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基于临近信息传递算法的大规模MIMO信号检测
1
作者
陈建新
方勇
孙彦赞
《电子测量技术》
2018年第3期17-21,共5页
为了应对大规模MIMO系统由于天线数量庞大带来信号检测计算复杂度高的问题,提出了改进的临近信息传递算法。首先通过在因子图上建立大规模MIMO概率系统模型实现符号检测;然后通过对干扰信号与噪声进行高斯临近能够降低信息计算的数量...
为了应对大规模MIMO系统由于天线数量庞大带来信号检测计算复杂度高的问题,提出了改进的临近信息传递算法。首先通过在因子图上建立大规模MIMO概率系统模型实现符号检测;然后通过对干扰信号与噪声进行高斯临近能够降低信息计算的数量与复杂度;最后为了使临近信息传递算法应用在高阶调制系统,采用高斯树临近方法临近信息。通过仿真发现当系统调制方式为BPSK时,两种方法随着天线数量的增加其误码率均逼近最大似然检测器,当系统调制方式为高阶调制(如16QAM)时,高斯树临近方法优于高斯临近。
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关键词
大规模MIMO
信号检测
因子图
临近信息传递
高斯
临近
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职称材料
题名
基于临近信息传递算法的大规模MIMO信号检测
1
作者
陈建新
方勇
孙彦赞
机构
上海大学通信与信息工程学院
出处
《电子测量技术》
2018年第3期17-21,共5页
基金
国家自然科学基金(61271213,61673253,61501289)
教育部博士点基金(20133108110014)项目资助
文摘
为了应对大规模MIMO系统由于天线数量庞大带来信号检测计算复杂度高的问题,提出了改进的临近信息传递算法。首先通过在因子图上建立大规模MIMO概率系统模型实现符号检测;然后通过对干扰信号与噪声进行高斯临近能够降低信息计算的数量与复杂度;最后为了使临近信息传递算法应用在高阶调制系统,采用高斯树临近方法临近信息。通过仿真发现当系统调制方式为BPSK时,两种方法随着天线数量的增加其误码率均逼近最大似然检测器,当系统调制方式为高阶调制(如16QAM)时,高斯树临近方法优于高斯临近。
关键词
大规模MIMO
信号检测
因子图
临近信息传递
高斯
临近
Keywords
massive MIMO
signal detection
factor graph
approximate message passing algorithm
Gaussian approximation
分类号
TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于临近信息传递算法的大规模MIMO信号检测
陈建新
方勇
孙彦赞
《电子测量技术》
2018
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