文献综述（或调研报告）：
《5G大规模MIMO检测与神经网络相结合的算法研究》
摘要
大规模MIMO是第五代移动通信(5G)的关键技术之一，其大大提高了系统信道容量和频谱效率。而神经网络是近年来的学术热点，它在通信领域也发挥了重要作用且有着广泛的应用。本文主要介绍5G大规模MIMO检测和神经网络，并对两者的结合应用进行探讨。
索引词— 5G大规模MIMO检测，神经网络，结合算法
- 引言
第五代移动通信(5G)技术日趋成熟，目前，我国已经正式步入5G商业化时代。5G的主要特点包含高速率，超大容量，高频谱效率，低功耗，低时延和智能化等。5G的应用主要在3个方面：增强型移动宽带(eMBB)，低延时高可靠通信(uRLLC)和海量物联网通信(mMTC)。
大规模MIMO技术是5G的重要保障[1]。大规模MIMO技术极大提高了频谱效率和能量效率。大规模MIMO应用了巨量的天线和空间复用技术，使得每根天线都用于实现传输的方向性。所以大规模MIMO系统模型需要复杂的算法实现。
神经网络是近年来学术界的研究热点，而其中的深度学习在各方面都有着重要的应用。神经网络由输入层，隐藏层和输出层组成。神经元是神经网络的基本单元。通过神经元的连接与层数的增加，神经网络在处理复杂的参数问题中展现出很好的性能。
- 大规模MIMO检测
随着智能手机的数量不断提升，全球移动通信数据量飞速增加。但是频谱资源是有限的，所以5G提出大规模MIMO技术，通过在发射机接收机增加大量天线数量来达成高频谱效率和能量效率[2]。
MIMO系统中我们同时发射多个信号，它们经过随机噪声和干扰到达接收机。所以我们需要MIMO检测来还原或近似出原始数据。大规模MIMO检测是一种联合检测，它通过将每一个收到的符号联合考虑来进行信号还原，得到比单独检测更好的性能表现，但是这也带来了高计算复杂度。所以需要合适的算法来进行。
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