为了最大化利用大规模多用户MIMO(Multi User-Multi Input and Multi Output,MU-MIMO)系统中的频谱资源和功率资源,在无线专网信道环境下,结合了多用户预编码和块对角化(Block Diagonalization,BD)干扰抑制技术,分别应用了线性检测和非...为了最大化利用大规模多用户MIMO(Multi User-Multi Input and Multi Output,MU-MIMO)系统中的频谱资源和功率资源,在无线专网信道环境下,结合了多用户预编码和块对角化(Block Diagonalization,BD)干扰抑制技术,分别应用了线性检测和非线性检测算法,开发了完整的仿真链路平台,对系统误码率和频谱效率进行了仿真分析。在仿真结果性能接近的3种非线性检测算法中,通过比较其复杂度分析结果,考虑硬件实现难易程度,得出在无线通信专网上行链路系统中应用QRM-MLD(QR Decomposition and M algorithm-Maximum Likelihood Detection,M=2)算法最为合适的结论。展开更多
文摘为了最大化利用大规模多用户MIMO(Multi User-Multi Input and Multi Output,MU-MIMO)系统中的频谱资源和功率资源,在无线专网信道环境下,结合了多用户预编码和块对角化(Block Diagonalization,BD)干扰抑制技术,分别应用了线性检测和非线性检测算法,开发了完整的仿真链路平台,对系统误码率和频谱效率进行了仿真分析。在仿真结果性能接近的3种非线性检测算法中,通过比较其复杂度分析结果,考虑硬件实现难易程度,得出在无线通信专网上行链路系统中应用QRM-MLD(QR Decomposition and M algorithm-Maximum Likelihood Detection,M=2)算法最为合适的结论。
