LTE-A下行传输通信系统中采用了多达8天线端口的增强型MIMO技术,引入了新的参考信号DMRS,用于MIMO下行信道估计。分析LTE-A系统中基于DMRS的信道估计算法,提出了一种低复杂度的频域线性最小均方误差(LMMSE)插值算法。该算法基于DMRS对信道时延参数进行估计,并采用Look Up Table(LUT)方式,选择相应的频域插值矩阵,完成频域LMMSE插值过程。它解决了传统频域LMMSE算法中获取信道二阶统计信息的困难,也避免了对矩阵的实时求逆过程。仿真结果表明,此方法在降低了复杂度的同时保证了BER和MSE的性能,具有较大的实用性。
在多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)系统信号检测中,基于虚实分解的宽度优先检测算法(QR decomposition associated with the M-algorithm to MLD,QRD-M)通过QR分解和对每层星座点的筛选,实现了较低复杂度的检测,具有很好的应用前景。但该算法随收发天线数和调制阶数的增加而难以实现性能与复杂度的折衷。针对此缺点,提出了一种基于信噪比排序的信号检测改进方法。该方法在传统QRD-M算法的基础上,通过对不同接收天线进行信噪比(signal-noise ratio,SNR)排序,从信噪比最大的天线开始检测,避免了误差传播现象,从而加速树搜索过程,再结合动态门限树搜索,不断缩小搜索半径,直至找到最小累计度量值所在分支。仿真结果表明,与传统QRD-MLD算法相比,基于性噪比排序的动态门限信号检测算法能以较低的复杂度获得接近于最大似然检测的性能。
