【摘 要】
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我国移动数据流量的爆炸性增长和低损耗频谱资源匮乏的双面夹击使得5G移动通信系统不得不诉诸于大规模多输入多输出（Multiple Input Multiple Output,MIMO）技术,但是天线数量的增加又导致了上行链路接收端的检测压力增加,因此大规模MIMO技术要实现更好的实际应用,就需要低复杂度高性能的检测算法。基于这样的需求,本文对大规模MIMO系统上行链路的信号检测方案展开了深入详细的研
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我国移动数据流量的爆炸性增长和低损耗频谱资源匮乏的双面夹击使得5G移动通信系统不得不诉诸于大规模多输入多输出（Multiple Input Multiple Output,MIMO）技术,但是天线数量的增加又导致了上行链路接收端的检测压力增加,因此大规模MIMO技术要实现更好的实际应用,就需要低复杂度高性能的检测算法。基于这样的需求,本文对大规模MIMO系统上行链路的信号检测方案展开了深入详细的研究。首先,本文研究了三类大规模MIMO系统上行链路的信号检测算法:线性检测算法、近似矩阵求逆检测算法和迭代求解检测算法,通过仿真分析发现,迭代求解检测算法中的误差恢复（Error Recovery,ER）算法性能最优且复杂度较低。然后,为了降低ER算法的误码率,本文将格基规约（Lattice Reduction,LR）技术用于ER检测算法的预处理,推导了 LR-ER检测方案中的关键公式,证明了 LR预处理可以降低ER检测算法的误码率。仿真结果也证明LR-ER检测算法的误码率优于传统ER检测算法3dB左右;同时,复杂度分析结果证明准静态衰落的信道环境下LR-ER检测算法的平均符号复杂度与传统ER检测算法相比增加很小。此外,由于注意到迭代求解检测算法依赖于系统格拉姆矩阵的对角占优性质,本文定义了对角占优系数（Diagonally Dominant Index,DDI）用于定量衡量矩阵的对角占优程度。对于大规模MIMO检测算法中常用的格拉姆矩阵和三角矩阵,本文也证明了它们的DDI具有特殊的性质。最后,为了降低LR-ER算法的复杂度,本文根据大规模MIMO系统格拉姆矩阵的DDI设计了一种LR-ER算法的自适应迭代方案,即自适应LR-ER检测算法。复杂度分析结果证明,自适应LR-ER检测算法可以使迭代部分的复杂度降低30%到60%左右。
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