基于SAMP的低复杂度大规模MIMO信号检测算法

发布时间：2018-04-18 14:41

  本文选题：大规模MIMO + 低复杂度　； 参考：《南京邮电大学学报(自然科学版)》2017年02期

【摘要】：在大规模MIMO系统上行链路中,最小均方误差(MMSE)算法能达到近似最优的线性信号检测性能。但是,MMSE算法引入了高计算复杂度的矩阵求逆运算。文中提出了一种基于简化近似信息传递(Simplified Approximate Message Passing,SAMP)的低复杂度迭代阈值算法以替代矩阵求逆,并通过重构准确的有效噪声方差及设置合适的初始值,进一步提高了检测性能。仿真结果表明,在设定的有效噪声方差和合适的初始值条件下,仅通过少数几次迭代,SAMP算法就能够以较低的计算复杂度快速接近MMSE算法的检测性能。
[Abstract]:In the uplink of large-scale MIMO systems, the minimum mean square error (MSE) algorithm can achieve approximately optimal linear signal detection performance.However, the MMSE algorithm introduces the matrix inversion operation with high computational complexity.In this paper, a low complexity iterative threshold algorithm based on simplified Approximate Message passing (SAMP) is proposed to replace matrix inversion. The detection performance is further improved by reconstructing accurate effective noise variance and setting appropriate initial value.The simulation results show that under the condition of set effective noise variance and proper initial value, the detection performance of MMSE algorithm can be approached quickly by a few iterations.
【作者单位】： 重庆邮电大学移动通信重点实验室;
【基金】：国家科技重大专项(2016ZX03001010-004)资助项目
【分类号】：TN911.23;TN919.3

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本文编号：1768798