低精度ADC下大规模机器类通信中的 低复杂度信号检测算法

免授权大规模机器类通信(massive machine-type communication, mMTC)系统上行链路面临低分辨率量化、相关衰落信道以及机器类设备(machine-type device,MTD)活跃概率未知等实际挑战。针对上述问题,引入广义期望一致性(generalized expectation consistent, GEC)算法,然而GEC算法涉及高维矩阵求逆,其复杂度高达O(N³),其中N为MTD数量。结合Woodbury公式与诺曼级数近似,并利用发射数据帧的结构稀疏性,提出了一种基于多测量矢量的近似广义期望一致性(approximate generalized expectation consistent multiple measurement vector, AGEC-MMV)算法,在mMTC系统中(基站天线数量M),该算法能够规避GEC中的高维矩阵求逆,使其复杂度由O(N³)降至O(N²M)。仿真结果表明,所提AGEC-MMV算法能以较低复杂度取得接近GEC算法的性能,且在鲁棒性方面优于现有先进算法。