| 基于SDNSR-Net深度網絡的大規模MIMO信號檢測算法 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：620 K | |
| 標簽： 大規模MIMO系統 信號檢測 模型驅動 | |
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| 文檔介紹：大規模多輸入多輸出(MIMO)系統能有效地提高頻譜效率，當天線規模漸進趨向于無窮時，最小均方誤差(MMSE)檢測算法能達到接近最優的檢測性能。然而由于算法中存在矩陣求逆的步驟，帶來極高的計算復雜度，在大規模MIMO系統中難以實現。理查森(Richardson)算法能夠在不對矩陣求逆的情況下，以迭代的形式達到MMSE算法的檢測性能，但該算法受其松弛參數影響較大。在結合最陡梯度下降算法的Richardson算法(SDNSR)中，松弛參數的誤差可由梯度下降算法彌補，卻提高了計算復雜度。首先通過深度展開的思想，將SDNSR的迭代過程映射為深度檢測網絡(SDNSR-Net)；然后，通過修改網絡結構及添加可訓練參數來降低計算復雜度并提高檢測精度。實驗結果表明，在上行鏈路大規模MIMO系統中不同信噪比和天線配置的情況下，SDNSR-Net都優于其他典型的檢測算法，可作為實際中有效的待選檢測方案。 | |
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