贝尔实验室垂直分层空时系统中的混合顺序检测算法

为了提高系统频谱效率,提出了一种新的混合顺序检测算法.该算法针对自适应调制的特点,在平均信噪比较低时采用逆序检测,经多次迭代干扰抵消后将无效信道变为有效信道,而在信噪比较高时采用正序检测,经多次迭代检测后将未饱和信道变为饱和信道.混合顺序检测算法在少量增加复杂度的同时,其频谱效率优于单纯的正序或逆序检测算法.仿真结果表明, 在发射天线数与接收天线数均为 4、目标误码率为10-3的贝尔实验室垂直分层空时系统中,当信噪比为 10 dB 时,混合检测的频谱效率比正序检测提高了8%,当信噪比为30 dB时,其频谱效率比逆序检测提高了6%.

离散粒子群优化在垂直分层空时系统检测中的应用

为了改善垂直分层空时系统串行干扰抵消算法的性能,提出了一种离散粒子群检测算法(DPSO-DA).该算法将垂直分层空时系统中的最优检测视为组合优化问题,根据最大似然检测公式构造DPSO算法的适应度函数,利用DPSO算法来解决该组合优化问题,从而寻找最优解.针对DPSO-DA有可能出现早熟现象,进一步提出了一种混合离散粒子群检测算法(HDPSO-DA).HDPSO-DA对DPSO-DA的进化方程进行了重新设计,在搜索中以一定变异概率对选中的粒子进行变异,进一步改善了DPSO-DA的性能.理论分析和仿真结果表明,当误码率为10-3时,与基于最小均方误差准则的串行干扰抵消算法相比,DPSO-DA和HDPSO-DA可获得约3dB和5dB的增益,且具有更低的复杂度.

贝尔实验室垂直分层空时系统的简化最大似然检测算法

针对贝尔实验室垂直分层空时系统最大似然检测复杂度过高的问题,提出一种简化最大似然算法.该算法利用多维高斯分布逼近干扰加噪声的统计特性,并根据发射天线数和调制阶数来调整待检测发射向量的个数,以减小需搜索的待检测信号向量个数,在复杂度不高的情况下就可达到与最优检测相近的误码性能.仿真结果表明,当发射天线数为4、采用16-QAM调制时,该方案可仅用最大似然算法0.0162倍的复杂度达到与其相近的误码率.

FSO MIMO系统中分层空时码检测算法

多输入多输出(MIMO)系统可以有效提高频谱效率和系统容量。基于MIMO系统重点研究了无线光通信垂直分层空时系统(V-BLAST)检测算法。首先分析了最大似然、线性迫零、最小均方误差以及排序干扰抵消等典型的传统检测算法,基于OOK调制和4PPM调制对采用不同检测算法的系统差错性能进行了仿真对比,最后对Turbo码与BLAST技术相结合构成的新系统采用了软输入软输出(SISO)迭代检测译码方案。仿真结果表明,分层空时检测算法中性能最优的是ML,其次是SISO-MAP,ZF算法性能最差;Turbo-BLAST系统可以有效提高无线光通信系统的抗干扰性能。

分组空时块码系统中的Turbo接收技术研究

在分组空时块码系统中引入了基于软球形译码的Turbo接收机。利用分组空时块码系统的正交性特点,设计了新的综合考虑信道状态、噪声影响和映射星座的软球形译码初始搜索半径确定方法。根据信道解码器反馈的先验信息扩充了传统软球形译码的搜索列表。通过仿真实验对接收机和两种传统迭代接收机进行了分析和比较,结果表明接收机在相同的迭代次数下较具有更好的性能,可以更快接近分组空时块码系统的性能限。

空时比特交织编码调制系统中的低复杂度检测算法

提出了一种适用于空时比特交织编码调制系统的低复杂度迭代检测算法,利用交织器的随机特性和中心极限定理,将各天线发送信号在接收端的叠加近似为高斯分布的随机变量,避免了矩阵求逆运算,从而可适用于任意根接收天线的情况.在此基础上,利用序列译码原理搜索所有可能的信号向量,计算各天线发送信号的估计值,并利用该估计值计算每个比特的外信息,完成迭代译码.与现有算法相比,新算法可在不损失性能的前提下降低计算复杂度.

基于非线性空时编码系统的自适应信道估计

用非线性分组编码,在时间选择性衰落信道环境下,将基本LMS自适应算法推广到对二维空时编码信号的权矩阵自适应迭代估计,分析了对输入信号序列编码所生成的非线性编码矩阵之间的相关性,运用解相关LMS自适应算法对衰落信道进行估计。在不同噪声情况下,根据估计信道和噪声统计量,推导了对非线性编码进行解码的最大似然决策方法。仿真试验表明,采用扩展LMS算法和解相关LMS算法跟踪时变衰落信道响应具有较强的鲁棒性和快速收敛性,非线性空时分组编码系统相对于线性编码系统提高了编码系统性能,运用最大似然决策方法进行解码降低了系统误码率。

一种空时CDMA系统的多用户检测算法

多用户检测技术在实际应用中,难以解决的问题是在减少计算复杂度的同时又提高系统性能。本文针对空时CDMA系统设计了一种多用户检测算法,即附带噪声梯度的最速下降算法。此算法利用变步长迭代的思想实现多用户检测,避免了最小均方误差(MMSE)多用户检测庞大而复杂的求逆运算和固定步长收敛速度较慢的问题。计算机仿真结果表明,在空时CDMA系统中使用本文算法,收敛速度大大增加,同时在保持系统性能的前提下能够容纳较多的用户。

三维脑电时-空模式识别系统的研究

结合时间和空间信息的脑电模式分析是近年来脑研究的一个重要课题。文中提出了一个多方法分层次的脑电时-空模式分析系统。系统包含了任务响应提取,颅内电流分布聚集,脑电自适应分段和时-空模式识别等几个步骤,综合运用了共空域子空间分解(CSSD),隐Markov模型(HMM)等多种现代信号处理方法。还提出了一种获取高空间分辨三维脑电的LORETA-FOCUSS算法,并将脑电微状态分析由二维推广到三维脑电的情况,将该系统运用于脑机接口(BCI)问题,对两类肢体想像动作的脑电数据在未经任何人工筛选的情况下进行了分析,识别率最高可达到88.89％,平均为81.48％。结果证明脑电时-空模式分析是脑研究的一种有效途径。

基于独立分量分析的多天线空时盲接收方案

将独立分量分析(ICA)技术应用于无线通信环境中,通过分析空时分组码(STBC)和垂直—贝尔实验室分层空时(V-BLAST)的本质结构,建立了多种适用于ICA的特定通信系统模型,并以此实现了对发射信号的盲检测,从而代替了基于信道估计的传统接收方法。理论分析表明,ICA盲接收技术的应用可以有效提高系统对信道估计错误的顽健性和系统设计的灵活性。仿真结果验证了所提方案的有效性,并对算法实现的复杂度和收敛特性进行了分析。

ZP-OTFS系统信道估计的帧平均算法

面向车辆无线通信、卫星通信等高移动性场景,正交时频空(OTFS)调制具有适应快速时变无线信道的特性,使其成为6G的候选技术之一。针对零符号填充正交时频空系统(ZP-OTFS)嵌入式导频(EP)信道估计算法中导频及保护符号开销较大且没有充分利用时变信道特性的问题,文中提出一种导频嵌入零符号帧结构辅助的帧平均算法(FACEA)。采用时延时间域信号联合门限判决矩阵进行信道预估计,通过对连续多帧OTFS信号预估计矩阵的平均,得到时域信道矩阵。仿真结果表明,该算法在终端用户高速移动场景下性能优于现有嵌入式导频辅助信道估计算法,且在不同快速时变信道下该算法也表现出较好的鲁棒性,在特定信道下实现了信道估计最佳性能。

基于细粒度任务分配的空时自适应并行处理算法研究

对于空时自适应信号处理(Space-Time Adaptive Processing,STAP)算法的并行处理问题,传统方法以粗粒度的划分方式将STAP算法分配到特定硬件系统中的不同处理器中,利用处理器间的流水计算来提高系统计算吞吐量。该文分析了传统并行处理方法的缺陷:粗粒度的任务划分方式牺牲了STAP算法的并行度;传统处理方法仅能适用于特定的系统环境。针对上述情况,该文提出一种基于细粒度任务分配的STAP并行处理方法,该方法分为以下3个步骤:构建细粒度的DAG(Direct Acyclic Graph)形式的STAP算法任务模型;使用统一拓扑结构模型描述不同结构的目标硬件系统;基于细粒度任务分配算法将任务模型分配到拓扑结构模型中的处理器实现并行计算。实验结果表明该并行处理方法能够达到良好的加速比,并且对于不同的STAP应用系统具有很好的适应性。

频率选择性V-BLAST的自适应空时接收

提出了基于空时MMSE准则的频率选择性信道下V-BLAST检测方案,并给出了最佳均衡条件和两种自适应空时均衡算法。所提均衡算法无需进行信道估计,无需对信道矩阵求逆,大大降低了计算复杂度,且能自适应信道变化。通过仿真实验,证明了所提均衡算法的有效性,并给出了实用多天线系统的合理配置。

M-精英进化算法及其在V-BLAST系统中的应用

为解决垂直分层空时(V-BLAST)系统中的最大似然检测算法(ML)复杂度过高的问题,并针对通信系统对实时性要求较高的特点,该文提出了一种复杂度较低且性能优良的进化算法,即M-精英进化算法(MEA),来逼近ML检测算法。通过一个经典背包问题的仿真验证了MEA求解组合优化问题的有效性,实际的通信系统仿真表明,基于MEA的检测算法优于一些经典的检测算法,也优于基于标准遗传算法及克隆选择算法的检测算法,能够较好地逼近ML检测算法。

V-BLAST系统中有效的近优检测方法

在离散粒子群算法的基础上,结合遗传算法中的变异算子,提出了一种新的离散粒子群优化算法,进而设计了一种使用新的离散粒子群优化算法和并行干扰抵消算法相结合的垂直分层空时系统检测方法。该方法将NDPSO和PIC有机结合可以改善NDPSO的性能,同时为了进一步加快NDPSO的收敛速度,将迫零检测结果作为NDPSO的初始值。分析和仿真结果表明,所提出的检测方法与最优检测方法相比有更低的计算复杂度,与次优检测方法相比具有更好的误码率性能,为寻求新的V-BLAST系统检测算法提供了思路。

STAP并行处理系统的调度问题研究

为了研究空时自适应处理(STAP)并行系统中的调度问题,以系统数据和任务为研究对象,以时延和吞吐率为目标函数参数,以均衡性和扩展性为系统设计理念,首先研究了STAP系统的数据划分和任务映射方法。然后提出了任务映射模型,建立了任务流程粗粒度有向非循环图(DAG),进一步分析了STAP系统中的两个重要性能指标。并基于以性能指标为参数的目标函数,研究了STAP系统中的调度策略,提出的五步映射法能够较好地均衡系统负载,满足系统的设计要求。最后给出了一组基于异构处理系统的测试基准和实际STAP系统的实现过程,验证了该研究的有效性。

接近最优的编码MIMO系统的发送天线子集选择算法

多天线无线系统可提供更大的信道容量和更好的抗衰落能力,发送端利用反馈的部分信道状态信息进行发送天线子集选择能够进一步提高信道容量。该文提出了一种MIMO系统的快速的、动态的天线子集选择算法,其提供的信道容量高于已有的静态算法,且接近于最优天线选择算法,而无需计算所有可能的天线子集组合的信道容量,因而具有更低的复杂度。将本文算法与比特交织编码调制(BICM)技术相结合,对各天线速率进行适配,提出了空时自适应比特交织编码调制(ST-ABICM)方案。仿真结果证实了该方案性能的优越性。

移动通信中V-BLAST系统及其检测算法研究

提高移动通信系统的容量是提高移动通信系统性能的目标之一。空时编码技术可以在一定衰落环境下提供高质量的编码符号,从而提高系统容量,因而在无线通信中得到了广泛的关注。贝尔实验室提出的垂直分层空时码系统(V-BLAST)是移动通信的一项重要技术,因其传输速率和频谱利用率都较高,已经开始在实际系统中应用。基于此,笔者主要研究垂直分层空时码系统的模型构成和常用检测算法,并对各种检测算法的特点和性能进行分析,在此基础上对算法进行改进,将传统的定序干扰消除算法和极大似然相结合,对改进算法进行仿真。

一种新的频率选择性信道下V-BLAST检测算法

针对频率选择性衰落信道,提出了一种新的基于判决反馈均衡的V-BLAST(垂直—贝尔实验室分层空时)检测算法.在算法中,提出了分段训练的概念,依据前段训练结束后,各层被检测信号的信噪比大小在反馈部分进行逐层递增反馈.该算法无需进行信道估计,无需对信道矩阵求逆,且能自适应信道变化.同时,相对于自适应多输入多输出判决反馈均衡算法,新算法的计算复杂度明显降低,且低信噪比条件下的误码率性能有所改善.仿真实验给出了新算法与自适应多输入多输出判决反馈均衡算法的性能对比,证明了新算法的有效性.

一种高效的基于OFDM的频率选择性V-BLAST检测方法

针对频率选择性V-BLAST(贝尔实验室垂直分层空时)系统,提出了一种基于OFDM(正交频分复用)的检测方法.从原理上证明,采用OFDM技术可将频率选择性V-BLAST系统转换为平衰落V-BLAST系统.针对平衰落V-BLAST系统,提出了一种新的基于MMSE准则的高效解码算法,称为排序串行多层干扰抵消算法.理论分析表明,所提的基于OFDM的方法相对于其他频率选择性V-BLAST检测方法,在计算复杂度方面优势明显,同时具有良好的检测性能.仿真实验给出了所提检测方法与各种现有频率选择性V-BLAST检测方法的性能对比,证明了所提方法的有效性.