1.一种基于改进梯度投影法的低复杂度MIMO-NOMA系统信号检测方法，其特征在于：包括以下步骤：从过载系统复数星座集合中获取第k个用户的发送符号xk，将发送符号xk调制到长度为N的扩展序列sk上，叠加所有活动用户的信号，通过N个正交OFDM子载波同时发送，得到基站全部天线的接收信号矢量yc；将复数域接收信号矢量yc和等效信道矩阵Hc转化为实数域接收信号矢量y和等效信道矩阵H；根据公式： 建立二次规划问题模型，通过改进的梯度投影算法，对最小化二次规划问题进行迭代求解，并在每次迭代完成后对该次迭代结果进行预处理，重复迭代，直至达到最大跌倒次数，根据预处理结果更新检测支持集Γ(i+1)，输出信号检测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基站全部天线的接收信号矢量：yc＝Hcxc+nc，其中，Hc为等效信道矩阵，nc为天线噪声矢量，xc＝[x1,x2,,xK]T是所有K个用户的发送信号矢量。将接收信号矢量由复数域转化到实数域，得到实数域系统模型y＝Hx+n，其中y＝[RT T T T T T T T T{yc} I{yc}]，x＝[R{xc} I{xc}]，n＝[R{nc} I{nc}]，

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过改进的梯度投影算法，对最小化二次规划问题进行迭代求解具体包括，根据公式 计算函数F(q)在q(i-1)处的梯度 调用公式： 计算第i次迭代的梯度因子

δ(i)，其中， 表示第i-1次迭代时的步长因子，αmin和

(i) (i-1) (i) (i)

αmax分别代表算法中所需的步长因子最小值和最大值；根据公式q ＝q +λ δ 计算第i次解向量q(i)，其中 表示第i次迭代的尺度因子；重复上述迭代计算，直至达到迭代次数，从而最小化函数F(q)。

4.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，对迭代结果进行预处理具体包括：为了准确检测活跃用户和数据信息，迭代后得到的解向量q(i)作为MIMO-NOMA系统目标信号的估计值 最大化 的l2范数得到估计值预处理结果 即

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，最大化 的l2范数得到估计值预处理结果具体包括：将 中的元素进行排序，保留 中前S个较大的元素，将其它较小的元素设置为0，其中，S为稀疏度级别。

6.根据权利要求4-5其中之一所述的方法，其特征在于，根据公式 更新

检测信号支撑集Γ(i)，其中， 表示预处理结果 中非零元素的位置索引。