【摘 要】
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为解决大规模MIMO中低精度量化器的使用带来的性能下降问题,提出了一种新的消息解量化算法(MPDQ)。该算法以低精度ADC接收机为基础,搭建了一个大规模MIMO系统模型。利用ADC的
【机 构】
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广东东软学院计算机学院,南昌工程学院江西省协同感知与先进计算技术研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(61663029),广东省高校重点平台与特色创新项目(2017KTSCX200).
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为解决大规模MIMO中低精度量化器的使用带来的性能下降问题,提出了一种新的消息解量化算法(MPDQ)。该算法以低精度ADC接收机为基础,搭建了一个大规模MIMO系统模型。利用ADC的结构特性提出了1-bit量化系统的MPDQ检测算法,并将其推广到n-bit量化系统,推导了MPDQ算法在n-bit量化系统中的迭代计算公式。在不同基站天线数量、不同用户数量条件下,仿真验证了该算法的准确性和有效性。仿真结果表明,低精度ADC可以提高系统的频谱效率,MDPQ算法在n-bit量化系统中具有优异的性能,3-bit量化
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