量子计算在并行计算、不确定性计算以及存储性能方面的卓越优势,使其成为最有可能替代冯诺依曼结构经典计算机和解决摩尔定律失效的新计算模式。近年来,随着无线通信、互联网等领域的飞速发展,引发了无线通信系统数据规模和维度的爆炸式增长,如何快速、高效地存储和处理系统中的数据是亟待解决的问题。基于量子计算的无线通信系统信息处理是量子计算与信息处理的交叉研究方向,其为未来无线通信技术的发展带来了新的方向和视角,同时也为量子计算指明了一个潜在的应用方向。目前已有的研究初步显示出该方向的巨大优势和广阔的前景。然而整体上,该领域还处于研究的初步阶段,存在着很多的研究空白亟待关注。本论文利用量子计算的独特优势,研究无线通信系统中信息处理相关的五个子问题,其中包括三个开放性问题和两个多用户检测相关的问题,这五个子问题既弥补了当前研究的应用局限也为量子计算在无线通信系统中的应用指出了一条重要的探索途径。详细的创新性成果概述如下:1.提出了量子多信号分类算法。首先,利用量子奇异值估计实现空间协方差矩阵重构子过程,设计了左,右奇异向量转化的实现过程。其次,提出了两种量子空间协方差矩阵特征分解算法,它们分别为基于密度矩阵指数化的特征分解和变分量子态特征分解。最后,实现了空间到达方向搜索的量子子过程,其中核心步骤量子标记操作可以进一步改造并且推广到现存的量子人工智能算法中。理论的分析和实验的验证表明量子算法相比于传统算法存在多项式级别的加速。2.提出了量子谱回归算法。该算法可用于无线通信系统中信息预处理模块实现大规模数据的维度缩减。首先,设计一种量子算法构造邻接图和邻接矩阵,该过程往往会被很多量子算法所忽略。然后,根据训练样本数据是否存在标记,我们提出两种量子算法获得主广义特征向量,其分别为量子斯密特正交化算法和量子变分广义特征分解算法。最后,基于量子奇异分解和奇异向量转换过程实现高维数据到低维数据间的转换矩阵。相比于传统的谱回归算法,理论和实验证明了量子算法可以达到多项式甚至指数级别的加速。3.设计量子算法实现冯诺依曼熵。首先,介绍DQC1模型和量子块编码算法,旨在为后续的使用提供算法工具。然后,提出三种量子算法计算冯诺依曼熵的近似值,其分别为基于泰勒级数截断的近似方法、基于切比雪夫多项式逼近的近似方法和基于变分量子态特征分解的方法。相比于传统的算法,三种量子算法至少可以提供多项式级别的加速。4.设计量子算法实现基于MMSE的大规模MIMO上行信号检测。首先设计量子算法实现发射信号的估计。针对发射信号量子态形式在后续传统操作中的困难,实现了一种有效的量子态信息提取技术,该技术可以实现对量子态相位和幅度的提取。最后为了验证量子算法的可应用性,深入地分析了影响量子算法的参数在实际应用中的分布,进而证明了量子算法相比于传统算法的优势。5.基于量子近似优化算法实现CDMA信号解调。首先分析先验均匀分布情况下基于最大后验估计的CDMA信号解调的具体形式,并将其转化为适合量子近似优化算法的哈密顿量模型。此外,对上述形式进行推广,提出了先验分布非均匀的最大后验CDMA信号解调算法。最后,在有噪声的中等规模量子计算机上对上述算法进行验证。和传统的优化程序相比,该量子算法具有更高的运算效率和资源使用效率。