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摘要:
在大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统中,当接收天线数远远大于发送天线数时,通信信道渐近正交,传统的最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)检测算法能够获得线性近似最优性能,但随着收发天线数增加,MMSE检测算法涉及到高维的矩阵求逆运算,难以应用在实际生活中.因此,文中提出了一种低复杂度的并行共轭梯度软输出检测算法,该算法对传统的共轭梯度(Conjugate Gradient,CG)法进行改进,并行求解共轭方向和优化步长,在提高算法检测性能的同时还加快了算法的收敛速度;然后利用信道编译码中的比特对数似然比近似算法求解出软信息,进一步提升检测算法的性能.通过理论定量地分析了算法的复杂度,并通过仿真实验对不同检测算法在不同判决方式下的误码率性能和收敛速度进行了研究,结果表明:所提出的并行CG软输出检测算法在复杂度降低的情况下,仅需要少量次数的迭代,便能以较快的收敛速度达到近似最佳的MMSE线性检测性能.
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文献信息
篇名 大规模MIMO系统中的并行共轭梯度软输出信号检测算法
来源期刊 南京邮电大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 大规模多输入多输出 信号检测 并行共轭梯度 比特对数似然比
年,卷(期) 2019,(5) 所属期刊栏目 通信与电子
研究方向 页码范围 1-6
页数 6页 分类号 TN929.5
字数 4299字 语种 中文
DOI 10.14132/j.cnki.1673-5439.2019.05.001
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 张维 重庆邮电大学通信与信息工程学院 7 3 1.0 1.0
5 王强 重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室 37 57 4.0 5.0
6 周围 重庆邮电大学通信与信息工程学院 96 326 9.0 13.0
10 唐俊 重庆邮电大学通信与信息工程学院 5 1 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
大规模多输入多输出
信号检测
并行共轭梯度
比特对数似然比
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
南京邮电大学学报(自然科学版)
双月刊
1673-5439
32-1772/TN
大16开
南京市亚芳新城区文苑路9号
1960
chi
出版文献量(篇)
2234
总下载数(次)
13
总被引数(次)
14649
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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