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PIXEL: A Novel Detection Algorithm for Super Constellations
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AI
DOI：10.1109/LCOMM.2025.3615402.png)
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摘要
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下一代无线网络对更高数据速率的需求催生了支持大符号集且对相位噪声具有鲁棒性的超星座。然而，在这些星座中实现高效检测具有挑战性，因为缺乏独立于星座结构操作的低复杂度方法。现有方法（如高斯幅度相位检测器GAP-D）在加性高斯白噪声（AWGN）和高斯相位噪声（GPN）下能实现精确检测，但在同相/正交（I/Q）平面上会产生高度不规则的判决区域，需要对所有星座符号进行穷举搜索，导致超星座场景下出现不可接受的复杂度。在本文中，我们提出PIXEL，一种通用检测算法，通过将I/Q平面像素化为均匀网格，每个网格单元关联一个基于GAP-D度量预先计算的小型候选符号集，从而实现常数时间（ $\mathcal {O}1$ ）复杂度。这使算法能够不依赖结构化几何或穷举搜索，实现高效、近最优的检测。数值结果表明，PIXEL在各种星座设计中均能提供高检测精度，为高吞吐量通信系统提供了一种灵活且实用的解决方案。
Keyword:
Super constellations
high-order modulations
phase noise
symbol detection
6G networks
期刊
IF:
4.4
论文数:
1.3W
被引数:
2.2W
机构
引用论文
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