Abstract-Maximum-likelihood (ML) avkodningsalgoritmer för Gaussian multiple-input multiple-output (MIMO) linjära kanaler beaktas. Linjäritet över fältet av reella tal underlättar utformningen av ML dekodrar med hjälp av nummerteoretiska verktyg för att söka den närmaste lattice punkten. Dessa dekodrar kallas kollektivt sfäravkodare i litteraturen. I denna artikel, en ny titt på denna klass avkodning algoritmer tas. I synnerhet utvecklas två nya algoritmer. Den första algoritmen är inspirerad av Pohst uppräkningsstrategi och visas erbjuda en betydande minskning av komplexitet jämfört med Viterbo-Boutros sfär dekoder. Därefter etableras kopplingen mellan den föreslagna algoritmen och stackens sekventiella avkodningsalgoritm. Denna anslutning används för att konstruera den andra algoritmen som också kan ses som en tillämpning av Schnorr-Euchner strategi för ML avkodning. Med hjälp av en detaljerad studie av förbehandlingsalgoritmer utvecklas en variant av den andra algoritmen och visas erbjuda betydande minskningar av beräkningskomplexet jämfört med alla tidigare föreslagna sfäravkodare med en nära-ML detektionsprestanda. Detta påstående stöds av intuitiva argument och simulering resulterar i många relevanta scenarier Index Terms-beslut feedback equalization (DFE), lattices, maximum-likelihood (ML) detektion, minsta medel-kvadratfel (MMSE), flera input multiple-output (MIMO) kanaler, Pohst uppräkning, sekventiell avkodning, stack algoritmer.
Damen och Al. I REF föreslogs största sannolikhetsdetektering för MIMO-system med fokus på val av närmaste gitterpunkter.
On maximum-likelihood detection and the search for the closest lattice point
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Theory', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}