發(fā)布時(shí)間：2017-03-31 09:42

  本文關(guān)鍵詞：一種排序QR分解及其算法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：分層空時(shí)碼(BLAST)是由Foschini等人提出的一種基于多發(fā)多收(MIMO)的傳輸方式的空時(shí)碼系統(tǒng)。MIMO技術(shù)隨天線數(shù)量的線性增長(zhǎng)可以逼近其理論信道容量,MIMO收發(fā)兩端要求具有較好的信號(hào)組合和檢測(cè)能力。垂直分層空時(shí)碼(V-BLAST)是多發(fā)多收MIMO系統(tǒng)空時(shí)復(fù)用技術(shù)的典型代表,在信道平穩(wěn)的條件下,該技術(shù)結(jié)構(gòu)的實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度相對(duì)已有的T-BLAST和D-BLAST低很多,而且在不增加帶寬和發(fā)送功率的前提下具有較高的傳輸容量和頻譜利用率的特點(diǎn)。 降低運(yùn)算復(fù)雜度,提升系統(tǒng)性能對(duì)MIMO系統(tǒng)的應(yīng)用具有重要意義。MIMO系統(tǒng)的信號(hào)檢測(cè)算法主要分為線性和非線性兩類。線性檢測(cè)算法計(jì)算復(fù)雜度要優(yōu)于非線性檢測(cè)算法復(fù)雜度,但它降低了系統(tǒng)的性能。QR分解信號(hào)檢測(cè)算法屬于線性檢測(cè)算法,利用接收信號(hào)組合中的串行干擾消除技術(shù),它有效的避免了多次矩陣求偽逆的運(yùn)算,從而減小了運(yùn)算復(fù)雜度；排序的QR分解信號(hào)檢測(cè)算法則在減小運(yùn)算復(fù)雜度的同時(shí)改善了系統(tǒng)的性能。本文首先介紹了V-BLAST的系統(tǒng)多發(fā)多收模型,接下來(lái)介紹了幾種傳統(tǒng)的MIMO信號(hào)檢測(cè)算法,包括兩種排序QR分解檢測(cè)算法：經(jīng)典的改進(jìn)的施密特正交化算法和基于MMSE標(biāo)準(zhǔn)的PSA算法,分析了它們的主要檢測(cè)原理并給出了數(shù)值實(shí)例以驗(yàn)證算法的有效性。 通過(guò)分析已有的基于串行干擾消除原則的排序QR分解檢測(cè)算法,雖然它們能保障信號(hào)輸出端檢測(cè)到的信號(hào)盡可能的大,但在信號(hào)輸出端的信號(hào)檢測(cè)順序與信號(hào)的生成順序不一致,對(duì)此本文提出了一種新的求解V-BLAST模型MIMO系統(tǒng)中信號(hào)檢測(cè)問(wèn)題的排序QR分解算法。我們按照QR分解中上三角矩陣R中主對(duì)角元素從下往上的順序來(lái)計(jì)算信道矩陣的排序QR分解,且每一個(gè)主對(duì)角元素的生成原則為：選擇該對(duì)角元素的所有可能性中最大的一個(gè)。該算法具有堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ),滿足了信號(hào)的檢測(cè)順序要求,保障了每個(gè)信號(hào)符號(hào)輸出時(shí)盡可能大,提高了信號(hào)輸出端檢測(cè)的效果。數(shù)值實(shí)驗(yàn)通過(guò)比較分析各種算法的誤比特率,表明新算法有很好的數(shù)值表現(xiàn)。當(dāng)其他算法失效或者表現(xiàn)性能差的時(shí)候可以使用新算法。
【關(guān)鍵詞】：排序QR分解 V-BLAST MIMO系統(tǒng) 信號(hào)檢測(cè) Givens變換
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN919.3
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-8
• 目錄8-10
• 符號(hào)說(shuō)明10-11
• 第一章 緒論11-16
• 1.1 研究背景及意義11
• 1.2 MIMO多天線系統(tǒng)信號(hào)檢測(cè)技術(shù)的研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.1 MIMO技術(shù)的歷史和研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 目前MIMO系統(tǒng)中已有的主要信號(hào)檢測(cè)算法12-13
• 1.3 論文的主要工作和內(nèi)容安排13-14
• 1.4 本章小結(jié)14-16
• 第二章 MIMO信號(hào)檢測(cè)技術(shù)16-26
• 2.1 V-BLAST簡(jiǎn)介16
• 2.2 V-BLAST系統(tǒng)模型16-17
• 2.3 傳統(tǒng)檢測(cè)算法17-19
• 2.3.1 最大似然(ML)信號(hào)檢測(cè)算法17-18
• 2.3.2 迫零(ZF)算法18
• 2.3.3 最小均方誤差(MMSE)干擾抑制18-19
• 2.4 基于QR分解的檢測(cè)算法19-21
• 2.5 排序QR分解檢測(cè)算法21-24
• 2.5.1 改進(jìn)的Gram-Schmidt正交化排序QR分解21-22
• 2.5.2 基于MMSE標(biāo)準(zhǔn)的post-sorting algorithm(PSA)算法22-24
• 2.6 本章小結(jié)24-26
• 第三章 排序QR分解的理論基礎(chǔ)26-33
• 3.1 Householder變換和Givens變換26-29
• 3.1.1 Householder變換26-27
• 3.1.2 Givens變換27-29
• 3.2 QR分解及經(jīng)典的QR分解算法29-31
• 3.2.1 線性無(wú)關(guān)組的Gram-Schmidt正交化算法29-30
• 3.2.2 列選主元QR分解排序算法30-31
• 3.3 利用Givens變換的Hessenberg QR分解31-32
• 3.4 本章小結(jié)32-33
• 第四章 一種新的排序QR分解算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)33-44
• 4.1 探究排序QR分解信號(hào)檢測(cè)算法對(duì)矩陣R主對(duì)角元素順序的要求33-36
• 4.2 上三角矩陣R主對(duì)角元素大小排列規(guī)律36-37
• 4.3 新的排序QR分解的算法設(shè)計(jì)37-41
• 4.3.1 新的排序QR分解算法的計(jì)算復(fù)雜度分析37-38
• 4.3.2 新的排序QR分解的算法設(shè)計(jì)38-41
• 4.4 MATLAB仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果41-42
• 4.5 本章小結(jié)42-44
• 第五章 總結(jié)與展望44-46
• 5.1 本文總結(jié)44-45
• 5.2 研究展望45-46
• 參考文獻(xiàn)46-48
• 致謝48-49
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄49

【共引文獻(xiàn)】

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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本文編號(hào)：279394