MIMO系統(tǒng)中基于QR分解算法的信號檢測.pdf

1、MIMO系統(tǒng)接收端和發(fā)射端具有良好的信號組合和檢測能力，同時隨著收發(fā)天線數(shù)量的線性增長，可以逼近其理論信道容量。垂直分層空時碼VBLAST是MIMO系統(tǒng)空時復用技術的典型代表，在瑞利平穩(wěn)信道條件下，具有較高的傳輸容量和頻譜利用率。
　　基于算法的檢測性能和計算復雜度折中思想，一直以來都是科學研究人員關注的焦點。降低運算復雜度，提升系統(tǒng)性能對MIMO系統(tǒng)的應用具有重要的意義。針對MIMO系統(tǒng)的信號檢測算法，主要分為非線性檢測和線性檢

2、測算法，對于傳統(tǒng)算法而言，非線性檢測算法要優(yōu)于線性檢測算法，但其往往增加了算法的復雜度。論文的主要研究內容及貢獻如下:
　　第一，本文提出了一種新的基于判決的QR分解檢測算法，利用陰影面積約束增強了干擾消除，有效減少了錯誤傳播影響，同時保證了相對低的算法復雜度。通過多個候選點反饋能有效的抑制錯誤判決在整個檢測過程的傳播，改善算法性能。
　　第二，在以上推導的基礎上，利用QR分解算法最先檢測層信號估計存在誤差，將直接影響接下來

3、所有層的信號估計。為了提升本文算法的性能，本文在犧牲一定復雜度的情況下對RC-QR算法進行了性能改善，提出基于ML準則的RC-QR檢測算法。
　　第三，在QR分解算法中，不同的信道排序將得到不同的Q和R矩陣。將最先檢測信號的最優(yōu)排序作為后面檢測的排序，若信道變化，則重新選擇最優(yōu)排序，在減少一定復雜度的同時，實現(xiàn)性能改善，由此提出迭代更新排序方案。
　　第四，將提出的信號檢測算法應用于STBC和VBLAST結合的MIMO系統(tǒng)。