部分判决的OSIC:一种改进的VBLAST解码算法

VBLAST的传统译码算法:排序连续干扰抵消OSIC(Ordered Successive Interference-Cancellation),与最优译码算法:最大似然(Maximum Likelihood,ML)比较,虽然降低了复杂度,但其译码性能却相差较远。该文提出了一种改进的OSIC的译码算法:部分判决的排序干扰抵消算法(PartialDecision OSIC)。该算法在各层的判决中增加候选判决符号,并且在最后一层的判决中使用了最大似然检测,从而提高了译码的性能。从仿真结果可以看出,该算法比传统的VBLAST译码算法性能有较大的提高。

一种低复杂度的近似最大似然MIMO检测算法

为保证无线传感器网络协作式V-BLAST传输中,在较高的检测性能的前提下大大降低算法复杂度,提出一种低复杂度的近似最大似然检测算法.将传统的V-BLAST算法性能最好一层解的邻域作为候选判决集合,并以此邻域内每一个符号作为初始值进一步采用传统的V-BLAST算法反馈判决其他层的符号,采用最大似然准则对候选向量进行判断.该方法有效减小了最大似然检测算法检测向量的数目,降低了算法的复杂度.仿真结果表明该算法具有良好的综合性能.

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。

联合ML和OSIC的VBLAST解码算法

使用多个发射天线和多个接收天线可以获得巨大的通信容量。作为MIMO系统的一种实现方案,VBLAST可以获得很高的频谱利用率。传统的VBLAST译码算法OSIC(Ordered Successive Interference Cancellation)在其译码性能上和最大似然ML(Maximum Likelihood)译码差距较大,而ML的复杂度是随着发射天线数呈指数增加的。因此,本文针对VBLAST的译码,折中考虑VBLAST的解码复杂度和解码性能,提出了联合ML和OSIC的两种改进的VBLAST解码算法:ML_OSIC和OSIC_ML。当选取用ML译码的符号数适中时,可以在远低于ML的复杂度基础上获得远好于OSIC的译码性能。

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。