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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

多输入多输出（mimo）技术在现代通信系统中占有极其重要的地位。因为mimo技术可以在不增加带宽和发射功率的前提下，成倍地提高无线通信系统的信道容量，有效解决频谱资源日益紧张和容量需求急剧增长的矛盾。而作为进一步发展的mimo技术，大规模mimo系统完全继承了其优势，除了原本的优点之外还能够提供更大的能量效率和频谱效率，极大的提高频谱容量，因此大规模mimo系统成为了第五代移动通信技术的核心技术。

在mimo系统表现出来的优势背后仍有其掩盖不了的缺点，那就是：如何对mimo系统接收端收到的信号进行有效的检测。接收端接收到的信号是在时间和频率上相互重叠的信号。在非平坦衰落信道下，由于多径效应的影响还会存在码间干扰。因此，能否快速有效的将发送信号从接收到的混合信号中检测出来是决定mimo系统性能好坏的一个关键因素。

本论文研究了mimo系统现有的几种主流算法，并且分析了算法计算复杂度高低和检测性能优劣之间的联系，对大规模mimo的最小均方误差检测算法进行改进，来达到保持较好的检测性能同时降低计算复杂度的效果。

2. 研究的基本内容

(1) 研究mimo系统模型和基本工作原理，了解massive mimo系统与传统mimo系统的异同，了解mimo系统的各个研究方向。对信号检测算法有一个清晰的认识。

(2) 对现有的几种主流信号检测算法进行研究和仿真分析，对最小均方误差检测算法在massive mimo系统达到近优检测效果的原因进行分析。

(3) 针对最小均方误差检测算法在massive mimo系统中存在矩阵求逆过程而导致复杂度过高的缺点，提出降低复杂度的改进算法，并通过matlab仿真验证性能。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

实施方案：

阅读国内外有关mimo信号检测算法的论文，了解各算法的特点和优劣，通过matlab仿真各类信号检测算法，验证它们的性能。

理论分析的各算法的工作原理，了解影响信号检测性能的因素。

4. 参考文献

1. 王琳.massive_mimo低复杂度信号检测算法研究.哈尔滨工业大学硕士论文.2018

2. 王志鑫. massive_mimo信号检测和干扰抑制技术研究. 北京邮电大学硕士论文.2018

3. 孙垚垚. 大规模mimo系统低复杂度信号检测算法研究. 东南大学硕士论文.2018

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