论文摘要
随着信息产业技术日新月异的发展,通信业务也从单一的低速语音业务逐步走向高速率数据业务、多媒体视频业务等。这些以数据业务为主的增值业务,要求更高的传输速率和通信质量,这都远远超过了传统话音业务所能达到的能力。多输入多输出(MIMO)技术利用空间自由度有效地提高了系统频谱效率,在下一代移动通信系统中得到了广泛地应用。MIMO理论和技术的研究主要涉及MIMO信道估计和建模,传输理论,传输技术等方面。其中,MIMO传输技术主要研究实现MIMO传输时空信号的处理问题,是MIMO技术的核心问题之一。本文研究的信号检测技术和预编码技术是MIMO传输技术中的两个联系比较紧密的问题。这两个技术分别应用于MIMO的接收端和发射端的空时信号处理。近年来,MIMO技术和Turbo码技术的应用,使得MIMO信号检测解决的不仅仅是接收信号的估计问题,而且要估计信号每一个比特的软值;预编码技术通过在发射端对信号进行预处理,其目的是通过将接收端的信号处理方法搬到发射端,提高系统的性能。本文首先基于典型的MIMO系统模型,分别介绍了MIMO线性检测的软译码算法包括迫零(ZF)检测,最小均方误差(MMSE)检测,判决反馈检测和MIMO非线性检测,主要是软输出球形译码检测算法。通过计算机仿真,对多种算法的性能进行了分析和比较。本文对软输出MIMO球形译码算法进行了深入研究,提出了一种低复杂度的球形译码算法。该算法基于传统的Dijkstra球形译码算法,引入了查找表机制和单树更新软值(LLR)的算法,改进Dijkstra球形译码进出栈的方法,减少系统的存储开销。在不降低系统性能的前提下,有效减少接收机的复杂度。仿真结果表明,在不同的调制方式下,该球形译码算法与最大似然(ML)译码算法性能几乎相同,同时算法的搜索空间即复杂度大为降低。本文研究了MIMO广播系统下的预编码技术,分析了矢量预编码的原理,及利用球形编码算法求解矢量预编码的最优矢量。并根据接收机检测技术的研究和矢量预编码中的最优矢量计算与检测技术的对应关系,提出了基于固定复杂度和基于度量优先的两种不同的球形编码方案。仿真结果表明,提出的两种不同球形编码方案与传统的球形编码方案相比,在保证系统性能的前提下,能够有效降低发射端预编码的复杂度。本文对软输出球形译码算法和矢量预编码进行了研究,对其性能做了仿真和验证,取得一定的研究成果。但随着无线通信技术的发展和系统对容量的需求,如何有效的将MIMO软输出球形译码和Turbo码进行联合迭代,提高收敛速度,降低译码时延,是MIMO检测一个值得研究的方向。同时在有信道估计误差下的矢量预编码也是一个值得研究的方向。
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