【摘 要】
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大规模多输入多输出（MIMO）系统因具有比传统小规模的MIMO系统更高的可靠性和频谱效率而正在快速发展。该系统的主要目的是在相同频带上同时在数以百计的基站天线和用户天线间建立连接。然而大规模MIMO系统在实际应用中往往会面临许多挑战,其中一个主要挑战是由于天线数目庞大而导致的接收端信号检测难的问题。线性检测（即迫零和线性最小均方误差（LMMSE）算法）被认为能够达到接近最优的信号检测性能,但对于大
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大规模多输入多输出（MIMO）系统因具有比传统小规模的MIMO系统更高的可靠性和频谱效率而正在快速发展。该系统的主要目的是在相同频带上同时在数以百计的基站天线和用户天线间建立连接。然而大规模MIMO系统在实际应用中往往会面临许多挑战,其中一个主要挑战是由于天线数目庞大而导致的接收端信号检测难的问题。线性检测（即迫零和线性最小均方误差（LMMSE）算法）被认为能够达到接近最优的信号检测性能,但对于大规模天线系统却并不适用。由于包含高阶矩阵的求逆运算,线性检测方法的计算复杂度随着天线数目的增加而快速升高。为了避免大型矩阵的求逆运算,人们将基于迭代的信号检测技术应用到MIMO系统中,但该技术仍需要提升性能和具体实现才能应用于大规模MIMO系统中。本文提出了一种M-MIMO信号技术,它能够避免大型矩阵的求逆运算,并应用到非常大规模的天线系统中。本文提出的技术基于Jacobi和Richardson方法,具有更低计算复杂度和更高信号检测精度的优势。本方法的初始解是天线相关的,这比零初始解要更高效,性能也更好,而且本方法使用近似特征值来计算松弛参数,从而提高了收敛速度。所提出方法在较低的基站用户天线比（BUAR）的情况下展现出了出色的性能。本文用误符号率（SER）来比较不同的BUAR值下的系统性能。结果表明,系统精度随着迭代次数的增加而提高,而且尽管在较小BUAR值下误符号率上升,但本方法展示出了更优的性能,更接近最优的线性最小均方误差方法。
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