4.3.1.3 最小均方误差算法
最小均方误差算法(MMSE)[31]是指此算法可以使实际传输的信号和线性检测出的信号之间的均方差保持最小。它其实是在噪声放大和干扰抑制之间权衡的结果。类似于迫零算法，最小均方误差算法也是在检测等式的两边同时左乘一个转换矩阵，不同的是MMSE算法左乘的转换矩阵考虑了噪声的影响。
MMSE算法的实现步骤为：
首先，根据MMSE准则，令
(4-3-7)
其中， 是信噪比的倒数， 为 的单位阵。
接着，对接收信号进行置零处理：MMSE中置零矢量 选为 ，其中 表示矩阵 的第 行矢量。用置零矢量对接收信号进行线性加权，可以得到判决向量：
(4-3-8)
最后，对 实行量化操作，得到发送符号的估计值 。
4.3.2 检测算法仿真及性能分析
为了了解常规检测算法：迫零算法(ZF)和最小均方误差算法(MMSE)的性能，我们将这两种算法进行实验比较。实验条件设置如下：MIMO系统假设基于多天线瑞利衰落信道，分别采用BPSK和QPSK调制，噪声为均值为0的独立同分布高斯白噪声，我们考虑4个发送、4个接收天线，并且假设信道矩阵H在每T=1000个符号周期内保持不变，然后随机的改变。实验结果如图4-2(BPSK) 和图4-3(QPSK)所示。
其中横坐标表示信噪比(SNR—Signal-to-Noise Ratio)，纵坐标表示误比特率(BER— Bit Error Rate)。实验表明：(1) 在同一信噪比时，BPSK调制下的算法检测性能比QPSK调制下的算法性能有较明显的提高；(2) 无论是BPSK还是QPSK调制下， MMSE算法的性能要优于ZF算法的性能，这是因为MMSE兼顾考虑了干扰与噪声的抑制，相对只考虑发送符号间干扰消除的ZF检侧，可以有效地克服噪声增强的问题，获得更好的性能。
图4-2 4发4收BPSK调制时的ZF、MMSE
图4-3 4发4收QPSK调制时的ZF、MMSE
4.4 基于量子遗传算法的MIMO系统信号检测方案及性能测试
4.4.1 基于量子遗传算法的MIMO系统信号检测方案
图4-4为设计的基于量子遗传算法(QGA)的MIMO系统信号检测方案。在接收端，每根天线接收到从 根不同天线发送并经过MIMO信道线性叠加的信号，进入检测器，检测部分应用2.3节所的量子遗传算法作为检测算法，将并行的数据流检测解调后通过并/串转换器得到恢复的信息比特流。
图4-4 基于量子遗传算法的MIMO系统信号检测方案为了实现QGA信号检测算法的良好性能，对QGA算法的主要参数进行如下设计[32]：
(1) 量子染色体的表示和测量过程都和前面QGA的描述相同，仅将测量后得到的量子染色体取0的基因位换为-1，取1的基因位不变；
(2) 种群初始化：实验时将量子染色体中量子比特基因数取系统的发射天线数 ，所有基因 和 初始化为 ，表示所有可能的叠加态以相同的概率出现；
(3) 适应度函数的选取：适应度函数是用来评估每个染色体的好坏，并且是非负的，根据最大似然准则：
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