Orthogonal time-frequency space (OTFS) has been confirmed to take advantage of full time-frequency diversity to significantly improve error performance in high-mobility scenarios. We found that the proposed message passing (MP) and variational Bayes (VB) detectors can achieve approximate maximum a posteriori (MAP) detection, the interferences cannot be completely eliminated in the absence of noise. To achieve near-optimal MAP detection, this letter proposes a novel detection method based on sum-product algorithm (SPA) with low complexity. Leveraging subtly factorized posteriori probabilities, the obtained pairwise interactions can effectively avoid enumeration of high-dimensional variables, thereby making it applicable to fractional Doppler cases. We further simplify the proposed algorithm in the logarithmic domain so that the message propagation processing only involves addition. Finally, simulations results demonstrate the superior error performance gains of our proposed algorithm at high signal-to-noise ratios (SNRs).


翻译:我们发现,拟议的电文传递(MP)和变异贝雅斯(VB)探测器可以达到事后探测(MAP)的近似最大程度,在没有噪音的情况下无法完全消除干扰。为了实现接近最佳的MAP探测,本信建议一种基于低复杂性的合成产品算法的新颖的探测方法。通过微分分系数后继概率,获得的对称互动可以有效地避免高维变量的计数,从而使其适用于分数多普勒案例。我们进一步简化了对数域的拟议算法,使信息传播处理只涉及添加。最后,模拟结果表明,我们提议的算法在高信号到噪音比率(SNRis)上的超强误差性能。

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