导读:本文包含了迭代检测算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:大规模MIMO,最小均方误差,最速下降,高斯-赛得尔迭代
迭代检测算法论文文献综述
季荣峰,何雪云,梁彦[1]（2019）在《大规模MIMO系统上行链路中改进的混合迭代检测算法》一文中研究指出信号检测的任务是通过基站接收到的信号来估计出用户的发送信号。在大规模MIMO系统上行中,基于最速下降(Steepest descent,SD)算法和高斯-赛得尔(Gauss Seidel,GS)迭代的混合迭代(SDGS)算法解决了最小均方误差(Minimum mean square error,MMSE)算法中矩阵求逆的运算问题,将复杂度从O(K~3)降为O(K~2)(其中K为用户数)。同时,SD算法有很好收敛方向的特性加快了检测速度。本文基于SDGS算法,改进了其中对数似然比(Log likelihood ratio,LLR)的计算,在保持低复杂度(O(K~2))的同时,改善检测性能。仿真结果表明,经过几次迭代后,改进后的混合迭代算法收敛较快并接近MMSE检测性能。(本文来源于《数据采集与处理》期刊2019年04期）
张荣升,许崇斌,王昕[2]（2019）在《一种基于近似MMSE的迭代检测算法》一文中研究指出大规模MIMO(multiple-input and multiple-output)是5G发展的一项重要技术,主要是指一个有很多天线的基站(base station)服务于很多单天线用户。针对大规模MIMO的上行链路,并基于近似的MMSE检测理论,提出了一种迭代的符号检测方法(iterative approximate minimum-mean-square-error, I-AMMSE)。通过利用解调端反馈的其他用户的信息进行迭代,可以超过现有的线性MMSE方法的性能,并达到近似最优的检测性能。同时可以通过调整近似MMSE方法的近似项数,获得检测性能与复杂度之间的平衡,应用于不同的需求场景。(本文来源于《微型电脑应用》期刊2019年04期）
羊贵武[3]（2019）在《MIMO系统下迭代检测算法研究》一文中研究指出多输入多输出技术由于具有分集增益和复用增益等特点,一经提出就受到了科学界和工业界的广泛关注。其中高性能和低复杂度的检测算法一直是MIMO系统发展的关键问题,从最开始最优的最大似然检测算法,到后面工业界最常用的最小均方误差检测算法,国内外学者们一直致力于寻找高性能和低复杂度的MIMO检测算法。本文就重点研究MIMO系统下,基于期望传播和置信传播的高性能低复杂度迭代检测算法。本文首先讨论了基于期望传播信息传递方式下的MIMO检测算法,其中先给出了期望传播的基本原理,并给出了相应的理论分析。接着介绍了传统的期望传播算法,并给出了算法总结和理论分析,讨论了传统期望传播MIMO检测算法在性能和复杂度上所遇到的问题。之后通过提出逐个更新的迭代方式、分布替代更新策略、信息可靠性排序更新和球形辅助压缩空间处理算法来解决相应的问题,最终构成了本文所提出的高效的期望传播MIMO检测算法。最后通过仿真分析表明,在多种天线规模和调制阶数下,本文所提出的期望传播MIMO检测算法相比于传统的期望传播检测算法,具有更快的收敛速度,更低的计算复杂度,以及更优的算法检测性能。相比于目前工业界最常用的最小均方误差检测算法,高效的期望传播检测算法同样具有绝对优势。其次研究讨论了基于因子图结构的信息传递迭代检测算法,其中首先介绍了置信传播的基本原理,再介绍了针对不同调制阶数下的置信传播MIMO检测算法,并通过理论分析和算法仿真验证了对应的检测性能;其后又讨论了基于因子图结构的期望传播检测算法,并给出了相应的算法总结和相应的复杂度分析,仿真验证了因子图结构下基于期望传播的MIMO检测算法可以在不过大损失性能的前提下,大大降低MIMO检测的计算复杂度。最后本文讨论了MIMO-LDPC系统下不同的迭代检测方式,首先给出了目前常用的并行干扰相消检测算法,之后又讨论了传统的BP-BP联合检测算法,并给出了相应的算法总结,最后为了降低联合检测算法中MIMO端的信息迭代计算复杂度,本文提出了一种EP-BP混合联合检测算法,通过算法性能仿真验证发现EPBP混合联合检测算法可以在保证相对于BP-BP联合检测在不损失性能的前提下,大大降低MIMO端的信息迭代计算复杂度。(本文来源于《电子科技大学》期刊2019-04-01）
侯佳宝[4]（2018）在《基于IDMA的水声通信迭代检测算法》一文中研究指出本文采用本征路径模型,综合考虑水声信道中的传播损失、多径传播和多普勒频移等方面的问题,得出不同本征路径的衰减和延迟,并将其体现在系统中。由信号估计器和最大后验概率译码器组成迭代接收机,在解码器后面增添了独立分量分析,使得接收端的信号更接近于发射端的信号。(本文来源于《山东通信技术》期刊2018年03期）
刘加林,赵青松[5]（2018）在《大气光通信中迭代检测算法研究》一文中研究指出基于对数正态(L-N)湍流信道模型,研究了LDPC编码大气光通信多输入多输出(FSO-MIMO)系统迭代检测算法。分析了内迭代与外迭代次数对系统性能及计算复杂度的影响,并针对PDA检测算法复杂度高的问题,提出了一种基于反馈阈值的M-PDA迭代检测算法。改进的算法利用译码输出的比特先验信息对发送比特进行分类,从而降低检测复杂度,并通过选取合适的阈值,可以获得更好的检测性能。仿真结果表明,实验时需要综合考虑计算复杂度和性能,选取合适的内外迭代次数,仿真条件下,误码率为10-5、反馈阈值为0.7时,可以获得0.15dB的性能增益。(本文来源于《半导体光电》期刊2018年01期）
杜世超[6]（2017）在《MIMO系统的低复杂度迭代检测算法研究》一文中研究指出多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)和信道编码技术是无线通信系统物理层的核心技术,其中MIMO能够在不占用额外频谱资源的情况下显着提升系统容量与性能,在现代通信技术中扮演着重要角色。信号检测技术对MIMO系统性能的发挥起着关键性作用,也是当前研究的热点。基于最小均方误差的迭代软判决干扰抵消(Minimum Mean Square Error-Iterative Soft Decision Interference Cancellation,MMSE-ISDIC)算法由于在复杂度和性能之间做到良好折中,因而十分适合应用于天线数目较大的编码V-BLAST系统。经典MMSE-ISDIC算法在采用低阶调制时性能接近最优的最大似然检测性能,但是在高阶调制系统中性能损失较为严重,这严重限制了经典MMSE-ISDIC算法在实际系统中的应用。干扰抵消-最小均方误差估计(Interference Cancellation-Minimum Mean Square Error,IC-MMSE)算法是一种软输入软输出使用译码反馈信息的迭代软判决干扰抵消检测算法,该算法可有效利用译码反馈信息因而能够获得比MMSE-ISDIC更好的收敛性能。当系统采用非等幅高阶调制时,经典IC-MMSE算法在双重迭代运算中会受到错误传播的影响从而导致收敛性能变差,这显着限制了IC-MMSE算法在实际系统中的使用价值。本文对使用Turbo编码的V-BLAST系统以及使用Turbo译码反馈的Turbo-BLAST系统中的迭代检测算法进行了研究,具体研究内容包括以下4点,其中研究内容(1)和(2)是针对使用Turbo编码的V-BLAST系统,研究内容(3)和(4)是针对使用译码反馈的Turbo-BLAST系统。(1)通过分析我们发现,MMSE-ISDIC算法由于对剩余干扰加噪声能量的低估,从而产生趋于硬判决的似然概率信息,进而导致高阶调制时出现严重的错误传播。本文提出对MMSE-ISDIC算法迭代中待更新的剩余干扰方差采用修正处理以减缓不可靠度量值增长速度的方法进行改进,可以降低错误传播效应进而提升系统性能。(2)针对MMSE-ISDIC迭代检测算法,我们通过对MMSE滤波输出干噪能量(干扰加噪声能量)低估倍数的大量统计分析,计算出不随SNR明显变化的MMSE滤波输出干噪能量低估倍数矩阵,进而提出一种修正的MMSE-ISDIC算法。仿真结果表明修正MMSE-ISDIC算法可以在不增加复杂度的前提下获得显着优于MMSE-ISDIC算法的性能,并且适用于不同规模的高阶调制(16-QAM、64-QAM)MIMO系统。(3)当Turbo-BLAST系统采用非等幅高阶调制时,经典IC-MMSE算法中符号能量使用值与符号能量真实值存在失配现象,这导致MMSE滤波无法有效压制干扰从而降低算法的收敛性能。针对这一问题我们提出一种基于译码反馈信息符号能量估计的修正IC-MMSE算法。仿真结果表明与经典IC-MMSE相比,修正IC-MMSE算法由于利用了译码反馈信息估计的符号能量,可以在不增加复杂度的前提下提升第叁次与第四次迭代检测性能。(4)在Turbo-BLAST系统中,我们对IC-MMSE检测模块使用译码反馈信息的迭代过程进行了研究。IC-MMSE算法使用双重迭代时由于译码器纠错能力有限,存在不可靠符号度量增长速度过快的缺陷。本文通过减缓符号度量增长速度进而减缓错误传播的方式对算法进行改进,提出了增强型IC-MMSE检测算法。仿真结果表明,增强型IC-MMSE算法有效降低了错误传播,显着加快了算法收敛速度。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2017-09-01）
朱娅,周小林,郑立荣[7]（2016）在《基于最优贝叶斯算法的密集RFID网络迭代检测技术》一文中研究指出食品安全溯源体系正受到社会越来越多的关注,溯源大部分是通过射频辨识技术(RFID)完成的。仓储运输环节呈现密集RFID的环境,如何在这种密集环境中避免冲突地实现信息的准确读取是很关键的问题。提出了一种可降低干扰影响的迭代检测方案,使用最优贝叶斯交织多址迭代技术,在密集部署了多读卡器和多标签的环境中,能有效地改善区域内由于读卡器检测范围重迭干扰而对系统性能造成的不良影响。给出适用于被动RFID反向散射信道的最优贝叶斯迭代检测算法的计算过程与判决公式,通过Matlab仿真证明了该算法在不同调制方式下对提升系统性能均有良好表现。(本文来源于《微型电脑应用》期刊2016年08期）
商阳,王茜竹[8]（2016）在《一种软输入软输出的迭代检测算法研究》一文中研究指出MIMO技术在LTE-Advanced系统中扮演了重要角色,在不增加系统带宽和发射功率的前提下可极大提升系统的容量与性能,被认为是无线通信领域的重大技术突破之一。信号检测技术对整个MIMO系统的性能起着至关重要的作用,也是当前研究的热点。文章针对目前广泛采用的基于MMSE处理准则的MIMO信号检测方法提出一种以MMSESIC为核心的迭代译码检测算法方案,并与MMSE软检测算法和ML软检测两种算法进行对比分析,结果证明该迭代算法是很有吸引力的检测技术。(本文来源于《信息通信》期刊2016年03期）
赵青松,郝士琦,耿红建,刘加林,王勇[9]（2015）在《一种改进的LDPC编码FSO-MIMO系统迭代检测解码算法》一文中研究指出基于双伽玛(Gamma-Gamma)湍流信道,研究了低密度奇偶校验码(LDPC)的自由空间光通信多输入多输出(FSO-MIMO)系统迭代检测解码(IDD)算法。针对最优最大后验概率(MAP)算法复杂度高和BP迭代过程中比特节点后验对数似然比(LLR)震荡现象,结合概率数据辅助(PDA)算法在信号检测中的良好性能,提出了一种基于反馈均值的LDPC+PDA系统IDD码算法,采用BP解码方法,经迭代处理,求出每次内迭代中比特节点输出的后验信息均值,并将其作为解码器的输出反馈给检测器,从而提高了解码器传递给检测器的消息可靠性。仿真结果表明,当误码率(BER)为10-5左右时,在弱湍流条件下,改进的IDD算法相对传统的算法具有0.3dB的性能优势;在强湍流条件下,改进的IDD算法比传统的算法提高了0.65dB的性能增益。因而,改进的IDD算法能够进一步抑制湍流特别是强湍流的影响,提高了系统性能。(本文来源于《光电子·激光》期刊2015年06期）
张艳,仰枫帆[10]（2015）在《LDPC结合垂直分层空时码的迭代检测算法的研究》一文中研究指出文中提出了基于球形检测的Fincke-Pohst-MAP(FP-MAP)的联合迭代检测算法,介绍了LDPC码结合垂直分层空时码(V-BLAST)在协作MIMO系统中的应用。理论分析和推导了联合迭代的具体过程,通过仿真结果的研究表明,FP-MAP球形检测算法与迫零排序加干扰抵消(ZF-OSIC)算法和基于递推最小二乘法的判决反馈均衡(RLS-DFE)算法相比,误码率的性能分别提高了1 dB和0.3 dB左右,而且FP-MAP算法的性能最接近于ML检测。最后还将LDPC码、卷积码和Turbo码与V-BLAST级联的协作MIMO系统进行了比较分析,仿真结果可知LDPC级联系统在较高信噪比区域时的性能更优越。(本文来源于《南京邮电大学学报(自然科学版)》期刊2015年03期）
迭代检测算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
大规模MIMO(multiple-input and multiple-output)是5G发展的一项重要技术,主要是指一个有很多天线的基站(base station)服务于很多单天线用户。针对大规模MIMO的上行链路,并基于近似的MMSE检测理论,提出了一种迭代的符号检测方法(iterative approximate minimum-mean-square-error, I-AMMSE)。通过利用解调端反馈的其他用户的信息进行迭代,可以超过现有的线性MMSE方法的性能,并达到近似最优的检测性能。同时可以通过调整近似MMSE方法的近似项数,获得检测性能与复杂度之间的平衡,应用于不同的需求场景。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
迭代检测算法论文参考文献
[1].季荣峰,何雪云,梁彦.大规模MIMO系统上行链路中改进的混合迭代检测算法[J].数据采集与处理.2019
[2].张荣升,许崇斌,王昕.一种基于近似MMSE的迭代检测算法[J].微型电脑应用.2019
[3].羊贵武.MIMO系统下迭代检测算法研究[D].电子科技大学.2019
[4].侯佳宝.基于IDMA的水声通信迭代检测算法[J].山东通信技术.2018
[5].刘加林,赵青松.大气光通信中迭代检测算法研究[J].半导体光电.2018
[6].杜世超.MIMO系统的低复杂度迭代检测算法研究[D].西安电子科技大学.2017
[7].朱娅,周小林,郑立荣.基于最优贝叶斯算法的密集RFID网络迭代检测技术[J].微型电脑应用.2016
[8].商阳,王茜竹.一种软输入软输出的迭代检测算法研究[J].信息通信.2016
[9].赵青松,郝士琦,耿红建,刘加林,王勇.一种改进的LDPC编码FSO-MIMO系统迭代检测解码算法[J].光电子·激光.2015
[10].张艳,仰枫帆.LDPC结合垂直分层空时码的迭代检测算法的研究[J].南京邮电大学学报(自然科学版).2015