MIMO空间复用系统中的一种新的低复杂度球形检测算法
mimo系统k-best检测算法的改进和fpga实现研究
K-Best检测算法的硬件描述语言实现
K-Best检测算法是一种用于多输入多输出 （MIMO）系统的检测算法，其基本思想是通 过穷举所有可能的信号组合来找到最佳的信号 解。
在FPGA上实现K-Best检测算法需要使用硬件描 述语言（如VHDL或Verilog）来描述算法的逻 辑和电路结构。
03
具体实现中，可以将K-Best检测算法中的每个候选解看作一个 个体，通过遗传算法进行选择、交叉、变异等操作，不断优化
解空间，最终得到最优解。
基于粒子群算法的优化
粒子群算法是一种模拟鸟群、鱼群等动物行为的优化算法，通过粒子间的相互协作 和信息共享，不断调整粒子的位置和速度，寻找最优解。
在K-Best检测算法中，引入粒子群算法可以有效地提高算法的搜索效率和精度，降 低误码率。
MIMO系统K-Best检测 算法的改进和FPGA实 现研究
目录
• MIMO系统概述 • K-Best检测算法原理 • K-Best检测算法的改进 • K-Best检测算法的FPGA实现 • 实验结果与分析 • 结论与展望
MIMO系统概述
01
MIMO系统的定义与特点
定义
MIMO系统是多输入多输出系统的 简称，它利用多个天线在发射端和接 收端进行信号传输，以提高无线通信 系统的性能。
03
性能评估
通过仿真和实验验证，改进后的算法 在MIMO系统中表现出优越的性能， 提高了系统容量和频谱效率。
未来研究方向
算法优化
硬件实现
进一步研究算法优化策略，降低计算复杂 度，提高MIMO系统的实时性能。
研究更高效的硬件实现方法，提高FPGA的 资源利用率和降低功耗。
基于MIMO-OFDM系统的低复杂度LS改进算法
基于MIMO-OFDM系统的低复杂度LS改进算法
牛晓慧;吴耀军
【期刊名称】《微计算机信息》
【年(卷),期】2009(025)022
【摘要】本文建立了MIMO-OFDM系统的Matlab仿真模型,在此基础上研究了STBC(Space Time Block Code)空时编码和基于块状导频的信道估计算法.对基于块状导频的LS(Least Square)信道估计算法做了低复杂度的改进,改进后的算法称为LLS(Low complexity LS)算法.经过计算机仿真显示,在传送大量信息时,该算法的运算复杂度及运算时间相较于其他的信道估计算法都大大降低,并且提高了信道估计的误码率性能.
【总页数】2页(P145-146)
【作者】牛晓慧;吴耀军
【作者单位】200237,华东理工大学;200237,华东理工大学
【正文语种】中文
【中图分类】TN92
【相关文献】
1.基于奇异值分解的低复杂度MIMO-OFDM系统自适应调制算法 [J], 李莉;卢晓轩;殷志强;赵文强;
2.SFBC MIMO-OFDM系统中基于循环移位和盲检测的低复杂度 SLM算法 [J], 杨霖;胡武君;何向东
3.基于MIMO-OFDM系统的一种低复杂度球型译码检测算法 [J], 陈发堂;侯彦庄
4.MIMO-OFDM系统中LS时域信道估计的一种简化改进算法 [J], 赵谦
5.MIMO-OFDM系统中LS信道估计改进算法研究 [J], 陈昌海;尹长川
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基站工程师招聘笔试题与参考答案
招聘基站工程师笔试题与参考答案(答案在后面)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、以下哪个选项不属于无线通信基站的主要组成部分？A、发射天线B、接收天线C、电源设备D、计算机2、在无线通信基站中，用于将模拟信号转换为数字信号的过程称为：A、调制B、解调C、编码D、数模转换3、基站工程师在进行现场测试时，以下哪种设备是用于测量无线信号的强度？A. 光纤测试仪B. 网络分析仪C. 网络规划软件D. 线路测试仪4、在基站设备安装过程中，以下哪个步骤是首先进行的？A. 设备调试B. 基站天线安装C. 防雷接地D. 设备上架5、在移动通信系统中，哪种技术可以有效提高频谱利用率？A. TDMAB. CDMAC. FDMAD. SDMA6、下列哪一项不是影响无线信号传播的主要因素？A. 天线高度B. 地形地貌C. 电磁波频率D. 基站发射功率7、基站工程师在进行信号覆盖测试时，以下哪个参数是衡量信号强度的主要指标？A. 信号速率B. 信号质量C. 覆盖半径D. 信号强度指示（RSSI）8、在基站设备中，以下哪种组件负责将无线信号转换为电信号，并传输到核心网？A. 天线B. 发射机C. 接收机D. 无线模块9、基站工程师在规划基站时，以下哪个因素不是考虑的主要因素？（）A. 信号覆盖范围B. 基站容量C. 基站功耗D. 用户地理位置二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1、在移动通信系统中，哪些因素会影响无线信号的传播？A. 频率B. 地形C. 天线高度D. 建筑物和其他障碍物E. 天气条件2、关于蜂窝网络中的小区分裂，下列说法正确的是？A. 小区分裂可以增加网络容量B. 小区分裂有助于提高频谱效率C. 小区分裂过程中，载波频率保持不变D. 小区分裂一定会导致干扰增加E. 小区分裂通常伴随着基站密度的提升3、基站工程师在调试过程中，以下哪些设备或工具是必需的？（）A. 射频信号分析仪B. 直流电源C. 光纤测试仪D. 网络规划软件4、以下关于基站天线特性的描述，正确的是？（）A. 基站天线的增益越高，信号覆盖范围越广B. 基站天线的极化方式会影响信号的传播特性C. 基站天线的仰角越低，信号覆盖范围越小D. 基站天线的波瓣宽度越小，信号方向性越好5、关于LTE网络中的MIMO技术，下列说法哪些是正确的？A. MIMO可以提高系统的频谱效率。
一种新的低复杂度空间调制信号检测算法
一种新的低复杂度空间调制信号检测算法
吴金隆;刘文龙;金明录
【期刊名称】《信号处理》
【年(卷),期】2015(031)012
【摘要】空间调制技术(SM)作为一种新颖的多天线传输方案,近年来受到业界的广泛注意.它将输入信息比特分为两部分,一部分用于激活天线,另一部分用于信号调制,来共同承载发送信息.由于SM系统的最大似然(ML)最优检测算法需要穷举搜索激活天线序号和发送的数字调制符号的所有可能情况,它的检测复杂度很高.为此,人们相继提出了一些简化算法.与这些算法思路不同,本文从传统ML最优表达式出发,引入极坐标得到关于星座点幅度和相角的ML等价表达式,同时根据星座点相角的分布特性对相角进行近似,得到了一种新的次最优检测算法.新算法的检测性能比其他次优算法更接近ML,而且计算复杂度低.最后本文通过计算机仿真,验证了新算法的有效性.
【总页数】7页(P1591-1597)
【作者】吴金隆;刘文龙;金明录
【作者单位】大连理工大学信息与通信工程学院,大连116024;大连理工大学信息与通信工程学院,大连116024;大连理工大学信息与通信工程学院,大连116024【正文语种】中文
【中图分类】TN914
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1.MIMO空间复用系统中的一种新的低复杂度球形检测算法 [J], 任光亮;段昕利;郁光辉;杨丽花
2.一种低复杂度空间调制检测算法 [J], 吴有志;杜小乐
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《西安电子科技大学学报》2011年度(38卷)中文总目次
统一保角 映射 和三线 传输线电容 …………… ………………………………… 王新稳 ， 昌洪， 梁 陈 种新 的图像分 割算 法 …………………………………… …………………………… 徐建 军， 高
ＭＩ ＭＯ双基地雷 达多 目标 角度． 多普勒频率联合估计 ……………………… ………… 张永顺 ， 牛新 亮， 国庆 ， 艺夺 （ １ ） 赵 郭 １・ ６
同航线 双基调频连续波 Ｓ Ｒ改进距离徙动算法 ……… …… ………………………… 梁 毅 ， Ａ 王虹现 ， 邢孟道 ， 铮 （ ７ ） 保 １・ １ 协作 中继分布 的系统性能分析 ……… ………………………………………………… …… … 王 勇 ， 晖 ， 李 张卫 东 （ ８ ） １・ ０ 二 维磁等离子体 目标 Ｆ Ｔ Ｄ Ｄ分析 的移位算子方法 …………………………………… …… … 王 飞 ， 葛德彪 ， 魏 兵 （ ８） １・ ５ 种保 持散射特性 的极化 Ｓ Ｒ图像滤波方法 ………… ……………………………… 郭 睿 ， Ａ 刘艳 阳， 臧 博 ， 孟道 （ ９ ） 邢 １・ ０
一
洁， 冯大政 ， 晖 ， 杨 （ １１ 吕 曹 １・ ３ ） 峥， 曹运合 （ １６ １・ ３ ）
高速运动环境下 的调频 步进 信号运动参数估计 ………………………………… …… …… … 孙慧霞 ， 刘
非线性关联大 系统 的控 制器设计 … …… ………………………………………… …… ……… 郭 岗， 牛文生 ， 马建峰 （ １２ １・ ４ ） 多元 Ｌ Ｐ Ｄ Ｃ码的速率兼容技术研究 ……………………… …………………………… 周 林 ， 白宝明 ， 军虎 ， 邵 林 伟 （ １７ １・ ４ ）
遗传禁忌混合算 法用于 ３层光网络静态虚拓扑设计 ………………… …… ………… 徐展琦 ， 金
MIMO技术介绍
空间分集技术
空间分集技术原理
空间分集技术是一种利用多个天线在不同空间位置上传输相同数据流的技术。 通过增加天线数量，降低多径衰落的影响，提高信号质量和可靠性。
空间分集技术应用场景
广泛应用于无线通信系统，如4G、5G等，以及Wi-Fi、蓝牙等短距离无线通信 技术。
最大比合并技术
最大比合并技术原理
最大比合并技术是一种利用多个天线在同一频段上传输相同数据流的技术。通过 加权合并各个天线上接收到的信号，最大化合并比，从而提高信号强度和信噪比 。
最大比合并技术应用场景
广泛应用于无线通信系统，如4G、5G等，以及Wi-Fi、蓝牙等短距离无线通信技 术。
等效基带处理技术
等效基带处理技术原理
等效基带处理技术是一种将MIMO信道转换为等效基带信号进行处理的技术。通过基带处理实现信号的调制解调 、编码解码等操作，从而降低系统复杂度和成本。
等效基带处理技术应用场景
频谱效率
MIMO技术通过空间复用和空间分集等技术，提高频谱利用效率，从而在有限的频谱资源中实现更高 的数据传输速率。通过在多个天线之间进行信号的并行传输，可以增加数据传输的并行度，提高频谱 效率。
MIMO系统的误码率性能
误码率性能
在MIMO系统中，通过增加天线数量和采用 复杂的信号处理技术，可以显著降低误码率 ，提高数据传输的可靠性。例如，通过采用 空间调制、空时编码等技术，可以在一定程 度上抵消多径效应和干扰，从而降低误码率 。
02
MIMO技术原理及实现
空间复用技术
空间复用技术原理
空间复用技术是一种利用多个天线在同 一频段上传输不同数据流的技术。通过 增加天线数量，提高空间分辨率和频谱 效率，从而提升系统容量和数据传输速 率。
一种低复杂度近最佳的MIMO信号检测算法
用． 排 序 干 扰 逐 次 消 去 的 最 小 均 方 误 差 （ ＭＭＳ Ｅ — Ｏ Ｓ Ｉ Ｃ ） 算 法具有很 低 的 复杂 度 ， 但 因迭 代 检 测 过 程 中的 差错 传 播 使 得 检 测 性 能与 最 佳 检 测 相 比 有 很 大 差 距 ． 针 对 以上算 法 的缺 点 ， 提 出了一种 低 复杂 度近 最佳 的 ＭＩ ＭＯ信 号 检 测 算法 ， 该 算 法对 ＭＭＳ Ｅ — Ｏ Ｓ Ｉ Ｃ 算 法 的 检 测 顺 序 进 行 调整 ， 首 先 通 过 比 较 信 道 逆 矩 阵 行 向 量 的 范数 确 定 最 弱 信 号 层 ， 对 该 发 射 信 号 的所有 可能值 进 行遍 历搜 索， 在 保证 最 弱信号层 尽 可能 正确 检 测的 前提 下 ， 对 剩余 信 号层 采 用 ＭＭ Ｓ Ｅ — Ｏ Ｓ Ｉ Ｃ算法检 测． 理论 分析 及仿 真 结果 表 明 ， 该 算法 有效 抑 制 了迭 代 检 测 过 程 中 的 差 错 传 播 ， 几 乎 达 到 了最 佳 检 测 性 能 ， 同 时 具 有 较 低 的复 杂度 ， 在 检 测性 能 与 复杂度 之 间给
Ｍ
（ ｔ ）＝∑ ｈ （ ｔ ） ‘ ０ （ ｔ ） ＋ ｎ （ ｔ ） ，ｉ ＝１ ， …， Ｎ ，
收 稿 日期 ２ ０ １ ２ － ０ ４ － ２ ８ 资助项 目 江苏省工业支撑计划 （ Ｂ Ｅ ２ ０ １ １ １ ９ ５ ）
（ １ ）
其中Ｓ ｊ （ ｔ ）（ Ｊ＝１ ， …， Ⅳ） 是ｔ 时刻 的发射 信 号 ， （ ｔ ）（ ｉ＝１ ， …， ） 是 ｔ 时 刻 的接收信 号 ， ｈ （ ） 是 发射 天线 到接 收 天线 之 间 的增 益 ， 彼 此独
改 进 的 ＭＭＳ Ｅ — Ｏ Ｓ Ｉ Ｃ算 法．
MIMO原理及测试
MIMO原理及测试MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) 是一种无线通信技术，利用多个天线进行数据传输和接收，通过空间上的多径传播来提高无线信号的可靠性和吞吐量。
MIMO技术可应用于各种无线通信系统，如Wi-Fi、LTE和5G等。
MIMO技术的原理是在发送端和接收端分别安装多个天线，通过多路径传播，实现多个独立的数据流同时传输，并利用信道的空间多样性提高系统性能。
MIMO系统的优势在于增加系统容量、提高传输速率、增强链接可靠性、提高频谱效率等。
MIMO技术可以通过两种方式实现：空时编码和空间复用。
空时编码是指在发送端通过将数据流编码成多个信号，并在不同的天线上进行发送，接收端则通过解码算法将多个接收信号合并得到原始数据流。
最著名的空时编码方案是MIMO-OFDM (Orthogonal Frequency-Division Multiplexing)，在LTE和Wi-Fi通信中广泛应用。
空间复用是指在发送端将不同的数据流通过不同的天线同时发送，接收端通过空间上的分离接收到这些信号。
空间复用技术可以分为空间分集和空间复用两种方式。
空间分集是通过多个天线接收同一个数据流，提高接收信号的可靠性，降低传输误码率；空间复用是通过多个天线接收不同的数据流，提高系统的容量和吞吐量。
空间复用技术在4G和5G通信系统中得到了广泛应用。
除了空时编码和空间复用，MIMO技术还可以通过波束赋形、预编码和波束成形等进一步优化。
波束赋形是通过调整天线的辐射模式，将信号在特定方向进行增强，提高信号的接收强度；预编码是在发送端通过矩阵乘法对数据进行编码，优化信号传输性能；波束成形则是在接收端通过相位调整和信号处理策略完成信号接收。
对于MIMO系统的测试，可以从以下几个方面进行评估。
首先是信道特性的测试，包括测量信道响应、信号幅度衰减、多径传播等。
此外，还可以对MIMO系统的容量和吞吐量进行测试，评估系统的性能。
MIMO空间复用系统中的一种新的低复杂度球形检测算法
ＭＩ ＭＯ 空 间 复用 系 统 中 的一 种 段 昕 利 郁 光 辉２ 杨 丽 花 ， ， ，
（ ．西安电子科技 大 学 综合业务 网理论及 关键技 术国 家重点 实验 室， １ 陕西 西安
２ ．中兴 通 讯 股 份 有 限公 司 无 线 预 研 部 ， 东 深 圳 广 ５８５ ） １０ ７
ｄ ｃｓ０ ａ ａｏ ｅ ｌｙ ｒ ｉ ｒ ａ ｉｈ ａ ｔ ｒ ｉｒ ｒｈ ｃ ｌ ｄ ｌ ｔ ｎ．Ｔ ｅｃ ｎ ｔ ｌ ｔ ｎ ｒ ｅｅ ｔｄ ａ ｅ ｉｉｎ ｄ ｔ ｆ ｈ ｅ ｓｗ ｔ ｇ ｅ ｔｗｅｇ ｔ ｃ ｏｓ ｉ ｈ ｅ ａ ｃ ｉ ａ ｍｏ ｕ ａｉ ｔ ａ ｈ ｆ ｎ ｏ ｈ ｏ ｓｅｌ ｉ ｓａ ｅｓ ｌｃｅ ｓ ａｏ
星座点优选 ， 采用球形检测算法对各层优选后 的星座点进 行搜 索， 定发 送数据 矢量． 再 确 计算机 仿真 结
果 表明 ， 与多状 态球 形检 测（ Ｄ） ＭＳ 算法相 比， 新算法 的误码 率（ Ｅ 性 能有 所 改善 ， Ｂ Ｒ） 且其 复杂度 大约仅
是 Ｍ Ｄ的 ２％． Ｓ ０
关 键 词 ：分 层 调 制 ； 形 检 测 ； 球 复杂 度
ｃｎｔｌ ｉ ｓｏ Ｑ Ｍ （ Ｑ ａｒｔｒ ｍ ｌｕ ｅ ｏ ｕａｏ ） ａｅ ｉ ｄｄ ｎｏ ａｙ ｒｇｏｓ ｂ ｔｅ ｏｓ ｌｔ ｎ ｆ Ｍ Ａ ｅａｏ Ｍ— ｕｄａｕｅ Ａ ｐｉ ｄ Ｍ ｄ ｌ ｉ ｔ ｔ ｎ ｒ ｄ ｉｅ ｉ ｍ ｎ ｅｉ ｙ ｈ ｖ ｔ ｎ
ｈｅａ ｈｃｌ ａ Ａ ｄ ｌ ｉ ．Ｔ ｅｃｎ ｉａ ｅｉ ｓ ｆｈ ｏｓ ｌ ｔ ｎ ｒ ｅ ｒ ｎｄｂ ｅｈｒ ｉ ｒ ｉ ｔ ｉ ＭＱ Ｍ ｍｏｕａｏ ｒｃ ａ ｄ ａ ｎ ｔ ｎ ｈ ａｄｄｔ ｒｇｏ ｅｃｎｔｌ ｉ ｓａ ｄｔ ｍｉ ｙｔ ａ ｅ ｎ ｏｔ ｅａｏ ｅ ｅ ｅ ｈ ｄ
mimo 功率分配算法
mimo 功率分配算法摘要：1.引言2.MIMO 技术的简介3.功率分配算法的重要性4.常见的MIMO 功率分配算法4.1 最大信噪比功率分配算法4.2 低复杂度算法4.3 基于误码率的最小化算法5.MIMO 功率分配算法的优化5.1 动态调整发射功率5.2 基于机器学习的功率分配算法6.MIMO 功率分配算法在实际应用中的优势和挑战7.总结正文：MIMO（多输入多输出）技术是一种在无线通信系统中使用多个发射和接收天线的技术，可以显著提高系统频谱效率和信道容量。
然而，如何在有限的能量资源下合理分配功率，以实现更高的系统性能和更好的用户体验，成为了一个关键问题。
本文将介绍MIMO 功率分配算法，并探讨其在优化系统性能方面的作用。
MIMO 技术通过空间复用技术，将多个独立的数据流通过多个天线传输，从而提高系统信道容量。
然而，在实际应用中，由于天线之间的互耦以及多径效应等因素的影响，使得MIMO 系统在分配功率时面临着诸多挑战。
为了应对这些挑战，研究人员提出了各种MIMO 功率分配算法，以实现更高的系统性能。
常见的MIMO 功率分配算法主要包括最大信噪比功率分配算法、低复杂度算法和基于误码率的最小化算法。
最大信噪比功率分配算法通过最大化系统信噪比来分配功率，从而提高系统性能。
然而，这种算法通常需要计算复杂度较高的优化过程，不适合实时应用。
低复杂度算法则通过简化计算过程来降低算法的复杂度，从而适用于实时场景。
然而，这种算法的性能往往受到一定程度的损失。
基于误码率的最小化算法则通过最小化系统误码率来分配功率，以提高系统性能。
这种算法在保证性能的同时，也具有一定的计算复杂度。
为了进一步优化MIMO 功率分配算法，研究人员开始探索新的方法。
例如，动态调整发射功率可以根据信道状态信息，实时调整每个天线的发射功率，从而实现更好的系统性能。
此外，基于机器学习的功率分配算法可以利用历史数据和机器学习技术，自适应地调整功率分配策略，以实现更高的系统性能。
移动通信中的MIMO技术
移动通信中的MIMO技术在当今数字化和信息化飞速发展的时代，移动通信已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
从简单的语音通话到高清视频流，从即时通讯到物联网应用，我们对移动通信的速度、质量和稳定性的要求越来越高。
而 MIMO 技术（MultipleInput MultipleOutput，多输入多输出）的出现，无疑为满足这些需求提供了强大的支持。
MIMO 技术的核心原理其实并不复杂，但却极其精妙。
简单来说，它就是通过在发射端和接收端同时使用多个天线，来实现更高效的数据传输。
想象一下，传统的通信方式就像是一条单车道的公路，车辆只能依次通过，速度和流量都受到很大限制。
而 MIMO 技术则像是将这条公路拓宽成了多条车道，允许更多的车辆同时并行，大大提高了交通的效率和容量。
在具体的实现过程中，MIMO 技术主要有两种工作模式：空间复用和空间分集。
空间复用模式下，多个独立的数据信息流可以同时在不同的天线上传输，从而在相同的频谱资源下大大提高了数据传输速率。
比如说，在一个 2×2 的 MIMO 系统中，如果每个天线的传输速率是100Mbps，那么通过空间复用，总的传输速率可以达到 200Mbps。
而空间分集模式则是通过在多个天线上发送相同的数据，然后在接收端通过合并处理来提高信号的可靠性和抗衰落能力。
这就好比我们在邮寄重要信件时，为了确保对方能够收到，会同时通过多个不同的渠道发送相同的内容，只要有一个渠道成功，信件就能送达。
MIMO 技术为移动通信带来了诸多显著的优势。
首先，它大幅提升了频谱效率。
频谱资源就像土地一样，是有限且珍贵的。
通过 MIMO技术，我们能够在相同的频谱带宽内传输更多的数据，这就相当于在有限的土地上建造出了更高的建筑，实现了资源的更高效利用。
其次，MIMO 技术增强了系统的可靠性和稳定性。
在复杂多变的无线环境中，信号容易受到衰减、干扰和多径衰落等影响。
而 MIMO 系统通过多个天线的协同工作，可以有效地抵抗这些不利因素，保证数据的准确传输。
《2024年MIMO-OFDM系统中信道估计及信号检测算法的研究》范文
《MIMO-OFDM系统中信道估计及信号检测算法的研究》篇一一、引言随着无线通信技术的飞速发展，多输入多输出（MIMO）技术和正交频分复用（OFDM）技术因其卓越的性能在无线通信系统中得到了广泛应用。
MIMO-OFDM系统结合了MIMO和OFDM的优点，具有高数据传输速率、频谱利用率高和抗多径干扰能力强等特点。
然而，在实际应用中，由于无线信道的复杂性和时变性，信道估计和信号检测成为了MIMO-OFDM系统中的关键技术。
本文将重点研究MIMO-OFDM系统中的信道估计及信号检测算法。
二、MIMO-OFDM系统概述MIMO-OFDM系统是一种高效的无线通信技术，通过在发送端使用多个天线发送信号，同时在接收端使用多个天线接收信号，实现了空间复用和分集增益。
OFDM技术则通过将频带划分为多个正交子载波，将高频信号转换为并行低频信号进行传输，从而提高了频谱利用率和抗多径干扰能力。
三、信道估计技术研究信道估计是MIMO-OFDM系统中的一项关键技术，其主要目的是通过对接收信号进行分析和处理，估计出信道的响应特性。
常见的信道估计方法包括最小均方误差（MMSE）估计、最大似然（ML）估计和基于导频的信道估计等。
（一）MMSE信道估计MMSE信道估计是一种基于最小均方误差准则的估计方法。
该方法通过最小化估计误差的均方值来求解信道参数。
在实际应用中，MMSE信道估计具有良好的性能和稳定性，适用于各种信道条件。
（二）最大似然（ML）信道估计ML信道估计是一种基于最大似然准则的估计方法。
该方法通过最大化接收信号与实际发送信号之间的似然函数来求解信道参数。
ML信道估计在信噪比较高的情况下具有较好的性能，但在低信噪比条件下性能较差。
（三）基于导频的信道估计基于导频的信道估计是一种常见的信道估计方法。
该方法通过在发送信号中插入已知的导频符号，接收端根据导频符号的接收情况来估计信道的响应特性。
基于导频的信道估计具有计算复杂度低、实现简单等优点，但需要额外的频谱资源。
MIMO技术在通信系统中的应用
MIMO技术在通信系统中的应用MIMO技术，即多输入多输出技术，已经在通信系统中广泛应用。
MIMO技术可以实现多路信号同时传输，提高数据传输速度和可靠性。
本文将介绍MIMO技术的基本原理和应用，以及目前MIMO技术在通信系统中的优势和不足之处。
一、MIMO技术原理MIMO技术是利用空间复用技术，通过多个发射天线和多个接收天线来传输信号。
MIMO技术利用了天线之间的信号互相干扰，通过算法将其解开，实现对多路信号的传输。
这种技术可以提高信号传输质量，增加数据传输速率和稳定性，尤其是在高速移动和多路径信道环境下。
在传统的单输入单输出（SISO）系统中，一个发射天线只能传输一路信号，一个接收天线只能接收一路信号。
而在MIMO系统中，可以利用多个天线进行干扰和相位调制，将多个信号同时传输。
例如，在2x2的MIMO系统中，系统内有两个发射天线和两个接收天线，可以将两路信号同时传输，每路信号使用不同的发射天线和接收天线进行传输，从而提高了通信信号的可靠性和吞吐量。
二、MIMO技术应用MIMO技术已经在许多通信系统中得到了广泛应用。
其中，最常见的应用是在Wi-Fi、LTE、5G等无线通信系统中。
这些系统可以利用多个天线提供更好的数据传输速度和质量。
在Wi-Fi系统中，MIMO技术可以使多个用户同时进行高速数据传输，从而提高用户体验。
在LTE系统中，MIMO技术可以提高数据传输速率和覆盖范围。
此外，MIMO技术也适用于诸如雷达、卫星通信等领域，广泛应用于工业自动化等领域。
三、MIMO技术的优缺点MIMO技术的优点主要包括：1. 提高了数据传输速度和可靠性。
MIMO技术可以同时传输多路信号，在多路径信道环境下可以提高数据传输质量和通信范围。
2. 降低干扰。
通过利用空间复用技术和相位调制等技术，MIMO系统可以有效地降低干扰，提高信号传输质量。
3. 减少了功率消耗。
在MIMO系统中，可以通过相位调制和天线选择等技术降低功率消耗，从而节省能源。
低复杂度最大似然MIMO信号检测算法
（ １ ． 北京航 空航 天 大学 电子信 息工程 学 院 ，北京 １ ０ ０ １ ９ １ ；
２ ． 电信科 学技 术研 究 院 无 线移动 通信 国 家重点研 究 室，北京 １ ０ ０ １ ９ １ ）
摘 要 ：为降低 空间复 用的 多输入 多输 出 （ ＭＩ Ｍ（ ） ）系统 中信号检测的复杂度 ，针 对常用的 ２ ×２天线系统提 出了一种低 复 杂度最大似 然 （ ＭＩ ）信号检 测算法—— 双向最大似 然检 测算 法。该 算法通过 建立可双 向最大似 然检 测的候 选发射 向量集 来缩小 ＭＬ向量的搜索范围，从 而降低信号检测的复杂度。仿真结果表 明，该 算法的复杂度仅 为线性检测算 法量 级，检 测 性能却与传统最大似 然检测 算法相似 ，适合在移动设备 中进行 工程 实现 。
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｔｏ ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｍｐ ｌ ｅ ｘ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ ｓ ｉ ｇ ｎ ａ ｌ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｓ ｐ ａ ｔ ｉ ａ ｌ ｍｕ ｌ ｔ ｉ ｐ ｌ ｅ ｘ ｅ ｄ（ Ｓ Ｍ ）ｍｕ ｌ ｔ ｉ ｐ ｌ ｅ － ｉ ｎ ｐ ｕ ｔ — ｍｕ ｌ ｔ ｉ ｐ ｌ ｅ － ｏ ｕ ｔ ｐ ｕ ｔ（ ＭＩ Ｍ Ｏ）ｓ ｙ ｓ — ｔ ｅ ｍ ，ｆ ｏ ｃ ｕ ｓ ｉ ｎ ｇ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｗｉ ｄ ｅ ｌ ｙ ｕ ｓ ｅ ｄ ２ ×２ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ，ａ ｌ ｏ ｗ－ ｃ ｏ ｍｐ ｌ ｅ ｘ ｉ ｔ ｙ ｍａ ｘ ｉ ｍｕ ｍ－ ｌ ｉ ｋ ｅ ｌ ｉ ｈ ｏ ｏ ｄ（ ＭＩ ）ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｃ ａ ｌ ｌ ｅ ｄ ｔ ｈ ｅ ｂ ｉ ｄ ｉ — ｒ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｌ ｙ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ａ ｂ ｌ ｅ ｍａ ｘ ｉ ｍｕ ｍ－ ｌ ｉ ｋ ｅ ｌ ｉ ｈ ｏ ｏ ｄ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｉ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ． Ａ ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｂ ｉ ｄ ｉ ｒ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｌ ｙ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ａ ｂ ｌ ｅ ｃ ａ ｎ ｄ ｉ ｄ ａ ｔ ｅ ｖ ｅ ｃ ｔ ｏ ｒ ｓ ｉ ｓ ｂ ｕ ｉ ｌ ｔ ｔ ｏ ｌ ｉ ｍｉ ｔ ｔ ｈ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ｓ ｐ ａ ｃ ｅ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ＭＩ ｖ ｅ ｃ ｔ ｏ ｒ ａ ｎ ｄ ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｍｐ ｌ ｅ ｘ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ ｓ ｉ ｇ ｎ ａ ｌ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ．Ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｈ ｏ ｗｓ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｉ ｓ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｃ ａ ｎ ｇ ａ ｉ ｎ ａ ｓ ｉ ｍｉ ｌ ａ ｒ Ｂ ＥＲ ｔ ｏ ｔ ｈ ｅ ｔ ｒ ａ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ＭＬ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｂ ｕ ｔ ｗｉ ｔ ｈ ａ ｃ ｏ ｍｐ ｌ ｅ ｘ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｌ ｉ ｎ ｅ ｒ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ，ｗｈ ｉ ｃ ｈ ｍａ ｋ ｅ ｓ ｉ ｔ ｑ ｕ ａ ｌ ｉ ｆ ｉ ｅ ｄ ｔ Ｏ ｂ ｅ ａ ｄ ｏ ｐ ｔ ｅ ｄ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｍｏ ｂ ｉ ｌ ｅ ｄ ｅ ｖ ｉ ｃ ｅ ｓ ｉ ｎ ｒ ｅ ａ ｌ ｉ ｔ ｙ ． Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ：ｍｕ ｌ ｔ ｉ ｐ ｌ ｅ － ｉ ｎ ｐ ｕ ｔ — ｍｕ ｌ ｔ ｉ ｐ ｌ ｅ ＿ ｏ ｕ ｔ ｐ ｕ ｔ（ ＭＩ Ｍ Ｏ） ；ｓ ｐ ａ ｔ ｉ ａ ｌ ｍｕ ｌ ｔ ｉ ｐ ｌ ｅ ｘ ｅ ｄ（ Ｓ Ｍ） ；ｍａ ｘ ｉ ｍｕ ｍ－ ｌ ｉ ｋ ｅ ｌ ｉ ｈ ｏ ｏ ｄ（ ＭＩ ） ；ｓ ｉ ｇ ｎ ａ ｌ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ
MIMO通信系统中的检测算法
MIMO通信系统中的检测算法在MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）通信系统中，检测算法是非常重要的，它可以帮助接收端准确地恢复发送端发送的数据。
MIMO系统通过在发送端和接收端同时使用多个天线，可以显著提高系统的容量和可靠性。
然而，由于多天线导致的信号间干扰，MIMO系统的检测变得更加复杂。
本文将介绍一些常见的MIMO检测算法。
2. 最小均方误差（Minimum Mean Square Error，MMSE）检测算法：MMSE算法是一种基于线性检测算法的改进算法。
它通过最小化接收信号与已知发射信号之间的均方误差来进行检测。
MMSE算法可以有效地减小干扰信号，并提高系统的误码率性能。
3. 梯度投影算法（Gradient Projection，GP）：GP算法是一种基于优化的检测算法。
它通过将MIMO通信系统中的检测问题转化为约束优化问题来进行检测。
GP算法通过不断迭代优化接收信号估计来最小化损失函数，并在每次迭代中进行梯度投影来满足约束条件。
该算法可以在复杂的MIMO系统中实现近似最优的检测性能。
4. 近似消息传递算法（Approximate Message Passing，AMP）：AMP算法是一种基于概率图模型的检测算法。
它通过树型图和因子图的推断方法来进行检测。
AMP算法在分布估计和误码率性能方面表现出色，尤其适用于大规模MIMO系统。
5. 近似最小误码率（Approximate Minimum Bit Error Rate，AMBER）算法：AMBER算法是一种适用于多用户MIMO系统的近似检测算法。
它通过近似计算最小误码率而不是最小误码率信噪比来进行检测。
AMBER算法可以有效地减小计算复杂度，并且在高信噪比下性能接近于最优检测算法。
总结起来，MIMO通信系统中的检测算法有线性检测算法、MMSE算法、GP算法、AMP算法和AMBER算法等。
这些算法在不同的场景和要求下具有不同的优势和性能。
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。
mimo 效果分类 空间分集 空间复用 波束赋形
mimo 效果分类空间分集空间复用波束赋形标题：深度探讨MIMO技术在无线通信中的应用与发展一、MIMO技术概述MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）技术是指利用多个发射天线和多个接收天线来进行无线通信的技术。
它可以大幅提高无线通信系统的容量和覆盖范围，为用户提供更加稳定和高速的通信体验。
在当今的无线通信领域，MIMO技术已经成为了一种主流的技术，并且在5G时代有望发挥更为重要的作用。
1. MIMO效果分类根据MIMO系统中天线配置和通信方式的不同，MIMO效果可以分为空间分集（Spatial Diversity）、空间复用（Spatial Multiplexing）、波束赋形（Beamforming）等多种分类。
其中，空间分集主要用于提高系统的可靠性和覆盖范围，空间复用可用于提高系统的容量和频谱利用效率，而波束赋形则可以用于精确定位和定向通信。
2. 空间分集技术空间分集技术是一种通过多天线接收来抵抗信号衰减的技术。
它利用接收端的多个天线接收到的信号间的差异，通过信号处理算法来抵消多径效应和时延扩展的影响，从而提高系统的可靠性和抗干扰能力。
空间分集技术在移动通信系统和室内无线通信系统中得到了广泛的应用，有效地提高了系统的覆盖范围和通信质量。
3. 空间复用技术空间复用技术是一种通过多天线传输来提高系统的通信容量和频谱利用效率的技术。
它利用发射端的多个天线同时发送不同的信号流，通过接收端的信号处理算法来将这些信号流分离开来，从而实现了多用户之间的独立传输，大幅提高了系统的频谱利用效率。
在5G时代，空间复用技术将成为提高系统容量的重要手段，为大规模物联网和高清视频传输提供了重要支持。
4. 波束赋形技术波束赋形技术是一种通过调整天线的辐射方向来实现定向通信的技术。
它利用信号处理算法对天线的相位和幅度进行精确控制，从而将信号能量聚集在特定的方向上，实现了对特定用户或特定区域的精确覆盖和通信。
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。
mimo的空间卷积和等效相位中心
在深度学习领域，mimo的空间卷积和等效相位中心是一个非常重要的概念。
本文将从深度和广度的角度对这一主题进行全面评估，帮助您更好地理解和掌握这一概念。
1. mimo的空间卷积mimo（Multiple-Input Multiple-Output）系统是一种多输入多输出的通信系统，其中包含多个发射天线和接收天线。
空间卷积是指在mimo系统中，利用多个天线之间的物理距离差异，通过对接收信号的处理，实现信号的空间分集和空间多样性增益。
这种处理方法可以有效提高系统的传输速率和可靠性，是当前无线通信系统中的关键技术之一。
在mimo系统中，空间卷积的实现可以通过利用天线之间的空间相关性和干扰特性，对接收到的信号进行解卷积处理，从而达到提高信号质量和系统性能的目的。
通过空间卷积技术，mimo系统可以充分利用空间自由度，实现多路径传输、抗干扰和频谱利用效率的提升。
2. 等效相位中心在mimo系统中，等效相位中心是指在接收端对于多个天线接收到的信号进行相位对齐和合成，从而达到最大化接收信号功率的效果。
等效相位中心的计算和调整是mimo系统中的关键问题之一，对于提高系统的数据传输速率和频谱利用效率具有重要意义。
通过对等效相位中心的优化和调整，mimo系统可以实现在多天线传输时最大程度地减小信号的相位差异和丢失，从而提高信号的合并效果和传输质量。
在实际应用中，等效相位中心的准确定位和调整是保证mimo系统高效运行的重要保障。
总结回顾通过对mimo的空间卷积和等效相位中心的深度和广度的评估，我们可以看到，这一概念在多天线通信系统中具有重要的地位和作用。
空间卷积和等效相位中心的合理设计和优化，可以有效提高mimo系统的传输速率、数据吞吐量和信号质量，对于提升无线通信系统的性能和可靠性具有重要意义。
个人观点和理解在我看来，mimo的空间卷积和等效相位中心是当前无线通信领域中的研究热点和难点问题，对于提高系统性能和适应多样化的通信环境具有重要意义。
Hilbert空间中变分不等式的一种新算法
Hilbert空间中变分不等式的一种新算法
方长杰;王盈
【期刊名称】《四川师范大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2015(038)006
【摘要】提出在Hilbert空间中求解变分不等式问题的新的混合超梯度算法,在f 是单调且连续的映射的假设下,证明由新的混合超梯度算法所生成迭代序列强收敛到变分不等式问题的解集与可数无限个非扩张映射的不动点集合的公共元素.
【总页数】6页(P824-829)
【作者】方长杰;王盈
【作者单位】重庆邮电大学理学院,重庆400065;重庆邮电大学理学院,重庆400065
【正文语种】中文
【中图分类】O177.92;O178
【相关文献】
1.MIMO空间复用系统中的一种新的低复杂度球形检测算法 [J], 任光亮;段昕利;郁光辉;杨丽花
2.一种新的子空间更新算法在DOA估计中的应用 [J], 胡茂兵;汤炜;蔡灿辉
3.Banach空间中关于广义变分不等式问题和不动点问题的一种新的迭代算法 [J], 胡绍涛;蔡钢
4.Hilbert空间中均衡问题、不动点问题和变分不等式的新迭代算法 [J], 段丽凌;
刘元星
5.从空间数据库中挖掘频繁邻近类别集的一种新算法 [J], 马荣华;何增友
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1 系统模型及 MQAM 的分层调制
1 1 系统模型 一个带有 M 个发射天线 N 个接收天线 (N 进行建模, 在发射端和接收端的向量是 s (M M ) 的典型 M I M O 系统, 用 N M 的矩阵H = 1) 和 y (N h ij 对信道
1 ). 在窄带或者基于 OFDM 技术的宽带系统中, ( 1)
2 n
MI M O 系统中发射数据与接收数据之间的关系如下: N y = Hs+ n , 1的向量 n 是独立同分布的加性复高斯噪声 , 均值为 0, 协方差矩阵为 I, I 为N N 的单位阵.
在本文论述中假定 M = N. 1 2 MQAM 的分层调制 分层调制是由多个低阶调制组合形成高阶调制的方法 . 对于包含 4 个星座点的高阶 MQAM, 可以由 q 个 QPSK 调制组合形成 . 图 1 给出了 16QAM 和 64QAM 星座图由 QPSK 星座图的组合过程 .
N ovel low co m plexity sphere detection algorithm forM I M O spatialm ultiplex syste ms
REN Guangliang , DUAN X inli , YU Guanghui , YANG L ih ua
( 1. State K ey L ab . of Integrated Serv ice N etwo rks , X idian U niv . , X i an 2. D ept . ofW ireless A dvanced R esea rch , ZTE Co rporation, Shenzhen A bstrac t :
1 1 2 1
710071 , Ch ina ; 518057 , Ch ina)
A new h iera rchical m odulation based sphere de tection a lgor ithm (H BSD ) is presented fo r the
MI M O (m ulti inputm ulti output) spatial m ultiplex syste m w ith high orde r modu lation . In the a lgor ithm, the conste llations o f MQAM ( M Quadra ture Am plitude M odu lation ) are div ided into m any reg ions by the h ierarch ica l da ta in MQAM modu lation. T he cand idate reg ions o f the constella tions are dete r m ined by the ha rd decision da ta o f the layers w ith greatw e ight facto rs in hiera rchicalm odu lation. T he conste llations are selected as the reserved constella tions in the candidate reg ions using the m inm um distance rule . SD ( Sphere de tection) is used to find the opti m um transm itted vectors by searching fo r the reserved conste llations in the cand idate reg ions o f a ll detec tion layers . Si m u la tion resu lts sho w tha t the perfor m ance of the propo sed HBSD a lgor ithm is better than that of theM SD (M u lti SD) algorithm, w ith its comp lex ity be ing about one fifth tha t o f the M SD algorithm. K ey W ords : h iera rchical modu lation; sphe re detection; comp lex ity
空间复用 ( S M )M I MO 系统充分利用了空间资源 , 有效地提高了移动通信系统的频带利用率 . 随着系统 对信息传输速率要求的进一步提高, 在空间复用 M I M O 系统中采用更高阶的调制方式已成为一种新的发展 趋势. 但高阶调制的引入将使接收端 M I MO 检测中一些高性能的非线性 检测算法异常 复杂, 使高 性能的 MI M O 接收机的实现极具挑战. 在高性能非线性 M I M O 检测算法中 , 最佳的检测算法是最大似然 (M L ) 法
[ 2] [ 3] [ 1]
, 其复杂度随发射天线数及
调制阶数呈指数形式增加 . 为了降低其复杂度且同时具有损失较小的性能, 近年来研究了大量的非线性检测 算法, 比较典型的有 QRM MLD 和 SD 两类算法 . 其中 SD 算法由于可在明显地降低检测复杂度的同时而
收稿日期 : 2010 03 24 基金项目 : 国家科技重大专项资助项目 ( 2009ZX 03003 005) ; 国家自然科学基金资助项目 ( 60602063) 作者简介 : 任光亮 ( 1971- ) , 男 , 教授 , 博士 , E m ai: l glren@ m ai. l xid ian . edu . cn.
14
西安电子科技大学学报 ( 自然科学版 )
第 3ห้องสมุดไป่ตู้ 卷
兼有接近 ML 算法的性能 , 在研究中倍受关注 . 但在高阶调制及低 SNR 时, SD 的检测复杂度仍然很高 , 需要 [ 4 9] [ 10 11 ] 进一步降低 . 为了降低 SD 的复杂度, 国内外从减小搜索的结点数 和减小在每个结点上的运算量 两 个角度开展了大量的研究 . 尽管如此 , 但对于采用高阶调制的 M I M O 系统, 其复杂度依然很高. 为了降低高阶 调制引起的 M I M O 检测复杂度增加的问题, 文献 [ 12] 从调制分层的角度出发, 提出了多状态 SD ( M SD ) 算 法 , 有效地降低了低信噪比下 SD 算法的复杂度 , 但由于算法中迫零 ( ZF ) 预检测引入的误差 , 使其在低信噪 比下复杂度仍然很高 , 而在高信噪比下其复杂度高于传统的 SD 算法 , 性能劣于 SD 算法 . 为了克服 M SD 算法存在的问题 , 进一步降低高阶调制 M I M O 系统中 SD 算法的复杂度 , 本文提出一种新 的基于分层调制的 M I M O 检测 SD 算法 ( HBSD). 该方法不需要进行任何预检测 , 利用高阶 QAM 所包含的各 层调制数据 , 确定候选星座点的搜索区域 , 在预定区域中对各个星座点搜索和优选, 保留优选后的星座点 , 再 采用 SD 算法中对保留矢量进行搜索, 确定发送数据矢量 .
q
图 1 分层调制
在图 1( b) 中, 16QAM 星座图可以由两层 QPSK 星座图合成 , 其复数据 s 可以表示为具有不同系数的各 层调制复数据之和: s = 2 s1 + ( 2
1 /2 1 /2
2 ) s2 ,
( 2)
其中, s 是 16QAM 星座对应的复数据; s1、 s2 是 QPSK 星座点对应的复数据 . 在图 1( c)中 , 与 16QAM 类似 , 64QAM 星座点对应的复数据 s 可以表示为 1 /2 1/ 2 1/ 2 s = 2 2 s1 + 2 s2 + ( 2 2 ) s3 , 式中, s1、 s2 和 s3 是 QPSK 星座点对应的复数据. 在式 ( 2) 和式 ( 3)中 , 各层调制具有不同的加权系数 , 系数较大调制层决定高阶调制星座点分布的大区 域 , 系数小的确定星座点分布的区域小, 逐层缩小, 最后一层决定具体的星座点. 同时, 各层调制对应的比特 在判决中出错的概率也不同, 分层调制的特性为进行高性能的解调提供了基础. ( 3)
2011年 4 月 第 38卷 第 2 期
西安电子科技大学学报 (自 然科学版 ) JOURNAL OF X I DI AN UN IVERS ITY
A pr . 2011 V o. l 38 N o . 2
do:i 10 . 3969 / . j issn . 1001 2400 . 2011 . 02 . 003
T
4 MI MO 系统为例 , 给出 H BSD 检测算法的过程 . 对于 4 4 h1, i , h 2, i, h3, i, h4,
T T i
h1, h2, h3, h4 , hi =
( 1 ! i ! 4 ) 是 H 的列向量 , 代
表第 i 根发射天线到各接收天线的信道参数; s =
st1, st 2, st3, st4
M IMO 空间复用系统中的一种新的低复杂度球形检测算法
任 光亮 , 段昕 利 , 郁光 辉 , 杨 丽花
2. 中兴通讯股份有限公司 无线预研部 , 广东 深圳 518057)
1 1 2 1
(1 . 西安电子科技大学 综合业务网理论及关键技术国家重点 实验室 , 陕西 西安
710071 ;
摘要 : 针对采用高阶正交幅度 调制 ( MQAM ) 的多 输入多 输出 ( M I M O ) 复 用系统 , 提 出一种 新的 基于分 层调制的 M I M O 球 形检测算法 . 新算法利用高阶正交幅度调制的分层特 性 , 对高阶正交幅度 调制的星座 点进行区域划分 , 根据权重系数大的调制子层数据确定候选区域 , 在候选区域中采用最小距 离准则进行 星座点优选 , 再采用球形检测算法对各层优选后的星 座点进行 搜索 , 确定发 送数据 矢量 . 计算机 仿真结 果表明 , 与多状态球形检测 (M SD ) 算法相比 , 新算 法的误码率 ( BER ) 性 能有所改 善 , 且 其复杂度 大约仅 是 M SD 的 20% . 关键词 : 分层调制 ; 球形检测 ; 复杂度 中图分类号 : TN919. 72 文献标识码 : A 文章编号 : 1001 2400( 2011) 02 0013 05