【摘 要】
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多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）技术和大规模MIMO技术能够有效地提高系统的频谱利用率和信道容量,是如今无线通信领域的重要研究方向。但是随着天线数量的增加,信号检测算法的复杂度也在呈指数级的增长,高复杂度的检测算法需要消耗更多的硬件和能量资源,因此研究低复杂度高性能的检测算法显得十分必要。首先,本文对MIMO和大规模MIMO的系统模型和常用信号
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多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）技术和大规模MIMO技术能够有效地提高系统的频谱利用率和信道容量,是如今无线通信领域的重要研究方向。但是随着天线数量的增加,信号检测算法的复杂度也在呈指数级的增长,高复杂度的检测算法需要消耗更多的硬件和能量资源,因此研究低复杂度高性能的检测算法显得十分必要。首先,本文对MIMO和大规模MIMO的系统模型和常用信号检测算法进行了介绍,并对MIMO系统中的线性检测算法、干扰消除检测算法和大规模MIMO系统中的近似逆算法、迭代算法进行了分析与仿真。然后,基于MIMO系统中并行干扰消除（Parallel Interference Cancellation,PIC）算法本文提出了一种优化计算的方法,降低了 PIC算法的复杂度量级。接着又在PIC算法的基础上融入了串行干扰消除（Successive Interference Cancellation,SIC）的思想,本文重点研究了一种串/并混合（Hybrid Interference Cancellation,HIC）的信号检测算法,该算法在保证低复杂度的前提下相对PIC算法实现了检测性能的提升。最后,本文还针对大规模MIMO系统中的近似逆方案和迭代解线性方程方案分别做出了改进。针对近似逆方案,本文通过将其与优化计算PIC算法结合,实现了在低复杂度下近似逆方案检测性能的提高。针对迭代方案,本文通过改进其初始解,加快了迭代方案的收敛速度。
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