Г. Басбус1, А.В. Рашич2

1,2 Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого (Санкт-Петербург, Россия)

1 ghena.basbous@gmail.com; 2 andrey.rashich@gmail.com

Постановка проблемы. В настоящее время ключевой технологией, применяемой в высокоскоростных беспроводных системах, является MIMO-технология (множественный вход и множественный выход), представляющая собой метод пространственного кодирования сигнала. Поскольку высокая вычислительная сложность алгоритмов демодуляции MIMO-сигналов при использовании методов модуляций с высокими порядками ограничивает применение этой технологии на практике, требуется найти возможность ее уменьшения при сохранении квазиоптимальной помехоустойчивости приема MIMO-сигналов.

Цель. Снизить вычислительную сложность алгоритмов демодуляции MIMO-сигналов при сохранении помехоустойчивости приема, близкой к оптимальной.

Результаты. Представлен метод демодуляции MIMO-сигналов с квазиоптимальной помехоустойчивостью для некодиро-ванной MIMO-системы в канале с рэлеевскими замираниями. Предложена схема демодуляции с пониженной вычислительной сложностью на основе поиска по дереву с ограниченным числом «выживающих» путей на каждом шаге. Приведены результаты анализа вычислительной сложности и помехоустойчивости различных алгоритмов демодулиции MIMO-сигналов.

Практическая значимость. Предложенный вычислительно эффективный MIMO-демодулятор имеет квазиоптимальную помехоустойчивость в MIMO-конфигурациях умеренного порядка.

Басбус Г., Рашич А.В. Списочный квазиоптимальный MIMO-демодулятор с пониженной вычислительной сложностью // Радиотехника. 2024. Т. 88. № 3. С. 102−110. DOI: https://doi.org/10.18127/j00338486-202403-10

1. Paulraj A.J., Gore D.A., Nabar R.U., Bolcskei H. An overview of MIMO communications - a key to gigabit wireless // Proc. of IEEE. February 2004. V. 92. № 2. P. 198-218.
2. Lin Bai, Jinho Choi. Low Complexity MIMO Detection. Springer New York. 2012.
3. Micaela Troglia Gamba. Algorithms and architectures for the detection of MIMO signals // Micro and nanotechnologies/Micro-electronics. Télécom Bretagne; Université de Bretagne Occidentale. 2011.
4. Mirsad Cirkic. Efficient MIMO Detection Methods. Linköping University. SE-581 83 Linköping. Sweden. 2014.
5. Wolniansky P.W., Foschini G.J., Golden G.D., Valenzuela R.A. VBLAST: An architecture for realizing very high data rates over the rich-scattering wireless channel // In Proc. of URSI ISSSE. 1998.
6. Lyche T. Numerical Linear Algebra and Matrix Factorizations. Springer. 2020.
7. Hassibi B., Vikalo H. Sphere Decoding Algorithms for Digital Communications // PhD Thesis at Stanford University. 2003.
8. Hassibi B., Vikalo H. On the sphere-decoding algorithm I. Expected complexity // IEEE Trans Signal Process. 2005.
9. Гельгор А.Л., Ткаченко Д.А., Батов Ю.В., Пузько Д.А. Повышение скорости передачи информации через спутниковые каналы вещания путем применения мультиплексирования сигналов с разделением по уровню мощности // Радиотехника. 2021. Т. 85. № 11. С. 138-145. DOI 10.18127/j00338486-202111-18.