【摘 要】
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多输入多输出(Multiple-input Multiple-outpt，MIMO)技术目前已经是一项较为成熟的技术并且已经广泛应用于各种通信系统中，如TDD/FDD LTE系统和WLAN系统。它可以极大地提升通信
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多输入多输出(Multiple-input Multiple-outpt，MIMO)技术目前已经是一项较为成熟的技术并且已经广泛应用于各种通信系统中，如TDD/FDD LTE系统和WLAN系统。它可以极大地提升通信系统的数据传输速率，增强系统稳定性，并且能有效的提高频谱使用效率。大规模MIMO(Large Scale/大规模MIMO)技术是近年来提出的一项新技术，它在系统中采用的天线的数量是传统MIMO系统的数十倍甚至上百倍，因而其将有可能使频谱效率和功率效率在当前MIMO系统的基础上再提升10倍以上。大规模MIMO技术极有可能成为下一代移动通信系统(5G)的核心技术之一。 然而，当天线数量达到数十或上百根时，传统的多天线检测算法在检测性能和计算复杂度上很难满足大规模多天线系统的要求。在这一背景下，本论文研究了两种基于人工智能思想的启发式搜索算法，即最大似然上升搜索算法(Likelihood Ascend Search，LAS)和动态禁忌搜索算法(ReactiveTabu Search，RTS)。在不同的系统参数配置的情况下，仿真并分析了这两种算法的系统误比特率性能以及其计算复杂度。同时，在这两种算法的基础上，本文提出了基于随机干扰的RTS算法(Random Interference RTS，RI-RTS)，有效地解决了LAS算法和RTS算法在系统采用高阶调制是性能不佳这一问题。仿真结果表明，基于随机干扰的RTS算法能够以较低计算复杂度获得几乎接近于最大似然(Maximum Likelihood)检测算法的性能。
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