1.一种基于MIMO系统的低复杂度分组译码方法 ，其特征在于，包括以下步骤：首先，对接收符号进行分组，每组接收信号独立的使用迫整算法进行译码得到发送码字，迫整算法的思想为找到有效整数矩阵A和均衡矩阵B,每组分别译码出它们组的符号，集合每组独立译码出来的发送码字就是没分组之前总的发送符号了，从而得到未分组之前最原始的发射信息；

所述使用改进的迫整算法进行译码具体包括：

步骤一在 上有限格译码：将 中每个元素译码到整数域 中得到离其最近的点，即其中 表示取整操作； 为均衡矩阵， 为第一个分组的接收符号向量； 为第一个分组接收信号矩阵Y1的向量化表示， 表示 按元素取整后的向量；

步骤二格码字投影： 对 进行取模操作得到 J表示星座阶数；

步骤三格码字去耦合：基于线性等式 获得译码向量经过以上的步骤，得到第一分组的译码符号，然后在剩下的分组中使用与第一分组相同的步骤得到其他组的译码符号，将所有的分组的译码符号集合起来就得到了未分组之前原始的发送信息；

最优有效整数矩阵A1的表达式

最优的均衡矩阵B1的表达式 为最优

均衡矩阵B1的第m行；

所述对接收信号进行分组具体包括：首先以信道矩阵H的两列为一组，将接收符号分成L组，L＝N/2，N为接收和发送天线的数目，则MIMO系统方程为为接收矩阵；Hq表示信道矩阵H分组后的第q组，其中 SNR表示每根接收天线处的平均信噪比，Xq表示第q组的发送符号，q表示第q个组，在不失一般性的情况下，只对第一分组进行研究，找到有效整数矩阵A和均衡矩阵B,在研究一个分组时，把其他分组当成噪声，第一组的信号模型为H1、X1分别表示信道矩阵H和发送码字矩阵X的第一个分组，虽然公式(2)的信号模型和公式(1)的系统方程相同，但是在公式(2)中，只有 被当作有效信号成分，其中表示一个N×2复数矩阵，而 都被当作有效噪声成分；

所述对第一分组信号使用均衡矩阵 后得到

其中 是第一分组的有效整数信道矩阵；

用 分别表示 B1,A1的第m行

让 公式(4)变成

使用N层的水平编码方案，即使用不同的天线独立的发送信息，第r(1≤r≤N)层的发送信息被馈送到格编码器ε中： 即将消息 映射成格码字 其中格Λ是 的一个离散加性子群，并且加性运算和反射运算在格中被封闭；格码书的码字是格的元素，且格码的任意线性组合本身就是格码；使用 表示发送码字矩阵，则接收矩阵 可表示为表示噪声矩阵，其元素为独立同分布的高斯随机变量；信道信息只能被接收机知道；在迫整系统模型中，将公式(12)左乘一个均衡矩阵B得到有效整数信道矩阵A，有效整数信道矩阵必须是可逆的，可得其中 为信号成分， 为有效噪声；

分组迫整中得到的最优整数信道矩阵A1，即公式(11) 中的极H

小问题是具有Gram矩阵G1＝V1D1V1的格的最短向量问题，又因为G1是对称正定矩阵，则可以H 1/2将G1写成G1＝L1L1， L1表示中间变量，而又L1＝V1D1 的行可以生成格Λ；用LLL算法使L1变成一个格生成矩阵L'1，L1和L'1生成相同的格Λ，然后通过 的行向量便可得到有效整数信道矩阵A1。