在学习过程，发现用到最小均方误差（MMSE）和最小均方误差（MI），这两个一样，只是名字不一样，没有给出确定的矩阵，在调研过程中，可以参考参考文献
M. Bica and V. Koivunen, “Generalized multicarrier radar: Models andperformance,” IEEE Trans. Signal Process., vol. 64, no. 17, pp. 4389–4402, Sep. 2016，
以下给出最小均方误差的推导过程。
MMSE是一个model用来最小化Mean Square Error（MSE）。
什么是最小均方误差？让我们从信道模型说起
MMSE是一种方法，让接到的数据尽可能更加接近发送的数据，所以MMSE的目的就是找一个矩阵G，来让GY更加接近x
接下来我们的目标就是解决这个式子GY-x，让GY更加接近x，我们认为接收到的数据和e是不相关的
，因此下面的式子是成立的：
接下来就要对y*H^H和x*H^H进行处理来得到G
得到y*H^H和x*H^H，进而获得G的表达式
