7、线性大规模 MIMO 检测算法：原理、应用与优化

线性大规模 MIMO 检测算法：原理、应用与优化

1. 大规模 MIMO 信号检测概述

大规模 MIMO 信号检测是下一代无线通信（如 5G）的关键技术，高效准确地从大规模 MIMO 系统中检测出发送信号至关重要。目前，大规模 MIMO 信号检测算法主要分为线性检测算法和非线性检测算法。

1.1 非线性检测算法

非线性检测算法采用非线性方法从接收信号 y 恢复发送信号 s，通常精度高但计算复杂度也高。以最大似然（ML）检测为例，理论上它是大规模 MIMO 信号检测的理想方法，但计算所需的循环次数很大程度上取决于调制阶数 q 和用户天线数量 Nt，总循环次数为 qNt。即使调制阶数或用户天线数量稍有增加，总循环次数也会大幅上升，因此在实际应用中，尤其是大规模 MIMO 信号检测中，ML 检测并不适用。

1.2 线性检测算法

线性检测算法通常通过矩阵运算来估计信号 s，常见的有零强迫（ZF）检测算法和最小均方误差（MMSE）检测方法。

1.2.1 线性检测算法原理

根据大规模 MIMO 信道模型，接收信号和发送信号的关系为：
[y = Hs + n]
其中，y 是接收信号，H 是信道矩阵，s 是发送信号，n 是加性噪声。线性检测算法通过将信道矩阵 H 的共轭转置 (H^H) 同时左乘等式两边，忽略加性噪声 n，得到：
[H^Hy = H^HHs]
若 (y_{MF}=H^Hy)，则可得到发送信号 s 的检测公式：
[s = (H^HH)^{-1}H^Hy = (H^HH)^{-1}y_{MF}]
由于加性噪声 n 的存在，上述公式存在