10.14132/j.cnki.1673-5439.2020.04.006
大规模MIMO系统中全局LAS检测算法
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.
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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TN929.5
国家自然科学基金;重庆市基础与前沿研究计划
2020-10-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
37-43
