多符号差分协作系统检测算法的研究

摘要

为了解决MIMO系统在实现空间分集效果时,终端设备由于体积、硬件复杂度和功耗等限制的问题,提出了一种新的空间分集技术——协作技术。在协作技术实现的过程中,发送信号的协作方式多样化,其中AF、DF和CC三种是最基础的协作策略,其中误码率性能DF最优,AF最差;与此相比,AF的复杂度最低,然而DF最高,CC在误码率和复杂度两方面的性能都介于AF和DF之间。同时,对接收信号的译码方式也多样化,其中差分检测方式相比于传统的相干检测方式而言,避免了信道估计这一难题从而降低了检测算法实现的复杂度,更适用于实际应用环境中。然而也带来了3dB的性能损失,为了缩小这个性能差距,提出了多符号差分检测技术。
　　但是,采用多符号差分检测技术也带来了计算复杂度高的问题,针对这个问题,研究了3种适用于不同协作系统的多符号差分检测算法,使协作系统在误码率性能和复杂度之间达到很好的折中效果。同时,在对三种协作策略了解的基础上,以及鉴于本文是对检测算法的研究,为了避免研究的重复性,重点选择了AF和CC两种协作方式。本文主要基于AF、CC两种协作策略下的协作系统,并且分别与不同的差分编码方式结合,重点研究3种适用于协作系统的多符号差分检测算法。
　　首先,在分布式空时CC协作系统的基础上,针对传统单符号差分ML算法的3dB性能损失,而研究多符号差分ML算法,用于提高单符号差分协作系统的误码性能。然后,基于正交空时AF协作系统,针对ML算法高复杂度的缺陷,研究了多符号差分SD算法,用于降低协作系统的空间复杂度。最后,针对目前已有SD算法的缺陷,其中主要包括宽度优先的M-SD算法复杂度降低受球形半径选取的限制,以及深度优先SD算法中需要大幅度回溯操作造成不适用于硬件等缺陷。在酉空时AF协作系统的基础上,对多符号差分PASD算法研究,使差分协作系统在误码性能和复杂度之间达到很好的折中效果,并且更易于将来在硬件中的使用。本文通过详细的理论公式推导和仿真测试分析,来验证研究的算法有效性。

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1 绪论

1.1 论文研究背景和意义

1.2 国内外研究现状

1.3 论文的主要内容与安排

2 协作通信

2.1 协作原理概述

2.2 协作策略

2.3 基于协作的差分空时编码

2.4 本章小结

3 基于分布式空时编码协作的多符号差分ML算法

3.1 系统模型

3.2 ML算法

3.3 多符号差分ML算法

3.4 系统性能分析

3.5 本章小结

4 基于正交空时放大转发协作的多符号差分球形算法

4.1 系统模型

4.2 多符号差分球形算法

4.3 深度优先球形算法

4.4 性能分析

4.5 本章小结

5 基于酉空时放大转发协作的多符号差分PASD算法

5.1 系统模型

5.2 球形半径分析

5.3 多符号差分PASD算法

5.4 性能分析

5.5 本章小结

6 总结与展望

6.1 研究总结

6.2 展望

参考文献

作者简介