随着现代无线通信技术的发展,为了进一步增强无线通信系统的传输性能,Massive MIMO系统作为下一代无线通信系统的核心技术已经被越来越广泛的认可。而massive MIMO系统需要在基站端配置成百上千的巨大规模的天线数量,因为天线数量的急剧增加,对整个系统中的量化ADC来说,占用资源消耗、复杂度和功耗成为了亟待解决的问题。所以在未来的massive MIMO 5G无线通信中,如何配置一种高速率高性能的ADC变得至关重要。目前对于在massive MIMO下的高速率和高性能ADC,主流的方法是采用了低量化比特的结构。区别于12比特量化的ADC,低量化比特的ADC具有功耗低,速率快的特点。在低量化比特的ADC中为了追求和高量化比特ADC同等级的性能,人们提出了各种算法的检测器,其中主流的有基于最大似然估计的EM算法和GAMP算法。这三种算法都是通过循环迭代来代替具有复杂计算量的最大似然估计。然而低比特量化的结构在量化估计后与高比特量化相比性能毕竟有所差异。为了精准估计出一些CSI信息,高比特量化的结构是必要的。所以混和量化结构的接收机是一种在massive MIMO中非常实用的结构。本文介绍了GAMP算法的DQ理想检测器。并在此基础上提出了GAMP算法的PDQ检测器和线性检测器。这两种检测器在结构上混合了高比特量化和低比特量化,兼顾了高性能和高速率ADC的要求以及精确估计CSI信息的要求。同时这两种检测器相比于DQ理想检测器计算量更简单更容易硬件实现。接着,本文对GAMP算法的DQ理想检测器、PDQ检测器和线性检测器做了仿真。本文建立了混合比特量化接收机的系统模型,并且在该模型下验证了三种检测器的误码率和MSE性能。同时本文还针对量化步长,量化方差和混合结构的混合度做了大量仿真。分析了量化步长,量化方差和混合结构对不同检测器的影响。最后本文的仿真验证了PDQ检测器比DQ检测器的性能下降不大,同时计算复杂度得到了大幅度减少。从而证明了GAMP算法的PDQ检测器是一种对混合比特量化接收机的优良结构,这种改良的混合比特量化接收机是一种非常适用的结构。