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【24h】

Low-complexity signal detection for large-scale MIMO systems with second-order Richardson method

机译：具有二阶Richardson方法的大型MIMO系统的低复杂性信号检测

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Linear minimum mean-square error (MMSE) detection achieves near-optimal performance in large-scale multiple-input multiple-output (LS-MIMO) systems but entails high computational complexity due to large matrix inversion operations. In this Letter, a novel computationally efficient algorithm based on second-order Richardson method is proposed to solve the LS-MIMO detection problem. While no a priori information for the first iteration of the second-order Richardson method is available, the conjugate gradient scheme is exploited that greatly reduces the number of iterations to achieve the desired performance. Moreover, the eigenvalue-based acceleration parameters are proposed to further accelerate the convergence rate. Numerical results demonstrate that the proposed detector outperforms the existing methods and approaches the performance of MMSE with a small number of iterations.
机译：线性最小均方误差（MMSE）检测在大规模多输入多输出（LS-MIMO）系统中实现了近乎最佳性能，但由于大型矩阵反转操作导致高计算复杂性。在这封信中，提出了一种基于二阶Richardson方法的新型计算高效算法来解决LS-MIMO检测问题。虽然没有用于第二阶Richardson方法的第一次迭代的先验信息可用，但是利用共轭梯度方案，大大减少了实现所需性能的迭代次数。此外，提出了基于特征值的加速度参数，以进一步加速收敛速度。数值结果表明，所提出的探测器优于现有方法，并通过少量迭代接近MMSE的性能。

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