MIMO系统可以增加通信容量和频谱利用率，传统的检测V-Blast架构系统的算法无法很好的兼顾检测的性能和复杂度。本文提出了一种检测V-Blast系统的Sort-free QRD-M算法，阐述了其基本原理和搜索方式，对其和其它检测算法的检测复杂度和检测性能进行了仿真分析和对比。

matlab最简单的代码MIMO中的AMP 用于大规模MIMO检测的近似消息传递（AMP） 文件描述 AMPG.m：在先验符号上使用高斯分布的AMP算法。 AMPT.m：在先前符号上使用{0,1，-1}的AMP算法。 main_AMPG_LMMSE.m：独立的主文件，用于绘制AMPG和线性MMSE（LMMSE）的符号错误率（SER）性能。 main_massive_detection.m：用于将混合解码与LMMSE和AMPG的SER性能进行比较的主文件，其中可以通过使用LMMSE + AMPG或LMMSE + AMPT来执行混合解码。 版权 如果您在研究中使用我们的代码，请引用以下论文以感谢我们的工作： 吕善刚，丛玲：混合向量扰动预编码：近似消息传递的祝福。 IEEE Trans。 信号处理。 67（1）：178-193（2019）。 维护者 珊香柳 暨南大学副教授，广州 电子邮件： 主页： 历史 这些文件已发布在我的个人网站（版本1）和MATHWORK（版本2）上。 当我在2014年左右开始攻读博士学位时，我的一项研究项目是应用AMP算法解决晶格的最近向量问题（CVP），而流行的MI

matlab的BER代码深集成电路 基于深度学习的软干扰消除符号检测器，基于论文： N. Shlezinger、R. Fu 和 YC Eldar。 “ DeepSIC：用于多用户 MIMO 检测的深度软干扰消除”。 arXiv 预印本，arXiv:2002.03214, 2020。 存储库内容 DeepSIC 的实现包括两个功能： GetDeepSICNet - 生成和训练 DeepSIC MIMO 检测器。 训练以顺序方式进行（参见上述参考资料中的顺序训练）。 s_fDetDeepSIC - 使用训练模型检测符号，返回 BER。 评估 ViterbiNet 的代码示例可以在脚本 DeepSIC_Test1.m 中找到。 此代码需要带有深度学习工具箱的 Matlab。 论文中报告的结果是使用 Matlab 2018b 模拟的。

《大规模MIMO检测算法VLSI架构——专用电路及动态重构实现》是清华大学刘雷波教授的著作，本书首先分别介绍线性和非线性大规模MIMO检测算法，及对应的专用电路的设计，然后提出并设计大规模MIMO检测可重构处理器，并介绍相应的数据通路和配置通路的设计方法，该方法解决了大规模MIMO检测芯片缺乏高灵活性和高扩展性这一难题，最后对大规模MIMO检测VLSI架构在服务器端、移动端和边缘计算端的应用进行展望。

多种MIMO检测算法，包含ZF/MMSE/OSIC/SQRD/SD/SDR半正定/LR格基规约辅助检测算法，参考Erik G. Larsson的论文及多篇文献复现的代码，附有简单的注释。采用BPSK调制，可仿真2x2、4x4的MIMO系统。运行平台为Matlab R2021a或以前的版本等，其中SDR算法还可以使用cvx工具箱，由于需要额外安装所以注释了，有需要的可以反注释

MIMO检测算法ML，ZF，MMSE等。采用BPSK调制，平坦瑞利信道 (MIMO detection algorithm ML, ZF, MMSE, etc. Using BPSK modulation, flat Rayleigh channel)

格基规约算法在MIMO检测中的应用研究，秦小波，贺光辉，研究了格基规约(Lattice Reduction, LR)技术中的LLL(Lenstra-Lenstra-Lov’asz)算法以及格基规约辅助(LR Aided, LRA)的多输入多输出系统(Multiple Input Multip

格基规约详细算法讲解和其进行算法检测的步骤，其中还包含了其在MIMO中的应用，结合其他MIMO检测算法的方法

mimo检测算法zf.zf-sic,mmse,mmse-sic性能曲线的matlab仿真，实测可用

MIMO系统的检测算法，主要包括ML\ZF\MMSE\球译码检测算法。并且给出MIMO系统模型，以及空时编码简要介绍。