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具有低精度ADC的稀疏毫米波MIMO系统的软输出检测方法

DOI：10.1109/TCOMM.2019.2892048 期刊：IEEE Transactions on Communications 出版年份：2019 更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要： 本文针对采用低精度模数转换器（ADC）的编码毫米波（mmWave）多输入多输出（MIMO）系统，提出计算高效且近最优的软输出检测方法。其核心思想是通过联合利用毫米波信道的时延域稀疏特性与低精度ADC导致的高量化噪声，构建极稀疏的符号间干扰（ISI）信道模型。基于该稀疏信道模型，我们生成状态数精简的网格图和边连接极稀疏的因子图，用于实现计算高效的软输出检测。通过精简网格图，提出采用前向-后向算法最优融合多天线量化接收信号来计算编码比特对数似然比（LLR）的软输出检测方法；为进一步降低复杂度，还基于置信传播算法，利用稀疏因子图以迭代方式计算LLR的低复杂度检测方法。仿真表明：在采用1/2比特ADC的编码毫米波MIMO系统中，所提软输出检测方法相比现有频域均衡技术能显著提升误帧率性能。
作者： Yo-Seb Jeon，Heedong Do，Song-Nam Hong，Namyoon Lee
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

为采用低精度模数转换器（ADC）的编码毫米波（mmWave）多输入多输出（MIMO）系统，提出计算高效且近最优的软输出检测方法。

研究成果

所提出的软输出检测方法Q-BCJR和Q-BP，在采用低精度ADC的毫米波MIMO系统中相比现有频域均衡技术实现了显著的误帧率增益。Q-BCJR利用稀疏信道模型以较低复杂度提供近最优性能，而Q-BP通过迭代消息传递进一步降低复杂度。仿真验证了其对信道估计误差的鲁棒性及在不同信道模型中的有效性。未来工作应聚焦于信道估计误差下的鲁棒检测以及与信道解码器的联合设计。

研究不足

当主导信道脉冲响应（CIR）抽头的最大延迟指数较大时，所提出的方法可能面临高计算复杂度的挑战。若因子图存在环路，置信传播方法（Q-BP）可能无法保证收敛，且这些方法主要通过仿真验证而未进行实际硬件实现。此外，其性能依赖于准确的信道估计，且复杂度分析基于大数据块长度假设。

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