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多入多出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统由于能够成倍地提高无线信道容量受到了广泛的关注,正交频分复用(Orthogonal FrequencyDivision Multiplexing,OFDM)技术凭借其频谱效率高和抗频率选择性衰落强的优势备受研究人员的青睐,而将二者结合的MIMO-OFDM技术更被视为下一代高速无线局域网的核心技术。MIMO-OFDM系统中,所有用户可以同时进行同频通信,信道之间的不正交性造成了多用户之间的干扰(Multi-UserInterference,MUI),因此需要用多用户检测(Multi-User Detection,MUD)技术来对接收天线接收到的叠加信号进行分离和检测,以恢复出每个用户的发射符号。在众多的多用户检测方法中,基于优化算法的检测方法由于其广泛的使用性和良好的性能备受关注。
本文针对最优检测NP难解的问题,将其等效为寻优问题,分别深入研究了多用户MIMO-OFDM系统中遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和重复加权激励搜索算法(Repeating Weighted Boosting Search,RWBS)辅助的最小均方误差(Minimum Mean Squared Error,MMSE)多用户检测技术。主要内容如下:
1.分析研究了用空时编码(Space-Tune Block Codes,STBC)实现的MIMO-OFDM系统的基本原理,并仿真了其误码率性能。在该系统下,对几种基本的多用户检测算法,如:迫零(Zero Forcing,ZF)检测、MMSE检测、基于最小均方误差的排序串行干扰消除(Ordered Successive InterferenceCancellation,OSIC)(MMSE.OSIC)、最大似然检测(Maximum LikelihoodDetection,MLD)进行了仿真分析。
2.对GA辅助的MMSE多用户检测算法(MMSE-GA MUD)进行了改进,在接收端利用GA实现了基于多用户检测和信号解调的联合优化(MMSE-GAMJD)。改进后的联合优化算法利用信号解调所带来的估计值作为GA的初始群体,因而检测的结果更为可靠。仿真结果表明,与MMSE-GAMUD相比,在相同复杂度的条件下,该算法可以取得更好的系统性能。
3.提出了RWBS辅助的MMSE检测方法(MMSE-RWBS MUD)。该方法利用RWBS算法权值引导的机理,强化“优良”个体在进化过程中的作用,加速最优解的收敛速度,并以MMSE检测的结果作为算法的初始群体,相比GA能更准更快地找到最优解。仿真结果表明,相同条件下,该算法能够取得优于MMSE、MMSE-OSIC、MMSE-GA MUD、MMSE-GA MJD的性能。