【摘 要】
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在大规模MIMO系统中,现有的高斯?赛德尔(Gauss?Seide,GS)算法相较于最小均方误差(Minimum mean?square error,MMSE)算法,GS的复杂度较低,但其检测性能相比而言较差.本文提出一种适用于大规模MIMO系统上行链路检测的基于雅克比预迭代改进的高斯?赛德尔(Jacobi?improved Gauss?Seide,JA?IGS)检测算法,该算法首先通过引入雅可比(Jacobi,JA)预迭代器来优化迭代初始解,然后对传统的GS进行线性优化,在增加较低复杂度情况下,检测性能
【机 构】
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南京信息工程大学电子与信息工程学院,南京 210044
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在大规模MIMO系统中,现有的高斯?赛德尔(Gauss?Seide,GS)算法相较于最小均方误差(Minimum mean?square error,MMSE)算法,GS的复杂度较低,但其检测性能相比而言较差.本文提出一种适用于大规模MIMO系统上行链路检测的基于雅克比预迭代改进的高斯?赛德尔(Jacobi?improved Gauss?Seide,JA?IGS)检测算法,该算法首先通过引入雅可比(Jacobi,JA)预迭代器来优化迭代初始解,然后对传统的GS进行线性优化,在增加较低复杂度情况下,检测性能和收敛速度有明显提升.仿真结果表明,与传统GS和JA检测算法相比,该算法具有较低的误码率(Bit error ratio,BER)和较高的计算效率.
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