mimo系统检测算法的研究

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1、学校代码：10406分类号：TN911.23学号：070081001015南昌航空大学硕士学位论文（学位研究生）MIMO系统的检测算法研究硕士研究生：杨俊导师：宋高俊申请学位级别：硕士学科、专业：通信与信息系统所在单位：信息工程学院答辩日期：2012年06月授予学位单位：南昌航空大学TheResearchofDetectionAlgorithmForMIMOSystemADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterOnCommunicationandInformationSyst

2、emByYangJunUndertheSupervisionofProf.SongGaojunSchoolofInformationEngineeringNanchangHANGKONGUniversity,Nanchang,ChinaJune,2012摘要随着社会经济的不断发展，人们对无线通信系统的容量需求不断提高，推动了无线通信系统的发展和应用。MIMO（multiple-input-multiple-ouput）技术能够在不增加带宽的情况下成倍地提高系统容量和频谱利用率。在理想情况下，MIMO系统的信道容量随发

3、射天线个数和接收天线个数的最小值线性增加，从而提供目前其他技术无法达到的容量潜力。再加上其获得的分集增益能够抵抗信道衰落，极大地提高通信系统的可靠性,是未来宽带无线通信系统的主要技术之一。由于MIMO系统的发射端有多根天线，对于接收端的天线来说，每根天线接收到的信号是当前时刻所有发射天线发射信号的叠加。因此，如何实现既有较高的检测性能、又有较低复杂度的信号检测就成为MIMO技术发展的一个重要问题。针对这个问题，本文着重研究基于MIMO技术的几种信号检测方法。文章的主要研究内容如下：1.分析无线移动通信信道的衰落特性，

4、结合几种常用的信道数学建模方法对MIMO信道进行建模，并推导出在平坦衰落情况下MIMO系统信道容量的数学表达式。2.深入研究了一般空时系统模型和垂直分层空时系统，分析比较了最大似然、最小二乘和最小均方误差等传统检测算法在MIMO系统中进行信号检测的误码率性能和计算复杂度，以及影响误码率性能的若干因素。3.深入分析了球形译码算法的基本原理，并进行推导和优化，将其应用于MIMO系统的信号检测中，并对它的误码率性能和计算复杂度进行分析。4.研究了粒子群优化算法的原理，将传统的连续粒子群优化算法进行离散，将其应用于MIMO系

5、统的信号检测中，并且为了防止陷入局部最优，对该算法进行改进，将改进后的混合离散二进制粒子群算法应用到MIMO系统的信号检测中，分析各自的性能和计算复杂度。实验结果表明基于球形译码算法、离散二进制粒子群算法和混合离散二进制粒子群算法的检测方法在取得较好的误码率性能的同时，具有更低的计算复杂度。I关键词：MIMO，检测，最大似然，最小均方误差，最小二乘，球形译码，粒子群优化IIABSTRACTWiththecontinuesdevelopofthesocio-economic,thewirelesscommunicati

6、onsystemcapacityrequirementscontinuetoincrease,promotethedevelopmentandappalicationofwirelesscommunicationsystems.Multiple-InputandMultiple-Ouput(MIMO)technologycanincreasesystemcapacityandspectrumefficiencyexponentiallywithoutincreasethebandwidth.Intheidealcas

7、e,thechannelcapacityoftheMIMOsystemincreaseslinearlywiththeminimumnumberbetweentransmitantennasandreceivingantennas,whichcanprovidethegreatlycapacitypotentialwhileothertechnologiescannot.Coupledwithaccesstothediversitygaincanresistfadingchannel,whichimprovedthe

8、reliabilityofcommunicationsystemsgreatly.MIMOtechniquehasbecomeoneofthemaintechnologiesforbroadbandwirelesscommunicationsysteminthefuture.BecausethetransmitteroftheMIMOsyste