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Message passing detection for large-scale MIMO systems: damping factor analysis

机译：大规模MIMO系统的消息传递检测：阻尼因子分析

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A message passing detector based on belief propagation (BP) algorithm for Markov random fields (MRF-BP) and factor graph (FG-BP) graphical models is analysed under different large-scale (LS) multiple-input multiple-output (MIMO) scenarios, including system parameters, such as damping factor (DF), number of users and number of antennas, from N=20 to 200 antennas. Specifically, the DF variation under different number of antennas configuration and signal-to-noise ratio (SNR) regions is extensively evaluated; bit error rate (BER) performance and computational complexity are assessed over different scenarios. Numerical results lead to a great performance gain with damped MRF-BP approach, overcoming FG-BP scheme in specific scenarios, with no extra computational complexity. Also, message damping (MD) method resulted in faster convergence of MRF-BP algorithm in LS scenarios, evidencing that, besides the performance gain, MD technique can lead to a computational complexity reduction. Specifically under low number of transmit antennas scenarios, the DF value needs to be carefully chosen. Furthermore, based on the proposed analysis, optimal value for the DF is determined considering wide LS antennas scenarios and SNR regions.
机译：在不同大规模（LS）多输入多输出（MIMO）下分析了基于信念传播（BP）算法的马尔可夫随机场（MRF-BP）和因子图（FG-BP）图形模型的消息通过检测器场景，包括系统参数，例如阻尼系数（DF），用户数量和天线数量，从N = 20到200天线。具体而言，广泛评估了在不同数量的天线配置和信噪比（SNR）区域下的DF变化。在不同情况下评估误码率（BER）性能和计算复杂性。数值结果导致阻尼MRF-BP方法获得了巨大的性能提升，在特定情况下克服了FG-BP方案，而没有额外的计算复杂性。同样，消息阻尼（MD）方法在LS场景中导致MRF-BP算法更快的收敛，这证明，除了性能提高之外，MD技术还可以降低计算复杂度。特别是在发射天线数量较少的情况下，必须仔细选择DF值。此外，基于所提出的分析，考虑到宽的LS天线场景和SNR区域，确定DF的最佳值。

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