【摘 要】
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最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)检测算法,虽然能在大规模多输入多输出系统中获得接近最优的线性检测性能,但是涉及高维矩阵求逆运算,难以在实际应用中快速有效地实现。提出了块高斯-赛德尔(Block Gauss-Seidel,BGS)低复杂度信号检测算法,将MMSE检测器的滤波矩阵先进行分块预处理,构造分裂矩阵,再通过迭代求解发送信号向量估计值,以提高算法检测性能。仿真结果表明,BGS迭代算法在调制方式为64QAM、用户侧的天线数量设置为16、基站侧的天线数量设置为2
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61901075),重庆市重点产业共性关键技术创新专项(cstc2017zdcy-zdzxX0004)。
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最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)检测算法,虽然能在大规模多输入多输出系统中获得接近最优的线性检测性能,但是涉及高维矩阵求逆运算,难以在实际应用中快速有效地实现。提出了块高斯-赛德尔(Block Gauss-Seidel,BGS)低复杂度信号检测算法,将MMSE检测器的滤波矩阵先进行分块预处理,构造分裂矩阵,再通过迭代求解发送信号向量估计值,以提高算法检测性能。仿真结果表明,BGS迭代算法在调制方式为64QAM、用户侧的天线数量设置为16、基站侧的天线数量设置为2
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