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基于QR分解的低復雜度的可靠性約束算法

大?。?/span>1.31 MB 人氣: 2018-01-29 需要積分:1

  多輸人多輸出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系統(tǒng)可以達到的巨大信道容量和較高的頻譜利用率,近年來引起了人們廣泛的關注。研究MIMO系統(tǒng)的關鍵技術(shù)之一就是設計出計算復雜度低并且檢測性能好的信號檢測算法。在MIMO系統(tǒng)中,最佳檢測方案是極大似然檢測( Maximum Likelihood Detector,MLD)方案。但是,隨著天線數(shù)量的增加,最大似然檢測的計算復雜度呈指數(shù)形式增長,在天線數(shù)量較多時是不可行的。因此,MIMO系統(tǒng)的次最優(yōu)低復雜度檢測方案成為近年來該領域研究的熱點問題。

  為在較低復雜度的情況下提升誤碼率的檢測性能,提出一種基于QR分解的低復雜度的可靠性約束算法。采用陰影面積約束方法判斷軟估計的可靠性,同時引入星座點作為候選點,從多個候選點中選出最優(yōu)候選點進行反饋。仿真結(jié)果表明,與常規(guī)的QR分解算法相比,該算法只需增加較小的算法復雜度即可明顯改善系統(tǒng)存在的干擾,并且在判決回饋中減少錯誤傳播。同時,可以通過約束閾值的大小和候選點數(shù)量控制運算復雜度并改善算法的誤碼率檢測性能。

基于QR分解的低復雜度的可靠性約束算法

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