基于QSP的MIMO信號(hào)檢測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、量子論與信息論的交叉融合，產(chǎn)生了一門(mén)新興的學(xué)科：量子信息科學(xué)，即提出了量子信號(hào)處理(QSP)這一研究方法。將量子力學(xué)相關(guān)研究課題引申到無(wú)線通信技術(shù)中來(lái)，是未來(lái)研究和發(fā)展無(wú)線通信技術(shù)的一個(gè)新興的方向。無(wú)線通信中，多輸入多輸出(MIMO)技術(shù)能在有限的頻帶資源內(nèi)提高通信的傳輸速率、信息傳輸?shù)目煽啃远妒茏放?。目前最具有代表性的一種 MIMO系統(tǒng)為貝爾實(shí)驗(yàn)室提出的垂直分層空時(shí)(VBLAST)編碼系統(tǒng)，它因有簡(jiǎn)單實(shí)用的結(jié)構(gòu)和較高的頻譜效率而被廣

2、泛使用。本文針對(duì)在VBLAST系統(tǒng)下的現(xiàn)有算法不能很好地平衡系統(tǒng)的檢測(cè)性能和檢測(cè)算法復(fù)雜度問(wèn)題，提出了一種分步最大似然(ML)檢測(cè)算法，并且在此基礎(chǔ)上結(jié)合了QSP的方法，提出了一種基于協(xié)方差成形最小二乘估計(jì)(CSLS)的檢測(cè)算法，主要研究?jī)?nèi)容如下：
　　(1)針對(duì)ML算法復(fù)雜度高的問(wèn)題，提出了一種分步ML算法來(lái)減少VBLAST檢測(cè)算法復(fù)雜度。該算法將串行干擾消除算法和QR分解算法結(jié)合在一起，運(yùn)用了有限步的最大似然檢測(cè)，最大限度地提

3、高了每步檢測(cè)的信號(hào)的性能，減少了誤碼傳播，與傳統(tǒng)的ML算法相比，其復(fù)雜度大大降低。仿真結(jié)果表明，分步 ML算法比QR算法和迫零算法在誤碼性能上要好很多，尤其在多天線和高信噪比的情況下性能勝出更為明顯。
　　(2)用量子物理的關(guān)鍵元素呈現(xiàn)了QSP總體框架，并且論述了框架中的一些關(guān)鍵成果，主要包括：量子測(cè)量、量子檢測(cè)、QSP測(cè)量和子空間測(cè)量。對(duì)無(wú)線電基帶信號(hào)的量子映射方法進(jìn)行了探究，并初步提出了MIMO系統(tǒng)的量子衍生信號(hào)傳輸模型和量子