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公开(公告)号:CN106301387A
公开(公告)日:2017-01-04
申请号:CN201610670263.2
申请日:2016-08-15
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种分布式排序方法,包括以下步骤:S1.1:由一个父节点扩展得到两个子节点,其中路径度量值较大的称为FC节点,路径度量值较小的称为NC节点;S1.2:采用步骤S1.1得到L个FC节点和L个NC节点,其中,L个FC节点的路径度量值构成数组PMFC,L个NC节点的路径度量值构成数组PMNC;S1.3:从数组PMFC中找出最小数,记为PML;再从数组PMNC中找出最大数,记为PM1;S1.4:如果PML>PM1,则最优候选节点为数组PMFC中的所有节点;否则,将PML对应的数与PM1对应的数交换,再返回步骤S1.3。本发明还公开了采用分布式排序方法构成CRC辅助极化码连续消除列表译码器的方法。本发明能够将计算复杂度从 降低到 将系统延时从kL2降低到kL。
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公开(公告)号:CN105656538A
公开(公告)日:2016-06-08
申请号:CN201511024228.5
申请日:2015-12-30
Applicant: 东南大学
CPC classification number: H04B7/0854 , H04B7/0413
Abstract: 本发明公开了一种大规模MIMO系统的低复杂度置信传播检测算法,运用其等效的实数域模型来构建相应的因子图,将复数域运算转化为实数域运算,实现基于BP的迭代检测;其中,因子图用来表示接收信号和发射信号间依赖关系,将发射信号作为信号节点,接收信号作为观测节点;每一个信号节点根据从观测节点获取的后验信息来更新先验信息,接着传递给所有与之相连的观测节点;每一个观测节点根据来自信号节点的先验信息来计算后验信息,然后传递回与之相连的信号节点。本发明实现了基于符号的大规模MIMO检测算法,且避免了高维矩阵求逆,能够很好地适用于大规模MIMO的应用场景。
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公开(公告)号:CN104954056A
公开(公告)日:2015-09-30
申请号:CN201510306991.0
申请日:2015-06-05
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/04 , H04B1/7105 , G06F17/16
CPC classification number: H04B7/0413 , G06F17/16 , H04B1/7105
Abstract: 本发明公开了一种大规模MIMO线性检测中矩阵求逆的硬件构架,包括预计算模块和矩阵求逆子模块,其中,预计算模块包括下三角脉动乘法器、加法器、共轭转置模块、倒数模块、取反模块和向量乘法器,下三角脉动乘法器分别与加法器和共轭转置模块连接,加法器依次通过倒数模块和取反模块与向量乘法器连接,共轭转置模块与向量乘法器连接,矩阵求逆子模块为IIR滤波器结构,预计算模块中的向量乘法器和倒数模块分别与矩阵求逆子模块连接。本发明还提供了一种大规模MIMO线性检测中矩阵求逆方法。本发明大大降低了计算复杂度和硬件代价;迭代计算可以得到任意精度的准确度;提供了丰富的灵活度,不花费额外的硬件代价。其兼容性好。
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公开(公告)号:CN105281785B
公开(公告)日:2018-08-31
申请号:CN201510690141.5
申请日:2015-10-22
Applicant: 东南大学
IPC: H03M13/13
CPC classification number: H03M13/13
Abstract: 本发明公开了一种列表连续消除极化码译码方法,属于无线信道编码技术领域。本发明在对码树进行搜索过程中,按照以下方法更新候选路径列表:首先对上一层候选路径列表中的每一条候选路径进行路径扩展,并计算出各条扩展后路径的可靠性度量值;然后剔除可靠性度量值小于当前层的可靠性度量阈值的扩展后路径,并判断剩余的扩展后路径数量是否大于预设的最大列表长度lmax,如是,则继续剔除剩余的扩展后路径中可靠性度量值最小的部分,使最终剩余的扩展后路径数量不大于lmax;最后进行路径的自适应选取。本发明将路径度量值宽松排序与现有自适应极化译码器相结合,既保证了与传统译码器一致的检测性能,又大大降低了译码复杂度。
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公开(公告)号:CN105515627B
公开(公告)日:2018-07-27
申请号:CN201510889908.7
申请日:2015-12-07
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0413 , H04L25/03
Abstract: 本发明公开了种大规模MIMO检测方法,属于无线通信技术领域。本发明利用实数域下的基于置信度传播BP迭代算法进行MIMO信号的检测;在BP迭代开始前,先对所有确定性变量进行归量化处理,使其位于[‑1,1]的范围内,然后将各归量化后的确定性变量用带符号的随机比特流表示;在BP迭代过程中,通过随机计算完成消息的更新和传递;在BP迭代完成后,将迭代输出的随机比特流转换为确定性变量,作为输出软信息。本发明还公开了种大规模MIMO检测装置。本发明将实数域BP算法与随机计算相结合,在保证与确定性检测相同的检测性能下,其硬件消耗及系统延时仅随发送或接收天线数的增加呈线性增加,从而能够很好地适应大规模MIMO的场景。
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公开(公告)号:CN105049097B
公开(公告)日:2018-06-19
申请号:CN201510278859.3
申请日:2015-05-27
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0413
Abstract: 本发明公开了一种非理想信道下大规模MIMO线性检测硬件构架,将信道响应矩阵依次经过三角脉动乘法模块和加噪模块后分别进入三对角线求逆模块和三对角线乘法模块;三对角线求逆模块取加噪模块输出的矩阵中的三对角线元素组成三对角线矩阵并对其求逆;三对角线乘法模块将从加噪模块输出的矩阵中除去三对角线之后的矩阵,并将与三对角线求逆模块中所求的三对角线逆矩阵相乘;三对角线求逆模块的结果输入至三对角加法模块,三对角线乘法模块的结果输入至下三角脉动乘法模块,三对角加法模块和下三角脉动乘法模块进行循环迭代后将生成的矩阵输入检测模块。本发明硬件复杂度较低,大大降低了计算复杂度,同时大大提高吞吐率。
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公开(公告)号:CN106656214A
公开(公告)日:2017-05-10
申请号:CN201611195808.5
申请日:2016-12-22
Applicant: 东南大学
IPC: H03M13/13
CPC classification number: H03M13/13
Abstract: 本发明公开了一种基于串行抵消列表极化码译码的动态分布排序算法,将每个父节点扩展的两个子节点设为FC与NC,其中FC为较优节点,NC为较差节点。将L个FC节点作为优先选择的L条最优路径,并通过个别FC与NC的动态替换完成最终的排序。由于SCL译码中FC节点本身带有的优势性,使得需要替换的节点较少。利用这条性质,可以极大程度上降低排序的复杂度。
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公开(公告)号:CN106656213A
公开(公告)日:2017-05-10
申请号:CN201611195789.6
申请日:2016-12-22
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于k段分解的低复杂度极化码折叠硬件构架的实现方法,包括以下步骤:S1:将n级SC译码算法分解为k段,k是n的因子,满足n=kp的关系式,p为整数,极化码的码长为N,且N=2n;S2:对于已分解的k段SC译码算法,配置(k‑1)个次级译码器,每个译码器的译码级数为p级,计算各段的折叠集:S3:根据步骤S2得到的各段折叠集搭建极化码折叠硬件构架。本发明极大降低了硬件复杂度,降低了硬件资源消耗,提升了节点资源利用率。
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公开(公告)号:CN105049097A
公开(公告)日:2015-11-11
申请号:CN201510278859.3
申请日:2015-05-27
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/04
CPC classification number: H04B7/0452 , H04B7/0456
Abstract: 本发明公开了一种非理想信道下大规模MIMO线性检测硬件构架,将信道响应矩阵依次经过三角脉动乘法模块和加噪模块后分别进入三对角线求逆模块和三对角线乘法模块;三对角线求逆模块取加噪模块输出的矩阵中的三对角线元素组成三对角线矩阵并对其求逆;三对角线乘法模块将从加噪模块输出的矩阵中除去三对角线之后的矩阵,并将与三对角线求逆模块中所求的三对角线逆矩阵相乘;三对角线求逆模块的结果输入至三对角加法模块,三对角线乘法模块的结果输入至下三角脉动乘法模块,三对角加法模块和下三角脉动乘法模块进行循环迭代后将生成的矩阵输入检测模块。本发明硬件复杂度较低,大大降低了计算复杂度,同时大大提高吞吐率。
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公开(公告)号:CN105049064A
公开(公告)日:2015-11-11
申请号:CN201510318729.8
申请日:2015-06-11
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提出了一种流水线极化编码器,包括log2N组延时编码模块依次连接,其中,所述延时编码模块均包括相互连接的一个异或-通过门和多个延时单元,其中所述N为极化码编码器的位数。本发明根据折叠技术的原理采用由延时单元、异或-通过门等器件组的延时编码模块的依次连接,实现了极化码的编码工作。有效的降低了硬件的复杂度,提高了编码的速度和处理的频率,对于实际应用的具有巨大潜力。
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