無線通信中多天線系統(tǒng)檢測技術研究.pdf

1、近年來信息理論的研究結果表明：在存在豐富散射的無線信道，收發(fā)兩端均采用多天線，即多入多出(MIMO)系統(tǒng)可以獲得比單發(fā)單收系統(tǒng)更高的容量。MIMO信道容量是最優(yōu)MIMO系統(tǒng)性能的上限，知道這一上限并不意味著能實現(xiàn)它。最優(yōu)系統(tǒng)的空時聯(lián)合處理由于高復雜度而難以實用。因此，發(fā)揮MIMO潛力的關鍵在于為發(fā)端設計優(yōu)化的信號傳輸形式，并在接收端設計合理的接收處理算法。 本文主要工作是圍繞MIMO接收端處理算法展開的，具體如下：1.提出了基于

2、Householder變換的排序QR分解檢測和基于Givens旋轉變換的排序QR分解檢測算法，仿真結果表明提出的這兩種排序QR分解檢測算法與D.Wubben提出的基于Gram-Schmidt變換的QR分解檢測算法取得了相同的性能，與V-BLAST干擾刪除算法相比，雖然得到的檢測順序未必是最優(yōu)的，但是避免了多次矩陣求逆運算，降低了計算復雜度，且性能損失很小。同時研究了格縮減技術相結合的線性及非線性檢測算法，仿真結果說明采用格縮減技術能大大

3、提高系統(tǒng)的性能。 2.對半定松弛、堆棧算法和分枝定界三種逼近最大似然性能的檢測算法進行了研究，將半定松弛算法用于多層空時碼的解碼中，同時修正了分枝定界算法中Openlist節(jié)點堆棧的訪問方式，提出了最小下界值的方法，這種策略使得從可能到達一個好的葉節(jié)點的候選節(jié)點出發(fā)。對分枝定界和堆棧算法采用本文提出的排序QR分解算法在檢測前對信號排序。仿真結果表明分枝定界和堆棧算法取得了最大似然的性能，其性能要優(yōu)于半定松弛算法，半定松弛算法以多

4、項式復雜度取得了逼近最大似然的性能。分枝定界算法的搜索平均復雜度低于堆棧算法，同時改進算法加快了收斂速度，降低了計算復雜度和對存儲空間的要求。 3.提出了基于列表的迭代分枝定界算法，這種方法除了利用基本分枝定界算法中已有的OpenList節(jié)點堆棧外，還利用了一個備用節(jié)點堆棧NodeList，在搜索過程中已達到全長的序列和不符合下界條件的序列并沒有被舍棄，而是按照序列的下界值由小到大存儲在NodeList中。利用搜索得到的候選列表

5、計算比特軟信息代替最大似然檢測的窮舉搜索，同時進一步提出了考慮先驗信息的迭代分枝定界算法，計算下界值時考慮了先驗信息的影響，每次迭代利用更新的先驗信息重新計算列表，提高了列表質量，仿真結果表明迭代分枝定界算法取得了逼近信道容量的性能，而修正的考慮先驗信息的迭代分枝定界算法以小的候選列表取得了相同的性能。 4.提出了一種降低復雜度的迭代檢測算法，該算法改變了迭代檢測基于列表的軟信息計算方式，利用半定松弛算法思想采用最大似然測試降低