【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

一、技术背景与核心矛盾

大规模 MIMO 作为 5G/6G 的基石技术，通过基站端部署海量天线实现频谱效率的跨越式提升，而预编码技术是其下行链路性能优化的核心。其中，向量扰动（VP）非线性预编码因逼近脏纸编码（DPC）的性能上限，成为高速率场景的优选方案，但始终面临 “性能 - 复杂度” 的核心矛盾：

• 最优方案采用 SE（Schnorr-Euchner）球搜索，计算复杂度随天线数呈指数级增长；

• 低复杂度简化搜索虽降低成本，却导致性能损失超 3dB。

格基规约（LR）技术为平衡这一矛盾提供了关键路径：通过将信道矩阵转化为 “近正交” 的简化形式，可在降低搜索复杂度的同时保留 VP 的性能优势。但 LR 与 VP 的传统组合方案仍存在三大瓶颈，成为实际应用的阻碍：

1. 协同脱节问题：LR 仅优化信道矩阵正交性，未考虑 VP 扰动向量的搜索空间结构，导致格基存在冗余维度，反而增加搜索负担；

1. 高维适配失效：当基站天线数＞256 时，传统 LLL 规约算法数值稳定性下降，误差随维度线性累积，使误码率（BER）显著上升；

1. 干扰抑制不足：强相关信道场景下，LR 处理能力有限，残留干扰与噪声叠加扩大扰动向量估计偏差，抗干扰性能恶化。

二、混合框架的核心设计：三模块协同架构

针对上述瓶颈，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 **，通过多模块深度协同，实现 “性能 - 复杂度 - 鲁棒性” 的三重突破，其架构逻辑与技术细节如下：

（一）信道分层预处理：削减冗余，奠定优化基础

该模块的核心目标是剥离信道矩阵中的无效信息，为后续格基优化提供低冗余输入。具体流程包括：

1. 信道特征提取：基于奇异值分解（SVD）将信道矩阵分解为强相关子空间与弱相关子空间，保留奇异值＞阈值的核心维度（通常保留原维度的 60%-80%）；

1. 分层降维处理：对强相关子空间采用加权正交化，对弱相关子空间直接截断，既减少后续优化的数据量，又避免关键信道信息丢失；

1. 噪声预补偿：结合信道状态信息（CSI）估计噪声方差，对分层后的矩阵进行预处理，降低噪声对格基优化的干扰。

此模块可使后续格基优化的输入维度降低 40% 以上，为复杂度控制奠定基础。

（二）自适应格基优化：动态适配，提升高维精度

针对传统 LLL 算法的高维缺陷，该模块采用改进型 LLL 算法结合动态策略，实现格基优化的 “精度 - 效率” 平衡：

1. 算法改进：引入贪婪迭代机制，在 LLL 的 “交换 - 约简” 循环中增加 “正交性校验” 步骤，当子空间正交性满足预设阈值（如＞0.95）时提前终止迭代，减少无效计算；

1. 自适应调整：根据信道维度动态切换优化模式 —— 低维信道（天线数≤256）采用标准精度模式，高维信道（天线数＞256）启动 “误差抑制模式”，通过增加中间校验节点减少累积误差；

1. 与 VP 协同：优化目标从 “单纯最大化正交性” 调整为 “正交性 - 扰动空间适配性” 双目标，使生成的格基与 VP 的搜索空间结构匹配，减少冗余维度。

实验表明，该模块可使高维信道下的格基规约误差降低 72%，数值稳定性显著提升。

（三）列表扰动增强：多候选筛选，强化干扰抑制

该模块通过扩大扰动向量搜索范围 + 精准筛选，解决干扰抑制不彻底的问题，核心采用 “列表生成 - AMP 优化 - 加权判决” 三步法：

1. 多候选生成：基于 LR 优化后的格基，生成包含 20-50 个候选的扰动向量列表（传统方案仅 1 个候选），覆盖可能的干扰抵消方向；

1. AMP 算法优化：将候选向量代入近似消息传递（AMP）算法，利用其对非高斯格解码的适配性，迭代优化向量精度，消除残留干扰；

1. 加权判决输出：结合各候选向量的 SINR 值赋予权重，选择加权后误码概率最低的向量作为最终扰动结果，同时对残留干扰进行补偿。

此模块使系统对多用户干扰的抑制能力提升一个量级，成为抗干扰性能的核心保障。

三、理论与实践价值

（一）理论突破

1. 揭示了 “格基优化 - 扰动搜索” 的协同机制，打破传统 LR 仅关注信道正交性的局限；

1. 建立高维信道下格基规约的误差抑制模型，为后续算法设计提供理论参考。

（二）实践意义

1. 提供了可直接落地的 “高性能 - 低复杂度” 预编码方案，适配 5G 增强型移动宽带（eMBB）与 6G 通感一体场景；

1. 附带的 Matlab 代码实现降低了工程化门槛，可快速集成到现有大规模 MIMO 系统中。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 刘健.大规模MIMO中继系统预编码设计及性能分析[D].东南大学,2017.DOI:10.7666/d.Y3256027.

[2] 曹姝.毫米波大规模MIMO混合预编码算法研究[D].湘潭大学[2025-11-17].

[3] 顾浙骐,魏宁,张忠培.大规模MIMO时分双工系统的鲁棒预编码设计[J].电子与信息学报, 2015, 37(5):7.DOI:10.11999/JEIT141073.

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