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作为一种新的非正交多址接入技术,稀疏码多址接入(Sparse Code Multiple Access,SCMA)被提出以支持大规模连接。基于稀疏因子图,SCMA利用低复杂度的消息传递算法(Message Passing Algorithm,MPA)来实现接近最优的多用户检测。但是,传统MPA的复杂度仍然很高。为了灵活地控制算法的复杂性,提出了一种混合期望传播检测算法用于SCMA检测,建立算法复杂度与信道阈值之间的关系,利用信道阈值控制算法复杂度。此外,将混合期望传播检测算法与消息回退机制相结合以提高性能。仿真结果表明,与其他检测方案相比,所提算法可以灵活地在算法性能和计算复杂度之间进行折衷。 相似文献
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为了降低载噪比估计算法的实现复杂度,提出了一种改进的宽窄带载噪比估计方法。该方法利用接收机良好跟踪信号时信号能量主要分布在I支路这一特点,将传统的宽窄带功率比值法中的宽带进行简化变为仅取I支路信号,而窄带保持不变来进行载噪比估计。在详细推导了改进后算法的载噪比估计的理论表达式后,通过仿真测试进行了验证与分析,最后对K值的选取进行了讨论。测试结果表明,改进后的算法与传统算法的性能基本相当,但相比传统的宽窄带功率比值法而言,在算法复杂度方面加法和乘法次数都减少了1000次左右,约为传统算法的60%,使算法复杂度得到了有效降低。 相似文献
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针对大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统中近似最优线性最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)算法复杂度过高问题,提出了RC-CG(Region Constellation-Conjugate Gradient)低复杂度近似最优信号检测算法。该算法首先利用共轭梯度(Conjugate Gradient,CG)迭代算法避免MMSE信号检测算法的高维度矩阵求逆,降低计算复杂度;其次引入二分查找算法对星座图进行区域分块,优化迭代初始解,使算法在保证原来检测性能的基础上加快收敛速度。仿真结果表明,该算法不仅可以达到近似MMSE算法的检测性能,而且适用于高阶调制,算法复杂度从O(K3)降低到O(K2)。 相似文献
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在多输入多输出(MIMO)系统中,天线选择技术平衡了系统的性能和硬件开销,但大规模MIMO系统收发端天线选择复杂度问题一直没有得到很好的解决。基于信道容量最大化的准则,采用两个二进制编码字符串分别表示发射端和接收端天线被选择的状态,提出将二进制猫群算法(BCSO)应用于多天线选择中,以MIMO系统信道容量公式作为猫群的适应度函数,将收发端天线选择问题转化为猫群的位置寻优过程。建立了基于BCSO的天线选择模型,给出了算法的实现步骤。仿真结果表明所提算法较之于基于矩阵简化的方法、粒子优化算法具有更好的收敛性和较低的计算复杂度,选择后的系统信道容量接近于最优算法,非常适用于联合收发端天线选择的大规模MIMO 系统中。 相似文献
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针对目标波达方向(DOA)估计的子空间类算法工程实现上的问题,提出了一种次最小冗余线阵的目标DOA估计方法。该方法应用孔径合成理论和最小冗余线阵理论,在保证阵列孔径等价的前提下,从工程应用的实际问题出发,对次最小冗余线阵的阵元配置进行研究。在分析MUSIC及MMUSIC算法的基础上,对次最小冗余线阵进行仿真。通过与相同孔径的均匀线阵和最小冗余线阵对比表明,次最小冗余线阵与相同孔径的均匀线阵性能相仿,并有更小的计算复杂度,比最小冗余线阵有更大的阵元灵活性,可以解决一般最小冗余线阵不能解决的相干信源的DOA估计问题。 相似文献
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在垂直分层空时码(V-BLAST)多输入多输出( MIMO)系统中,最大似然检测算法(MLD)可以获得最佳的差错概率性能,但是其算法复杂度随着天线数目及其搜索空间数目呈指数增长;排序连续干扰消除(OSIC)算法具有高可行性的优点,但是其误码率由于无法防止误码扩散的原因而下降。基于OSIC算法复杂度主要来源于矩阵求逆运算,提出了一种改进的OSIC算法,该算法采用并行检测与精确检测值相结合的方案,在维持相对满意性能的情况下,减少算法复杂度。考虑到传统OSIC算法的误码扩散,将改进的OSIC算法与ML算法相结合,利用ML的穷尽搜索方式来提高算法的整体性能。为了避免ML算法给系统复杂度带来负担,通过一定的复杂度公式优先选出b层进行改进的OSIC算法,剩余的误差累积层使用MLD执行。仿真结果表明,所提算法复杂度小于传统OSIC算法,同时得到了接近ML算法的性能。 相似文献
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LDPC码是一种可以接近香农限的线性分组码,可通过稀疏奇偶校验矩阵来构造。也可以用因子图来构成。根据LDPC码的不同构成方法至今已提出了数种不同的译码方法。本文介绍了基于因子图的LDPC码的构造方法,分析了和一积(SPA)译码算法的基本原理,最后详细讨论了用SPA算法对LDPC码进行译码的过程。 相似文献
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相比于传统多输入多输出(MIMO)系统,大规模MIMO的天线数量大幅增加,使得系统的容量提升、误比特率下降,但也造成预编码矩阵维度升高,算法复杂度、系统成本及实现难度增大。将大规模MIMO系统主要采用的预编码技术分为线性和非线性两个部分,对两者进行了归纳和对比,并着重介绍了几种经过简化的线性预编码算法和几种比较典型的非线性预编码算法,指出因为非线性算法的复杂度很高,故未来大规模MIMO系统的预编码应当以线性算法为主。 相似文献
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MUSIC算法的运算量主要集中在特征值分解和空间谱的搜索两部分,为避免进行特征
值分解,将相干信号自适应对消的思想用于噪声子空间的估计。由于阵元输出信号完全相干
,视一个阵元输出为参考信号,其它阵元输出能够完全对其进行对消,得到的系数矩阵作为
噪声子空间的估计。基于LMS算法,给出了算法的矩阵形式,得到的噪声子空间估计算法的
运算量大大降低,且以迭代的方式进行,适合应用于运动信号源的跟踪,在阵元数较大时能
很好地逼近MUSIC算法性能。为减少空间谱搜索过程的计算量,对搜索过程先用系数矩阵的
一列进行搜索,然后采用其它列对搜索峰值进行验证。仿真结果显示算法具有很好的空间谱
估计性能和DOA跟踪性能。 相似文献
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为了解决载波相位恢复算法频偏估计范围小、估计精度低、计算复杂度高等问题,提出了一种基于Q次方的极性环与极性判决(Polar Decision,PD)算法相结合的Q次方极性判决(Q-th Power Polarity Decision,QPD)算法。首先对判决导向(Decision Directed,DD)算法、PD算法、基于Q次方的极性环进行性能分析;然后结合基于Q次方的极性环和PD算法的优点,提出性能更好的QPD算法,并分别在不同频偏和不同信噪比条件下对这四种载波相位恢复算法进行性能仿真与性能比较;最后,在QPSK、8PSK、16APSK和32APSK这四种调制方式下,分析QPD算法的误码率、资源消耗和吞吐率。仿真结果表明,该算法相比于DD算法、PD算法、基于Q次方的极性环具有频偏估计范围较大、估计精度较高、资源消耗相对较少、吞吐率较高等特点,且适用于多种调制方式。 相似文献
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目前在单向双跳多输入多输出(MIMO)中继系统中,基于嵌套张量模型的接收算法主要采用单步交替最小二乘(ALS)和KRF(Khatri-Rao Factorization)算法。在时变信道且实时性要求较高场景下,计算复杂度高是制约其应用的主要因素。为此,在对单向双跳MIMO中继系统建模基础上,提出了基于嵌套张量模型的双步组合接收算法。该算法通过对接收的数据张量进行重建,将符号估计和信道估计分离,充分利用ALS和KRF的算法优势,有效降低了计算复杂度。同时,对算法的可辨识性进行了分析。仿真结果表明,该算法保持了与传统嵌套PARAFAC的最小二乘(Nested PARAFAC ALS)算法的相同估计性能,在源天线个数变化时,计算复杂度降低了80%以上;在中继天线个数变化时,计算复杂度降低了50%以上。 相似文献
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针对酉-ESPRIT算法估计精度较高但是对信噪比水平变化比较敏感的问题,提出了一种改进的用于DOA估计的酉-ESPRIT算法。该算法首先对观测数据在变换域中进行预处理使信号能量更集中,然后进行波束变换,在波束空间中估计信号的到达方向。文中采用的波束形成矩阵使用较少的波束数可以在更广范围内搜索信号以避免漏掉有用信号,因此减少了运算量。通过计算机仿真试验可知,无论在白噪声还是色噪声背荣下,与酉-ESPRIT算法相比,本算法不仅减少了计算量,并且具有更小的信噪比门限,提高了酉-ESPRIT算法的鲁棒性。 相似文献
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