决反馈均衡（DFE）的垂直贝尔实验室分层空时码(V-BLAST)检测算法．在该算法中,用最大似然检测的方法判决前l（l为最大似然度）层的迫零矢量集及其信号,在消除前l层的影响后逐层判决后续各层．分析和仿真结果表明：和已知的基于信道传输矩阵的QR分解的混合ML-DFE检测算法相比,当接收天线数小于最大似然度的平方时,该算法能够在获得相同的检测性能的条件下降低算法的计算复杂度．     

非频率选择性衰落MIMO信道上基于序列蒙特卡罗的数字调制识别方法

该文针对非频率选择性衰落多输入多输出(MIMO)信道提出了一种基于序列蒙特卡罗(SMC)方法的幅度-相位调制方式识别方法。首先将MIMO系统等效为一个动态状态空间模型,然后利用序列重要性采样和模式转移步骤估计每根发送天线采用的各种可能调制方式的概率,最后利用各个信道上发送符号的不相关性在长为N的观测信道上进行噪声平均。该方法能够在识别数字调制方式的同时估计发送数据符号。其复杂度是信道观测长度、发送天线数、采样大小、调制星座大小的线性函数。仿真结果表明提出的数字调制识别方法在各种调制星座上具有良好的性能。     

MIMO系统中改进的粒子滤波解调算法

粒子滤波算法(PF)中,序列重要性采样引起采样点贫化,进一步经过重采样后造成分集度损失．由于调制星座上信号点的有限离散性,当PF应用于多输入多输出(MIMO)系统解调时,分集度损失将引起解调性能下降．因此,提出首先采用噪声增强的方法来增加重要性采样得到的不同粒子数,从而减缓采样点贫化．然后引入部分确定性重分配结构(PDR)取代重采样过程,以提高具有小重要性权值的粒子被保存的概率,降低分集度损失．分析和仿真结果表明,提出的噪声增强和PDR方法能够显著改善MIMO系统的比特错误性能．     

低状态数的Turbo网格编码调制的性能分析

针对两状态、四状态和八状态的Turbo网格编码调制(Turbo Trellis-Coded Modulation,简称TTCM),本文提出了一种通用的编译码方法,并给出它们在编译码器上的设计方法和设计准则.仿真结果表明:适当增加编码器的并行分支和译码的迭代次数能弥补由于状态数减少而带来的性能恶化,从而改善低状态的TTCM的性能.     

低复杂度的MIMO系统粒子滤波检测

该文通过降低采样大小和信号检测搜索空间给出了两种低复杂度的多输入多输出(MIMO)系统粒子滤波(PF)检测方法:球形约束PF和多层映射PF。在球形约束PF中,首先基于迫零原则求得所需的球形约束,然后利用该球形约束减少粒子滤波过程中每一级重要性采样生成的粒子数。多层映射PF则采用多层映射将大小为4L的正交幅度调制(QAM)星座划分为L个4-QAM星座的级联以降低信号检测的搜索范围。计算机仿真结果表明,第1种方法能够在大发送天线数的情况下保持系统性能且有效地降低粒子滤波的计算复杂度;而第2种方法能够以较低的错误性能损失为代价获得计算复杂度的极大降低。