【摘 要】
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在大规模多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)系统中,现有的非线性检测算法中似然上升搜索(Likelihood Ascend Search,LAS)算法的复杂度较低,但是算法容易陷
【机 构】
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重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61771085),重庆市基础与前沿研究计划(CSTC2015icyjA40040)资助项目
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在大规模多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)系统中,现有的非线性检测算法中似然上升搜索(Likelihood Ascend Search,LAS)算法的复杂度较低,但是算法容易陷入局部极值,导致算法性能较差。文中提出一种全局最优的模拟退火-似然上升搜索(Simulated Annealing-Likelihood Ascend Search,SA-LAS)算法,该算法引入模拟退火算法中的概率因素,以一定概率接收相对更差的解,从而改进算法的局限性。同时还利用
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