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MIMO 檢測(cè)(五)_基于因子圖的加權(quán)高斯近似-算法和代碼

2022-09-29 00:15 作者:樂(lè)吧的數(shù)學(xué)  | 我要投稿


MIMO檢測(cè):基于因子圖高斯近似的置信傳播算法



初始化

1.? %5CLambda_i%5Ek%3D0%2C%20p_i%5E%7Bk%2B%7D%3D0.5%2C%20s_%7B%5CLambda%5Ek%7D%3D0%2C%20%5Cmu_%7Bz_%7Bik%7D%7D%3D%5Csigma%5E2_%7Bz_%7Bik%7D%7D%3Ds_%7B%5Cmu_%7Bz_%7Bi%7D%7D%7D%3D0%2C%20s_%7B%5Csigma%5E2_%7Bz_i%7D%7D%3D0%2C%20%5Cforall%20i%3D1%2C...%2Cn_r%2C%20k%3D1%2C...%2Cn_t%20

2. 從 t=1 到 num_iter

?? 觀察節(jié)點(diǎn)的 LLRs 計(jì)算

?? 2.1. 從 i%3D1%20%5Cquad%20to%5Cquad%20n_r
????? 2.1.1. s_%7Bu_%7Bz_i%7D%7D%3D%5Csum_%7Bj%3D1%7D%5E%7Bn_t%7D%20h_%7Bij%7D(2p_i%5E%7Bj%2B%7D-1)

????? 2.1.2. s_%7B%5Csigma%5E2_%7Bz_i%7D%7D%3D4%5Csum_%7Bj%3D1%7D%5E%7Bn_t%7D%20%7Ch_%7Bij%7D%7C%5E2%20p_i%5E%7Bj%2B%7D(1-p_i%5E%7Bj%2B%7D)%20

????? 2.1.3. 從 k%3D1%20%5Cquad%20to%20%5Cquad%20n_t%20

???????? 2.1.3.1. u_%7Bz_%7Bik%7D%7D%20%3D%20s_%7Bu_%7Bz_i%7D%7D%20-%20h_%7Bik%7D(2p_i%5E%7Bk%2B%7D-1)

???????? 2.1.3.2.?%5Csigma_%7Bz_%7Bik%7D%7D%5E2%20%3D%20s_%7B%5Csigma%5E2_%7Bz_i%7D%7D%20-%204%7Ch_%7Bik%7D%7C%5E2%20p_i%5E%7Bk%2B%7D(1-p_i%5E%7Bk%2B%7D)%20%2B%20%5Csigma%5E2

???????? 2.1.3.3. %5CLambda_i%5Ek%20%3D%20%5Cfrac%7B4%7D%7B%5Csigma%5E2_%7Bz_%7Bik%7D%7D%7D%20%5CRe(h%5E*_%7Bik%7D(r_i-%5Cmu_%7Bz_%7Bik%7D%7D))

????? 2.1.4. 終止循環(huán)

?? 2.2. 終止循環(huán)

????? 計(jì)算變量節(jié)點(diǎn)的概率

?? 3.1 從 k%3D1%20%5Cquad%20to%20%5Cquad%20n_t

????? 3.1.1. s_%7B%5CLambda%5Ek%7D%20%3D%20%5Csum_%7Bl%3D1%7D%5E%7Bn_r%7D%5CLambda_l%5Ek

????? 3.1.2. 從 i%3D1%20%5Cquad%20to%20%5Cquad%20n_r

???????? 3.1.2.1. p_i%5E%7Bk%2B%7D%3D%5Cfrac%7Bexp(s_%7B%5CLambda%5Ek%7D-%5CLambda_i%5Ek)%7D%7B1%2Bexp(s_%7B%5CLambda%5Ek%7D-%5CLambda_i%5Ek)%7D

????? 3.1.3. 終止循環(huán)

?? 3.2. 終止循環(huán)

3. 終止循環(huán), num_iter 的循環(huán)



數(shù)據(jù)比特的檢測(cè)

4. 從? K%3D1%5Cquad%20to%20%5Cquad%20n_t
?? 4.1. %5Chat%7Bx%7D_K%20%3D%20sgn(%5Csum_%7Bi%3D1%7D%5E%7Bn_r%7D%20%5CLambda_i%5EK)5. 終止循環(huán)

?? 結(jié)束



Matlab 代碼


運(yùn)算性能優(yōu)化的版本(僅僅從代碼的角度優(yōu)化,沒有算法本身的優(yōu)化):


MIMO 檢測(cè)(五)_基于因子圖的加權(quán)高斯近似-算法和代碼的評(píng)論 (共 條)

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