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最优信号检测算法

次最优信号检测算法

分层信号检测算法

线性信号检测算法

迫零线性信号检测算法 

最小均方误差线性信号检测算法 

非线性信号检测算法

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在MIMO-OFDM系统中，信号检测算法可以通过将MIMO系统的信号检测算法应用于各个并行的子信道进行信号检测的方式来得以实现。

基于分层空时结构的MIMO：

在发送端将高速的数据流经过串并变换转换为低速的并行子数据流，然后通过天线映射分配到不同的发送天线上，映射后的信息经过调制通过不同的发射天线发送出去。
根据天线映射策略的不同，基于分层结构的MIMO有三种分层空时编码方案：
D-BLAST：按对角线进行空间编码的对角分层空时编码。将子数据流通过循环的方式经发射天线轮流发送，使得在时间和空间上都进行了复用，因此具有很高的系统容量，可以近似达到MIMO系统的容量极限理论值。
H-BLAST：按水平方向进行空间编码的水平分层空时编码。在高速数据流经过串并变换后，对并行的低速数据流进行编码调制，然后将编码调制后的各路子数据流按照恒定的对应天线进行发送。
V-BLAST：按垂直方向进行空间编码的垂直分层空时编码。将串并变换的子数据流不经过编码直接按照对应的天线发送出去。结构简单，频谱利用率也比较高，对应的接收端检测器较为简单。因此目前对于分层结构的MIMO系统信号检测算法主要集中在V-BLAST系统上。

最优信号检测算法

最大似然（ML）信号检测算法在理论上是最优的信号检测算法。搜索空间的大小决定了最大似然ML信号检测算法的复杂度，其随着天线数的增加呈指数级的增长。

次最优信号检测算法

在次最优信号检测算法中，球形译码SD信号检测算法是一类重要的次最优信号检测算法。
单天线的星座点可以看作是二维平面上的点，对于所有的N个天线，发射信号矢量的星座点对应的空间是一个扭曲的超多维栅格空间。球形译码SD信号检测算法在搜索空间上，以接收信号矢量y为球形，以根号C为半径的球体内进行搜索，而不是在整个空间内搜索。球形译码SD信号检测算法利用减小搜索空间来减少算法复杂度。

 对信道矩阵H进行QR分解，可以得到：

 

分层信号检测算法

线性信号检测算法

 此时如果存在这样的检测器，使得接收信号通过后能将N-1个发射天线发送来的信号滤除置零，那么多天线之间的干扰将会完全消除，这也就是干扰置零的思想。线性信号检测算法就是利用干扰置零的思想。在检测时将接收信号左乘一个线性滤波矩阵G，以致输出时将干扰信号从被检测信号中滤除。

迫零线性信号检测算法 

直接通过简单的矩阵求逆可以得到迫零线性信号检测值，并且完全消除了多天线之间所造成的干扰，但是同时也增加了噪声功率。

最小均方误差线性信号检测算法 

MMSE线性信号检测算法折中考虑了噪声和天线之间的干扰，在低信噪比的情况下，可以看作是一个匹配滤波器，算法信号要优于迫零线性信号检测算法。高信噪比的时候，二者性能接近。
整体上看，线性信号检测算法的计算复杂度主要是对矩阵的求逆运算上，实现比较简单，但是没有用到天线的分集增益，算法的检测性能要远低于最大似然信号的检测算法。 

非线性信号检测算法
 

基于干扰消除的非线性信号检测算法主要基于判决反馈的思想，利用干扰消除技术将已检测的信号从待检测信号中剔除以降低干扰，从而提高检测信号的检测可靠性。同时可以看出基于干扰消除的非线性信号检测算法充分利用了多天线的带来的分集增益，算法信号好于线性信号检测算法。 

基于反馈的检测技术是通过分别检测每个发送天线的信号，即每层的信号，然后将已经估计出的信号反馈给检测器，相当于干扰重构过程，检测器去除已检测干扰信号的影响，从而更准确的检测出待检信号。消除干扰方式主要有串行干扰消除SIC和并行消除方式PIC。
按照检测信号不同检测准则，大体分为ZF-SIC，MMSE-SIC，ZF-SIC，MMSE-PIC等几种结构。

源于《MIMO-OFDM系统中信道估计及信号检测算法的研究》