一种低复杂度近最优大规模MIMO检测算法
Microelectronics & Computer（2020）
Abstract
为了提升大规模MIMO(Massive Multiple-input Multiple-output)检测算法的性能并降低其复杂度,本文提出了一种基于连续替换Richardson迭代的低复杂度近最优检测算法.该算法采用连续替换策略,提升了传统Richardson迭代的收敛速度;除此之外,提出了基于特征值估计的初始化策略,在较低的复杂度下进一步提升了算法性能,仿真结果表明该算法对比传统Richardson迭代性能提升显著,且在128×16规模MIMO系统中,当迭代次数为2,误比特率为10-4时相对于MMSE仅有0.06 dB的性能损失,而相对于Jacobi算法有2dB的性能提升,算法复杂度降低了10.8％.文章还给出了该算法在Xilinx Virtex-7 FPGA平台的硬件实现结果,较其他算法有更高的吞吐率,达到了10.3 Mbps.
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