基于狼群算法的球形译码算法研究

发布时间：2018-05-17 15:36

  本文选题：信号空间分集 + 球形译码　； 参考：《微电子学与计算机》2017年01期

【摘要】：在信号空间分集(SSD)系统中,使用球形译码算法可以有效降低接收机检测复杂度.但传统的球形译码算法在低信噪比情况下计算复杂度较高,为降低球形译码算法计算复杂度,分析了初始搜索半径设置对球形译码过程的影响,并利用狼群算法的寻优能力来获得最佳的初始搜索半径,在保证译码性能的前提下有效地降低了计算复杂度.仿真结果表明,基于狼群算法的球形译码算法可以获得与传统SD算法相同的性能,同时在低信噪比情况下有效降低了球形译码算法的计算复杂度.
[Abstract]:In the signal space diversity (SSD) system, the detection complexity of the receiver can be reduced effectively by using the spherical decoding algorithm. In order to reduce the computational complexity of spherical decoding algorithm, the influence of initial search radius setting on the process of spherical decoding is analyzed in order to reduce the computational complexity of the traditional spherical decoding algorithm with low signal-to-noise ratio (SNR). The optimal initial search radius is obtained by using the optimization ability of the wolf swarm algorithm, and the computational complexity is reduced effectively on the premise of ensuring the decoding performance. The simulation results show that the globular decoding algorithm based on wolf swarm algorithm can achieve the same performance as the traditional SD algorithm and reduce the computational complexity of the sphere decoding algorithm effectively under the condition of low signal-to-noise ratio (SNR).
【作者单位】： 空军工程大学装备管理与安全工程学院;空军工程大学装备发展与运用研究中心;
【分类号】：TN914

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本文编号：1901900