【摘 要】
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矩阵组常用于无线通信中的数据表示.在多输入多输出(Multiple?Input Multiple?Output,MIMO)通信模型中,基站利用信道数据设计适应信道的最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)均衡器接收矩阵组,以低复杂度地处理来自多用户的上行数据.首先分析了矩阵数据的关联性,通过时谱图确定矩阵组在时间维所具有的强相关性;其次采用插值算法进行低复杂度的矩阵估计,并提出最大插值比搜索算法计算各类插值算法的性能及其复杂度;接着利用一种改进的Strassen矩阵求逆
【机 构】
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国防科技大学第六十三研究所,江苏 南京210000;国防科技大学 电子科学学院,湖南 长沙410000
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矩阵组常用于无线通信中的数据表示.在多输入多输出(Multiple?Input Multiple?Output,MIMO)通信模型中,基站利用信道数据设计适应信道的最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)均衡器接收矩阵组,以低复杂度地处理来自多用户的上行数据.首先分析了矩阵数据的关联性,通过时谱图确定矩阵组在时间维所具有的强相关性;其次采用插值算法进行低复杂度的矩阵估计,并提出最大插值比搜索算法计算各类插值算法的性能及其复杂度;接着利用一种改进的Strassen矩阵求逆算法来降低MMSE求逆过程的复杂度.相比传统的接收矩阵组,显著降低了计算复杂度.
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