MIMO系统LLL格基约减检测技术研究

针对LLL格基约减算法应用在MIMO系统检测中计算复杂度高,理论和实验分析了LLL算法中影响列交换条件的参数δ对计算复杂度和正交缺陷的影响,同时结合ZF和VBLAST检测技术实验分析了参数δ在MIMO信号检测系统中对误码率性能的影响。数值结果与分析表明:在MIMO检测系统中LLL算法参数δ=0.75为最佳值。

基于格基约减辅助的低复杂度MIMO信号检测算法

在多输入多输出(MIMO)系统中,常规的格基约减辅助信号检测算法由于复杂度高而难以在实际工程中应用。为了解决这一问题,基于Brun算法提出了一种低复杂度的信号检测算法。该算法首先通过奇异值分解(SVD)得到信道矩阵奇异向量和转换矩阵之间的近似整数关系,进而采用Brun算法对信道矩阵的对偶格基进行约减优化,最后将约减后的新对偶格基用于传统线性信号检测。仿真结果表明:该方法的复杂度约为基于常规Lenstra Lenstra Lovasz(LLL)格基约减辅助的MIMO信号检测算法的0.1倍;同时,与线性检测算法相比,检测性能提升非常明显,特别在较高信噪比(SNR)范围内。因此,该算法能够在检测性能与计算复杂度之间取得较好的折衷。

MIMO系统中改进的LLL格基约减算法

针对传统LLL格基约减算法在MIMO系统中的误比特性能较差的问题,提出了一种改进的LLL检测算法。该算法利用后向LLL约减算法和同时对多个初始基进行约减的思想,从问题的多组初始基开始搜索,并对多组初始基进行约减,找到其中最好的一组基,摆脱了传统格基约减算法仅从单组基开始搜索的局限。通过理论分析和计算机仿真,对算法的收敛性及不同收发天线数下不同检测算法的误比特性能进行了对比研究。结果表明,在MIMO系统中本文算法的检测性能比传统的格基约减算法更优,且更接近于ML检测算法。

MIMO系统中基于条件数阈值的格基约减信号检测算法

在多输入多输出系统中,最大似然(maximum likelihood,ML)检测算法性能最优但复杂度很高,最小均方误差(minimum mean-square error,MMSE)检测算法复杂度低但其性能较差。较高的信道矩阵条件数会给信号检测算法的误码率性能带来不利影响。针对这些问题,提出一种基于信道矩阵条件数阈值的信号检测算法来提升高条件数下传统检测算法的性能。该算法通过比较信道矩阵的条件数与预先设定的条件数阈值,选取相应的检测算法:当条件数低于阈值时,采用复杂度较低的LLL(lenstra-lenstra-lovasz)约减的MMSE(LLL-MMSE)算法来减少计算量;当条件数高于阈值时,采用基于排序分组的ML与LLL-MMSE联合的检测算法,通过增加一定的计算量来保证检测性能。对不同阈值下的误码率性能进行了仿真,结果表明算法的性能明显优于传统的LLL-MMSE检测算法,并且通过预先设定条件数阈值可以使得算法在性能和复杂度之间获得较好的平衡,最终达到优化检测算法性能的目的。

一种格基约减辅助的改进球形译码检测算法

在大规模多输入多输出(MIMO)系统中,当用户数与基站(BS)天线数相当时,线性检测算法的性能很不理想。文章从非线性检测入手,提出一种格基约减(LR)辅助的贪心球形译码算法。通过格基约减算法辅助QR分解来获取更优的正交基并采用贪心策略改进球形译码算法,将每次欧式距离(PED)最小的符号作为根节点向下搜索,更高效地缩减了搜索树节点。理论分析及仿真结果表明,所提算法具有复杂度低且收敛速度快的特点,当系统误码率为10-4时,所提算法相较于线性算法有3~10 dB的性能提升。并且算法在一定程度上降低了近来所提出LR-K-Best算法的复杂度,具有较高的工程应用价值。

一种新型基于格基约减的MIMO检测算法

MIMO技术是LTE的关键技术,MIMO信号检测算法的选用需要在复杂度和检测性能之间取得合理的折中。将格基理论应用于MIMO检测中,能够大幅降低由于天线数增多所带来的检测复杂度过高问题,典型的格约减算法有LLL算法和Seysen算法。以上述格基约减算法为基础,引进排序串行干扰抵消和广度优先球译码K-best算法的思想,提出了一种新型的基于格基约减的MIMO检测算法———KLR_OSIC。与原有基于格基约减的检测算法相比,该算法能够在较低的计算复杂度下显著提高MIMO的检测性能。通过仿真可看出,新算法比原基于格基约减的算法性能更佳,且更接近ML算法。

基于格基约减的扩频通信多址干扰抑制算法

在链路资源受限条件下的扩频通信应用中,多址干扰是限制系统多用户服务能力和通信质量的主要因素。该文针对多址干扰消除问题,首次将格基约减理论应用到扩频通信多址干扰消除中,提出基于格基约减辅助的多用户检测算法,通过格基约减变换实现对信号间互相关矩阵的正交性优化,使多用户检测算法性能得到改进,以较低的运算复杂度实现了逼近最大似然算法的检测性能。该算法在对抗强远近效应方面表现出优异性能,不同于传统多用户检测算法在恶劣多址环境下检测性能的严重退化,该算法能够保持对最大似然检测算法性能的逼近,可以使扩频通信系统的传输可靠性、多用户服务能力以及环境适应性得到显著增强。

LTE系统基于格基约减辅助V-BLAST算法

LTE作为以OFDM-MIMO为主要技术特征的第四代移动通信,它的终端信号检测实现比较困难,这就需要一种性能好、复杂度低的检测算法来实现.格基约减是一种在接收端对信道矩阵进行预处理,可以消除子信道间干扰和抑制噪声的增强.本文在已有的格基约减ELLL算法的基础上,提出一种限制条件更为宽松的对角格约减算法(DR).该算法的计算复杂度要低于ELLL算法.在该算法的基础上,结合传统V-BLAST和K-best算法思想,给出了一种基于格基约减辅助的V-BLAST算法.仿真结果表明,在LTE系统中该算法能够在复杂度较低的情况下,性能更接近ML算法.

LLL格基约减中选择δ的一种方法

LLL格基约减是一种强大的格基约减算法,其可在多项式时间里输出一组近乎正交的已减格基,且已被应用于预编码领域,可在无线通信中,获得理想的分集性能。LLL格基约减算法需要人为指定参数δ。参数δ的大小决定了算法的执行时间及已减格基的好坏。在LLL格基约减算法基础上,文中提出了一种改进算法,针对特定输入矩阵H,算法自动选择δ,在执行时间和已减格基质量间达到平衡。

格基约减辅助的低复杂度列表检测

格基约减作为一种矩阵近似正交化方法,能够显著改善传统MIMO检测算法的性能。推导了格域星座点各分量之间的递推约束关系,并提出了格基约减辅助的列表SML-SIC检测算法,相比格基约减辅助的列表SIC检测,获得了更好的性能。在所提算法中,列表检测的子检测器为SML-SIC检测,它是将2维的列表检测器(SML)与连续干扰抵消(SIC)检测方法相结合,基于串行干扰抵消思想,用SML检测器每次对两个符号进行检测,获得了比SIC检测更高的分集增益。另外,提出局部格基约减辅助的列表检测,选择列表长度等于调制阶数,并对较低维的信道矩阵进行格基约减,复杂度有所下降,但获得和格基约减辅助的列表检测相同的性能。

基于格基约减的多天线预编码处理机制

针对闭环多天线系统提出一种基于格基约减(LR)的预编码处理机制.接收端对估计出的信道衰落矩阵进行LR量化处理,并向发送端反馈量化信息;发送端据此对发送信号进行预编码.该机制一方面可以使得接收端线性检测,即获得满分集;另一方面,可使等效信道的多个子链路性能接近,避免发送端进行多次调制编码方式选择,有效降低系统复杂度.仿真结果表明,基于LR的预编码在系统吞吐量性能上优于现有的相同码本大小的预编码方案,在信噪比为16 dB时,吞吐量的增益为28%.

一种改进的对偶格基辅助MIMO信号检测算法

针对传统量化方法在对偶格基约减中存在较大的量化误差这一问题,提出了一种改进的对偶格基约减量化方法。该方法通过对量化误差进行降序排列,选取量化误差最大的一个元素作为候选点,更新该候选点的量化值,并生成新的候选矢量,最终选取最优的候选矢量作为输出解。通过理论分析和计算机仿真,对不同量化方法下不同检测算法的误比特性能进行了对比研究。结果表明,提出的方法能获得比传统量化方法更优的检测性能且更接近ML检测算法。

一种针对SM2数字签名算法的攻击方案

SM2数字签名算法是我国商用密码体系的重要组成部分,目前已广泛应用于电子签章等领域.研究SM2数字签名算法潜在的安全风险及相应的防范技术,对于推动我国商用密码体系的安全应用具有重要意义.SM2数字签名算法的安全性基于椭圆曲线离散对数问题的困难性,当前已有一些针对不同椭圆曲线类数字签名算法的攻击研究,但攻击SM2数字签名算法的方案还存在所需签名数量较多、攻击耗时较长、成功率较低的问题.本文针对SM2数字签名算法设计了一组判断函数,基于带判断的格基约减算法,提出了一种针对SM2数字签名算法的侧信道攻击方案,并分别就算法中随机数的最高3比特、最低3比特和中间17比特已知三种情况进行了侧信道攻击实验.实验结果表明,相比现有攻击SM2数字签名算法的方案,本文攻击方案所需签名数量减少了10%,私钥恢复时间减少了86%,成功率提高了2倍.

基于遗传算法的无线信道矩阵优化技术

在多用户无线通信系统,如何在消除信道间干扰的同时抑制噪声的增强,降低接收端信号检测的误码率是影响整个通信系统性能的重要问题。将各子信道的时状态信息联合构成信道状态矩阵H,然后结合遗传算法和格基约减算法提出了对信道矩阵H的优化方案,将矩阵H的各列向量看作给定格的一组基,在格中搜索到长度更短、正交性更强的一组格基构成改良矩阵珚H,进而在消除子信道间干扰的同时抑制噪声的增强。仿真结果表明,将矩阵优化算法应用到发射信号的预处理中可以有效地降低接收端信号检测的误码率,提高信号传输的可靠性。

宽带通信接收机终端信号检测优化仿真

针对如何在消除信道间干扰的同时抑制噪声并降低接收端信号检测的误码率,就是提高整个宽带通信系统性能的重要问题。为了解决上述问题,将半正定松弛检测算法和格基约减的思想相结合,对信道矩阵进行预处理优化,得到长度更短、正交性更强的格基矩阵,从而达到消除子信道之间的干扰和抑制噪声增强的目的。采用上述算法基础上又增加了约束条件,提出了改进的格基约减辅助半正定松弛检测算法。仿真表明,改进算法能够降低接收端信号的误码率性能,提高宽带通信的质量。

基于PSO-LR的多输入多输出系统预编码方案

为了提高多输入多输出系统的通信质量、降低误码率,针对格基约减(Lattice Reduction,LR)算法格基优化的难题,提出一种粒子群算法优化格基约减的多输入多输出系统预编码方案(Particle Swarm Optimization-LR,PSO-LR)。该方案将初始格基置乱产生粒子群算法的初始粒子群,然后采用粒子之间的信息共享和交流操作产生性能最优的新格基,最后对算法的性能进行理论分析,并通过仿真实验测试其性能。结果表明,相对于同类其它方法 ,PSO-LR算法有效地降低多输入多输出系统通信的误码率,提高了通信质量。

多波束卫星系统中低复杂度预编码技术

针对减格辅助Tomlinson-Harashima预编码(LRA-THP)算法复杂度高的问题,提出一种适用于多波束卫星系统的低复杂度预编码算法.该算法根据用户间的距离对用户进行分组,然后利用矩阵求逆及正交三角分解(QR)计算预处理矩阵,用于抑制分组间干扰.计算过程中充分利用多波束卫星系统特点,减小预处理矩阵的维度,从而进一步降低算法运算量.各分组内分别采用LRA-THP,消除残留用户间干扰.仿真结果表明,相比LRA-THP,该算法的运算复杂度能降低92.5%,同时性能损失控制在0.2 d B.另外,该算法能获得与已有的分组预编码算法相近的误码性能,同时使运算量降低69.7%.该算法的低复杂度及灵活性使其具有较强的实用价值.

格上困难问题求解的智能筛选算法及测试

在总结格密码困难问题发展和求解中关键理论与技术的基础上,从渐进最短向量问题(approx-SVP)入手,对比分析了经典格基约减算法的优缺点,重点研究了其求解推进过程中的关键技术和算法性能瓶颈,归纳了进行格基约减进而求解渐进最短向量问题的一般步骤。在经典的格向量假设基础上,提出了格向量智能筛选模型。通过优化向量选择的路径等方法,设计了基于最优路径分布的智能筛选算法、逆向求解智能验证算法和近似最短向量智能筛选算法三种求解最短向量问题(SVP)的算法,测试结果表明算法在求解格上困难问题上有效。