1. 本选题研究的目的及意义
#本选题研究的目的及意义大规模多输入多输出（MIMO）技术作为5G及未来无线通信的关键技术之一，能够有效提高系统容量、频谱效率和链路可靠性，近年来备受关注。
信号检测是大规模MIMO系统中至关重要的环节，其性能优劣直接影响系统的整体性能。
最小均方误差（MMSE）检测算法作为一种经典的线性检测算法，因其较低的复杂度和良好的性能而备受青睐。
2. 本选题国内外研究状况综述
#本选题国内外研究状况综述大规模MIMO系统的信号检测算法是当前无线通信领域的研究热点之一，国内外学者对此进行了广泛而深入的研究。
1. 国内研究现状
国内学者在基于MMSE的大规模MIMO信号检测算法方面取得了一系列重要成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
#本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将以大规模MIMO系统为背景，以提升MMSE信号检测算法性能和降低算法复杂度为目标，开展以下几方面的研究：
1.大规模MIMO系统模型与信号检测问题研究:深入研究大规模MIMO系统的信道模型、信号模型和信号检测的基本原理。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、仿真验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研:深入调研大规模MIMO系统、信号检测算法、MMSE算法等相关领域的国内外最新研究成果，了解相关理论基础、算法现状和发展趋势，为本研究提供理论依据和参考借鉴。
2.系统建模与分析:构建大规模MIMO系统模型，对信道模型、信号模型进行分析，推导传统MMSE信号检测算法的表达式，分析其计算复杂度和性能。
3.改进算法设计:针对传统MMSE算法的不足，研究设计基于MMSE的改进信号检测算法，包括基于矩阵分解的MMSE算法、基于迭代优化的MMSE算法和基于深度学习的MMSE算法等。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.基于特定矩阵结构的低复杂度MMSE算法:针对传统MMSE算法矩阵求逆复杂度高的问题，本研究将探索利用大规模MIMO信道矩阵的特定结构（如低秩特性、稀疏特性等）设计低复杂度的MMSE算法。
2.基于深度学习的MMSE算法性能优化:传统MMSE算法通常基于线性模型，而深度学习可以逼近任意复杂的非线性函数。
本研究将探索利用深度学习方法优化MMSE算法，例如学习信道状态信息和噪声统计特性，以提高MMSE算法在非线性信道下的性能。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 刘力, 周志宇, 陆建华. 面向6G的智能反射面辅助大规模MIMO系统[J]. 电子学报, 2021, 49(10): 2015-2028.
2. 秦舒, 王玉, 夏楠. 大规模MIMO系统中基于深度学习的信号检测算法综述[J]. 电信科学, 2021, 37(08): 1-13.
3. 张子健, 焦李成. 大规模MIMO通信中信号检测算法综述[J]. 西安电子科技大学学报, 2020, 47(05): 1-17.
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