低复杂度的似然搜索树检测算法

发布时间：2021-01-03 17:50

　　大规模多输入多输出（MIMO）系统中,随着天线数目的增加,传统的信号检测算法的检测性能大幅度下降,复杂度呈指数增长。为了解决天线过多带来的复杂度问题,文章基于邻近搜索思想提出一种似然判定准则,作为搜索树分支策略。首先,构造二次规划模型,将其作为搜索树根节点,然后,寻找目标函数值最小的节点作为分支节点,最后将判定准则运用于分支节点降低分支复杂度。在调制阶数为4的正交幅度调制,误比特率达到10^-4时,文章提出的似然搜索树检测算法与传统搜索树算法相比,性能增益提升了约1.5 dB,复杂度降低了69.84%。仿真结果表明,在大规模MIMO场景下,文章提出的算法表现出了良好的性能及较低的复杂度。 

【文章来源】：光通信研究. 2020年03期 北大核心

【文章页数】：4 页

【文章目录】：
0 引 言
1 系统模型
2 似然搜索树算法
    2.1 传统分支界定搜索树算法
    2.2 基于变量节点的误差似然准则
    2.3 节点选择策略
    2.4 复杂度分析
3 仿真分析
4 结束语


【参考文献】：
期刊论文
[1]Approximate Iteration Detection and Precoding in Massive MIMO[J]. Chuan Tang,Yerong Tao,Yancang Chen,Cang Liu,Luechao Yuan,Zuocheng Xing.  中国通信. 2018(05)



本文编号：2955234