大规模 MIMO 系统的序贯似然上升搜索检测器
信号处理
2018-10-09 v1
摘要
在本文中，我们分析了由线性检测器（如匹配滤波 (MF)、迫零 (ZF) 和最小均方误差 (MMSE)）初始化的选择性似然上升搜索 (LAS) 算法的性能-复杂度权衡，并考虑了来自比特翻转规则的优化因子 。场景为大规模 MIMO (M-MIMO) 系统的上行链路，该分析通过计算机仿真展开。随着基站 (BS) 天线数的增加，经典检测器变得低效。因此，采用 LAS 以改善性能-复杂度权衡。利用 LAS 比特翻转规则上可调的优化阈值，在 BER 方面获得了更好的解且无需进一步增加复杂度，表明每种场景均存在最优阈值。考虑 天线场景，配备所提因子 = 0.8 的 LAS 检测器的规模化 MIMO 系统，相比文献中传统 LAS ( = 1.0) 达到相同 误码率所需 SNR 低 5 dB。
引用
@article{arxiv.1810.03041,
title = {Sequential likelihood ascent search detector for massive MIMO systems},
author = {Giovanni Maciel Ferreira Silva and Jose Carlos Marinello Filho and Taufik Abrao},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.03041},
year = {2018}
}