多入多出系统中一种新的部分极大似然算法

提出了一种新的应用于多入多出(MIMO)系统的结合最小均方误差串行干扰消除(MMSE-SIC)的部分极大似然(ML)算法.该算法对一部分符号进行ML估计,并结合MMSE-SIC算法对其他符号进行检测,最后选择与接收信号欧式距离最小的一组符号向量作为解调输出.仿真结果表明,在4发4收V-BLAST系统中BER=10-2处,所提出算法比传统的MMSE-SIC算法有大约4 dB的性能增益,甚至接近于ML算法的性能,而且对于空间相关也具有较强的鲁棒性.

分组空时块码系统中的排序最大信噪比检测算法

提出并比较了应用于分组空时块码(G-STBC)系统中两种不同信道模型的排序最大信噪比(Max SNR)检测算法。该系统在发端对发射天线分组,每组进行独立的空时块码编码;在收端应用排序最大信噪比算法进行检测。由于空时块码提供了额外的时域约束,所以可以利用这个约束对信道模型进行变换,得到一个等效信道模型,然后再使用排序Max SNR检测;当然也可以直接利用原有的信道模型,即非等效信道模型进行检测。仿真结果表明:当接收天线数不少于发射天线数的一半时,采用等效信道模型下的排序Max SNR算法,系统的误码曲线就能保持陡降性;并且在收发天线数相同时,其性能总是优于非等效信道模型。