深度学习和大规模MIMO技术是当前无线通信领域的热点研究话题。大规模MIMO技术，即大规模多输入多输出技术，是5G无线通信系统的关键技术之一。它能够显著提高系统的容量和传输的可靠性，通过增加天线数量来实现多用户同时通信，大大提高了频谱利用率。然而，随着天线数量的增加，检测算法的性能提升和复杂度降低就成为了研究中的一大难题。
深度学习的并行性和鲁棒性使其在大规模MIMO检测算法的研究中发挥了重要作用。深度学习模型能够处理大量的数据并进行有效的特征提取，这为复杂信号检测问题提供了新的解决方案。已有的深度学习辅助检测模型通常具有较高的复杂度，且在支持高阶调制方面并不友好。高阶调制技术要求系统有更高的数据传输速率，同时增加了检测算法的复杂度。为了缓解这一问题，提出了一种去噪稀疏连接检测网络（DSNet），它通过将全连接结构修改为稀疏连接，简化了网络模型，并减小了训练参数。DSNet的核心在于去噪稀疏连接，这种设计不仅减少了模型的计算复杂度，还能有效地提升网络性能。
除了网络结构的优化，为了使检测网络能适用于高阶调制，还提出了一种基于高斯去噪的激活函数。激活函数在神经网络中扮演着非线性变换的角色，它能够帮助网络学习和识别复杂的模式。使用高斯去噪激活函数，使得网络能够更好地处理高阶调制下的信号检测问题。通过这种方法，网络在64×16的MIMO系统中实现性能增益的同时，复杂度和训练所需的参数量都有明显的降低。
该研究的仿真结果表明，提出的检测网络在性能上能够获得大约1dB的性能增益，相较于现有的检测网络结构，能够有效地降低复杂度。这项研究为大规模MIMO检测算法的发展指明了方向，特别是在深度学习辅助的信号检测领域。
5G通信技术的发展对大规模MIMO检测算法的研究提出了新的挑战，而深度学习作为一个强大的工具，正被广泛应用于解决这些挑战。通过继续深入研究深度学习算法及其在无线通信领域的应用，可以期待未来将会有更多创新的解决方案出现，进一步推动无线通信技术的发展。
