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摘要:
针对传统的马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)算法,提出了一种基于Max-Log更新的MCMC-MIMO检测算法。该算法采用了基于Max-Log更新的采样,可以有效产生收敛于后验概率(APP)分布的比特样本列表集合,同时可避免计算传统MCMC算法中的每比特概率分布。但是该检测算法在高信噪比下,采样过程会陷入锁死到局部最优态。在此基础上,提出了3个增强技术:1)抖动处理,对给定置信区间内的更新进行抖动处理;2)条件下重新初始化,对处在潜在锁死态的采样序列进行重新初始化;3)修剪饱和处理,利用球形译码算法中的修剪饱和技术来处理MIMO检测输出的对数似然信息(LLR)。仿真结果显示,基于Max-Log更新的MCMC增强算法能有效地解决陷入锁死的问题,从而提高系统性能并降低系统的计算复杂度。在复杂度为MMSE-PIC检测算法的90%的基础上,性能提高了2 dB。
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文献信息
篇名 基于Max-Log更新的马尔科夫链蒙特卡洛MIMO检测增强算法
来源期刊 电子科技大学学报 学科 工学
关键词 抖动处理 修剪饱和 Max-Log更新 MCMC 条件下重新初始化
年,卷(期) 2017,(1) 所属期刊栏目 通信与信息工程
研究方向 页码范围 1-8
页数 8页 分类号 TN92
字数 5572字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.01.001
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 胡剑浩 电子科技大学通信抗干扰国家级重点实验室 84 477 11.0 18.0
2 周将运 电子科技大学通信抗干扰国家级重点实验室 1 1 1.0 1.0
3 何帅宁 电子科技大学通信抗干扰国家级重点实验室 2 3 1.0 1.0
4 陈杰男 电子科技大学通信抗干扰国家级重点实验室 11 29 4.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
抖动处理
修剪饱和
Max-Log更新
MCMC
条件下重新初始化
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
电子科技大学学报
双月刊
1001-0548
51-1207/T
大16开
成都市成华区建设北路二段四号
62-34
1959
chi
出版文献量(篇)
4185
总下载数(次)
13
总被引数(次)
36111
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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