基于Gibbs采样的MIMO信号检测改进算法.pdf

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1、第55卷第5期电讯技术V0l-55．No．52015年5月TelecommunicationEngineeringMay，2015doi：10．3969／j．issn．1001—893x．2015．05．003引用格式：刘春国，李立忠．基于Gibbs采样的MIM0信号检测改进算法[J]．电讯技术，2015，55(5)：479—483．[LIUChunguo，LILizhong．AnIm—provedMIMODetectionAlgorithmBasedonGibbsSampler[J]．Telecommunicati

2、onEngineering，2015，55(5)：479—483．]基于Gibbs采样的MIMe信号检测改进算法刘春国．李立忠(盲信号处理重点实验室，成都610041)摘要：针对传统Gibbs采样算法的“失控问题”，提出了一种改进算法，在Gibbs迭代采样过程中加入对噪声方差的估计，消除了失控问题。设计了信号检测流程，将最大似然(ML)检测的搜索过程嵌入Gibbs迭代采样过程．减少了最大似然检测的计算步骤。仿真结果表明，所提算法能估计噪声方差．具有接近最大似然检测的性能。关键词：MIMO系统；信号检测；Gibbs采样

3、；“失控问题”；最大似然检测；噪声方差’中图分类号：TN911文献标志码：A文章编号：1001—893X(2015)05—0479—05AnImprovedMIMODetectionAlgorithmBasedonGibbsSamplerLIUChunguo，LILizhong(NationalKeyLaboratoryofScienceandTechnologyonBlindSignalProcessing，Chengdu610041，China)Abstract：Forpreventingthestallingp

4、roblemofGibbssampler，animprovedalgorithmisproposed．First—ly，theestimatesofthenoisevarianceisobtainedfromtheGibbssampler，thestallingproblemiselimina-ted．Then，bycombiningwithMaximumLikelihood(ML)detectionintheprocessofiterationoftheGibbssampler，thecomplexityofsig

5、naldetectionisreduced．Simulationresultsshowthatthenoisevariancecanbeobtainedwiththeproposedmethod，andtheimprovedalgorithmachievestheperformanceapproachingthemaximumlikelihooddetection．Keywords：MIMesystem；signaldetection；Gibbssampler；stallingproblem；MaximumLikel

6、ihooddetec—tion；noisevariance1引言检测成为MIMO信号接收处理的关键技术。传统的最优接收机是联合检测的最大似然(MaximumLike—过去十几年，对无线通信系统性能的挖掘从传统的频域、时域、码域转移到了空域。自从1996年lihood，ML)接收机，但是其计算复杂度高，天线数目Foschini⋯提出利用多天线收发的BLAST(BellLabs较多时难以实现。针对2x2的系统，文献[2]提出LayeredSpace—Time)通信架构以传输高速数据以一种改进的ML算法，降低了计算复杂度，

7、但是更多来，多输人多输出(Multiple—InputMultiple—Output，天线数目时复杂度高的问题仍未解决。低复杂度的MIMO)通信系统就以其极高的频谱利用率获得了线性检测器性能差，易受噪声影响，而非线性检’?贝4器众多学者的关注。如球译码(SphereDecoding，SD)等算法的检测性能由于需要从同频混叠信号中检测分离出发送的信息符号，接收处理的复杂度大大增加，MIMe信号有所提升，但是仍然具有较高的复杂度]。收稿日期：2014—12—25；修回日期：2015—03—31Receiveddate：2

8、014—12—25；Reviseddate：2015—03—31基金项目：国家高技术研究发展计划(863计划)项目FoundationItem：TheNationalHigh—techR&DPmgamofChina(863Program)通讯作者：sehg_liu@126．eomCorrespondingauthor：schg_liu@126．