LTE论文:迭代接收技术在LTE中应用

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1、LTE论文:迭代接收技术在LTE中的应用【中文摘要】随着无线通信技术的快速发展,LTE技术已逐渐走上商用的道路,LTE技术的提出是为了满足信息社会人们对数据传输的大规模需求,为此,LTE标准采用了MIMO、OFDM等先进技术以在峰值速率、传输时延和频谱利用率等方面达到一个新的高度,LTE的目标是为未来十年或十年以上提供有竞争力的无线通讯解决方案。在LTE接收端传统的实现方案中,MIMO检测与Turbo译码是单独进行的,随着基于概率的软判决迭代检测思想的广泛应用,若能在LTE接收端将MIMO检测与

2、Turbo译码以迭代接收机的形式进行迭代检测将获得巨大的检测增益,提升接收端的性能,因此有必要研究LTE系统中的迭代接收机技术。本文首先介绍了LTE系统中迭代接收机的系统模型,然后分别研究了迭代接收机中的Turbo迭代译码技术和软输入软输出MIMO检测技术。本文给出了Turbo迭代译码中Log-Map译码算法的常见简化方法,并针对LLR计算单元提出了一种简化算法,仿真结果表明,相比Max-Log-Map算法,该算法在增加有限的复杂度下取得了0.2dB的性能提升。本文采用CUDA平台研究实现了基于

3、GPU的Turbo迭代译码器,测试结果表明该迭代译码器能取得4.8Mbps的净吞吐率,能满足低速实时数据传输需求,采用GPU实现Turbo迭代译码器能降低开发成本同时缩短开发周期,该技术可用于软件无线电中,也可用于Turbo码的仿真加速领域中,能上百倍地降低Turbo码的仿真时间。针对LTE系统支持高速数据传输的需求,本文研究实现了基于FPGA的高吞吐率Turbo迭代译码器,该译码器能适应LTE系统中的全部188种码长,在该Turbo迭代译码器中,本文针对LTE中QPP交织器的特点提出了一种适合

4、于并行译码的QPP交织器实现方法与硬件架构,相比基于存储的方法所需要的8Mbits左右的存储资源,本文提出的方法只需要1692bits的存储资源,具有很大的优越性;结果表明,本文设计的Turbo迭代译码器在资源消耗,译码延时,数据吞吐率等各项指标上都满足了LTE的需求。本文最后对迭代接收中软输入软输出MIMO检测技术进行了研究,本文详细介绍了三种软输入软输出MIMO检测算法,包括最大似然检测算法,球形译码算法,以及MMSE-SIC检测算法,通过在LTE系统中的仿真比较了采用以上三种软输入软输出M

5、IMO检测算法的迭代接收机的性能。针对MMSE-SIC检测算法,结合LTE系统调制星座图和多天线传输模式的特点,本文从发射信号的软估计,MMSE滤波,矩阵求逆等方面简化了该算法,得到了一种低复杂度的MMSE-SIC检测算法,非常适合在LTE系统中实现。【英文摘要】Withtherapiddevelopmentofwirelesscommunicationtechnology,LTEtechnologyhasgraduallyontheroadofcommercialusing,LTEtechno

6、logywasproposedtomeetthemassivedemandfordatatransmissionforpeopleintheinformationsocietynowadays,inordertoreachanewheightinpeakdatarate,transmissiondelayandspectralefficiency,MIMO,OFDMandotheradvancedtechnologieswereusingintheLTEstandard.LTEisaimingt

7、oprovideacompetitivewirelesssolutionforthenextdecadeormore.LTEadoptedTurbocodesaschannelcodingtoobtainareliabledatatransmission,sinceLTEneedstosupportapeakrateofupto300Mbpsinthedownlink,thecorrespondingTurbodecodinginthereceiveralsoneedstomeetthisgoa

8、landitisveryimportanttodesignaTurbodecoderwithhighthroughput.Inthetraditionalimplementationofreceiver,MIMOdetectionandTurbodecodingareprocessedseparately,however,withthewidelyusingofsoftdecisioniterativedetectionbasedonprobability,itwillbeahugegainan

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