MIMO系统中低复杂度的MCMC迭代检测算法

针对多输入多输出（MIMO）系统中现行的马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）检测算法复杂度较高的问题，提出了一种SIC—MMSE算法辅助的MCMC检测算法，信号的预估计值和软信息均作为软输入软输出（SISO）检测器的输入，提高了吉布斯采样值的可信度，进而减少采样点数。仿真结果表明，同样的信噪比情况下，达到相同误码率时，与传统MCMC算法相比，改进MCMC算法的复杂度明显降低。...

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Published inDiànzǐ jìshù yīngyòng Vol. 36; no. 1; pp. 107 - 110
Main Author 肖珂 苏明超 郭书军 王一丁
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 北方工业大学信息工程学院,北京,100144 2010
Subjects
吉布斯采样
多输入输出系统
最小均方误差软干扰消除算法
马尔科夫链蒙特卡洛算法
吉布斯采样
多输入输出系统
最小均方误差软干扰消除算法
马尔科夫链蒙特卡洛算法
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ISSN0258-7998
DOI10.3969/j.issn.0258-7998.2010.01.037

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Summary:针对多输入多输出（MIMO）系统中现行的马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）检测算法复杂度较高的问题，提出了一种SIC—MMSE算法辅助的MCMC检测算法，信号的预估计值和软信息均作为软输入软输出（SISO）检测器的输入，提高了吉布斯采样值的可信度，进而减少采样点数。仿真结果表明，同样的信噪比情况下，达到相同误码率时，与传统MCMC算法相比，改进MCMC算法的复杂度明显降低。
Bibliography:MIMO; MCMC; SIC-MMSE; Gibbs sampler
Gibbs sampler
MCMC
SIC-MMSE
MIMO
TN929.5
11-2305/TN
ISSN:0258-7998
DOI:10.3969/j.issn.0258-7998.2010.01.037