MIMO系统的信号检测算法研究

发布时间：2017-10-18 03:17

  本文关键词：MIMO系统的信号检测算法研究

  更多相关文章： MIMO系统 信号检测 球检测算法 固定复杂度球检测 LR-aided技术

【摘要】：近年来,用户对数据传输速率和系统容量的需求不断提高,带来了无线通信系统一个新的挑战。MIMO(multiple-input multiple-output)技术可以实现在不增加发射功率和带宽的前提下成倍提高系统容量和频谱利用率,因而MIMO技术正逐渐成为最具前途的通信技术之一。在无线MIMO通信系统中,接收端的信号检测问题是决定其能否应用于实际系统一个非常关键的因素。因此,如何实现具有较高的检测性能和较低复杂度的信号检测就成为MIMO技术发展的一个重要问题。本文主要研究了MIMO系统的信号检测算法。本文首先简单介绍了MIMO系统的基本原理,分析了MIMO系统的信道容量。其次分析最大似然(ML)检测、迫零(ZF)检测、最小均方误差(MMSE)检测和排序串行干扰消除(OSIC)等几种算法的译码性能和算法复杂度。然后重点研究了球形译码(SD)算法并提出了一种新的半径搜索算法,该算法通过半径缩减的方法来减少噪声对搜索半径的影响。仿真结果表明,在性能几乎不变的情况下,计算复杂度大大降低了。本文最后研究了固定复杂度球形译码算法(FSD)和格缩减辅助(LR-aided)技术,提出了一种基于LR-aided的FSD低复杂度改进算法。随着天线数量和调制阶数的增加,与之前提出的LR-aided K-best算法相比,本文算法在性能方便更接近于ML算法,而计算复杂度与LR-aided相比却有所增加,但增加不大,并且一直远小于FSD算法。仿真结果表明:改进算法能保持较好的性能,同时具有较低的复杂度。
【关键词】：MIMO系统 信号检测 球检测算法 固定复杂度球检测 LR-aided技术
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN911.23
【目录】：

• 摘要4-5
• abstract5-8
• 第一章 绪论8-14
• 1.1 无线通信的发展状况8-9
• 1.2 MIMO技术的研究背景与意义9-10
• 1.3 MIMO信号检测技术10-11
• 1.3.1 研究背景10-11
• 1.3.2 研究现状11
• 1.4 本文研究内容和组织结构11-14
• 第二章 MIMO系统的基本理论14-36
• 2.1 无线信道的传播特点14-20
• 2.1.1 大尺度衰落15-16
• 2.1.2 小尺度衰落16-19
• 2.1.3 常用的统计模型19-20
• 2.2 无线MIMO系统模型20-23
• 2.3 MIMO信道容量分析23-30
• 2.3.1 发射端已知CSI时的信道容量23-26
• 2.3.2 发射端未知CSI时的信道容量26-28
• 2.3.3 确定信道下几种常见信道容量28-30
• 2.4 空时编码技术30-35
• 2.4.1 空时分组码30-32
• 2.4.2 空时格码32-33
• 2.4.3 分层空时码33-35
• 2.5 本章小结35-36
• 第三章 MIMO系统的信号检测算法36-48
• 3.1 最大似然检测算法36-37
• 3.2 线性检测算法37-40
• 3.2.1 迫零检测算法38-39
• 3.2.2 最小均方误差检测算法39-40
• 3.3 非线性检测算法40-44
• 3.3.1 串行干扰消除检测算法40-42
• 3.3.2 排序串行干扰消除检测算法42-43
• 3.3.3 QR分解检测算法43-44
• 3.4 仿真分析44-47
• 3.5 本章小结47-48
• 第四章 基于球形检测的改进算法研究48-58
• 4.1 球形检测基本算法48-50
• 4.2 初始半径的选择方案50-51
• 4.3 复杂度分析51-52
• 4.4 改进的低复杂度SD算法52-57
• 4.4.1 改进算法52-53
• 4.4.2 仿真分析53-57
• 4.5 本章小结57-58
• 第五章 基于格缩减辅助技术的FSD改进算法研究58-70
• 5.1 问题提出58-59
• 5.2 固定复杂度球形译码算法59-61
• 5.3 格缩减辅助检测技术61-62
• 5.4 基于格点减少的FSD改进算法研究62-69
• 5.4.1 改进算法62-66
• 5.4.2 复杂度分析66-67
• 5.4.3 仿真分析67-69
• 5.5 本章小结69-70
• 第六章 总结与展望70-73
• 6.1 论文总结70-71
• 6.2 展望71-73
• 参考文献73-76
• 附录 攻读硕士学位期间撰写的论文76-77
• 致谢77

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本文编号：1052633