【摘要】：多輸入多輸出(Multiple-Input-Multiple-Output,MIMO)技術以頻譜利用率高的特點成為近年來無線通信領域的研究熱點。為了滿足更高通信帶寬的需求,增大天線數量在所難免,然而天線數量的增加對MIMO系統信號檢測算法的性能和復雜度提出了更高的要求。低密度奇偶校驗碼(Low Density Parity Check Codes,LDPC)作為一種優(yōu)越的抗隨機錯誤的能力信道編碼,可以有效的提高系統可靠性。因此結合MIMO技術與LDPC碼的聯合系統具有重要的研究價值�；谝蜃訄D的消息傳遞算法是近年來解決通信問題的一種新方法,可以將MIMO信號檢測問題抽象為概率推理問題,這個圖模型中的相鄰節(jié)點之間會存在概率上的依賴關系,所以可以使用消息傳遞的方法完成圖中節(jié)點的概率推理以及更新過程。本文以MIMO-LDPC系統作為研究對象,主要研究了基于因子圖的MIMO信號與LDPC聯合檢測算法。首先回顧了MIMO技術的相關背景,介紹了傳統MIMO信號檢測算法的原理,通過仿真分析了各自的性能。然后介紹了因子圖建模與置信度傳播算法(Belief Propagation,BP)的原理,并針對MIMO信號檢測與LDPC譯碼都可以采用BP算法的特點,將信號檢測器與譯碼器因子圖中的變量節(jié)點進行了合并,提出了基于因子圖的MIMO-LDPC聯合迭代檢測算法,算法在擁有較低復雜度的同時取得了優(yōu)于獨立檢測譯碼系統的性能。然后針對BP算法在高階調制的MIMO系統中性能較差的問題,提出了非二進制BP(Non-Binary Belief Propagation,NB-BP)算法,在變量節(jié)點處通過符號概率與比特概率之間的轉換,實現了高階調制系統中基于因子圖的MIMO-LDPC聯合迭代檢測算法,并對算法進行了仿真分析,仿真表明在多天線系統下可以以比MMSE-PIC低兩個數量級的運算復雜度獲得1dB的性能增益。
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第二章 MIMO 系統傳統檢測算法 k k ka hx(2-23）干擾消除：通過從 m y 中減去式（2-27）得到信號向量 m 1 y 來實現干 1 m m mk k kx y y a y h(2-24）更新信道矩陣H和階段索引值m ，，將 m H 中的第 列置 0 從而得到 mH 11 2 1 1mm m k H h h h h h (2-2 m m 1回到第一步直到m k為止。 2-2 是對四個數據流的干擾消除檢測流程示意圖[25]。
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TN92

【參考文獻】

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1 尤肖虎;潘志文;高西奇;曹淑敏;鄔賀銓;;5G移動通信發(fā)展趨勢與若干關鍵技術[J];中國科學:信息科學;2014年05期

本文編號：2648093