【摘 要】
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基于排序正交上三角分解（QR）提出了一种新的列表V-BLAST检测方案，对第1层采用列表检测产生多个候选符号，当候选符号数等于星座大小时，提出了一种修正的排序QR分解算法，后续各层作连
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基于排序正交上三角分解（QR）提出了一种新的列表V-BLAST检测方案，对第1层采用列表检测产生多个候选符号，当候选符号数等于星座大小时，提出了一种修正的排序QR分解算法，后续各层作连续干扰抵消检测，在得到的多组候选符号中做最小欧氏距离（MED）搜索，输出最佳组作为检测结果．分析和仿真表明，与现有算法相比该方案能以较低的复杂度获得很好的性能，当天线数目比较少（5以下）时性能接近于ML检测．为了进一步降低运算复杂度，提出了在MED搜索过程中设置门限的处理方式，并给出了一种门限值的选取方法．结果表明，该方法可
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