| 大规模MIMO系统中的并行共轭梯度软输出
信号检测算法 |
| Parallel conjugate gradient-based soft-output signal detection algorithm for massive MIMO systems |
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| DOI： |
| 中文关键词: 大规模多输入多输出；信号检测；并行共轭梯度；比特对数似然比 |
| 英文关键词:massive multiple-input multiple-output (MIMO);signal detection;parallel conjugate gradient;bit log-likelihood ratio |
| 基金项目:国家自然科学基金（61771085）和重庆市基础与前沿研究计划（CSTC2015icyjA40040）资助项目 |
| 作者 | 单位 | | 周围 | 重庆邮电大学 通信与信息工程学院，重庆400065
重庆邮电大学 移动通信技术重庆市重点实验室，重庆400065 | | 张维 | 重庆邮电大学 通信与信息工程学院，重庆400065
重庆邮电大学 移动通信技术重庆市重点实验室，重庆400065 | | 唐俊 | 重庆邮电大学 通信与信息工程学院，重庆400065
重庆邮电大学 移动通信技术重庆市重点实验室，重庆400065 | | 王强 | 重庆邮电大学 移动通信技术重庆市重点实验室，重庆400065 |
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| 中文摘要: |
| 在大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统中，当接收天线数远远大于发送天线数时，通信信道渐近正交，传统的最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)检测算法能够获得线性近似最优性能，但随着收发天线数增加，MMSE检测算法涉及到高维的矩阵求逆运算，难以应用在实际生活中。因此，文中提出了一种低复杂度的并行共轭梯度软输出检测算法，该算法对传统的共轭梯度（Conjugate Gradient，CG）法进行改进，并行求解共轭方向和优化步长，在提高算法检测性能的同时还加快了算法的收敛速度；然后利用信道编译码中的比特对数似然比近似算法求解出软信息，进一步提升检测算法的性能。通过理论定量地分析了算法的复杂度，并通过仿真实验对不同检测算法在不同判决方式下的误码率性能和收敛速度进行了研究，结果表明：所提出的并行CG软输出检测算法在复杂度降低的情况下，仅需要少量次数的迭代，便能以较快的收敛速度达到近似最佳的MMSE线性检测性能。 |
| 英文摘要: |
| In massive multiple-input multiple-output (MIMO) system,when the number of receiving antennas is much larger than the number of transmitting antennas,the communication channel is progressively orthogonal,and the traditional minimum mean square error (MMSE) detection algorithm can obtain linear approximate optimal performance,but with the number of transmitting and receiving antennas increases,the MMSE detection algorithm involves high-dimensional matrix inversion operations,which is difficult to apply in practice.Therefore,a low complexity parallel conjugate gradient (CG)-based soft-output detection algorithm is proposed.The algorithm can improve the traditional CG method,and solve the conjugate direction and optimize the step size in parallel,thus accelerating the convergence speed of the algorithm while improving the detection performance of the algorithm.Then,the bit log-likelihood ratio approximation algorithm in the channel coding and decoding is used to solve the soft information,further improving the performance of the detection algorithm.The complexity of the algorithm is quantitatively analyzed in the theory,and the bit error rate performances and convergence speeds of different detection algorithms with different decision methods are studied by simulation experiments.The results show that the proposed parallel CG-based soft-output detection algorithm can achieve near-optimal MMSE linear detection performance under the condition of low complexity and a faster convergence speed after only a small number of iterations. |
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