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在大规模MIMO系统中,现有的高斯-赛德尔(Gauss-Seide,GS)算法相较于最小均方误差(Minimum mean-square error,MMSE)算法,GS的复杂度较低,但其检测性能相比而言较差。本文提出一种适用于大规模MIMO系统上行链路检测的基于雅克比预迭代改进的高斯-赛德尔(Jacobi-improved Gauss-Seide,JA-IGS)检测算法,该算法首先通过引入雅可比(Jacobi,JA)预迭代器来优化迭代初始解,然后对传统的GS进行线性优化,在增加较低复杂度情况下,检测性能和收敛速度有明显提升。仿真结果表明,与传统GS和JA检测算法相比,该算法具有较低的误码率(Bit error ratio,BER)和较高的计算效率。 相似文献
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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... 相似文献
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多波束卫星通信系统能够为移动用户提供全球范围的通信服务.然而,由于条件限制,星上资源利用率较低,并且星地距离较远,业务传输过程中存在较大时延.为了提高星上资源的利用率,本文在有波束干扰的多波束卫星通信系统中,针对有严格时延要求的卫星通信业务,提出了一种新的下行链路资源分配算法,增加了业务时延限制和最大干扰功率限制两种约... 相似文献
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