MIMO-GFDM系统中低复杂度动态禁忌搜索检测算法的改进
发布时间：2021-09-06 07:22
针对多输入多输出的广义频分复用（MIMO-GFDM）系统的等效信道矩阵维度极大,传统的MIMO检测算法复杂度高且性能不佳的问题,将大规模MIMO系统中的动态禁忌搜索（RTS）检测算法运用到MIMO-GFDM系统中,并解决了RTS算法初始值的求解复杂度高的问题。首先利用最小均方误差（MMSE）检测算法所用到矩阵的正定对称性将矩阵Cholesky分解,并结合Sherman-Morrison公式迭代计算初始值,降低了初始值求逆的高复杂度;然后以改进的MMSE检测结果作为RTS算法的初始值,从初始值逐步全局搜索最优解;最后通过仿真,对不同算法的迭代次数和误码率（BER）性能进行了研究。理论分析与仿真结果表明:在MIMO-GFDM中,所提改进RTS信号检测算法误码率远低于传统信号检测算法。在4QAM时,RTS算法大约有低于MMSE检测6 dB的信噪比性能增益(误码率在10-3时);在16QAM时,RTS算法大约有低于MMSE检测4 dB的信噪比性能增益(误码率在10-2时)。与传统RTS算法性相比,所提改进算法在不影响误码率性能的同时降低了算法复杂度。
【文章来源】：计算机应用. 2019,39(04)北大核心CSCD
【文章页数】：5 页
【部分图文】：
MIMO-GFDM系统结构Fig．1MIMO-GFDMsystemstructure传输的二进制矢量b经过QAM调制生成N×N的复值
向量空间中存在大量局部极小值点，并且这些局部极值点周期性地出现，它们会在搜索过程中相互跳转，降低了搜索的效率。图3不同初始值的ＲTS算法在不同迭代次数下的性能Fig．3PerformanceofＲTSalgorithmwithdifferentinitialvaluesunderdifferentiterationnumbers图4MIMO-GFDM中五种检测算法在不同调制下的性能Fig．4PerformanceoffivedetectionmethodsinMIMO-GFDMsystemsunderdifferentmodulations5结语本文分析了MIMO-GFDM系统的等效信道矩阵，发现其矩阵维度很高，导致传统的信号检测算法性能不好且复杂度很高，所以考虑将大规模MIMO系统中的ＲTS信号检测算法运用到MIMO-GFDM系统，以降低系统的误码率。本文还利用MMSE检测中的正定对称矩阵，使用Cholesky分解和Sherman-Morrison公式降低ＲTS算法初始值求解的复杂度，且不影响ＲTS算法最终的误码率性能。最后，仿真验证初始值对ＲTS算法搜索迭代次数和最终稳定性能的影响，也比较了传统信号检测算法和本文改进ＲTS算法在MIMO-GFDM系统的性能，验证了改进ＲTS算法在性能和复杂度上的优势。参考文献(Ｒeferences)［1］李宁，周围．面向5G的新型多载波传输技术比较［J］．通信技术，2016，49(5):519－523．(LIN，ZHOUW．Comparisonofnewmulti-carriertransmissiontechnologyfor5G［J］．Communica-tionsTechnology，2016，49(5):519－523．)［2］MATTHEM，GASPAＲI，ZHANGD．etal．Near-MLdetectionforMIMO-GFDM［C］//Proceedingsofthe2015IEEE82ndVehicularTechnologyConference．Piscataway，NJ:IEEE，2015:1－2．［3］MATTHEM，ZHANGD，FETTWEISG．Sphere-decodingaided
【参考文献】：
期刊论文
[1]面向5G的新型多载波传输技术比较[J]. 李宁,周围. 通信技术. 2016(05)
[2]一种基于Cholesky分解的快速矩阵求逆方法设计[J]. 魏婵娟,张春水,刘健. 电子设计工程. 2014(01)
硕士论文
[1]Massive MIMO中基于RTS的检测算法研究[D]. 王天航.安徽大学 2017
[2]大规模MIMO中低复杂度检测算法设计[D]. 邓恺.南京邮电大学 2016
本文编号：3387017
【文章来源】：计算机应用. 2019,39(04)北大核心CSCD
【文章页数】：5 页
【部分图文】：
MIMO-GFDM系统结构Fig．1MIMO-GFDMsystemstructure传输的二进制矢量b经过QAM调制生成N×N的复值
向量空间中存在大量局部极小值点，并且这些局部极值点周期性地出现，它们会在搜索过程中相互跳转，降低了搜索的效率。图3不同初始值的ＲTS算法在不同迭代次数下的性能Fig．3PerformanceofＲTSalgorithmwithdifferentinitialvaluesunderdifferentiterationnumbers图4MIMO-GFDM中五种检测算法在不同调制下的性能Fig．4PerformanceoffivedetectionmethodsinMIMO-GFDMsystemsunderdifferentmodulations5结语本文分析了MIMO-GFDM系统的等效信道矩阵，发现其矩阵维度很高，导致传统的信号检测算法性能不好且复杂度很高，所以考虑将大规模MIMO系统中的ＲTS信号检测算法运用到MIMO-GFDM系统，以降低系统的误码率。本文还利用MMSE检测中的正定对称矩阵，使用Cholesky分解和Sherman-Morrison公式降低ＲTS算法初始值求解的复杂度，且不影响ＲTS算法最终的误码率性能。最后，仿真验证初始值对ＲTS算法搜索迭代次数和最终稳定性能的影响，也比较了传统信号检测算法和本文改进ＲTS算法在MIMO-GFDM系统的性能，验证了改进ＲTS算法在性能和复杂度上的优势。参考文献(Ｒeferences)［1］李宁，周围．面向5G的新型多载波传输技术比较［J］．通信技术，2016，49(5):519－523．(LIN，ZHOUW．Comparisonofnewmulti-carriertransmissiontechnologyfor5G［J］．Communica-tionsTechnology，2016，49(5):519－523．)［2］MATTHEM，GASPAＲI，ZHANGD．etal．Near-MLdetectionforMIMO-GFDM［C］//Proceedingsofthe2015IEEE82ndVehicularTechnologyConference．Piscataway，NJ:IEEE，2015:1－2．［3］MATTHEM，ZHANGD，FETTWEISG．Sphere-decodingaided
【参考文献】：
期刊论文
[1]面向5G的新型多载波传输技术比较[J]. 李宁,周围. 通信技术. 2016(05)
[2]一种基于Cholesky分解的快速矩阵求逆方法设计[J]. 魏婵娟,张春水,刘健. 电子设计工程. 2014(01)
硕士论文
[1]Massive MIMO中基于RTS的检测算法研究[D]. 王天航.安徽大学 2017
[2]大规模MIMO中低复杂度检测算法设计[D]. 邓恺.南京邮电大学 2016
本文编号：3387017
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