典型文献
MIMO中基于预处理的广义加权Gauss-Seide算法
文献摘要：
最小均方误差(MMSE)检测器在大规模多输入多输出(MIMO)系统中实现了较优的误码率(BER)性能,但其涉及高复杂度的大规模矩阵求逆运算,因此对硬件要求很高.针对这一问题,文章提出了一种预处理的广义加权高斯赛德尔(GS)(GW-PGS)迭代算法.在该算法中,首先提出了基于预处理的初始化方案,在不增加额外复杂度的情况下加快了收敛速度.此外,文章还提出了自适应的加权因子方案.实验结果表明,与传统GS算法相比,文章所提算法能够有效降低BER和计算复杂度.
文献关键词：
大规模多输入多输出;高斯赛德尔迭代;最小均方误差;预处理;信号检测
中图分类号：
作者姓名：
史传胜;冯姣
作者机构：
南京信息工程大学 电子与信息工程学院,南京 210044
文献出处：
引用格式：
[1]史传胜;冯姣-.MIMO中基于预处理的广义加权Gauss-Seide算法)[J].光通信研究,2022(02):40-44,55
A类：
Seide
B类：
MIMO,Gauss,最小均方误差,MMSE,检测器,大规模多输入多输出,误码率,BER,模矩阵,矩阵求逆,逆运算,GW,PGS,迭代算法,初始化,增加额,收敛速度,加权因子,子方,计算复杂度,高斯赛德尔迭代,信号检测
AB值：
0.375388
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