摘 要：为了得到最优的MIMO 迭代接收机，需要精确计算软输入软输出检测器输出的外信息，但精确计算的复
杂度随调制阶数和天线数指数增长，不适合多天线高阶调制的情况。该文首先将外信息的估计归结为一个目标集合
的选取，并提出通过序贯蒙特卡罗抽样方法获取目标集合。但是研究表明传统抽样方法不能有效获得合适的集合；
因此一种改进的序贯蒙特卡罗抽样方法被提出，用于解决有限元离散概率空间的样本近似。最终，基于改进序贯蒙
特卡罗抽样的外信息近似计算应用于迭代检测算法中。分析表明，该文提出的迭代检测算法的复杂度和抽取的样本
数量呈线性比例；而仿真结果证明，较少的样本就可以取得逼近最优的误码率性能。
