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摘要:
对于V-BLAST系统的检测,最大似然(ML)算法有着最优的性能却也有最大的计算复杂度;经典的排序连续干扰抵消(OSIC)算法复杂度较低,但数值稳定性差,且性能与ML差距较大.因此,本文基于检测性能和计算复杂度折中的思想,针对4×4 V-BLAST系统提出了一种分组最大似然(Group ML,GML)检测算法,在保证较好检测性能的基础上,通过将四维ML检测器分成两组二维ML检测器来降低计算复杂度.此外,本文还提出了一种简化的最大似然(Simpli-fled ML,SML)检测算法,通过将每组中的二维ML检测器的搜索空间从二维降至一维,进一步降低了计算复杂度,并证明其与ML算法具有一致的性能.仿真表明,在误符号率为10~(-3)时GML算法相比OSIC算法有约7dB的性能提升.经分析知.GML算法复杂度与ML-OSIC算法相比在高阶调制方式下有着显著的降低,易于硬件实现.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 4×4 V-BLAST系统分组最大似然检测算法
来源期刊 信号处理 学科 工学
关键词 V-BLAST 最大似然(ML) 分组最大似然(GML) 简化最大似然(SML)
年,卷(期) 2010,(3) 所属期刊栏目 算法研究
研究方向 页码范围 369-374
页数 6页 分类号 TN911.3
字数 5096字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-0530.2010.03.008
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 魏急波 国防科技大学电子科学与工程学院 140 1042 15.0 28.0
2 王欣 国防科技大学电子科学与工程学院 18 33 3.0 4.0
3 王海红 国防科技大学电子科学与工程学院 3 6 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
V-BLAST
最大似然(ML)
分组最大似然(GML)
简化最大似然(SML)
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信号处理
月刊
1003-0530
11-2406/TN
大16开
北京鼓楼西大街41号
18-143
1985
chi
出版文献量(篇)
5053
总下载数(次)
13
总被引数(次)
32728
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