期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于SAOR的Massive MIMO系统信号检测算法
被引量:
8
1
作者
许耀华
尤扬扬
+1 位作者
胡梦钰
王剑
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2020年第1期139-146,共8页
大规模多输入多输出(Massive multiple input multiple output,Massive MIMO)系统采用最小均方误差(Minimum mean square error,MMSE)接收检测方法时存在矩阵求逆复杂度高的问题,已有较多降低复杂度的研究。在降低检测算法复杂度的同时...
大规模多输入多输出(Massive multiple input multiple output,Massive MIMO)系统采用最小均方误差(Minimum mean square error,MMSE)接收检测方法时存在矩阵求逆复杂度高的问题,已有较多降低复杂度的研究。在降低检测算法复杂度的同时,如何提高算法收敛速度和检测性能一直是人们关注的焦点。本文将对称加速超松弛(Symmetric accelerated over-relaxation,SAOR)迭代算法应用于Massive MIMO系统信号检测中,避免了复杂的矩阵求逆计算,实现了复杂度较最小均方误差算法降低了一个数量级。仿真结果表明,基于SAOR的检测方法通过较少的迭代次数就能逼近最小均方误差(Minimum mean square error,MMSE)算法的检测性能,为Massive MIMO系统中接收信号的快速检测提供了较好的实现方法。
展开更多
关键词
大规模多输入多输出
最小均方误差
对称加速超松弛
矩阵求逆
下载PDF
职称材料
题名
基于SAOR的Massive MIMO系统信号检测算法
被引量:
8
1
作者
许耀华
尤扬扬
胡梦钰
王剑
机构
安徽大学电子信息工程学院
上海航天电子技术研究所
出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2020年第1期139-146,共8页
基金
安徽省高校自然科学研究重大(KJ2017ZD03)资助项目
安徽省教育厅自然科学基金(KJ2018A0019)重点资助项目
文摘
大规模多输入多输出(Massive multiple input multiple output,Massive MIMO)系统采用最小均方误差(Minimum mean square error,MMSE)接收检测方法时存在矩阵求逆复杂度高的问题,已有较多降低复杂度的研究。在降低检测算法复杂度的同时,如何提高算法收敛速度和检测性能一直是人们关注的焦点。本文将对称加速超松弛(Symmetric accelerated over-relaxation,SAOR)迭代算法应用于Massive MIMO系统信号检测中,避免了复杂的矩阵求逆计算,实现了复杂度较最小均方误差算法降低了一个数量级。仿真结果表明,基于SAOR的检测方法通过较少的迭代次数就能逼近最小均方误差(Minimum mean square error,MMSE)算法的检测性能,为Massive MIMO系统中接收信号的快速检测提供了较好的实现方法。
关键词
大规模多输入多输出
最小均方误差
对称加速超松弛
矩阵求逆
Keywords
massive MIMO
minimum mean square error(MMSE)
symmetric accelerated over-relaxation
matrix inversion
分类号
TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SAOR的Massive MIMO系统信号检测算法
许耀华
尤扬扬
胡梦钰
王剑
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2020
8
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部