论文研究-多符号差分酉空时系统下K-best的排序方法.pdf

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文件名称：论文研究-多符号差分酉空时系统下K-best的排序方法.pdf
文件大小：619KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-10-01 22:31:09
论文研究 K-best算法（即M算法）不但具有较低复杂度，而且还具有固定的复杂度和时延，因而被应用于解决多符号差分检测（MSDD）高计算复杂度的问题。然而，当前K-best算法在MSDD中的应用大多仅通过减少节点的分支数来降低复杂度，而对每层排序方法的研究几乎是空白。鉴于此研究了基于动态K-best算法下的Batcher合并排序和K cycles排序。仿真得出Batcher合并排序方法比传统的冒泡排序在比较交换次数上可以减少70%，而性能在高信噪比时仅相差0.25 dB;K cycles排序在复杂度上比Batcher减少将近85%，比冒泡减少90%左右，而其性能在高信噪比时是最优的。