【摘 要】
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无线信道中，由于多径和多址干扰，使得到达接收端的信号可能经历了严重的衰落。3G以及后3G系统中，人们对信号传输的有效性和可靠性提出了更高的要求。空时网格码与Turbo码相结合
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无线信道中，由于多径和多址干扰，使得到达接收端的信号可能经历了严重的衰落。3G以及后3G系统中，人们对信号传输的有效性和可靠性提出了更高的要求。空时网格码与Turbo码相结合产生的空时Turbo网格编码具有良好的增益性能和抗衰落效果，可获得更高的有效性和可靠性。在现代移动通信系统中，作为最重大的技术突破之一的MIMO(多输入多输出)系统，其优势如下：具有巨大的潜在系统容量，并且其容量随着较小的收发天线数目呈线性增加。但是，MIMO系统不仅带来了巨大的潜在容量，也导致了接收信号检测复杂度的上升。基于ML检测理论的SD(Sphere Decoding，球形译码)算法是一种复杂度适中、译码性能较好的译码算法。将改进的球形译码算法与MAP译码实现迭代译码，并应用在ST-Turbo TC的译码中，并分析其性能。在最大似然检测(ML)中，球形译码(SD)算法是一种有效的快速算法。
本文提出了一种基于MIMO系统的新的快速球形译码算法，它在原有算法的基础上，对收缩半径增加了一个系数，从而加快其收缩的速度，使它的复杂度比传统的算法要小的多。在本文的方法中，初始半径的选择并不重要。这种改进算法的译码性能和复杂度由系数中的两个参数来控制。因此，该方法存在着译码性能和复杂度的均衡。本文在慢瑞利衰落信道下，在改进的算法基础上，实现球形译码和MAP(最大后验概率)的迭代译码，提高系统的译码性能，降低误码率。
本文对球形译码算法做了一定的改进，但是在MIMO系统的信号检测方面还存在着许多的问题值得研究，如本算法仅仅局限于接收天线的数目不小于发射天线的数目的系统，如何最优的解决算法复杂度与译码性能的均衡，怎么提高检测的性能，从而提高系统整体的性能等。
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