MIMO系统中k-best球形译码算法研究

通过对广度优先策略中有恒定复杂度的层排序k-best球译码算法进行分析,提出一种每节点保留可变扩展节点的层排序k-best球形译码算法(k-best SDA Ⅱ),在64QAM调制及每层保留8节点的实数SDA模型下,通过仿真的方法得出了保留恒定扩展节点的k-best SDA当每节点保留扩展节点数大于等于2时,性能基本不变(k-best SDAⅠ);而改进的k-best SDAⅡ则对k-best SDAⅠ在性能与复杂度上作了比较好的折中,前者计算复杂度大约减少了28%,而性能的损失基本可以忽略。

MIMO-OFDM系统的SAGE-ISD联合估计检测算法

针对采用最小均方误差估计MIMO-OFDM系统信道时计算复杂度高,以及采用期望最大化算法存在收敛速度慢等缺陷,提出一种新的联合估计检测算法,将线性最小均方误差信道估计、广义空间迭代期望最大化算法和改进球形译码检测算法相结合进行联合估计检测,采用线性最小均方误差信道估计对信道进行信道初估计,并利用联合迭代技术结合广义空间迭代期望最大化算法及改进球形译码检测算法进行信道估计校正和信号检测,从而提高系统的可靠性。理论研究和仿真结果表明:在相同误比特率下,算法性能优于传统的检测算法,其与理想信道估计下的最大似然检测算法仅平均相差0.5 dB。该算法在较少的迭代次数下,可获得较理想的信道估计和检测结果,并以较低系统复杂度的代价,逼近理想信道估计下的最大似然检测算法。

时变条件下MIMO-OFDM系统中的信道估计算法

本文设计了时变多径衰落条件下MIMO-OFDM系统中一种新的信道估计算法。该算法结合递归EM算法和Kalman预测对时变信道进行跟踪。借助软球形译码器(List Sphere Decoder,LSD)产生的搜索列表,递归EM算法序贯遍历搜索列表中可能的符号组合来估计各个子载波上的信道频率响应;基于获得的信道频率响应估计,Kalman预测器利用衰落信道的时域二阶统计特性进一步跟踪信道时变。仿真结果表明:本文设计的算法可以有效跟踪信道时变,性能优于传统的软输入Kalman滤波算法。

MIMO-OFDM系统中一种改进的Bayesian EM信道估计器

该文提出了MIMO-OFDM系统中一种改进的Bayesian EM信道估计器。利用软球形译码器的搜索列表和解码器反馈的先验信息对传统EM信道估计中的软信息近似处理进行了修正,计算了更为准确的软符号后验概率分布以及一阶、二阶统计量。基于初始估计得到的信道先验信息,设计了新的考虑软符号后验互相关的时域信道冲激响应最大后验概率(MAP)估计算法。仿真试验结果表明:该算法和传统EM信道估计算法相比具有更低的误码率和更小的估计均方误差值。

一种新的QR-SIC-MSD联合MIMO信号检测算法

针对MIMO信号检测中球形译码(Sphere decoding,SD)算法在低信噪比时接近最大似然(Maximum likelihood,ML)算法复杂度的缺点,提出了一种基于QR分解的串行干扰抵消(Successive interference cancellation,SIC)和修改的球形译码(Modified sphere decoding,MSD)联合MIMO信号检测算法,称之为QR-SIC-MSD算法。该算法在低信噪比时采用SIC算法,在高信噪比时,采用MSD算法,根据噪声方差仅选择一次初始搜索半径,若搜索失败则用SIC解代替。通过SIC算法与MSD算法的结合,大大地降低了球形译码算法的复杂性,同时保证了在中高信噪比时逼近ML算法性能,在低信噪比时接近ML算法性能。文中同时给出了完整的算法流程图及计算机仿真结果。

MIMO-OFDM系统中的信号检测算法(Ⅱ)

全面介绍了MIMO-OFDM系统中的三类信号检测算法:线性检测算法、非线性检测算法和最优检测算法,详细分析了最优检测算法中的球面解码算法和格点减少算法.并在详述各种检测技术的基础上,比较了各类算法的性能和计算复杂度,预测了信号检测技术的发展方向.

极化码的K-best译码算法

基于K-best算法和球形译码算法,提出了一种占用极少内存的K-best译码算法,该算法解决了短码情况下SC译码算法性能不佳和SCL译码算法硬件实现占用内存过多的问题,改进了SD时间复杂度不固定和译码性能过于依赖初始半径选择的问题,可以通过调整K大小在纠错性能和复杂性之间提供良好的折衷,具有固定时间复杂度,并且不涉及半径。仿真结果表明,目标算法与SC算法和SCL算法的译码性能几乎相同,但仅占SCL算法48%的内存。

MIMO-OFDM系统Turbo接收机中的信道估计器

设计了一种新的MIMO-OFDM系统Turbo接收机中的信道估计器。考虑了信道估计误差对编码比特外信息计算的影响,利用软球形译码器的搜索列表和解码器反馈的先验信息对传统EM信道估计中的软信息近似处理进行了修正,获得了更为准确的软符号统计信息用于信道估计,提出了考虑软符号互相关性的Bayesian EM(BEM)信道估计算法。仿真结果表明,新算法较传统EM算法具有更低的误码率和更小的估计均方误差值。

一种改进的球形译码算法性能分析

针对MIMO系统的球形译码算法具有一定的译码复杂性,提出一种改进的方法来减少球形译码算法的计算量.该算法主要利用QAM复数调制信号表达式中的相似性来减少计算量.仿真结果表明,该算法能够有效地降低球形译码的计算量.

一种新的多天线系统中的快速广义球形解码算法

该文提出了一种新的广义球形解码算法。与常规球形解码算法相比,它能够处理多输入多输出系统(MIMO) 中发送天线M多于接收天线N的情形,并且其解码速度远大于已有的广义球形解码算法。其基本思想是将M维的传输信号矢量分成N-1和M-N+1维的子矢量xa和xb,通过一些简单地变换,就可以使用一个常规球形解码器来选取合适的xb,然后再利用另一个常规球形解码器来获得xa,从而得到整个传输信号矢量。仿真结果表明,这种新的快速广义球形解码算法(命名为双层球形解码算法)比现有的广义球形解码算法具有更低的复杂度。

一种极化码联合SC球形列表译码算法

为了降低极化码译码复杂度,提出了一种极化码联合SC球形列表(joint successive cancellation sphere list,JSCSL)译码算法。JSCSL译码算法结合了串行消除列表(successive cancellation list,SCL)译码和球形列表(list sphere decoding,LSD)译码相同的列表结构,联合不同的译码流程,增加译码并行性,从而降低译码复杂度。JSCSL译码算法将码字分割,在2个方向上使用不同译码方案,即从前往后和从后往前分别采取SCL译码和LSD译码,最终选取满足冗余循环校验(cyclic redundancy check,CRC)校验的码字。理论推导了2部分译码的中间分割点,使得独立译码时间近似,以达到最优的并行译码。仿真结果表明,与性能较优的CA-SCL(CRC-aided successive cancellation list)译码算法相比,JSCSL译码算法性能与其相近,但译码复杂度降低了40%~50%,因此,JSCSL译码算法在译码性能和复杂度达到新的平衡。

降低高条件数信道下的球形译码算法复杂度的方法

MIMO系统中,球形译码可以在保证接近ML检测性能的前提下大大降低检测复杂度。但当信道矩阵条件数很高时,球形译码的复杂度仍然会很高。在分析了这一现象的原因后,本文提出了在高层对权值进行合并的一种球形译码算法,因为其减小了译码搜索过程中对树的高层节点的访问的概率,由此降低了搜索复杂度。仿真结果表明,这种算法在低信噪比、高条件数时可以节约20%的浮点运算操作次数。

基于免疫算法的球形译码算法研究

在多输入多输出(MIMO)系统的信号检测算法中,球形译码算法的性能最接近最大似然检测算法,是目前应用最为广泛的一种信号检测方法,但传统的球形译码算法在低信噪比时计算复杂度较高,在高信噪比时误码率性能不够理想.该文提出了一种改进的球形译码方法,利用免疫算法的寻优能力来获得最佳的初始搜索半径,从而达到在保证译码性能的同时有效地降低计算复杂度的目的.实验仿真结果表明,与传统的球形译码算法相比,基于免疫算法的球形译码方法在高信噪比下可以达到最大似然译码的性能,同时能有效降低低信噪比时的运算复杂度,从而更符合现代无线通信实时性的要求.

一种新型可变半径的球形译码算法

在MIMO系统的信号检测算法中,球形译码算法的性能最接近最大似然检测算法,但传统的球形译码算法复杂度较高。详细分析了球形译码算法原理的基础上对传统算法进行改进,提出了一种新型可变半径的球形译码算法。仿真结果表明,新算法可以在保持译码性能的同时有效地降低运算复杂度,从而更适合现代无线通信实时性的要求。

一种低复杂度MIMO球形检测算法

针对球形译码检测算法在信噪比较低时复杂度大的问题,提出一种新型球形检测算法。通过使用一个压缩因子对低信噪比时的球半径进行抑制,同时结合最小均方误差检测算法降低算法复杂度。仿真结果表明,在信噪比低于10 dB时,该算法相对传统球形译码算法,复杂度平均降低10%左右,并且性能损失较少。

LTE系统下行链路中HARQ技术的研究与仿真

介绍了LTE系统中HARQ技术原理;以III型HARQ为研究对象,搭建了基于HARQ的LTE系统下行链路仿真平台,并对加入HARQ技术前后的LTE系统误块率进行了仿真比较。结果表明,HARQ技术不仅有效降低了LTE系统的误块率,而且使LTE系统在较低的信噪比情况下仍可获得与未采用HARQ技术时高信噪比情况相同甚至更好的通信质量,即能提高小区覆盖边缘用户和无线信道质量较差的用户的通信质量。

结合最小均方误差的改进球形译码检测算法

在多输入多输出(MIMO)系统的信号检测算法中,球形译码算法的检测性能最接近最大似然算法,但传统球形译码算法运算复杂度较高。为降低球形译码算法复杂度,提出一种新型的球形译码检测算法。新算法由改进的快速球形译码算法与最小均方误差算法相结合而成。改进的快速球形译码算法通过在球形半径收缩时乘上一个常量参数来提高半径收缩速度,减少算法搜索的信号点数,从而达到降低复杂度的目的。最小均方误差算法则能够通过减小噪声对接收信号的干扰来降低因搜索噪声点而产生的复杂度。将最小均方误差算法的信道矩阵应用在改进的快速球形译码算法中,将两种算法有效地结合,能够进一步降低算法复杂度。仿真结果表明,当信噪比(SNR)低于10 dB时,新算法相比于原始球形译码算法,检测性能平均提高了9%左右。

基于狼群算法的球形译码算法研究

在信号空间分集(SSD)系统中,使用球形译码算法可以有效降低接收机检测复杂度.但传统的球形译码算法在低信噪比情况下计算复杂度较高,为降低球形译码算法计算复杂度,分析了初始搜索半径设置对球形译码过程的影响,并利用狼群算法的寻优能力来获得最佳的初始搜索半径,在保证译码性能的前提下有效地降低了计算复杂度.仿真结果表明,基于狼群算法的球形译码算法可以获得与传统SD算法相同的性能,同时在低信噪比情况下有效降低了球形译码算法的计算复杂度.

基于贪心策略的大规模MIMO系统信号检测算法

针对传统球形译码性能和计算复杂度受到初始半径及搜索策略制约的问题,提出了一种新的基于M算法的贪心策略球形译码检测算法,对树搜索的方法进行了改进,先将该层信号集合中的距离增量进行排序,然后选择距离增量最小的M个点为信号点,这样每一次选取的信号点相对该层都是局部最优的。仿真结果表明,相比于传统球形译码检测算法,当M为1时,该算法可以降低约30%的计算复杂度。使球形译码算法的效率得到了很大的提高,可以运用于大规模MIMO系统中。

一种基于MIMO系统的改进广义球解码算法

基于球解码算法和广义球解码算法的思想,提出了一种基于MIMO系统的改进的广义球解码算法:引入一个置换矩阵,利用矩阵的正交性来简化运算;根据信噪比的特性来选择初始半径;根据Cholesky法分解格莱姆矩阵来进行格点搜索;通过求解格的二次型的最小值来确定范围的上下界。仿真结果表明,该算法有较强的抗多流干扰能力,在高信噪比的情况下性能有所改善,而且复杂度也相对较低。