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空間調制（SM） 系統中性能最優的最大似然（ ML）檢測算法復雜度很高，用基于信道矩陣QR分解的M算法（QRD-M）可以降低復雜度，但傳統QRD-M算法檢測時，每層都保留固定的M個節點，仍會造成額外的計算量。針對傳統QRD-M算法中存在的問題，提出一種低復雜度的動態M值QRD-M檢測算法一LC-QRD-dM。 LC-QRD-dM算法利用設計的閾值與累積分支度量值進行比較，每層自適應地選擇不超過M的保留節點數，相對于傳統QRD-M算法以犧牲少量性能為代價大大降低了復雜度。接著又針對該改進算法在信道衰落較深時會產生較大誤碼率的問題，進一步提出一種基于信道狀態的動態M值QRD-M檢測算法一CS-QRD-dM。 CS-QRD-dM利用LC-QRD-dM的原理，在低信噪比（SNR）時，每層根據閾值選擇不小于M的保留節點數;在高信噪比時，每層則選擇不超過M的保留節點數。理論分析和仿真結果表明：相比傳統QRD-M， CS-QRD-dM在低信噪比時有約1.3 dB的信噪比增益（誤碼率為10-），以增加少量復雜度為代價，顯著地改善了檢測性能;在高信噪比時，其檢測性能及復雜度與LC-QRD-dM相同。
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