关于降低复杂度的软输出 MIMO ML 检测
信息论
2007-07-13 v1 math.IT
摘要
在多输入多输出（MIMO）衰落信道中，最大似然（ML）检测可实现高性能，但其复杂度随频谱效率指数级增长。当前 MIMO 检测的最新成果在于列表解码和格解码。本文提出了一种新的格检测类，它结合了列表和格解码的一些原则，从而实现高效的并行实现和接近最优的软输出 ML 性能。新型检测器称为分层正交格检测器（LORD），因为它采用新的格公式并依赖于信道正交化过程。值得注意的是，该算法在两种发射天线时可实现最优硬输出 ML 性能。对于两个发射天线可生成最大似然比特软输出信息，对于超过两个天线则实现近似最大似然检测。仿真结果表明，LORD 在采用正交频分复用（OFDM）和位交叉编码调制（BICM）的 MIMO 系统中，能够实现远高于最小均方误差（MMSE）等实际软输出检测器的很高信噪比（SNR）增益，无论是线性还是非线性迭代方案。此外，与硬输出解码的代数时空码的性能比较显示，软输出生成能力对于实际无线应用至关重要。
引用
@article{arxiv.cs/0603096,
title = {On Reduced Complexity Soft-Output MIMO ML detection},
author = {Massimiliano Siti and Michael P. Fitz},
journal= {arXiv preprint arXiv:cs/0603096},
year = {2007}
}
备注
43 pages, 10 figures Submitted to the IEEE Transactions on Information Theory, March 2006