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公开(公告)号:CN103780349B
公开(公告)日:2017-02-08
申请号:CN201410031136.9
申请日:2014-01-22
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于有限距离译码的解随机化采样格译码方法,包括:初始化设置;建立MIMO系统格解码模型;对信道矩阵依次进行格约减和QR分解;对接收信号按照深度优先的搜索策略进行采样译码,得到格约减域中的候选格点;译码输出。本发明提出的译码方法在初始设置的采样次数固定的情况下,随着初始设置的候选格点列表长度的变大,树中节点数的增加,译码性能逐渐接近解随机化采样译码算法的译码性能,并且最终能够以少于解随机化采样译码算法的访问节点数和候选格点数获得和解随机化采样译码算法相同的性能。本发明将常用的广度优先搜索策略改为深度优先,以更少的搜索节点数得到逼近最优的性能,降低了复杂度,提高了译码效率。
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公开(公告)号:CN103780349A
公开(公告)日:2014-05-07
申请号:CN201410031136.9
申请日:2014-01-22
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于有限距离译码的解随机化采样格译码方法,包括:初始化设置;建立MIMO系统格解码模型;对信道矩阵依次进行格约减和QR分解;对接收信号按照深度优先的搜索策略进行采样译码,得到格约减域中的候选格点;译码输出。本发明提出的译码方法在初始设置的采样次数固定的情况下,随着初始设置的候选格点列表长度的变大,树中节点数的增加,译码性能逐渐接近解随机化采样译码算法的译码性能,并且最终能够以少于解随机化采样译码算法的访问节点数和候选格点数获得和解随机化采样译码算法相同的性能。本发明将常用的广度优先搜索策略改为深度优先,以更少的搜索节点数得到逼近最优的性能,降低了复杂度,提高了译码效率。
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