一种高效的QMC检测算法

基于垂直分层空时码的MIMO-OFDM系统提出一种高效的QMC检测算法,该算法对信道矩阵进行一次排序QR分解,对最先检测的信号层采用ML-OSIC算法,用M算法检测中间的信号层,逐层增加保留值M以提高算法有效性,利用串行干扰消除检测余下的信号层。与QRD-M算法相比,QMC检测算法能降低计算复杂度。仿真结果表明,该算法以更低的计算复杂度获得更接近最大似然检测的性能,取得性能与复杂度之间的折中更理想。     

一种快衰落下正交空时分组码的译码

准静态衰落信道下正交空时分组码MIMO系统的一种简单最大似然检测算法性能接近于最大似然检测算法．但在实际时变信道干扰下，性能表现较差。本文分析提出了在多个发送和接收天线下能有效消除时变信道对简单最大似然检测算法产生干扰的算法改进。计算机仿真表明，针对时变信道下的正交空时分组码MIMO系统，该译码算法性能实现简单、计算复杂度低，性能接近最大似然检测算法。     

一种改进的垂直分层空时码检测算法

针对垂直分层空时码系统的最大似然检测算法运算复杂度大的缺点,将排序的QR分解算法和最大似然检测算法结合起来,给出了一种改进的垂直分层空时码检测算法.该算法既减少了最大似然检测算法的搜索次数,降低了计算量,又避免了层间干扰和误码扩散,提高了系统误码性能.最后的仿真验证了所提算法的有效性和实用性.     

MC-CDMA系统中基于QR分解的多址干扰消除算法

多址干扰是导致MC-CDMA系统误码性能下降的重要因素。为了消除多址干扰,提出基于接收信号功率排序和QR分解的多址干扰消除算法（Power-based MMSE Sorted QR Decomposition,P-based MMSE-SQRD）对MC-CDMA系统的上行链路进行检测。仿真结果显示,与传统的串行干扰消除算法相比,P-based MMSE-SQRD的误码性能有明显的提高,而且其复杂度也相对较低。     

瑞利衰落MIMO信道下的检测算法研究

垂直分层空时码技术是提高无线信道数据传输速率的一种十分有效的方法.瑞利慢衰落MIMO信道下,MMSE检测算法能够很好的抑制信息流之间的干扰和噪卢的增强.针对瑞利快衰落MIMO信道.依据信号模型,应用多元统计分析、串行干扰消除及最佳排序相结合的方法,给出了一种逐符号检测的MMSE-OSIC检测算法,使系统的误码性能得到了提高.仿真实验结果表明,在快、慢衰落MIMO信道条件下,SSMMSE-OSIC检测算法与MMSE-OSIC检测算法,能够有效的改善各自适用系统的误码性能,提高频带利用率.     

一种新的平行干扰消除QR分解检测算法

提出了一种VBLAST-OFDM系统中的平行干扰消除QR分解检测算法,称为P-ICQR算法。该算法首先对最先检测层信号做出假设,分成多个平行分支,在每个分支上依次干扰消除已检测信号的影响,运用QR分解判决余下层信号而只保留分集增益最高的最后检测层判决信号,最后用部分最大似然法对平行分支选取最优解作为最终检测结果,有效提高了系统的检测性能。仿真结果表明,提出的P-ICQR算法比传统的平行算法、循环迭代QR分解算法、QR算法、迫零算法的误码性能都要好。     

MIMO-OFDM系统中基于QR分解的新型迭代检测算法

结合QR分解的迭代检测算法与连续干扰消除思想提出了一种新型的QR迭代检测算法。该算法充分利用最后检测层分集增益最高、性能最优的特点,在每一次QR分解之后,仅保留最后检测层的判决,在接收信号中消除已判决信号的干扰,并将信道矩阵中已判决信号的列删除,降低信道矩阵列的维数后,进行下一次QR分解,直到所有层的信号都检测出来。分析表明,新型QR迭代检测算法复杂度大约为连续干扰消除算法的1/8,约为传统迭代检测算法的1/2。仿真试验表明,对称系统中新型QR迭代检测算法性能与传统迭代检测算法基本保持一致,都要优于连续干扰消除算法。     

球形译码算法在信号空间分集系统中的应用研究

针对信号空间分集系统中最大似然检测算法复杂度高的问题,选用球形译码算法作为信号空间分集系统接收机检测算法,可以使接收机在接近最大似然算法检测性能的同时,降低接收机检测复杂度。为进一步降低检测复杂度,通过采用最小均方误差算法减小噪声对接收信号的干扰,来降低因搜索噪声点而产生的复杂度,并利用衰减因子k加快搜索半径收缩来达到进一步降低球形译码算法检测复杂度的目的。仿真结果表明,在信号空间分集系统中引入球形译码算法可以降低接收机检测复杂度,并且改进后的球形译码算法检测时间在低信噪比情况下约为传统球形译码算法的12%—33%。因此,球形译码算法可以有效地降低信号空间分集系统接收机检测复杂度。     

一种改进的排序QR分解MIMO检测算法

提出了改进的排序QR分解MIMO检测算法,并对其性能进行了分析．该算法针对系统采用排序QR分解检测算法时误码率较高的不足,对信道矩阵按列进行正交变换,避免了求信道矩阵的上三角矩阵,并且仅对信道矩阵按列2—范数模值由小到大进行1次排序．在检测过程中,采用了并行处理的思想,将部分判决信号进行反馈,同时消除接收信号中的干扰,使系统检测性能得到了明显改善．在多散射物的无线通信环境下进行了仿真实验,结果表明,与传统的SQRD算法相比,所提算法在计算复杂度略微下降的情况下,检测性能得到提升．     

MIMO-OFDM系统的IFD-SAGE信道估计算法

针对MIMO-OFDM系统中频域的空间交替广义期望最大化（FD-SAGE）算法估计信道性能较差以及收敛速度慢的问题,提出了一种改进的FD-SAGE信道估计算法。该算法在FD-SAGE算法的基础上,通过对SAGE算法的潜在数据和不完全数据进行分解分析推导出一种修正的SAGE算法,同时在SAGE的更新数据信息时引入最大似然算法,进而提高系统的可靠性。理论研究和仿真结果表明,该算法以牺牲少量复杂度为代价,能较好地追踪信道变化且收敛速度较快,其性能优于传统的LS算法,信号检测采用最大似然算法时,在相同误比特率情况下与理想信道估计仅相差0.5 dB。