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大规模MIMO系统中的改进CG迭代算法
文献摘要：
大规模多入多出技术以其高的频谱效率和能量效率,成为未来移动系统的关键技术之一.但是,随着用户天线数目的增加,多入多出检测算法的计算复杂度会急剧增加,导致在实际系统中难以快速、有效地实现.针对大规模多入多出检测计算复杂度高、收敛速度慢等问题,提出了一种改进的共轭梯度迭代算法.首先将理查森迭代算法的初始矩阵作为牛顿迭代算法的初始矩阵进行迭代;随后将迭代结果作为共轭梯度迭代算法的迭代初始矩阵进一步迭代,在保持较低计算复杂度的同时,实现快速收敛;最后通过理论定量分析了算法的计算复杂度.通过仿真实验对比,分析了多种大规模多入多出检测算法在误码率性能和收敛速度方面的性能.结果表明,相比其他算法,所提算法具有更低的计算复杂度和更快的收敛速度.在调制方式为64QAM、天线规模为32×256或64×1 024时,仅需要3次迭代,检测性能即可接近最小均方误差算法.
文献关键词：
大规模多入多出;信号检测;迭代算法;初始矩阵
中图分类号：
作者姓名：
刘刚;娄增进;林勤华;郭漪
作者机构：
西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室,陕西西安710071
文献出处：
引用格式：
[1]刘刚;娄增进;林勤华;郭漪-.大规模MIMO系统中的改进CG迭代算法)[J].西安电子科技大学学报（自然科学版）,2022(04):8-15
A类：
B类：
MIMO,CG,大规模多入多出,频谱效率,能量效率,移动系统,天线,检测算法,收敛速度,速度慢,共轭梯度,梯度迭代,理查森,初始矩阵,牛顿迭代算法,低计算复杂度,快速收敛,论定,实验对比,误码率性能,调制方式,64QAM,线规,检测性能,最小均方误差算法,信号检测
AB值：
0.284259
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