随着移动数据流量的暴涨,现有的移动通信系统难以满足未来的需求,因此迫切需要研究5G技术。随着对5G技术的研究深入,为保证5G系统信息传输的可靠性,第三代合作伙伴计划(3rd Generation Partnership Project,3GPP)将极化码纳入5G的标准规范,其中极化码是一种能达到香农限的信道编码;同时,作为5G核心技术之一,大规模多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)技术可有效地提高系统的频谱效率和功耗效率。因此,本文针对极化码编码的大规模MIMO系统,研究低复杂度的联合检测译码算法,具体内容和创新点如下:1.对大规模MIMO系统经典低复杂度信号检测算法以及极化码译码算法进行了总结在对大规模MIMO系统介绍的基础上,介绍了四种低复杂度的信号检测算法,包括Neumann级数展开方法、Jacobi迭代方法、Gauss-seidel迭代方法和超松弛(Successive Over Relaxation,SOR)迭代方法,并给出了对应方法的计算复杂度和检测性能的数值仿真结果;同时,研究了极化码以及SC译码算法,并给出了当码长不同时极化码的性能差异。2.结合极化码的大规模MIMO系统中基于无转置极小残差的低复杂度信号检测算法该方法为了避免高阶矩阵求逆的问题,使计算复杂度由O(N_t~3)降为O(N_t~3) N,其中N_t为系统中所有用户的天线总数。将信号检测问题转化为线性方程组的求解问题,运用无转置极小残差(Transpose-Free Quasi-Minimal Residual,TFQMR)方法迭代求解线性方程组,并将得到的解向量作为发送信号的估计值。仿真结果表明,结合极化码的大规模MIMO系统中,采用基于TFQMR方法的检测算法与基于Neumann级数展开方法的检测算法相比,在计算复杂度和性能上均有明显优势。经过数次迭代后,可取得接近最小均方误差(Minimum Mean-Square Error,MMSE)检测算法的性能。3.结合极化码的大规模MIMO系统中基于对称LQ的迭代检测译码算法针对结合极化码编码的大规模MIMO系统,本文提出了一种基于对称LQ(Symmetric LQ,S-LQ)方法的检测算法。该方法将多用户的信号检测问题转化为线性方程组并对其求解,得到的解向量作为信号恢复的估计值。仿真结果表明,相较于Neumann级数展开方法,S-LQ迭代方法在性能和复杂度均较优,与基于TFQMR方法的检测算法相比,在计算复杂度方面略有优势,而在检测性能方面略差。因此,为了进一步地提升结合极化码的大规模MIMO系统性能,本文将S-LQ迭代方法与SC译码算法联合在一起,基于此提出了迭代检测译码算法。仿真结果表明,基于S-LQ方法的迭代检测译码算法在性能上明显优于只有基于S-LQ方法的检测算法。