改進固定複雜度的軟式輸出MIMO檢測之智能候選人添加演算法

A Modified Smart Candidate Adding Algorithm with Fixed - Complexity for Soft-Output MIMO Detection

陳仁杰(Jen-Chieh Chen)

指導教授 ： 白宏達

國立臺北大學/電機資訊學院/通訊工程研究所/碩士(2013年)

摘要

多重輸入輸出系統(Multiple-Input-Multiple-Output system, MIMO)在許多現代的無線通信標準已被採用。在多重輸入輸出系統中可以大大地提高無線通信的傳輸容量，不過在接收器的計算複雜性也會相對的增加。近來所提出的智能排序和候選人添加（SOCA）演算法，其可以在較低且固定的運算複雜度下實現最佳近似度的錯誤率性能，它不僅能找出最佳的解，因為需要提供軟式輸出，所以也可以找出最佳解中每一個位元所相對應的counterhypotheses 。
由於 SOCA 演算法中是使用位元翻轉的方法去選擇counterhypotheses，雖然其方法具有低複雜度的優點，不過也有不確定的風險存在。在此研究中，我們提出了一種方法，在不明顯影響錯誤率性能的前提下，進一步改進counterhypotheses 的搜索方式，將搜索counterhypotheses 的複雜性減少。
模擬結果，與SOCA演算法相比，我們所提出的改進方法可以在一個4×4的MIMO環境下減少30％的運算複雜度，而在8×8的MIMO環境下則可以減少19.44％的運算複雜度。

關鍵字

固定複雜度 ； 智能候選人添加演算法

並列摘要

A multiple-input multiple-output (MIMO) system has been adopted in many modern wireless communication standards. The MIMO system can greatly improve the transmission capacity of the wireless communication. However, its computational complexity at the receiver also increases. The smart ordering and candidate adding (SOCA) algorithm that achieves near max-log optimal error-rate performance with low and fixed computational complexity was proposed recently. It must find out not only the optimal solution but also the counterhypotheses of every bit in the optimal solution because it needs to provide soft outputs. In this study, we propose a method to further reduce the complexity of searching for the counterhypotheses. Computer simulations show that the complexity decreases with little performance loss.

並列關鍵字

Fixed - Complexity ； Smart Candidate Adding Algorithm

參考文獻

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