【摘要】：多天線系統(tǒng)(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)是近年來數(shù)字通信領(lǐng)域中重大的技術(shù)突破之一。MIMO系統(tǒng)在發(fā)射和接收兩端配置了多根天線,充分利用了信道的空間特性,實現(xiàn)了多個數(shù)據(jù)流在相同頻帶和相同時間的傳輸和接收,不僅提升了通信系統(tǒng)的傳輸質(zhì)量和傳輸速率,而且又不增加額外的帶寬消耗,是新一代無線移動通信系統(tǒng)采用的關(guān)鍵技術(shù)之一。本文首先介紹了無線通信信道和MIMO無線信道的基礎(chǔ)知識,深入分析了多天線無線通信的原理、當前的研究進展,重點對傳統(tǒng)的MIMO系統(tǒng)信號檢測算法進行了研究,其中包括最大似然檢測算法、迫零檢測算法、最小均方誤差檢測算法和干擾消除檢測算法,并且通過仿真分析比較這些傳統(tǒng)信號檢測算法的檢測性能。其次,分析了MIMO系統(tǒng)信號檢測算法中近年來被廣泛研究的球形解碼算法,重點研究了球形解碼算法中兩個傳統(tǒng)的算法,即VB算法和CL算法。在CL算法的基礎(chǔ)之上,本文提出了一種改進的球形解碼算法。改進的球形解碼算法首先對信道矩陣進行重新排列,然后引入半徑迭代的思想,建立新的搜索半徑更新公式,對低信噪比時的半徑進行抑制,從而達到降低算法計算復雜度的目的。仿真實驗表明,改進的球形解碼算法在不引起明顯的性能損失時,達到了降低傳統(tǒng)球形解碼算法復雜度的效果。再次,介紹了適用于發(fā)射天線數(shù)目多于接收天線數(shù)目這種MIMO系統(tǒng)信號檢測的廣義球形解碼算法,并提出了一種新的快速廣義球形解碼算法,即雙層球形解碼算法。由于在雙層球形解碼算法的整個檢測過程中搜索半徑的初始值是非常重要的,而理想半徑的確定本質(zhì)上是個尋優(yōu)過程,所以本文提出了一種基于蟻群算法的雙層球形解碼算法來對其進行改進,采用蟻群算法對內(nèi)外層初始化搜索半徑進行優(yōu)化,進一步減少其算法的計算復雜度。仿真實驗表明,改進的雙層球形解碼算法在確定高質(zhì)量初始半徑的同時,也使算法本身的搜索得到優(yōu)化,在較寬的信噪比范圍內(nèi)有效的降低了雙層球形解碼算法的計算復雜度。
[Abstract]:Multiple-Input Multiple-Output MIMO (MIMO) is one of the most important technological breakthroughs in the field of digital communication in recent years. MIMO systems have configured multiple antennas at both transmitting and receiving ends, which make full use of the spatial characteristics of the channel. The transmission and reception of multiple data streams in the same frequency band and at the same time are realized, which not only improves the transmission quality and transmission rate of the communication system, but also does not increase the additional bandwidth consumption. It is one of the key technologies used in the new generation of wireless mobile communication systems. In this paper, the basic knowledge of wireless communication channel and MIMO wireless channel is introduced, the principle of multi-antenna wireless communication is deeply analyzed, and the current research progress is discussed. The traditional signal detection algorithm of MIMO system is studied in detail. These algorithms include the maximum likelihood detection algorithm, the zero forcing detection algorithm, the minimum mean square error detection algorithm and the interference cancellation detection algorithm. The detection performance of these traditional signal detection algorithms is analyzed and compared by simulation. Secondly, the spherical decoding algorithm which has been widely studied in the signal detection algorithm of MIMO system in recent years is analyzed, and two traditional algorithms in the sphere decoding algorithm, namely VB algorithm and CL algorithm, are studied emphatically. Based on CL algorithm, an improved spherical decoding algorithm is proposed. The improved spherical decoding algorithm firstly rearranges the channel matrix and then introduces the idea of radius iteration to establish a new search radius updating formula to suppress the radius of low signal-to-noise ratio (SNR). In order to reduce the computational complexity of the algorithm. Simulation results show that the improved spherical decoding algorithm can reduce the complexity of the traditional spherical decoding algorithm without causing obvious performance loss. Thirdly, the generalized sphere decoding algorithm which is suitable for the detection of MIMO signals with more transmitting antennas than receiving antennas is introduced, and a new fast generalized sphere decoding algorithm, double layer sphere decoding algorithm, is proposed. Because it is very important to search for the initial value of the radius in the whole detection process of the double-layer spherical decoding algorithm, the determination of the ideal radius is essentially an optimization process. In this paper, a double layer spherical decoding algorithm based on ant colony algorithm is proposed to improve the algorithm. Ant colony algorithm is used to optimize the initial radius of the inner and outer layer to further reduce the computational complexity of the algorithm. The simulation results show that the improved double layer spherical decoding algorithm not only determines the high quality initial radius but also optimizes the search of the algorithm itself and effectively reduces the computational complexity of the double layer sphere decoding algorithm in a wide range of signal-to-noise ratio (SNR).
【學位授予單位】：東北大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TN919.3

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本文編號：2182036