在探讨本文提到的“基于降采样的低复杂度小区搜索算法”之前，有必要首先了解小区搜索在LTE系统中的作用及其重要性。小区搜索是移动通信中终端与网络通信的前提，涉及寻找基站并建立接入的过程。在LTE系统中，小区搜索包括对主同步信号（PSS）和辅同步信号（SSS）的检测，这两个信号帮助移动终端实现与小区的同步，并能够正确识别小区ID。 文章中提到的主同步信号（PSS）由Zadoff-Chu（ZC）序列构成，ZC序列以其良好的相关特性，尤其适用于实现定时同步。不过，传统算法对于PSS的检测通常具有较高的复杂度，因此需要寻求优化方案来降低计算量和提高实时性。 为了应对这一挑战，论文提出了基于滤波降采样的主同步信号检测算法。在实现过程中，算法利用了匹配滤波器和降采样技术，并且引入了频域循环卷积替代时域相关运算的思路，这样的设计显著降低了算法的复杂度，同时保持了高性能。 降采样是一种信号处理技术，它通过降低采样率来减少数据量，这可以在保证信号质量的同时减轻处理负荷。在本算法中，通过结合降采样过程和匹配滤波器，能有效降低处理PSS信号所需的计算资源。 匹配滤波是一种信号处理方法，它最大化了接收信号与参考信号的相关性。这通常用于信号的检测过程，尤其是对特定信号模式的识别。通过匹配滤波器，可以提高信号检测的准确性和效率。 在频域中实现循环卷积是一种常见的信号处理手段，它允许在频域内完成时域卷积运算，对于周期性信号处理具有良好的适用性。在本算法中，循环卷积的使用替代了传统的时域相关运算，这有助于减少运算量，进一步降低算法复杂度。 通过仿真实验，该算法在高斯白噪声（AWGN）信道以及多输入多输出（MIMO）信道条件下表现良好，性能与算法复杂度的降低一同被证实。这表明该算法在实际应用中具有一定的应用价值和鲁棒性。 此外，论文中还涉及了LTE技术的背景知识，包括LTE的定义、它的关键技术以及TD-LTE的相关信息。LTE是一种长期演进的无线通信标准，采用了频分多址（FDMA）、MIMO技术等，拥有高数据速率和低延迟的特点，这使得LTE成为当前移动通信的重要技术之一。而TD-LTE作为中国主导的标准，在传输速率、网络延迟等方面都有优异表现，但同样也面临不少技术挑战。 本文所提出的低复杂度小区搜索算法通过降采样和匹配滤波技术有效降低了PSS检测算法的复杂度，提高了小区搜索过程的效率，对于推动LTE无线通信技术的发展具有实际意义和潜在的应用前景。

在移动正交频分复用（OFDM）系统中，时变信道引起子载波间干扰（ICI），从而导致系统性能严重下降。均衡作为消除ICI的主要手段而被广泛采用，但是大多数情况下，由于需要进行高阶矩阵的求逆运算，导致均衡面临着运算复杂度过高的问题。提出采用复指数基扩展模型（CE-BEM）对时变信道进行建模，并利用估计得到的模型系数直接构造判决反馈均衡器（DFE），从而避免了矩阵求逆运算，大大降低了运算复杂度。同时，该DFE通过理论分析和仿真实践均被证明具有良好的均衡效果，能有效地消除ICI并改善系统性能。

应用于大规模多输入多输出系统的空间调制系统是一种新颖的5G传输方案。针对空间调制提出了一种复杂度较低的检测算法，提出的算法通过将接收天线重排序来减少总复杂度。算法结合已有的A-Star算法对接收天线分层并排序，改变树搜索结构并排除错的节点，使所选分支尽可能包括最优路径，极大缩小了所需访问节点数。该算法具有近似最优的误比特性能和更低的计算复杂度，与最大似然检测算法相比复杂度减少了80%左右。

我们在本文中提出了一种增强动态信道均衡的方法。 动态信道的特征和模型是发射机和接收机之间的相对速度较高，并且波传播的环境条件快速变化。 基于Jakes模型，开发了用于这种动态系统（即时变通道）的自回归模型（AR）[1]。 更具体地说，我们提出的增强均衡方法是将多级时域和频域均衡器与前馈环路结合在一起。 带下划线的炒锅为均衡方法提供了一种统一的方法，该方法同时使用时域和频域数据来增强均衡方案。 在OFDM系统中，在连续的块的时域中，每个抽头的信道系数是部分独立的，因此相关。 如果考虑到这种相关性，则可以改善信道估计。 本文中的方法通过基于多普勒频率动态选择先前的OFDM符号数量来增强均衡性能。 为了降低系统模型的复杂性，我们利用自相关和多普勒频率来动态选择将存储在存储器中的先前OFDM符号。 除了以统一的方式得出较早的结果外，提出的方法还可以提高性能，而不会对OFDM系统施加任何限制或限制，例如增加导频或循环前缀的数量。

LDPC码的一种低复杂度归一化最小和译码算法.pdf

在已知的多输入多输出(MIMO)及正交频分复用(OFDM)系统的信号检测算法中，球型译码检测算法的译码性能十分接近于性能最优的最大似然检测算法，并且其译码复杂度有很大的降低，但其会受到译码半径的影响。普通的球型译码检测算法，信道噪声对算法的译码半径影响较大，为了降低信道噪声对译码半径的影响度，提出了一种新型的球型译码检测算法，该算法在译码初始半径分别根据两种不同的情况作出选择。仿真结果显示，其选择的译码半径受噪声的影响极小，达到了降低译码复杂度的目的。总体而言，新型的球型译码检测算法极大地降低了译码复杂度

低复杂度迭代解码的比特交织编码调制不规则映射设计

机车 面向飞行安全和便携性的 LOCO-I（图像的低复杂度 LOssless 压缩）算法的实现 开发者/维护者：Neil Abcouwer, neil.abcouwer [at] jpl.nasa.gov 该软件基于 LOCO-I 算法，其描述如下： Marcelo J. Weinberger、Gadiel Seroussi 和 Guillermo Sapiro，“LOCO-I：一种低复杂性、基于上下文的无损图像压缩算法”，在 Proc. 数据压缩会议 (DCC '96)，第 140-149 页，1996 年。 此实现源自 Matt Klimesh 和 Aaron Kiely 的 MER 实现，并由 Neil Abcouwer 修改。 修改包括使用固定宽度类型、将压缩和解压缩的通用代码放在 loco_common 文件中、删除全局变量以支持传递的结构指针、通过使用结构减少函数参数以及

对同类通信辐射源个体识别方法进行了深入的研究，提出了基于局部围线积分双谱的通信辐射源个体识别算法，融合了辐射源调制特征参量作为分类特征向量，采用了基于混合核函数的支持向量机（SVM）实现辐射源个体识别。实验结果表明，该方法具有较高的正确识别率（90%以上），并能够较好地解决同型号、同批次通信辐射源的个体识别问题。

针对在任意阶正交幅度调制(M-QAM)的相干光通信系统中发射激光器与本振激光器之间存在频率偏差的问题，提出了一种基于幅度比值的低复杂度频偏估计算法。该算法先对接收信号做快速傅里叶变换(FFT)，再利用所获得的离散谱中主峰值与次峰值的关系进行频率插值，从而对频偏进行精确估计，大幅减少了运算复杂度。仿真了算法在20 Gbaud 16QAM 的单偏振传输系统中的性能，并与梯度下降法(GD)和调频Z 变换(CZT)的频偏估计算法进行了对比，仿真结果显示，基于幅度比值的频偏估计算法性能不随被估计信号的频率分布而产生波动，而且与3次迭代的GD 算法和CZT算法精度相当，但硬件复杂度降低了约75%。