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大规模多输入多输出(Massive Multi-Input Multi-Output)技术是5G中的关键技术之一,已经受到了人们的广泛关注,成为当前无线通信领域的重要研究课题之一。相较于传统的MIMO系统,大规模MIMO系统配置了大量的接收天线,其数量远大于MIMO系统,提高了系统的容量和频谱效率。接收端的检测技术作为大规模MIMO系统中的一个重要的组成部分,对大规模MIMO的发展有重要的意义。因此,论文对大规模MIMO中信号的检测算法进行研究,以探求适用于大规模MIMO系统的信号检测算法。论文首先研究了大规模MIMO的系统模型及信号检测技术的基本原理,然后分别研究了线性信号检测算法中的常用的最大比合并检测算法(Maximum Ratio Combining,MRC)、迫零检测算法(Zero Forcing,ZF)、最小均方误差检测算法(Minimum Mean Square Error,MMSE),以及非线性信号检测算法中的串行干扰消除算法(Successive Interference Cancellation,SIC)和 QR 分解算法。并在瑞利衰落信道模型下,对这几种检测算法进行误码率性能仿真对比及分析。论文在研究最大比合并排序串行干扰消除(MRC-OSIC)算法的基础上,从提高性能的角度考虑,利用多反馈串行干扰消除(Multiple Feedback Successive Interference Cancellation,MF-SIC)算法中的多反馈策略对MRC-OSIC检测算法进行改进,即MF-MRC-OSIC算法,并给出了最佳反馈点的选择方法。通过实验仿真验证MF-MRC-OSIC算法的误码性能,并与MRC-OSIC算法进行仿真对比,对仿真结果进行分析。通过实验仿真验证,可以看出,改进后的MF-MRC-OSIC算法在相同信噪比的条件下,误码率性能比MRC-OSIC算法有所提升。在计算复杂度低于MF-SIC算法的情况下,MF-MRC-OSIC算法的检测性能也接近MF-SIC算法。最后,在研究改进多反馈串行干扰消除(Improved Multiple Feedback Successive Interference Cancellation,IMF-SIC)算法的基础上,从提升性能角度考虑,结合信干噪比排序的方法,对IMF-SIC进行进一步的改进。在瑞利衰落信道模型下,对改进后的算法进行误码率性能仿真,与改进之前的IMF-SIC算法进行对比及分析。仿真结果表明,改进后的算法在大规模MIMO系统中,误码率表现较原算法有一定的提升。在计算复杂度方面,IMF-OSIC算法的复杂度要高于IMF-SIC算法。