本文關(guān)鍵詞：MIMO系統(tǒng)的信號檢測算法研究

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【摘要】：近年來,用戶對數(shù)據(jù)傳輸速率和系統(tǒng)容量的需求不斷提高,帶來了無線通信系統(tǒng)一個新的挑戰(zhàn)。MIMO(multiple-input multiple-output)技術(shù)可以實現(xiàn)在不增加發(fā)射功率和帶寬的前提下成倍提高系統(tǒng)容量和頻譜利用率,因而MIMO技術(shù)正逐漸成為最具前途的通信技術(shù)之一。在無線MIMO通信系統(tǒng)中,接收端的信號檢測問題是決定其能否應用于實際系統(tǒng)一個非常關(guān)鍵的因素。因此,如何實現(xiàn)具有較高的檢測性能和較低復雜度的信號檢測就成為MIMO技術(shù)發(fā)展的一個重要問題。本文主要研究了MIMO系統(tǒng)的信號檢測算法。本文首先簡單介紹了MIMO系統(tǒng)的基本原理,分析了MIMO系統(tǒng)的信道容量。其次分析最大似然(ML)檢測、迫零(ZF)檢測、最小均方誤差(MMSE)檢測和排序串行干擾消除(OSIC)等幾種算法的譯碼性能和算法復雜度。然后重點研究了球形譯碼(SD)算法并提出了一種新的半徑搜索算法,該算法通過半徑縮減的方法來減少噪聲對搜索半徑的影響。仿真結(jié)果表明,在性能幾乎不變的情況下,計算復雜度大大降低了。本文最后研究了固定復雜度球形譯碼算法(FSD)和格縮減輔助(LR-aided)技術(shù),提出了一種基于LR-aided的FSD低復雜度改進算法。隨著天線數(shù)量和調(diào)制階數(shù)的增加,與之前提出的LR-aided K-best算法相比,本文算法在性能方便更接近于ML算法,而計算復雜度與LR-aided相比卻有所增加,但增加不大,并且一直遠小于FSD算法。仿真結(jié)果表明:改進算法能保持較好的性能,同時具有較低的復雜度。
【關(guān)鍵詞】：MIMO系統(tǒng) 信號檢測 球檢測算法 固定復雜度球檢測 LR-aided技術(shù)
【學位授予單位】：南京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN911.23
【目錄】：

• 摘要4-5
• abstract5-8
• 第一章 緒論8-14
• 1.1 無線通信的發(fā)展狀況8-9
• 1.2 MIMO技術(shù)的研究背景與意義9-10
• 1.3 MIMO信號檢測技術(shù)10-11
• 1.3.1 研究背景10-11
• 1.3.2 研究現(xiàn)狀11
• 1.4 本文研究內(nèi)容和組織結(jié)構(gòu)11-14
• 第二章 MIMO系統(tǒng)的基本理論14-36
• 2.1 無線信道的傳播特點14-20
• 2.1.1 大尺度衰落15-16
• 2.1.2 小尺度衰落16-19
• 2.1.3 常用的統(tǒng)計模型19-20
• 2.2 無線MIMO系統(tǒng)模型20-23
• 2.3 MIMO信道容量分析23-30
• 2.3.1 發(fā)射端已知CSI時的信道容量23-26
• 2.3.2 發(fā)射端未知CSI時的信道容量26-28
• 2.3.3 確定信道下幾種常見信道容量28-30
• 2.4 空時編碼技術(shù)30-35
• 2.4.1 空時分組碼30-32
• 2.4.2 空時格碼32-33
• 2.4.3 分層空時碼33-35
• 2.5 本章小結(jié)35-36
• 第三章 MIMO系統(tǒng)的信號檢測算法36-48
• 3.1 最大似然檢測算法36-37
• 3.2 線性檢測算法37-40
• 3.2.1 迫零檢測算法38-39
• 3.2.2 最小均方誤差檢測算法39-40
• 3.3 非線性檢測算法40-44
• 3.3.1 串行干擾消除檢測算法40-42
• 3.3.2 排序串行干擾消除檢測算法42-43
• 3.3.3 QR分解檢測算法43-44
• 3.4 仿真分析44-47
• 3.5 本章小結(jié)47-48
• 第四章 基于球形檢測的改進算法研究48-58
• 4.1 球形檢測基本算法48-50
• 4.2 初始半徑的選擇方案50-51
• 4.3 復雜度分析51-52
• 4.4 改進的低復雜度SD算法52-57
• 4.4.1 改進算法52-53
• 4.4.2 仿真分析53-57
• 4.5 本章小結(jié)57-58
• 第五章 基于格縮減輔助技術(shù)的FSD改進算法研究58-70
• 5.1 問題提出58-59
• 5.2 固定復雜度球形譯碼算法59-61
• 5.3 格縮減輔助檢測技術(shù)61-62
• 5.4 基于格點減少的FSD改進算法研究62-69
• 5.4.1 改進算法62-66
• 5.4.2 復雜度分析66-67
• 5.4.3 仿真分析67-69
• 5.5 本章小結(jié)69-70
• 第六章 總結(jié)與展望70-73
• 6.1 論文總結(jié)70-71
• 6.2 展望71-73
• 參考文獻73-76
• 附錄 攻讀碩士學位期間撰寫的論文76-77
• 致謝77

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本文編號：1052633