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低复杂度的空间调制信号检测
被引量:
6
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作者
陈发堂
龙云波
王与凡
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期99-102,108,共5页
空间调制(SM)算法在接收端常用最大释然(ML)信号检测获得发送天线编号以及调制符号,恢复发射信息比特,但是ML算法复杂度随着天线数和调制阶数的增加呈指数增长,不具有实用性。针对该难题,提出一种新的低复杂度次最优检测算法。通过设置...
空间调制(SM)算法在接收端常用最大释然(ML)信号检测获得发送天线编号以及调制符号,恢复发射信息比特,但是ML算法复杂度随着天线数和调制阶数的增加呈指数增长,不具有实用性。针对该难题,提出一种新的低复杂度次最优检测算法。通过设置合理的判决门限将信号矢量检测(SVD)和硬限最大似然(HL-ML)算法进行联合。蒙特卡洛仿真结果表明,该算法的误比特率检测性能比SVD算法更接近ML算法,且复杂度与ML算法相比降低了85%。
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关键词
空间调制
多输入多输出
最大似然
信号矢量检测
硬限最大似然
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职称材料
题名
低复杂度的空间调制信号检测
被引量:
6
1
作者
陈发堂
龙云波
王与凡
机构
重庆邮电大学重庆市移动通信技术重点实验室
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期99-102,108,共5页
基金
国家科技重大专项"新一代宽带无线移动通信网"(2017ZX03001021-004)
文摘
空间调制(SM)算法在接收端常用最大释然(ML)信号检测获得发送天线编号以及调制符号,恢复发射信息比特,但是ML算法复杂度随着天线数和调制阶数的增加呈指数增长,不具有实用性。针对该难题,提出一种新的低复杂度次最优检测算法。通过设置合理的判决门限将信号矢量检测(SVD)和硬限最大似然(HL-ML)算法进行联合。蒙特卡洛仿真结果表明,该算法的误比特率检测性能比SVD算法更接近ML算法,且复杂度与ML算法相比降低了85%。
关键词
空间调制
多输入多输出
最大似然
信号矢量检测
硬限最大似然
Keywords
Spatial Modulation ( SM )
Multiple Input Multiple Output ( MIMO )
Maximum Likelihood (ML)
SignalVector Detection ( SVD )
Hard Limiting-Maximum Likelihood (HL-ML)
分类号
TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
低复杂度的空间调制信号检测
陈发堂
龙云波
王与凡
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018
6
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