一种ADMA场景下MIMO系统信道估计的实现方法

    公开(公告)号:CN107995134B

    公开(公告)日:2020-10-02

    申请号:CN201711212641.3

    申请日:2017-11-28

    Applicant: 南京大学

    Abstract: 本发明公开了一种ADMA场景下MIMO系统信道估计的实现方法,所述的方法利用大规模MIMO系统中信道冲击响应向量的DFT的稀疏性,在最小二乘估计的基础上,针对ADMA场景提出了特定的序文—上行链路估计—下行链路估计传输策略,并依照此进行了以流水线和脉动阵列结构为主的硬件实现方法。本发明大幅降低了其他大规模MIMO系统的信道估计的复杂度和反馈信道估计结果的开销,并且得益于ADMA场景下的信道互易性,下行链路与上行链路的信道特征和估计方法十分类似;硬件实现方面得益于高效率的流水线操作和脉动阵列结构设计,整个系统的实现方案具有较低的面积和较高的数据通过率。

    极化编码的OFDM-IDMA系统的联合检测译码方案

    公开(公告)号:CN107612657A

    公开(公告)日:2018-01-19

    申请号:CN201710934590.9

    申请日:2017-10-10

    Applicant: 南京大学

    Abstract: 本发明公开了极化编码的OFDM-IDMA系统的联合检测译码方案,所述方案主要采用了极化码对OFDM-IDMA系统进行信道编码,对于待发送数据进行极化码编码,在接收端采用联合检测译码方案,并且提出了符号辅助的联合检测译码方案。所述联合检测译码方案提高了OFDM-IDMA系统中低信噪比区域误码率性能,将IDMA检测部分与极化码部分进行融合,使得译码部分信息可以及时返回检测部分,进行更加有效的信息更新,加快软信息收敛速率,改善了系统误码率性能;并对联合检测译码方案进行改进,提出了符号辅助的联合检测译码方案,降低了接收端计算复杂度,提高了系统的灵活性。

    一种ADMA场景下MIMO系统信道估计的实现方法

    公开(公告)号:CN107995134A

    公开(公告)日:2018-05-04

    申请号:CN201711212641.3

    申请日:2017-11-28

    Applicant: 南京大学

    Abstract: 本发明公开了一种ADMA场景下MIMO系统信道估计的实现方法,所述的方法利用大规模MIMO系统中信道冲击响应向量的DFT的稀疏性,在最小二乘估计的基础上,针对ADMA场景提出了特定的序文—上行链路估计—下行链路估计传输策略,并依照此进行了以流水线和脉动阵列结构为主的硬件实现方法。本发明大幅降低了其他大规模MIMO系统的信道估计的复杂度和反馈信道估计结果的开销,并且得益于ADMA场景下的信道互易性,下行链路与上行链路的信道特征和估计方法十分类似;硬件实现方面得益于高效率的流水线操作和脉动阵列结构设计,整个系统的实现方案具有较低的面积和较高的数据通过率。

    极化编码的OFDM-IDMA系统的联合检测译码方案

    公开(公告)号:CN107612657B

    公开(公告)日:2020-06-16

    申请号:CN201710934590.9

    申请日:2017-10-10

    Applicant: 南京大学

    Abstract: 本发明公开了极化编码的OFDM‑IDMA系统的联合检测译码方案,所述方案主要采用了极化码对OFDM‑IDMA系统进行信道编码,对于待发送数据进行极化码编码,在接收端采用联合检测译码方案,并且提出了符号辅助的联合检测译码方案。所述联合检测译码方案提高了OFDM‑IDMA系统中低信噪比区域误码率性能,将IDMA检测部分与极化码部分进行融合,使得译码部分信息可以及时返回检测部分,进行更加有效的信息更新,加快软信息收敛速率,改善了系统误码率性能;并对联合检测译码方案进行改进,提出了符号辅助的联合检测译码方案,降低了接收端计算复杂度,提高了系统的灵活性。

    基于NBLDPC码和树形搜索法的联合检测译码方案

    公开(公告)号:CN108322288A

    公开(公告)日:2018-07-24

    申请号:CN201711092161.8

    申请日:2017-11-08

    Applicant: 南京大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于NBLDPC码和树形搜索法的联合检测译码方案,所述方案主要采用了非二进制LDPC在多输入多输出(MIMO)系统发送端进行信道编码,在接收端采用联合检测译码方案。所述联合检测译码方案提高了传统MIMO系统误码率性能,将非二进制LDPC(NBLDPC)码解码部分与K-best树形搜索检测部分进行融合,使得树形搜索受到非二进制LDPC的校验约束,增强了树形搜索选择路径时的准确性并同时减少了树形搜索路径的总数,不仅改善了系统误码率性能也降低了接收端检测译码的计算复杂度,而非二进制LDPC码的引入也使得整个系统都能在符号层面实现,避免了二进制与非二进制数据的转换与衔接,提高了系统的灵活性。

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