大规模MIMO通信中基于Jacobi预迭代的改进Gauss-Seide算法

在大规模MIMO系统中，现有的高斯-赛德尔（Gauss-Seide，GS）算法相较于最小均方误差（Minimum mean-square error，MMSE）算法，GS的复杂度较低，但其检测性能相比而言较差。本文提出一种适用于大规模MIMO系统上行链路检测的基于雅克比预迭代改进的高斯-赛德尔（Jacobi-improved Gauss-Seide，JA-IGS）检测算法，该算法首先通过引入雅可比（Jacobi，JA）预迭代器来优化迭代初始解，然后对传统的GS进行线性优化，在增加较低复杂度情况下，检测性能和收敛速度有明显提升。仿真结果表明，与传统GS和JA检测算法相比，该算法具有较低的误码率（Bit error ratio，BER）和较高的计算效率。