專利名稱：一種多輸入多輸出系統(tǒng)的信號檢測方法及裝置的制作方法
技術領域：
本發(fā)明涉及一種多輸入多輸出(MIMO)的無線通信系統(tǒng)，尤其涉及一種 在釆用空間復用的MIMO系統(tǒng)中實現信號檢測的方法及裝置。
背景技術：
多輸入多輸出(MIMO)技術由于能夠在不增加系統(tǒng)帶寬的前提下提高無 線通信系統(tǒng)的頻譜效率，已經被公認為第三代以后(B3G)移動通信系統(tǒng)的一 項核心技術，而且在3GPP長期演進(LTE)以及IEEE 802系列中得到了充分 應用。國際電信聯盟(ITU)要求4G系統(tǒng)下行傳輸速率能夠達到1Gbps，這必 須要通過MIMO寺支術來實現。
MIMO系統(tǒng)使用多根發(fā)射天線和多根接收天線進行數據傳輸，按照 BELL實驗室提出的垂直貝爾實驗室空時分層(V-BLAST)理論，由M根發(fā)射 天線和iV根接收天線形成的MIMO信道可能被分解成AX個獨立的信道，這 《《個獨立的信道還被稱作是MIMO信道的空間子信道，其中 /X Smin(M,A0 。在這《K個空間子信道的每個子信道上，都可以發(fā)送獨立的 數據流，從而能夠提高MIMO系統(tǒng)的整個頻譜效率，這就是通常所說的空 間復用MIMO傳輸才莫式。
在空間復用MIMO傳輸模式中，由于傳播環(huán)境中的豐富散射體的散射， 使得來自于多根發(fā)射天線的信號(碼元流)經過空間信道的擴展后，M個空 間子信道的信號(碼元流)在接收機處會互相干擾。而對于空間復用MIMO傳 輸模式來講，要求在每個時間單元，每個空間子信道上的獨立數據流都需要 得到正確解調，方可真正體現MIMO系統(tǒng)的整體頻譜效率的提升，因此， 這就對MIMO系統(tǒng)的檢測算法提出了較高要求 一方面要求檢測算法的性 能要好，比如誤碼率(BER)要低；另一方面要求檢測算法的復雜度不能太高， 特別是在尺寸和功率受限的移動終端。
在空間復用MIMO系統(tǒng)中，假設發(fā)射信號為S,信道響應矩陣為H，接 收的噪聲為n,則接收信號可以記作r:H.S + n。針對這種MIMO系統(tǒng)，業(yè) 界已經研究并且公布了多種檢測算法， 一般可以簡單地分類為線性檢測算法 和非線性檢測算法。其中，線性檢測算法主要是根據接收機的接收信號r和 已知的MIMO信道響應H來尋找一個線性濾波矩陣W,從而利用該濾波矩 陣W和接收信號r線性相乘得到發(fā)射信號的估計值，即S:W.r。非線性檢 測算法則是一 個迭代的"％碼過程。
比較常見的線性檢測算法有迫零(ZF)檢測算法、最小均方誤差(MMSE) 檢測算法。其中，ZF檢測算法直接從信道響應矩陣H估計濾波矩陣W,經 過證明，這個濾波矩陣就是信道響應矩陣H的偽逆矩陣，即 W—ZF = (HHH)_'HH。此處的^表示對矩陣^進行復數共軛轉置運算，f'表 示對矩陣^進行矩陣逆運算。MMSE檢測算法利用信道響應矩陣H來估計濾 波矩陣W,即W—MMSE—HHH + ^D-'HH,此處Iw表示W維的單位陣，0"2為 接收天線上的平均噪聲功率。得到濾波矩陣W以后，直接把濾波矩陣 W一MMSE或者W—ZF與接收信號r相乘，以獲得發(fā)送信號的估值，即 ^-W — ZF.r或者"W_MMSE-r 。
常見的非線性檢測算法包含串行干擾消除(SIC)檢測算法、排序的SIC 檢測算法，為了便于區(qū)分和與其他公開文獻內容相互一致，在本發(fā)明中，將 基于ZF的SIC檢測算法稱作ZF-SIC檢測算法，將基于MMSE的SIC檢測 算法稱作MMSE-SIC檢測算法，將基于ZF的排序SIC檢測算法稱作 V-BLAST ZF-SIC檢測算法，將基于MMSE的排序SIC檢測算法稱作 V-BLAST MMSE-SIC檢測算法。SIC等非線性檢測算法都是在線性檢測算 法的基礎上進行的。
線性解調算法對應的濾波向量需要與信道響應矩陣中解調符號對應列 以外的其他所有列相互正交，而非線性檢測算法(SIC)對應的濾波向量需要 與信道響應矩陣中消除解調符號對應列以后的其他所有列相互正交，其需要 正交的向量數目比線性檢測算法要少。由于一個向量正交的向量越多，它的 范數就越大，即llW,f就越大，則對應的解調信噪比就越小，因此SIC檢測 算法的性能優(yōu)于線性檢測算法。而V-BLAST ZF-SIC和V-BLAST MMSE-SIC
檢測算法是在SIC的基礎上按照信噪比最大原則對檢測符號的次序進行了 排序，以減小相對錯誤傳播的影響，在許多文獻中，這個信噪比最大的符號
被定義為濾波矩陣中范數最小的行所對應的符號。因此，V-BLAST ZF-SIC 和V-BLAST MMSE-SIC檢測算法的性能一般又優(yōu)于SIC檢測算法。相對而 言，在天線數較多而且信噪比較大的條件下，V-BLAST ZF-SIC檢測算法的 檢測性能與V-BLASTMMSE-SIC非常接近，而在天線數較少而且信噪比較 低的條件下，V-BLAST MMSE-SIC檢測算法的性能又比V-BLAST ZF-SIC 要好。
此外，還有一種基于最大似然準則的MIMO檢測算法，ML檢測算法， 它實質上是以接收到的星座點與理想調制星座點的距離最小為判決準則，采 用全局搜索的思路來進行解調，即S:argminllr-HSII2。 ML檢測算法的性能 被公認為是最優(yōu)的，但是，由于ML搜索運算導致的復雜度隨著發(fā)射天線數 以及星座點數成指數的關系，因而在實際MIMO系統(tǒng)中沒有得到普遍應用， 它只一皮作為衡量其他MIMO斥僉測算法性能的一個標桿。相對而言，V-BLAST ZF-SIC和V-BLAST MMSE-SIC檢測算法的檢測性能雖然比ML小4艮多，但 是其復雜度也比ML小很多，因此在MIMO系統(tǒng)中得到了廣泛應用。不過， V-BLAST ZF-SIC和V-BLAST MMSE-SIC檢測算法的性能，主要依據符號 的檢測的先后次序以及相應濾波向量的估計，其排序只是利用了估計的信道 響應矩陣H的相關范數信息，沒有充分利用接收信號r的信息，因此，其性 能還不可能達到最優(yōu)。

發(fā)明內容
本發(fā)明要解決的技術問題是提供一種多輸入多輸出系統(tǒng)的信號檢測方 法及裝置，進一步提升了 V-BLAST ZF-SIC檢測算法或者V-BLAST MMSE-SIC等MIMO信號檢測算法的性能。
為了解決上述問題，本發(fā)明提供了 一種多輸入多輸出系統(tǒng)的信號檢測 方法，該系統(tǒng)具有M根發(fā)射天線和N根接收天線，該信號檢測方法包括以 下步驟
(a)利用當前信道響應矩陣估計得到的線性濾波矩陣對當前接收信號
進行線性濾波，得到估計發(fā)射符號向量，初始的接收信號和信道響應矩陣即 為原始接收信號和原始信道響應矩陣；
(b )對所述估計發(fā)射符號向量中的各個符號進行硬判決得到一用星座 點描述的符號向量，從中找出能夠正確解調的概率值最大的符號，將該符號
作為發(fā)射符號向量中相同序號的符號的估計值；
(c)對當前接收信號和當前信道響應矩陣進行更新，消除已得到估計
值的符號對接收信號和相應天線對信道響應矩陣的影響；
循環(huán)執(zhí)行上述三個步驟，每次確定發(fā)射符號向量中 一個符號的估計值， 直到得到發(fā)射符號向量中所有符號的估計值，結束。
進一步地，上述的方法還可以具有如下特點步驟(a)中是基于迫零 的排序串行干擾消除檢測算法或者基于最小均方誤差的排序檢測算法，利用 信道響應矩陣和接收天線上的平均噪聲功率估計得到所述線性濾波矩陣。
進一步地，上述的方法還可以具有如下特點步驟(b)中所述用星座 點描述的符號向量中每個符號正確解調的概率值是這樣計算的如果該符號 已得到估計值，將其正確解調的概率置為一最小值，如果沒有得到估計值， 先估計該符號對應的噪聲功率，再根據該噪聲功率、估計發(fā)射符號向量中的 該符號、以及由星座點描述的該符號計算其正確解調的概率。
進一步地，上述的方法還可以具有如下特點按照下面的公式計算每個 符號正確解調的概率<formula>formula see original document page 9</formula>
式中，^表示估計發(fā)射符號向量中的該符號；、表示由星座點描述的該 符號；A^表示該符號對應的噪聲功率，Wy =iV。.||W,a:)||2，其中，iV。是接收 到的噪聲功率，IW,(,:f表示線性濾波矩陣W,第乂行的2-范數；《表示正交 幅度調制方式星座點集合中的元素個數，〖是正整數，且《>1， ^是正交 幅度調制方式星座點集合中的第A個星座點，1 < * <《。
進一步地，上述的方法還可以具有如下特點步驟(c)中對所述接收 信號更新時，是在當前接收信號中減去所述已得到估計值的符號與當前信道
響應矩陣中對應列的乘積，作為更新后的接收信號，所述對應列指序號與所 述已得到估計值的符號的序號相同的列；對信道響應矩陣更新時，是將信道 響應矩陣的對應列設置為零，所述對應列指序號與所述已得到估計值的符號 的序號相同的列。
本發(fā)明還提供了 一種多輸入多輸出系統(tǒng)的信號檢測裝置，包括依次相連 的濾波模塊、硬判決模塊、估計值選擇模塊及數據更新模塊，以及分別與所 述濾波模塊和所述數據更新模塊相連的循環(huán)控制模塊，所述數據更新模塊還
與所述濾波模塊相連，其中
所述濾波模塊，用于利用當前信道響應矩陣估計得到的線性濾波矩陣對 當前接收信號進行線性濾波，得到估計發(fā)射符號向量并輸出到所述硬判決模 塊，初始的接收信號和信道響應矩陣即原始的接收信號和信道響應矩陣；
所述硬判決模塊，用于對所述估計發(fā)射符號向量中的各個符號進行硬判 決，得到一用星座點描述的符號向量并輸出到所述估計值選擇模塊；
所述估計值選擇模塊，用于從所述用星座點描述的符號向量中找出能夠 正確解調的概率值最大的符號，將該符號作為發(fā)射符號向量中相同序號的符 號的估計值；
所述數據更新模塊，用于對當前接收信號和當前信道響應矩陣進行更 新，消除已得到估計值的符號當前對接收信號以及相應天線對當前信道響應 矩陣的影響，并將更新后的接收信號和信道響應矩陣輸出到所述濾波模塊；
所述循環(huán)控制模塊，用于在運算得到一個符號的估計值之后，判斷是否 已得到發(fā)射符號向量中所有符號的估計值，如沒有，啟動下一次運算，否則， 輸出得到的估計值。
進一步地，上述的裝置還可以具有如下特點所述循環(huán)控制模塊還與估 計值選擇模塊相連，用于在估計值選擇模塊得到一個符號的估計值后，直接 判斷是否已得到發(fā)射符號向量中所有符號的估計值，如是，輸出得到的估計 值，如否，啟動下一次運算時，先要觸發(fā)數據更新模塊對當前接收信號和當 前信道響應矩陣進行更新，然后觸發(fā)濾波模塊根據更新后的接收信號和信道 響應矩陣進4于濾波。
進一步地，上述的裝置還可以具有如下特點所述循環(huán)控制模塊是在估 計值選擇模塊得到一個符號的估計值且數據更新模塊完成對當前接收信號 和當前信道響應矩陣的更新后，再判斷是否已得到發(fā)射符號向量中所有符號
的估計值，如是，輸出得到的估計值，如否，啟動下一次運算時，觸發(fā)濾波 模塊根據更新后的接收信號和信道響應矩陣進行濾波。
進一步地，上述的裝置還可以具有如下特點所述估計值選擇模塊對所
述用星座點描述的符號向量中每個符號，按以下步驟進行計算其正確解調的
概率
如果該符號已得到估計值，將其正確解調的概率置為一最小值，如果沒 有得到估計值，先估計該符號對應的噪聲功率，再才艮據該噪聲功率、估計發(fā) 射符號向量中的該符號、以及由星座點描述的該符號計算其正確解調的概率。
進一步地，上述的裝置還可以具有如下特點所述估計值選纟奪模塊按照 下面的公式計算每個符號正確解調的概率
式中，^表示估計發(fā)射符號向量中的該符號；^表示由星座點描述的該 符號；A^表示該符號對應的噪聲功率，Wv =AV||w,(j'，:)||2，其中，W。是接收 到的噪聲功率，Iw,a:f表示線性濾波矩陣w,第/行的2-范數；〖表示正交 幅度調制方式星座點集合中的元素個數，〖是正整數，且〖>1， ^是正交 幅度調制方式星座點集合中的第A個星座點，1 < A《〖。
進一步地，上述的裝置還可以具有如下特點所述數據更新模塊對所 述接收信號更新時，是在當前接收信號中減去所述已得到估計值的符號與當 前信道響應矩陣中對應列的乘積，作為更新后的接收信號，所述對應列指序 號與所述已得到估計值的符號的序號相同的列；對信道響應矩陣更新時，是 將信道響應矩陣的對應列設置為零，所述對應列指序號與所述已得到估計值 的符號的序號相同的列。
本發(fā)明所提供的MIMO信號檢測算法及裝置，其檢測性能比V-BLAST
檢測算法(包含ZF-SIC和MMSE-SIC檢測算法)要好，接近于ML檢測算法 的性能；同時，本發(fā)明所提供的MIMO檢測算法，其復雜度比ML幾乎要 小一個數量級。本發(fā)明所提供的MIMO檢測算法，能夠適用于平坦衰落無 線MIMO信道，而且能夠很容易擴展到頻率選擇性衰落MIMO信道中，比 如與正交頻分復用(OFDM)技術相互結合，能夠使得MIMO信號的檢測性能 接近于ML檢測算法。


圖1為根據本發(fā)明的實施例的MIMO系統(tǒng)原理示意圖2為本發(fā)明實施例MIMO系統(tǒng)信號^^測裝置的示意框圖3為根據本發(fā)明的實施例的MIMO系統(tǒng)信號檢測方法流程圖4為根據本發(fā)明的實施例的估計符號正確解調概率的流程圖5為根據現有技術的ML檢測算法、V-BLAST ZF-SIC檢測算法，以 及V-BLAST MMSE-SIC檢測算法的性能對比曲線；
圖6為本發(fā)明所提供的ZF-SIC-MAP檢測算法、MMSE-SIC-MAP檢測 算法與ML檢測算法的性能對比曲線。
具體實施例方式
本發(fā)明提供的MIMO檢測方法主要包含線性濾波、硬判決、求概率并 排序、判決決策、更新r和H并重新計算W等關鍵步驟。
下面結合附圖，并通過具體實施例對本發(fā)明的技術方案作進一步的說明。
假設MIMO系統(tǒng)發(fā)射機配置了M根發(fā)射天線，在接收機配置了iV根接 收天線，如圖1所示。假設發(fā)射信號為S=s1， s2, ...SM]T,是一個Mxl維 的列向量，其中，上標T表示對矩陣進行轉置運算。信道響應矩陣為H,是 一個WxM維矩陣，即<formula>formula see original document page 13</formula>
接收噪聲 ]t,接收信號為Mh r2… ]t,接收信號r和
噪聲n都是AAxl維的列向量，因此，可以將接收信號表示為r:H.S + n。MIMO 信號檢測的目的就是利用接收信號r和噪聲ii來估計發(fā)射的符號向量S。
如圖2所示，本發(fā)明實施例的多輸入多輸出系統(tǒng)的信號檢測裝置包括依 次相連的濾波模塊l、硬判決模塊2、估計值選擇模塊3及數據更新模塊4， 以及分別與濾波模塊1和數據更新模塊4相連的循環(huán)控制模塊5,數據更新 模塊4還與濾波模塊1相連，其中
濾波模塊1用于利用信道響應矩陣估計得到的線性濾波矩陣對接收信 號進行線性濾波，得到估計發(fā)射符號向量并輸出到所述硬判決模塊2，初始 的接收信號和信道響應矩陣即為原始接收信號和原始信道響應矩陣；
硬判決模塊2用于對所述估計發(fā)射符號向量中的各個符號進行硬判決， 得到一用星座點描述的符號向量并輸出到所述估計值選擇模塊3;
估計值選擇模塊3用于從所述用星座點描述的符號向量中找出能夠正 確解調的概率值最大的符號，將該符號作為發(fā)射符號向量中相同序號的符號 的估計值；
數據更新模塊4用于對當前接收信號和當前信道響應矩陣進行更新，消 除已得到估計值的符號對接收信號以及相應天線對信道響應矩陣的影響，并 將更新后的接收信號和信道響應矩陣輸出到濾波模塊1;
循環(huán)控制模塊5用于在運算得到一個符號的估計值之后，判斷是否已得 到發(fā)射符號向量中所有符號的估計值，如沒有，啟動下一次運算，否則，輸 出得到的估計值。
其中，循環(huán)控制模塊5可以在估計值選擇模塊3得到一個符號的估計值 后，直接判斷是否已得到發(fā)射符號向量中所有符號的估計值，如沒有，啟動 下一次運算時，先要觸發(fā)數據更新模塊4對當前接收信號和當前信道響應矩 陣進行更新，然后觸發(fā)濾波模塊1根據更新后的接收信號和信道響應矩陣進
行濾波。
或者，循環(huán)控制模塊5也可以在估計值選擇模塊3得到一個符號的估計
值且數據更新模塊4完成對當前接收信號和當前信道響應矩陣的更新后，再
判斷是否已得到發(fā)射符號向量中所有符號的估計值，如沒有，啟動下一次運 算時，觸發(fā)濾波模塊1根據更新后的接收信號和信道響應矩陣進行濾波。
圖3給出了本發(fā)明實施例的MIMO系統(tǒng)發(fā)射信號檢測方法的流程圖， 對發(fā)射的S-b, 符號向量中的M個符號逐個進行估計，包括如 下步驟
步驟IOO,首先設置初始循環(huán)參數/= 1;
步驟110,設置接收信號r和信道響應矩陣H的初始值，第一次循環(huán)的 時候所用接收信號即是原始的接收信號r,即r^r,所用信道響應矩陣就是 接收到信號r后所估計得到的原始信道相應矩陣H,即H, =H;
步驟120,利用估計得到的信道響應矩陣H和接收天線上的平均噪聲功 率一估計濾波矩陣W,;
濾波矩陣W,的估計方法可以采用常規(guī)的ZF算法和MMSE算法，如果 采用基于ZF方法，則相應濾波矩陣為W一ZF—hHh)-11111，如果采用基于 MMSE的方法，則濾波矩陣為W-MMSE—HHH + o"2^)-lHH, -f旦其它的方法 同樣也可以用于本發(fā)明。
步驟130，按照傳統(tǒng)ZF或者MMSE的濾波方式，對接收信號進行線性 濾波，得到估計發(fā)射符號向量s,W,.r,,該向量中有M個符號，記作
步驟140，對s,.進行硬判決，得到一個用星座點描述的符號向量
<formula>formula see original document page 14</formula>Z濕]，
步驟150，估計符號向量z,中每個符號能夠得到正確解調的概率&,得 到向量P, p,2 …p,M];
步驟160,比較向量A<formula>formula see original document page 14</formula>中各個符號之間的大小，找出 其中最大值符號所對應的索引號，記作"7;步驟170 ,將向量z,中的第W個符號作為發(fā)射符號向量 S=[A &…^]T中的第m個符號的估計值^,,并且存儲到估計向量SS中， 一種簡便的存儲方法就是先令s&
,然后用估計得到的符號s、替 換其中第附個符號，但本發(fā)明并不局限于這種存儲方法；
步驟180，消除符號A,在接收信號r,中的影響，基本原理是在接收信號 r,中減去符號 與信道響應矩陣H,的第,"列的乘積，得到接收信號r,的一個 更^H直，即r, = r, — H(:, w);
步驟190,進一步更新信道響應矩陣H,,即將H,的第m列設置為0,以 消除第m根發(fā)射天線在信道響應中的影響；
步驟200，利用更新的接收信號r,和信道響應矩陣H,，重新估計濾波矩 陣W,,其估計方法與步驟120完全相同；
步驟210，將變量/增加1;
步驟220，判斷變量,'的大小，如果/小于等于M，則轉到步驟130繼續(xù) 執(zhí)行循環(huán)，否則轉到步驟230;
步驟230,輸出發(fā)射符號向量S的估計向量ss, MIMO信號算法檢測結束。
上述流程中，在步驟170之后，也可先執(zhí)行上述步驟210和220,如果 /小于等于M，則執(zhí)行上述步驟180 220,然后返回步驟120，否則，執(zhí)行 步驟230。
參照圖4所示，步驟150包括以下步驟 步驟151，設置初始參數/ = 1,其中j、l,2,…M;
步驟152，判斷發(fā)射符號向量S中的第/個符號是否已經得到估計，即是 否已經判決為巧，,，如果沒有得到估計，則轉到步驟153,否則轉到步驟155;
步驟153,估計^對應的噪聲功率，即A^. =AV|W,C/,:)|2,其中，7V。是接 收到的噪聲功率，||\￥,(7',:)|2表示矩陣\￥,第7行的2-范數；
步驟154,估計符號z,能夠得到正確解調的概率^并存儲，轉到步驟
本實施例中按照下面公式估計符號^能夠得到正確解調的概率Py ，即:
式中，〖表示QAM ( Quadrature Amplitude Modulation,正交幅度調制) 方式星座點集合中的元素個數，咒是正整數，且《> 1，比如，針對16-QAM, 總共有16個星座點，則《=16, yt = l,2,...,16;針對64-QAM，其星座點集合 中總共有64個星座點，即《=64, A = 1,2，...,64,依此類推。^是正交幅度調 制方式星座點集合中的第yt個星座點，1<A<^。
步驟155,令符號~能夠得到正確解調的概率/^.=0并存儲，執(zhí)行步驟
156;
步驟156，將變量/增加1;
步驟157,判斷變量y是否大于A/,如果./的數值小于等于^,則轉到 步驟152繼續(xù)執(zhí)行，否則轉到步驟158;
步驟158,直接輸出概率向量p, A2…Am]。
常規(guī)ZF/MMSEMIMO信號檢測流程是排序、迫零、補償、消除，其 中排序是依據濾波矩陣的行范數大小來確定解調的順序；迫零就相當于本發(fā) 明中所述線性濾波；補償就相當于本發(fā)明所述的硬判決和最終判決；消除相 當于本發(fā)明所述的消除已解調符號對接收信號和信道響應矩陣的影響。而本 發(fā)明的流程主要是線性濾波、硬判決、排序(即選擇出正確解調概率最大 的符號)、消除。本發(fā)明實質上將ZF/MMSE算法中的補償分解成了兩步， 一步是濾波以后的硬判決，另 一步是排序以后的最終判決。
另外，本發(fā)明計算每個符號正確解調的概率從物理含義上，是要找出硬 判決得到的星座點在相應理想星座點上出現的概率，可以如實施例中的公式 計算，但并不局限于上述公式。并且采用何種公式計算并不影響本發(fā)明達到 其技術效果。
為了能夠充分說明檢測算法的原理，在本發(fā)明給出的優(yōu)選實施例中沒有
考慮信道編碼等操作，只是引入調制/解調操作，比如QPSK、 16-QAM以及 64-QAM調制等，并假設相應調制方式對應星座點集合中的每個符號出現的 概率相同(這個假設在MIMO等無線通信系統(tǒng)中 一般都能夠得到滿足)。
為了檢驗本發(fā)明所述檢測算法的性能，在圖5中給出了根據現有ML檢 測算法、V-BLAST ZF-SIC檢測算法，以及V-BLAST MMSE-SIC檢測算法 的性能對比曲線，并且在圖6中給出了根據本發(fā)明所提供的ZF-SIC-MAP檢 測算法、MMSE-SIC-MAP檢測算法與現有ML檢測算法的性能對比曲線。 從圖5和圖6可以看出，本發(fā)明所述的MIMO信號檢測算法在性能上要比 基于ZF的排序SIC檢測算法(V-BLAST ZF-SIC檢測算法)以及基于MMSE 的排序SIC檢測算法(V-BLAST MMSE-SIC檢測算法)要好，幾乎接近于最 大似然檢測(ML)算法的檢測性能。
當然，本發(fā)明提供的實施例只是為了詳盡地說明按照本發(fā)明內容提供的 在多輸入多輸出(MIMO)系統(tǒng)中實現線性檢測的算法，因而都是示例性的實 施方式說明，并不能將它看作是對于本發(fā)明的限制，而且，凡是在本發(fā)明宗 旨之內的顯而易見的修改亦應歸于本發(fā)明的保護范圍之內。
權利要求
1、一種多輸入多輸出系統(tǒng)的信號檢測方法，該系統(tǒng)具有M根發(fā)射天線和N根接收天線，該信號檢測方法包括以下步驟:(a)利用當前信道響應矩陣估計得到的線性濾波矩陣對當前接收信號進行線性濾波，得到估計發(fā)射符號向量，初始的接收信號和信道響應矩陣即為原始接收信號和原始信道響應矩陣；(b)對所述估計發(fā)射符號向量中的各個符號進行硬判決得到一用星座點描述的符號向量，從中找出能夠正確解調的概率值最大的符號，將該符號作為發(fā)射符號向量中相同序號的符號的估計值；(c)對當前接收信號和當前信道響應矩陣進行更新，消除已得到估計值的符號對接收信號和相應天線對信道響應矩陣的影響；循環(huán)執(zhí)行上述三個步驟，每次確定發(fā)射符號向量中一個符號的估計值，直到得到發(fā)射符號向量中所有符號的估計值，結束。
2、 如權利要求l所述的方法，其特征在于，步驟(a)中是基于迫零的 排序串行干擾消除檢測算法或者基于最小均方誤差的排序檢測算法，利用信 道響應矩陣和接收天線上的平均噪聲功率估計得到所述線性濾波矩陣。
3、 如權利要求l所述的方法，其特征在于，步驟(b)中所述用星座點描述的符號向量中每個符號正確解調的概率 值是這樣計算的如果該符號已得到估計值，將其正確解調的概率置為一最 小值，如果沒有得到估計值，先估計該符號對應的噪聲功率，再根據該噪聲 功率、估計發(fā)射符號向量中的該符號、以及由星座點描述的該符號計算其正 確解調的概率。
4、 如權利要求3所述的方法，其特征在于，按照下面的7>式計算每個 符號正確解調的概率<formula>formula see original document page 2</formula>式中，^表示估計發(fā)射符號向量中的該符號； 表示由星座點描述的該 符號；A^表示該符號對應的噪聲功率，7Vy. =AV||W,a:)|2,其中，iV。是接收 到的噪聲功率，Iw,a:)『表示線性濾波矩陣w,第y行的2-范數；^表示正交幅度調制方式星座點集合中的元素個數，〖是正整數，且^>1， ^是正交幅度調制方式星座點集合中的第&個星座點，1 < A: <咒。
5、 如權利要求1至4中任一權利要求所述的方法，其特征在于，步驟 (c)中對所述接收信號更新時，是在當前接收信號中減去所述已得到估計值的 符號與當前信道響應矩陣中對應列的乘積，作為更新后的接收信號，所述對應列指序號與所述已得到估計值的符號的序號相同的列；對信道響應矩陣更新時，是將信道響應矩陣的對應列設置為零，所述對 應列指序號與所述已得到估計值的符號的序號相同的列。
6、 一種多輸入多輸出系統(tǒng)的信號檢測裝置，其特征在于，包括依次相 連的濾波模塊、硬判決模塊、估計值選擇模塊及數據更新模塊，以及分別與 所述濾波模塊和所述數據更新模塊相連的循環(huán)控制模塊，所述數據更新模塊 還與所述濾波模塊相連，其中所述濾波模塊，用于利用當前信道響應矩陣估計得到的線性濾波矩陣對 當前接收信號進行線性濾波，得到估計發(fā)射符號向量并輸出到所述硬判決模 塊，初始的接收信號和信道響應矩陣即原始的接收信號和信道響應矩陣；所述硬判決模塊，用于對所述估計發(fā)射符號向量中的各個符號進行硬判 決，得到一用星座點描述的符號向量并輸出到所述估計值選擇^^塊；所述估計值選擇模塊，用于從所述用星座點描述的符號向量中找出能夠 正確解調的概率值最大的符號，將該符號作為發(fā)射符號向量中相同序號的符 號的估計值；所述數據更新模塊，用于對當前接收信號和當前信道響應矩陣進行更 新，消除已得到估計值的符號當前對接收信號以及相應天線對當前信道響應 矩陣的影響，并將更新后的接收信號和信道響應矩陣輸出到所述濾波模塊；所述循環(huán)控制模塊，用于在運算得到一個符號的估計值之后，判斷是否 已得到發(fā)射符號向量中所有符號的估計值，如沒有，啟動下一次運算，否則， 輸出得到的估計值。
7、 如權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述循環(huán)控制模塊還與估計值選擇模塊相連，用于在估計值選擇模塊得 到一個符號的估計值后，直接判斷是否已得到發(fā)射符號向量中所有符號的估 計值，如是，輸出得到的估計值，如否，啟動下一次運算時，先要觸發(fā)數據 更新模塊對當前接收信號和當前信道響應矩陣進行更新，然后觸發(fā)濾波模塊 根據更新后的接收信號和信道響應矩陣進行濾波。
8、 如權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述循環(huán)控制模塊是在估計值選擇模塊得到一個符號的估計值且數據 更新模塊完成對當前接收信號和當前信道響應矩陣的更新后，再判斷是否已 得到發(fā)射符號向量中所有符號的估計值，如是，輸出得到的估計值，如否， 啟動下一次運算時，觸發(fā)濾波模塊根據更新后的接收信號和信道響應矩陣進 4亍濾波。
9、 如權利要求6、 7或8所述的裝置，其特征在于，所述估計值選擇模塊對所述用星座點描述的符號向量中每個符號，按以 下步驟進行計算其正確解調的概率如果該符號已得到估計值，將其正確解調的概率置為一最小值，如果沒 有得到估計值，先估計該符號對應的噪聲功率，再根據該噪聲功率、估計發(fā) 射符號向量中的該符號、以及由星座點描述的該符號計算其正確解調的概 率。
10、 如權利要求9所述的裝置，其特征在于，所述估計值選4奪模塊按照下面的公式計算每個符號正確解調的概率<formula>formula see original document page 4</formula>式中，^表示估計發(fā)射符號向量中的該符號；^表示由星座點描述的該 符號；A^表示該符號對應的噪聲功率，A^=AV||W,a:)|2，其中，7V。是接收 到的噪聲功率，Iw,c/,:f表示線性濾波矩陣w,第)行的2-范數；尺表示正交 幅度調制方式星座點集合中的元素個數，K是正整數，且尺>1， ~是正交 幅度調制方式星座點集合中的第^個星座點，1 < A <^。
11、如權利要求6或IO所述的裝置，其特征在于，所述數據更新模塊對所述接收信號更新時，是在當前接收信號中減去所 述已得到估計值的符號與當前信道響應矩陣中對應列的乘積，作為更新后的接收信號，所述對應列指序號與所述已得到估計值的符號的序號相同的列；對信道響應矩陣更新時，是將信道響應矩陣的對應列設置為零，所述對應列 指序號與所述已得到估計值的符號的序號相同的列。
全文摘要
一種多輸入多輸出系統(tǒng)的信號檢測方法及裝置，該系統(tǒng)具有M根發(fā)射天線和N根接收天線，該方法包括利用當前信道響應矩陣估計得到的線性濾波矩陣對當前接收信號進行線性濾波，得到估計發(fā)射符號向量；對估計發(fā)射符號向量中的各個符號進行硬判決得到一用星座點描述的符號向量，從中找出能夠正確解調的概率值最大的符號，將該符號作為發(fā)射符號向量中相同序號的符號的估計值；對當前接收信號和當前信道響應矩陣進行更新，消除已得到估計值的符號對接收信號和相應天線對信道響應矩陣的影響；循環(huán)執(zhí)行上述三個步驟，直到得到發(fā)射符號向量中所有符號的估計值。該檢測算法及裝置使得MIMO信號的檢測性能接近于ML檢測算法，同時復雜度比ML幾乎要小一個數量級。
文檔編號H04L25/02GK101383652SQ20071014589
公開日2009年3月11日 申請日期2007年9月4日 優(yōu)先權日2007年9月4日
發(fā)明者蔣小奎 申請人:中興通訊股份有限公司