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《基于逐分量软干扰删除的迭代线性检测算法-论文.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、CN43—1258/TP计算机工程与科学第37卷第7期2015年7月ISSN1007—13OXComputerEngineering&ScienceVol_37。No.7,Ju1.2015文章编号:1007—130X(2015)07—1239—06基于逐分量软干扰删除的迭代线性检测算法李秀丽,张益农,周进,戴晓明(1.北京联合大学自动化学院,北京100101;2.电信科学技术研究院无线移动通信国家重点实验室,北京100876)摘要:提出了一种新型基于调制符号的分量进行干扰删除和线性最小均方误差滤波的软输入软输出检测算法,并采用软输入软输出的多入多出MIMO检测器和信道编码串行
2、级联的迭代检测译码IDD结构。该算法充分利用正交调制符号同相分量和正交分量的独立衰落特性,达到检测中更加准确的软干扰删除。外信息转移EXIT图表明该算法比传统的逐符号软删除算法具有更低的临界信噪比。数值仿真也验证了提出的基于调制符号的分量删除的线性检测算法比采用调制符号级的删除具有更优的误码性能,并且仍然具有低复杂度的特性。关键词:逐分量软干扰删除(CLSC);多入多出(MIMO);外信息转移图(EXIT);迭代检测译码(IDD)中图分类号:TP277文献标志码:Adoi:10.3969/j.issn.1007—13OX.2015.07.003Aniterativelinea
3、rsetectionalgorithmbasedoncomponent_-levelsoftinterferencecancellationLIXiu—li,ZHANGYi—nong,ZHOUJin,DAIXiao—ming。(1.SchoolofAutomation,BeijingUnionUniversity,Beijing100101;2.KeyLaboratoryofWirelessMobileCommunications,ChinaAcademyofTelecommunicationsTechnology,Beijing100876,China)Abstract:W
4、eproposeaniterativedetectionanddecoding(IDD)algorithmbasedoncomponent-levelsoftcancellation(CLSC)andlinearminimummean—squarederror(LMMSE)filteringforturbocodedmultipleinputmultipleoutput(MIMO)multiplexingsystemsinthiswork.Byexploitingtheindepend—encebetweenthein—phaseandquadrature—phasebran
5、ch,moreaccuratesoftinterferencecancellationiSrealized.Extrinsicinformationtransfer(EXIT)characteristicsoftheIDDsystemshowsthatthepropos—alhasfasterconvergencespeedthantheconventiona1one.Numerica1resultsfurthervalidatethattheCLSC—IMMSEalgorithmachievesanoticeablebiterrorrate(BER)performancet
6、hansymbol—levelsoftcancelation(SISC)basedLMMSE,andmaintainsitslOWcomplexitycharacteristic.Keywords:componentlevelsoftinterferencecancellation(CLSC);multipleinputmultipleoutput(MIMo);extrinsicinformationtransfer(EXIT);iterativedetectionanddecoding(IDD)性能和可控的计算复杂度被广泛应用于信道均衡、引言MIM0(MultipleInp
7、utMultipleOutput)检测和多用户检测等数字通信系统中]。这种软信息通IDD(IterativeDetectionandDecoding)技术常采用对数似然比值[7的形式来表示。在迭代过通过在检测器和信道解码器之间迭代地交互软信程中,首先检测器根据信道观察值和由信道解码器息来渐进改善系统的性能。因其渐进最优的反馈回来的先验信息来计算码字的后验概率,减去收稿日期:2014—04—30;修回日期:2014-09—09基金项目:北京联合大学人才强校项目(BPHR2012C06);北京市教委科技计划
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