大規模MIMO系統中的改進CG迭代算法

【摘要】：大規模多入多出技術以其高的頻譜效率和能量效率，成為目前未來移動系統的關鍵技術之一。但是，隨著用戶天線數目的增加，多入多出檢測算法的計算復雜度會急劇增加，導致在實際系統中難以快速、有效地實現。針對大規模多入多出檢測計算復雜度高、收斂速度慢等問題，提出了一種改進的共軛梯度迭代算法。首先將理查森迭代算法的初始矩陣作為牛頓迭代算法的初始矩陣進行迭代，隨后將迭代結果作為共軛梯度迭代算法的迭代初始矩陣進一步迭代，在保持較低計算復雜度的同時，實現快速收斂，最后通過理論定量分析了算法的計算復雜度，通過仿真實驗對比分析了多種大規模多入多出檢測算法在誤碼率性能和收斂速度方面的性能。結果表明，相比其它算法，所提算法具有更低的計算復雜度和更快的收斂速度。在調制方式為64QAM，天線規模為32×256或64×1 024時，僅需要3次迭代，檢測性能即可接近最小均方誤差算法。