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软球形译码算法虽然能接近 ML（最大似然）算法的误码性能，但其计算复杂度很高。文章提出了一种降低计算复杂度的 SSD（软球形译码）算法，该算法在 QR（正交三角）分解算法的反向迭代上三角矩阵 R 中引入减弱噪声部分以缩小初始搜索半径，然后利用最小距离准则对搜索树进行有效地删减，缩小树搜索空间。MATLAB 仿真结果表明，该算法在获得接近传统SSD 性能的条件下，能够很大程度地降低系统的计算复杂度。