基于QR分解的低復(fù)雜度的可靠性約束算法

　　多輸人多輸出（Multiple-Input Multiple-Output，MIMO）系統(tǒng)可以達(dá)到的巨大信道容量和較高的頻譜利用率，近年來引起了人們廣泛的關(guān)注。研究MIMO系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一就是設(shè)計出計算復(fù)雜度低并且檢測性能好的信號檢測算法。在MIMO系統(tǒng)中，最佳檢測方案是極大似然檢測（ Maximum　Likelihood Detector，MLD）方案。但是，隨著天線數(shù)量的增加，最大似然檢測的計算復(fù)雜度呈指數(shù)形式增長，在天線數(shù)量較多時是不可行的。因此，MIMO系統(tǒng)的次最優(yōu)低復(fù)雜度檢測方案成為近年來該領(lǐng)域研究的熱點問題。

　　為在較低復(fù)雜度的情況下提升誤碼率的檢測性能，提出一種基于QR分解的低復(fù)雜度的可靠性約束算法。采用陰影面積約束方法判斷軟估計的可靠性，同時引入星座點作為候選點，從多個候選點中選出最優(yōu)候選點進(jìn)行反饋。仿真結(jié)果表明，與常規(guī)的QR分解算法相比，該算法只需增加較小的算法復(fù)雜度即可明顯改善系統(tǒng)存在的干擾，并且在判決回饋中減少錯誤傳播。同時，可以通過約束閾值的大小和候選點數(shù)量控制運算復(fù)雜度并改善算法的誤碼率檢測性能。