【大规模 MIMO 检测】基于ADMM的大型MU-MIMO无穷大范数检测研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、技术背景与检测挑战

大规模多用户多输入多输出（MU-MIMO）作为 5G/6G 通信的核心支撑技术，通过基站部署数百个天线实现空间复用，显著提升频谱效率。其核心特征体现在信道硬化效应（随天线数量增加，信道矩阵趋于正交）与高精度空间分辨率，但同时也带来严峻的检测挑战：

1. 维度灾难问题：天线与用户数量激增导致信道矩阵维度攀升，传统检测算法复杂度呈指数级增长。

1. 场景适配局限：当基站天线数与用户数比率降至 2 以下时，线性检测算法（如 MMSE、ZF）性能急剧下降。

1. 鲁棒性需求：导频污染与信道估计误差产生的异常值，对检测算法的抗干扰能力提出更高要求。

在此背景下，融合交替方向乘子法（ADMM）与无穷大范数约束的检测方案，成为平衡性能与复杂度的关键探索方向。

二、核心理论基础

交替方向乘子法是一种分布式凸优化工具，通过问题分解 - 迭代求解 - 乘子协调三步实现高维问题优化，其核心优势包括：

• 可将复杂原问题拆解为多个独立子问题，支持并行计算；

• 通过增广拉格朗日函数处理约束条件，收敛性更稳定；

• 计算复杂度仅为 O (N²)（N 为用户数），远低于最大似然（ML）检测的指数级复杂度。

三、基于 ADMM 的检测算法设计

四、性能评估与可行性分析

（一）关键性能优势

1. 性能超越线性检测：在基站天线数与用户数比率≤2 的场景中，误码率（BER）性能显著优于 MMSE、ZF 算法；

1. 复杂度可控：迭代式计算使复杂度随用户数呈二次增长，支持 16 用户 + 16 天线规模系统高效运行；

1. 硬件可实现性：28nm CMOS 工艺下，16 用户 64-QAM 系统吞吐量达 64.28 Mb/s，线性 MMSE 模式下更可达 685.71 Mb/s。

（二）现存技术挑战

1. 收敛性依赖参数：惩罚因子 ρ 选择不当会导致收敛缓慢甚至发散，需结合自适应策略优化；

1. 非凸场景适配难：高阶调制下的非凸优化问题缺乏严格收敛性保障；

1. 硬件资源权衡：矩阵求逆模块在 ASIC 设计中面临精度与面积的矛盾。

五、未来研究方向

1. 非凸优化理论突破：建立高阶 QAM 场景下 ADMM 算法的收敛性证明体系，明确稳态点特性；

1. 联合优化框架构建：融合压缩感知技术，实现信道估计与信号检测的一体化优化，降低导频开销；

1. 低功耗场景适配：开发轻量化 ADMM 变体算法，满足物联网（IoT）大规模机器类通信（mMTC）的低功耗需求；

1. 跨场景参数迁移：基于迁移学习构建通用参数调整模型，适配瑞利衰落、莱斯衰落等复杂信道环境。

六、结论

基于 ADMM 的无穷大范数检测技术通过 "优化分解 + 鲁棒约束" 的核心思路，有效破解了大型 MU-MIMO 系统中性能与复杂度的权衡难题。其在紧耦合用户场景的鲁棒性与硬件实现潜力，使其成为 5G 演进及 6G 预研中的关键技术方向。未来需重点突破非凸收敛理论与参数自适应技术，进一步拓展其在卫星通信、工业物联网等领域的应用边界。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 张权.基于ADMM算法的大规模MIMO系统信号检测方法研究[D].西安电子科技大学,2022.

[2] 郭壮壮.毫米波大规模MIMO信道估计算法研究[D].北京邮电大学,2022.

[3] 陈金立,张金璨,姚昌华,et al.基于原子范数的阵元故障 MIMO 雷达差分 共阵角度估计方法[J].Telecommunication Engineering, 2025, 65(2).DOI:10.20079/j.issn.1001-893x.231122002.

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