针对正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space, OTFS)调制系统中均衡器性能不佳及线性滤波器复杂度较高等问题,提出了一种LU(Lower-Upper)分解与迭代最小均方误差(Iterative Minimum Mean Square Error, IMMSE)均衡器结合的OTFS系...针对正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space, OTFS)调制系统中均衡器性能不佳及线性滤波器复杂度较高等问题,提出了一种LU(Lower-Upper)分解与迭代最小均方误差(Iterative Minimum Mean Square Error, IMMSE)均衡器结合的OTFS系统信号检测算法(LU-IMMSE)。该算法依据时延多普勒域稀疏信道矩阵的特征,采用一种低复杂度的LU分解方法,以避免MMSE均衡器求解矩阵逆的过程,在保证均衡器性能的前提下降低了均衡器复杂度。在OTFS系统中引入一种IMMSE均衡器,通过不断迭代更新发送符号均值和方差这些先验信息来逼近MMSE均衡器最优估计值。LU-IMMSE算法通过调节迭代次数可以有效降低误比特率。在比特信噪比为8 dB时,5次迭代后的LU-IMMSE均衡器误比特率相比传统的MMSE均衡器降低了约11 dB。随着迭代次数的增大,较传统IMMSE算法降低了计算复杂度。在最大时延系数为4、符号数为16的情况下,与直接求逆相比,所提出的低复杂度LU分解方法降低了约91.72%的矩阵求逆计算复杂度。展开更多
文摘针对正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space, OTFS)调制系统中均衡器性能不佳及线性滤波器复杂度较高等问题,提出了一种LU(Lower-Upper)分解与迭代最小均方误差(Iterative Minimum Mean Square Error, IMMSE)均衡器结合的OTFS系统信号检测算法(LU-IMMSE)。该算法依据时延多普勒域稀疏信道矩阵的特征,采用一种低复杂度的LU分解方法,以避免MMSE均衡器求解矩阵逆的过程,在保证均衡器性能的前提下降低了均衡器复杂度。在OTFS系统中引入一种IMMSE均衡器,通过不断迭代更新发送符号均值和方差这些先验信息来逼近MMSE均衡器最优估计值。LU-IMMSE算法通过调节迭代次数可以有效降低误比特率。在比特信噪比为8 dB时,5次迭代后的LU-IMMSE均衡器误比特率相比传统的MMSE均衡器降低了约11 dB。随着迭代次数的增大,较传统IMMSE算法降低了计算复杂度。在最大时延系数为4、符号数为16的情况下,与直接求逆相比,所提出的低复杂度LU分解方法降低了约91.72%的矩阵求逆计算复杂度。
