基于ob-mmse的空间调制系统检测算法研究

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1、１：０３００分类号：单位代码１：２０１３２４２３１７，密级：学号＾＇Ｊ化：Ｕ為京候集少善而哀ＩＶ硕±学位论文ｒ／；＇ｙ，／；＿ｉ‘，．／＼；＞＾基于ＯＢ－ＭＭＳＥ的空间调制系统检测算法妍究ｏｒｍｓ－ＭＭ化ＴｈｅＲｅｓｅａｒｃｈｏｆｔｅｃｔｉｏｎＡｌｉｔｈＢａｓｅｄｏｎＯＢＤｅｇ■ｔａｏｄｕＣｒｉｔｅｒｉｏ打ｉ打ＳａｉｌＭｌａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍｐＶ、呼梦：程洁洁申请人姓名指导教师：刘合铸副教授专业

2、名称：信息与通信工程．巧究方向：宽帯无线数字通信所在学院：由子与信息工程学院二〇—六年五月独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研。究成果本论文除了文中特别加Ｗ标注和致谢的内容外，不包含其他人或其他机构已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京信息工程大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。其他同志对本研充所做的贡献均已在论文中作了声明并表示谢意。ｋ．从（＞．学位论文作者签名：签字日期：這关于论文使用授权的说明南

3、京信息工程大学、国家图书馆、中国学术期刊（光盘版）杂志社、中国科学技术信息研究所的《中国学位论文全文数据库》有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可Ｗ采用影印、缩印或其他复制手段保存论文，并通一致过网络向社会提供信息服务。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相。（除在保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅，可Ｗ公布包括刊登）论文的全部或部分内容。论文的公布（包括刊登）授权南京信息工程大学研究生院办理。材＾开□保密（年月）（保密的学位论文在解密后应遵守此＿协议）文

4、’＇文巧方如ｋ．心学位论文作者签名。：啦签字日期：／指导教师签名签字日期／／．／／：目录摘要ＩＩＩＡｂｓｔｒａｃｔＩＶ一第胃绪论１１．１论文研巧背景与意义１１丄１移动通信发展史１１丄２空间调制国内外发展现状２１．２论文结构及研巧内容４第二章空间调制系统理论基础６２．１传统ＭＩＭＯ技术６２丄１ＭＭＯ的基本原理６２．１．２ＭＩＭＯ的信道模型７２丄３ＭＩＭＯ系统关键技术７２丄４ＭＩＭＯ系统的空间复用和分集复用１０２．２

5、空间调制技术研究１１２．２．２系统模型１２２．３广义空间调制技术研巧１３２．３．１调制原理１４２．３．２系统模型１５２．３．３性能分析１６２．４本章小结１９第Ｈ章格约减辅助栓测算法提出及理论分析２０３．１最优检测算法２０－ＭＭＳＥ３Ｏ检测算法２０．２Ｂ３－．３格约减辅助ＯＢＭＭＳＥ检测算法２１３．３．１格约减原理２１ＩＯＢ－ＭＭＳＥ检测３２５．３．２格约减辅助算法３２８．４本章小结－－第四章ＣＥＣＭＬＯＢＭＭＳＥ检测算法

6、提出及理论分析２８－－４ＭＭＳＥ算法的提出．１ＣＥＣＭＬＯＢ２９－－ＭＭＳＥ４．２ＣＥＣＭＬＯＢ算法的理论分析２９４３４．３本章小结第五章空间调制改进算法性能分析及仿真研究３５５３５．１传统检测算法仿真研巧５．２格约减辅助检测算法仿真研究４３－－ＭＭＳＥ５．３ＣＥＣＭＬＯＢ检测算法仿真研究４４５．４本章小结４７第六章总结与展望４８６４８．１论文主要工作６．２未来展望４９参考文献５０攻读硕±学位期间发表的论文５５ＩＩ摘

7、要为了满足未来移动发展需求一直在追求更高的数据传输速，无线通信系统。率，研巧的关键挑战是找到具有潜力的多天线传输技术针对现有多输入多输出系统（ＭＩＭＯ）发射天线间的同步与信道间干扰等问题，提出了空间调制技术（ＳＭ）。为了实现更优的多天线传输，本文对空间调制技术进行了较为深入地研究：，主要工作如下一第，弹细分析了空间调制传统的检测算法，包括最大似然检测及分块排序最小均方误差－（ＯＢＭＭ化）检测算法。现有的最大似然检测算法，由于其计算复杂度极高，严重限制了其在实际中的应用，而计算复杂

8、度较低的分块排－ＭＭＳＥ序最小均方误差（ＯＢ）算法在高维发射天线检测性能较差。针对上面算一－法的不足，本文在ＯＢＭＭＳＥ算法的基础上提出了两种新的算法。种是空间－ＯＢ－ＭＭＳＥ－调制系统格约减辅助检测算法（ＬＲ），该算法解决了ＯＢＭＭＳＥ算法在高维度发射天线情况下性能巧差和传统最大似然检测算法复杂度高的问一一ＯＢ－ＭＭＳＥ基础上的题。另种是在种高效计算集中最大似然