符号检测辅助的最大信干噪比干扰对齐算法研究

在K×K用户多输入多输出(MIMO)通信系统中,提出了一种符号检测辅助的最大信干噪比(SDA-MAX-SINR)干扰对齐(IA)算法。首先利用传统最大信干噪比(MAX-SINR)干扰对齐算法检测接收信号,其次直接利用检测的接收信号,基于最大信干噪比准则迭代计算接收端干扰抑制矩阵和发射端预编码矩阵。仿真结果表明,与传统的最大信干噪比干扰对齐算法相比,文中所提出的符号检测辅助的最大信干噪比干扰对齐算法在系统的均方误差(MSE)和误码率(BER)上的性能均有明显的改善。

基于符号检测辅助的最小泄漏干扰对齐算法研究

为了减轻蜂窝网络中的小区间干扰,学术界已经在讨论一种消除小区间干扰比较好的算法,即干扰对齐(IA)。干扰对齐作为一种干扰消除技术,能在高信噪比情况下获得很好的系统容量。然而为了实现干扰对齐,发射机和接收机必须联合设计,这通常是很难实现的。另外,在优化不同标准的基础上,大量的迭代收发器设计方法被提出和研究。本文主要对基于最小泄漏干扰(MIN-WLI)的干扰对齐算法进行研究。这里提出了一种符号检测辅助的最小泄漏干扰对齐算法(SDA-MIN-WLI),它是一种基于符号检测的迭代收发器联合设计最小泄漏干扰的算法。系统仿真验证了改进算法要比传统算法具有更好的系统性能。

基于符号检测辅助的干扰对齐算法

干扰对齐(interference alignment,IA)是一种有效的干扰处理方法.通过预编码技术在接收端的特定维度上重叠干扰信号,进而完全消除干扰信号对所需信号的影响,而且能够提高信道的空间利用自由度.在干扰对齐中,通过在相同原理的相互不同网络上的预编码器和组合器的迭代计算来检测复杂符号.本文在传统的最小二乘法(least squares,LS)、最大信干噪比(maximum signal to interference plus noise ratio,MAX-SINR)算法的基础上,提出了基于符号检测辅助的最小二乘法(symbol detection aided least squares,SDA-LS)、符号检测辅助的最大信干噪比(symbol detection aided maximum signal to interference plus noise ratio,SDA-MAX-SINR)干扰对齐迭代算法.并且根据前者性能较差、复杂度低;后者复杂度高、性能优的特点,提出了一种基于符号检测辅助的最小二乘法和最大信干噪比相结合(symbol detection aided least squares combined with maximum signal to interference and noise ratio,SDA-LS+MAX-SINR)的干扰对齐迭代算法.通过计算机仿真,文中所提出的符号检测辅助算法比传统算法有更好的性能.

基于符号检测辅助的LS干扰对齐算法

干扰对齐(IA)作为一种干扰消除技术,通过压缩信号使干扰信号与期望信号相互独立,能有效地消除干扰信号的影响。传统IA在设计收发机的过程中由于对数据流做了期望处理,使得设计并不严格合理。根据传统的最小二乘干扰对齐(LS-IA)算法,对其在收发机算法设计上的缺点进行改善,在传统算法上引入符号检测辅助(SDA),即:首先基于传统LS-IA的设计收发机的预编码矩阵和迫零矩阵,然后进行符号检测,最后根据检测符号再次进行迭代计算设计收发机。通过计算机仿真证明,所提算法比传统的LS-IA在MSE和BER性能上各提升了50dB、20dB左右,所以抗干扰性能提升。

基于序列检测的块判决辅助Turbo均衡器

该文针对高斯分布假设条件下逐符号检测均衡器的不足,提出了一种基于序列检测的块判决辅助Turbo均衡器(Turbo-BDAE)。新算法利用译码全信息估计发送序列,提高了序列估计的可靠性,引入软判决可以降低硬判决引起的错误扩散,同时结合序列检测为均衡器输出的后验概率(APP)估计提供了更可靠的信息。仿真表明,该均衡器在保持相近复杂度的同时,进一步提升了均衡系统性能,优于逐符号LMMSE均衡器和硬反馈BDFE。