Применение итеративного детектора Soft V-BLAST для реализации пространственного разнесения в адаптивных системах MIMO-OFDM

Введение. Классическая реализация адаптивных систем MIMO-OFDM сталкивается с проблемой неоптимального использования вычислительных ресурсов, обусловленной необходимостью параллельной реализации различных алгоритмических архитектур пространственно-временного блочного кодирования (SpaceTime Block Coding – STBC) для обеспечения надежности и пространственного мультиплексирования для повышения скорости. Актуальной задачей является алгоритмическая унификация тракта обработки сигналов.
Цель работы. Разработка и исследование унифицированной архитектуры адаптивной системы MIMO-OFDM, позволяющей исключить специализированные аппаратные кодеры STBC из передающего тракта за счет компенсации потери ортогональности применением итеративного приемника с мягким подавлением помех, обеспечивая при этом стабильную адаптацию к условиям канала.
Материалы и методы. Предложен алгоритм, реализующий принцип итеративного обмена мягкой информацией между детектором Soft V-BLAST и декодером LDPC. Эффективность алгоритма оценивалась методом имитационного моделирования путем сравнения с эталонными схемами. Для проверки работоспособности в нестационарных условиях реализован алгоритм адаптации модуляционно-кодовой схемы на основе вероятности блоковой ошибки.
Результаты. Установлено, что предложенный итеративный приемник уже при двух итерациях обеспечивает энергетическую эффективность, эквивалентную классическим схемам STBC, но без использования ортогонального кодирования на передаче. Показано, что интеграция данного детектора в контур адаптации позволяет динамически поддерживать заданный уровень ошибок, эффективно конвертируя выигрыш от разнесения в пропускную способность канала.
Заключение. Предложенная унифицированная архитектура позволяет программно варьировать стратегию передачи от максимальной надежности до максимальной спектральной эффективности на базе единого алгоритмического ядра, минимизируя избыточность вычислительных и логических ресурсов при реализации трансивера.

1. Бакулин М. Г., Крейнделин В. Б., Панкратов Д. Ю. Применение технологии MIMO в современных системах беспроводной связи разных поколений // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2021. Т. 15, № 4. С. 4–12. doi: 10.36724/2072-8735-2021-15-4-4-12

2. Heath R. W., Paulraj A. J. Switching between diversity and multiplexing in MIMO systems // IEEE Transactions on Communications. 2005. Vol. 53, iss. 6. P. 962–968. doi: 10.1109/TCOMM.2005.849774

3. Adaptive MIMO transmission scheme: exploiting the spatial selectivity of wireless channels / A. Forenza, A. Pandharipande, H. Kim, R. W. Heath // IEEE 61st Vehicular Technology Conf., Stockholm, Sweden, 30 May–01 June 2005. IEEE, 2005. P. 3188–3192. doi: 10.1109/VETECS.2005.1543936

4. Глушанков Е. И., Фам К. К. Адаптивный алгоритм выбора режимов пространственного разнесения и мультиплексирования в системах MIMOOFDM // Электросвязь. 2025. № 9. С. 91–102. doi: 10.34832/ELSV.2025.71.9.009

5. Власов В. А. OFDM в современных технологиях связи // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2011. Т. 5, № 9. С. 56–59.

6. Фам К. К., Глушанков Е. И. Исследование методов разнесенного приема в радиоканалах с замираниями // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2025. Т. 13, № 3. С. 1–13. doi: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.002

7. Rana R. C., Rathod J. M. Performance analysis of different channel estimation techniques with different modulation for VBLAST MMSE MIMO-OFDM system // Intern. Conf. on Wireless Communications, Signal Processing and Networking (WiSPNET), Chennai, India. 23–25 March 2016. IEEE, 2016. P. 236–239. doi: 10.1109/WiSPNET.2016.7566127

8. Choi W. J., Cheong K. W., Cioffi J. M. Iterative soft interference cancellation for multiple antenna systems // IEEE Wireless Communications and Networking Conf., Chicago, USA, 23–28 Sept. 2000. IEEE, 2000. Vol. 1. P. 304–309. doi: 10.1109/WCNC.2000.904647

9. Sellathurai M., Haykin S. Turbo-BLAST for wireless communications: theory and experiments // IEEE Transactions on Signal Processing. 2002. Vol. 50, iss. 10. P. 2538–2546. doi: 10.1109/TSP.2002.803327

10. Xiaodong W, Poor H. Iterative (turbo) soft interference cancellation and decoding for coded CDMA // IEEE Transactions on Communications.1999. Vol. 47, № 7. P. 1046–1061. doi: 10.1109/26.774855

11. Sy M. Demystifying 5G Polar and LDPC Codes: A Comprehensive Review and Foundations. URL: https://arxiv.org/pdf/2502.11053v3 (дата обращения: 10.01.2026).

12. Tuchler M., Singer A. C., Koetter R. Minimum mean squared error equalization using a priori information // IEEE Transactions on Signal Processing. 2002. Vol. 50, iss. 3. P. 673–683. doi: 10.1109/78.984761

13. Matthe M., Zhang D., Fettweis G. Iterative Detection using MMSE-PIC Demapping for MIMOGFDM Systems // European Wireless 2016; 22th Europ. Wireless Conf., Oulu, Finland, 18–20 May 2016. University of Oulu, 2016. P. 1–7.

14. Hagenauer J., Offer E., Papke L. Iterative decoding of binary block and convolutional codes // IEEE Transactions on Information Theory. 1996. Vol. 42, iss. 2. P. 429–445. doi: 10.1109/18.485714

15. Self-Optimization Algorithm for Outer Loop Link Adaptation in LTE / A. Durán, M. Toril, F. Ruiz, A. Mendo // IEEE Communications Let. 2015. Vol. 19, iss. 11. P. 2005–2008. doi: 10.1109/LCOMM.2015.2477084

16. Фам К. К., Глушанков Е. И. Исследование и разработка алгоритмов обработки сигналов в системах MIMO с применением пространственно-временных кодов // Тр. учебных заведений связи. 2025. Т. 11, № 3. С. 59–70. doi: 10.31854/1813-324X-2025-11-3-59-70