基于独立分量分析的实正交空时分组码盲识别

提出一种基于独立分量分析的正交空时分组码(OSTBC)盲识别方法。首先给出了接收信号模型,利用独立分量分析得到含有编码矩阵的虚拟信道矩阵,然后利用编码矩阵特性,证明得到正交空时分组码的虚拟信道矩阵的相关矩阵为对角矩阵;最后提出用于正交空时分组码识别的2个特征参数:稀疏度和方差。仿真结果表明,所提出方法能够较好地识别正交空时分组码。

一种正交空时分组码盲识别方法

由于正交空时分组码(OSTBC)编码矩阵具有正交特性,可得正交空时分组码的虚拟信道矩阵的相关矩阵为对角矩阵。根据此原理,文中提出相关矩阵的非主对角元素能量与主对角元素能量之比的特征参数和基于此特征参数的正交空时分组码识别方法;同时利用最小描述长度(MDL)准则估计出信号子空间维数,即每组发射信号所含符号数。仿真结果表明,在不同发射天线数和接收天线数下,所提出的识别方法都具有较好的识别性能;符号数的估计性能与正确识别概率具有相同的变化规律。

基于准正交空时分组码的Chase译码

提出了一种基于QR分解的Chase译码算法(Chase-QRD-SIC),分析并验证了发射天线数越少时,该算法与ML算法性能越接近,在2×2 V-BLAST系统中该算法能达到与ML一致的性能;然后针对4×4 QOSTBC系统,通过EVCM模型把其分解成两个独立的2×2 V-BLAST子系统,分别进行Chase-QRD-SIC译码。仿真表明在4×4 QOSTBC系统采用这种译码方案,能达到ML性能,而且由于减少了参与计算ML度量的路径条数,较ML算法具有更低的复杂度。