【摘要】：在多輸入多輸出(multiple-input multiple-output,MIMO)系統(tǒng)信號檢測中,基于虛實分解的寬度優(yōu)先檢測算法(QR decomposition associated with the M-algorithm to MLD,QRD-M)通過QR分解和對每層星座點的篩選,實現(xiàn)了較低復(fù)雜度的檢測,具有很好的應(yīng)用前景。但該算法隨收發(fā)天線數(shù)和調(diào)制階數(shù)的增加而難以實現(xiàn)性能與復(fù)雜度的折衷。針對此缺點,提出了一種基于信噪比排序的信號檢測改進(jìn)方法。該方法在傳統(tǒng)QRD-M算法的基礎(chǔ)上,通過對不同接收天線進(jìn)行信噪比(signal-noise ratio,SNR)排序,從信噪比最大的天線開始檢測,避免了誤差傳播現(xiàn)象,從而加速樹搜索過程,再結(jié)合動態(tài)門限樹搜索,不斷縮小搜索半徑,直至找到最小累計度量值所在分支。仿真結(jié)果表明,與傳統(tǒng)QRD-MLD算法相比,基于性噪比排序的動態(tài)門限信號檢測算法能以較低的復(fù)雜度獲得接近于最大似然檢測的性能。
[Abstract]:In the signal detection of multi-input multiple-output (multiple-input multiple-output,MIMO) system, the width-first detection algorithm based on virtual-real decomposition (QR decomposition associated with the M-algorithm to MLD,QRD-M) passes the QR decomposition and the selection of each layer of star points. The low complexity detection is realized, and it has a good application prospect. However, it is difficult to achieve the tradeoff between performance and complexity with the increase of the number of receiving and transmitting antennas and the modulation order. In order to solve this problem, an improved signal detection method based on signal-to-noise ratio (SNR) ordering is proposed. Based on the traditional QRD-M algorithm, this method can detect the antenna with the largest signal-to-noise ratio (SNR) by sorting the signal-to-noise ratio (signal-noise ratio,SNR) of different receiving antennas, thus avoiding the error propagation phenomenon and speeding up the tree search process. Combined with the dynamic threshold tree search, the search radius is reduced continuously, until the branch of the minimum cumulative metric is found. The simulation results show that compared with the traditional QRD-MLD algorithm, the dynamic threshold signal detection algorithm based on the ranking of the sexual-to-noise ratio can obtain the performance close to the maximum likelihood detection with lower complexity.
【作者單位】： 重慶郵電大學(xué)通信核心芯片協(xié)議及系統(tǒng)應(yīng)用創(chuàng)新團(tuán)隊;
【基金】：國家03重大專項(2015ZX03001010-003)~~
【分類號】：TN911.23;TN919.3

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2468929