格約減輔助球形譯碼MIMO信號檢測方法技術

本發明專利技術公開了一種格約減輔助球形譯碼MIMO信號檢測方法，SD-LR檢測器對信道矩陣執行格約減算法，得到約減基矩陣；將接收端輸入信號以約減基矩陣與變換符號向量表示，進而執行SD檢測；初步的SD搜索得到檢測結果，然后判別該檢測結果是否ML檢測結果；如果該檢測結果是ML檢測結果，則檢測結束；如果該結果不是ML檢測結果，則用進一步的SD搜索最終得到ML檢測結果。與傳統檢測方法相比，在維持最佳檢測性能的同時，可大幅降低檢測器的計算復雜度；而且可提高MIMO系統的傳輸速率，降低通信設備的實現復雜度；對于天線數量大、QAM星座規模大的MIMO系統，能夠實現計算復雜度低并達到或逼近最佳性能檢測。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術涉及一種信號檢測方法，特別是涉及一種格約減輔助球形譯碼ΜΜ0信號 檢測方法，屬于多輸入多輸出（Μπω)無線通信系統的信號檢測技術。
技術介紹
在多輸入多輸出（Μπω)無線通信系統中，Μπω信號的檢測，簡稱ΜΜ0檢測。按照 檢測性能和計算復雜度的折中特征進行分類，Μπω檢測的基本方法可以分為如下兩大類。 1)低復雜度的次最佳檢測 這類檢測方法主要包括如下類型：a)迫零（ZF)檢測；b)最小均方誤差（MMSE)檢 測；C)以干擾依序逐次消去（0SIC)為基本手段的迭代檢測。其中0SIC檢測又包括基于ZF 的0SIC檢測（ZF-0SIC)和基于MMSE的0SIC檢測（MMSE-0SIC)檢測兩種具體類型。 上述ZF檢測、MMSE檢測、ZF-0SIC檢測以及MMSE-0SIC檢測等檢測方法的基本特 征是：具有很低的計算復雜度，計算復雜度通常用所需的浮點運算（FLOP)次數衡量；檢測 性能較差，與最佳檢測性能有很大的差距，且不能達到ΜΜ0系統的全分集階數，檢測性能 通常以符號檢測的錯誤率（SER)衡量。 2)高復雜度的最佳檢測或近最佳檢測 這類檢測器主要包括如下類型：a)窮盡搜索、達到最佳檢測性能的最大似然（ML) 檢測，因此最佳檢測性能也稱為ML檢測性能；b)達到ML性能的球形譯碼（SD)檢測，SD檢 測與窮盡搜索的ML檢測相比，其復雜度大為降低，但仍具有很高的復雜度；c)SD檢測的各 種變體，通常是接近ML檢測性能，同時在一定程度上降低復雜度，即在檢測性能與復雜度 之間進行某種折中。 上述檢測器構成Μ頂0檢測器的另一極端，它們的基本特征是：具有優異的檢測性 能，達到或逼近ML檢測性能；具有很高的計算復雜度，復雜度隨系統規模（發送天線數）和 所使用的正交調幅（QAM)星座規模的增加而呈指數增長。 近年來，格約減（LR)技術與各種次最佳Μ頂0檢測方法相結合，構成了LR輔助次 最佳ΜΜ0檢測器。LR輔助次最佳檢測器與基本的次最佳檢測器相比，其計算復雜度有所增 加，但檢測性能得到顯著提高，能夠達到ΜΜ0信道的全分集階數，是檢測性能與復雜度之 間的很好折中。然而應當看到，LR輔助次最佳ΜΙΜΟ檢測的性能與ML檢測性能仍然有很大 的差距。尋找達到或逼近ML性能，同時具有較低復雜度的ΜΜ0檢測方法，仍然是本領域具 有挑戰性的課題。 人們自然期望，LR技術應可以與高復雜度的SD檢測方法相結合，構成所謂LR輔 助SD檢測器，使其計算復雜度大幅降低，同時仍能夠達到或逼近ML檢測性能。然而，業界 對于該方向的研究目前還十分欠缺。某些研究報道否定了這一研究方向的價值，認為LR輔 助SD會出現檢測符號向量超出QAM符號取值范圍的現象，不能達到或逼近ML性能；或者認 為雖能達到或逼近ML性能，但是，要排除超出QAM符號取值范圍的向量，得到ML檢測結果， 需要很高的計算復雜度。某些具有固定復雜度的SD檢測器中直覺地使用了LR技術作為搜 索前的預處理步驟，以期降低搜索階段的計算復雜度，但是，對檢測結果超出QAM符號的現 象未做任何處理，或以簡單的硬限幅方法進行處理，這樣就達不到應有的檢測性能。
技術實現思路
本專利技術的主要目的在于，克服現有技術中的不足，提供一種用于ΜΜ0無線通信系 統的格約減輔助球形譯碼Μπω信號檢測方法，可簡稱為SD-LR，其中，Μπω信號可以采用任 何類型的星座來映射待發送符號，而發送符號可以采用任何信道編碼方式或者不進行信道 編碼。 本專利技術所要解決的技術問題是將LR技術與高復雜度的SD檢測方法相結合，構成 LR輔助SD檢測器，使其計算復雜度大幅降低，同時仍能夠達到或逼近ML檢測性能。 為了達到上述目的，本專利技術所采用的技術方案是： 一種格約減輔助球形譯碼ΜΜ0信號檢測方法，包括以下步驟： 1)通過格約減輔助球形譯碼檢測器即SD-LR，對信道矩陣執行格約減算法，得到 約減基矩陣； 2)將接收端接收的輸入信號以約減基矩陣與變換符號向量表示，進而執行球形譯 碼檢測、即SD檢測，并計算得到檢測結果； 3)對通過初步SD檢測并計算得到的檢測結果進行判別，判別檢測結果是否是ML 檢測結果； 若檢測結果在SD-LR所使用的向量空間中，則判定該檢測結果是ML檢測結果，檢 測結束而輸出； 若檢測結果超出SD-LR所使用的向量空間，則判定該檢測結果不是ML檢測結果， 啟動進一步SD檢測，直至得到最終的ML檢測結果并輸出。 本專利技術進一步設置為：所述步驟1)具體為接收端將接收的輸入信號X通過信道估 計獲得信道矩陣A，對信道矩陣A執行格約減算法獲得約減基矩陣蓋=AIJ,其中，U為幺模 矩陣。 本專利技術進一步設置為：所述步驟2)具體包括以下步驟， 2-1)將輸入信號X=As+w表示為x =Ad十i其中，d=US為變換符號向量，s 為發送符號向量，w為高斯噪聲向量，A為信道矩陣，i為約減基矩陣，U為幺模矩陣； 2-2)對約減基矩陣晨執行QR分解，入=QR,獲得上三角矩陣R; 2-3)計算約減基矩陣i的舭〇代^^1^〇此逆矩陣0 = (11-1又)_1入1-1，進而求出判決 變量向量y=Bx; 2-4)以x、i.、.R、y為輸入變量，針對變換符號向量d執行SD檢測的初步搜索，得 到搜索結果U為距X最近的格點所對應的符號向量； 2-5)進行反變換計算得到發送符號向量s的檢測結果§ = ; 所述步驟3)具體為判別是否ieA，其中，Λ表示N維整數向量空間中SD-LR所使 用的QAM符號向量有限子集；若kA，則ML檢測結果SML =§，檢測到此結束；否則， 的情況需要執行進一步搜索，獲得最終ML檢測結果為止。 本專利技術進一步設置為：所述步驟2-4)的初步搜索采用半徑減小的SD搜索方法，具 體步驟為， 2-4-1)設置 < ; 2-4-2)執行SD檢測，在以X為圓心，以ξ。為半徑的球內搜索到一個格點，該格點 所對應的符號向量為i; 2-4-3)如果搜索到格點所對應的符號向量J,則將球半徑改為益=|x-A?a|2進行 半徑減小，再重復步驟2-4-2)和步驟2-4-3);如果未搜索到任何格點，則搜索結束。 本專利技術進一步設置為：所述步驟3)的進一步搜索采用半徑增加的SD搜索方法，具 體步驟為， 3-1)確定半徑序列…<ξ』<0··<ξ"，其中，j= 1，…，m;先設置j= 1， 即選取半徑ξ1;3-2)執行SD檢測，在以X為圓心，以ξj為半徑的球內搜索并記錄所有格點，并按 照它們到X的歐氏距離進行排序，表示為七為，…A，獲得卜-又表|2<…<|x-ia"|2; 3-3)分別計算& =υ?;+,i= 1，…，η;如果找到首個&eΛ，、則ML檢測結果 檢測結束；否則，j-j+Ι，重復步驟3-2)和步驟3-3)。 本專利技術進一步設置為：所述步驟3-1)確定半徑序列…<ξ ξ"，具 體確定方法為， 以4表示高斯噪聲向量w中各元素的方差，則/?=w2 =X-M是具 有Μ個自由度的x2(卡方分布）隨機變量，其概率密度函數為半徑的選擇原則是，使球內以很高的概率包含§ML所對應的格點，即滿足 下式即概率匕=1-ε，其中，ε是小于1的常數；ξ2,ξ3，…以同樣的方法確定，對應的概率值匕分別取1-ε本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種格約減輔助球形譯碼MIMO信號檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：1)通過格約減輔助球形譯碼檢測器即SD?LR，對信道矩陣執行格約減算法，得到約減基矩陣；2)將接收端接收的輸入信號以約減基矩陣與變換符號向量表示，進而執行球形譯碼檢測、即SD檢測，并計算得到檢測結果；3)對通過初步SD檢測并計算得到的檢測結果進行判別，判別檢測結果是否是ML檢測結果；若檢測結果在SD?LR所使用的向量空間中，則判定該檢測結果是ML檢測結果，檢測結束而輸出；若檢測結果超出SD?LR所使用的向量空間，則判定該檢測結果不是ML檢測結果，啟動進一步SD檢測，直至得到最終的ML檢測結果并輸出。

【技術特征摘要】

【專利技術屬性】
技術研發人員：劉金鑄，
申請(專利權)人：南京信息工程大學，
類型：發明
國別省市：江蘇;32