大规模MIMO系统中基于深度学习的信号检测

来源：计算机应用与软件杂志2025年第11期北京时间：

作者：姚萌, 康晓非, 柳子惠

摘要：对于大规模MIMO系统，经典的检测算法在误码性能和时间复杂度方面都面临挑战，将并行干扰抵消(Parallel Interference Cancellation, PIC)与深度神经网络(Deep Neural Network, DNN)进行有机结合，实现性能和复杂度之间良好的折中。应用PIC的思想，将MIMO系统等效为多个并行的单输入多输出(Single Input Multiple Output, SIMO)系统，再对SIMO系统采用DNN网络进行信号检测，所设计的DNN网络将信号检测建模为深度学习的分类问题，无需信道状态信息即可实现对接收信号的盲检测。仿真结果表明，该算法较经典检测算法的误码性能有明显优势，当接收天线数大于发射天线数时，其误码性能接近于最大似然检测算法，且具有较好的鲁棒性。

关键词：大规模MIMO, 信号检测, 并行干扰抵消, 深度学习