广义空间调制系统的低复杂度检测算法

针对广义空间调制(GSM)系统接收端最大似然(ML)检测算法计算复杂度极高的缺点,提出了一种基于压缩感知(CS)信号重构理论的低复杂度信号检测算法。首先,在多输入多输出(MIMO)信道模型下,通过改进正交匹配追踪(OMP)算法,得到一个激活天线索引备选集;然后,利用ML算法在该备选集中进行遍历搜索,检测出激活天线索引和星座调制符号。仿真结果表明所提算法的检测性能接近于ML算法,且复杂度约为ML算法的2%。因此,所提算法在保证检测性能的同时也大大降低了计算复杂度,实现了检测性能与复杂度之间的平衡。

正交空间调制的低复杂度检测算法

针对正交空间调制(QSM)系统中激活天线数的不确定性、最大似然(ML)检测算法复杂度极高的缺点,提出了一种低复杂度检测算法。首先,该算法基于压缩感知(CS)信号重构理论,对系统模型进行重构,使固定激活天线系统中的低复杂度算法可以在新的系统模型中使用;然后,借鉴正交匹配追踪(OMP)算法的思想,选出一个激活天线备选集;最后,通过ML算法搜索备选集,选出激活天线和调制符号。仿真结果显示,相比ML检测算法,所提算法在性能丢失较小的情况下,降低了约90%的复杂度。

广义空间调制系统的正则化OMP检测算法

在广义空间调制(GSM)系统中,最大似然(ML)检测可以取得最优的检测性能,然而其计算复杂度随激活天线数的增加急剧增长。针对这一问题,提出了一种基于稀疏重构理论的低复杂度检测算法——正则化正交匹配追踪(ROMP)算法。该算法首先根据信道矩阵和当前残差的内积选取多个候选激活天线索引,接着对候选天线索引按正则化标准进行可靠性验证,剔除错误索引,缩小信号的搜索空间,最后通过求解最小二乘问题估计信号。仿真结果表明,与经典的正交匹配追踪(OMP)算法相比,所提算法以少许复杂度的增加为代价极大提升了检测性能,能够在检测性能与复杂度之间取得更好的折中。