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题名大规模MIMO系统中全局LAS检测算法
被引量：4
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作者
张维
周围
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机构
重庆邮电大学通信与信息工程学院
重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室
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出处
《南京邮电大学学报（自然科学版）》
北大核心
2020年第4期37-43,共7页
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基金
国家自然科学基金(61771085)
重庆市基础与前沿研究计划(CSTC2015icyjA40040)资助项目。
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文摘
在大规模多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)系统中,现有的非线性检测算法中似然上升搜索(Likelihood Ascend Search,LAS)算法的复杂度较低,但是算法容易陷入局部极值,导致算法性能较差。文中提出一种全局最优的模拟退火-似然上升搜索(Simulated Annealing-Likelihood Ascend Search,SA-LAS)算法,该算法引入模拟退火算法中的概率因素,以一定概率接收相对更差的解,从而改进算法的局限性。同时还利用加权-对称连续超松弛(Weighted Symmetric Successive Over Relaxation,WSSOR)迭代处理复杂的矩阵求逆运算,降低初始解的求解复杂度;另外,设置多个邻域候选集并行搜索加快搜索的速度;最后设置双阈值控制迭代终止时间,以此降低算法复杂度。理论分析了该算法的复杂度,并通过仿真对不同检测算法的误码率性能和收敛速度进行了研究,结果表明:在复杂度阶数不增加的情况下,文中提出的SA-LAS检测算法的误码率性能明显优于现有的LAS检测算法。
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关键词
大规模多输入多输出
似然上升搜索
模拟退火
全局最优
wssor
多邻域候选集
双阈值
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Keywords
massive multiple input multiple output(MIMO)
likelihood ascend search(LAS)
simulated annealing(SA)
global optimum
weighted symmetric successive over relaxation(wssor)
multi-neighbor candidate set
double thresholds
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分类号
TN929.5
[电子电信—通信与信息系统]
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