K-Best Sphere解码算法与实现

"K-Best Sphere Decoding for MIMO Detection" 在无线通信领域，尤其是在多输入多输出（MIMO）系统中，实现接近最大似然（ML）性能的解码算法至关重要。K-Best Sphere（KSE）解码算法是本文提出的一种解决方法，其目的是在降低复杂性的同时，尽可能地逼近ML性能。MIMO技术因其能显著提高频谱效率而被广泛研究，但其解码复杂度随着天线数量的增加而急剧上升，这是KSE算法试图解决的核心问题。 K-Best Schnorr–Euchner算法的基本思想是通过选取最有可能的K个解进行搜索，而不是考虑所有可能的解，从而降低计算复杂度。这种策略在保证一定性能的同时，降低了处理负担，特别适合大规模集成电路（VLSI）的实现。KSE算法不仅具有较低的复杂度，还能支持软输出，这意味着它可以提供关于解码决策的不确定性信息，这对于信道编码和迭代解码过程至关重要。 为了进一步提升软输出KSE的性能，文章中还提出了改良的K-Best Schnorr–Euchner（MKSE）解码算法。通过对原始KSE算法进行少量修改，MKSE可以在不大幅增加复杂性的前提下，改善解码结果的准确性和可靠性。 此外，针对这两种算法，作者设计了一种VLSI架构。该架构充分考虑了低复杂度和低功耗的需求，使得这些高效的解码算法能够在实际硬件中得以实现。具体来说，4x4的16-量子化幅度调制（QAM）MIMO检测系统中，硬输出的KSE解码器和软输出的MKSE解码器分别在0.35微米和0.13微米的互补金属氧化物半导体（CMOS）技术下被实现。实施后的硬输出KSE芯片核心面积仅为5.76mm²，表明了这种解决方案的高效性和紧凑性。 K-Best Sphere解码算法及其VLSI实现为MIMO系统的高性能解码提供了一个实用且有效的途径。通过KSE和MKSE算法，不仅解决了MIMO解码的复杂度问题，还兼顾了软输出的性能需求，为未来无线通信系统的设计提供了新的思路。