一种低复杂度LMMSE信道估计算法

针对传统线性最小均方误差(LMMSE)信道估计器矩阵求逆运算复杂度大的问题,提出了一种以相关带宽为准则提取信道自相关矩阵主要信息的子阵分块算法.根据信道相关带宽所计算的分块尺度将信道自相关矩阵分割为若干子块,包括非重叠分块法和重叠分块法.运算求逆过程中仅利用表征信道主要信息量的低频对角子阵,而忽略其他表征信道高频信息的子阵,可有效降低LMMSE算法中大的自相关信道矩阵求逆运算所带来的复杂度.该算法在频率选择性慢衰落信道下,与LMMSE和低秩估计算法进行了相关性能及运算复杂度对比分析,结果表明,该算法能以较微弱的性能代价换取系统复杂度的明显降低.     

空时比特交织编码调制系统中的低复杂度检测算法

提出了一种适用于空时比特交织编码调制系统的低复杂度迭代检测算法,利用交织器的随机特性和中心极限定理,将各天线发送信号在接收端的叠加近似为高斯分布的随机变量,避免了矩阵求逆运算,从而可适用于任意根接收天线的情况．在此基础上,利用序列译码原理搜索所有可能的信号向量,计算各天线发送信号的估计值,并利用该估计值计算每个比特的外信息,完成迭代译码．与现有算法相比,新算法可在不损失性能的前提下降低计算复杂度．     

MIMO-OFDM系统中基于子载波分组信道估计的改进算法

针对传统的MIMO—OFDM系统信道估计算法复杂度高、对导频结构有特殊要求的缺点,提出了两种基于子载波分组信道估计改进算法。改进算法通过子载波分组将多天线信道估计转换成单天线信道估计来获取导频子载波信道响应,以避免大矩阵求逆运算,降低算法的复杂度;利用DFT滤波算法或LMS自适应滤波算法得到整个帧所有符号的信道响应,实现在算法复杂度基本不变前提下估计性能的提高。理论分析和仿真结果表明,改进算法与传统的信道估计算法相比较,具有较低的复杂度和更好的估计性能。     

基于Jacobi迭代的大规模MIMO系统低复杂度软检测算法

基于Jacobi迭代提出一种低复杂度信号检测算法,在算法实现中避免了矩阵求逆运算.数学推导证明,该算法应用于MMSE检测时是收敛的,与传统的Neumann级数展开方法对比,能达到与其完全相同的检测性能,并且在任意迭代次数下能将复杂度保持在O(K2),而后者当级数展开项数大于等于3时复杂度上升为O(K3).为了进一步将Jacobi迭代应用到软判决中,提出了一种用于信道译码的LLR的近似计算方法.仿真结果表明,经过几次迭代,Jacobi迭代算法收敛较快,并接近MMSE检测性能.     

基于预编码的混合迭代均衡算法

针对LTE下行多输入多输出正交频分多址(MIMO-OFDM)系统中的天线间干扰和多径干扰问题,提出一种低复杂度的迭代均衡算法。该算法在接收端通过预编码矩阵将发射信号扩展到所有子载波上,从而减少部分子载波深衰落对扩展前原始发射信号的影响。算法在接收端引入最小均方差误差排序QR分解(MMSE-SQRD)软干扰消除均衡算法,一方面避免传统基于最小均方误差(MMSE)并行软干扰消除均衡算法中矩阵求逆运算,进而降低了算法复杂度,另一方面利用信道排列,优先检测信噪比最大的传输符号进而提高检测准确性。同时通过预编码对重构信号进行预处理,进而缓解在迭代干扰消除过程中的误差传播。仿真结果表明:在4发4收场景下,误码率为10-5时,所提算法信噪比改善约0.7 d B。     

基于期望最大化算法的联合符号检测和相位估计算法

针对带有未知载波相位的符号检测问题,提出了一种基于期望最大化(EM)算法的联合符号检测与相位估计算法,该算法改变了传统最佳接收算法中先估计载波相位再进行符号检测的分级处理方式,直接通过EM算法进行符号检测。在算法收敛之后,判决获得符号信息的同时,可得到未知载波相位的最大似然(ML)估计,从而实现了符号信息与载波相位的联合估计与检测。由于该算法不需要进行同步参数估计,因此可以大大降低传统最佳接收方法分级处理方式所带来的性能损失。仿真实验表明,该算法与传统最佳接收算法中先通过非数据辅助(NDA)方法估计载波相位再进行符号检测相比,性能有明显提升,可以达到导频辅助下的符号检测性能,由于不需要估计载波相位,因此处理复杂度大大降低。     

一种基于改进的BlockFFT算法的联合检测矩阵求逆算法

联合检测是TDSCDMA系统的关键技术之一。而影响该技术复杂度的主要因素是矩阵求逆算法的设计。文章结合TD SCDMA系统的特性,并灵活应用块循环矩阵的性质,给出了一种基于改进的Block FFT算法的联合检测矩阵求逆算法。仿真结果表明,该算法与常用的Cholesky算法、近似Cholesky算法相比,时间复杂度和空间复杂度较后两者明显降低,从而提高了该算法的工程实现性。     

一种基于改进的Block-FFT算法的联合检测矩阵求逆算法

联合检测是TD-SCDMA系统的关键技术之一。而影响该技术复杂度的主要因素是矩阵求逆算法的设计。文章结合TD-SCDMA系统的特性,并灵活应用块循环矩阵的性质,给出了一种基于改进的Block-FFT算法的联合检测矩阵求逆算法。仿真结果表明,该算法与常用的Cholesky算法、近似Cholesky算法相比,时间复杂度和空间复杂度较后两者明显降低,从而提高了该算法的工程实现性。     

MIMO-OFDM系统中一种有效的信道估计方法

提出了一种MIMO-OFDM(Multiple Input and Multiple Output-Orthogonal Frequency Division Multi-plexing)系统中的信道估计实现方案.该算法采用STBC(Space-Time Block Code)训练序列,利用LMS(Least Mean Square)迭代算法估计信道响应,避免了矩阵的求逆运算,与基于MMSE(Minimum MeanSquare Error)的MIMO信道估计算法相比,具有运算复杂度低、跟踪能力强的优点.计算机仿真结果显示了该算法的有效性和优越性.     

一种低复杂度的近似最大似然MI~/IO检测算法

为保证无线传感器网络协作式V-BLAST传输中,在较高的检测性能的前提下大大降低算法复杂 度,提出一种低复杂度的近似最大似然检测算法．将传统的V-BLAST算法性能最好一层解的邻域作为候选 判决集合,并以此邻域内每一个符号作为初始值进一步采用传统的V-BLAST算法反馈判决其他层的符号, 采用最大似然准则对候选向量进行判断．该方法有效减小了最大似然检测算法检测向量的数目,降低了算法 的复杂度．仿真结果表明该算法具有良好的综合性能     

一种高效的基于OFDM的频率选择性V-BLAST检测方法

针对频率选择性V-BLAST(贝尔实验室垂直分层空时)系统,提出了一种基于OFDM(正交频分复用)的检测方法.从原理上证明,采用OFDM技术可将频率选择性V-BLAST系统转换为平衰落V-BLAST系统.针对平衰落V-BLAST系统,提出了一种新的基于MMSE准则的高效解码算法,称为排序串行多层干扰抵消算法.理论分析表明,所提的基于OFDM的方法相对于其他频率选择性V-BLAST检测方法,在计算复杂度方面优势明显,同时具有良好的检测性能.仿真实验给出了所提检测方法与各种现有频率选择性V-BLAST检测方法的性能对比,证明了所提方法的有效性.     

基于QR分解的V-BLAST迭代检测算法

QR分解检测算法的一种运算量较低的V-BLAST检测算法,但其性能较差。第一层判决输出的性能对整体性能的影响很大。除了初次迭代外,提出的算法用前次迭代中性能最好的层作为迭代开始,进而寻求性能更好的数据层,这样经过几次迭代循环,可以做出性能很高的第一次判决输出。由于第一次判决输出性能的提高,总体性能也得到很大提高。仿真结果显示,对于4发送4接收MIMO系统,在误符号率为0.1%时提出算法的增益较排续连续干扰抵消V-BLAST检测算法高6dB.而其算法复杂度是排序连续干扰抵消的30%。     

一种简单的V-BLAST迭代算法

理论和实践研究表明贝尔实验室垂直分层空时码(V-BLAST)可显著提高多天线系统的传输容量.传统的V-BLAST译码算法是排序连续干扰抵消算法(OSIC),然而由于数据层间误码传播的影响,OSIC并不能有效地提高整个系统的分集增益.利用最近提出的迭代V-BLAST译码算法,低分集增益数据层通过高分集增益数据层的判决反馈来迭代检测,整个系统的性能得到提高.但这种算法的迭代次数高,迭代的次数与MIMO系统中发射天线的数量相等.为了减少系统实现的复杂性,提出了一种新的迭代的V-BLAST译码算法.仿真结果证明在对称系统中(接收天线和发射天线数相等),新算法与传统V-BLAST译码算法相比性能有了很大提高.     

MIMO系统V-BLAST自适应迭代极大似然检测研究

为了提高系统传输性能,有效利用信道资源,提高频谱利用率.在时变衰落信道下采用了分层垂直空时结构,同时文中提出了一种自适应极大似然估计检测方法,系统根据各平均误码率及反馈信噪比自适应地选择调制类型,按列检出数据,该方法收敛时间快,高阶调制牺牲增益低的信道换取整体频谱效率提高.试验结果表明自适应垂直BLAST迭代检测每0.1%误码率可以比传统检测算法提高4.1dB.自适应极大似然估计检测的分层垂直空时结构其频谱效率优于单纯的垂直BLAST检测.     

V-BLAST系统检测算法比较

为了选择适当的算法以降低垂直分层空时码(Vertical-Bell Laboratory Layered Space-Time,V-BLAST)系统的检测复杂度,提高系统性能,介绍迫零、最小均方误差、排序的QR分解和排序的最小均方误差串行干扰抵消算法,并借用MATLAB软件对它们的性能进行仿真分析。结果显示排序的最小均方误差串行干扰抵消算法的性能最优,但算法中加入了排序和矩阵求逆,增加了复杂度;迫零算法的复杂度最小,但性能很差。排序的比非排序的检测算法的性能好,同时复杂度会增加.     

高效的V-BLAST迭代算法

理论和实践研究表明贝尔实验室垂直分层空时码(V-BLAST)可显著提高多天线系统的传输容量。传统的V-BLAST译码算法是排序连续干扰抵消算法(OSIC),然而由于数据层间误码传播的影响,OSIC并不能有效地提高整个系统的分集增益。利用最近提出的迭代V-BLAST译码算法,低分集增益数据层通过高分集增益数据层的判决反馈来迭代检测,整个系统的性能得到提高。但这种算法的迭代次数高,迭代的次数与MIMO系统中发射天线的数量相等。为了减少系统实现的复杂性,提出了一种3次迭代的V-BLAST译码算法。仿真结果证明在对称系统中(接收天线和发射天线数相等),新算法与迭代V-BLAST译码算法有几乎相同的性能,但由于其所需的迭代此数少,所以算法复杂性也小。     

基于V-BLAST OFDM系统的天线选择算法

研究了天线选择,提出了一种基于垂直－贝尔实验室分层空时结构(V-BLAST)与正交频分复用(OFDM)相结合的系统的发送天线选择算法,使选用的发送天线组合,对所有子载波的最小信号噪声干扰比（SNIR）最大化,以较好地解决V-BLAST系统检测要求信道的无线环境中有丰富的散射体,否则会严重恶化系统误比特率性能的问题。理论分析和仿真试验证明,应用该算法明显改善了系统的误比特率性能。     

无线通信中散射环境下的V．BLAST算法分析

文章着重讨论了一种适用于散射环境中的V-BLAST检测算法,仿真分析比较了V-BLAST与传统的单入单出(SISO)、分集接收(SIMO)的误比特率。结果表明V-BLAST系统的性能明显优于SISO、SIMO的系统性能,验证了算法的正确性。     

分组迭代检测算法

该文首先介绍了结合空时分组码的垂直分层空时码多输入输出正交频分复用系统,即分层空时分组码系统及其典型系统模型和典型的分层空时分组码系统检测算法,研究了基于Alamouti空时编码的分层空时分组码系统的QR检测算法,分析给出了简化的QR运算过程,根据迭代和干扰消除思想,提出了一种改进的检测算法,即分组迭代QR检测算法.理...