可用于接收端天线对接收信号的检测，也就是信号检测，只需要输入参数就可以使用

解决有关2乘以2 的多输入多输出通信系统

有关MIMO系统的建模以及其注水算法的实现

使用串行干扰消除(SIC)方法进行MIMO系统信号检测时,先检测出的信号对后续层信号的检测有很大影响,存在误差传播现象。针对这一问题,提出一种改进的SIC检测算法。所提算法在进行SIC检测时,对前层采用穷举搜索,并对所得到的P维信号的累积度量值进行计算和排序,从中取出L组具有最小度量值的信号,再对其后续层利用SIC进行检测。由于对前P层进行穷举搜索,降低了检测的误码率,从而减少了误差传播,提高了系统的检测性能。通过调节参数P和L,可以在计算复杂度和检测性能间取得适当的折中。

MIMO系统中高阶QAM调制下的半定松弛检测算法，赵明，，提出了一种在高阶QAM调制下的高性能半定松弛检测算法，从数学中集合的理论出发，给出了该算法的推到过程。通过对复杂度分析和仿真

2022通信本科毕设一条龙之FDD大规模MIMO系统CSI反馈研究

为了进一步减少多用户MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）下行传输系统的误码率，提出了正则块对角化迫零矢量预编码设计（RBD-ZF-VP）。该方法利用正则块对角化预编码（RBD）和矢量预编码（VP）的优点，在原有MIMO系统RBD预编码的基础上，将RBD预编码的矩阵转变成信道等价矩阵，然后利用迫零（ZF）准则求出VP的扰动矢量，再将扰动矢量加到原有信号上构成新信号向量，接着对新信号向量进行处理。仿真结果表明，该方案支持多用户多天线MIMO传输系统，与传统的块对角化（BD）预编码和RBD预编码相比，有效地提升了系统性能，具有显著的系统误码率性能优势。

大规模MIMO系统等增益合并技术研究，高鑫鑫，金思年，随着移动通信的快速发展，大规模MIMO技术已成为5G无线通信最具潜力也是最具挑战的研究方向之一。然而这项技术在很多方面处于起步阶

典型MIMO系统的信道容量分析与仿真，刘凯，周渊平，输入多输出天线传输以其能极大增加系统容量与改善无线链路质量的优点而受到了越来越多的重视与关注。在典型的多天线传输系统中,��

多入多出（MIMO）系统 发射端和接收端同时使用多个天线的通信系统 MIMO系统的多入多出是针对无线信道来说的。 MIMO 可以在不需要增加带宽或发射功率耗情况下成倍的增加系统的容量和频谱效率。