【信号处理】用于大规模 MIMO 检测的近似消息传递 （AMP）附Matlab代码

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🔥 内容介绍

大规模多输入多输出 (MIMO) 技术，凭借其在提高频谱效率和系统吞吐量方面的巨大潜力，已成为下一代无线通信的关键技术之一。在实际应用中，大规模 MIMO 系统通常部署大量的基站天线服务相对较少的用户终端。然而，在接收端，需要处理来自多个天线的叠加信号，这给信号检测带来了巨大的挑战。特别是，传统的最优检测算法，如最大似然 (ML) 检测，其计算复杂度随着天线数量呈指数增长，对于大规模 MIMO 系统来说是不可接受的。因此，寻找计算复杂度低且性能接近最优的次优检测算法成为研究的热点。

近似消息传递 (Approximate Message Passing, AMP) 算法正是在这样的背景下应运而生。作为迭代检测算法的一种，AMP 算法凭借其在大型随机矩阵理论的指导下，具备线性复杂度、快速收敛速度以及在某些条件下渐近最优的性能，在大规模 MIMO 检测领域引起了广泛的关注。

MIMO 系统模型与检测挑战

近似消息传递 (AMP) 算法原理

AMP 算法是一种迭代算法，其核心思想是利用消息传递的方式，在变量节点和函数节点之间传递信息，从而逐步逼近真实的解。具体来说，AMP 算法可以看作是对 sum-product 算法的一种近似，通过高斯近似来简化消息传递过程。

AMP 算法的优势与特点

AMP 算法之所以能够在大规模 MIMO 检测中发挥作用，主要归功于以下几个优势：

快速收敛：

 AMP 算法在合适的条件下具有快速的收敛速度，通常只需要几次迭代就可以达到较好的性能。

• 渐近最优性：

   在 certain 矩阵分布下，AMP 算法的性能可以渐近达到贝叶斯最优。这意味着当系统规模足够大时，AMP 算法的性能可以接近最优 ML 检测算法，而复杂度却远低于 ML 检测。

• 可扩展性：

   AMP 算法可以很容易地扩展到更复杂的场景，如非正交多址接入 (NOMA) 系统和认知无线电系统。

⛳️ 运行结果

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