MIMO检测与合并中的智能信号处理研究

本项目是无线通信技术和智能信息处理技术的交叉研究课题。目的是探索应用智能信息处理技术来解决无线通信中的热点问题，改善和提高MIMO及MIMO-HARQ无线通信系统的可靠性和有效性。本项目研究的内容是基于智能信号处理方法的MIMO和MIMO-HARQ系统的检测、译码和数据合并技术， 一方面，比较和研究各种进化算法在MIMO检测和数据合并中的适用性和效能，对具有潜能的进化算法进行改进和创新，针对MIMO最优检测和最优数据合并中的NP-hard问题，提出鲁棒性和时效性兼容的新算法；另一方面，本项目将从新的视角出发，把信号判别看成是一个不确定性推理过程，应用证据理论，提出广义软信息的概念，并充分利用这种软信息，建立决策规则模型，克服经典贝叶斯理论对不确定性知识刻画不足的局限性，在新的理论框架中研究和提出MIMO和MIMO-HARQ系统的检测、译码和数据合并的新方法。

多输入多输出 (MIMO) 技术凭借其在提高系统频谱利用率方面的卓越表现，已经成为移动通信发展史上的里程碑技术。MIMO系统中的检测与合并技术都属于智能信息处理范畴，本项目对多种智能信息处理技术展开了研究，提出了一系列基于智能信号处理方法的MIMO检测与合并算法，提高了MIMO无线通信系统的可靠性和有效性。.首先，本项目从新的视角出发，把信号判别看成是一个不确定性推理过程，开创性地引入证据理论 (DST)，提出广义软信息的概念，并充分利用这种软信息，建立决策规则模型，克服经典贝叶斯理论对不确定性知识刻画不足的局限性，在新的理论框架中研究和提出数种性能优异的MIMO检测和合并算法。其次，本项目研究了概率数据关联 (PDA) 算法的优化，及其在干扰受限通信系统中的应用。本项目研究了高阶QAM-MIMO系统的比特级符号检测问题，提出了一种通用的比特级PDA检测方案。同时，本项目还研究了PDA算法在下一代无线通信网络中的应用，针对多小区多用户MIMO蜂窝网路的上行链路，提出了一种基于多基站协作的软合并辅助的分布式PDA软接收方案。最后，本项目研究了基于置信度传播 (BP) 的MIMO检测算法，分析了MIMO信道和VBLAST结构的因子图模型，提出了多种低复杂度高性能的检测算法。.本项目在三年的执行过程中提出了多种基于智能信号处理技术的MIMO检测与合并算法，获得了重要结果，保质保量超额完成了申请书中的预期目标。它包括：基于证据理论的MIMO 检测算法，基于证据理论的SISO-HARQ系统下数据合并算法，基于证据理论的MIMO-HARQ系统下数据合并算法，基于证据理论的多用户系统调度算法，基于蚁群算法的高阶MIMO检测算法，高阶QAM-MIMO系统的通用比特级PDA检测算法，多用户多小区MIMO系统中基于基站协作的分布式PDA软接收方法，基于置信度传播的MIMO迭代检测算法等。这些成果中的大多数都已发表在世界权威通信期刊或重要国际会议上，总共发表论文62篇，其中SCI检索文章18篇，EI检索文章44篇，申请专利5项，已进入实审阶段。后续的成果也在不断向这些期刊杂志投稿。通过对本项目的研究，加强了和国际同行的交流，扩大了我们在MIMO检测与合并研究领域中的影响，达到了国际先进水平，同时培养了一支具有创新能力的科研团队。