摘要：信号检测的任务是通过基站接收到的信号来估计出用户的发送信号。在大规模MIMO系统上行中,基于最速下降(Steepest descent,SD)算法和高斯-赛得尔(Gauss Seidel,GS)迭代的混合迭代(SDGS)算法解决了最小均方误差(Minimum mean square error,MMSE)算法中矩阵求逆的运算问题,将复杂度从O(K3)降为O(K2)(其中K为用户数)。同时,SD算法有很好收敛方向的特性加快了检测速度。本文基于SDGS算法,改进了其中对数似然比(Log likelihood ratio,LLR)的计算,在保持低复杂度(O(K2))的同时,改善检测性能。仿真结果表明,经过几次迭代后,改进后的混合迭代算法收敛较快并接近MMSE检测性能。
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