为了降低Turbo均衡中均衡器的复杂度,该文提出了符号方差反馈均衡算法(SVFE)。该算法是对精确的线性最小均方误差估计值(LMMSE)进行Taylor展开得到的。在该算法中,先利用时不变均衡器得到初步符号估计值,再根据先验符号方差对估计值加权...为了降低Turbo均衡中均衡器的复杂度,该文提出了符号方差反馈均衡算法(SVFE)。该算法是对精确的线性最小均方误差估计值(LMMSE)进行Taylor展开得到的。在该算法中,先利用时不变均衡器得到初步符号估计值,再根据先验符号方差对估计值加权,最后进行时不变滤波得到更佳的符号估计值。由于用到了时变的先验符号方差信息,其性能更接近精确的LMMSE均衡器。将所提算法用于Proakis C信道下的Turbo均衡处理,和时不变均衡算法进行仿真对比,所提算法将信噪比损失从0.83 d B降到了0.17 d B,并且仍可通过快速傅里叶变换降低为对数复杂度。展开更多
针对长期演进技术（LTE）下行多输入多输出正交频分多址链路（MIMO-OFDM）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。该算法通过预编码矩阵将发射信号扩展到所有子载波上,降低由天线引起的部分...针对长期演进技术（LTE）下行多输入多输出正交频分多址链路（MIMO-OFDM）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。该算法通过预编码矩阵将发射信号扩展到所有子载波上,降低由天线引起的部分子载波干扰。在接收端,利用最小均方误差排序QR分解（MMSE-SQRD）软输入软输出干扰消除均衡算法,从而避免传统基于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。在接收端,同时通过预编码对重建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。研究结果表明：在2发2收场景下,当误码率为10-3时,本文算法经过5次迭代后信噪比相比于传统MMSE-SQRD的迭代算法提高4.4~5.0 d B。展开更多
针对符号间干扰信道的多天线分集接收问题,提出一种单输入多输出(SIMO)系统盲迭代均衡算法。该算法利用吉布斯样本法处理思路,在SIMO条件下推导了信道冲击响应、发送符号等未知参数的条件后验分布,根据该条件概率逐个参数进行随机采样,...针对符号间干扰信道的多天线分集接收问题,提出一种单输入多输出(SIMO)系统盲迭代均衡算法。该算法利用吉布斯样本法处理思路,在SIMO条件下推导了信道冲击响应、发送符号等未知参数的条件后验分布,根据该条件概率逐个参数进行随机采样,通过不断迭代更新来逼近最大后验概率(MAP)估计的结果。该算法的一个显著特点是具有软输入软输出(SISO)结构,因此在编码系统中可以与信道译码结合,通过联合迭代进一步提升均衡的性能。计算机仿真结果表明,在严重符号间干扰信道条件下,SIMO系统盲迭代均衡算法的性能非常接近于已知信道时迭代均衡算法的性能,距离理想无符号间干扰信道分集合成的性能差距只有约1 d B。展开更多
文摘为了降低Turbo均衡中均衡器的复杂度,该文提出了符号方差反馈均衡算法(SVFE)。该算法是对精确的线性最小均方误差估计值(LMMSE)进行Taylor展开得到的。在该算法中,先利用时不变均衡器得到初步符号估计值,再根据先验符号方差对估计值加权,最后进行时不变滤波得到更佳的符号估计值。由于用到了时变的先验符号方差信息,其性能更接近精确的LMMSE均衡器。将所提算法用于Proakis C信道下的Turbo均衡处理,和时不变均衡算法进行仿真对比,所提算法将信噪比损失从0.83 d B降到了0.17 d B,并且仍可通过快速傅里叶变换降低为对数复杂度。
文摘针对长期演进技术（LTE）下行多输入多输出正交频分多址链路（MIMO-OFDM）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。该算法通过预编码矩阵将发射信号扩展到所有子载波上,降低由天线引起的部分子载波干扰。在接收端,利用最小均方误差排序QR分解（MMSE-SQRD）软输入软输出干扰消除均衡算法,从而避免传统基于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。在接收端,同时通过预编码对重建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。研究结果表明：在2发2收场景下,当误码率为10-3时,本文算法经过5次迭代后信噪比相比于传统MMSE-SQRD的迭代算法提高4.4~5.0 d B。
文摘针对符号间干扰信道的多天线分集接收问题,提出一种单输入多输出(SIMO)系统盲迭代均衡算法。该算法利用吉布斯样本法处理思路,在SIMO条件下推导了信道冲击响应、发送符号等未知参数的条件后验分布,根据该条件概率逐个参数进行随机采样,通过不断迭代更新来逼近最大后验概率(MAP)估计的结果。该算法的一个显著特点是具有软输入软输出(SISO)结构,因此在编码系统中可以与信道译码结合,通过联合迭代进一步提升均衡的性能。计算机仿真结果表明,在严重符号间干扰信道条件下,SIMO系统盲迭代均衡算法的性能非常接近于已知信道时迭代均衡算法的性能,距离理想无符号间干扰信道分集合成的性能差距只有约1 d B。
