【摘 要】
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为了提升大规模MIMO(Massive Multiple-input Multiple-output)检测算法的性能并降低其复杂度,本文提出了一种基于连续替换Richardson迭代的低复杂度近最优检测算法.该算法采
【机 构】
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上海交通大学电子信息与电气工程学院,国网四川省电力公司电力科学研究院
【基金项目】
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国网总部项目(52199916024H)
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为了提升大规模MIMO(Massive Multiple-input Multiple-output)检测算法的性能并降低其复杂度,本文提出了一种基于连续替换Richardson迭代的低复杂度近最优检测算法.该算法采用连续替换策略,提升了传统Richardson迭代的收敛速度;除此之外,提出了基于特征值估计的初始化策略,在较低的复杂度下进一步提升了算法性能.仿真结果表明该算法对比传统Richardson迭代性能提升显著,且在128×16规模MIMO系统中,当迭代次数为2,误比特率为10-4时相对
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