一种用于MIMO检测中的QR快速分解算法
MIMO—OFDM系统基于QR分解的信号检测算法
ＭＩ ＭＯ— Ｄ 系统基 于 ＱＲ分解 的信 号检测算法 ＯＦ Ｍ
贺 中堂 － 张 力军 陈 自力 姬 国庆
（ 南京邮 电大 学信 息工程 系 ， 南京 ２ ０ ０ ） １ ０ ３
（ 州 空军 学院基础 部 ， 州 ２ １Байду номын сангаас０ ） 徐 徐 ２ ０ ０
ｌｗ ｗ ｘａ ｄ ｔｅｅ ａ ｏｉ ｍ ｏ ＭＩ － Ｆ ｙｔｍ ．ｈ ｅｆｒ ａ ｃ ｆｔｅｅ ｍ ｔｏ ｓｂｓｄ ｏ Ｒ ｄ ｃｍ ｏｉｏ ａ ｅ ｅｐｎ ｈ ｓ ｇｒｈ ｓｔ ｌ ｔ ＭＯ Ｏ ＤＭ ｓｓ ｓ ｅ ｐ ｒ ｍ ｎ ｅｏ ｓ ｅｈｄ ａｅ ｎ Ｑ ｅｏ ｐ ｓｉ ｅ Ｔ ｏ ｈ ｔｎ
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Ｋｅｗｏｄ ：Ｍ ＭＯ Ｏ Ｄ Ｚ — Ｌ Ｓ ，Ｑ Ｄ， ｒｍ Ｓｈ ｉｔａｇｒｈ ｙ ｒ ｓ Ｉ — Ｆ Ｍ，Ｆ Ｂ Ａ Ｔ Ｓ Ｒ Ｇ ａ — ｃｍ ｄ ｌｏｉ ｍ ｔ
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基于QR分解的MIMO—OFDM信号检测算法
２ 系统模 型
考虑 ｎ 个发送 天线 ， ｎ个接收天线 的 Ｍ ＭＯ Ｏ Ｄ 系统． Ｉ －Ｆ Ｍ 输人 为多个分支 的 比特 流 ， 每个分支 都经过信 道编码 、 交幅度 调 正 制（ Ａ 、 Ｑ Ｍ） 交织 、 插入导频信号 、 Ｆ 变换 、 Ｉ ｒ Ｆ 加循环前 缀等 过程 ， 完成 Ｏ Ｄ Ｆ Ｍ调 制 ， 再分别经天线发送 到无线信 道 中； 接收端进 在 行 与发 射端 相反 的信 号处理 过程． ： 如 去除循环前缀 、 Ｆ 变换 、 Ｆｒ 解码等等 ． 主要传输框 图如 图 １ 示． 文主要讨论 信号 检测 其 所 本 方案对 系统性能 的影 响 ， 而信 号的检测是在频 域完成 的 ， 以可 以将时域信道转 化为等效频域信道 （ 所 如虚线框 ） 其中 的 ｗ是时 ． 域加性 高斯 白噪声 ， 是经过 Ｆ ｒ变换的噪声频域表示 ． Ｘ Ｆ 以下是基于频域描述 的．
ｉ Ｅ ＝ＧＭＥ ＳＸ＝（ Ｈ“＋５Ｉ Ｎ） ２Ｎ Ｔ 一Ｈ“ Ｘ
ｒ
（） ４
Ｈ １
为 和 Ｆ 则 持 致 格 ，们 义 ＋Ｒ×ｒ扩 信 矩 望 ＩＪ（ ×的 展 收 量 了 ｚ准 保 一 的 式我 定 （ Ｎ）Ｎ的 展 道 阵 和Ⅳ ％） 扩 接 向 ｒ
Ｓ —
（） １ （） ２
Ｚ ＝ＧｚＸ＝Ｈ Ｓ Ｈ Ｈ ｎ Ｆ Ｆ Ｘ＝ ＋（ Ｈ）
将此输 出映射到星座 图， 就完成 了基于迫零 准则 的检测． 已有文献 给出了基于 ｚ Ｆ准则 Ｑ Ｒ算法 和 Ｓ Ｒ算法 的 Ｒ算 法 和 Ｓ Ｒ算 法 Ｑ
１ 引 言
随着第 三代 （ Ｇ） ３ 移动通 信系统在世界范 围内逐渐走 向商 用 ， 很多 国家 已经将研发 重点转入对第 四代 （ Ｇ） ４ 移动通 信技术 的 探讨 和研究 ， 中 ＭＩ — Ｆ Ｍ 系统被认为是重要 的候选技术 ． Ｆ Ｍ 和 Ｍ Ｍ 其 ＭＯ Ｏ Ｄ ＯＤ Ｉ Ｏ技 术的结合 ， 有利于在无线衰落信道下进行 高数
利用QR分解法提高多用户MIMO中继容量
【 键 词 】ＭＩ Ｏ； 关 Ｍ 中继 信道 容 量 ； Ｒ分 解 ；Ｖ 分解 Ｑ ＳＤ 【 中图 分 类号 】Ｔ ９ ５Ｔ ３ ９ １ Ｎ ２ ；Ｐ ０ ． ４ 【 献标 识 码 】Ａ 文
Ｃａ ａ ｉ ｃｅ ｓ ｇｏ ｌ－ ｓｒＭ Ｉ Ｏ ｌｙＮ ｔ ｏ ｋｂ ｓ ｇＱＲ Ｄｅｏ ｏｉｏ ｐ ｃｔ Ｉ ｒａｉ ｆ ｙｎ ｎ Ｍｕｔ ｕｅ Ｍ Ｒｅ ｅｗ ｒ ｙＵ ｉ ｃ ｍｐ ｓ ｉｎ ｉ ａ ｎ ｔ
（ Ｆ） ａ ｄ Ｚ ｎ
Ａ ｐｉ ｏｗ ｒ （ Ｆ ｙｔ ｓｄ ａ ｐｅｅｔ ｈ ｅ ｌｏ ｔｍ ｕｅ Ｒ ｄ ｃｍｐｓｉｎ ｉ ｒｌ ｏｅ ｏｍ ｕｅ ｔ ｒｓｎ，ｔｅｎｗ ａｇｒｈ ｓｓＱ ｅｏ ｏｉｏ ｎ ｅ ｙ ｎｄ ｓｔ ｎｌ ｅ ｔ ａｋ ａｄ ｆ ｅ ｉ ｔ ａ ｙ ｈ
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一种用于MIMO检测中的QR快速分解算法
ｍ ｄ ｌｓ ｆ ｔｅｐｏ ｏｅ ｓ Ｑ ｅｏ ｐ ｓｉ ｇｒｈ ａ ｒｖ ｅｅｔ ｎｐｒ ｒ ａ ｃ ｅａｓ ｆｔ ｏｔ ｌ ｅｅｔ ｎｏｄｒ ｏｕｕ ｈ ｒｐｓｄｆ ｔ Ｒ ｄｃｍ ｏｉｏ ａ ｏ ｔｍ ｃｎｉ ｏｅｄｔｃｏ ｅｆ ｍ ｎ ｅｂｃｕｅｏ ｉ ｐｉ ｔｃｏ ｒｅ． ｏ Ｒ， ａ ｔｎｌ ｉ ｍｐ ｉ ｏ ｓ ｍａ ｄ ｉ
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和 ６ ６时 ，在误码率 １ 处 可节约信噪 比分别 为 ：１Ｂ和 ２ Ｂ；与现有 的基 于信 干噪比排 序的 Ｑ ｘ ０ ｄ ｄ Ｒ分解 算法相 比 ，本算法与
其 性 能 一 致 的基 础 上 可 节 约 ２ ％ 的 复 乘 法 次 数 和 ３ ％ 的 复 加 法 次 数 。 ５ ３
关键词 ：非线性检测 ； Ｒ；最优检测顺序 Ｑ
Ｋ ｙｗｏｄ ： ｎｎｌ ｅ ｅ ｃ ｏ ； Ｒ；ｏｔ ａ ｄｔ ｔ ｎｏｄｒ ｅ ｒｓ ｏ—ｎ ａ ｄｔ ｔ ｎ Ｑ ｉｒ ｅｉ ｐｉ ｌ ｅ ｃｉ ｒｅ ｍ ｅ ｏ
１ 引 言
ＭＭ Ｉ Ｏ技 术 ， 由于其可 以成倍 地提高 系统 容量 ， 因 而成为未来通信系统 中的关键技术 之一 。对 于基 于复 用传输 的 Ｍ Ｍ Ｉ Ｏ方案 ， 主要研 究点 之一 就是 如何 在 其
收稿 Ｈ期 ：２ １ ０ １年 ５月 ２ ５１ ３；修 回 日期 ：２ １ ７月 ２ ０ １年 ２日 基金项 目：国家重大科技 专项 资助项 目（０ ９ Ｘ ３ ０ ．０ ．２ ：面向重点 行业应用 的宽带无 线多媒 体接人 系统 开发与示 范 ２ ０ Ｚ ００ ５ ０ ３ ０ ）
QR分解的数值效果报告
QR分解的数值效果报告QR分解是一种用于数值线性代数的重要算法，广泛应用于科学计算、工程设计和统计分析等领域。
本文将对QR分解的数值效果进行详细评估。
QR分解，即将一个矩阵分解为一个正交矩阵和一个上三角矩阵的乘积。
通过QR分解，可以简化矩阵的运算，提高计算的效率。
下面将从数值稳定性和计算效率两个方面进行分析。
首先，QR分解对于数值稳定性具有较好的效果。
数值稳定性是指当输入数据中存在微小扰动时，算法的输出结果的稳定性。
对于QR分解而言，数值稳定性主要体现在一些特殊矩阵情况下的表现。
QR分解对于非奇异矩阵有着很好的数值稳定性。
非奇异矩阵是指行列式不为零的矩阵，也就是不存在线性相关性的矩阵。
在QR分解过程中，正交矩阵的逆矩阵存在且有界，上三角矩阵的主对角线元素不为零。
因此，当矩阵为非奇异矩阵时，QR分解的数值稳定性较好。
对于奇异矩阵或接近奇异矩阵的情况，QR分解的数值稳定性可能较差。
由于奇异矩阵存在行间或列间的线性相关性，计算过程可能会引入较大的误差。
此时，可以通过使用一些改进的QR分解算法，如可置信区间QR分解（CIQR），来提高数值稳定性。
其次，QR分解的计算效率也是需要考虑的因素。
矩阵分解是一个相对耗时的操作，因此需要在保证数值稳定性的前提下尽可能提高计算速度。
QR分解的计算效率受到矩阵的维度、尺寸和稀疏性的影响。
对于维度较小的矩阵，QR分解的计算速度通常较快。
但随着矩阵维度的增加，计算时间会呈指数增长。
此时可以通过使用分块QR分解算法（BQR）来提高计算效率。
此外，矩阵的尺寸和稀疏性也会影响QR分解的计算速度。
对于大规模稠密矩阵，QR分解计算时间较长。
而对于大规模稀疏矩阵，QR分解计算时间较短。
这是由于QR分解中需要进行的计算量与矩阵中的非零元素的数量成正比。
总体而言，QR分解在数值稳定性和计算效率方面具有较好的表现。
然而，在实际应用中，需要根据具体问题的需求和条件来选择合适的QR 分解算法，并结合其他数值方法来综合评估其数值效果。
MIMO-OFDM系统中一种改进的QRM-MLD检测算法
MIMO-OFDM系统中一种改进的QRM-MLD检测算法∗刘伟;杜江【摘要】The complexity of QRM-MLD method is fixed in MIMO-OFDM systems. Based on the traditional QRM-MLD tree-search algorithm, an improved method is proposed. The proposed method can further decrease the number of reserved vector among M candidate vectors according to the distance between symbols on the constellation and the location difference in received symbols in the case of different channel conditions. The simulation results indicate that the improved algorithm can reduce the average complexity of detection process by reducing the number of visited nodes with little BER performance loss.%在MIMO-OFDM无线通信系统中，常规的QRM-MLD检测算法的复杂度是固定的。
为了降低算法的复杂度，基于传统的QRM-MLD的树搜索思想，提出了一种改进的算法，该算法能根据星座点之间的相对距离以及在不同信道条件下接收符号在星座图中的位置差别，在保留的M个候选值中进一步减少候选点数。
仿真结果表明，该算法能保证在误码率性能损失很小的情况下大大减少检测过程的访问节点数，降低了算法的平均复杂度。
MIMO_OFDM系统中基于QR分解的检测算法研究_覃博
山西电子技术2012年第5期通信技术收稿日期:2012－05－31作者简介:覃博(1986-)，女，山西晋中人，硕士研究生，主要研究方向为MIMO －OFDM 系统中信号检测算法。
林云(1968-)，男，四川南充人，副教授，博士，主要从事无线通信技术、MIMO 技术、微波电路设计、扩频通信及WIMAX 射频和中频技术方面的研究。
文章编号：1674-4578（2012）05-0053-02MIMO －OFDM 系统中基于QR 分解的检测算法研究覃博，林云(重庆邮电大学个人通信技术实验室，重庆400065)摘要：重点介绍了MIMO －OFDM 系统中基于QR 分解的几种信号检测算法，分析了各种算法的优缺点;指出信号检测顺序是降低误差传播的关键。
基于改进的Gram －Schmidt 正交排序QR 检测算法用迭代运算代替矩阵求逆运算，有效地改进了传统算法的缺点，降低了计算量，使系统在复杂度和性能之间取得了良好的折中，并在最后对该算法与MMSE 准则联合的算法进行了介绍。
关键词：MIMO －OFDM ;QR 分解;Gram －Schmidt 排序算法;SQRD 算法中图分类号：TN929．4文献标识码：A 众多研究成果及实践表明，多输入多输出（MIMO ）系统能在不增加带宽的情况下，提高系统的容量和频率的利用率，但无法有效对抗频率选择性衰落［1］。
而正交频分复用（OFDM ）技术通过将频率选择性衰落信道在频域内转换为平坦信道，成功解决了这一难题；同时，又加入了保护间隔，具有极强的抗多径干扰能力［2］。
两者结合的产物———MIMO －OFDM 系统在提高数据传输效率和可靠性方面具有巨大的发展潜力，能够满足无线通信发展的需要。
但由于收发天线数目较多，造成了信号检测复杂度的加大。
因此，如何设计更有效的检测算法，使其在复杂度和系统性能之间取得良好折中，并能更好地运用到实际中，是目前MIMO －OFDM 系统检测算法研究的一个热点。
矩阵QR分解在MIMO-OFDM系统信号检测中的应用
矩阵QR分解在MIMO-OFDM系统信号检测中的应用1.引言自工信部向三大运营商发放4G牌照以来，中国正式迈向4G时代，随着近一年的商用，4G的应用逐渐普及。
第四代移动通信系统的推广实现了数据在有限频谱资源上的高稳定和高速率传输，满足了人们从语音到多媒体等多种综合业务的需求。
移动通信系统中存在着两种严峻的挑战，多径衰落和频谱利用率。
MIMO 技术充分开发空间资源，利用多个天线实现多发多收，在不需要增加频谱资源和天线发送功率的情况下，可以成倍地提高信道容量。
OFDM（正交频分复用）技术是多载波窄带传输的一种，其子载波之间相互正交，可以高效地利用频谱资源。
二者的有效结合可以克服多径效应和频率选择性衰落带来的不良影响，实现信号传输的高度可靠性，还可以增加系统容量，提高频谱利用率，是第四代移动通信的热点技术。
2.MIMO-OFDM系统模型MIMO—OFDM系统有多个发送天线，多个接收天线，在发送端和接收端分别设置多重天线，可以提供空间分集效应，克服电波衰落的不良影响。
这是因为安排恰当的多副天线提供多个空间信道，不会全部同时受到衰落。
输入的比特流经串并变换分为多个分支，每个分支都进行OFDM处理，即经过编码、交织、正交幅度调制(QAM)映射、插入导频信号、IFFT 变换、加循环前缀等过程，再经天线发送到无线信道中；接收端进行与发射端相反的信号处理过程，例如：去除循环前缀、FFT变换、解码等等，同时进行信道估计、定时、同步、MIMO 检测等技术，来完全恢复原来的比特流。
为简化数学推导，假定系统的保护间隔长度(GI)大于信道最大多径时延。
对于一个N T 个发射天线、N R个接收天线的MIMO-OFDM系统，发射端数据流被分成N T个子数据流，每个子流通过星座点映射后送给发射天线。
图1. MIMO系统模型接收端的一根天线会收到每根发送天线送出的信号，将所有接收天线收到的符号作为一个)T来表示，则有如下关系成立：矢量Y=(y1、y2、⋯、y NRY=HX+Z （1）)T是发射信号矢量，Ｈ是N R×N T维的矩阵，其元素ℎij是发射其中X=(x1、x2、⋯、x NT)T是天线i（i=1,2,⋯,N T）到接收天线j（j=1,2,⋯,N R）的信道增益，Z=(z1、z2、⋯、z NR各分量独立且都服从N(0,σ2)分布的复高斯白噪声,且E （ZZ H ）=σ2I 。
一种改进的排序QR分解MIMO检测算法
一种改进的排序QR分解MIMO检测算法
王赟;汪晋宽;解志斌
【期刊名称】《信息与控制》
【年(卷),期】2008(37)2
【摘要】提出了改进的排序QR分解MIMO检测算法,并对其性能进行了分析.该算法针对系统采用排序QR分解检测算法时误码率较高的不足,对信道矩阵按列进行正交变换,避免了求信道矩阵的上三角矩阵,并且仅对信道矩阵按列2—范数模值由小到大进行1次排序.在检测过程中,采用了并行处理的思想,将部分判决信号进行反馈,同时消除接收信号中的干扰,使系统检测性能得到了明显改善.在多散射物的无线通信环境下进行了仿真实验,结果表明,与传统的SQRD算法相比,所提算法在计算复杂度略微下降的情况下,检测性能得到提升.
【总页数】5页(P150-154)
【关键词】列正交变换;排序QR分解;垂直贝尔实验室分层空时码
【作者】王赟;汪晋宽;解志斌
【作者单位】东北大学信息科学与工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.23
【相关文献】
1.基于QR分解的MIMO-OFDM检测算法的改进 [J], 陈磊;张敏;赵瑞弟;王可霞
2.一种改进的QR分解检测算法 [J], 夏禹;叶方;刘丹丹
3.一种用于MIMO检测中的QR快速分解算法 [J], 张晓然;周小平;赵慧;王文博
4.排序QR分解MIMO检测器在FPGA中的实现 [J], 马计;王海红;王欣
5.一种改进的排序QR分解V-BLAST检测算法 [J], 谢伟;何培宇
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QR分解卡尔曼盲自适应多用户检测算法
QR分解卡尔曼盲自适应多用户检测算法张志富;裴军【摘要】码分多址（Code-Division Multiple-Access，CDMA）系统中，采用盲多用户检测算法抑制多址干扰（Multiple Access Interference，MAI）和“远-近”效应（Near-Far effect）的影响，是CDMA技术研究热点之一。
为避免基于卡尔曼（Kalman）滤波的多用户检测算法中，协方差矩阵失去非负定性而面临的数值稳定性问题，提出利用QR分解方法重新构造系统模型协方差阵，建立一种收敛速度更快、数值鲁棒性更好的卡尔曼盲自适应多用户检测算法。
仿真结果表明，该算法具有较好的抗多址干扰和抗“远-近”效应能力。
%Blind multi-user detection methods in Code-Division Multiple-Access(CDMA)system are used to eliminate the Multiple Access Interference(MAI)and the Near-Far effect. For microprocessor or DSP has a limit word length, blind multi-user detection based on Kalman filter must face the problem of numeric stability. A new method based on QR factor is used in the blind multi-user detection based on Kalman filter. Simulation results show that this method is efficient in MAI and Near-Far effect elimination.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2015(000)015【总页数】4页(P202-205)【关键词】码分多址;多址干扰;盲多用户检测;QR分解卡尔曼滤波【作者】张志富;裴军【作者单位】中国科学院国家天文台，北京 100012;中国科学院国家天文台，北京 100012【正文语种】中文【中图分类】TN911.231 引言CDMA 通信系统中，不同用户信息相互叠加，占用同一信道传输，利用不同的扩频码（Spreading Code）和码片（CHIP）构建正交的特征波形（Signature Waveform）加以区分。
MIMO-OFDM系统中基于QR分解的新型迭代检测算法
MIMO-OFDM系统中基于QR分解的新型迭代检测算法龚兵;邓飞其
【期刊名称】《电子技术应用》
【年(卷),期】2009(035)012
【摘要】结合QR分解的迭代检测算法与连续干扰消除思想提出了一种新型的QR 迭代检测算法.该算法充分利用最后检测层分集增益最高、性能最优的特点,在每一次QR分解之后,仅保留最后检测层的判决,在接收信号中消除已判决信号的干扰,并将信道矩阵中已判决信号的列删除,降低信道矩阵列的维数后,进行下一次QR分解,直到所有层的信号都检测出来.分析表明,新型QR迭代检测算法复杂度大约为连续干扰消除算法的1/8,约为传统迭代检测算法的1/2.仿真试验表明,对称系统中新型QR迭代检测算法性能与传统迭代检测算法基本保持一致,都要优于连续干扰消除算法.
【总页数】4页(P109-112)
【作者】龚兵;邓飞其
【作者单位】华南理工大学,自动化科学与工程学院,广东,广州,510640;华南理工大学,自动化科学与工程学院,广东,广州,510640
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.23
【相关文献】
1.基于软干扰消除的MIMO-OFDM系统迭代检测算法 [J], 侯永民;戎蒙恬
2.异步MIMO-OFDM中基于预处理矩阵的迭代检测算法 [J], 莫韬甫;邵士海;刘田;唐友喜
3.基于QR分解的MIMO-OFDM检测算法的改进 [J], 陈磊;张敏;赵瑞弟;王可霞
4.MIMO-OFDM系统基于QR分解的信号检测算法 [J], 贺中堂;张力军;陈自力;姬国庆
5.MIMO-OFDM系统中迭代检测算法的研究 [J], 程莉;许楠;邹连英;郑宽磊
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用于 MIMO-OFDM 系统 QR 分解的分布式脉动阵列处理算法
用于 MIMO-OFDM 系统 QR 分解的分布式脉动阵列处理算法朱勇旭;吴斌;周玉梅;蔡菁菁;夏凯锋【期刊名称】《电子与信息学报》【年(卷),期】2012(34)8【摘要】针对多载波系统中信道矩阵QR(正交三角矩阵)分解的延时问题,该文提出适用于MIMO-OFDM系统QR分解的分布式脉动阵列处理(Distributed Systolic Array Processing, DSAP)算法。
该算法包含两种处理机制,一是交织预处理,对不同子载波信道矩阵行矢量进行分组交织处理,按照延时递增规律将每列信道矩阵元素读出并输入到脉动阵列；二是分布式脉动阵列计算,通过脉动阵列边界单元和内部单元中流水线CORDIC计算和子载波同步处理实现信道矩阵QR分解分布式处理,实现不同子载波QR分解分布于脉动阵列边界单元和内部单元中CORDIC不同级。
与串行脉动阵列处理(Serial Systolic Array Processing, SSAP)算法比, DSAP算法充分利用时钟周期,分解延时约为SSAP算法的8%,有效减少数据处理延时,而复杂度几乎没有增加%10.3724/SP.J.1146.2011.00768【总页数】6页(P1969-1974)【作者】朱勇旭;吴斌;周玉梅;蔡菁菁;夏凯锋【作者单位】中国科学院微电子研究所北京100029;中国科学院微电子研究所北京100029;中国科学院微电子研究所北京100029;中国科学院微电子研究所北京100029;中国科学院微电子研究所北京100029【正文语种】中文【中图分类】TN92【相关文献】1.MIMO-OFDM系统中基于QR分解的新型迭代检测算法 [J], 龚兵;邓飞其2.基于QR分解的MIMO-OFDM系统信道估计降噪方法 [J], 刘晓杰;李春祎3.基于QR分解的MIMO-OFDM检测算法的改进 [J], 陈磊;张敏;赵瑞弟;王可霞4.MIMO-OFDM系统基于QR分解的信号检测算法 [J], 贺中堂;张力军;陈自力;姬国庆5.一种适用于分布式MIMO-OFDM系统的时间同步算法 [J], 施冠超;邓单;朱近康因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
一种新的平行干扰消除QR分解检测算法
一种新的平行干扰消除QR分解检测算法
李永杰;傅洪亮;杨铁军
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2010(046)018
【摘要】提出了一种VBLAST-OFDM系统中的平行干扰消除QR分解检测算法,称为P-ICQR算法.该算法首先对最先检测层信号做出假设,分成多个平行分支,在每个分支上依次干扰消除已检测信号的影响,运用QR分解判决余下层信号而只保留分集增益最高的最后检测层判决信号,最后用部分最大似然法对平行分支选取最优解作为最终检测结果,有效提高了系统的检测性能.仿真结果表明,提出的P-ICQR算法比传统的平行算法、循环迭代QR分解算法、QR算法、迫零算法的误码性能都要好.
【总页数】3页(P135-137)
【作者】李永杰;傅洪亮;杨铁军
【作者单位】河南工业大学,信息科学与工程学院,郑州,450001;河南工业大学,信息科学与工程学院,郑州,450001;河南工业大学,信息科学与工程学院,郑州,450001【正文语种】中文
【中图分类】TN911.23
【相关文献】
1.一种改进的QR分解检测算法 [J], 夏禹;叶方;刘丹丹
2.一种基于QR分解的ST-FSK最大似然检测算法 [J], 付铁连;钱祖平;于全
3.一种排序分组组间用户干扰消除检测算法 [J], 王艳丽;张同琦;金蓉
4.一种新的排序最小均方误差串行干扰消除检测算法 [J], 樊迅;罗汉文;张海滨;黄建国;张文军
5.一种改进的排序QR分解MIMO检测算法 [J], 王赟;汪晋宽;解志斌
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于 Ｒ对角元素 的模 值排序的 Ｑ Ｒ分解算 法相 比，本算法可保 证检 测顺序 最优从 而性 能最优 。仿 真结果 表 明天线配 置为 ４ ４ ｘ
Ｍｉｉｒ ｆ ｄ ｃｔ ｎ Ｂ ｉｎ ｎ ｅｓ ｙｏ Ｐ ｓ ｎ ｅｅｏ ｍ ｎ ａｉ ｓ ｅ ｉｇ Ｃ ｉａ ｎ ｔ ｏ ｕａ ｏ ， ｅ ｉｇＵ ｉ ｒｉ ｆ ｏｔ ａｄＴ ｌｃｍ ｕ ｉ ｔ ｎ ，Ｂ ｉｎ ， ｈｎ ） ｓｙ Ｅ ｉ ｊ ｖ ｔ ｓ ｃ ｏ ｊ
Ａ ｓｒｃ ： ＡｆｓＱ ｅｏ ｐｓ ｉ ｇｒｈ ｉ ｐｉ ｌ ｄｔ ｔ ｎｏｄｒ ｓ ｒｐｓｄｉ ｔｉ ｐｐｒｏ ｏ ｍ ｎｕｅ ＭＯ ｎｎ ｂｔ ｔ ａ ｔ Ｒ ｄｃｍ ｏｉｏ ａ ｏｉ ｍｗｔ ｏｔ ｅｅ ｉ ｒｅ ｉ ｐｏ ｅ ｓ ａｅ ｒ ｍ ｏ ｓｄＭＩ ｏ— ａ ｔ ｎｌ ｔ ｈ ｍａ ｃｏ ｏ ｎ ｈ ｆ ｃ ｌ ｅｒｄｔ ｔ ｎ ｎ ｌ ｉｇｓｒ ｄ Ｑ ｅｏ ｏｓｉｎ （ Ｑ Ｄ） ｐ ｅ ｅｏ ｉｇ（ Ｄ） —ｅｔＱ ｅｏ ｏｉｏ ｎ ｌｏ ｔｍ ｉ ａ ｅ ｃｉ ，ｉｃ ｄｎ ｏ ｅ Ｒ ｄｃｍｐ ｉｏ Ｓ Ｒ ，ｓｈｒ ｄ ｃｄｎ Ｓ ，Ｋ ｂｓ Ｒ ｄ ｃｍｐｓｉｎａｄ Ｍ ａｇｒｈ ｎ ｅ ｏ ｕ ｔ ｔ ｅ ／ ｔ ｉ （Ｒ Ｑ Ｍ）ａ ｄＳ ｎ ｓ ｇｔｉａｇｒｈ ｔ ｃｉ ｒ ｏｓ Ｒ ｄｃｍ ｏｉｏ ｆｈ ｈ ｎｅ ｍａ ｘｆｓｙ ｄ ｔ ｍ ｎｓ ｈ ｅｔ ｒｅ ｎ Ｏｏ ．Ｕ ｉ ｓ ｌ ｉ ｍ，ｈ ｒ ｅ ｅ ｅ ｅｏ ｐ ｓｉ ｏ ｅ ａｎｌ ｔ ｒ ｌ， ｅ ｒ ｉｅ ｅｂｓ ｏｄｒ ｆ ｎ ｈ ｏｔ ｅｅ ｖ ｄ Ｑ ｔｎ ｔ ｃ ｒ ｉｔ ｉ ｅ ｔ ｏ
ｅ ｏｓＱ ｅｏ ｐｓｉｎｏ ｅｒａｒｎｅ ｅｔ ａｒ ｆ ｒａｓｃｎ ｉｅ ｗ ｉｈｉ ｔ Ｒ ｄｃｍ ｏｉｏ ｅｕｔ ｗｔ ｔｅｏ ｔ ａ ｒ ｅ Ｒ ｄｃｍ ｏｉｏ ｆｈ ｒａｇｍ ｎ ｔｘｏ ｆ ｅｏｄｔ ， ｈ ｓ ｈ Ｑ ｅｏ ｐ ｓｉ ｒｓｌ ｉ ｈ ｐｉ ｌ ｄ ｔ ｔ ｅ ｍ ｉ Ｒ ｏ ｍ ｃ ｅ ｔｎ ｓ ｈ ｍ
和 ６ ６时 ，在误码率 １ 处 可节约信噪 比分别 为 ：１Ｂ和 ２ Ｂ；与现有 的基 于信 干噪比排 序的 Ｑ ｘ ０ ｄ ｄ Ｒ分解 算法相 比 ，本算法与
其 性 能 一 致 的基 础 上 可 节 约 ２ ％ 的 复 乘 法 次 数 和 ３ ％ 的 复 加 法 次 数 。 ５ ３
关键词 ：非线性检测 ； Ｒ；最优检测顺序 Ｑ
ＺＨＡＮＧ ａ －ａ ＺＨＯＵ ａ ・ ｉｇ Ｚ Ｘｉｏ－ ｎ ｒ Ｘｉｏ－ ｎ ＨＡＯ ｉ Ｗ ＡＮＧ ｅ ・ ｐ Ｈｕ Ｗ ｎ－ ｂｏ
（ ｒｌｓ ｉｎ ｌＰ ｏ ｅｓｎ ｎ ｔ ｒ ａ Ｗｉ ｅ ｓＳｇ ａ ｒｃｓｉｇａ ｄＮｅｗｏｋＬ ｂ，Ｋｅ ａ ｏａｏｙ ｏ ｉｅｓ ｌ ｒｌｓ ｏ ｅ ｙＬ ｂ ｒｔｒ ｆＵｎｖ ｒａ ｅｅ ｓＣ ｍｍｕ ｉａｉｎ Ｗｉ ｎｃ ｔ ｏ
码 （ｐ ｅｅＤ ｃｄｎ ， Ｄ） —ｅｔ Ｑ Ｍ（ Ｒ Ｄ ｃｍｐｓｉｎａｄＭ ａ ｏ ｔｍ） ，提 出 了一 种 具 有 最 优 检 测 顺 序 的 Ｑ Ｓ ｈｒ ｅｏ ｉ Ｓ 、Ｋ Ｂ ｓ或 Ｒ Ｑ ｅｏ ｏｉｏ ｎ ｌ ｒｈ 等 ｇ ｔ ｇｉ Ｒ快 速 分
解方法 ，作为检测前 的预处 理操作。该算法首先对信道矩 阵进行 第一 次 Ｑ Ｒ分 解 ，根据 所得 上三角 矩阵 Ｒ可确 定最优 的检
第２ ７卷 第 ８期 ２１ ０ １年 ８月
信 号 处 理
ＳＩ ＧＮＡＬ ＰＲ０ＣＥＳＳ ＮＧ Ｉ
Ｖ０ １ ０１
一
种 用 于 ＭＩ ＭＯ 检 测 中 的 ＱＲ 快 速 分 解 算 法
张 晓 然 周 小 平 赵 慧 王 文 博
ｄ ｔ ｃｉｎ ｆｏ ｔ ｅｕ ｐ ｒｔ ａ ｇ ｌｒｍａｒｘ ｅｅ ｔ ｒ ｍ ｐ ｅ ｒ ｎ ｕ ａ ｔ ：Ｒ，ａ ｄ ａｒ ｎ ｅ ｅ ｃ ｌｍｎ ｆ ａ ｃ ｒ ｉ ｇ ｔ ｅ ｏ ｔ ｌ ｅｅ ｔ ｎ ｏ ｄ ｒ ｈ ｎ， ｈ ｅ ｅｖ ｏ ｈ ｉ ｉ ｎ ｒａ ｇ ｓｔ ｏ ｕ ｓｏ ｃ ｏ ｄ ｎ ｔ ｐ ｉ ｔｃｉ ｒ ｅ ；ｔ ｅ ｔ ｅ ｒ ｃ ｉ— ｈ Ｒ ｏｈ ｍａ ｄ ｏ
（ 线信 号处 理 与 网络 实 验 室 ，泛 网无 线 通 信 教 育部 重 点 实 验 室 ，北 京 邮 电大 学 ， 京 ） 无 北
摘
要 ：针对多输入 多输 出系统中常用的非线性检测算 法 ，如排 序 Ｑ Ｒ分解 （ ｏｔ Ｒ Ｄ ｃｍｐｓｉ ，Ｓ Ｒ 、球 型译 Ｓｒ ｄＱ ｅｏ ｏｉｏ ｅ ｔ ｎ Ｑ Ｄ）
ｄｔ ｔ ｎｏｄ ｒ ｏ ｐｒｄｗｔ ｔ ｘ ｔ ｇＱ ｅｏ ｐ ｓｉｎａ ０ｉ ｍ， ｅ ｉ ｓ ｅ ｃ ｏ ｒｅ ｃｏｄｎ ｅｄａｏａ ｅ ｍ ｎ ’ ｅ ｃｉ ｒｅ．Ｃ ｍ ａｅ ｉ ｅｅｉ ｉ Ｒｄｃｍ ｏｉｏ １ ｒ ｅ ｏ ｈｈ ｓｎ ｔ ｇ 出 ｇｔｎ ｉ ｔ ｔ ｎｏｄｒ ｃｒｉｇ ｏｔ ｉ ｎｌ ｌ ｅ ｔ ｔ ｇ ｔｄ ｅ ｉ ａ ｔ ｈ ｇ ｅ ｓ
中 图分 类 号 ：Ｔ ９ １２ Ｎ １ ．２ 文 献 标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１０ — ５０ ２ １ ）８ １４ — ６ ０ ３ ０ ３ （０ １ ０ — １７ ０
Ａ ａ ｔＱＲ ｄ ｃ ｍｐ ｓｔ ｎ ａｇ ｒｈ ｆ Ｉ ｆ ｓ ｅ ｏ ｏ ｉｏ ｌｏ ｉ ｍ ｏｒＭ ｉ ｔ ＭＯ ｅｅ ｔ ｎ ｄ ｔｃｉ ｏ