多符號(hào)差分協(xié)作系統(tǒng)檢測(cè)算法的研究.pdf

1、為了解決MIMO系統(tǒng)在實(shí)現(xiàn)空間分集效果時(shí),終端設(shè)備由于體積、硬件復(fù)雜度和功耗等限制的問(wèn)題,提出了一種新的空間分集技術(shù)——協(xié)作技術(shù)。在協(xié)作技術(shù)實(shí)現(xiàn)的過(guò)程中,發(fā)送信號(hào)的協(xié)作方式多樣化,其中AF、DF和CC三種是最基礎(chǔ)的協(xié)作策略,其中誤碼率性能DF最優(yōu),AF最差;與此相比,AF的復(fù)雜度最低,然而DF最高,CC在誤碼率和復(fù)雜度兩方面的性能都介于AF和DF之間。同時(shí),對(duì)接收信號(hào)的譯碼方式也多樣化,其中差分檢測(cè)方式相比于傳統(tǒng)的相干檢測(cè)方式而言,避免

2、了信道估計(jì)這一難題從而降低了檢測(cè)算法實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜度,更適用于實(shí)際應(yīng)用環(huán)境中。然而也帶來(lái)了3dB的性能損失,為了縮小這個(gè)性能差距,提出了多符號(hào)差分檢測(cè)技術(shù)。
　　但是,采用多符號(hào)差分檢測(cè)技術(shù)也帶來(lái)了計(jì)算復(fù)雜度高的問(wèn)題,針對(duì)這個(gè)問(wèn)題,研究了3種適用于不同協(xié)作系統(tǒng)的多符號(hào)差分檢測(cè)算法,使協(xié)作系統(tǒng)在誤碼率性能和復(fù)雜度之間達(dá)到很好的折中效果。同時(shí),在對(duì)三種協(xié)作策略了解的基礎(chǔ)上,以及鑒于本文是對(duì)檢測(cè)算法的研究,為了避免研究的重復(fù)性,重點(diǎn)選擇了A

3、F和CC兩種協(xié)作方式。本文主要基于AF、CC兩種協(xié)作策略下的協(xié)作系統(tǒng),并且分別與不同的差分編碼方式結(jié)合,重點(diǎn)研究3種適用于協(xié)作系統(tǒng)的多符號(hào)差分檢測(cè)算法。
　　首先,在分布式空時(shí)CC協(xié)作系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,針對(duì)傳統(tǒng)單符號(hào)差分ML算法的3dB性能損失,而研究多符號(hào)差分ML算法,用于提高單符號(hào)差分協(xié)作系統(tǒng)的誤碼性能。然后,基于正交空時(shí)AF協(xié)作系統(tǒng),針對(duì)ML算法高復(fù)雜度的缺陷,研究了多符號(hào)差分SD算法,用于降低協(xié)作系統(tǒng)的空間復(fù)雜度。最后,針對(duì)目