大规模MIMO系统中迭代检测译码算法的研究

In this project, we design the interference cancellation (IC) and belief propagation (BP) based detection algorithms for massive MIMO systems. We analysis the performance and complexity properties of such schemes and propose the IC and BP detection algorithms with improved performance and the ability of mitigating the effect of error propagation. The proposed algorithm is then implemented in an iterative detection and decoding (IDD) structure. The EXIT chart is used to analysis the extrinsic information exchange between the detection unit and the decoding unit. The impact on error performance and convergence is discussed with the comparison of using soft or hard decision feedback. Finally, a class of low complexity, low delay, high performance detection algorithms are proposed for further wireless standards.

本课题拟对基于干扰抵消与置信传播的信号检测算法做性能与复杂度分析，并通过抑制这类算法固有的错误传播效应，提升算法性能，随后讨论提出算法在迭代检测与译码（IDD）结构中的应用。通过使用EXIT图分析IDD结构中检测单元与译码单元之间外信息交换特性，讨论检测算法软、硬判决反馈之间关系和他们对算法收敛性的影响。最终获得复杂度低，误码率性能优良，检测延迟小的信号检测与译码方案，为大规模MIMO方案进入未来无线通信标准提供参考。

作为下一代无线通信系统的重要技术，大规模多输入多输出技术在更大的尺度范围上通过最大化空分复用率与频谱效率，提高未来无线宽带网络的频谱效率与传输可靠性。然而，空分复用天线数量的增加会提高信号维度，增加信号检测算法的复杂度。因此，我们不能通过单纯地增加天线数量来提高检测性能，在天线数量有限的大规模MIMO系统中，使用性能更好的检测算法仍旧是提高系统容量的重要手段。为了解决该问题，在本研究中我们提出了多种针对大规模MIMO系统的信号检测方案。对比已有的信号检测算法，本研究提出的各类方案在信号检测复杂度、信号检测延迟度、信号检测性能等方面具有优势。本研究将这些新提出方案分类为单纯信号检测类算法（Detection）与迭代检测与译码（IDD）两大类、三个部分。首先，对于单纯信号检测类算法，我们提出了一种基于星座约束的禁忌搜索算法，我们首先根据信号估值与所有可能星座点距离远近决定可靠性的思想划分了参与禁忌搜索算法的候选解，通过度量欧氏距离，将候选解分为可靠解和不可靠解两部分。通过星座约束，禁忌算法候选解的数量得到了极大的削减并且计算复杂度也相应降低。仿真结果也直接证明了星座约束禁忌算法相比较传统禁忌算法，可以保证性能一致的情况下，计算复杂度的极大的降低。其次，本研究提出的新颖的基于星座距离校正（CDC）结构的预滤波器，用于MIMO系统中传输符号的检测。基于选择性ML-PDP算法，本研究提出在计算最大似然过程中使用新的可靠性检查参数。选择性ML-PDP算法在计算每个符号的欧几里德距离度量之前，将决策线距离度量应用于接收的符号。通过该处理，决策线距离度量进行预滤波，信号检测的计算复杂度大大降低。最后，基于LDPC差错控制编码技术，本研究提出了用于多用户MIMO上行链路系统的知识辅助IDD接收器（KA-IDD），并且开发了两种新颖的知识辅助置信传播（BP）解码算法，其采用新颖的再加权参数优化策略来解码规则或不规则的LDPC码。在优化阶段，本研究提出的CKAR-BP和EKAR-BP方案具有不同的计算复杂度，并且可以减少由迭代引起的延迟。值得注意的是，这两种算法在线处理阶段中实时解码的复杂度都很低。仿真结果表明，所提出的KA-IDD接收机在使用较少的迭代次数时误码率性能改善最为明显。