在空間調(diào)制（SM）系統(tǒng)的檢測算法中,球形譯碼（SD）檢測算法的性能最接近最大似然（ML）最優(yōu)檢測,但其初始半徑的選擇是一個(gè)難題,不合適的初始半徑將導(dǎo)致極大的運(yùn)算復(fù)雜度。針對(duì)這個(gè)問題,本研究提出了一種改進(jìn)的球形譯碼檢測算法。該算法將距離排序（DBD）算法與SD算法相結(jié)合,以DBD算法得到的估計(jì)值導(dǎo)出SD算法的初始半徑,同時(shí)引入天線候選集因子T和調(diào)節(jié)變量K以平衡性能和復(fù)雜度。仿真結(jié)果表明,改進(jìn)的SD算法相比于傳統(tǒng)SD算法能降低約30%～60%的運(yùn)算復(fù)雜度。 

【文章來源】：河南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2019,53(01)北大核心

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SM-MIMO系統(tǒng)模型Fig．1SM-MIMOsystemmodel

槍蘭浦?若所求索引符號(hào)累積誤差小于SD算法預(yù)設(shè)半徑C，則此符號(hào)為估計(jì)值。最終結(jié)果(j'，x')可由算法求得的激活天線估計(jì)j和星座估計(jì)點(diǎn)x獲得。SD算法的優(yōu)點(diǎn)在于當(dāng)接收天線數(shù)量較大時(shí)，根據(jù)此方法可減少每條候選路徑上的搜索深度，從而能大大降低空間調(diào)制系統(tǒng)檢測復(fù)雜度。但是，當(dāng)接收天線數(shù)目較小(如Nr=1)時(shí)，此算法相比與ML最優(yōu)檢測并沒有明顯優(yōu)勢。針對(duì)不同信道參數(shù)和MIMO系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型，SD算法初始半徑C的確定仍是影響算法復(fù)雜度和性能的關(guān)鍵。圖2SM-SD算法流程圖Fig．2SM-SDalgorithmflowchart2．2改進(jìn)的球形譯碼算法為了減小球形譯碼算法的復(fù)雜度，本研究引入了DBD(Distance-BasedOrderedDetection)基于距離排序檢測算法［15］。DBD檢測算法原理是從不同的發(fā)射天線索引中得到解調(diào)前后符號(hào)之間的歐式距離，根據(jù)歐式距離對(duì)天線索引進(jìn)行排序，最小歐氏距離對(duì)應(yīng)的天線索引為最優(yōu)解。同時(shí)，引入候選集因子T，來平衡系統(tǒng)性能和計(jì)算復(fù)雜度。因?yàn)榻邮斩松衔粗l(fā)射端的傳輸信息，因此接收端需對(duì)所有發(fā)射天線進(jìn)行檢測，利用每個(gè)發(fā)射天線信道子矩陣對(duì)接收矢量進(jìn)行檢測，即rj=h+jy(j=1，2，…，Nt)(5)式中:(·)+表示偽逆運(yùn)算，hj為信道矩陣，y為接收向量。由式(5)可得到Nt個(gè)恢復(fù)符號(hào)rj，然后分別對(duì)rj進(jìn)行解調(diào)處理，得到與它距離最接近的星座點(diǎn)r^j。r^j=Q［rj］(6)式中:Q［·］為星座解調(diào)函數(shù)。引入距離參數(shù)dj，用來表征解調(diào)前后符號(hào)之間的距離差，其表達(dá)式如(7):dj=‖hj‖rj－r^

86河南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)第53卷改進(jìn)SD算法(K=3)相比于傳統(tǒng)SD檢測，在損失部分誤碼率性能情況下，運(yùn)算時(shí)間減少了60%，相比于ML檢測算法運(yùn)算時(shí)間減少了80%。因此，利用變量K靈活設(shè)計(jì)下界β，有效約束了算法的迭代次數(shù)，改善了算法的復(fù)雜度。在實(shí)際應(yīng)用中，可根據(jù)SM-MIMO系統(tǒng)的不同環(huán)境，通過合理調(diào)節(jié)K值以取得算法性能與復(fù)雜度的平衡。圖3不同算法性能比較Fig．3Performancecomparisonofdifferentalgorithms圖4不同算法運(yùn)算時(shí)間的比較Fig．4Comparisonofoperationtimeofdifferentalgorithms圖5不同K值下算法性能比較Fig．5AlgorithmperformancecomparisonunderdifferentKvalues圖6不同K值運(yùn)算時(shí)間的比較Fig．6ComparisonofsimulationtimebetweendifferentKvalue4結(jié)論傳統(tǒng)SD算法初始半徑的選擇直接影響了SD算法的搜索深度，進(jìn)而影響了其計(jì)算復(fù)雜度。本研究在傳統(tǒng)SD算法基礎(chǔ)上引進(jìn)了DBD檢測算法，通過調(diào)節(jié)發(fā)射天線候選集因子T及半徑下界調(diào)節(jié)因子K，可有效約束搜索深度，大大降低運(yùn)算復(fù)雜度。仿真結(jié)果表明，通過靈活調(diào)整T和K的取值，相比傳統(tǒng)SD算法，系統(tǒng)解調(diào)運(yùn)算時(shí)間可降低30%～60%。本研究應(yīng)用的算法，能平衡空間調(diào)制系統(tǒng)解調(diào)的復(fù)雜度和誤比特性能，適應(yīng)于不同的解調(diào)環(huán)境。參考文獻(xiàn):［1］MESLEHＲY，HAASH，SINANOVICS，etal．Spatialmodulation［J］．IEEETransactionsonVehicularTech-nology，2008，57(4):2228－2241．［2］YOUNISA，SINANOVIS，DIＲENZOM．Generalizedspheredecodingforspatialmodulation［J］．IEEETra

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]空間調(diào)制系統(tǒng)下改進(jìn)的匹配濾波檢測算法[J]. 李小文,薛堯,張丁全.  光通信研究. 2017(01)
[3]低復(fù)雜度空間調(diào)制MPSK信號(hào)的最優(yōu)檢測[J]. 門宏志,金明錄.  通信學(xué)報(bào). 2015(08)

博士論文
[1]空間調(diào)制無線傳輸關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 楊平.電子科技大學(xué) 2013



本文編號(hào)：3033688