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作为4G的核心技术之一,MIMO技术已逐渐无法满足人们日益增长的数据速率需求。近年来,大规模MIMO技术引起了国内外研究学者的广泛关注。大规模MIMO技术通过在基站端部署大量的天线形成多天线阵列,具有频谱效率高,能量效率高等优点,而且能够显著提升无线通信系统的系统容量,被认为是5G的关键技术之一。接收端的信号检测是MIMO系统实现的关键环节,信号检测算法的优劣会对通信系统的性能产生重大影响,因此设计复杂度较低且性能较优的信号检测算法对于MIMO和大规模MIMO系统而言就显得尤为重要。本文的主要工作和创新如下:(1)对传统MIMO系统中的信号检测算法进行研究。本文首先研究了MIMO系统中一些比较经典的信号检测算法,并对它们的检测性能进行仿真分析。然后,本文详细介绍了LR算法,并且给出了经过格基规约处理后的系统模型和相应的信号检测流程。最后,针对ML-SIC算法在高阶调制系统中复杂度过高的问题,本文使用LR算法对传统ML-SIC算法进行改进,提出一种基于ZF准则的格基规约辅助的ML-SIC信号检测算法。仿真结果和复杂度分析表明:与传统ML-SIC算法相比,本文所提算法可以以较低的计算复杂度获得近最优的性能。特别是对于高阶调制系统,所提算法的性能更加优越。(2)对多用户大规模MIMO系统上行链路的信号检测算法进行研究。传统MMSE检测算法在大规模MIMO系统中能够达到近最优性能,但却包含复杂度较高的高维的矩阵求逆运算。针对此问题,本文首先研究了两种MMSE检测算法的简化算法如Neumann级数展开算法和Newton迭代算法。然后,本文提出了一种基于SOR方法的改进MMSE信号检测算法。另外,本文还提出一种基于区域的初始解方案来对传统的零初始解进行优化。仿真结果和复杂度分析表明:本文所提算法收敛到MMSE算法的速度明显优于Neumann级数展开算法和Newton迭代算法。另外,本文所提算法在初始解为区域初始解时的收敛到MMSE算法的速度比初始解为零向量时要快,特别是当迭代次数较小的时候,这种优势更为明显。由于避免了高维的矩阵求逆,与MMSE算法相比,本文所提算法的计算复杂度下降了一个量级。(3)对单用户大规模SM-MIMO系统下行链路中的信号检测算法进行研究。本文首先研究了一种CS理论中比较经典的CoSaMP算法在大规模SM-MIMO系统信号检测中的应用。然后,针对基于CS理论的信号检测算法在大规模SM-MIMO系统中性能不佳的问题,本文基于SCS理论提出了一种SCoSaMP算法,给出了算法的具体实现流程。仿真结果表明:在相关和不相关的信道条件下,本文所提算法的检测性能都要优于传统的CoSaMP算法,并且能够达到近最优的检测性能。