基于后验概率估计的软输出MMSE MIMO排序串行干扰抵消检测算法

该文研究了信道编码无线MIMO通信系统中的软输出MMSE排序串行干扰抵消检测算法。利用MMSE滤波器输出的高斯近似表示,提出了基于后验概率估计的判决误差传播抑制算法,以提高检测算法输出的编码比特对数似然比的可靠性;利用检测器的矩阵结构和矩阵求逆引理,进一步提出了降低复杂度的实现方法。仿真结果表明:提出的检测算法优于现有算法,当BER为10-4,在所给的仿真条件下有1～3dB的性能增益。

多用户检测的串行干扰抵消器算法

CDMA由于其独特的性能成为第三代移动通信中标准多址方式 ,传统的CDMA信号解调方法是求信号与本用户PN码的相关运算 ,而此时其它用户的CD MA信号就成为干扰信号。本文提出了一种串行干扰相减式抵消器法 ,实验表明 ,这种方法在对功率不相等的多用户进行信号检测时性能优于传统方法。

TD-SCDMA系统中基于串行干扰抵消检测的功率控制

在TD-SCDMA系统中,功率控制(PC)对于增加系统容量、提高系统性能具有重要的作用。干扰抵消(IC)可以降低用户干扰,保证用户服务质量。对于接收端采用串行干扰抵消(SIC)的检测方法,发射端将采取一种与之相适应的功率控制算法。文中提供了按链路增益降序排列的功率控制算法。通过仿真结果表明,该算法具有一定的优越性。

基于多用户串行干扰抵消的贝叶斯盲检测算法

在大规模机器类型通信中,免授权传输允许用户设备随机访问网络并偶发传输小数据包,接收机则需要在无调度、无导频情况下进行多用户盲检测。基于消息传递的贝叶斯盲检测算法可解决上述问题,但并行迭代计算需要消耗大量的计算资源,复杂度较高,且收敛性能不稳定。为了改善多用户盲检测性能,提出一种将串行干扰抵消与贝叶斯消息传递相结合的算法,通过不断重构与抵消正确检测用户,提高接收端信干噪比,从而改善误码性能,并降低算法复杂度。同时,通过增加阻尼和重启机制,提高算法收敛性能。仿真结果表明,所提算法在多用户盲检测中比贝叶斯盲检测算法具有明显的优势。

一种次优的低复杂度VBLAST信号检测算法

针对VBLAST系统,提出一种球形约束的堆栈检测(SC-Stack)算法。基于信道的MMSE排序QR分解(MMSE-SQRD)和堆栈树搜索(QRD-Stack)算法,所提算法利用部分连续干扰抵消(PSIC)算法计算球半径,并据此半径对分支和路径进行删减。复杂度分析和性能仿真表明,SC-Stack算法较QRD-Stack算法复杂度大大降低,性能不仅没有损失甚至有所改善;SC-Stack算法以低于球形译码(SD)算法的平均访问节点数和远远低于SD算法的最大访问节点数获得了几乎与之相同的性能。

V-BLAST系统中一种近似最佳列表检测算法

针对V-BLAST系统,提出一种近似最佳列表检测算法。该列表检测算法通过调节列表维数参数在检测性能和计算复杂度之间实现了较好的折衷。此外,给出了一种不同于OSIC算法的检测排序方法,进一步提高了检测性能。仿真和复杂度比较结果表明,在不相关和空间相关性较强的信道下,该列表检测算法均显著优于OSIC算法,甚至接近ML算法的性能,实现了性能和复杂度较好的折衷,是一种实用的选择。

一种高效的QMC检测算法

基于垂直分层空时码的MIMO-OFDM系统提出一种高效的QMC检测算法,该算法对信道矩阵进行一次排序QR分解,对最先检测的信号层采用ML-OSIC算法,用M算法检测中间的信号层,逐层增加保留值M以提高算法有效性,利用串行干扰消除检测余下的信号层。与QRD-M算法相比,QMC检测算法能降低计算复杂度。仿真结果表明,该算法以更低的计算复杂度获得更接近最大似然检测的性能,取得性能与复杂度之间的折中更理想。

一种改进的基于多用户检测的独立分量分析算法

为了降低FastICA算法的计算复杂度,提出了一种基于多用户检测串行干扰抵消的新型独立分量分析算法MUD_FastICA。该算法结合了盲信号分离和多用户检测串行干扰抵消两种信号处理技术,利用减法和低维特征值分解来保证每次分离出不同独立分量和达到降低算法复杂度的目的。通过分析和仿真可以看出,所提算法在不影响分离性能的前提下,显著降低了算法的迭代次数和每次迭代的计算复杂度。在信噪比0 dB和4个源信号混合情况下,分离第二个信号的迭代次数和所需计算单元分别下降了14%和37%,分离第三个信号的迭代次数和所需计算单元分别下降了22%和58%,因此更加适合对实时性要求高的通信系统。

BLAST系统的检测算法

作为一种能有效利用MIMO空间复用增益的传输结构,V-BLAST在近几年受到了广泛的关注,关于其检测算法的研究一直是MIMO研究的一个热点方向。阐述了经典的排序连续干扰抵消算法,并给出了关于检测分集增益的一个结论,该结论对于理解和设计BIAST检测算法都非常重要。论述了旨在改善OSIC性能的三种算法。对几种能有效减小OSIC复杂度的算法做了介绍,并对下一步的研究方向作了建议。

分组空时块编码结构及其信号检测算法

本文提出一种可用于宽带数字移动通信系统的多输入多输出(MIMO)无线传输系统架构———分组的空时块编码(G-STBC)MIMO结构,即发送天线被分成若干组,组内的多根天线进行STBC编码,而各组发送的数据流相互独立。针对这一系统架构,提出了基于迫零检测的最优排序串行干扰消除(OZFSIC)接收信号检测算法的实现方案。计算机仿真结果表明,这种空时编码MIMO结构在等数据率的情况下能获得比相应的V-BLAST系统更优的性能。G-STBC-MIMO结构可以使发送天线多于接收天线,因此,对于无线通信系统下行链路以及大数据量广播业务系统(如数字高清晰度电视地面传输系统)都较V-BLAST更具有优势。

多输入多输出系统中低误码率信号检测的改进算法

为了进一步提高信号检测的准确度,基于最小均方误差检测算法,提出一种改进的可靠性较高的多输入多输出信号检测算法。改进算法在检测过程中引入排序机制的排序串行干扰抵消算法,优先估计可靠性高的检测分量,结合最大似然检测算法修正可靠性低的分量。结果表明:改进后的检测算法复杂度提升不大,在误码率一定时,信噪比相比与原算法提高了约3 d B;在信噪比一定时,误码率低于原算法,性能得到优化。该研究可以为多输入多输出系统中信号的检测提供参考。

一种减小误差传递的WIFI无线局域网中分层空时码检测算法

由于分层空时码具有良好的频谱利用率和码速率,因此WIFI无线局域网系统中采用分层空时码。排序串行干扰信号检测算法具有良好的检测性能,但其译码复杂度很高。并行干扰消除算法虽然译码简单但其检测性能比较差。本文在并行干扰消除算法的基础上,提出了一种具有低复杂度且检测性能优良的算法。在WIFI无线信道A、B、F模型条件下仿真,结果表明,该算法具有良好的检测性能且复杂度最低。

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。

基于OSIC的低复杂度MIMO检测算法

该文提出一种基于OSIC的低复杂度MIMO检测算法,即以OSIC检测数据作为起始点,分别使用最大似然准则和修正的最大似然准则搜索星座子空间。仿真结果表明,新的检测算法相比较OSIC算法在增加少量计算复杂度的情况下性能有较大的改善。

V-BLAST系统检测算法比较

为了选择适当的算法以降低垂直分层空时码(Vertical-Bell Laboratory Layered Space-Time,V-BLAST)系统的检测复杂度,提高系统性能,介绍迫零、最小均方误差、排序的QR分解和排序的最小均方误差串行干扰抵消算法,并借用MATLAB软件对它们的性能进行仿真分析。结果显示排序的最小均方误差串行干扰抵消算法的性能最优,但算法中加入了排序和矩阵求逆,增加了复杂度;迫零算法的复杂度最小,但性能很差。排序的比非排序的检测算法的性能好,同时复杂度会增加.

V-BLAST系统接收端解码算法的改进

本文在总结了V-BLAST系统的接收端算法基础上,着重对最大似然(ML)和串行干扰抵消(OSIC)相结合的算法进行讨论和仿真。结果表明,对n层符号,选取其中1层采用ML算法,剩下的n-1层采用OSIC算法,不会大幅增加原OSIC算法复杂度,且误码率性能大幅提高。同时指出,基于OSIC思想,对瞬时信噪比(SNR)最大的符号采用ML算法,余下的符号采用OSIC算法解码,可以逼近ML算法的性能。

联合空时分组码和分层空时码编码系统性能研究

在无线通信系统中,适合多输入多输出天线(MIMO)技术的空时编码技术能够明显地提高系统的容量。联合空时分组码(STBC)和分层空时码(LST)编码系统,可以同时获得分集增益和空间复用增益,有效地提高系统的性能。本文讨论了联合STBC和LST编码系统的误码性能,译码算法采用经典的Golden算法——排序串行干扰抵消算法(OSIC)。

时频双选信道OFDM系统的ICI消除与均衡

在正交频分复用(OFDM)系统中,因高速移动造成的多普勒效应导致子载波间正交性的破坏并产生载波间干扰(ICI)。为了消除ICI,本文通过分析ICI分布特性及带状矩阵特性,提出了低复杂度的迭代干扰抵消算法和基于最小均方误差准则的排序串行干扰抵消(MMSE-OSIC)算法。仿真结果表明,与传统子载波间干扰频域均衡算法相比,新算法在计算复杂度和性能之间取得了良好的平衡,且MMSE-OSIC算法可以利用时变信道的时间分集特性在高信噪比情况下有效地消除"地板效应"。

采用自适应调制的空间复用系统研究

针对采用V-BLAST检测算法的空间复用系统,提出新的自适应调制方案.传统自适应调制依据的是接收天线处检测到的信噪比,而提出的自适应调制根据的是V-BLAST检测算法中多次串行迭代检测后检测该数据流时的实际比特信噪比,由于多次迭代后未检信号的信噪比会升高,可以在满足目标误比特率要求的前提下尽可能采用较高的调制制式来提高频谱效率.仿真结果表明,改进型自适应调制算法对应的频谱效率明显优于传统自适应调制算法.