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基于MMSE的多用户MIMO系统的检测算法(2011年)

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简介:
本文提出了一种基于最小均方误差(MMSE)准则的多用户MIMO系统检测新算法,旨在提高数据传输效率和可靠性。研究通过理论分析与仿真验证了该方法的有效性。 空分复用多用户多输入多输出(MIMO)系统因其高频谱利用率而备受关注,但其复杂的系统结构及信道环境导致了用户间缺乏协作关系的问题。当存在用户间的干扰未完全消除或信道估计不准确时,传统的线性接收机难以达到理想的检测效果。为解决这一问题,本段落提出了一种创新性的方法:利用每个用户的自身信道来扩展和重构多用户系统的信道模型,并基于最小化均方误差(MMSE)准则设计了一个高效的检测算法。通过优化扩展后的信道信息,该算法不仅简化了实现过程,还能显著提升误码率性能,有效减轻干扰消除残差及信道估计误差对系统的影响。仿真结果显示了所提方法的有效性。

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客服
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  • MMSEMIMO2011
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    本文提出了一种基于最小均方误差(MMSE)准则的多用户MIMO系统检测新算法,旨在提高数据传输效率和可靠性。研究通过理论分析与仿真验证了该方法的有效性。 空分复用多用户多输入多输出(MIMO)系统因其高频谱利用率而备受关注,但其复杂的系统结构及信道环境导致了用户间缺乏协作关系的问题。当存在用户间的干扰未完全消除或信道估计不准确时,传统的线性接收机难以达到理想的检测效果。为解决这一问题,本段落提出了一种创新性的方法:利用每个用户的自身信道来扩展和重构多用户系统的信道模型,并基于最小化均方误差(MMSE)准则设计了一个高效的检测算法。通过优化扩展后的信道信息,该算法不仅简化了实现过程,还能显著提升误码率性能,有效减轻干扰消除残差及信道估计误差对系统的影响。仿真结果显示了所提方法的有效性。
  • MMSE和ZFMIMO
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    本文探讨了MMSE与ZF算法在多输入多输出(MIMO)系统中的应用,分析其在无线通信中的性能表现及优劣。 我编写了一个原创程序,能够执行MIMO的MMSE和ZF检测,并绘制SNR与误码率BER图。请指出其中不足之处!
  • QPSK下MIMOMMSE实现
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  • 小区Massive MIMO低复杂度MMSE线性研究
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  • MIMOZF、ZF-SIC、MMSEMMSE-SIC性能Matlab仿真
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  • MIMO信号MMSEMATLAB仿真程序
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  • MUSA快速
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    本文介绍了在MUSA系统中设计的一种高效能快速多用户检测算法,旨在提升系统的识别效率与准确性。 多用户共享接入是一种5G非正交多址接入方案,由于采用了串行干扰消除(SIC)检测算法,导致其运行时间较长、延迟较大且复杂度较高。为满足5G低时延和高可靠性的需求,提出了一种基于并行干扰消除(PIC)结构的快速非线性检测算法,并不需要多级PIC结构的支持。首先让接收信号通过最小均方误差(MMSE)检测器处理,然后将该检测器的输出结果直接作为后续PIC检测器的输入数据源。此方法避免了在串行干扰消除过程中多次排序和对矩阵求逆的问题,在保持符号错误率不变的前提下,算法运行时间减少了54%,复杂度也降低了一个级别。
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    本文探讨了MIMO系统中的四种关键检测算法:MRC、ZF、MMSE及其变体,并对比分析了它们在不同信道条件下的性能差异。 实现各种MIMO检测算法,包括MRC、ZF、MMSE和SIC。