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符号化MIMO-OFDM準最適検出におけるビット系列対数尤度比計算アルゴリズム

机译:编码MIMO-OFDM次优检测中的比特序列对数似然比计算算法

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摘要

符号化MIMO-OFDM移動通信において,符号化されたビット系列の復号に不可欠な対数尤度比(LLR)を効率よく求めるアルゴリズムを提案する.近似的なLLRの計算では,符号化されたビットが1か0の条件の下に,対数尤度関数を最大にする送信信号候補の対を求める必要がある.従来の計算法とは異なり,これらの送信信号候補を一括で探索する方法を提案する.具休的には,MMSE受倍を基点としてMMSEの雑音強調の方向に探索を行う.幕乗法により,受信信号の自己相関行列の逆行列について,その固有ベクトルを雑音強調の方向ベクトルとして複数求める.次に,各固有ベクトルの方向に1次元探索と硬判定を行い,上記の送信信号候補の対を対数尤度関数に基づき確定する.計算機シミュレーションにより,4×4MIMO-OFDM,QPSK変調,符号化率1/2の畳み込み符号において,提案アルゴリズムは,最尤検出(MLD)による厳密なLLR計算法と比べて演算圭を約1/8に低減し,また平均パケット誤り率10~(-3)を達成するE_b/N_0の劣化を0.6dBに抑えられることを示す.%This report proposes a low-complexity algorithm to calculate log likelihood ratios (LLRs) of coded bits, which is necessary for channel decoding in coded MIMO-OFDM mobile communications. An approximate calculation of LLR needs to find a pair of transmitted signal candidates that can maximize the log likelihood function with a coded bit equal to either one or zero. The proposed algorithm can find such a pair simultaneously, while conventional ones find them individually. Specifically, the proposed method searches such candidates in the directions of the noise enhancement using the MMSE detection as a starting point. First, the inverse matrix of the autocorrelation matrix of received signal is obtained and then the power method derives eigenvectors of the inverse matrix as the directions of the noise enhancement. With each eigenvector, one-dimensional search and hard decision are performed. From the resultant signals, the transmitted signal candidates to be required are selected on the basis of the log likelihood function. Computer simulations with 4×4 MIMO-OFDM, QPSK, and the convolutional code of coding rate 1/2 demonstrate that the proposed algorithm requires only 0.6 dB more E_b/N_0 than that of the maximum likelihood detection (MLD) in order to achieve PER of 10~(-3), while reducing the complexity to about 12.5% of that of MLD.
机译:在编码的MIMO-OFDM移动通信中,我们提出了一种有效获取对数似然比(LLR)的算法,该算法对于解码编码比特序列至关重要。在近似LLR计算中,必须找到在编码比特为1或0的情况下最大化对数似然函数的一对候选传输信号。与常规计算方法不同,我们提出了一种立即搜索这些传输信号候选的方法。在其余部分中,以MMSE乘法为基点,在MMSE的噪声增强方向上执行搜索。通过窗帘乘法,获得接收信号的自相关矩阵的逆矩阵的特征向量作为噪声增强的方向向量。接下来,在每个特征向量的方向上执行一维搜索和硬判决,并且基于对数似然函数确定以上对候选发送信号。通过计算机仿真,在4×4 MIMO-OFDM,QPSK调制和编码率为1/2的卷积码的情况下,与通过最大似然检测(MLD)进行的严格LLR计算方法相比,该算法的运算值约为运算值的1/8。结果表明,可以将平均分组错误率从10降低到(-3)的E_b / N_0的劣化抑制到0.6 dB。本报告提出了一种低复杂度算法来计算编码比特的对数似然比(LLR),这对于编码MIMO-OFDM移动通信中的信道解码是必不可少的.LLR的近似计算需要找到一对发送信号候选可以用等于或为零的编码比特最大化对数似然函数。所提出的算法可以同时找到这样的一对,而传统的则可以分别找到它们。特别地,提出的方法在噪声增强的方向上使用MMSE检测为出发点,首先获得接收信号自相关矩阵的逆矩阵,然后采用幂方法推导逆矩阵的特征向量作为噪声增强的方向,对每个特征向量进行一维搜索和从结果信号中,从所需信号中选择所需的发送信号候选。使用4×4 MIMO-OFDM,QPSK和编码率1/2的卷积码进行的计算机仿真表明,与最大似然检测相比,该算法仅需要多0.6 dB的E_b / N_0(为了使PER达到10〜(-3),同时将复杂度降低到MLD的约12.5%。

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