多输入多输出(MIMO)技术作为新一代移动宽带通信的核心技术,面临着天线数目增大带来的系统增益和高信道相关性导致的检测误码之间的矛盾.对此提出一种新的格基规约(LR)辅助的K-Best算法,由于经LR处理后K-Best算法中每一个父节点的子节...多输入多输出(MIMO)技术作为新一代移动宽带通信的核心技术,面临着天线数目增大带来的系统增益和高信道相关性导致的检测误码之间的矛盾.对此提出一种新的格基规约(LR)辅助的K-Best算法,由于经LR处理后K-Best算法中每一个父节点的子节点不确定,本文采用基于需求的扩展方案扩展子节点,并基于候选最小堆的排序算法降低排序复杂度,平均时间复杂度从O(KN log2(KN))降低至O(K log2K),空间复杂度从O(KN)降低至O(K).并且针对经LR处理后,星座图不再是有限的所带来的检测误码,提出了一种越界控制方案提高检测的准确率.仿真结果表明,越界控制方案使得算法在高信道相关性下其误码率(BER)性能得到了3 d B的增益.并且本算法与最大自然ML算法仅有1 d B的差距,算法复杂度远小于ML算法,仅仅随着天线数呈线性增长,是一种适用于大规模天线系统的高效的MIMO检测算法.展开更多
文摘多输入多输出(MIMO)技术作为新一代移动宽带通信的核心技术,面临着天线数目增大带来的系统增益和高信道相关性导致的检测误码之间的矛盾.对此提出一种新的格基规约(LR)辅助的K-Best算法,由于经LR处理后K-Best算法中每一个父节点的子节点不确定,本文采用基于需求的扩展方案扩展子节点,并基于候选最小堆的排序算法降低排序复杂度,平均时间复杂度从O(KN log2(KN))降低至O(K log2K),空间复杂度从O(KN)降低至O(K).并且针对经LR处理后,星座图不再是有限的所带来的检测误码,提出了一种越界控制方案提高检测的准确率.仿真结果表明,越界控制方案使得算法在高信道相关性下其误码率(BER)性能得到了3 d B的增益.并且本算法与最大自然ML算法仅有1 d B的差距,算法复杂度远小于ML算法,仅仅随着天线数呈线性增长,是一种适用于大规模天线系统的高效的MIMO检测算法.