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无线多输入多输出（MIMO）通信系统中信号处理技术的研究的综述报告
无线多输入多输出（MIMO）通信系统是一种广泛应用于现代通信系统中的技术，具有提高无线系统性能的潜力。在MIMO系统中，发送和接收的双方都使用多个天线，可以同步传输和接收多个数据流，从而提高带宽利用率和频谱利用效率，同时提高信道容量和抗干扰能力。因此，MIMO技术引起了广泛的研究兴趣。
本综述报告回顾了现有的MIMO系统的信号处理技术研究，包括多种天线选择技术、估计技术、预编码与检测技术等。特别是，对于大规模MIMO系统和深度学习技术的应用进行了探讨。
天线选择技术是一种常用的技术，其基本思想是通过选择适当的天线组合，提高数据传输的效率。其中，基于空间分集技术的天线选择是一种更为通用和实用的选择方法。该方法通过在发送端同时使用多个天线发送不同的信号，然后在接收端使用多个天线接收这些信号，从而以提高传输质量和降低误码率。
另一个重要的问题是信道估计。MIMO信道估计最常见的方法是利用导频来对信道参数进行估计。另外，也可以使用最小二乘法、粒子滤波等方法对信道进行估计。估计误差的大小是影响性能的主要因素之一，因此，该问题也受到了广泛的研究。
预编码与检测技术也是MIMO系统中的关键技术之一。预编码技术是将信息根据发送天线的位置进行编码，从而降低各种干扰及噪声，同时提高数据传输的性能。检测技术是接收端对发送端的编码进行反向推算的技术，主要包括基于最大似然估计、最大后验估计等。
总体而言，MIMO系统的性能受到估计误差、预编码和检测技术、干扰及噪声的影响。为了解决这些问题，研究人员提出了大规模MIMO系统和深度学习技术。大规模MIMO系统利用多个天线，可以降低估计误差，从而提高数据传输的效率。深度学习技术则可以识别大量的复杂模式，从而获得更精准的数据，降低编码和检测误差。
综上所述，MIMO系统是现代通信系统中的重要技术，其发展已经成为通信领域的焦点之一，研究人员将继续关注MIMO技术相关的问题，并开展创新的技术研究，以获得更好的性能和更广泛的应用。