本文關(guān)鍵詞：MIMO系統(tǒng)的信號(hào)檢測(cè)算法研究

  更多相關(guān)文章： MIMO系統(tǒng) 信號(hào)檢測(cè) 球檢測(cè)算法 固定復(fù)雜度球檢測(cè) LR-aided技術(shù)

【摘要】：近年來(lái),用戶對(duì)數(shù)據(jù)傳輸速率和系統(tǒng)容量的需求不斷提高,帶來(lái)了無(wú)線通信系統(tǒng)一個(gè)新的挑戰(zhàn)。MIMO(multiple-input multiple-output)技術(shù)可以實(shí)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(wú)線MIMO通信系統(tǒng)中,接收端的信號(hào)檢測(cè)問(wèn)題是決定其能否應(yīng)用于實(shí)際系統(tǒng)一個(gè)非常關(guān)鍵的因素。因此,如何實(shí)現(xiàn)具有較高的檢測(cè)性能和較低復(fù)雜度的信號(hào)檢測(cè)就成為MIMO技術(shù)發(fā)展的一個(gè)重要問(wèn)題。本文主要研究了MIMO系統(tǒng)的信號(hào)檢測(cè)算法。本文首先簡(jiǎn)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(cè)、迫零(ZF)檢測(cè)、最小均方誤差(MMSE)檢測(cè)和排序串行干擾消除(OSIC)等幾種算法的譯碼性能和算法復(fù)雜度。然后重點(diǎn)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(guò)半徑縮減的方法來(lái)減少噪聲對(duì)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(jì)算復(fù)雜度大大降低了。本文最后研究了固定復(fù)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(fù)雜度改進(jìn)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(jì)算復(fù)雜度與LR-aided相比卻有所增加,但增加不大,并且一直遠(yuǎn)小于FSD算法。仿真結(jié)果表明:改進(jìn)算法能保持較好的性能,同時(shí)具有較低的復(fù)雜度。
【關(guān)鍵詞】：MIMO系統(tǒng) 信號(hào)檢測(cè) 球檢測(cè)算法 固定復(fù)雜度球檢測(cè) LR-aided技術(shù)
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN911.23
【目錄】：

• 摘要4-5
• abstract5-8
• 第一章 緒論8-14
• 1.1 無(wú)線通信的發(fā)展?fàn)顩r8-9
• 1.2 MIMO技術(shù)的研究背景與意義9-10
• 1.3 MIMO信號(hào)檢測(cè)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?jī)?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(wú)線信道的傳播特點(diǎn)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(jì)模型19-20
• 2.2 無(wú)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(shí)的信道容量23-26
• 2.3.2 發(fā)射端未知CSI時(shí)的信道容量26-28
• 2.3.3 確定信道下幾種常見(jiàn)信道容量28-30
• 2.4 空時(shí)編碼技術(shù)30-35
• 2.4.1 空時(shí)分組碼30-32
• 2.4.2 空時(shí)格碼32-33
• 2.4.3 分層空時(shí)碼33-35
• 2.5 本章小結(jié)35-36
• 第三章 MIMO系統(tǒng)的信號(hào)檢測(cè)算法36-48
• 3.1 最大似然檢測(cè)算法36-37
• 3.2 線性檢測(cè)算法37-40
• 3.2.1 迫零檢測(cè)算法38-39
• 3.2.2 最小均方誤差檢測(cè)算法39-40
• 3.3 非線性檢測(cè)算法40-44
• 3.3.1 串行干擾消除檢測(cè)算法40-42
• 3.3.2 排序串行干擾消除檢測(cè)算法42-43
• 3.3.3 QR分解檢測(cè)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(cè)的改進(jìn)算法研究48-58
• 4.1 球形檢測(cè)基本算法48-50
• 4.2 初始半徑的選擇方案50-51
• 4.3 復(fù)雜度分析51-52
• 4.4 改進(jìn)的低復(fù)雜度SD算法52-57
• 4.4.1 改進(jìn)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(jìn)算法研究58-70
• 5.1 問(wèn)題提出58-59
• 5.2 固定復(fù)雜度球形譯碼算法59-61
• 5.3 格縮減輔助檢測(cè)技術(shù)61-62
• 5.4 基于格點(diǎn)減少的FSD改進(jìn)算法研究62-69
• 5.4.1 改進(jìn)算法62-66
• 5.4.2 復(fù)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(xiàn)73-76
• 附錄 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫(xiě)的論文76-77
• 致謝77

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