【摘 要】
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针对传统量化方法在对偶格基约减中存在较大的量化误差这一问题，提出了一种改进的对偶格基约减量化方法。该方法通过对量化误差进行降序排列，选取量化误差最大的一个元素作为候
【机 构】
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重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室,重庆邮电大学光电工程学院
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针对传统量化方法在对偶格基约减中存在较大的量化误差这一问题，提出了一种改进的对偶格基约减量化方法。该方法通过对量化误差进行降序排列，选取量化误差最大的一个元素作为候选点，更新该候选点的量化值，并生成新的候选矢量，最终选取最优的候选矢量作为输出解。通过理论分析和计算机仿真，对不同量化方法下不同检测算法的误比特性能进行了对比研究。结果表明，提出的方法能获得比传统量化方法更优的检测性能且更接近ML检测算法。
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