基于阴影域的搜索树检测算法

• 作者: 侯宁宁 李小文 范艺芳
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 多输入多输出 二次规划 阴影域 分支界限 高阶调制
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 网络与通信
• 页码范围: 1400-1404
• 页数: 5页
• 分类号: TN929.5
• 字数: 4328字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102174

摘要

大规模多输入多输出(MIMO)系统中,随着天线数目的增加,传统的信号检测算法的检测性能大幅度下降,复杂度呈指数增长,且不适用于高阶调制.针对大规模MIMO场景,基于阴影域思想提出一种结合二次规划(QP)与分支界限(BB)算法的搜索树检测算法.首先,构造QP模型,并针对一阶QP算法后的解向量,提取落入阴影域的不可靠符号;然后,将落入阴影域的不可靠符号进行BB搜索树检测以求得最优解;同时,为了降低复杂度,提出三种搜索树修剪策略,在性能和复杂度之间折中选择.仿真结果表明,在大规模MIMO场景下,在调制阶数为6的正交幅度调制(QAM)时,提出的基于阴影域搜索树检测算法比QP算法提升了约20 dB的性能增益,在256QAM调制时,比QP算法提升了约21 dB的性能增益,验证了算法对高阶调制的适应性,同时,与传统的搜索树算法相比,使用相同修剪策略,复杂度降低了50％左右.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李小文	重庆邮电大学通信与信息工程学院	219	1060	14.0	21.0
2	范艺芳	重庆邮电大学通信与信息工程学院	3	0	0.0	0.0
3	侯宁宁	重庆邮电大学通信与信息工程学院	3	0	0.0	0.0