【摘 要】
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多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)技术和低密度奇偶校验码(Low-Density Parity-Check,LDPC)码是当前无线通信技术中研究的重点。LDPC码采用基于置信传播的迭代译码算法,具有良好的译码性能;MIMO技术对空间域加以利用,在时域、频域和码域之外极大的增加了频谱利用率,将LDPC码与MIMO相结合,研究二者间的联合检测译码算法
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多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)技术和低密度奇偶校验码(Low-Density Parity-Check,LDPC)码是当前无线通信技术中研究的重点。LDPC码采用基于置信传播的迭代译码算法,具有良好的译码性能;MIMO技术对空间域加以利用,在时域、频域和码域之外极大的增加了频谱利用率,将LDPC码与MIMO相结合,研究二者间的联合检测译码算法对当前系统性能的提升有很大的帮助。本文首先介绍了 MIMO-LDPC系统模型,并分别介绍了经典的MIMO检测算法与LDPC译码算法,通过仿真对比分析了各个算法在性能和计算复杂度上的优缺点,之后介绍了联合检测译码算法的基本概念,最后分两章分别对联合检测译码算法的性能和计算复杂度两个方向进行改进研究。本文的主要研究内容如下:1.提出了一种低复杂度联合检测译码算法。将联合检测译码算法与树剪枝技术进行了结合,进一步优化算法每层的候选序列集合,实现了算法冗余度的降低,以较小的性能损失,大幅度降低了联合检测译码算法的计算复杂度。2.提出了一种基于格基约减的联合检测译码算法。将格基约减技术与联合检测译码算法进行结合,在发射端对信道增益矩阵进行优化,提高发射信号的抗干扰能力,从而可以有效提高接收端检测译码算法的性能。针对联合检测译码算法的计算复杂度普遍过高的问题,通过树剪枝技术进一步对基于格基约减的联合检测译码算法进行优化,来降低算法的计算复杂度,最终实现联合检测译码算法在性能和计算复杂度上的平衡。
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