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主管单位 中华人民共和国
工业和信息化部
主办单位 哈尔滨工业大学 主编 李隆球 国际刊号ISSN 0367-6234 国内刊号CN 23-1235/T

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引用本文:李芸,李式巨,易志强,高明煜.MIMO系统的改进MCMC迭代检测算法[J].哈尔滨工业大学学报,2012,44(9):96.DOI:10.11918/j.issn.0367-6234.2012.09.017
LI Yun,LI Shi-ju,YI Zhi-qiang,GAO Ming-yu.An improved MCMC iterative detection algorithm for MIMO systems[J].Journal of Harbin Institute of Technology,2012,44(9):96.DOI:10.11918/j.issn.0367-6234.2012.09.017
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MIMO系统的改进MCMC迭代检测算法
李芸1,2, 李式巨1, 易志强2, 高明煜2
1.浙江大学 信电系, 310027 杭州;2.杭州电子科技大学 电子信息学院, 310018 杭州
摘要:
由于传统的马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法在高信噪比或迭代过程中,容易“陷入”某一采样状态从而影响到检测性能,本文提出一种改进的MCMC方法,基于最小均方误差(MMSE)检测算法确定采样初值,使马尔可夫链迅速收敛;对陷入状态下的采样序列,随机反转具有较大后验方差的比特,以增加有效的采样状态数.仿真结果表明,改进MCMC算法能改善系统的误码率(BER)性能、降低运算复杂度.
关键词:  MIMO  迭代检测  MCMC  Gibbs采样
DOI:10.11918/j.issn.0367-6234.2012.09.017
分类号:TN911
基金项目:国家自然科学基金资助项目(61172132);浙江省教育厅科研计划资助项目(KYF045609004).
An improved MCMC iterative detection algorithm for MIMO systems
LI Yun1,2, LI Shi-ju1, YI Zhi-qiang2, GAO Ming-yu2
1.Dept. of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University, 310027 Hangzhou, China;2.Dept. of Electronic Information Hangzhou Dianzi University, 310018 Hangzhou, China
Abstract:
Because the general Markov Chain Monte Carlo(MCMC) method is easily to get trapped in some fixed state especially in the case of high SNR condition or iteration process that leads to performance degradation, in this paper, an improved MCMC algorithm is presented. Determining the initial sample value based on MMSE principle, the Markov chain is convergent rapidly. Simulation results show that the mentioned algorithm can improve the BER performance and reduce computational complexity.
Key words:  MIMO  iterative detection  MCMC  Gibbs sampler

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