基于参数迁移的 Block-QAOA 感知检测与大规模 MIMO

大规模 MIMO 检测因难以扩缩 exact或接近最大似然搜索，同时现有量子资源不足以通过 QAOA 直接求解完整规模的检测实例而面临挑战。因此本文提出一种 Block-QAOA-Aware MIMO 检测器 (BQA-MD)，其主要目标是重新组织检测链，使其与有限量子比特的局部量子子问题兼容。具体而言，BQA-MD 结合 QR 域中的 Block-QAOA 感知预处理、符合标准的块状 5G NR Gray-HUBO 接口、由 MMSE 引发的动态正则化块状目标以及 K-最优候选传递。在此框架下，固定大小的块构建为每个局部子问题提供统一的电路宽度和参数维度，从而实现参数迁移 QAOA 作为结构匹配局部子问题的实用实现策略。实验在 16x16 Rayleigh MIMO 系统上进行，采用 16QAM，使用量子子程序的经典仿真。结果表明，正则化块状检测器在其非正则化对手上进行了改进，验证了所采用的块状目标和 Block-QAOA 感知设计理念。也表明，参数迁移 QAOA 检测器几乎匹配正则化块状穷举参考，在 BER 上明显优于直接训练 QAOA，从而支持在所提出框架中将参数重用作为首选的 QAOA 实现策略。在测试设置下，MMSE 在低 SNR 区域表现略好，而参数迁移 QAOA 检测器从中等 SNR 区间开始表现出高度竞争力。