V-BLAST系统中选择性最大比合并算法

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一种高效的V-BLAST最大似然检测算法

一种高效的V-BLAST最大似然检测算法
李卫;张小频;叶培大
【期刊名称】《吉首大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2007(028)001
【摘要】垂直分层空时码(V-BLAST)是贝尔实验室提出的一种多发射多接收天线(MIMO)结构无线通信系统,该系统具备较高频谱利用率和易于实现的特点.在V-BLAST检测算法中,最大似然算法有最好的检测性能,但它的算法复杂度最高.笔者提出了一种高效的V-BLAST最大似然检测算法,此算法在保证较高的检测性能的前提下大大减小了算法复杂度.
【总页数】4页(P77-80)
【作者】李卫;张小频;叶培大
【作者单位】北京邮电大学光通信与光波技术教育部重点实验室,北京,100876;北京邮电大学光通信与光波技术教育部重点实验室,北京,100876;北京邮电大学光通信与光波技术教育部重点实验室,北京,100876
【正文语种】中文
【中图分类】TN92
【相关文献】
1.V-BLAST系统中一种基于噪声分析的简化最大似然检测算法 [J], 任品毅;令洁;汪瑞
2.联合QR分解和最大似然V-BLAST检测算法 [J], 刘海涛;程型清;李道本
3.4×4 V-BLAST系统分组最大似然检测算法 [J], 王海红;王欣;魏急波
4.V-BLAST系统中一种近似最佳列表检测算法 [J], 王海红;成文婧;王欣;魏急波
5.一种组合DFE和ML V-BLAST的检测算法 [J], 梁武;申晓红
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4×4 V—BLAST系统分组最大似然检测算法

ｍｎｉ（－）Ｍｅｃｒｎｏｗ－ｅｃｒｔｒｄｃｏｐｔｉａｃｍｌｘ．Ｍｒｏｅ，ｍｌｉｘｉｕｋｌｏｄｅｓｎ４ＤＬｄｔｔｔｔｏＤＭＬｄｔｔｓｏｅｕｅｍｕａｏｌｏｐｅｉｏｅｏｉ２ｅｏｃｔｎｙｔｏｅｖｒａｉｐｉｅｍａｍｍｌｅｈｏｓｆｄｉｉ（ＭＬｌｏｔｍｉａｓｐｐｓｄｔｒｄｃｒｅｃｍｌｘｙｂｄｃｇｔｅｅｒｈｎａｅｏｃ－ｅｃｒｒｍ２Ｄｔ１Ｓ）ａｒｈｏｒｏｅｕｅｆｔｒｏｐｅｔｙｒｕｉａｉｓｃｆａｈ２ＤＭＬｄｔｔｏ－－ｇｉｓｏｌｏｅｕｈｉｅｎｈｓｃｇｐｅｅｏｆｏ
ＷＡＮＧｉｈｇＷＡＮＧｎＷＥＩＪ－ｏＨａ－ａ－ｎＸｉｉｂ・
（ｃｏｌｆｌｔｎｃＳｉｃｎｎｉｅｎ，ａｏａＵｉｒｉｆｅｎｅＴｃｎｌｇ，ｈｎｓａ４０７，ｈｎ）ＳｈｏｏｅｒｉｃｎｅａｄＥｇｅｒｇＮｔｎｌｎｖｓｙｏｆｓｅｈｏｙＣａｇｈ１０３ＣｉａＥｃｏｅｎｉｉｅｔＤｅｏ
第２６卷第３期
２００１
信号处Ｖｏ＿６Ｎ．Ｉ２．ｏ３
Ｍａ．ｒ２０ｌ０
３月
４ＸＢＡＴ系统分组最大似然检测算法Ｖ— ＬＳ４
王海红王欣魏急波
Ａｓｒｃ：Ｍａｉｕｋｌｏ（）ｇｒｈｏｏｌｈｓｐｉｌｐｒｒａｃｕａｓａｍｘａｃｍｕｔｎｏｐｘｙｂｔｔａｘｍｍｌｅｈｏＭＬａｏｔｍｎｔｎｙａｔｅｆｍｎｅｔｌｈｓａｉｌｏｐｔｉａｃｍｌｉｉｉｄｌｉｏｍａｏｂｏｍａｏｌｅｔｆｅｅｔｎｏ－ＬＳｓｍ．ＣａｓａｏｅｄｓｃｅｓｅｉｔｅｅｃａｃｌｔｎＯＩ）ｇｒｈａｃｗｒｏｐｅｉ．ｏｄｔｉｆＢＴｓｔｓｌｉｒｒｕｃｓｉｅｒｎｅｃｎｅａｏ（ＳＣａｏｔｍｈｓｍｕｈｌｅｍｌｘｙｒｃｏＶＡｙｅｓｃｄｅｌｖｎｒｆｌｉｌｉｏｃｔ

一种高性能低复杂度的V-BLAST检测方案

一种高性能低复杂度的V-BLAST检测方案郭明喜;贾冲;沈越泓;高媛媛【期刊名称】《西安电子科技大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2010(037)003【摘要】基于排序正交上三角分解(QR)提出了一种新的列表V-BLAST检测方案,对第1层采用列表检测产生多个候选符号,当候选符号数等于星座大小时,提出了一种修正的排序QR分解算法,后续各层作连续干扰抵消检测,在得到的多组候选符号中做最小欧氏距离(MED)搜索,输出最佳组作为检测结果.分析和仿真表明,与现有算法相比该方案能以较低的复杂度获得很好的性能,当天线数目比较少(5以下)时性能接近于ML检测.为了进一步降低运算复杂度,提出了在MED搜索过程中设置门限的处理方式,并给出了一种门限值的选取方法.结果表明,该方法可以在保证性能损失很小的情况下使运算量减少一半以上.【总页数】6页(P570-575)【作者】郭明喜;贾冲;沈越泓;高媛媛【作者单位】解放军理工大学,通信工程学院,江苏,南京,210007;解放军理工大学,通信工程学院,江苏,南京,210007;解放军理工大学,通信工程学院,江苏,南京,210007;解放军理工大学,通信工程学院,江苏,南京,210007【正文语种】中文【中图分类】TN911.23【相关文献】1.一种非相干检测下的低复杂度正交编码调制解调方案 [J], 车书玲;王新梅2.一种结合ML检测的高性能V-BLAST系统 [J], 苏昕;孙永军;易克初3.一种低复杂度的空时多用户迭代检测方案 [J], 杜娜;徐大专4.用于MIMO信号检测的降低复杂度V-BLAST算法 [J], 刘谦雷;杨绿溪;许道峰5.一种低复杂度高性能的MIMO系统自适应检测算法 [J], 李玲香;杨斌;吴大鹏因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

联合QR分解和最大似然V_BLAST检测算法_刘海涛

213 改进迭代 QR 分解联合最大似然算法
迭代 QR 分解检测算法性能改善的本质原因: 检测器仅使用最后检测层提供判决符号信息, 由于最后检测层分集增益高于前面检测层, 故该检测层性能是最优的, 以此方式使得迭代 QR 分解检测算法性能得以提高。为使用最后检测层提供的符号信
息, 接收机必须进行 nT 次迭代检测, 同时需要循环调整信道传输矩阵列向量。仔细观察发现: 在 nT 次迭代 QR 分解检测中, 除最后检测层符号信息被利用以外, 其他检测层判决符号信息均被丢弃, 虽然这些判决符号的可信度较最后检测层低, 但直接丢弃它们是非常可惜。
信号与信息处理
联合 QR 分解和最大似然 V- BLAST 检测算法
刘海涛1, 2, 程型清1, 李道本1
( 1. 北京邮电大学信息工程学院, 北京 100876; 2. 中国民用航空学院通信工程系, 天津 300300)
摘要结合迭代 QR 分解和最大似然检测提出一种新的联合检测算法。算法首先使用改进迭代 QR 分解得到发送符号
212 迭代 QR 分解算法
在 QR 分解检测算法的基础上, 文献[ 4] 提出迭
代 QR 分解算法。迭代 QR 分解检测算法出发点: 充分利用 QR 分解检测算法最后检测层分集增益最高,
性能最优这一特点。该检测算法思路: 为检测 nT 个发送符号需要进行 nT 次 QR 分解检测, 每次检测后仅保留最后检测层的判决符号; 其次, 为避免最先检
3 算法复杂度比较
文献[ 3] 给出垂直分层空时码采用连续干扰消
除算法运算复杂度为:
n
2 R
+
n
2 T
+
2 nR n 3T+

一种新的频率选择性信道下V-BLAST检测算法

摘
要：针对频率选择性衰落信道，出了一种新的基于判决反馈均衡的ＶＢＡＴ垂直一贝尔实验室分层空时）提 —ＬＳ（检
测算法．在算法中，提出了分段训练的概念，依据前段训练结束后，各层被检测信号的信噪比大小在反馈部分进行逐
层递增反馈．该算法无需进行信道估计，无需对信道矩阵求逆，且能自适应信道变化．同时，相对于自适应多输入多输出判决反馈均衡算法，新算法的计算复杂度明显降低，且低信噪比条件下的误码率性能有所改善．仿真实验给出了新算法与自适应多输人多输出判决反馈均衡算法的性能对比，明了新算法的有效性．证关键词：频率选择性信道；直一贝尔实验室分层空时系统；垂多输人多输出系统；判决反馈均衡中图分类号：Ｎ１．２文献标识码：文章编号：０６７４（０７０－８２０Ｔ９１２Ａ１０ — ３２０）７００－０６
维普资讯
第２８卷第７期
２００７年７月
哈
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学
学
报
Ｖｏ．８№ ．１２７
ＪｕｎｌｏｒｉｇｎｅｎｎｖｒｉｏｒａｆＨａｂｎＥｎｉｅｒｇＵｉｅｓｙｉｔ
Ｊ１２０ｕ．０７
一
种新的频率选择性信道下ＶＢＡＴ检测算法 —ＬＳ
姜煜，白兴宇，陈万海
（．州应用声学研究所声呐技术国际科技重点实验室，１杭浙江杭州３０１；．尔滨工程大学信息与通信工程学院，１０２２哈

BLAST相关术语及参数详解

Alignment: 序列比对.将两个或多个序列排在一起,以达到最大一致性的过程（对于氨基酸序列是比较它们的保守性)，这样可以评估序列间的相似性和同源性。

Algorithm：算法.在计算机程序中包含的一种固定过程。

Bit score：二进制。

二进制值S＇源于统计性质被数量化的打分系统中产生的原始比对分数S。

由于二进制值相对于打分系统已经被标准化，它们常用于比较不同搜索之间的比对分数。

BLOSUM：模块替换矩阵.在替换矩阵中，每个位置的打分是在相关蛋白局部比对模块中观察到的替换的频率而获得的.每个矩阵被修改成一个特殊的进化距离。

例如,在BLOSUM62矩阵中，是使用一致性不超过62%的序列进行配对来获得打分值的。

一致性大于62%的序列在配对时用单个序列表示，以避免过于强调密切相关的家族成员。

Conservation: 保守。

指氨基酸或DNA(普遍性较小）序列某个特殊位置上的改变,并不影响原始序列的物理化学性质.Domain：结构域.蛋白质在折叠时与其他部分相独立的一个不连续的部分，它有着自己独特的功能。

DUST: 一个低复杂性区段过滤程序。

E value: E值。

期望值。

在一个数据库中所搜索到的打分值等于或大于S的不同比对的个数。

E值越低，表明该打分值的显著性越好。

Filtering：过滤，也叫掩蔽(masking）。

指对那么经常产生乱真的高分数的核苷酸或氨基酸序列区域进行隐藏的过程.Gap: 空位。

在两条序列比对过程中需要在检测序列或目标序列中引入空位，以表示插入或删除。

为了避免在比对时出现太多的空位，可以在收入空位的同时,从比对的打分值中减去一个固定值（空位值).在多余的核苷酸或氨基酸周围引入空位时,也要对比对的打分值进行罚分。

Global Alignment：整体联配。

对两个核苷酸或蛋白质序列的全长进行的比对。

H：相对熵值。

目标残基和底物残基频率的相对熵记作H。

H可以衡量某个位置(这个位置可以通过概率来区分比对)上由于偶然因素而得到的平均信息（用字节表示）。

V-BLAST系统检测算法比较

发送天线Ⅳ 接收天线Ｍ
二～
增加系统带宽的条件下成倍的提高通信系统的容量和频谱效率，而其检测算法也随之被不断提出。包括基于最大似然（ｘｍｕＬｋｌｏｄＭＬ［、Ｍａｉｍｉｅｈｏ，）５迫ｉ］
零（ｅｏＦｒｉｇＺ）最小均方误差（ｎｍｕＺｒｏｃ，ＦＥｎ引、Ｍｉｉｍ
２１０１年５月第１６卷第３期
西安邮电学院学报ＪＯＵＲＬＯＦＸ ’ ＮＵＮⅣ ＥＳｒ０ＦＰＳＮＡＩＡＲｒＹＯＴＳＡＤＴＬ（ＭＭＵＮＩＡＯＮＥＥＣＴＩＮＳ
Ｍａ０１ｙ２１ｖ０６Ｎｏ３ＬＩ．
２
串并转换
｝
２信号处理检测和解调
、
ＭｅｎＳｕｒｄＥｒｒＭＭＳ＿、行干扰消除ａｑａｅｒｏ，Ｅ）５串Ｊ
（ｕｃｓｉｅＩｔｒｅｅｃａｃｌｔｎＳＣｃ及ＳｃｅｓｎｅｆｒｎｅＣｎｅａｉ，Ｉ）以ｖｌｏ
图１Ｖ－ＢＬＡＳ系统模型Ｔ
球形解码（ｐｅｅＤｅｏｉｇＤ［等，而各种算Ｓｈｒｃｄｎ，Ｓ）６然］法的误码性能与计算复杂度都各不相同，中最大其
在一个时隙内，假设接收信号可表示为
ｒ＝Ｈ × ｓ，＋ ห้องสมุดไป่ตู้ （）１
绍，对它们进行了仿真分析，出了相关结论。并得
１系统模型
一

一种在多入多出系统中V-BLAST的检测方法[发明专利]

专利名称：一种在多入多出系统中V－BLAST的检测方法专利类型：发明专利
发明人：张娟,刘巧艳,李玉洁,赵路
申请号：CN200810000589.X
申请日：20080123
公开号：CN101227254A
公开日：
20080723
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供一种在多入多出系统中V－BLAST检测方法，其中，引入最大后验概率准则，按照每层符号的概率由大到小的顺序检测，将先检测到的符号作为干扰从接收到的信号中消除，然后检测剩余各层符号中概率最大的层的符号，依次类推，直到检测出所有的符号。

依照本发明的在多入多出系统中V－BLAST检测方法，降低了复杂度，提高了性能。

申请人：中兴通讯股份有限公司
地址：518057 广东省深圳市南山区高新技术产业园科技南路中兴通讯大厦法务部
国籍：CN
代理机构：信息产业部电子专利中心
代理人：梁军
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blast算法介绍

E value：在随机情况下，获得比当前比对分数相等或更高的可能比对条数。（期望值）

Bit score S’（比特分数）
将原始分数对打分系统的变量进行归一化，使不同的BLAST搜索结果可以进行比较

P value：分值大于等于要求分值的比对的随机发生概率 P 0,显著性越高将随机序列（长度与实际查询序列一致）作为查询序列了搜索数据库，联系实际查询序列得到的比对分值得到：
因此在比对较远蛋白时，应选BLOSUM矩阵

(Jonathan Pevsner, Bioinformatics and Functional Genomics)
BLOSUM62
BLOSUM80
当数据库较大，查询序列较多或较长时，时间消耗太大 eg. 142*192206270*1μs≈7.5hrs HBA_HUMAN SwissProt氨基酸数

数据库中某些蛋白相关性较小，搜索效果差 PSI-BLAST比常规算法更敏感，主要用于搜索与我们感兴趣蛋白远缘相关的蛋白。
用常规的 blastp 搜索数据库构建多序列比对，为每个比对建立一个专门的序列谱（profile）检验比对后每个匹配的统计显著性
利用profile 搜索原来的数据库
gap open = -5
gap extension = -5
假设比较序列 A A G AGC
gap open = -5
gap extension = -5
gap open = -5
gap extension = -5

PAM矩阵是基于近相关蛋白数据的，并且假设高度相关蛋白的取代概率可以外推到远相关蛋白的概率而BLOSUM矩阵是基于实际观测到的远相关蛋白构建的

Vblast解码方案

VBLAST解码方案
分层空时码的译码算法分为线性和非线性两种。

线性译码算法根据接收端的接收信号r和已知的信道矩阵相应H来找到一个具体的加权矩阵W，从而利用加权矩阵和接收信号得到发送信号的估计X。

X=Wr
根据得到加权矩阵准则的不同又可分为迫零（ZF）和最小均方误差（MMSE）两种方法。

这里采用最小均方误差译码算法。

该算法的目标函数是最小化发送信号矢量与接收信号矢量线性组合W H r之间的均分误差，即：
arg min E[‖X−W H r‖2]
式中的W是mxn的线性组合系数矩阵。

从上式可以求解其梯度得到最优解。

再联合MIMO系统的信号模型r=Hx+n,可得到MMSE检测算法的系数矩阵为：
W=（H H H+σ2I n）−1
H H
从上式加权矩阵的计算可以看出最小均方误差一码算法考虑了噪声的影响，而迫零算法则没有。

总结：
MMSE算法是逐层进行的，每一层信号检测都会对下一层信号产生很大的影响。

在这种情况下，加性噪声的影响是逐层累加的。

而MMSE算法实验MMSE准则选取权矢量，综合考虑了信道特性矩阵和接收信号中的噪声对系统性能的影响，改善系统的性能。

vblast信号检测算法原理 -回复

vblast信号检测算法原理-回复纵向Bell Labs 层叠的V-BLAST是一种基于天线与多输入多输出（MIMO）信道间的多天线信号传输技术。

它通过使用空间分集技术，在无线通信系统中实现了高速和高容量的数据传输。

该技术在高速移动通信和宽带通信等领域有着广泛的应用。

V-BLAST信号检测算法的原理是通过使用后向迭代算法对接收信号进行检测和解码。

该算法在接收端利用下行信息和上行信息来估计干扰噪声。

它通过反复迭代的方式，逐步优化估计值，从而提高信号检测的准确性和系统性能。

接下来，我们将一步一步地介绍V-BLAST信号检测算法的原理和步骤。

第一步是信号检测(检测初始信号)。

在接收端的第一个迭代中，初始可以将接收到的信号作为初始信号，然后进行信号检测。

其中的检测算法可以是最大比值合并(MRC)算法，该算法通过比较接收到的信号中的能量大小来选择概率最高的信号。

第二步是干扰估计。

接收到的信号可能会受到来自其他天线的干扰。

通过估计这些干扰的强度和相位，可以减少干扰对信号检测的影响。

干扰估计可以通过最小均方误差(MMSE)等算法来实现。

MMSE算法通过最小化接收信号与估计信号之间的均方误差来估计干扰的参数。

第三步是信号解码。

接收到的信号经过干扰估计后，需要对其进行解码以获得原始信号。

解码算法可以是最大后验概率(MAP)算法，该算法通过最大化接收到的信号概率与先验概率的乘积来选择最可能的原始信号。

第四步是更新估计值。

在进行了信号解码后，可以根据解码结果来更新干扰估计和信号检测的估计值。

通过反复迭代，可以逐步优化估计值，从而提高信号检测和系统性能。

第五步是判断终止准则。

在每一次迭代后，可以通过比较两次迭代后的误差大小来判断是否达到了终止准则。

如果误差足够小，则可以停止迭代，否则继续迭代。

通过以上五个步骤的反复迭代，V-BLAST信号检测算法可以逐步优化信号检测和解码的准确性，从而提高系统性能。

该算法在高速移动通信和宽带通信等领域具有重要的应用意义。

基于QR分解V_BLAST检测算法研究和比较_孙艳华

次序, 但是每次都要计算矩阵伪逆, 增加了复杂度 , 因此 D. Wubben 提出了基于 Gram- Schmidt 变换的 QR 分解检测算法, 本文在此基础上提出基于 Householder 变换和基于 Givens 变换的排序 QR 分解检测算法避免了求矩阵伪逆, 尽管这 3 种方法得到的检测顺序未必是最优的, 但是在性能损失很小的前提下, 降低了复杂度。将 N @ M 信道矩阵 H 进行 QR 分解 , 分解成一个 N @ M 的酉矩阵 Q 和一个 M @ M 的上三角矩阵 R。用酉矩阵 Q 的共轭转置乘以接收信号得到一个 M @ 1 维新的接收信号 y 为 :
( 1) 1
的一系列 Givens 旋转矩阵得到。算出信道矩阵的 QR 分解后, 可以利用反向递推干扰消除的方法检测出所有信号 , 有一点需要注意, 要根据检测顺序对信号的估计进行重新排列 , 得到最初的发送序列的估计。
,h
( 1) 2
, ,, h
( 1) M
] , 变换后矩阵 H 1 的第 1 列 h
E { | s i | 2} Q i= E{ | ni | 2} + w i + 2 ( 2)
H
没有受到其他信号的干扰 y M = r M, M # sM + G M , 可以 yM ] , 然后如此 rM, M 类推, 直到检测完所有的信号。如前所述 , 信号的检先检测第 M 层信号的估计 ^s m = Q [ 测顺序至关重要, 在 QR 分解检测算法中, 每层信号检测后的信噪比为 :
[ 2] [ 1]
统 ( N E M ) 如图 1 所示。信源数据经过串并变换分成 M 个数据子流, 每层的数据流经过调制由 M 个不同的发送天线同时发送出去, 接收信号是 M 个发送信号经过信道与噪声叠加而成。考虑离散基带一个时隙内的 MIMO 系统模型 , 记发送信号矢量 S = [ S 1 , S 2 , ,, S M ] T , 对应的接收信号 r = [ r 1 , r 2 , ,, rN ] T, 矩阵表示为:

基于大规模MIMO系统的满分集VBLAST低复杂度译码算法

基于大规模MIMO系统的满分集VBLAST低复杂度译码算法李正权;沈连丰;吴名;王志功;贾子彦;宋铁成【摘要】为了提高大规模MIMO系统的分集增益、降低译码复杂度，构建了一种码率为1的满分集贝尔实验室垂直分层空时码，并采用最大比合并算法（MRC ）检测接收信号．分别计算了MRC算法的平均输出信干噪比（SINR）和传统迫零算法（ZF）的平均信噪比（SNR），分析了性能相等时应满足的条件，并且比较了2种算法的计算复杂度和BER性能．结果表明，当BER＝10－5，收发天线数为400和40、调制方式分别为BPSK和QPSK时，最大比合并算法的BER性能较迫零算法分别存在0.4和0.3 dB的增益．采用所提算法对接收信号进行检测，不但能够降低系统的计算复杂度，而且能保证系统的误比特率性能．%To improve the diversity gain of the massive multiple-input multiple-output (MIMO)sys-tem and reduce the decoding complexity,a kind of rate one vertical bell laboratories layered space time (VBLAST)code with full diversity is designed,and the received signals are detected by a low complexity algorithm,named maximum ratio combining(MRC)algorithm.The average output sig-nal-to-interference-noise ratio (SINR)of this algorithm and the average output signal-to-noise ratio (SNR)of the traditional zero-forcing (ZF)algorithm arecalculated,respectively.The conditions of equal performance are analyzed.The computational complexity and the bit error rate performance of these two algorithms are compared.The results show that the MRC algorithm can provide a gain of 0.4 and 0.3 dB than the ZF algorithm whenthe bit error rate (BER)is 10 -5 and the numbers of the transmit antennas are 400 and 40 for binary-phase shift keying (BPSK)and quadrature-phase shift keying (QPSK),respectively.The MRC algorithm can decrease the computational complexity and ensure the bit error rate performance in the massive MIMO system.【期刊名称】《东南大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2016(046)005【总页数】7页(P905-911)【关键词】大规模MIMO系统;VBLAST;误比特率;信噪比【作者】李正权;沈连丰;吴名;王志功;贾子彦;宋铁成【作者单位】东南大学移动通信国家重点实验室，南京210096;东南大学移动通信国家重点实验室，南京210096;东南大学移动通信国家重点实验室，南京210096;东南大学射频与光电集成电路研究所，南京210096;东南大学移动通信国家重点实验室，南京210096;东南大学移动通信国家重点实验室，南京210096【正文语种】中文【中图分类】TN911.7在大规模MIMO系统中,基站装备大量天线(数量通常大于100)为更多的移动用户服务,以获得更高的频谱效率、数据传输速率和吞吐量以及更好的通信质量[1]．当天线数量很大时,复杂度是一个必须考虑的重要因素．学者们对大规模MIMO系统低复杂度检测算法已展开了大量研究．最传统的低复杂度检测算法为ZF算法和MMSE算法．文献[2]于高数据速率下采用ZF算法和MMSE算法对接收信号进行了检测．文献[3]采用ZF和MMSE均衡器对SNR较高情况下的MIMO系统性能进行了深入研究．文献[4]针对非二进制LDPC码的大规模MIMO系统,采用MMSE对接收信号进行检测．文献[5]针对具有平坦瑞利衰落信道的宏分集MIMO 系统,采用ZF接收机和MMSE接收机对接收信号进行检测．ZF算法和MMSE算法均需要对大维矩阵求逆,为了降低复杂度,学者们提出了MRC算法,该算法避免了矩阵求逆运算．文献[6]研究了基于大规模MIMO的多对全双工中继通信,接收端采用MRC算法来检测接收信号．文献[7]针对大规模MIMO上行链路,研究了基于MRC算法的接收机准确/不准确知道信道状态信息情况下的性能界．针对上行链路大规模MIMO系统,当接收机采用TR-MRC译码算法时,文献[8]分析了相位噪声对性能的影响．针对莱斯信道,文献[9]研究了基站采用MRC接收机的多小区大规模MIMO系统的低复杂度功率分配算法．文献[6-9]仅分析了发射信号为一个列向量的情况,此时的发射信号不存在发射分集增益,而空时分组码的优点之一是存在发射分集增益．因此,为了提高发射分集增益,部分学者将大规模MIMO技术与空时分组编码技术相结合．文献[10]分析了MRC算法的SINR性能,并研究了其与ZF算法SNR性能相等时应满足的条件．文献[11]研究了大规模MIMO系统中基于LC-VBLAST的自适应调制和功率控制技术,采用MRC算法对接收信号进行译码．文献[10-11]中VBLAST的分集增益均为1．本文设计了一种码率为1的满分集VBLAST,分别采用MRC算法和ZF算法对接收信号进行译码,研究了MRC算法的SINR性能和ZF算法的SNR性能相等时应满足的条件．1.1 信道模型考虑一个上行链路大规模MIMO系统,发射端具有Nt个发射天线,用于向基站发射信号,基站接收天线数量Nr≥100．假设H为基站接收天线与发射端发射天线之间的信道矩阵,维数为Nr×Nt,矩阵中元素hnm表示第m(1≤m≤Nt)个发射天线到第n(1≤n≤Nr)个接收天线之间的信道增益系数,均方值2]=Pm．令X为发射信号矩阵,其维数为Nt×T,其中T为发射时隙数,矩阵中元素xni满足2]=Es=1,向量xi表示发射信号矩阵X的第i(1≤i≤T)列．令Y为接收信号矩阵,其维数为Nr×T,向量yi 表示其第i列．则接收信号矩阵可表示为式中,N为基站接收天线与发射端天线之间的噪声矩阵,维数为Nr×T,矩阵中元素nni满足独立同分布复高斯分布,其均值为0,方差为σ2．由此可知式中,P表示对角线元素为p1,p2…,pNt的Nt×Nt维对角矩阵; V表示维数为Nr×Nt的矩阵,其元素是均值为0、方差为1的独立同分布高斯随机变量．1.2 码字构建假设输入星座图信号为a1,a2,…,aNt,则发射信号矩阵可以通过如下方式构建:式中,Em为Nt×Nt维的色散矩阵．令Π为一个Nt×Nt维酉矩阵,且满足ΠHΠ=I．式中,δ表示模为1的复数,且δ≠1．假设矩阵Em为m-1个矩阵Π的乘积,即满足当m=1时,令将式(4)～(6)代入式(3),可以得到码率为1的满分集VBLAST码,即发射信号矩阵为由此可以得到如下引理．引理1 式(7)中的矩阵为满分集矩阵．证明根据文献[12]可知,在给定发射信号矩阵X和信道矩阵H的情况下,由于噪声矩阵N的元素满足独立同分布复高斯分布,因此接收信号矩阵Y的元素也服从高斯分布．假设实际的发射信号矩阵和接收信号矩阵分别为X1和Y1,译码器判决的发射信号矩阵为X2,在给定信道矩阵H的情况下,成对错误概率为式中,‖·‖F表示Frobenius范数,且对于任意矩阵A,有‖,其中tr(·)为矩阵的迹．将接收信号矩阵Y1=HX1+N1以及矩阵Frobenius范数表达式代入式(8)中,可以得到式中,B=tr[N1HH(X1-X2)+(X1-X2)HHN1]．在信道矩阵H给定的情况下,B是一个均值为0、方差为‖的高斯随机变量．因此,式(9)中的条件成对错误概率为式中,为马库姆函数．令D=(X1-X2)H(X1-X2),对矩阵D进行奇异值分解得到D=VHΛV,然后利用分解结果对式(10)进行适当变换,并根据Q函数的性质,可以得到条件成对错误概率为式中,λm(m=1,2,…,Nt)为矩阵D的特征值,且λm≥0;βmn为矩阵VH的元素,其幅度是服从均值为0、方差为1的瑞利分布随机变量．利用瑞利分布的概率密度函数对条件成对错误概率求数学期望,即可得到成对错误概率为当信噪比Es/σ2=1/σ2取值较大且λm>0(即矩阵D为满分集矩阵)时,式(12)分母中的1可以忽略不计,式(12)即可记为由式(13)可知,分子(4σ2)NrNt中指数NrNt即为式(7)所设计发射信号的分集增益(即满分集增益)．下面证明矩阵D为满分集矩阵．只要证明矩阵X1-X2为满分集矩阵,则可推断出矩阵D为满分集矩阵．如果矩阵X1-X2为满分集矩阵,则矩阵的列向量线性无关．假设矩阵X1和X2的列向量分别为和(1≤i≤T),则矩阵X1-X2的列向量为．假设矩阵X1-X2的列向量之间线性相关,则第1列向量可以用其他T-1列向量线性表示．令ki(1≤i≤T)为一个标量,且k1=1,则矩阵X1-X2的第1列向量与其他T-1列向量之间的关系可表示为将式(7)代入式(14)中,经过适当变换可以得到由于δ≠1,由(15)式可以得到ki=0(i=2,3,…,T),这与前面假设矛盾．因此,矩阵X1-X2中所有列向量线性无关,为满分集矩阵．由此可知,矩阵D也为满分集矩阵．证毕．发射端发射X的第i列信号xi时,基站接收信号后分别采用MRC算法和ZF算法对其第m个信号进行译码．采用MRC算法时,对式(2)中的接收信号yi左乘HH,其中HH表示信道矩阵H的Hermitian变换;采用ZF算法时,对式(2)中的接收信号yi 左乘(HHH)-1HH,此时要求基站接收天线数不少于发射端天线数,即Nr≥Nt．下面对采用MRC算法时接收端的平均SINR性能和采用ZF算法时的平均SNR性能进行比较．1) 当k<i≤m时,发射端第m个发射天线发射的信号为am-i+1．① 针对第n个接收天线,采用MRC算法对信号xm-i+1进行译码,此时其他Nt-1个信号即为干扰信号,则接收端的平均SINR为式中，hm为原信道矩阵H中第m列向量.由式(2)可知式中,向量vm为式(2)中矩阵V的第m列向量;元素pm为式(2)中对角矩阵P的第m个对角元素．将式(17)代入式(16)中,根据2]=1,发射信号am-i+1和噪声向量ni 中的元素都与向量hm中的元素统计独立,且将式(18)代入式(16)中可得根据Laplace近似原理[13]可推知对式(20)中的分子分母同时除以 ,则有根据Laplace近似原理[13]可得② 针对第n个接收天线,采用ZF算法对信号am-i+1进行译码,其他Nt-1个信号对信号am-i+1没有干扰．对第m个信号进行译码时,假设Hm表示信道矩阵H 中去除第m列元素后得到的新信道矩阵，则接收端的平均SNR为式中,[·]m表示向量的第m个元素,则．对式(24)中的分母进行展开,可以得到式中,[·]mm表示矩阵中的第m个对角线元素．由于噪声向量ni中的元素都与向量hm中的元素统计独立,且噪声功率2]=σ2,因此式(25)可以改写为根据式(2)可知将式(27)代入式(26)中可得根据文献[5,10]可知式中，.由于vm的元素是均值为0、方差为1的独立同分布高斯随机变量,因此元素 vm 服从分布,即．由此可知,式(28)可改写为为使MRC算法的平均SINR性能与ZF算法的平均SNR性能相同,需满足2) 当i≥m+1时,发射端第m个发射天线发射的信号为δaNt-i+m+1．针对第n 个接收天线,分别采用MRC算法和ZF算法对信号δaNt-i+m+1进行译码,则有因此,为使MRC算法的平均SINR性能与ZF算法的平均SNR性能相同,则同样需要满足式(31)．3) 当i=1时,发射端第m个发射天线发射的信号为am．针对第n个接收天线,分别采用MRC算法和ZF算法对信号am进行译码,则有因此,为使MRC算法的平均SINR性能与ZF算法的平均SNR性能相同,则需满足当时,式(31)和式(36)等价．综上可知,当系统的发射天线数、接收天线数、信道矩阵方差以及噪声方差满足式(31)或式(36)时,采用MRC算法来代替ZF算法对接收信号进行译码,可以有效地保证系统的SINR性能．根据文献[14],可以求出MRC算法和ZF算法的复数乘法次数、复数加法次数和实数开平方次数．接收端采用ZF算法对信号进行译码,计算矩阵HH与矩阵H的乘积HHH时需要进行NrNt(Nt+1)/2次复数乘法和(Nr-1)Nt(Nt+1)/2次复数加法,计算逆矩阵(HHH)-1时需要进行/2次复数乘法/2次复数加法和Nt次开平方运算,计算矩阵(HHH)-1与矩阵HH的乘积(HHH)-1HH时需要进行 Nr次复数乘法和NtNr(Nt-1)次复数加法,计算(HHH)-1HH与H的乘积(HHH)-1HHH时需要进行 Nr次复数乘法和 (Nr-1)次复数加法,计算(HHH)-1HHH与xt的乘积(HHH)-1HHHxt时需进行次复数乘法和Nt(Nt-1)次复数加法,计算(HHH)-1HH与ni的乘积(HHH)-1HHni时需要进行NtNr次复数乘法和Nt(Nr-1)次复数加法．因此,总共需要进行+5Nt)/2次复数乘法次复数加法和NtT次开平方运算．接收端采用MRC算法进行信号译码时,其计算复杂度与上述类似．2种算法的计算复杂度比较见表1．由表1可知,与ZF算法相比,MRC算法的总运算次数明显较低．假设系统中发射端天线数Nt=4,10,40,基站接收机天线数Nr=40,100,400,发射信号矩阵的计算公式见式(7),且．假设信道为独立同分布的瑞利衰落信道．对MRC 算法和ZF算法进行误比特率性能仿真．将频谱利用率设定为1和2 bit/(s·Hz),调制方式设定为BPSK和QPSK,仿真结果见图1．由图1(a)和(b)可知,当BER=10-5时,在移动用户发射天线数和基站接收天线数较少的情况下,与ZF算法相比,MRC算法的误比特率性能分别有-0.5和-2 dB的增益.这是因为在高SNR情况下,MRC算法中矩阵HHH的每一行非主对角线元素相对于该行主对角线元素不能忽略不计,从而导致符号间干扰,而ZF算法消除了符号间干扰,只存在噪声的影响,因此ZF算法的BER性能优于MRC算法．由图1(c)和(d)可见,随着发射天线数和接收天线数的增加, SNR较低时MRC算法的误比特率性能优于ZF算法,SNR较高时MRC算法的误比特率性能较ZF算法差．由图1(e)和(f)可见,随着发射天线数和接收天线数的继续增加,与ZF算法相比,MRC算法的BER性能分别存在0.4和0.3 dB的增益.这是因为随着天线数的增加,矩阵HHH中每一行非主对角线元素与该行主对角线元素的比值逐渐变小,导致符号间干扰越来越弱.因此，随着SNR的增加,MRC算法的BER性能越来越接近ZF算法．根据文献[15]可知,随着移动用户发射天线和基站接收端天线数的增加,矩阵HHH中每一行非主对角线元素与该行主对角线元素的比值不断减小;当基站天线数趋于无穷大时,非主对角元素相对于主对角元素可以忽略不计．矩阵HHH近似等于E[HHH],即矩阵HHH近似为对角阵,换言之,对于MRC算法和ZF算法,当Nr,Nt→∞时分别有HHH/Nr→INt和(HHH)-1HH→HH/Nr,其中INt为Nt×Nt的单位矩阵．因此,在大规模MIMO系统中,与ZF算法相比,采用MRC算法对接收信号进行检测,不但能够降低系统的计算复杂度,而且能够保证系统的误比特率性能．针对上行链路的大规模MIMO系统,分别计算了MRC算法的平均SINR与ZF算法的平均SNR,分析了性能相等时应满足的条件,并对2种算法进行了计算复杂度和误比特率性能对比．结果表明,在大规模MIMO系统中,与ZF算法相比,采用MRC 算法对接收信号进行检测,不但能够降低系统的计算复杂度,而且能够保证系统的误比特率性能．[1]Rusek F, Persson D, Lau B K, et al. 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基因序列比对和整合的算法优化

基因序列比对和整合的算法优化——让DNA世界更加精彩随着DNA测序技术的不断发展，越来越多的基因序列数据被大规模产生。

然而，利用这些数据进行生物学分析和理解依然是一个巨大的挑战。

基因序列比对和整合是生成高质量基因组、寻找基因功能和进化关系的重要工具。

在这个领域中，优化算法是必不可少的，因为它能够在准确率和效率之间找到平衡点，让科学家快速地分析和理解海量的基因数据，从而发现更多的奥秘，探索更深入的生命本质。

本文将探讨相关的问题。

一、基因序列比对的挑战基因序列比对的目标是找出两个或多个序列之间的相同和不同之处。

这个过程是生物学研究中至关重要的一步，因为它可以帮助寻找共同的起源和进化，比如查找相似的蛋白质序列。

然而，基因序列比对存在许多重要的挑战：1. 序列长度和数量的巨大增加。

随着测序技术的发展和数据的不断积累，序列长度和数量都呈指数级增长，使得计算时间急剧增加。

2. 插入、删除和替换（indel）间隙的存在。

比对算法必须考虑到序列长度可变的情况，具有挑战性。

3. 基因序列的多样性。

不同物种之间的基因序列具有非常不同的结构和生物学功能，因此在比对过程中必须考虑到这个因素。

4. 基因家族和重复结构。

在比对基因组时，必须识别出高度相似的序列部分，并防止混淆。

以上挑战都需要算法的优化。

二、基因序列比对的算法1.暴力比对算法对于长度短、数量小的序列，暴力比对算法是可行的。

它的思路是将每一个序列与其他序列进行比对，再把所有的结果合并起来。

这种方法的优点在于简单易懂，容易实现，但时间复杂度非常高。

随着序列长度和数量的增加，它很快就会失去实用性。

2. 基于动态规划的算法为了解决暴力算法的时间效率问题，科学家们提出了基于动态规划的算法，比如Needleman-Wunsch算法和Smith-Waterman算法。

它们都采用了动态规划的思想，将序列比对问题转化为矩阵运算问题，通过递归计算矩阵元素的最优值，然后通过回溯操作来确定比对结果。

BLAST相关内容

BLAST程序进行数据分析主要内容1.基本概念2.常用BLAST程序介绍3. BLAST算法简介4. BLAST常用参数设置5.本地BLAST的安装步骤6.本地BLAST的使用1、基本概念相似性(Similarity)是指序列比对过程中用来描述检测序列和目标序列之间相同或相似碱基或氨基酸残基占全部比对碱基或氨基酸残基的比例的高低，属于量的判断。

同源性(Homology)是指从某一共同祖先经趋异进化而形成的不同序列。

只有当两个蛋白质在进化关系上具有共同的祖先时，才可称它们为同源的，属于质的判断。

相似性和同源性的关系当相似程度高于50%时，比较容易推测检测序列和目标序列可能是同源序列；而当相似性程度低于20%时，就难以确定或者根本无法确定其是否具有同源性。

总之不能把相似性和同源性混为一谈。

所谓“具有50%同源性”，或“这些序列高度同源”等说法，都是不确切的，应避免使用。

序列相似性比较和同源性分析序列相似性分析：就是用来计算待研究序列与某序列之间的相似性程度，常用的软件包有BLAST、FASTA等；序列同源性分析：是将待研究与来自不同物种的序列中进行进化分析，以确定该序列与其它序列间的亲源关系。

常用的程序包有Phylip 及Mega等进化分析软件；全局比对与局部比对全局比对寻找序列在全长范围内最佳比对（两个完整序列S1和S2之间的最佳比对）适用于两个整体相似性较高的序列。

常用算法如：Needleman-Wunsch algorithm(Needle)在线程序如： Needle局部比对寻找序列在局部区域的最高比对打分。

常用算法如：Smith-Waterman algorithm， blast,fasta等局部相似性比对的生物学基础蛋白质功能位点往往是由较短的序列片段组成的，尽管在序列的其它部位可能有插入、删除等突变，但这些关键的功能部位的序列往往具有相当大的保守性。

而局部比对往往比整体比对对这些功能区段具有更高的灵敏度，因此其结果更具生物学意义。

V-BLAST OFDM信号调制识别算法

第５２卷第８期２１年８月０２
电讯技术
ＴｌｃｍｍｕｉａｏｇｎｅｉｇｅｅｏｎｃｔｎＥｎｉｅｒｎｉ
Ｖｏ．２Ｎｏ８１５．
Ａｕｇ．２１０２
文章编号：０１９Ｘ２１｝８２０—０１０ —８３（０２０ —１６５
天线发送功率的前提下，以成倍地提高信道容可

１引言
垂直分层空时结构（ｅｉｅａｓＬｙｒＶｒｃＢｌＬｂａｅｅｔａｌｌｄＳａｅｉｅＶ—ＢＳ）为一种多输人多输出ｐｃ —Ｔｍ，ＡＬＴ作
ａｄＴｅｅｏｎｌｃｍｍｕｉａｉｎ，ｎ７１０ｎｃｔｓＸｉａ０６１，Ｃｈｎｏｉａ；
２ＴｅＮｔｎｌｅｅｒｈＩｓｔｔｏＲｄｏＳｅｔｍｎｇｍｅｔＸｎ７０６，ｈａ．ｈａｏａＲｓａｔｕｅｆａｉｐｃｕＭａａｅｎ，ｉ１０１Ｃｉ）ｉｃｎｉｒａｎ
ｖｉｉｙｏｈｒｐｓｄａｇｒｔｍ．ｌａｄｔｆｔｅｐｏｅｌｏｈｏｉＫｅｒｓ：ＤＭ； — ＡＳｍｏｕａｉｎｒｃｇｉｉｎ；ｌｄｒｃｇｉｏｈｇ・ｏｅｕｌｎｓｙｗｏｄＯＦＶ —ＢＬＴ；ｄｌｔｏｔｏｅｎｏｂｉｅｏｔｎ；ｉｈ— ｒｒｅｍｕａｔｎｎｉｄ
关键词：ＦＭ；ＯＤＶ—ＢＡＴ调制识别；ＬＳ；盲识别；高阶累积量
中图分类号：Ｎｌ．２Ｔ９１７文献标志码：Ａｄｉ１．９９ｊｉｎ１０ —８３．０２０．０ｏ：０３６／．ｓ．０１９ｘ２１．８０８ｓ

一种高效的V—BLAST最大似然检测算法

关键词：直分层空时码；大似然检测；ＩＯ系统垂最ＭＭ中图分类号：Ｎ２Ｔ９文献标识码：Ａ
理论和实践已证明多发送多接收天线（Ｉ）ＭＭ０系统能够显著提高频谱利用率，于高速无线通信业务，对
特别是无线多媒体业务，用ＭＭ采ＩＯ系统是一个比较理想的解决方案ｊ在ＭＩＯ系统的研究中，ｏｃｉｉ．ＭＦｓｎｈ等提出了ＭＭＯ系统的重要分支—— 分层空时码（Ｔ．层空时码实际上描述了空时多维信号发送的结Ｉ）分构，它可以和信道编码进行级联．简单的未编码分层空时码就是贝尔实验室垂直结构分层空时码（．最ＶＢＴ，Ｌｓ）它是一种重要的分层空时码结构ｂ． —ＬＳＪＶＢＡＴ译码有多种算法，最优的是最大似然（王）算法．ＭＪ）但ＭＤ算法具有指数复杂度，Ｌ无法实用化．文献［］，ｏｅ提出了一种排序连续干扰抵消ＶＢＡＴ检测算在５中Ｇｌｎｄ —ＬＳ法（ｓｃ，ｏｉ）在此译码算法中，需要（发射天线数）次对信道矩阵求伪逆，每次得出一个迫零向量，每次求伪逆
１系统模型
图１出垂直分层空时码系统模型，送天线给发数为ｍ，收天线数为凡．射机中，接发信源输出经串，
并转换后，形成ｍ层并行数据，每层数据经调制后，送入ｍ个发射天线；射信号经瑞利衰落信道到达发凡个接收天线，接收天线同时接收所有发送符号，发各

vblast信号检测算法原理

vblast（Vertical Bell Laboratories Layered Space-Time）信号检测算法是一种在MIMO（Multiple Input Multiple Output）通信系统中用于多天线检测的算法。

该算法在现代通信系统中被广泛应用，能够显著提高系统的容量和性能。

本文将介绍vblast信号检测算法的原理以及其在MIMO通信系统中的应用。

一、vblast信号检测算法原理1. MIMO通信系统简介MIMO通信系统是一种采用多个天线进行信号传输和接收的通信系统。

通过利用空间多样性和信道的相关性，MIMO系统能够显著提高通信的可靠性和速率。

在MIMO系统中，发送端和接收端分别使用多个天线进行信号的发送和接收，从而实现了多路径传输和空间复用。

2. vblast信号检测算法概述vblast信号检测算法是由贝尔实验室提出的一种适用于MIMO通信系统的线性检测算法。

该算法利用了空间分集技术和贪婪搜索算法，能够在复杂的MIMO信道条件下实现高效的信号检测和解调。

vblast算法采用了分层处理的思想，能够将复杂的多天线检测问题分解为多个简单的单天线检测问题，从而大大简化了信号检测的复杂度。

3. vblast信号检测算法原理vblast算法的原理基于以下几个关键步骤：（1）分层处理：首先将接收到的多天线信号按照不同的传输层进行分层处理，将复杂的MIMO信道分解为多个简单的单天线信道，从而简化了信号检测的复杂度。

（2）零重叠解调：在每一层的检测过程中，vblast算法利用了零重叠解调技术，避免了不同天线之间的干扰，实现了各个天线信号的独立检测。

（3）贪婪搜索：通过贪婪搜索算法，vblast算法能够高效地找到最优的解调符号序列，从而实现了高效的信号检测和解调。

二、vblast算法在MIMO通信系统中的应用1. vblast算法的优点vblast算法在MIMO通信系统中具有以下优点：（1）高信道容量：通过利用空间多样性和信道的相关性，vblast算法能够显著提高MIMO系统的信道容量，实现了更高的数据传输速率。

BLAST算法简介

BLAST算法简介2008.3.31谢忱xiec@xiec@mail cbi pku edu cnBLAST简介BLAST算法BLAST应用BLAST简介BLAST算法BLAST应用BLAST¾Basic Local Alignment Search Tool¾是一种基于成对局部序列比对的数据库相是种基于似性搜索工具¾Altschul et al. 1990alS Ali t 关于序列比对（Sequence Alignment）¾序列比对的目的是找出序列间的相近程度。

序列比对的目的是找出序列间的相近程度¾用于推测序列的共同区域；推测该核酸或用于推测序列的共同区域推测该核酸或蛋白功能；以及推测一组序列是否起源于蛋白功能；以及推测组序列是否起源于同祖先同一祖先。

序列比对的生物学意义¾序列比对的目的是将一组序列所有位置上序列比对的的是将组序列所有位置上的来源于祖先序列上相同位置的碱基或氨基酸残基连配起来。

（From GaoG）成对序列比对vs多序列比对¾成对序列比对（Pairwise Sequence Alignment）用来基于序列相似性确定之前未知的生物学关系。

Sequence Alignment ¾多序列比对（Mutiple Sequence Alignment）用于基于已知的一组序列间的生物学关系确定未知的保守区域。

打分函数（Scoring Function）S i F ti¾用来测量候选比对的质量¾包括打分矩阵和空位罚分¾打分矩阵（Scoring Matrix）Scoring Matrix¾PAM¾BLOSUM¾空位罚分（Gap Penalty)¾线性（Linear) & 仿射（Affine）S i M t i氨基酸打分矩阵（Scoring Matrix）¾PAM：Percent Accepted MutationDayhoff1978S i M t i氨基酸打分矩阵（Scoring Matrix）¾BLOSUM：BLOcks SUbstitution MatrixHenikoff et al. 1992S i M t i 氨基酸打分矩阵（Scoring Matrix ）取代其原默认矩阵: PAM250, BLOSUM62¾PAM 打分矩阵逐渐被BLOSUM 取代，其原因包括PAM 的数据集较小；PAM 是由外推法得到，前提是分子钟恒定。

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ＡｂｔａｔＴｅｓｌｃｉｎｃｍｂｎｎ／ｘｍａｔｏｉｉｇ（ＣＭＲＣ）ａｇｒｈｉｉｔｄｃｄｉｔＢＡＴｓｒｃｈｅｅｔｏｉｉｇｍａｉｌａｉｃｍｂｎｎＳ／ｏｒｏｌｏｉｍｒｕｅｏＶ— ＬＳｔｓｎｏｎ
ｔｅｎｗａｇｒｔｍｓｖｒｆｄｂｈｉｌｔｎｒｓｌ．ｈｅｌｏｉｈｉｅｉｅｙｔｅｓｍｕａｉｅｕｔｉｏｓ
ＫｅｗｏｄＭＩｙｒｓＭＯ；ｓｌｃｉｎｃｍｂｎｎｇ；ｍａｉｌｒｔｏｉｉｇ；ｐｒｌｅｎｅｅｅｃａｃｌｔｏｅｅｔｏｏｉｉｘｍａａｉｃｍｂｎｎｏａａｌｌｉｔｒｒｎｅｃｎｅｌｉｎｆａ
通过选择信道条件较好的几个接收天线进行合并，可以在性能与复杂度之间取得折衷。ＭＲＣ合并只需与选择合并的天
线数线性地计算复杂度，远小于ＰＣ算法中的信道伪逆运算。在４× Ｉ４与８× ８的ＭＩ系统中对新算法进行了仿真实ＭＯ验，实验结果验证了所提算法的性能。
ｉｖｒｅｉｏｖｎｉｎｌＰＣｓＳｍｕａｉｎｒａｅｕｎ４ ×４ａｄ８ ×８ＭＩＯｈｎｅｓａｄｔｅｐｒｏｍａｃｆｎｅｓｎｃｎｅｔａＩ．ｉｌｔｓａｅｅ￣ｉｄｏｔｉｏｏｎＭｃａｎｌ．ｎｈｅｒｎｅｏｆ
ｓｓｅｂｓｄｏａａｌｌｉｔｒｒｎｅｃｎｅａｉｎ（ＩｙｔｍａｅｎｐｒｌｎｅｅｅｃａｃｌｔｅｆｌｏＰＣ），ｗｅｅｔｅｃｎｅｌｔｎｒｓｕｌｓｎｌａａｈｒｃｉｉｇｈｒｈａｃｌｉｅｉａｓｉａｔｅｃｅｅｖｎａｏｄｇ
摘要
２６０）６１７
通过选择性最大比合并（ＣＭＲ）法，在并行干扰抵消（Ｉ技术的基础上，对Ｖ—ＢＡＴ系统各接Ｓ／Ｃ算ＰＣ）ＬＳ
收天线的干扰抵消结果按照Ｓ／Ｃ合并，实现了分集接收。该算法最多可以实现与接收天线数等同的分集增益，而ＣＭＲ
ａｔｎａａｅｃｍｂｎｄｂＣｎｅｎｒｏｉｅｙＳ／ＭＲＣ，ＳｈｔｄｖｒｉｙｒｃｐｉｎｉｃｉｖｄＴｅｄｖｒｉａｎｏｓｍｕｈａｈＯｔａｉｅｓｔｅｅｔｓｈｅｅ．ｈｉｅｓｔｇｉｆａｃｓｔｅｏａｙｎｍｂｒｏｅｅｖｎｎｅｎｓｉｏｔｉｅｙｔｅｓｈｍｅ，ａｄｔｅｒｔｏｏｅｏｍａｃｏｃｍｐｅｉａｅａｖｄａｕｅｆｒｃｉｉｇａｔｎａｓｂａｎｄｂｈｃｅｎｈａｉｆｐｒｒｎｅｔｏｌｘｔｃｎｂ￣ｉｅｔｆｙ
关键词ＭＩＭＯ；选择性合并；最大比合并；并行干扰抵消Ｔ９８Ｎ２文献标识码Ａ文章编号１０７２（０１００１００７— ８０２１）４— ０ — ４中图分类号
Ｓｌｃｉｎｅｅｔｏ／Ｍａｉａ－ｔｏＣｏｂｉｎｇＲｅｅｖｒｉ — ｘｍｌＲａｉｍｎｉｃｉｅｎＶＢＬＡＳＴｙｔｍｓＳｓｅ
ＺｈｎｎｈｎａｇＹｏｇｏｇ

（ｈＲｓａｃｅｔｎ，ＣｉａＩｓｉｔｆｄｏａｅＰｏａａｉｎ，Ｑｉｇａ６１７ｈｎ）Ｔｅ２ｅｅｒｈＳｃｉｏｈｎｎｔｕｅｏｉｗｖｒｐｇｔｔＲａｏｎｄｏ２６０，Ｃｉａ
ｂｅｅｔｎｈｅｅｖｎｎｅｎｓｗｉｅｔｒｃａｎｌｒｎｆｒｃａａｔｒｓｉｓｎｏｙｓｌｃｉｇｔｅｒｃｉｉｇａｔｎａｔｂｔｈｎｅｔａｓｅｈｒｃｅｉｔｃａｄｃｍｂｎｎｈｍｏｅｈｒＴｅｈｅｉｉｇｔｅｔｇｔｅ．ｈｃｍｐｅｉｆＭＲＣｉｉｅｒｗｉｈｕｏｌｘｔｏｙｓｌａｔｔｅｎｍｂｒｏｎｅｎｓｓｌｃｅｏｃｍｂｎｎｈｅｆａｔｎａｅｅｔｄｔｏｉｅ，ｗｈｃｓｍｕｈｌｓｈｎｔｅｐｅｄ・ｉｈｉｃｅｓｔａｈｓｕｏ
丧ａ叶技２１第４第４０年２卷期１
Ｅｌｃｒｎｉｃ．＆Ｔｅｈ．ｅｔｏｃＳｉｃ／Ａｐｒ５．２．１０１１
Ｖ．ＢＡＴ系统中选择性最大比合并算法ＬＳ
张永宏
（国电波传播研究所第２研究部，山东青岛中