sm-mimo系統(tǒng)低復(fù)雜度信號(hào)檢測(cè)算法的研究

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2、論義題目；ＳＭＭＩＭＯ系統(tǒng)化復(fù)雜度信號(hào)檢測(cè)算法的研究凍，＿＇．抑＇＇’’＇＾？．；八Ｖ：Ｖ＇■：於，、■＇滬■三－＇＇、、Ｖ—Ｖ之；－＇＇氣成：一一■巧興＇ｒ，、片－＾．Ｉ＇人；；：，ｒ．／Ｖ‘．．．款．ｎ？．．Ｖ．．，．■１０１３０１０２０１．：學(xué)號(hào)＾姓名＾隘莖逗＼？姚建國(guó)導(dǎo)師＇學(xué)科專業(yè)通信與信息系統(tǒng)－研究方向移動(dòng)通信與無線技術(shù)申請(qǐng)學(xué)位類別王筆碩±論文提交！〇—六年Ｈ月日期．．．；．．音、邊潛舖

3、ResearchonLowComplexitySignalDetectionAlgorithmsforSM-MIMOSystemsThesisSubmittedtoNanjingUniversityofPostsandTelecommunicationsfortheDegreeofMasterofEngineeringByLukesiSupervisor:Prof.YaojianguoMarch2016南京郵電大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是我個(gè)人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。盡我所知，除了文中特別加Ｗ標(biāo)

4、注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得南京郵電大學(xué)或其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對(duì)本研究所做的任何貢獻(xiàn)均己在論文中作了明確的說明并表示了謝意。一本人學(xué)位論文及被及相關(guān)資料若有不實(shí)，切相關(guān)的法律責(zé)任愿意承擔(dān)。研究生簽名：心Ｍ＞；ｔＩＩ日期南京郵電大學(xué)學(xué)位論義使巧授權(quán)聲明本人授權(quán)南京郵電大學(xué)可Ｗ保留并向國(guó)家有關(guān)部口或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子文＾檔；允許論文被查閱和借閱；可式將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索；可レッ采用影印、

5、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編本學(xué)位論文。本文電子文檔的內(nèi)容和紙質(zhì)論文的內(nèi)容相一致。論文的公布（包括刊登）授權(quán)南京郵電大學(xué)研究生院辦理。嫂密學(xué)位論文在解密后適用本授權(quán)書。，研巧生簽名：：完累導(dǎo)師簽名期：Ｊｏ／／ｆ摘要MIMO系統(tǒng)在給無線通信系統(tǒng)帶來增益的同時(shí)，也引入了信道間干擾、天線間同步、多個(gè)射頻鏈路實(shí)現(xiàn)代價(jià)昂貴等問題?？臻g調(diào)制(SpatialModulation，SM)系統(tǒng)作為一種全新的MIMO傳輸技術(shù)被提出，空間調(diào)制利用天線的激活狀態(tài)作為傳輸信息的載體，有效地簡(jiǎn)化了傳統(tǒng)MIMO方案中的信道間干擾、天線間同步以及射頻代價(jià)等問

6、題。同時(shí)，空間調(diào)制適用于大規(guī)模上下行鏈路天線數(shù)目不對(duì)稱的MIMO信道。為了更好地將空間調(diào)制應(yīng)用于實(shí)際系統(tǒng)之中，低復(fù)雜度的檢測(cè)算法一直是一個(gè)研究熱點(diǎn)。論文主要針對(duì)空間調(diào)制系統(tǒng)的低復(fù)雜度的檢測(cè)算法進(jìn)行研究。首先在研究空間調(diào)制系統(tǒng)的一些經(jīng)典檢測(cè)算法的基礎(chǔ)上，給出了一種基于信號(hào)矢量檢測(cè)算法(SignalVectorBasedDetection，SVD)的二階(SVD-MaximumLikelihood，SVD-ML)檢測(cè)算法。該算法克服了SVD算法只在采用低階調(diào)制的空間調(diào)制系統(tǒng)才能達(dá)到最優(yōu)檢測(cè)算法性能的缺點(diǎn)，通過調(diào)節(jié)參數(shù)可以使SVD-ML檢測(cè)算法性能達(dá)到

7、最優(yōu)。同時(shí)，該算法減少了最大似然(MaximumLikelihood，ML)檢測(cè)算法的搜索空間，是一種低復(fù)雜度檢測(cè)算法。其次研究了空間調(diào)制系統(tǒng)的樹形搜索檢測(cè)算法。在深度優(yōu)先搜索檢測(cè)方面，研究了以接收端為中心的檢測(cè)(Receiver-centricSphereDetection，Rx-SD)算法和以發(fā)送端為中心的檢測(cè)(Transmit-centricSphereDetection，Tx-SD)算法。并對(duì)Rx-SD算法中的搜索樹層次進(jìn)行排序，加快搜索路徑的收斂，進(jìn)一步降低算法的復(fù)雜度。在廣度優(yōu)先搜索檢測(cè)方面，研究了基于M算法的ML(M-algorit

8、hmtoMaximumLikelihood，M-ML)檢測(cè)算法及其改進(jìn)的算法。改進(jìn)的M-ML檢測(cè)算法每層的M值不是固定值，M值隨著搜索樹