基于量子算法优化的迭代多用户接收机研究

量子计算是21世纪热点研究的方向。在传统经典通信框架中,最优的多用户接收机(最大似然多用户接收机)通常由于其算法的高复杂性导致很难用在大量多用户的场景中。分析了量子计算中常用的算法,提出利用Grover搜索算法的并行性来优化多用户接收机的复杂度。经过分析,研究的搜索算法可以把复杂度降到原有算法的开方级。把提出的改进算法用于自由空间光IDMA的通信系统中,提出了一种利用量子计算的软入软出(SISO)量子多用户接收机,并且和传统空间光IDMA散弹噪声下的性能做了对比。数值仿真的结果显示,所提出的量子计算方法优于次优软干扰消除算法,和最优贝叶斯算法性能一致,并且复杂度显著降低,仅为最优贝叶斯算法复杂度的开方级。

基于迭代滤波的单天线干扰消除技术研究

多模多频移动通信芯片设计是当前国内外研究的热点之一,其中,具备较低复杂度的抗多小区同频干扰的GGE系统优化算法设计是多模芯片的重要发展目标。针对GGE下行链路,研究了基于线性均衡的单天线干扰滤波器;提出了考虑链路多时延模型的改进方案,以及延长训练序列的两次滤波算法。针对这些改进算法,分别进行了数值仿真并分析了系统性能。结果表明,优化的方案具有较低的计算复杂度,可获得良好的同频干扰抑制效果,具有实用性。

GGE单天线干扰消除中信道估计技术研究

分析了GGE下行链路和相应的单天线干扰消除技术,设计了LMS自适应信道估计的方法,以此提高线性滤波的性能和系统干扰抑制的能力.为应对多小区异步干扰,所研究的LMS自适应信道估计添加了自适应遍历方向判断算法,以便扩展信道估计的适用范围,提高异步多小区自适应信道估计的性能.