针对长期演进(long time evolution,LTE)下行多输入多输出正交频分多址链路(multiple-input multiple-output orthogonal frequency division multiplexing,MIMO-OFDM)异步通信系统中的天线间干扰和多径干扰的问题,提出一种低复杂度的...针对长期演进(long time evolution,LTE)下行多输入多输出正交频分多址链路(multiple-input multiple-output orthogonal frequency division multiplexing,MIMO-OFDM)异步通信系统中的天线间干扰和多径干扰的问题,提出一种低复杂度的基于预编码矩阵的迭代均衡算法。在发射端,该算法通过预编码矩阵将信号扩展到所有子载波上,从而降低部分子载波深衰落对扩展前原始信号的影响。在接收端,利用最小均方差误差排序QR分解(minimum mean square error sorted QR decomposition,MMSE-SQRD)软输入软输出干扰消除均衡算法,一方面避免传统基于最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)并行软干扰消除均衡算法中复杂的矩阵求逆运算,进而降低了算法复杂度,另一方面利用信道排列优先检测信噪比最大的传输符号提高检测准确性。同时通过预编码对重构信号中误差进行扩展,进而缓解在迭代干扰消除过程中的误差传播。仿真结果证明,在2发2收场景下,误码率在10-3时,算法经过5次迭代后系统性能相比于现有的迭代均衡算法改善约4dB。展开更多
针对LTE下行多输入多输出正交频分多址(MIMO-OFDM)系统中的天线间干扰和多径干扰问题,提出一种低复杂度的迭代均衡算法。该算法在接收端通过预编码矩阵将发射信号扩展到所有子载波上,从而减少部分子载波深衰落对扩展前原始发射信号的影...针对LTE下行多输入多输出正交频分多址(MIMO-OFDM)系统中的天线间干扰和多径干扰问题,提出一种低复杂度的迭代均衡算法。该算法在接收端通过预编码矩阵将发射信号扩展到所有子载波上,从而减少部分子载波深衰落对扩展前原始发射信号的影响。算法在接收端引入最小均方差误差排序QR分解(MMSE-SQRD)软干扰消除均衡算法,一方面避免传统基于最小均方误差(MMSE)并行软干扰消除均衡算法中矩阵求逆运算,进而降低了算法复杂度,另一方面利用信道排列,优先检测信噪比最大的传输符号进而提高检测准确性。同时通过预编码对重构信号进行预处理,进而缓解在迭代干扰消除过程中的误差传播。仿真结果表明:在4发4收场景下,误码率为10-5时,所提算法信噪比改善约0.7 d B。展开更多
在Donoho D L和Johnstone I M提出的小波阈值去噪算法的基础上,首先构造了一种新的阈值函数。与传统软、硬阈值函数相比,新阈值函数不但连续,而且高阶可导,克服了硬阈值函数不连续及软阈值函数中小波估计系数与分解系数之间存在恒定偏...在Donoho D L和Johnstone I M提出的小波阈值去噪算法的基础上,首先构造了一种新的阈值函数。与传统软、硬阈值函数相比,新阈值函数不但连续,而且高阶可导,克服了硬阈值函数不连续及软阈值函数中小波估计系数与分解系数之间存在恒定偏差的缺陷。同时,为了获得更好的去噪效果,提出了基于白噪声!2检验确定小波最优分解尺度的方法。最后,通过数值仿真实验,证明了基于白噪声!2检验方法的有效性;在最优分解尺度下,新阈值函数在信噪比增益和最小均方误差意义上均优于传统阈值函数。展开更多
文摘针对长期演进(long time evolution,LTE)下行多输入多输出正交频分多址链路(multiple-input multiple-output orthogonal frequency division multiplexing,MIMO-OFDM)异步通信系统中的天线间干扰和多径干扰的问题,提出一种低复杂度的基于预编码矩阵的迭代均衡算法。在发射端,该算法通过预编码矩阵将信号扩展到所有子载波上,从而降低部分子载波深衰落对扩展前原始信号的影响。在接收端,利用最小均方差误差排序QR分解(minimum mean square error sorted QR decomposition,MMSE-SQRD)软输入软输出干扰消除均衡算法,一方面避免传统基于最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)并行软干扰消除均衡算法中复杂的矩阵求逆运算,进而降低了算法复杂度,另一方面利用信道排列优先检测信噪比最大的传输符号提高检测准确性。同时通过预编码对重构信号中误差进行扩展,进而缓解在迭代干扰消除过程中的误差传播。仿真结果证明,在2发2收场景下,误码率在10-3时,算法经过5次迭代后系统性能相比于现有的迭代均衡算法改善约4dB。
文摘针对LTE下行多输入多输出正交频分多址(MIMO-OFDM)系统中的天线间干扰和多径干扰问题,提出一种低复杂度的迭代均衡算法。该算法在接收端通过预编码矩阵将发射信号扩展到所有子载波上,从而减少部分子载波深衰落对扩展前原始发射信号的影响。算法在接收端引入最小均方差误差排序QR分解(MMSE-SQRD)软干扰消除均衡算法,一方面避免传统基于最小均方误差(MMSE)并行软干扰消除均衡算法中矩阵求逆运算,进而降低了算法复杂度,另一方面利用信道排列,优先检测信噪比最大的传输符号进而提高检测准确性。同时通过预编码对重构信号进行预处理,进而缓解在迭代干扰消除过程中的误差传播。仿真结果表明:在4发4收场景下,误码率为10-5时,所提算法信噪比改善约0.7 d B。
基金国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.40674069)
文摘在Donoho D L和Johnstone I M提出的小波阈值去噪算法的基础上,首先构造了一种新的阈值函数。与传统软、硬阈值函数相比,新阈值函数不但连续,而且高阶可导,克服了硬阈值函数不连续及软阈值函数中小波估计系数与分解系数之间存在恒定偏差的缺陷。同时,为了获得更好的去噪效果,提出了基于白噪声!2检验确定小波最优分解尺度的方法。最后,通过数值仿真实验,证明了基于白噪声!2检验方法的有效性;在最优分解尺度下,新阈值函数在信噪比增益和最小均方误差意义上均优于传统阈值函数。
