检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：姚国强电子科技大学

学位级别：博士

随着无线通信业务需求的增长,高频谱利用率、高吞吐量和高稳定性的系统将是无线通信的发展方向。多输入多输出(Multiple-Inputs Multiple-Outputs,MIMO)技术可以通过多天线收发在不增加频率带宽的情况下提升通信系统容量,是无线通信系... 详细信息

随着无线通信业务需求的增长,高频谱利用率、高吞吐量和高稳定性的系统将是无线通信的发展方向。多输入多输出(Multiple-Inputs Multiple-Outputs,MIMO)技术可以通过多天线收发在不增加频率带宽的情况下提升通信系统容量,是无线通信系统的关键技术之一。期望传播(Expectation Propagation,EP)算法作为一种消息传递算法,在MIMO通信系统中可以发挥重要作用,用于MIMO检测时被证明是可以达到贝叶斯最优性能的。然而,一方面期望传播检测算法复杂度较高,尤其在MIMO通信系统的Turbo接收机中;另一方面期望传播检测算法需要在大系统和压缩比门限下才能达到贝叶斯最优,当条件不满足时性能会有一定衰退。本文为了增加期望传播算法在MIMO通信系统中的实用性,降低期望传播检测算法的计算复杂度和提升其在贝叶斯最佳条件不满足时的性能,主要进行了以下三方面的五个工作。首先为了降低期望传播检测算法的计算复杂度,本文提出了两种优化的检测算法。第一种是基于串行更新的高效期望传播检测算法(High Efficiency EP,HE-EP)。通过串行更新方法将原期望传播检测算法中的矩阵求逆转换为迭代的向量乘法,从而降低线性处理的计算复杂度;再结合排序更新方法可以提升迭代更新的准确率和收敛速度;而球形搜索辅助方法则可以大幅度地降低星座点的搜索空间,从而降低非线性处理的计算复杂度。第二种是基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的低复杂度期望传播检测算法(EP-SVD)。通过方差均衡和奇异值分解的预处理操作,将原期望传播检测算法中的矩阵求逆转换为矩阵和向量的乘法,直接降低计算复杂度阶数。仿真分析表明两种优化检测方法都可以有效地降低期望传播检测算法的计算复杂度,其中HE-EP具有和原期望传播检测算法相同的适用场景,EP-SVD能够在特定场景下节省更多的计算复杂度。其次为了提升期望传播检测算法在贝叶斯最佳条件不满足时的性能,本文提出了两种改进的检测算法。第一种是基于初始化参数选择的改进期望传播检测算法(Improved EP)。通过分析初始化参数对迭代近似后验分布的均值和方差的影响,选择更加合理的初始化参数,同时更改矩匹配策略,实现期望传播检测算法的性能优化。第二种是基于神经网络学习的改进期望传播检测算法(Modified EP Detection,MEPD)。在Improved EP基础上,为了使优化更加全面,分别在线性处理,非线性处理和外信息计算三个部分选择了训练参数,并采用将迭代算法展开成神经网络的方法,将选择的参数进行训练优化,得到最优的参数组合。仿真分析表明两种改进检测算法都可以在贝叶斯最优条件不满足时明显地提升期望传播检测算法的性能,且MEPD具有很好的鲁棒性。最后在低密度奇偶校验(Low Density Parity Check Code,LDPC)编码的MIMO通信系统Turbo接收机中,为了降低期望传播检测算法计算复杂度和提升迭代更新效率,本文提出一种基于期望传播算法的联合检测译码迭代接收机(Joint Detection Decoding,JDD)。通过采用不同的先验反馈方法和联合消息更新方法,同步期望传播检测算法,和积译码算法和Turbo迭代的更新频率,从而优化期望传播检测算法的内部结构,增加MIMO检测和LDPC译码之间的信息交换频率,加快Turbo接收机的收敛速度。仿真分析表明JDD相较于传统的Turbo接收机具有更快消息更新频率,可以在提升接收机整体性能的情况下,降低MIMO检测和LDPC译码的内部迭代次数。此外,期望传播检测算法的内部结构也得到优化,进一步降低期望传播检测算法在Turbo接收机中的计算复杂度。通过以上五个工作,本文降低了期望传播检测算法的计算复杂度并提升了其在贝叶斯最优条件不满足时的检测性能,同时优化了在MIMO通信系统Turbo接收机中的应用。因此本文增加了期望传播算法在MIMO通信系统中的实用性。

关键词： MIMO通信系统期望传播算法 MIMO检测复杂度 MIMO检测性能联合检测译码迭代接收机

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基于近似计算的SCMA低硬件复杂度期望传播算法研究

基于近似计算的SCMA低硬件复杂度期望传播算法研究

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作者：肖捷电子科技大学

学位级别：硕士

稀疏码多址接入(SCMA)是未来移动通信系统中非正交多址接入(NOMA)技术的重要备选方案之一,其能够提供正交多址接入技术三倍的连接能力,可以很好地满足未来移动通信系统中海量连接的需求。然而SCMA译码性能最优的消息传递算法(MPA)的复... 详细信息

稀疏码多址接入(SCMA)是未来移动通信系统中非正交多址接入(NOMA)技术的重要备选方案之一,其能够提供正交多址接入技术三倍的连接能力,可以很好地满足未来移动通信系统中海量连接的需求。然而SCMA译码性能最优的消息传递算法(MPA)的复杂度与码本大小和信号叠加度呈指数关系,计算复杂度极高,难以得到工程应用。期望传播算法(EPA)是另一类SCMA译码算法,其能够在保证相同译码性能的同时,大幅度地降低MPA算法的复杂度。但是EPA算法中涉及到大量的非线性及乘除法操作,将会带来高硬件逻辑开销和长关键路径时延等问题,在硬件实现上面临很大挑战。本文针对SCMA传统译码算法高硬件实现复杂度的问题,提出了两种基于近似计算的SCMA低硬件复杂度期望传播算法。本文的主要创新点包括:1.本文提出了一种基于Max-log近似的期望传播算法(Max-log EPA)。针对EPA算法中涉及非常多复杂操作的问题,本文利用Jacobi对数近似公式与方差关系,推导了Max-log EPA算法,给出了变量节点近似计算、功能节点近似计算、对数似然比近似计算三种降低EPA算法复杂度的方法。性能仿真与统计结果表明,相比最优的EPA算法,Max-log EPA算法性能仅损失0.1dB,复杂度降低32.1%,且能够在更高阶码本的情况下带来更高的复杂度降低收益。2.本文提出了一种基于概率计算的期望传播算法(Stochastic EPA)。为了降低EPA算法的硬件实现复杂度,本文将EPA算法中复杂度最高的变量节点更新模块转换到概率计算体系中,利用简单的概率逻辑单元替换了原有的复杂计算单元,并结合功能节点近似计算与对数似然比近似计算两种降低复杂度的方法,得到了Stochastic EPA算法。性能仿真与统计结果表明,相比最优的EPA算法,Stochastic EPA算法性能仅损失0.3dB,复杂度降低35.1%,且能够在小码本的情况下带来更高的复杂度降低收益。3.本文对Stochastic EPA算法进行了硬件实现。本文完成了Stochastic EPA译码器的FPGA硬件架构设计,并提出了能够提高吞吐率与硬件效率的交织流水结构。性能仿真与实现结果表明,相比Stochastic MPA译码器,Stochastic EPA译码器能够在带来0.4dB性能增益的同时提高54.6%的硬件效率。

关键词：稀疏码多址接入期望传播算法低复杂度雅可比对数近似概率计算超大规模集成电路

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水声信道频域Turbo均衡的期望传播改进算法

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电子学报 2022年第3期50卷 652-662页

作者：姜斌唐禹包建荣唐向宏刘超杭州电子科技大学通信工程学院浙江杭州310018 杭州电子科技大学电子信息学院浙江杭州310018

针对水声信道带限,稀疏及长时延特性,并考虑水声实时高质量通信需求,提出了一种基于期望传播(Expectation Propagation,EP)的迭代信道估计和频域Turbo均衡(EP based Iterative Channel Estimation-Frequency of Domain Turbo Equalization,EP-ICE-FDTE)算法.其利用EP算法迭代估计传输符号的先验及后验分布,并将后验概率软映射符号提升信道估计精度.故该EP通过优化符号概率估计和信道估计,使Turbo均衡的干扰消除性能得到提高.此外,为了降低系统时延,还利用低复杂度频域Turbo均衡处理接收信号.仿真表明:所提EP-ICE-FDTE算法能实现更优的接收信号恢复效果.在静止和时变水声信道,该算法较目前较好的迭代信道估计-频域判决反馈的频域Turbo均衡(Iterative Channel Estimation-Frequency Domain Decision Feedback-Frequency Domain Turbo Equalization,ICE-FDDFFDTE)算法,分别有3.4 dB,1.3 dB性能增益.

关键词：水声通信期望传播算法软迭代信道估计频域Turbo均衡

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基于期望传播的分布式信号检测算法

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系统工程与电子技术 2022年第11期44卷 3564-3570页

作者：王华华李延山张志豪梁家敏重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

针对大规模集中式天线阵列带来的硬件开销大与信号检测复杂度高等问题,研究了期望传播算法在分布式广义线性模型中的应用,提出了一种基于分布式的信号检测方案。首先将大规模天线阵列均分为多个独立并行的子阵列,并在每个子阵列中独立... 详细信息

针对大规模集中式天线阵列带来的硬件开销大与信号检测复杂度高等问题,研究了期望传播算法在分布式广义线性模型中的应用,提出了一种基于分布式的信号检测方案。首先将大规模天线阵列均分为多个独立并行的子阵列,并在每个子阵列中独立地进行消息迭代更新,再由一个集中处理模块对消息进行汇总,直至迭代完成。仿真结果表明,与期望一致信号检测算法相比,提出的算法在降低计算复杂度的同时能够维持良好的检测性能,研究表明该算法能够较好地适用于分布式广义线性模型。

关键词：期望传播算法广义线性模型分布式基带处理系统

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基于期望传播的MIMO信号检测算法研究

基于期望传播的MIMO信号检测算法研究

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作者：陈行电子科技大学

学位级别：硕士

多输入多输出(MIMO)技术可以成倍地提升通信系统的频谱利用率,在应对现今社会呈指数式增长的无线接入需求上发挥着重要作用。自MIMO技术问世以来,低复杂度高性能的信号检测算法一直是科研工作者和工程师们的研究热点。期望传播(EP)是一... 详细信息

多输入多输出(MIMO)技术可以成倍地提升通信系统的频谱利用率,在应对现今社会呈指数式增长的无线接入需求上发挥着重要作用。自MIMO技术问世以来,低复杂度高性能的信号检测算法一直是科研工作者和工程师们的研究热点。期望传播(EP)是一种专门解决后验概率估计的算法,在解决通信系统信号检测上有广泛的应用。本文的研究重点为基于期望传播的MIMO信号检测算法。期望传播算法是一种迭代更新的确定性概率近似算法,首先选取可因子化的近似分布,通过并行更新各因子项,在迭代过程中逐步收敛到最佳近似。将期望传播应用到MIMO检测中时,一种情况下可以使用贝叶斯公式直接计算发送符号的联合近似后验分布,而另一种情况下只需要计算符号分量的边缘近似后验分布,因此本文重新推导了两种基于期望传播的MIMO信号检测算法。为方便区分,将上述两种算法分别记为联合后验期望传播算法(Joint posterior probability Expectation Propagation,JEP)和边缘后验期望传播算法(Marginal posterior probability Expectation Propagation,MEP)。JEP算法在大系统条件下被证明是贝叶斯最优的,但是在实际应用中存在最优性无法取得从而限制性能的问题;另外MEP算法的迭代过程中存在大量除法运算是限制其实际应用的主要障碍。鉴于JEP和MEP算法存在的缺陷和问题,本文提出了如下三方面的创新:1.针对JEP算法收敛错误率高和实际MIMO系统下算法最优性无法取得的问题,改进的矩匹配方案充分利用了EP算法的自纠错能力,有效降低了算法的错误收敛率;另外,通过分析两项关键参数(初始方差和震荡因子)对JEP算法收敛速度和检测性能的影响,借助机器学习方法选择每次迭代的最佳参数。最后,仿真结果表明本文方法取得了更优异的检测性能和稳定性。2.为了消除矩阵逆运算带来的高计算复杂度,本文重新推导了近似联合后验概率期望传播算法(Approximated JEP,AJEP)。AJEP算法消除了迭代过程中的矩阵求逆,但是零值初始化时存在收敛速度慢甚至不收敛的问题。为了充分利用零值初始化方案的超低计算复杂度,采用基于机器学习的参数选择方案。仿真结果表明上述关键参数优化有效解决了AJEP算法的收敛问题,并且以更低的计算复杂度取得了超越MMSE检测器的误符号率性能。3.为了消除MEP算法中大量的除法运算,本文提出了一种基于数值近似的低复杂度边缘后验期望传播算法(Approximated MEP,AMEP)。AMEP使用被除数移位相加的近似除法方案和一种忽略极小值的先验信息近似更新方案。得益于EP算法的近似特性,采用上述两种近似计算方案的AMEP算法在MIMO系统收发比值较大的时候相比于MEP算法最大性能损失不到1dB,但是总体计算复杂度不到MEP算法的20%。

关键词：多输入多输出技术期望传播算法矩匹配机器学习方法近似计算

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基于实复混合调制的多用户传输方案设计

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移动通信 2025年第05期 34-38页

作者：张争珍蔡悦凯北京联合大学智慧城市学院北京邮电大学泛网无线通信教育部重点实验室

随着工业互联网技术的快速发展，海量工业设备接入网络，基于MU-MIMO上行传输的大规模接入技术已成为信号处理领域面临的重要挑战之一。实复混合调制结合宽线性接收算法的多用户传输方案，为提升系统用户接入容量提供了新的解决办法。... 详细信息

随着工业互联网技术的快速发展，海量工业设备接入网络，基于MU-MIMO上行传输的大规模接入技术已成为信号处理领域面临的重要挑战之一。实复混合调制结合宽线性接收算法的多用户传输方案，为提升系统用户接入容量提供了新的解决办法。首先概述了基于实复混合调制的MU-MIMO传输方案，并在接收端采用了基于期望传播的检测算法。针对用户设备高密度场景，优化了参数配置与消息传递准则，提出了一种面向混合调制的改进型期望传播检测算法。仿真结果表明，所提出的多用户传输方案在传输可靠性方面具有显著优势。

关键词：工业网络多用户接入混合调制多入多出期望传播算法

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大规模MIMO系统中的迭代检测算法研究

大规模MIMO系统中的迭代检测算法研究

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作者：代虎西安电子科技大学

学位级别：硕士

大规模多输入多输出（Multiple Input Multiple Output,MIMO）技术作为第五代移动通信系统（The Fifth Generation Of Mobile Communications System,5G）的关键技术,能够大幅提升系统容量、可靠性以及频谱效率,引起了人们的广泛关注。... 详细信息

大规模多输入多输出（Multiple Input Multiple Output,MIMO）技术作为第五代移动通信系统（The Fifth Generation Of Mobile Communications System,5G）的关键技术,能够大幅提升系统容量、可靠性以及频谱效率,引起了人们的广泛关注。其中,大规模MIMO信号检测技术是人们关注的重点内容。由于天线数量的不断增加,MIMO检测算法的计算复杂度也迅速上升,进而导致接收机硬件成本高昂。因此,研究高检测性能、低复杂度的大规模MIMO信号检测算法对于大规模MIMO技术的进一步发展和实际应用具有重要意义。本文的主要研究内容如下: 首先,对大规模MIMO系统原理进行了阐述,对传统的MIMO系统信号检测算法进行了研究和整理,并对比分析了多种算法的特点。接着对大规模MIMO检测算法中迭代类算法进行了系统研究,对采用诺依曼级数展开的检测算法、Richardson检测算法、Jocabi检测算法、共轭梯度（Conjugate Gradient,CG）检测算法以及高斯-赛德尔（Gauss-Seidel,GS）检测算法的原理及设计思路进行了研究分析,并通过仿真对其中一些算法的误码率与计算复杂度进行了验证分析。其次,将CG检测算法和GS检测算法相结合,充分利用了CG检测算法快速收敛的特性和GS检测算法低复杂度的优势,提出了一种混合迭代检测算法CG-GS。在CG-GS检测算法中,使用CG检测算法进行一次计算,获得GS检测算法的初始解,从而加快GS检测算法的收敛速度,之后在GS检测算法第一次迭代过程中,利用CG检测算法迭代过程中产生的中间向量来完成迭代,从而减少算法的计算量。仿真分析表明,CG-GS检测算法的复杂度与GS检测算法相近,但在误码率性能上明显好于GS检测算法。最后,针对期望传播（Expectation Propagation,EP）检测算法计算复杂度过高的问题,结合Newton检测算法中的迭代方法,提出了一种改进的EP-Newton检测算法。该算法对EP算法中的高维矩阵直接求逆的操作利用Newton迭代思想进行近似,从而可以大大降低EP算法的复杂度。仿真分析表明,当收发天线比值较大时,采用1次Newton迭代就能十分接近于EP检测算法的性能,而此时的计算复杂度级别为O（K 2）,远小于EP检测算法的O（K 3）级别,计算复杂度大幅降低。当收发天线比值较小时,采用2次Newton迭代后其误码率性能接近于EP检测算法,但其复杂度要高于EP检测算法。针对此问题,提出了EP-DBNI检测算法,该算法采用Newton对角带算法思想来降低第2次Newton迭代过程的复杂度。仿真分析表明,在收发天线比值较小时,EP-DBNI算法在与EP算法误码率性能相近的情况下具有更低的计算复杂度。

关键词：大规模MIMO 信号检测混合迭代期望传播算法 Newton迭代

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图样分割多址接入关键技术研究

图样分割多址接入关键技术研究

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作者：高胜楠北京邮电大学

学位级别：硕士

PDMA(Pattern Division Multiple Access,PDMA)图样分割多址接入技术是基于发送端和接收端联合设计的一种新型非正交多址接入技术。PDMA在发送端通过PDMA特征图样矩阵实现多个信号域内多用户信号与正交资源元素(Resource Element,RE)的... 详细信息

PDMA(Pattern Division Multiple Access,PDMA)图样分割多址接入技术是基于发送端和接收端联合设计的一种新型非正交多址接入技术。PDMA在发送端通过PDMA特征图样矩阵实现多个信号域内多用户信号与正交资源元素(Resource Element,RE)的复用,在接收端采用串行干扰删除算法进行多用户信号检测和分离。PDMA以其独特的优势可以很好的应用在5G(The5th Generation,5G)不同的场景下。本论文主要研究PDMA上行信道和下行信道的相关关键技术。在PDMA上行信道研究发送机与接收机的联合优化,在下行信道研究功率分配问题,研究点分为以下两个部分:第一,在PDMA上行信道研究了基于EP(Expectation Propagation,EP)期望传播算法的低复杂度高性能RIPDMA(Random Interleaver PDMA)系统。针对PDMA上行信道发送机和接收机的联合设计,在发送机端引入随机交织器,在接收机端采用EP算法作为接收机算法完成系统设计。相较于传统的PDMA系统,RIPDMA系统能够取得更优的系统性能,同时与传统PDMA接收机算法相比,EP算法复杂度有指数级的降低。实验按照过载因子不同取值对系统性能进行仿真验证并进一步研究了 PDMA特征图样矩阵参数对系统性能的影响。第二,在PDMA下行信道研究了能量效率EE(Energy Efficiency,EE)和系统吞吐量联合优化的功率分配方案。首先以最大化能量效率为指标研究了一种PDMA特征图样矩阵生成算法,在此基础上针对不完美信道状态信息条件研究功率分配问题。方案实现了不完美信道状态信息条件下PDMA特征图样矩阵和功率分配问题的联合优化,产生的PDMA特征图样矩阵能够兼顾能量效率和系统吞吐量两方面的性能,一定程度上改善了功率分配问题研究中PDMA特征图样矩阵作为已知条件的现状。实验从系统能耗和系统吞吐量两个方面对方案进行了仿真验证。

关键词：图样分割多址接入技术随机交织器期望传播算法能量效率功率分配联合优化

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面向大规模多天线系统的先进接收机研究

面向大规模多天线系统的先进接收机研究

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作者：高璇璇东南大学

学位级别：硕士

随着新的移动应用场景和需求不断涌现,第五代移动通信系统(5th Generation Mobile Communication Systems,5G)成为解决未来十年大量无线设备接入和海量移动数据传输的必需方案。大规模多天线系统作为5G的核心技术之一,能够大幅提高通信... 详细信息

随着新的移动应用场景和需求不断涌现,第五代移动通信系统(5th Generation Mobile Communication Systems,5G)成为解决未来十年大量无线设备接入和海量移动数据传输的必需方案。大规模多天线系统作为5G的核心技术之一,能够大幅提高通信系统的吞吐量和传输速率,并且能够与5G的其他核心技术如毫米波、正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)等相结合,满足大量高速的数据传输需求。在通信系统中,接收机的性能直接决定了信号恢复的性能,然而随着大规模多天线系统天线数的增加,接收机的复杂度随之增加,射频链路的成本也随之增加,接收机算法在现实中是否可以应用也有待验证。本文面向大规模多天线系统,采用仿真与空口实测相结合的研究方法,对先进接收机展开研究。首先,本文对基于传统方法的大规模多天线接收机进行了研究和实现。在调研了传统的接收机算法后,设计了低复杂度的LMMSE信道估计算法3W-LMMSE和12W-LMMSE,将其实现在基于多核通用服务器架构的5G原型验证平台RaPro上,并给出了RaPro平台介绍、接收机顶层设计和所设计算法的具体实现方法。仿真结果表明,所提出的3W-LMMSE和12W-LMMSE信道估计算法相对于传统LS信道估计算法有明显的性能提升,并且对信道径数和信噪比参数具有鲁棒性,空口实测结果验证了这两种方法的准确性和实时性。其次,本文对基于期望传播(Expectation Propagation,EP)算法的大规模多天线先进接收机进行了研究。在回顾了大规模多天线的单用户毫米波通信系统的系统模型和增广系统模型之后,对EP算法的基本原理进行了介绍,然后分别推导了增广后的毫米波信道的后验均值和后验方差,并按照矩匹配条件推导出EP算法的迭代过程,给出了基于EP的信道估计算法。仿真结果表明,基于EP的信道估计算法相比于其他现有算法的性能有明显优势,并且能够适应更低的压缩率。最后,本文对新型的基于深度学习的接收机进行了研究。在对深度学习和模型驱动的深度学习进行介绍后,从整体架构、信道估计子网和信号检测子网对所提出的ComNet(Combination of Communication algorithms and deep neural Networks)OFDM接收机进行了详细介绍,并将其扩展到多输入多输出OFDM系统中。仿真实验表明,ComNet OFDM接收机相对于传统接收机有一定的性能提升,并且对更换训练信道、减少导频摆放、信噪比不匹配等情况具有鲁棒性。空口测试也得到了比传统方法好的性能。

关键词：大规模多天线接收机期望传播算法深度学习原型验证正交频分复用

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基于免调度传输上行非正交多址方案的活跃用户检测和信道估计算法研究

基于免调度传输上行非正交多址方案的活跃用户检测和信道估计算法...

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作者：王小雪西安电子科技大学

学位级别：硕士

大规模机器类通信(Massive Machine Type Communication,m MTC)是第五代移动通信网络(5th Generation Mobile Networks,5G)的主要应用场景之一。MTC设备以上行零星通信为主,且通常以低速率传输较短的数据包。与此同时,为了满足m MTC通... 详细信息

大规模机器类通信(Massive Machine Type Communication,m MTC)是第五代移动通信网络(5th Generation Mobile Networks,5G)的主要应用场景之一。MTC设备以上行零星通信为主,且通常以低速率传输较短的数据包。与此同时,为了满足m MTC通信场景海量连接、低功耗和低延时的需求,本文采用基于免调度(Grant-Free)的上行非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)方案。由于该方案省略了基站与用户之间信令的动态交互过程,使得基站端无法识别出当前时隙用户的状态信息。因此,基站端在恢复数据之前,必须首先进行活跃用户检测和信道估计。此外,多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)技术能够进一步提高系统容量和时频资源利用率。综上,本文在基于免调度传输上行NOMA方案的通信场景下,对活跃用户检测和信道估计问题展开深入研究。首先,本文考虑m MTC-MIMO系统中用户通信行为的稀疏性,将活跃用户检测和信道估计问题建模为稀疏向量的重构问题。然后通过期望传播(Expectation Propagation,EP)算法将稀疏向量的重构问题转换为利用复高斯分布逼近系统后验概率分布的问题。针对将经典EP算法应用于MIMO系统计算复杂度较高的问题,本文为了平衡系统计算复杂度以及活跃用户检测和信道估计准确度,在EP算法的基础上采用优化的融合判决门限准则,提出了基于EP的最佳投票判决(EP-Optimal Fusion,EP-OF)算法。该算法能够根据系统预先设定的错误检测上限,使用合适的天线数协作进行活跃用户检测,同时在基站端应用最佳投票判决门限,对多根天线的检测结果进行有效地融合。仿真结果表明,该算法活跃用户检测的错误概率均在预先设定的目标错误检测上限之内。即使在过载率较高的情况下,该算法仍能保证系统的检测性能。其次,针对m MTC-MIMO系统中更加实际的通信场景,即用户能够在任意时隙内自由地访问或者退出网络,而且部分活跃用户将在连续时隙内均进行数据传输。本文提出了修正的先验信息辅助的期望传播(Modified-Prior Information Aided-EP,MPIA-EP)算法。该算法结合经典EP算法和子空间追踪(Subspace Pursuit,SP)算法,将前一时隙的活跃用户支撑作为先验信息,自适应地利用相邻时隙活跃用户支撑集的相关性进行活跃用户检测和信道估计。M-PIA-EP算法以回溯的方式重构接收信号,并判定使重构信号与基站端接收信号最匹配时的用户集合为当前时隙的活跃用户支撑集。该活跃用户支撑集由两部分用户集合构成,分别是在前一时隙和当前时隙均保持活跃状态的用户集合,以及仅在当前时隙为活跃状态的增加的用户集合。仿真结果表明,活跃用户检测和信道估计的准确度随着相邻时隙重叠用户数的增加而提升。

关键词：免调度传输非正交多址接入 MIMO 活跃用户检测信道估计期望传播算法硬融合

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