基于变分贝叶斯的空间 Sigma-Delta ADC 的 MIMO 检测

空间 Sigma-Delta ($\Sigma\Delta$) 架构可用于降低量化噪声并提升 few-bit 模数-数码转换器 (ADC) 在特定空间频率上的有效分辨率。利用变分贝叶斯 (VB) 推断框架，本文为大规模多输入多输出 (MIMO) 系统中集成少数 few-bit $\Sigma\Delta$ ADC 和角信道模型的信号检测开发新型检测算法，其中上行信号限制在特定角度 sector 中。我们首先为 $1^{\mathrm{st}}$ 和 $2^{\mathrm{nd}}$ 阶 $\Sigma\Delta$ 接收机建模相应的贝叶斯网络。随后，我们提出一种称为 Sigma-Delta 变分贝叶斯 (SD-VB) 的迭代算法，用于 MIMO 检测，通过闭式表达式求解变分密度的潜在变量，实现低复杂度更新。我们还研究了天线间距缩小时相互耦合对 SD-VB 算法性能的影响。仿真结果表明，所提出的 $2^{\mathrm{nd}}$ 阶 SD-VB 算法在保持与未量化系统相同计算复杂度的同时，实现了最佳符号误码率 (SER) 性能，优于匹配滤波 VB 采用常规量化和线性最小均方误差 (LMMSE) 方法。此外，$1^{\mathrm{st}}$ 和 $2^{\mathrm{nd}}$ 阶 SD-VB 算法在天线间距为四分之一波长时 Achieved 最低 SER。还广泛分析了相互耦合、$\Sigma\Delta$ 架构的指向角、ADC 分辨率位数、天线数和用户数的影响。