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1.
在广义空间调制(GSM)系统中,最大似然(ML)检测可以取得最优的检测性能,然而其计算复杂度随激活天线数的增加急剧增长。针对这一问题,提出了一种基于稀疏重构理论的低复杂度检测算法——正则化正交匹配追踪(ROMP)算法。该算法首先根据信道矩阵和当前残差的内积选取多个候选激活天线索引,接着对候选天线索引按正则化标准进行可靠性验证,剔除错误索引,缩小信号的搜索空间,最后通过求解最小二乘问题估计信号。仿真结果表明,与经典的正交匹配追踪(OMP)算法相比,所提算法以少许复杂度的增加为代价极大提升了检测性能,能够在检测性能与复杂度之间取得更好的折中。  相似文献   
2.
为了解决下行三维(3D)多用户(Multi-User,MU)多输入多输出(MIMO)系统中的共信道干扰问题,提出了一种基于Khatri-Rao积的3D预编码方法。该方法首先产生离线码本,然后各用户分别选择与水平维和垂直维信道最匹配的的码字并将其反馈给基站端,最后,根据提出的Khatri-Rao积基站端构造3D预编码矩阵,对不同用户数据进行处理。理论分析和仿真结果表明,该方法可有效地匹配真实信道状态信息(CSI),而且可有效地抑制共信道干扰,提升系统误码性能,对系统的性能优化有一定的参考价值。  相似文献   
3.
针对多径信道环境下存在互耦误差的均匀线阵,提出了一种联合波达方向估计及互耦 误差自校正算法。在不改变阵列互耦误差的条件下,首先利用虚拟阵列平移预处理方法,将 相干信源协方差矩阵恢复到满秩。进而利用互耦误差的对称Toeplitz特性,基于子空间原理 构造一代阶函数,采用秩损的方法得到互耦误差条件下的DOA估计及阵列互耦误差。数值仿 真结果表明,该算法具有良好的DOA估计性能与互耦误差自校正性能。  相似文献   
4.
针对毫米波大规模多输入多输出(MIMO)系统混合预编码方案设计的难题,采用字典学习的思想,提出了一种高精度混合预编码方案。该方案首先对全数字预编码矩阵的各列采用稀疏表示;进而按列将字典原子从稀疏表示中分离出来,通过对误差矩阵采用奇异值分解(SVD)来更新对应的字典原子,直到所有字典原子更新,以形成新的字典矩阵;最后,利用更新后的字典矩阵稀疏重构全数字预编码矩阵,以得到模拟预编码矩阵和数字预编码矩阵。仿真结果表明,相较于基于正交匹配追踪(OMP)的混合预编码方案,所提方案在提升系统频谱效率和降低误码率方面具有明显的优势。  相似文献   
5.
在多输入多输出(MIMO)系统中,常规的格基约减辅助信号检测算法由于复杂度高而难以在实际工程中应用。为了解决这一问题,基于Brun算法提出了一种低复杂度的信号检测算法。该算法首先通过奇异值分解(SVD)得到信道矩阵奇异向量和转换矩阵之间的近似整数关系,进而采用Brun算法对信道矩阵的对偶格基进行约减优化,最后将约减后的新对偶格基用于传统线性信号检测。仿真结果表明:该方法的复杂度约为基于常规Lenstra Lenstra Lovasz(LLL)格基约减辅助的MIMO信号检测算法的0.1倍;同时,与线性检测算法相比,检测性能提升非常明显,特别在较高信噪比(SNR)范围内。因此,该算法能够在检测性能与计算复杂度之间取得较好的折衷。  相似文献   
6.
受多径传输环境的影响,在智能天线测向研究中,必须考虑相干信源的存在。针对相 干信源的波达方向(Direction of Arrival, DoA)估计问题,提出了一种基于虚拟阵列平移 的改进MUSIC算法。仿真结果表明:在相干信源入射角度差异很小(约5°)的情况下 ,该算法依然能准确地估计;同时,该算法不损失阵列孔径,最多可估计出M-1(M 为阵元数)个相干信源;此外,该算法具有同时适用于相干信源和非相干信源目标方位估 计的优点。  相似文献   
7.
在大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统上行链路检测算法中,最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)算法可取得近似最优的性能,然而MMSE算法涉及高维矩阵求逆问题,其计算复杂度高达O(K3),其中K表示用户数。为此,针对极化信道编码的大规模MIMO系统,基于无转置极小残差(Transpose-Free Quasi-Minimal Residual,TFQMR)方法,提出了一种低复杂度次优信号检测算法。该算法有效地避免了矩阵求逆运算,使其计算复杂度降至约O(K2)。仿真结果表明,基于TFQMR的信号检测算法的误比特率性能与计算复杂度均优于基于Neumann级数展开的信号检测算法;同时,最多经5次迭代该方法可取得接近MMSE检测算法的性能。  相似文献   
8.
针对酉旋转不变估计信号参数(Unitary-ESPRIT)算法估计精度较低的问题,提出了一种采用局部搜索实现的非相干信源二维波达方向(2-D DOA)估计方法。该方法首先利用实特征矢量近似值估计导向矩阵,然后利用矩阵Kronecker积性质以及阵列旋转不变特性获得自动配对的角度估计值,降低了2-D DOA初始估计复杂度,实现了对Unitary-ESPRIT算法的改进;接着,采用一维局部搜索法对该初始估计结果进行优化,提高了低信噪比下的2-D DOA估计精度。仿真实验结果表明,相较于传统的Unitary-ESPRIT算法,所提方法在DOA估计精度和成功率上具有明显的优势,特别是在低信噪比以及快拍数较少条件下,因此该方法能够在计算复杂度和估计性能之间取的较好的折中。  相似文献   
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