大规模MIMO中的迭代匹配滤波算法

在大规模的多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)上行链路中,一个具有很多数量天线的基站(base station,BS)服务于许多单天线的用户。在这种场景中,提出了一种用于符号检测的迭代匹配滤波(iterative matched filter,IMF)方法。通过利用来自解调端反馈的软信息,提出的I-MF方法能够达到近似最优的性能,并且超出线性的最小均方误差(minimum-mean-square-error,MMSE)方法,并且只与基站端天线的数量成正比的复杂度。

一种新的基于最大似然估计的迭代定时恢复算法

符号同步误差对LDPC译码性能会产生严重恶化,如何在低信噪比下,利用LDPC的编码增益来提高符号同步误差估计性能是本文的核心问题。基于最大似然(ML)准则,提出了似然函数导数归零的码辅助迭代符号同步算法,该算法以单一编码分组为单位进行迭代估计,不但可以应用于连续信道,同样适用于突发通信。仿真结果表明,本文提出算法的估计性能可以在信噪比很低的情况下逼近MCRB,在符号同步误差估计值快速收敛的同时,译码性能接近符号精确同步的理想情况。

强非线性高阶微分方程计算机符号分析法研究

依据等效小参量法的原理,使用Matlab语言编程,用符号迭代法求解出几种典型强非线性高阶系统方程的近似解,并用数值分析验证其结果的可靠性和逼近实际系统的准确程度.所采用的分析方法和所得结果对高阶非线性系统方程近似解析法的推广应用具有重要意义.

强非线性微分方程符号分析法的计算机实现及有效性研究

目前国际上正在寻找一种分析强非线性系统的方法,而等效小参量法目前在文献中可查到的应用仅限于失真度小于20%以下的系统.文章对等效小参量法的原理进行分析,认为该方法可以适用于更强的非线性系统分析.在此基础上,使用Matlab语言编程,用符号迭代法求解出一个典型强非线性系统方程的近似解,并用数值分析验证其结果的有效性和准确程度.分析结果表明,等效小参量法能够适用于失真度大于25%以上的系统,满足目前国际上的实际需要.