用于病态MIMO系统的一种快速球形译码算法
MIMO-OFDM系统中改进的球形译码检测算法
一
在检测信号时选用 的检测算 法对提 高整个 系统 的性 能至关
重要。常用 的检测算法有线性迫零检测算法 （ ｅｏ— ｏｃ Ｚ ｒ Ｆ ｒ—
ｉ ｅ ｃｏ ，Ｆ 和最 小 均 方误 差 （ ｉｉ ｍ Ｍ ａ Ｓ ｕｒ ｎ ｄｔ ｔ ｎ Ｚ ） ｇ ｅｉ Ｍｎ ｍｕ ｅｎ— ｑａｅ
个恒定 的球形搜索半径 或者采用列表式检测方法 来计
算后验概率 。但是这两种方法均直接设定 的较大 的搜索半径
和 列表 长 度 ， 会导 致 检 测 复杂 度 的 增加 。 也 针 对 以 上 问 题 ， 文 提 出 了一 个 改 进 的 球 形 算 法 。用 此 本
Ｅｒ ， ｒ ｒＭＭＳ ） 法 ， ｏ Ｅ算 迫零检测算法 及最小均方 误差算 法在获 得最小差 错 概 率方 面 是 准最 佳 的， 极 大 似然 （ ｘ ｍ 而 Ｍａｉ ｍｕ Ｌｋｌ ｏｄ ＭＬ 译码 可以获得 最佳 的差错概率 ， ｉ ｉ ｏ， ） ｅｈ 只是其 具有 比较 高的译码复杂度。 球形译码检测算法 （ ｐｅｅｄｃｄｎ ） Ｓｈｒ ｅｏｉｇ 最早 由 Ｆｎｋ ｉｅｅ和
ｄｅｅ ｔ ｎ． Ｔｈ ｉ ｌ ｔｏ ｅ ｕ ｔｓ ｗｓ ｔ ｔ ｃ ｍｐ ｅ ｏ ｃ ｎｖ ｎｔｏ ｌ ｌ ｏ ｉ ｔｃｉ ｏ ｅ ｓｍｕ ａｉｎ ｒ ｓ ｌ ｈｏ ｈａ ， ｏ ａ ｄ ｔ ｏ ｅ ｉｎａ ａｇ ｒｔ ， ｔ ｅ ｐｒ ｐ ｓ ｄ ａｇ ｒｔ ｍ ｆ ｃｅ ｌ ｒ ｈｍ ｈ ｏ ｏ ｅ ｌｏ ｈ ｅ ｉｎｔ ｉ ｉ ｙ ｒ ｄ ｅ ｈｅ ｃ ｍ ｐｅ ｉｙ ｏ ｅ ｏ ｉ ｇ ｗｉｈ ｓｉ ｈ ｏ ｓ ｉ ｅｆ ｒ ａ ｃ ． ｅ ｕｃ ｓ ｔ ｏ ｌｘｔ ｆｄ ｃ ｄ ｎ ｔ ｌｇ ｔｌｓ ｎ ｐ ｒｏ ｍ ｎ ｅ
MIMO系统中球形译码的改进算法研究的开题报告
MIMO系统中球形译码的改进算法研究的开题报告一、选题背景随着通信技术不断发展，MIMO系统已经普及应用于现代通信领域中。
然而，MIMO系统中的译码问题一直是一个挑战，需要寻找一些优秀的算法提高译码的性能。
球形译码是一种常用的译码算法，其可以有效地提高MIMO系统的性能。
但是，球形译码还存在一些不足之处，不能在所有情况下取得最优的译码性能。
因此，在MIMO系统中球形译码的改进算法研究将有助于提高MIMO系统的性能并指导MIMO系统的实际应用。
二、选题目的本研究旨在探索MIMO系统中球形译码的改进算法，提高MIMO系统的译码性能。
具体目的如下：1.分析球形译码的优点和不足之处，找出需要改进的方面。
2.研究现有的球形译码改进算法，并比较它们的优缺点。
3.提出一种改进球形译码的新算法，分析其性能。
4.通过模拟实验验证新算法的性能，与现有算法进行比较。
三、研究内容1.研究MIMO系统中球形译码的原理和算法，分析其优点和不足。
2.回顾现有的球形译码改进算法，包括改进的选择、改进的码本、选择最优点等算法。
3.提出一种新的球形译码改进算法。
4.使用MATLAB进行模拟实验，验证新算法的性能，与现有算法进行比较。
5.撰写开题报告及后续研究报告，并对研究结果进行总结和讨论。
四、研究方法本研究采用文献研究和模拟实验相结合的方法。
1.文献研究：了解球形译码的原理、现有算法的优点和不足，找出需要改进的方面。
2.模拟实验：使用MATLAB进行模拟实验，验证新算法的性能，与现有算法进行比较。
五、预期成果1.对MIMO系统中球形译码的原理和算法有深入的认识，了解球形译码的优缺点、现有的改进算法及其优缺点。
2.提出一种改进球形译码的新算法，并对其进行性能分析。
3.通过MATLAB模拟实验验证新算法的性能，与现有算法进行比较。
4.撰写开题报告及后续研究报告，总结研究成果。
MIMO系统中球形译码算法的研究
１ 系统描述与球 形译码算法
１ ． １ 系统 模 型
对于 ＭＩ Ｍ Ｏ系统 ， 采用 根发射天线 和 Ⅳ根接 收 天线 ， 其 中 Ⅳ≥ 。ＭＩ Ｍ Ｏ系统原理框 图如 图 ｌ 所 示。
大提高系统 的容量 和数据 的传输速率… 。最大 似
然 检测 算法 是最 优 的 Ｍ Ｉ ＭＯ信 号 检 测算 法 ， 但 由 于
式中的复数转化为实数 ：
第 ６期
Ｙ ｌ Ｒ Ｙ ２ Ｒ
Ｙ ｌ ｌ
胡 年坤 等 ： ＭＩ ＭＯ系统 中球形译 码算法的研究
ｈ１ １ ｈ １ ２ Ｒ —ｈ １ １ ， 一ｈ １ ２ ，
一ｈ ２ ２
＋
２ ５
ｈ ２ １ Ｒ ｈ２ ２ Ｒ — ｈ１ ２ 』 ｈ１ ｌ ， ｈ１ ２ ｈＩ １ Ｒ
球形 译码 的初 始半 径 的前 提 下 ， 又 有 规 律地 缩 小 超
球半径 ， 在保证 Ｍ Ｉ Ｍ Ｏ系统性能的前提下， 使其复杂 度大大降低 ， 适用于 Ｍ Ｉ Ｍ Ｏ通信系统。
收 稿 日期 ： ２ ０ １ ３ ０７ － － ０ １ 修 回 日期 ： ２ ０ １ ３ － ０ ８ ０５ －
第４ Ｏ卷第 ６期
２ ４ ２ ０ １ ３年 ｌ ２月 ２ ５只
数
字
通
信
Ｖｏ ｌ ４０．Ｎｏ ． ６ Ｄｅ ｃ．２５ ２ ０１ ３
Ｄｉ ｇ ｉ ｔ ａ ｌ Ｃｏ ｍ ｍｕ ｎｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
Ｄ ＯＩ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ５ — ３ ８ ２ ４ ． ２ ０ １ ３ ． ０ ６ ． ０ ０ ５
很高的问题 ， 提 出一种 不影 响检 测性 能同时又能大大 降低 其复 杂度 的方案 首 先， 对 传统 的球 形译码 算 法进 行研 究； 其 次， 介绍改进 的球 形译码算法 ； 最后 ， 通过仿真结果 对其进行验证 。
MIMO系统中解码算法及球解码算法的研究的开题报告
MIMO系统中解码算法及球解码算法的研究的开题报告开题报告论文题目：MIMO系统中解码算法及球解码算法的研究研究背景：随着无线通信技术的快速发展，MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）系统已经成为了下一代无线通信技术的重要组成部分，其通过在多个天线之间传输数据来提高了无线信号的可靠性和速率。
在MIMO系统中，数据可以同时通过多个天线并行传输，从而提高了信道容量。
但是，MIMO系统中的解码问题一直是一个研究热点，在其中，球解码算法已经成为了一种重要的解码方法。
研究目的：本文旨在研究MIMO系统中解码算法的基本原理和实现方法，深入探讨球解码算法的理论基础和优势，从而为MIMO技术的应用提供支持和指导。
研究内容：1、MIMO系统的基本原理和技术特点分析2、MIMO系统中的传输技术及其分类3、MIMO系统中的解码算法研究4、球解码算法的基本原理和实现方法5、球解码算法在MIMO系统中的应用研究方法：本论文主要采用文献调研和实验研究相结合的方法进行研究。
首先，通过查阅相关文献，分析MIMO系统中的解码算法及其应用场景。
然后，利用Matlab等软件进行实验研究，比较不同解码算法的性能。
研究意义：本研究旨在通过对MIMO系统解码算法及球解码算法的研究，提高MIMO系统的数据传输速率和可靠性，并提供有力支撑和指导，促进MIMO技术的应用发展。
预期成果：本论文预计将阐述MIMO系统中解码算法的基本原理和实现方法，深入探讨球解码算法的理论基础和优势，验证球解码算法在MIMO系统中的优越性能，为MIMO技术的应用提供支持。
参考文献：[1] Gerald Charolle. MIMO System Technology for Wireless Communications[M]. Boca Raton: CRC Press, 2006.[2] Kalapala V L, Chen Q, Fehske A, et al. Performance analysis of sphere decoding in MIMO systems[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2012, 13(1): 23-33.[3] Li J, Li P, Li K, et al. Efficient Algorithms for MIMO Detection with Sphere Decoding[J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2017, 66(5): 3735-3746.[4] Nam, J. H., & Kim, J. H. (2015). A simplified sphere decoder for MIMO systems with ZF precoding. IEEE Signal Processing Letters, 22(8), 1029-1033.。
MIMO-OFDM系统迭代球形译码检测算法
Ｍ Ｍ — Ｆ Ｍ 系统 迭 代 球 形 译 码 检 测 算 法 Ｉ ＯＯ Ｄ
张驰 ， 郭黎利
（ 尔滨工程 大学 信 息与通信 工程学院 ， 哈 黑龙 江 哈 尔滨 １０ ０ ） ５ ０ １ 摘 要 ： Ｍ Ｍ ． Ｆ Ｍ信号检测 中 ， 在 Ｉ ＯＯ Ｄ 应用迭代译码 的比特交织 编码 调制（ Ｉ Ｍ— 可 有效地在 获得分集增 益和编码增 ＢＣ Ｉ Ｄ）
益的基础上提高检测精度 ． 但检测复杂度会随星座点数与发 射天线数 指数倍增 加 ， 价较高． 了避免 迭代检 测所增加 代 为
的复杂度 ， 用较 小复杂度的 ＭＡ －Ｏ — Ａ Ｘ Ｌ Ｇ Ｍ Ｐ译码器 来代替 ＭＡ Ｐ译码器来进行卷积译码 ， 且将 ＭＡ Ｐ解调过程 用改进 的球
形列表译码算法完成 以进一步 降低 复杂度 ． 仿真结果表 明， 与其他迭 代译码方 式相 比 ， 应用此迭 代球形检 测译码 算法 可 以使迭代译码的复杂度显著降低 ， 且可以随星座大小及发射天线数 自适应 地改变 ， 具有较强 的鲁棒性 ． 关键词 ： 比特交织 编码调 制 ； 多输入多输 出； 正交频分复用 ； 球形 译码
中图分类号 ：Ｎ ２ 文献标 识码 ： 文章编号 ： ０ －０ ３ ２ １ ） －５ ３０ Ｔ ９９ Ａ １ ６７ （０ １０ ０ １－６ ０ ４ ４
Ａｎ ｉ ｒ ｔｖ ｐｈ ｒ ｅ ｏ ｉ ｇ ｄ ｔ ｃ ｉ ｎ ａ ｇ ｒ ｔ ｍ ｎ ａ ｉ ｅ ｓ ｅ ｅ ｄ ｃ ｄ ｎ ｅ ｅ ｔｏ ｌ ｏ ｉｈ ｉ
Ｉ ｔ ｏ ． Ｈｏ ｖ ｒ ｈ ｎ ｒ ａ ｅ ｉ ｏ ｌｘ ｔ ｓ ｅ ｐ ｃａ ｌ ｉｎ ｆ ａ ｔｆｒ ｈ ｇ ｅ ｒ ｅ ｏ ｓｅｌｔ ｎ ｎ ｒ ｎ — Ｄ ｍｅ ｈ ｄ ｗｅ ｅ ，ｔ ｅ ｉ ｃ ｅ ｓ ｎ ｃ ｍｐ ｅ ｉ ｉ ｓ ｅ ｉｌ ｓｇ ｉ ｃ ｎ ｏ ｉｈ ｒ ｏ ｄ ｒ ｃ ｎ ｔｌ ｉ ｓ ａ ｄ ｔ ｓ ｙ ｙ ｉ ａｏ ａ
MIMO系统中球形译码算法的研究
龙源期刊网 MIMO系统中球形译码算法的研究作者：胡年坤彭大芹来源：《数字通信》2013年第06期摘要：针对多输入多输出（MIMO）通信系统中球形译码检测算法在较低信噪比和较高的调制阶数时复杂度仍然很高的问题，提出一种不影响检测性能同时又能大大降低其复杂度的方案。
首先，对传统的球形译码算法进行研究；其次，介绍改进的球形译码算法；最后，通过仿真结果对其进行验证。
关键词：多输入多输出；信号检测；球形译码；低复杂度中图分类号：TN911.2文献标识码：A文章编号：10053824（2013）060024040引言多输入多输出（multiinput multioutput）天线技术就是在发射端和接收端同时使用多根天线，可大大提高系统的容量和数据的传输速率[1]。
最大似然检测算法是最优的MIMO信号检测算法，但由于其复杂度随着发送天线数和调制阶数的增加呈指数增长，因此不便应用于实际。
因此，球形译码算法应运而生。
球形译码检测算法的基本思想是：在一个以接收矢量y为中心、r为初始半径的多维球内搜索最大似然格点，格点集合是由每个可能发射矢量经过信道传输函数映射得来。
因为不用搜索每一个可能发射格点，所以与最大似然检测算法相比，大大降低了矢量格点数，进而大大减少了搜索时间。
球形译码算法还存在2个关键的问题：1）初始半径的选择。
显然，如果初始半径选得过大，将会有较多的待搜索格点；如果初始半径取无穷，就接近最大似然检测（ML）算法[2]；半径选得太小，超球内可能不包含任何格点。
2）如何搜索球内的格点：球形译码要求检测中心矢量x与周围格点的距离要小于球半径，之后逐渐减小半径，直到无法搜索到格点为止。
针对以上问题，本文提出了一种可以折衷考虑初始半径的选择和如何来缩小待搜索的超球范围的一种新的球形译码（SD）算法。
此方法在准确确定球形译码的初始半径的前提下，又有规律地缩小超球半径，在保证MIMO系统性能的前提下，使其复杂度大大降低，适用于MIMO通信系统。
移动通信多输入多输出_MIMO_技术中球形译码算法的研究
在MIMO技术的接收端检测算法中，最大似然检测(ML)的性能是最佳的，但是由于其计算比较复杂（指数级），从而极大的限制了它的应用。
在数字通信领域，最大似然检测可等价为整数最小均方问题。
由整数最小均方问题导出的球形译码算法称为VB-SD。
其检测算法是在设定的有限域内对最大似然解进行搜索，它的计算复杂度是多项式级的，而其检测性能是接近或等同于最大似然检测的。
1、球形译码算法1.1、整数的最小均方问题移动通信多输入多输出（MIMO）技术中球形译码算法的研究李亚楠张曼 济南职业学院电子系 ２５０１０３设定一个具有M根发射天线和N根接收天线(M=N)的V-blast（垂直分层空时结构）体系中，在发射端信号向量在一个符号周期内可表示为，其中是经过星座映射的复信号。
信道是频率非选择性信道，且各天线之间的衰弱是独立同分布的。
发射信号经信道传输后在接收端N维接收向量为，其中表示噪声向量，其服从均值为零方差为σ2的复高斯随机变量，各元素独立同分布。
是复数矩阵的表示形式，为得到整数的最小均方问题等价表示,将上式变换成实数矩阵表示形式R=HX+N，其中在已知信道参数H的条件下，R=HX+N的最大似然检测的数学表示形式为：即在由调制方式(假设星座上的点坐标都是整数)确定有限维整数格空间(Z2M表示2M维整数格空间，每一维度是无限维整数域)内寻找使得最小。
由于X属于有限维2M整数格空间，整数的最小均方问题就为：1.2、Viterbo-Boutros球形检测算法整数最小均方问题可解释如下，在给定的“扭曲”的格空间HX或其有限子集内，寻找距给定n维向量R最近的格点。
由于是实信号，发射信号向量形成了两维格空间。
球形检测算法的基本思想是在以估计点为圆心，半径为d的超球面内的有限区域搜索，而不是在整个格空间内搜索，从而减少了计算量。
图1 球形检测算法的几何表示球形检测算法是一个循环搜索的过程，每一次循环主要有两步组成：第一步是确定更小的球形空间搜索半径，也是搜索到接收信号距离小于搜索半径的点;第二步用这个更小的半径代替前一次的搜索半径，进一步减小搜索区域。
基于GPU的MIMO系统球形解码器设计
基于GPU的MIMO系统球形解码器设计作者：陈慕羿来源：《科技资讯》 2011年第18期陈慕羿(沈阳理工大学信息科学与工程学院沈阳 110000)摘要:图形处理单元(GPU)可作为低成本并行可编程协处理器,提供高的计算吞吐量,非常适于大规模系统设计和仿真。
为充分利用了GPU的并行处理能力,以加速MIMO无线通信系统的仿真,针对平坦衰落信道,设计了用于MIMO无线通信系统的固定复杂度球形解码器,并根据GPU的架构与存储特点,对实现进行了优化,减小了数据存取延迟和访问冲突。
仿真结果表明,球形解码速度可提高近10倍。
关键词:GPU 球形解码器 CUDA MIMO系统中图分类号:TP393 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2011)06(c)-0013-01目前,可编程图像处理器单元已经发展成为绝对的计算主力,为图像和非图像处理提供了难以置信的资源。
球形解码是一种高效的最大似然率MIMO检测算法, 在MIMO通信系统的研究和仿真中,需要占用大量的仿真时间。
为缩短球形解码部分的仿真时间,[1]中引入了树搜索解码算法,[2]对树搜索算法进行了进一步的研究,[3]给出了树搜索算法的GPU实现,由于缺乏必要的优化,而限制了其性能。
本文利用了NVIDIA的CUDA架构,以加速固定复杂度球形解码器的执行,同时采用了高级优化技术,进一步降低了解码时间,缩短了MIMO系统仿真所需时间。
1 系统建模对于一个采用N×N天线配置的 MIMO系统,系统可建模为:,这里,为N维传输向量,E[|si|2]=1/M,是独立同分布的复高斯噪声样本,方差为N0,是接收向量,H是N×N信道矩阵,hij是从发射器j到接收器i的复传输函数。
固定复杂度球形解码器在以接收向量r为圆心、半径为C的球内搜索固定数目的向量,具有固定的吞吐量。
与接收向量有最小欧几里德距离的符号,可以采用QR分解,将问题简化为用树搜索的方法,求部分欧几里德距离,然后最终确定解码结果。
一种低复杂度的MIMO系统球形检测算法
一种低复杂度的MIMO系统球形检测算法MIMO（Multiple Input Multiple Output）系统被广泛地应用于现代通信系统中，其具有高速率、高容量和高可靠性等优点。
而在MIMO系统中，球形检测算法是一种重要的解调技术，该算法能够极大地降低误码率和系统复杂度，提高系统性能，因此备受关注。
本文将介绍一种低复杂度的MIMO系统球形检测算法。
首先，我们需要了解所谓的球形检测算法是什么。
球形检测算法指的是在MIMO系统中，将接收信号转化为球形，使接收信号与发送信号在高维空间中的距离最小，从而减小误码率和系统复杂度。
其中，球形检测算法又分为最小均方误差（MMSE）算法和零极化算法（ZF）两种。
接下来，我们将介绍一种低复杂度的球形检测算法，该算法采用了零极化算法，具有复杂度低、计算量小、运算速度快等优点。
具体来说，该算法的设计思路如下：首先，将传输数据分为若干组后进行矩阵分解；然后，对每一组数据，采用零极化算法，得到矩阵的伪逆矩阵，从而进行信号解调。
最后，将解调后的信号进行统计，得到最终的接收端数据。
该算法的具体步骤如下：1.将MIMO系统的接收信号转化为矩阵形式。
2.对矩阵进行QR分解，得到Q矩阵和R矩阵。
3.计算出矩阵的伪逆矩阵。
4.对解调后的信号进行统计，并输出结果。
通过该算法，我们可以得到MIMO系统的最大接收速率，从而提高系统的可靠性和性能。
总之，低复杂度的MIMO系统球形检测算法，可以大大提高系统的运算速度和性能，特别对于对实时性要求较高的通信系统来说，具有非常重要的应用价值。
数据分析可以是对大量数据进行统计和分析，以发现数据中的趋势、关联和规律的过程。
以下是一些可能的数据分析例子：1.销售数据假设我们正在对某家零售商的销售数据进行分析，我们可以集中于：- 销售额统计：年、季度、月、周、日的销售额。
- 产品销量统计：哪些产品最畅销？哪些产品销售率下降？- 消费者行为分析：消费者的购买趋势、喜好和行为。
mimo系统中球形译码算法及研究
MIMO
系 统 中 球 形 译 码 算 法 研 究 黄 怡 兰
硕士学位论文
MIMO 系统中球形译码算法研究
西 安 理 工 大 学
黄怡兰Βιβλιοθήκη 工 程 领 域：工
学
学 科 名 称： 通信与信息系统 指 导 教 师： 刘高辉 副教授 申 请 日 期： 2013 年 6 月
Abstract
MIMO (Multiple Input Multiple Output, MIMO) technology is an important research direction of the current wireless communication. With the precondition that the transmit power and system bandwidth is not increased, MIMO technology can greatly improve the channel capacity and spectrum efficiency of a system. Space time coding can improve the reliability of the system, as one of the most important technologies of MIMO system; space time code also can reduce the error rate of the system. Space time coding is a kind of signal coding technique with a higher rate of data transmission. It is also a combination of space and time transmission signal, that is, respectively; two dimensions of space and time are combined treatment method. The next generation mobile communication system adopts the space time coding, which uses multiple charge antenna spatial diversity to increase the capacity and the information rate of the wireless communication system in space while in time, it shoots different signals in different time slots with the same antenna emission, so that the receiving end can receive diversely. In this method, the diversity and coding gain can be obtained, as well as a high rate of transmission. Because of the transmitter and receiver use multiple antennas, added the use of time and space to construct transmission code, space time code technique achieves the transmission channel multiplexing and spectrum utilization. Firstly, this paper introduced the wireless channel propagation model, MIMO system propagation model and channel capacity under different conditions. Then, for the space time coding system model, it gives an emphasis on the principle of the space time block code and a detailed analysis and simulation of the encoding and decoding performence algorithms. For the orthogonal space time block code decoding method, the maximum likelihood decoding (Maximum Likelihood, ML) approach exits a higher complexity degree, this paper proposes a novel sphere decoding (Sphere Decoding, SD) algorithm, and in the condition of Rayleigh fading channel, linear dispersion space time block code (Linear Dispersion Space Time Block Code, LDSTBC) coding and decoding process, the bit error rate performance and decoding complexity are simulated. Simulation results show that the improved algorithm can effectively
用于病态MIMO系统的一种快速球形译码算法
用于病态MIMO系统的一种快速球形译码算法
郭腾
【期刊名称】《信息通信技术》
【年(卷),期】2011(005)002
【摘要】如今的球形译码算法研究,多是针对MIMO系统的传输矩阵满秩的情况.然而现实常常出现传输矩阵是奇异阵的情况即传输矩阵为病态矩阵,原先的球形译码算法将不再适用.本文提出了一种快速的球形译码算法,设法将病态矩阵变为满秩矩阵,并利用迫零检测估计来对最初的半径取值加以限制,大大加快了搜索速度,而性损失却很小.
【总页数】4页(P74-77)
【作者】郭腾
【作者单位】重庆邮电大学移动通信实验室,重庆,400065
【正文语种】中文
【相关文献】
1.MIMO系统中k-best球形译码算法研究 [J], 林云;王宇
2.一种用于高频谱利用率非确定性MIMO系统的高效球形译码算法 [J], 范忠亮;王永生;许家栋;王顶
3.一种MIMO系统中改进型球形译码算法 [J], 林云;周曼
4.一种低复杂度的MIMO预处理球形译码算法 [J], 李庆坤;马红光;李正生;左广霞
5.MIMO系统中球形译码算法的研究 [J], 胡年坤;彭大芹
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
MIMO系统中球形解码算法性能仿真比较
MIMO系统中球形解码算法性能仿真比较陈建青;葛利嘉;韩辉;双涛【期刊名称】《无线电通信技术》【年(卷),期】2012(038)006【摘要】球形解码（SphereDecoder，SD）算法能以较低的复杂度实现多输入多输出（MuhipleInputMultipleOutput，MIMO）系统的最优检测，是当前受到普遍关注的MIMO检测算法。
对当前球形解码的主要研究成果进行综述，根据搜索策略进行分类，重点分析基于深度优先策略的VB、CL和基于宽度优先策略的K—Best、FSD算法，并且讨论了几种初始半径的选择方法，最后在准静态平坦瑞利衰落环境下对上述算法进行了性能仿真比较。
%Sphere Decoding(SD) algorithm can achieve the best performance for multiple input multiple output (MIMO)systems detection with lower complexity. It is a popular MIMO detection algorithm at present. The main research results of SD algorithm are summarized. Classified by search strategy, depth-first strategy based algorithms ( VB, CL) and breadth-first strategy based algorithms (K-Best,FSD) are analyzed. Moreover, several initial radius selection methods are introduced. Finally, the performances of these algorithms are compared by simulation under the quasi-static Rayleigh fiat fading environment.【总页数】4页(P38-41)【作者】陈建青;葛利嘉;韩辉;双涛【作者单位】重庆通信学院应急通信重庆市重点实验室,重庆400035;重庆通信学院应急通信重庆市重点实验室,重庆400035;重庆通信学院应急通信重庆市重点实验室,重庆400035;重庆通信学院应急通信重庆市重点实验室,重庆400035【正文语种】中文【中图分类】TN92【相关文献】1.下行4×2LTE系统中混合MIMO传输模式的均衡器设计及其系统性能仿真 [J], 王会琦;吕王勇;史思红;马洪2.一种MIMO系统中的快速广义复球形解码算法 [J], 刘超3.一种新的多天线系统中的快速广义球形解码算法 [J], 刘超;杨宗凯;何建华4.自适应MIMO-OFDM通信系统中基于CPSO-PF的状态优化与性能仿真 [J], 焦方源;李薇;李佳5.无线MIMO系统中球解码算法的一种改进 [J], 王韦刚因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
MIMO系统的一种改进的复数域球译码算法
MIMO系统的一种改进的复数域球译码算法
赵东峰;金鑫;李道本
【期刊名称】《天津大学学报》
【年(卷),期】2009(042)004
【摘要】为降低球译码算法复杂度,采用概率计算的方法,推导出多入多出(MIMO)系统的一种改进的复数域球译码算法.比较了采用经典复数域球译码算法和采用改进的复数域球译码算法的性能与复杂度.仿真结果表明,高信噪比条件下,改进算法的复杂度与发送天线数的2次方成正比.
【总页数】5页(P368-372)
【作者】赵东峰;金鑫;李道本
【作者单位】北京邮电大学信息处理与人工智能重点实验室,北京,100876;北京邮电大学信息处理与人工智能重点实验室,北京,100876;北京邮电大学信息处理与人工智能重点实验室,北京,100876
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.23
【相关文献】
1.一种MIMO系统中改进型球形译码算法 [J], 林云;周曼
2.MIMO-OFDM系统中LDPC码的改进型最小和译码算法研究 [J], 张天瑜
3.一种基于 MIMO 系统的改进广义球解码算法 [J], 杨梅;陈阳;李满华
4.MIMO-OFDM系统中LDPC码的改进型译码算法 [J], 高星;张萌;戴志生;汤佳健;
徐勐
5.无线MIMO系统中球解码算法的一种改进 [J], 王韦刚
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MIMO系统中球形译码算法的研究的开题报告
MIMO系统中球形译码算法的研究的开题报告一、研究背景和意义随着通信技术的飞速发展，MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）技术被广泛应用于无线通信系统中，具有高效的频谱利用率和可靠的传输性能。
然而，MIMO系统中的信道却非常复杂，传输过程存在多径传播、多普勒频移和噪声等干扰因素，这使得信号的正确接收和解码变得十分困难。
为了解决MIMO系统中的信号传输和解码难题，球形译码算法（Sphere Decoding）应运而生。
与传统的线性和非线性译码算法相比，球形译码算法具有更高的解码准确度和更低的计算复杂度，因此受到了广泛的关注。
本文通过研究MIMO系统中球形译码算法的原理、特点和应用，旨在探究球形译码算法在MIMO系统中的作用及其优缺点，为提高MIMO系统的通信质量和传输效率提供理论依据和参考。
二、研究内容和方法1.研究MIMO系统中的球形译码算法的基本原理和特点，分析球形译码算法的优缺点；2.分析MIMO系统中信道的特点和影响因素，确定球形译码算法在MIMO系统中的应用场景；3.利用MATLAB仿真平台对球形译码算法在MIMO系统中的性能进行评估和比较；4.对球形译码算法在MIMO系统中的进一步优化和改进进行探讨，提出适合不同应用场景的改进方案。
三、预期成果和意义1.深入探究球形译码算法在MIMO系统中的应用，掌握球形译码算法的原理、特点和优缺点；2.评估球形译码算法在MIMO系统中的性能表现，分析其适用性和局限性；3.提出针对不同应用场景的球形译码算法的优化方案，探索MIMO系统在传输效率和通信质量方面的提升途径。
四、研究进度和计划预计研究时间为6个月，并按下列顺序开展研究工作：第1-2个月：阅读并学习相关文献，了解球形译码算法在MIMO系统中的基本原理和应用；第3-4个月：分析MIMO系统中信道的特点和应用场景，确定球形译码算法在MIMO系统中的应用范围；第5-6个月：利用MATLAB仿真平台对球形译码算法在MIMO系统中的性能进行评估和比较，并提出优化方案。
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于 方 程 个 数 ，能 够 求 出 确 定 解 。 然 而 ，现 实 通 信 中 当 发 射 天 线 数 目大 干 接 收 天 线 数 或 者 某 些 行 、 列 近 似
Ｇ Ｄ（ｅ ｅａｉ ｄ ｓ ｈ ｒ ｅｏ ｅ） Ｓ ｇ ｎ ｒｌ ｅ ｐ ｅｅ ｄ ｃ ｄ ｒ。然 后 将 Ｚ Ｔ 估 计 ｓ Ｆ的 Ｍ
Ｍ — ｇ ｎＩ Ｅ Ｙ一 ｍｉ ］
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其 中 ＝ 删 ～ Ｈ ｆ １Ｙ， Ｒ 为 对 Ｈ 进 行 广 义 Ｈ
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只能将 其都保存 下来 ，Ｇ Ｄ却可以从第一 层就根 据汉 明 Ｓ 距离对节点进行筛选 ，当Ｎｔ 非常大时Ｇ Ｄ就将 比Ｓ —Ｎｒ Ｓ Ｄ 算法能去除更多的节点从而能够可观地降低复杂度 。
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Ｘ的 最 大 似 然 估 计 量 足 跟 Ｈ 间 的 欧 式 距 离 达 ｍ满 ｘ
：
到 最 小 ， 即
加 分 组 的 深 度 来 获 取 良 好 的 译 码 效 果 ， 当 收 发 天 线 差 值 逐 渐 增 大 时 ，其 复 杂 度 逐 渐 趋 近 于 ＧＳ Ｄ。 本 文 将 首 先 讨 论 适 用 于 病 态 传 输 系 统 的 广 义 球 形 译 码 算 法
１ ＭｌＯ Ｍ 系统以及现有的广义球形译码算法
假定 有一 个传输 信 道为准 静态 平坦 衰落 的ＭＩ ＭＯ 系统 ，它具 有发射天线数 为Ｎｔ 、接收 天线数为Ｎｒ其 中 （
Ｎｔ ＞Ｎｒ，则 收 发 关 系可 由 下 面 的矩 阵 来 表 示 。 ）
造成 了（ —Ｎｒ的指数 级复 杂度。 Ｃ ｉ ｌ ｅｌｍｂ ｒ 在 Ｎｔ ） ｕ； Ｔ ｌ ｇ ａ ｕａ
ｙ ： Ｈｘ＋ Ｎ
其 中 Ｘ ． 是发射 矢量 ，Ｙ ｔ ｆ Ｑ Ｃ 是接 收矢量 ，Ｈ是 Ｎ× ｔ ｒ Ｎ 矩阵该矩阵 中所 有元素均服从方差为 １ 均值 为０ 的 高斯 分布 ，Ｎ为Ｎ Ｘ的理想加性 复高斯 白噪 声矢量 ，噪 ｒｌ
忽 声 方 差 为
相关 时将 使得 传输 矩 阵呈 现病 态 。对此 ，Ｄａ ｎ ｍｅ Ｍ
割 后 ，会 有 Ｎｒ 信 号 通 过 Ｓ 算 法 解 出 来 ，然 而 还 剩 余 个 Ｄ Ｎｔ Ｎｒ 号 未 被 检 出而 只 能 再 采 用 ＭＬ 法 来 完 成 从 而 ～ 符 算
半 径 变 为 约 束 条 件 使 得 计 算 过 程 更 快 ，并 基 本 达 到 最 大似 然 译码 的性 能 。
用 于 病 态 ＭＩ ＭＯ系统 的 一 种
快 速 球 形 译 码 算 法
ｌ 腾 郭
ｌ 重庆邮电大学移动通信实验室 重庆 ４０６ ００５
摘 要 如今的球形译码算法研究 ，多 是针对ＭＩ ＭＯ系统 的传输 矩阵满秩的情况 。然而现实常常 出现传输
矩 阵是奇 异阵的情 况即传输矩 阵为病态 矩阵 ，原 先的球形 译码算法 将不再适 用 。本文提 出 了一种 快速的
ｊ＝ａｇ ｒ
Ｉ Ｉ —ｎｘ ｌ ｌ
当 Ｎｔ ｒ时 ， ＨＨ 是 半 正 定 的 ， 并 且 其 分 解 因 ＞Ｎ Ｈ
子 Ｒ只有 前Ｎｒ 行是非 零 的也就是 说Ｒ不满秩 。在 Ｑ Ｓ ｅｇ 中， ＝ Ｎｔ ａ ，所以
Ｃ ｏｅｋ ｛ 解 得 到 的 上 三 角 阵 ， 显 然 Ｒ是 不 满 秩 的 。 ｈ ｌｓ ｙ］ ］ 分
不 将 写 Ｒ ｉＲ Ａ Ｎ 阵 Ｒ 妨 Ｒ 作 ＝ ， 为ｒ Ｉ ， Ｉ ｆ ｔ 方 为
Ｎ ｘ ｒ方阵 ， 为 Ｎｒ （ — ｒ 矩 阵 ，针 对 这样 的情 ｒ Ｎ ｘＮｔ Ｎ ） 况文献［］ ４ 已经运用Ｓ 算 法来解 决这样 的问题 了。 １和［】 Ｄ 对 发 射信 号 矢量 （ 要 求的 估 计量 ） 信道 矩阵 进 行分 所 和
文 献 ［］ ５中提 出 了 解 决 方 法 ，下 面 我 们 介 绍将 矩 阵 Ｒ转 换
即接收信号表示 如下 ：
为满秩的方法 。简便起见 ，首先假定传输信号 是固定模 值的 ，即发射 信号幅度保持不变 ，之后再 讨论 模值不固 定的情况 。
７ 信息通信技术 ４
假 设 发 射信 号 服 从 ２ Ｐ Ｋ ， Ｓ
常说的 Ｑ Ｓ 。 ＰＫ
表示ＮＸＮ单位矩阵 。
发 射 矢 量 的 ＭＬ 法 可 以表 示 为 解
２ 对Ｇ Ｄ Ｓ 的改进算 法
（） ３
要 实现 更快 捷的搜索 ，就必须舍弃一些搜索步骤 ， 这就需要对算法添加一些约束条件 。如果将原本为复矩阵
的 Ｈ转 换 为实 矩 阵 ，那 么 Ｎ Ｎ的 Ｈ矩 阵 将 变 为 ２ ２ ７ ｘ ＮｘＮ【， 】
球 形译码算 法 ，设 法将病态 矩阵变 ，满 秩矩 阵 ，并利用迫 零检测估计 来对最初 的半径 取值加以 限制 ，大
大 加 快 了搜 索速 度 ，而 性 损 失 却 很 小 。
引言
现 有 的绝 大 多数 有 关 球 形 译 码 的 文献 均 是 针 对 接 收 天 线 数 目大 于或 者 等 于 发 射 天 线 数 目的 情 况 ， 因