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基于软输出固定复杂度球形译码的高效迭代检测算法

沈弘 赵春明

李春伟, 于洪涛, 李邵梅, 卜佑军. 一种基于可变形部件模型的快速对象检测算法[J]. 电子与信息学报, 2016, 38(11): 2864-2870. doi: 10.11999/JEIT160080
引用本文: 沈弘, 赵春明. 基于软输出固定复杂度球形译码的高效迭代检测算法[J]. 电子与信息学报, 2012, 34(7): 1659-1664. doi: 10.3724/SP.J.1146.2011.00931
LI Chunwei, YU Hongtao, LI Shaomei, BU Youjun. Rapid Object Detection Algorithm Based on Deformable Part Models[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2016, 38(11): 2864-2870. doi: 10.11999/JEIT160080
Citation: Shen Hong, Zhao Chun-Ming. Efficient Iterative Detection Based on the Soft Fixed-complexity Sphere Decoder[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2012, 34(7): 1659-1664. doi: 10.3724/SP.J.1146.2011.00931

基于软输出固定复杂度球形译码的高效迭代检测算法

doi: 10.3724/SP.J.1146.2011.00931
基金项目: 

新一代宽带无线移动通信网科技重大专项(2010ZX03002-011, 2010ZX03001-002),爱立信(中国)通信有限公司基金,国家自然科学基金(61101087)和高等学校博士学科点专项科研基金(20110092120011)资助课题

Efficient Iterative Detection Based on the Soft Fixed-complexity Sphere Decoder

  • 摘要: 该文在软输出固定复杂度球形译码(SFSD)算法的基础上,提出一种低复杂度高性能的MIMO迭代检测方法。该算法利用迭代过程中译码器的反馈信息更新SFSD检测算法的软输出,获得明显的迭代增益,并利用多级比特映射星座图的特点大大降低分支度量的运算次数。针对SFSD算法预处理复杂度较高的问题,该文将检测顺序调整和QR分解两个预处理步骤相结合,从而减少了矩阵求逆运算。在长期演进方案(LTE)下行链路环境中的仿真结果表明,该文提出的算法性能十分接近最优的最大后验概率(MAP)检测,并且实现复杂度相对于MAP有显著的下降。
  • 期刊类型引用(5)

    1. 陈勇,谢文阳,刘焕淋,汪波,黄美永. 结合头部和整体信息的多特征融合行人检测. 电子与信息学报. 2022(04): 1453-1460 . 本站查看
    2. 时磊,杨恒,周振峰,杨刘贵,张辉,杜浩. 基于RetinaNet模型的鸟巢智能检测. 电力大数据. 2020(02): 53-58 . 百度学术
    3. 孙新领,张皓,赵丽. 利用结构化SVM结合CNN的层次化目标检测与人体姿态估计方法. 计算机应用研究. 2020(05): 1566-1569+1581 . 百度学术
    4. 谢立靖,任胜兵. 基于改进时空特征的三维人体位姿估计方法. 计算机工程与设计. 2018(11): 3520-3525 . 百度学术
    5. 刘东伟. 基于双车辆可变形部件模型的车辆检测方法研究. 南方农机. 2017(20): 87+113 . 百度学术

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出版历程
  • 收稿日期:  2011-09-06
  • 修回日期:  2012-05-08
  • 刊出日期:  2012-07-19

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