馬爾科夫蓮-蒙特卡羅算法及其在MIMO檢測中的應用研究.pdf

1、隨著多媒體業(yè)務的快速發(fā)展和高速率傳輸業(yè)務的不斷增加，使得無線通信系統(tǒng)中有限的頻譜資源更顯得寶貴，作為一種在不增加系統(tǒng)帶寬條件下顯著增加系統(tǒng)容量的關(guān)鍵技術(shù)，多輸入多輸出(MIMO)技術(shù)及其空時檢測算法是高頻譜利用技術(shù)的研究重點。
　　 近年來具有低檢測復雜度的馬爾科夫鏈-蒙特卡羅(MCMC)算法開始被應用于MIMO檢測研究。本文在學習馬爾科夫鏈-蒙特卡羅算法基本思想及原理的基礎上，分析高斯信道模型和MIMO信道模型下基于馬爾科夫鏈

2、-蒙特卡羅算法的檢測算法原理與性能。研究結(jié)果表明，MCMC檢測算法可以獲得優(yōu)于基于排序的最小均方誤差判決反饋(MMSE-DFE)算法的性能，且發(fā)送天線一定時其計算復雜度只與迭代次數(shù)有關(guān)。
　　 作為一種具有優(yōu)異檢測性能的空時編碼方案，圍繞完備空時分組碼的譯碼研究尚不成熟。論文在對其接收符號模型進行等效數(shù)學變換的基礎上，研究了基于MCMC算法的完備空時分組碼檢測算法。研究結(jié)果表明，MCMC算法的性能優(yōu)于Fano樹搜索算法，且復雜度

3、不會隨著調(diào)制階數(shù)的增加而顯著增加。
　　 論文分析了基于MCMC算法的MIMO空時編碼技術(shù)與信道編碼的聯(lián)合檢測技術(shù)。在研究基于MCMC算法的信道編碼和空時編碼聯(lián)合迭代檢測的過程中，論文分析表明，基于MCMC的檢測算法在高信噪比時出現(xiàn)迭代檢測的收斂問題，其主要原因在于，在信噪比較大時一些轉(zhuǎn)移概率變得比較小，從而導致MCMC停留在一個狀態(tài)很久才轉(zhuǎn)移到另一個狀態(tài)。論文提出在高信噪比區(qū)域的增加采樣次數(shù)的方法以改進高信噪比區(qū)域迭代檢測算法