發(fā)布時(shí)間：2018-01-16 21:31

  本文關(guān)鍵詞：MIMO無線通信系統(tǒng)中的信號(hào)檢測技術(shù)研究　出處：《華東理工大學(xué)》2014年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 多輸入多輸出(MIMO) 迫零檢測(ZF) 球形譯碼(SD) 概率裁剪球形譯碼(SPSD)

【摘要】：隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展,人類對(duì)通信系統(tǒng)在高速率和大容量等方面的要求也在不斷變高,傳統(tǒng)的無線通信系統(tǒng)己不能滿足這些要求。作為4G關(guān)鍵技術(shù)的多輸入多輸出(MIMO)技術(shù)能夠在不增加額外帶寬的情況下有效地提高通信系統(tǒng)的信道容量和無線信號(hào)的傳輸速率。但由于MIMO系統(tǒng)在收發(fā)端均采用多天線,使系統(tǒng)變得復(fù)雜,尤其是增大了接收機(jī)信號(hào)檢測的難度。因此接收端檢測技術(shù)的誤碼率(BER)性能和算法復(fù)雜度將直接影響MIMO通信系統(tǒng)的質(zhì)量。 本文的研究重點(diǎn)是MIMO系統(tǒng)的信號(hào)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。其次介紹了各種空時(shí)碼模型和編碼方案,分析了最大似然(ML)檢測、迫零(ZF)檢測、最小均方誤差(MMSE)檢測和排序串行干擾相消(OSIC)檢測四種算法的譯碼性能和算法復(fù)雜度。針對(duì)最大似然檢測算法復(fù)雜度高和另三種算法譯碼性能差的缺點(diǎn),本文引入球形譯碼(SD)算法并分析了幾種基本的SD算法,然后重點(diǎn)研究了基于概率裁剪的球形譯碼(SPSD)算法并提出了兩種改進(jìn)型SPSD算法,第一種優(yōu)化算法主要將兩種裁剪規(guī)則函數(shù)相結(jié)合,第二種優(yōu)化算法主要利用信道矩陣預(yù)處理,通過這些方法可以進(jìn)一步減少SPSD算法的復(fù)雜度。最后的仿真結(jié)果表明,在MIMO系統(tǒng)中,兩種改進(jìn)型的SPSD算法都能夠逼近ML檢測算法的性能,并有效減少算法復(fù)雜度,很好地達(dá)到檢測算法性能和復(fù)雜度之間的折中。
[Abstract]:With the development of information technology, the requirements of communication system in high speed and large capacity are becoming higher and higher. The traditional wireless communication system can no longer meet these requirements. As a key technology of 4G, multi-input and multi-output MIMOs can not meet these requirements. The technique can effectively improve the channel capacity and wireless signal transmission rate without increasing the additional bandwidth. However, the MIMO system uses multiple antennas at the transceiver. It makes the system more complex, especially increases the difficulty of receiver signal detection, so the performance and algorithm complexity of receiver detection technology will directly affect the quality of MIMO communication system. This paper focuses on the signal detection algorithm of MIMO system. Firstly, this paper introduces the basic principle of MIMO system. The channel capacity of MIMO system is analyzed. Secondly, various space-time code models and coding schemes are introduced, and the maximum likelihood (MLL) detection and zero-forcing MIMO detection are analyzed. Minimum mean Square error (MMSE) Detection and sequencing Serial interference cancellation (OSIC). To detect the decoding performance and complexity of the four algorithms, aiming at the shortcomings of the high complexity of the maximum likelihood detection algorithm and the poor decoding performance of the other three algorithms. In this paper, the spherical decoding algorithm is introduced and several basic SD algorithms are analyzed. Then, the probabilistic clipping based sphere decoding algorithm is studied and two improved SPSD algorithms are proposed. The first optimization algorithm mainly combines two kinds of clipping rule functions. The second optimization algorithm mainly uses channel matrix preprocessing. Through these methods, the complexity of SPSD algorithm can be further reduced. Finally, the simulation results show that in MIMO system, two improved SPSD algorithms can approach the performance of ML detection algorithm. And reduce the complexity of the algorithm effectively, and achieve a good compromise between the performance and complexity of the detection algorithm.
【學(xué)位授予單位】：華東理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TN919.3

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1434917