【摘 要】
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多输入多输出(MIMO)技术作为第三代(3G)移动通信系统的关键技术,受到业界学者广泛关注。但是其最优ML (Maximum Likelihood,最大似然检测)算法却具有非常高的计算开销,随着调
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多输入多输出(MIMO)技术作为第三代(3G)移动通信系统的关键技术,受到业界学者广泛关注。但是其最优ML (Maximum Likelihood,最大似然检测)算法却具有非常高的计算开销,随着调制星座点数和发射天线数的增加呈指数增长。为此,本文研究低复杂的MIMO检测算法,主要工作有:首先,本文针对V-BLAST系统,通过计算机仿真比较研究了ML检测、线性检测、干扰消除和半定松弛检测等常用检测算法,给出了一些有意义的结论,为后续的研究提供了较好的基础。其次,本文提出了一种部分最优检测算法,该算法只需要很小的计算开销就可求出ML检测器中的部分全局最优解,然后将这些检测出的部分最优解从初始问题中去除,从而得到一个相对小维度的MIMO检测问题,并可利用上面介绍的任一种常用检测算法进行求解。这样,在获得比常用检测算法更低误码率的同时,大幅度的降低了ML检测的计算开销。此外本文还对满足最优判决条件的概率进行了理论分析。最后,本文对大天线MIMO也做了初步的研究,将最优性判决准则应用到LAS(Likelihood Ascent Search)算法的初始向量求解中,通过统计分析,将利用最优性判决准则估计得到的软值作为LAS算法初始向量,提出了一种基于软值的LAS检测算法,并通过计算仿真表明了新算法在系统检测性能和计算复杂度之间得到了较好的均衡。
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