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MIMO-OFDM系统中一种改进的QRM-MLD检测算法
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更新于2023-05-30
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在MIMO-OFDM无线通信系统中,常规的QRM-MLD检测算法的复杂度是固定的。为了降低算法的复杂度,基于传统的QRMMLD的树搜索思想,提出了一种改进的算法,该算法能根据星座点之间的相对距离以及在不同信道条件下接收符号在星座图中的位置差别,在保留的M个候选值中进一步减少候选点数。仿真结果表明,该算法能保证在误码率性能损失很小的情况下大大减少检测过程的访问节点数,降低了算法的平均复杂度。
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MIMO-OFDM系统中一种改进的系统中一种改进的QRM-MLD检测算法检测算法
在MIMO-OFDM无线通信系统中,常规的QRM-MLD检测算法的复杂度是固定的。为了降低算法的复杂度,基于
传统的QRMMLD的树搜索思想,提出了一种改进的算法,该算法能根据星座点之间的相对距离以及在不同信道
条件下接收符号在星座图中的位置差别,在保留的M个候选值中进一步减少候选点数。仿真结果表明,该算法能
保证在误码率性能损失很小的情况下大大减少检测过程的访问节点数,降低了算法的平均复杂度。
刘 伟,杜 江
(成都信息工程大学 通信工程学院,四川 成都 610225)
摘要 摘要:在MIMO-OFDM无线通信系统中,常规的
关键词关键词:
0引言引言
在平坦衰落信道下,多输入多输出(MIMO)技术能给无线通信系统带来显著的容量提升,而正交频分复用(OFDM)技
术能将一个宽带频率选择性衰落信道转变为若干个窄带平坦衰落子信道。因此结合二者技术优势的多输入多输出正交频分复用
(MIMOOFDM)无线通信系统已成为新一代高速无线通信系统中的研究热点[12]。MIMO检测是MIMOOFDM系统接收端
最复杂的任务,常见的信号检测算法有:复杂度低但检测性能不佳的线性检测方法,如迫零(Zero Forcing,ZF)算法[3]和
最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)算法[4];理论上具有最优检测性能但复杂度过高的算法,如最大似
然(Maximum Likelihood,ML)检测算法;具有次优检测性能的方法,如球形译码算法[1,5]。球形译码算法复杂度比ML算
法大大降低,使其能在硬件上得以实现[2,68]。按照搜索策略的不同,可将球形译码的树搜索策略分为FinckePohst策略
和SchnorrEuchner策略两类,也常称为深度优先树形检索和宽度优先树形搜索[9]。QRMMLD便是一种宽度优先的树搜索
算法,由于在每层中仅保留M个度量值最小的向下层检索的节点,因此其复杂度是固定的并且只由M和树的层数决定[10]。
本文提出的改进算法能在保证误码率性能的前提下进一步减少每层中保留的节点数,大大降低了整个检测过程的平均复杂
度。
1系统模型系统模型
考虑具有NT根发射天线和NR根接收天线的MIMOOFDM系统,其中NR ≥ NT,假设各子信道之间相互独立且为平坦衰落
瑞利信道,则接收信号可表示为:
y=Hx+w (1)
其中,x=x1,x2,…,xNTT表示发送信号向量,ExxH=1/NTINT;y=y1,y2,…,yNRT表示接收信号向量;w=w1,w2,…,wNRT
表示独立同分布的加性高斯白噪声向量,其方差为σ2w ,均值为0;H表示NT×NR维的信道矩阵。
假设接收端具有理想的信道状态信息,C表示星座集中星座点的个数,则最大似然解可表示为:
ML=argminx∈CNT‖y-Hx‖2(2)
其中,‖y-Hx‖是向量的欧式范数即度量值。对信道矩阵H做QR分解,即H=QR,并且左右两边同时乘以QH,则可得
到:
=Rx+(3)
其中,=QHy,=QHw。由于Q为酉矩阵,不改变度量值大小;R为NT×NT维的上三角矩阵,则度量值可表示为:
‖y-Hx‖=‖QH(y-QRx)‖=‖-Rx‖(4)
2传统传统QRMMLD检测算法检测算法
QRMMLD检测算法的核心由两部分组成:M算法和QR分解。通过式(4)的变换可将全检索空间转换为一个有限制的树
形搜索,最大似然解可变换为:
ML=arg minx∈CNT‖-Rx‖2(5)
令ri,j表示R中第i行第j列的元素,假设NT=NR=P,则度量值‖-Rx‖2可表示为:
其中,Ti为部分距离PD(Partial Distance)。那么最大似然解可理解为在P级树搜索中,使得P个部分距离之和最小的候
选向量。图1为一个采用8PSK调制方式的3×3 MIMOOFDM系统的QRMMLD树搜索过程示意图,其中实线表示保留路径,虚
线表示裁剪路径。
















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