【摘 要】
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基于高斯-赛德(Gauss-Seidel,GS)和加权Neumann序列展开式(weight Neumann Series Approximation,wNSA)相结合的方法,在大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统中进行信号检测研究.首先,将基于GS的软输出信号检测算法作为研究对象,证实相比于传统的Neumann算法,GS迭代算法具有更优的性能.其次,在传统Neumann序列展开算法的基础上研究加权Neumann序列展开算法,并将加权Neuman
【机 构】
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深圳电器公司,广东 深圳 518001
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基于高斯-赛德(Gauss-Seidel,GS)和加权Neumann序列展开式(weight Neumann Series Approximation,wNSA)相结合的方法,在大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统中进行信号检测研究.首先,将基于GS的软输出信号检测算法作为研究对象,证实相比于传统的Neumann算法,GS迭代算法具有更优的性能.其次,在传统Neumann序列展开算法的基础上研究加权Neumann序列展开算法,并将加权Neumann序列作为GS算法的迭代初值,设计得到wNSA-Gauss-Seidel算法,显著提升收敛速率.实验结果表明,相比于现有GS迭代算法和美国国家安全局(National Security Agency,NSA)的信号检测算法,基于wNSA-Gauss-Seidel的信号检测算法不仅在性能方面具有明显优势,而且在具有挑战性的信道传播环境中能够以较低的复杂度获得接近最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)信号检测算法的性能.
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