...
首页> 外文期刊>Известия высших учебных заведений >ДЕТЕКТОР С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ВЕРОЯТНОСТНОГО ВОСХОДЯЩЕГО ПОИСКА ДЛЯ КОДИРОВАННОЙ БОЛЬШОЙ МНОГОПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКОЙ МГМО-СИСТЕМЫ, ОБЕСПЕЧИВАЮЩИЙ ПОДАВЛЕНИЕ МЕЖАНТЕННОЙ ПОМЕХИ И ВНУТРИСИСТЕМНЫХ ПОМЕХ
【24h】

ДЕТЕКТОР С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ВЕРОЯТНОСТНОГО ВОСХОДЯЩЕГО ПОИСКА ДЛЯ КОДИРОВАННОЙ БОЛЬШОЙ МНОГОПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКОЙ МГМО-СИСТЕМЫ, ОБЕСПЕЧИВАЮЩИЙ ПОДАВЛЕНИЕ МЕЖАНТЕННОЙ ПОМЕХИ И ВНУТРИСИСТЕМНЫХ ПОМЕХ

机译:检测器使用概率向上搜索编码的大型多人MGM系统,提供抑制跨越间干扰和帧内系统

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
   

获取外文期刊封面封底 >>

       

摘要

Основная цель большой системы с многими пользователями и групповым входом и групповым выходом MU-MIMO (Multiuser Multiple-Input Multiple-Output) состоит в улучшении пропускной способности и спектральной эффективности в сетях беспроводной связи пятого поколения 5G. Рабочая эффективность системы MU-MIMO зависит от межантенной помехи IAI (Inter-Antenna Interference) и внутрисистемных помех MUI (Multiuser Interference). Помеха IAI возникает из-за ограничений пространства на каждом пользовательском терминале UT (User Terminal), а помеха MUI добавляется тогда, когда один UT оказывается вблизи другого UT в одной и той же сотовой сети связи. Помеха IAI может быть минимизирована с помощью схемы предварительного кодирования, например, схемы сингулярного разложения SVD (Singular Value Decomposition), а помеха MUI подавляется с помощью эффективных схем многопользовательского детектирования MUD (Multiuser Detection). Детектор максимального правдоподобия ML (Maximum Likelihood) является оптимальным, однако он имеет очень сложную структуру и требует большого количества вычислений, особенно в случае больших структур. Установлено, что алгоритм на базе поиска окрестности, например, алгоритм вероятностного восходящего поиска LAS (Likelihood Ascent Search), является лучшей альтернативой для подавления MUI, поскольку обеспечивает почти оптимальную характеристику эффективности при невысокой сложности. Большинство последних работ ориентировано наустранение или МUI или IAI, тогда как предлагаемая работа представляет совместное выполнение предварительного кодирования SVD и алгоритма LAS MUD для подавления обеих помех IAI и MUI. Предлагаемая схема обеспечивает почти оптимальную рабочую эффективность при меньшем количестве матричных вычислений.
机译:具有许多用户和组输入和组输出MU-MIMO(多用户多输入多输出)的大型系统的主要目标包括提高5G第五代无线通信网络中的吞吐量和光谱效率。 MU-MIMO系统的工作效率取决于天线间干扰(天线间干扰)和跨系统干扰(多用户干扰)。由于每个UT用户终端(用户终端)的空间限制,IAII的干扰出现,并且当一个UT位于同一蜂窝通信网络中的另一个UT附近时,添加了MUI干扰。可以使用预编码方案最小化Iaii的干扰,例如,奇异的奇异分解(奇异值分解),并且使用有效的泥浆多人检测方案(多用户检测)抑制了MUI的干扰。最大真实性检测器ML(最大可能性)是最佳的,但它具有非常复杂的结构并且需要大量的计算,特别是在大结构的情况下。已经确定,用于搜索邻域的算法,例如,概率上升搜索算法(似然上升搜索)是抑制MUI的最佳替代,因为它在低复杂度提供了几乎最佳的性能特性。最新作品的大部分都集中在登录或MUI或IAI上,而建议的工作代表了预编码SVD和LAS泥算法的联合执行,以抑制IAI和MUI干扰。该方案提供了几乎具有较少数量的矩阵计算的最佳操作效率。

著录项

获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号