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MIMO系统中信号检测算法的研究

作　者: 王海红
导　师: 魏急波
学　校: 国防科学技术大学
专　业: 信息与通信工程
关键词: 多输入多输出 垂直-贝尔实验室分层空时 信号检测 分组最大似然检测 列表检测
分类号: TN919.3
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要


本文主要对多输入多输出(MIMO:Multiple Input Multiple Output)技术的复用方案之一——垂直贝尔实验室分层空时(V-BLAST:Vertical-Bell Labs LAyered Space-Time)系统中的信号检测技术进行研究,目标是提高信号检测性能和降低计算复杂度,主要研究内容如下:1.在介绍V-BLAST系统模型及其信道模型基础上,对目前几类经典的MIMO信号检测算法进行了深入研究,并对MIMO检测器的检测性能和信道空间相关性对MIMO检测器检测性能的影响进行了仿真分析,为进一步研究MIMO信号检测技术奠定了基础。所研究的检测器,如排序连续干扰抵消(OSIC:Ordered Successive Interference Cancellation)检测器、球形译码(SD:Sphere Decoder)检测器和QRD-M检测器等,都是非常典型的MIMO检测器,具有良好的检测性能和实际应用价值。2.提出了一种分组最大似然(GML:Group Maximum Likelihood)检测器。所提出的GML检测器通过将传统ML检测器分为若干组低维的ML检测器,避免了传统ML检测器在高维空间的巨大的穷举搜索运算,显著降低了计算复杂度。此外,针对二维ML检测器提出了一种简化的最大似然(Simplified ML,SML)检测算法,通过将二维ML检测器的搜索空间从二维降至一维,进一步降低了计算复杂度,并证明了其与传统ML算法具有一致的性能。基于上述基本模块的分组最大似然结构可以很方便地扩展到高维V-BLAST系统上。仿真结果和复杂度分析表明,所提出的GML检测器具有良好的检测性能和较低的计算复杂度。3.提出了一种近似最佳的列表检测算法。所提出的列表检测算法通过调节列表维数这一参数在检测性能和计算复杂度之间实现了很好的折衷。此外,还提出了基于检测后验信噪比的排序方法,进一步提高了检测准确性。仿真和复杂度比较结果表明,在不相关和空间相关度较大的信道下,所提出的列表检测算法显著优于OSIC检测算法,甚至接近ML检测算法的性能,实现了性能和复杂度较好的折衷,是一种实用的选择。

全文目录


摘要  8-9
ABSTRACT  9-10
第一章 绪论  10-17
  1.1 研究背景及意义  10-11
  1.2 MIMO 技术的研究现状  11-15
    1.2.1 MIMO 的概念  11-13
    1.2.2 MIMO 技术的研究现状  13
    1.2.3 V-BLAST 系统信号检测技术研究现状  13-15
  1.3 本文的主要工作及内容安排  15-17
第二章 V-BLAST 系统的典型检测器性能比较分析  17-35
  2.1 V-BLAST 系统模型  17-20
    2.1.1 分层空时系统结构简介  17-18
    2.1.2 V-BLAST 系统基带模型  18-20
  2.2 典型MIMO 检测器  20-28
    2.2.1 线性检测器  20-21
    2.2.2 判决反馈检测器  21-24
    2.2.3 最大似然（ML）检测器  24-26
    2.2.4 基于M 算法的树搜索（QRD-M）检测器  26-28
  2.3 计算复杂度  28
  2.4 性能仿真比较  28-34
  2.5 本章小结  34-35
第三章 一种分组最大似然检测器研究  35-48
  3.1 分组干扰抑制技术  35-38
    3.1.1 GIS 技术的基本原理  35-37
    3.1.2 基于GIS 的ML-OSIC 检测算法  37-38
    3.1.3 信道矩阵的列排序  38
  3.2 分组最大似然检测算法  38-43
    3.2.1 分组最大似然检测器的基本模块  39-41
    3.2.2 简化最大似然检测算法  41-43
  3.3 分组最大似然检测器性能仿真  43-45
    3.3.1 SML 检测器性能仿真结果  43-44
    3.3.2 GML 检测器性能仿真结果  44-45
  3.4 分组最大似然检测器复杂度分析  45-47
  3.5 本章小结  47-48
第四章 一种近似最佳列表检测算法研究  48-61
  4.1 OSIC 等检测算法性能和复杂度分析  49-51
    4.1.1 线性检测  49-50
    4.1.2 连续干扰抵消检测  50-51
    4.1.3 ML 检测  51
    4.1.4 QRD-M 检测  51
  4.2 近似最佳列表检测算法  51-56
    4.2.1 列表检测算法  52-53
    4.2.2 子层检测排序  53
    4.2.3 算法的衍生变异  53-55
    4.2.4 计算复杂度分析  55-56
  4.3 列表检测算法性能仿真和复杂度比较  56-59
    4.3.1 性能仿真  56-59
    4.3.2 复杂度比较  59
  4.4 本章小结  59-61
结束语  61-63
致谢  63-64
参考文献  64-68
作者在学期间取得的学术成果  68-69
附录A 缩略语表  69-70

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中图分类: > 工业技术 > 无线电电子学、电信技术 > 通信 > 数据通信 > 数据传输技术
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