基于稀疏贝叶斯学习的广义空间调制符号检测方法

摘要

本发明公开了一种基于稀疏贝叶斯学习的广义空间调制符号检测方法，包括：对MIMO系统广义空间调制建立数学模型，其中，所述数学模型中发射信号建模为输入向量x，接收信号建模为输出向量y，其中，假设x、y服从多元高斯分布先验；对所述数学模型应用快速稀疏贝叶斯学习算法，得出关于x的方差的损失函数，并对所述损失函数按照预设方式进行处理迭代，以得到最小化损失函数；针对广义空间调制符号的整数性质，对所述快速稀疏贝叶斯学习算法的参数进行调整，以估算x的方差出现的范围。本发明具有如下优点：应用新的压缩感知算法，提高现有广义空间调制中调制符号检测技术的准确率与效率。