4×4 V-BLAST系统分组最大似然检测算法

对于V-BLAST系统的检测,最大似然(ML)算法有着最优的性能却也有最大的计算复杂度;经典的排序连续干扰抵消(OSIC)算法复杂度较低,但数值稳定性差,且性能与ML差距较大.因此,本文基于检测性能和计算复杂度折中的思想,针对4×4 V-BLAST系统提出了一种分组最大似然(Group ML,GML)检测算法,在保证较好检测性能的基础上,通过将四维ML检测器分成两组二维ML检测器来降低计算复杂度.此外,本文还提出了一种简化的最大似然(Simpli-fled ML,SML)检测算法,通过将每组中的二维ML检测器的搜索空间从二维降至一维,进一步降低了计算复杂度,并证明其与ML算法具有一致的性能.仿真表明,在误符号率为10~(-3)时GML算法相比OSIC算法有约7dB的性能提升.经分析知.GML算法复杂度与ML-OSIC算法相比在高阶调制方式下有着显著的降低,易于硬件实现.     

天线相关条件下非相干空频码的分集特性分析

已有的非相干空频码设计的文献分析了在天线不相关假设下一个MIMO-OFDM系统的最大分集阶数,而在实际系统中,发送端和接收端的天线之间的相关性总是很难避免的,已经有理论分析指出这种天线相关性将最终影响系统容量,但并没有明确指出相关性对系统分集特性的影响.本文通过一种改进的信号模型将频率选择性衰落信道下系统的分析等效为平衰落信道下的分析,一种全新的形式导出了非相干空频码字的成对错误概率,并通过对码字成对错误概率的分析给出了存在天线相关情况下系统能提供的最大分集阶数以及码设计的一些特性,有利于非相干空频码的进一步研究.     

一种基于大数逻辑判决和信道响应的HARQ算法

为了克服无线信道时变和多径衰落对信号传输的影响,全球微波互联接入(WiMAX)系统采用混合自动重传请求(HARQ)技术以提高数据传输的可靠性,确保服务质量。传统的非合并HARQ算法处理比较简单,内存需求较少,但是重传次数多,系统吞吐量低;合并译码HARQ算法能够有效减少重传次数,提高系统吞吐量,但是运算复杂度和内存需求较大。针对已有算法存在的不足,提出了一种基于大数逻辑判决(MLD)和信道冲激响应功率(CSI)的HARQ合并译码算法—MLD-CSI。该算法综合运用择多判决法则和择优选择法则,在接收端对多次重传的接收信号进行合并译码。分析和仿真结果表明,在时变和多径信道环境下,所提算法与MRC合并算法相比,几乎不损失系统的误码率和吞吐量性能,且运算复杂度和内存需求显著降低,非常适用于实际系统。      

一种针对移动流媒体终端的功率节省算法

提出了一种同时使用缓存策略和调度机制的功率节省算法（Joint Buffering and Scheduling,JBS）,该算法的基本思想是,只要一个流已经获得了未来一段时间播放所需的分组,即可将其无线网络接口（Wireless Network Interface,WNI）切换至睡眠模式。为了能够在较短时间内累积到足够多的分组进入睡眠,同时还能够准确计算睡眠时间以维护正常的播放质量,JBS同时引入了整型缓存和调度策略。描述了JBS的基本工作过程,分别介绍了算法所采用的缓存和调度策略;通过仿真方法与传统的BKS、RBS算法的性能进行比较,充分验证了JBS的有效性。     

V-BLAST系统中一种近似最佳列表检测算法

针对V-BLAST系统,提出一种近似最佳列表检测算法。该列表检测算法通过调节列表维数参数在检测性能和计算复杂度之间实现了较好的折衷。此外,给出了一种不同于OSIC算法的检测排序方法,进一步提高了检测性能。仿真和复杂度比较结果表明,在不相关和空间相关性较强的信道下,该列表检测算法均显著优于OSIC算法,甚至接近ML算法的性能,实现了性能和复杂度较好的折衷,是一种实用的选择。      

基于正交训练序列的MIMO系统联合最大似然时频同步和信道估计

该文推导了多输入多输出(MIMO)系统中的符号定时、频偏和信道参数的联合最大似然(ML)估计。针对联合ML估计没有闭合的表达式、数值计算复杂度高的问题,该文提出了一种基于重复结构的正交训练序列的简化估计算法。该估计算法形式简单、复杂度低,且仍为最大似然估计。最后仿真分析了最大似然参数估计的均方误差与接收信噪比和天线数目的关系,并与Cramer-Rao界作了比较,表明了该算法的有效性。     

在线学习辅助的智能接收机设计与实现

为了解决复杂场景下的可靠通信问题,设计了一种在线学习辅助的正交频分复用（OFDM）智能接收机。该接收机能够判断信道环境是否发生改变,并在线收集样本数据进行训练,形成当前环境下最佳的接收参数。在OFDM系统的信道估计模块中,设计了基于样本含噪均方误差（MSE）的性能比较器作为信道环境变化的判断依据,并采用轻量化的神经网络结构以实现快速在线训练。最后,通过通用软件无线电外设（USRP）进行了实现和验证。仿真和空口实验表明,所提接收机能够有效感知并适应新的信道环境,并且在导频数量受限的情况下,接收性能和收敛速度均优于现有的机器学习方法。     

酉空时调制系统中基于多符号差分检测的软检测器

该文设计了一种适用于差分酉空时调制体制的低复杂度软检测算法。该算法基于多符号差分检测,为软判决译码模块提供编码比特的对数似然比信息。仿真表明,在通常容许的误码范围内,采用所提出的软检测算法构建的差分酉空时调制系统比原硬判决系统节省2～4dB的信号功率,并解除了基于单符号差分检测的软检测算法在快衰落信道下的错误平层。     

MIMO-OFDM系统中一种改进的Bayesian EM信道估计器

该文提出了MIMO-OFDM系统中一种改进的Bayesian EM信道估计器。利用软球形译码器的搜索列表和解码器反馈的先验信息对传统EM信道估计中的软信息近似处理进行了修正,计算了更为准确的软符号后验概率分布以及一阶、二阶统计量。基于初始估计得到的信道先验信息,设计了新的考虑软符号后验互相关的时域信道冲激响应最大后验概率(MAP)估计算法。仿真试验结果表明:该算法和传统EM信道估计算法相比具有更低的误码率和更小的估计均方误差值。     

一种新的基于节点位置的自组网区域路由算法

群组移动是战术自组网中典型的节点运动模式,群组的特性限制了区域路由协议中区域的形成,对路由性能造成了较大的影响。位置信息的引入对此会有较好的改善,该文提出修正的区域路由算法利用节点位置信息,使得区域内的邻节点更新过程获得更有效的触发,从而减少了大量不必要的广播报文开销。同时,采用网络直径缩短了按需过程中的路由查询长度。仿真结果表明,基于位置信息修正的区域路由算法在群组移动模式下,时延、吞吐量等性能指标有着较明显的提升。