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论文研究多符号差分酉空时系统下Kbest的排序方法.pdf

上传者: 2020-01-08 05:54:37上传 PDF文件 618.64KB 热度 26次
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Kcycles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0.25dB;Kcycles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。
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