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4×4天线分组排序K—Best MIMO检测器设计

2014-07-09李明浩

移动通信 2014年6期
关键词:排序

李明浩

目前K-Best MIMO检测器采用的排序选择运算占用了大量硬件资源,使得硬件设计复杂度极高。为了在保证良好的算法性能的同时还能够降低硬件设计复杂度,采用分组排序方式对排序选择运算进行了优化,并在现场可编程门阵列平台上对4×4天线、16QAM调制方式的分组排序K-Best MIMO检测器进行了仿真分析。

K-Best MIMO检测器 分组排序 FPGA

中图分类号:TN92 文献标识码:A 文章编号:1006-1010(2014)-06-0073-04

1 引言

实现MIMO(Multiple-Input Multiple-Output,多入多出)技术的关键部分在于设计出低复杂度、高性能的检测器。由于MIMO系统中常采用最大似然算法作为最佳硬判决检测方法,该算法实施复杂度随着天线数目和调制阶数的增加呈指数级增大,ASIC(Application Specific Integrated Circuit,专用集成电路)或FPGA(Field-Programmable Gate Array,现场可编程门阵列)都只能实现少数目天线的低阶调制方案。为了满足MIMO系统逐渐增长的性能需求,又提出了一种既能够保证BER(Bit Error Rate,误码率)性能又能够降低计算复杂度的检测算法——SD(Sphere Decoding,球形检测)算法,该算法能够保持与最大似然算法相媲美的BER性能,且可大幅降低计算复杂度。

SD算法主要原理是:对于一个以接收信号Y为圆心、以C为检测半径的多维搜索格点,该格点的度量就作为新的搜索半径替换之前设定的半径,通过限制搜索半径,使得计算次数控制在一定的范围内,能够有效降低运算复杂度。根据树形搜索方式的不同,SD算法可分为两种不同算法:DFS(Depth First Search,深度优先算法)与BFS(Breadth First Search,广度优先算法),目前常用的广度优先算法为K-Best搜索算法,即K-Best算法。深度优先算法进行单向搜索,存在反馈路径,不利于高速硬件实现;……

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