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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

多输入多输出（mimo）系统发送端和接收端采用多个天线，接收端天线接收的是每根发射天线发出的信号，该信号是混合信号，它在时间和频率上相互重叠。

在非平坦衰落信道，由于多径还会导致信号到达接收端的时间不同或者相位不一致，从而出现码间干扰现象。

因此，将接收的混合信号能否快速有效的分离，从而检测出发射信号，是研究的重点，也是决定mimo系统性能好坏的一个关键因素。

2. 研究的基本内容

1、介绍传统信号检测算法，分析迫零（ZF）和最小均方误差（MMSE）这两种线性检测算法以及最优检测算法——最大似然（ML）算法的基本原理，对它们的性能从误码率和计算复杂度两方面进行比较分析。2、针对传统信号检测算法性能的不足，研究球形译码（SD）算法的信号检测原理，具体分析球形译码的两个关键问题：半径选择和格点判断。3、提出优化的球形译码检测算法，进一步降低SD算法的计算复杂度，实现误码率和计算复杂度的良好折衷。用Matlab软件进行算法仿真，通过误码率和计算复杂度仿真结果进行验证。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

实行方案：依据2范数球形译码的经验公式，设定判断阈值，结合迫零检测算法提出对球形译码的优化，降低算法的计算复杂度，并通过matlab进行仿真验证。

进度：2015.11.13-2015.12.31查阅文献，收集资料，初步定题 2015.12.31-2016.1.20整理资料，论文开题 2016.1.20-2016.3.1学习传统信号检测算法，完成误码率和计算复杂度的对比分析。 2016.3.1-2016.3.16 学习球形译码算法，提出优化思路。2016.3.16-2016.4.20完成优化球形译码算法，并完成论文初稿。2016.4.20-2016.5.20 征求导师意见，修改论文，准备答辩

预期效果：通过matlab对球形译码检测算法和优化算法进行仿真，分析算法的误码率和计算复杂度，仿真结果表明优化后的算法进一步的降低了球形译码检测算法的计算复杂度。

4. 参考文献

[1]王晓天, 杨龙祥. 大规模MIMO信号检测算法研究[J]. 南京邮电大学学报：自然科学版, 2015, 35(3):52-56.[2]D Wubben, R Bohnke,,V Kuhn. Et al. MMSE extension of V-BLAST based on sorted QR decomposition [J]. 2003.[3]李永杰, 傅洪亮. 一种改进的QR分解VBLAST解码算法[J]. 系统仿真学报, 2010, 22(6):1447-1449.[4]邹涵. MIMO系统中的球形检测算法[D]. 北京交通大学, 2009[5]李扬, 金小萍, 苏春燕. MIMO系统下低复杂度树形检测算法的研究[J]. 科技资讯, 2015(16).[6]任光亮, 段昕利, 郁光辉,等. MIMO空间复用系统中的一种新的低复杂度球形检测算法[J]. 西安电子科技大学学报:自然科学版, 2011, 38(2):13-17.[7]岳珍梅, 蔺俊杰, 杜少波. 一种改进的球形译码算法性能分析[J]. 兰州理工大学学报, 2013, 39(6):94-96.[8]张驰, 郭黎利. MIMO-OFDM系统中改进的球形译码检测算法[J]. 计算机仿真, 2010, 27(1):355-358.[9]林云，何丰．MIMO技术原理及应用[M]．北京：人民邮电出版社，2010．[10]向星宇, 仲文. MIMO系统中的新型K-best检测算法[J]. Journal of Southeast University:english Edition, 2009, 25(1):1-5