针对有限字符输入下多输入多输出(MIMO)信道的互信息最大化问题,该文提出一种复杂度低的线性预编码算法。该算法根据水银/注水理论,融合基于均匀旋转的空时-线性星座预编码(Space-Time Linear Constellation Precoding,ST-LCP)矩阵的预...针对有限字符输入下多输入多输出(MIMO)信道的互信息最大化问题,该文提出一种复杂度低的线性预编码算法。该算法根据水银/注水理论,融合基于均匀旋转的空时-线性星座预编码(Space-Time Linear Constellation Precoding,ST-LCP)矩阵的预编码方法和最大化最小输出向量信号间距的方法,从两者中选择互信息更高者用于预编码。然后,在基于均匀旋转的ST-LCP矩阵的预编码方法中,把MIMO信道的奇异值矩阵作为功率分配矩阵,并提出局部搜索和矩阵加幂两种改进措施。最后,利用有限字符集的对称性,进一步降低了互信息的计算复杂度。该算法在各种信道和信噪比条件下均能逼近互信息的理论最大值,并且减少甚至避免了搜索,计算复杂度大大下降。仿真结果验证了该算法的有效性。展开更多
文摘针对有限字符输入下多输入多输出(MIMO)信道的互信息最大化问题,该文提出一种复杂度低的线性预编码算法。该算法根据水银/注水理论,融合基于均匀旋转的空时-线性星座预编码(Space-Time Linear Constellation Precoding,ST-LCP)矩阵的预编码方法和最大化最小输出向量信号间距的方法,从两者中选择互信息更高者用于预编码。然后,在基于均匀旋转的ST-LCP矩阵的预编码方法中,把MIMO信道的奇异值矩阵作为功率分配矩阵,并提出局部搜索和矩阵加幂两种改进措施。最后,利用有限字符集的对称性,进一步降低了互信息的计算复杂度。该算法在各种信道和信噪比条件下均能逼近互信息的理论最大值,并且减少甚至避免了搜索,计算复杂度大大下降。仿真结果验证了该算法的有效性。
