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该文在研究MIMO系统中相关信道下穷举搜索算法、盖尔圆算法等基础上,提出一种低复杂度盖尔圆算法。算法通过每次迭代中删除最小特征值所对应的列,来提高特征值的下界并减小天线间的相关性使得容量最大化或误码率最小化。理论分析和仿真结果表明,该算法在所选天线数目较多场合下具有较低的复杂度,同时其容量和误码性能优于基于范数最大的算法,接近最优穷举搜索算法。