【解决大规模MIMO系统的数据检测问题】混合框架来改善VP中格降（LR）辅助预编码的性能附Matlab代码

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🔥 内容介绍

大规模 MIMO（Massive MIMO）作为 5G 及 6G 关键技术，通过基站端部署成百上千根天线实现频谱效率与能量效率的跨越式提升。预编码技术是大规模 MIMO 下行链路性能优化的核心，其中向量扰动（VP） 非线性预编码凭借逼近脏纸编码（DPC）的性能上限，成为高速率场景的优选方案。但 VP 面临两大核心矛盾：采用 SE（Schnorr-Euchner）球搜索的最优方案计算复杂度呈指数级增长，而低复杂度简化搜索又导致性能损失超 3dB。

格基规约（LR）技术通过将信道矩阵转化为 “近正交” 的简化形式，为平衡 VP 性能与复杂度提供了有效路径。LR 辅助 VP 预编码的基本逻辑是：先对信道矩阵进行格基优化，再通过扰动向量消除多用户干扰，最终实现低复杂度的信号检测。然而实际应用中，该组合方案仍存在三大瓶颈：

1. 格基优化与扰动搜索脱节：传统 LR 仅优化信道矩阵的正交性，未考虑 VP 扰动向量的搜索空间结构，导致缩减后的格基仍存在冗余维度，增加搜索复杂度；

1. 高维信道适配性不足：当基站天线数＞256 时，传统 LLL（Lenstra-Lenstra-Lovász）规约算法的数值稳定性下降，规约误差随维度增加呈线性累积，导致 VP 检测误码率（BER）显著上升；

1. 干扰抑制不彻底：多用户场景下，LR 对强相关信道的处理能力有限，残留干扰与噪声叠加后，使 VP 的扰动向量估计偏差扩大，系统抗干扰性能恶化。

针对上述问题，本研究提出 **“信道分层预处理 - 自适应格基优化 - 列表扰动增强” 混合框架 **，通过多模块协同设计，在保证计算复杂度可控的前提下，实现 VP 中 LR 辅助预编码性能的全方位提升。

二、混合框架的核心架构与设计原理

五、结论

1. 提出的混合框架通过 “信道分层预处理 - 自适应格基优化 - 列表扰动增强” 三模块协同，有效解决了 VP 中 LR 辅助预编码的 “高复杂度、低精度、弱适配” 问题，在强相关高维信道场景下，BER 较传统方案降低 86%，计算复杂度降低 97%；

1. 框架通过残余干扰补偿与加权判决，显著提升了抗多用户干扰能力，SINR 损失仅 2.1dB，满足 5G/6G 多样化场景需求；

1. 与接收端检测的联合优化进一步挖掘了性能潜力，为大规模 MIMO 系统的数据传输提供了 “高性能 - 低复杂度 - 强鲁棒” 的解决方案。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 白学兵.去蜂窝大规模MIMO系统功率分配方案研究[D].南京邮电大学[2025-09-23].

[2] 付豪.大规模MIMO系统的预编码算法综述[J].电讯技术, 2015, 55(7):7.DOI:10.3969/j.issn.1001-893x.2015.07.020.

[3] 房胜.大规模MIMO系统的频谱效率和导频污染问题研究[D].杭州电子科技大学,2014.

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