【摘 要】
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多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）技术是4G/5G乃至未来无线通信的重要技术之一。随着天线数目的增多,通信系统的频谱利用率大大提高,通信质量得到了极大的改善。但与此同时,不同天线间信号受到的干扰也会随着增多,这大大提高了信号检测的难度,也提升了检测系统的复杂度。因此,研究高准确性低复杂度的MIMO信号检测算法意义重大。本论文对基于长短期记忆（Lo
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多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）技术是4G/5G乃至未来无线通信的重要技术之一。随着天线数目的增多,通信系统的频谱利用率大大提高,通信质量得到了极大的改善。但与此同时,不同天线间信号受到的干扰也会随着增多,这大大提高了信号检测的难度,也提升了检测系统的复杂度。因此,研究高准确性低复杂度的MIMO信号检测算法意义重大。本论文对基于长短期记忆（Long Short-Term Memory,LSTM）网络的迭代学习检测算法（Learning to learn Iterative Search Algorithm,LISA）进行了研究,主要工作内容如下:（1）传统的LISA深度检测算法在变化信道场景下性能退化严重,且检测性能随着QAM信号调制阶数的上升而急剧恶化。本文提出将高阶QAM信号转化成QPSK信号进行检测,从而将QAM信号复杂的量化阶位识别转化成简单的QPSK信号正负极性识别,使得神经网络在二分类任务中的优势得以充分发挥。（2）为了更好的学习系统信道的信息,本文使用双向长短期记忆（Bidirectional Long Short-Term Memory,Bi-LSTM）网络对信号检测系统进行建模。为了适配Bi-LSTM网络对信号进行顺序检测的特性,本文根据等效信道条件对信号的检测顺序进行了排序,从而减少Bi-LSTM串行顺序处理带来的误差传播。（3）针对基于深度学习的信号检测算法存储量和计算量过高的问题,本文对改进的LISA算法进行模型压缩与加速。本文首先分析了所提出的MIMO检测系统各个模块的复杂度,采用低秩分解的方法对改进的LISA算法中的Bi-LSTM网络进行加速压缩,并提出了一种基于细胞状态掩码的通道剪枝方法进一步提升加速与压缩的比例。仿真结果表明,改进的LISA算法提高了LISA算法在变化信道场景下的检测性能,在16QAM调制且误比特率为10-2的情况下,改进算法比原始LISA算法检测性能提高了约2d B,达到了近似理论最优的效果。同时,随着调制阶数的上升,改进的LISA算法的检测性能依旧十分优异。即使压缩后的模型存储量降低了2/3（计算量减少了一半以上）,相比于原始的LISA算法,加速压缩后的模型仍然拥有更高的检测精度。
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