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空间调制(Spatial Modulation,SM)技术是继多输入多输出(MIMO)技术之后而出现的一种新兴的调制技术,该方案利用在通信系统的收发两端同时配置多根天线,通过在每一发送时隙只激活一根发送天线,同时利用天线的索引位置信息来携带部分比特信息,有效解决了传统MIMO系统中的子信道干扰和发送天线间需要精确同步的问题,成为近年来众多学者研究的热点。多载波空间调制技术通过将传输的数据比特流分成多路并行子比特流,再调制到不同的子载波上进行传输。广义频分复用(Generalized Frequency Division Multiplexing,GFDM)是一种非正交的多载波传输模式。GFDM以其独特的帧结构被公认为颇具竞争力的5G候选波形之一。本文基于SM-GFDM系统进行研究,主要工作内容和创新思想如下:1.首先介绍了SM系统和GFDM系统的背景知识,其次分别对SM系统和GFDM系统的信号模型、基本原理等展开介绍,并介绍了几种5G候选波形,通过对比分析了SM系统结合GFDM技术的优点。最后针对现有SM-GFMD系统模型的研究中存在的考虑不全面的问题以及并未考虑SM及GFDM各自特性的问题,本文利用SM来代替GFDM中的QAM调制步骤,从而提出简化后的SM-GFDM系统模型。继而对发送信号在SM-GFDM系统中的传输流程及调制原理进行了详细分析介绍。2.针对所结合后的SM-GFDM系统复杂度高的问题,对接收端检测算法进行研究。在SM-GFDM系统中,发送信号经过无线信道后首先进入GFDM接收机,而传统的GFDM检测算法具有较高的检测复杂度,通过介绍矩阵稀疏性的原理,指出利用矩阵的稀疏性能够在不影响系统性能的前提下降低运算过程中的计算复杂度。其次本文对几种传统的信号检测算法包括匹配滤波(MF)检测算法、迫零(ZF)检测算法和最小均方误差(MMSE)检测算法进行了介绍并进行性能上的仿真,仿真结果表明,MMSE检测算法的性能是最优的。其次本文将传统检测算法与矩阵的稀疏性相结合,利用归一化离散傅立叶变换块矩阵对信号进行分解,并详细介绍了实现矩阵稀疏性的具体过程。最后对本文所提算法与传统检测算法进行了复杂度分析,并对几种基于矩阵稀疏性的接收机检测方案进行了性能仿真,结果表明,在SM-GFDM系统中,本文所提算法在复杂度方面得到了明显改善。3.针对SM-GFDM系统中,SM解调端依然具有较高复杂度的问题,本文基于树搜索结构,提出了一种动态M值的改进M-ML检测方案。经过GFDM解调器解调出来的复信号中依然残留部分信道成分,将GFDM解调信号送入SM解调端,选择合适的检测算法以恢复出原始的比特序列,本文首先介绍了几种传统的SM信号检测算法,其中性能最佳的为最大似然(ML)检测,在此基础上介绍了一种基于树搜索的M-ML检测方案,通过降低搜索空间,减小了计算复杂度,但是传统的M-ML检测中每层保留的节点数为经验值所得,因此对于不同的信道环境依然存在着冗余搜索,本文基于不同信道条件下的累积分支度量值不同,通过对累积分支度量值求均值,将小于该均值的分支保留,从而动态保留每层的搜索分支数M。仿真结果表明,与传统的M-ML检测相比,所提算法的性能略有下降,但由于其能够动态调整搜索节点数,因此其复杂度得到了改善,相比于传统的M-ML检测,更适用于本文的SM-GFDM系统当中。