多小区Massive MIMO系统低复杂度ZF线性检测算法

针对多小区Massive MIMO上行链路系统中ZF线性检测涉及到大矩阵求逆而具有高复杂度的问题,提出了一种低复杂度的ZF检测算法。在考虑各小区信道状态信息已知条件下,利用SVD分解的方法求解干扰消除矩阵,从而将多小区信号接收模型等效转化为单小区模型,然后再利用ZF检测算法。但是,在ZF检测算法中涉及到大矩阵求逆运算的复杂度为O(K^3),其中K为本小区中的用户数。为了降低直接求逆的高复杂度,提出了将大矩阵分解为对角矩阵和空心矩阵之和,并采用诺依曼级数近似且通过优化展开项因子,使所提算法在性能损失很少的情况下复杂度降低了一个数量级为O(K^2)。此外,通过仿真实验验证了理论推导与分析的有效性。

分组空时块编码结构及其信号检测算法

本文提出一种可用于宽带数字移动通信系统的多输入多输出(MIMO)无线传输系统架构———分组的空时块编码(G-STBC)MIMO结构,即发送天线被分成若干组,组内的多根天线进行STBC编码,而各组发送的数据流相互独立。针对这一系统架构,提出了基于迫零检测的最优排序串行干扰消除(OZFSIC)接收信号检测算法的实现方案。计算机仿真结果表明,这种空时编码MIMO结构在等数据率的情况下能获得比相应的V-BLAST系统更优的性能。G-STBC-MIMO结构可以使发送天线多于接收天线,因此,对于无线通信系统下行链路以及大数据量广播业务系统(如数字高清晰度电视地面传输系统)都较V-BLAST更具有优势。

TD-LTE系统中基于FPGA的PUSCH信号检测

主要研究如何利用FPGA实现适用于TD-LTE系统的上行信号检测算法,包括算法的介绍、方案的形成、FPGA实现的处理流程、FPGA实现结果及分析。以Virtex-5芯片为硬件平台,进行了仿真、综合、板级验证等工作。实现结果表明,该信号检测算法应用在TD-LTE系统中具有良好的稳定性和可行性。

MIMO系统的V-BLAST检测算法研究

MIMO系统中,编码与空间分集的结合可以在无线通信链路中实现可靠高速率。针对V-BLAST结构提出了检测算法的研究与分析。通过MATLAB进行无干扰消除、理想干扰消除及非理想干扰消除不同情况的参数设置,分别对ZF与MMSE算法进行性能对比,由仿真结果可知:在ZF与MMSE算法中,干扰消除均可以提高输出信号的信噪比,而MMSE检测算法性能更优。

基于迁移学习的航拍图像车辆目标检测方法研究

为有效识别航拍图片中的车辆目标,将迁移学习应用到Faster-RCNN算法模型训练中:将大规模数据集训练好的网络用于模型参数初始化,以减少训练时间并提高识别精度;针对ZF和VGG-16 2种经典网络模型,分别选取不同超参数进行了多组对比实验,以选取最优超参数,并对比分析2种模型的检测效果。实验结果表明,该种方法可以在航拍图片集中有效检测到车辆目标,检测结果优于传统的机器学习方法,同时具有识别速度快的特点,可用于实时检测,在军事侦察及交通管控等方面具有应用价值。

MIMO无线通信系统中V-BLAST性能分析

多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)是新一代移动通信系统的关键技术,可以很好地解决无线通信用户无限增多而带宽有限的问题。文章对MIMO通信系统的信道编码V-BLAST原理进行分析,对V-BLAST采用最大似然(maximum likelihood,ML)检测算法和迫零(zero-forcing,ZF)检测算法进行性能分析,并且在Matlab中仿真,选取大量不同参数详细分析误码率(symbol error rate,SER)和比特误码率(bit error rate,BER),并对仿真结果进行对比。

基于格基规约的线性检测改进算法

针对多输入多输出检测系统中线性检测算法检测性能差、误码率高的问题,提出一种改进格基规约技术的线性检测算法,结合传统ZF、MMSE算法与格基规约中的LLL算法,约减多个初始基,构建了一组正交性更好的等效基,通过优化信道矩阵,提升MIMO系统的信号检测误码率性能与检测效果。结果表明,格基规约技术可使线性检测算法在高信噪比条件下误码率实现近2倍的改善,有利于接收端准确恢复信号。