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一种改进的QR分解VBLAST解码算法
  • ISSN号:1004-731X
  • 期刊名称:《系统仿真学报》
  • 时间:0
  • 分类:TN911.23[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]河南工业大学信息科学与工程学院,郑州450001
  • 相关基金:河南省教育厅自然科学研究计划项目(2008A510003); 河南省科技创新杰出青年基金(104100510008); 国家“十一五”科技支撑计划(2006BAD08B01); 河南工业大学科研基金(07XZZ009)
中文摘要:

基于传统的QR分解算法,将最大似然算法应用到QR分解算法中,提出了一种改进的VBLAST解码算法,称为MLQR算法。该算法主要克服QR算法最先检测层性能差的缺点,将最大似然法应用到QR算法中,以最大限度地提高最先检测的两层信号的性能,然后回代到QR算法中检测余下层信号。仿真结果表明,提出的MLQR算法比QR算法和迫零算法在误码性能上要好,特别是在高信噪比下性能得到明显改善。

英文摘要:

An improved detection algorithm of VBLAST based on QR Factorization was proposed. In order to overcome the disadvantage of the poor performance of the first detected layer in QR algorithm, the maximum likelihood (ML) detection algorithm was applied to the QR factorization algorithm. The performance of the first detected two layers was improved. Then, the signals of the other layers were detected base on the first two layers’ signals using QR algorithm. The proposed algorithm was simulated and compared with the conventional detection algorithms. Simulation results show that the proposed MLQR algorithm is superior to the conventional QR algorithm and zero force (ZF) algorithm, especially with high SNR.

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期刊信息
  • 《系统仿真学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国航天科工集团公司
  • 主办单位:北京仿真中心 中国仿真学会
  • 主编:李伯虎
  • 地址:北京市海淀区永定路50号院
  • 邮编:100039
  • 邮箱:simu-xb@vip.sina.com
  • 电话:010-88527147
  • 国际标准刊号:ISSN:1004-731X
  • 国内统一刊号:ISSN:11-3092/V
  • 邮发代号:82-9
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:51729