CN104734756A - 一种mimo***检测方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明适用于通信领域，提供了一种MIMO***检测方法和装置，该方法包括：获取MIMO***的信道干扰加噪声功率的估计值；根据调制信号的星座图，得到星座点的符号向量表；根据所述符号向量表查找发射信号中的相邻的欧氏距离值的平方的差值与所述干扰加噪声功率估计值比较，在满足预定的比较条件时，得到所述发射信号的幸存符号；根据所述发射信号的幸存符号以及对应的积累分支度量，计算得到每条路径的后验概率。本发明所述幸存符号的选择可以根据干扰加噪声功率自适应调节，在低信噪比下，可以选择更多的幸存符号，从而使得误码率更小；在高信噪比下，选择的幸存符号可以减少，相应的计算量大大降低。

Description

一种MIMO***检测方法和装置

技术领域

本发明属于通信领域，尤其涉一种MIMO***检测及方法和装置。

背景技术

多输入多输出(MIMO)***是是一项运用于802.11n的核心技术，其核心概念为利用多根发射天线与多根接收天线所提供之空间自由度来有效提升无线通信***之频谱效率，以提升传输速率并改善通信质量。由于MIMO***可以在不需要增加带宽或总发送功率耗损(transmit power expenditure)的情况下大幅地增加***的数据吞吐量(throughput)及发送距离，使得此技术于近几年备受瞩目。

多输入多输出(MIMO)技术是未来移动通信***实现高数据传输速率、高***容量及提高传输质量的重要途径。多输入多输出技术与正交频分复用(OFDM)结合形成的MIMO-OFDM技术已经被公认为最有发展潜力的无线通信技术，在LTE***中占有举足轻重的地位。通过最大似然检测译码(MLD)，MIMO***可以实现较优性能。然而，MLD检测的复杂度会随着天线数目的增加以指数形式增长，这使得接收机的复杂度大大增加，尤其是在天线数较多的情况下变得难以实现。要进一步推动MIMO技术在LTE***中的实际应用，设计出复杂度低且性能好的检测算法尤为重要。

目前提出的检测方法，比如基于树搜索的最大似然检测算法，或者基于信号秩的自适应选择幸存符号算法，虽然可以在选择幸存符号时减少计算欧氏距离的复杂度，但是每一个阶段的幸存符号的数量只取决于起始符号，并不能适应信道状况。

发明内容

本发明的目的在于提供一种MIMO***检测及方法和装置，以解决现有技术提出的检测方法，虽然可以在选择幸存符号时减少计算欧氏距离的复杂度，但是每一个阶段的幸存符号的数量只取决于载波和起始符号，并不能适应信道状况的问题。

本发明是这样实现的，一种MIMO***检测方法，所述方法包括：

获取MIMO***的信道的干扰加噪声功率估计值；

根据调制信号的星座图，计算星座图上所有星座点与所述星座图中每个正方形的中心点的欧氏距离并升序排列，得到星座点的符号向量表；

根据所述符号向量表查找发射信号中的相邻的欧氏距离值的平方的差值与所述干扰加噪声功率估计值比较，在满足预定的比较条件时，得到所述发射信号的幸存符号；

根据所述发射信号的幸存符号以及对应的积累分支度量，计算得到每条路径的后验概率。

本发明的另一目的在于提供一种MIMO***检测装置，所述装置包括：

干扰加噪声功率估计值获取单元，用于获取MIMO***的信道的干扰加噪声功率估计值；

符号向量表生成单元，用于根据调制信号的星座图，计算星座图上所有星座点与所述星座图中每个正方形的中心点的欧氏距离并升序排列，得到星座点的符号向量表；

幸存符号生成单元，用于根据所述符号向量表查找发射信号中的相邻的欧氏距离值的平方的差值与所述干扰加噪声功率估计值比较，在满足预定的比较条件时，得到所述发射信号的幸存符号；

后验概率计算单元，用于根据所述发射信号的幸存符号以及对应的积累分支度量，计算得到每条路径的后验概率。

在本发明中，通过计算获取干扰加噪声功率估计值和星座点的符号向量表，根据所述符号向量表查找发射信号中的相邻的欧氏距离值的平方的差值与所述干扰加噪声功率估计值比较，得到发射信号的幸存符号，并根据所述发射信号的幸存符号以及对应的积累分支度量，计算得到每条路径的后验概率。本发明所述幸存符号的选择可以根据干扰加噪声功率自适应调节，在低信噪比下，可以选择更多的幸存符号，从而使得误码率更小；在高信噪比下，选择的幸存符号可以减少，相应的计算量大大降低。

附图说明

图1是本发明实施例提供的MIMO***检测方法的实现流程图；

图2是本发明实施例提供的数据进行预处理的实现流程图；

图3是本发明实施例提供的获取MIMO***的信道的干扰加噪声功率估计值的实现流程图；

图4是本发明实施例提供的星座分割示意图；

图5是本发明实施例提供的查找第一阶段幸运符号的实现流程图；

图6为本发明实施例提供的本发明算法与其它已存在的算法在同样的计算复杂度条件下的误比特率性能对比图；

图7是本发明实施例提供的MIMO***检测装置的结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明实施例的目的在于解决现有技术中在减少选择的幸存符号时，由于现有技术中提出的MIMO检测方法，比如基于球形译码的最大似然格型搜索，或者基于QRM算法的树搜索，QRM算法可以实现近似于最大似然译码的性能，但不足之处在于，算法时延较大，运算复杂度仍然较高。在现有技术中提出的一种基于最大可靠性的自适应控制算法，其目的在于减少在每一阶段的幸存符号的数量。但是，上述这些算法的目的都是为了减少选择幸存符号时计算欧氏距离的复杂度，然而每一阶段幸存符号的数量只取决于载波和起始符号，并不能自适应信道状况。

为解决上述问题，本发明提供了一种MIMO***检测方法，所述方法包括：获取MIMO***的信道的干扰加噪声功率估计值；根据调制信号的星座图，计算星座图上所有星座点与所述星座图中每个正方形的中心点的欧氏距离并升序排列，得到星座点的符号向量表；根据所述符号向量表查找发射信号中的相邻的欧氏距离值的平方的差值与所述干扰加噪声功率估计值比较，在满足预定的比较条件时，得到所述发射信号的幸存符号；根据所述发射信号的幸存符号以及对应的积累分支度量，计算得到每条路径的后验概率。

本发明通过计算获取干扰加噪声功率估计值和星座点的符号向量表，根据所述符号向量表查找发射信号中的相邻的欧氏距离值的平方的差值与所述干扰加噪声功率估计值比较，得到发射信号的幸存符号，并根据所述发射信号的幸存符号以及对应的积累分支度量，计算得到每条路径的后验概率。本发明所述幸存符号的选择可以根据干扰加噪声功率自适应调节，在低信噪比下，可以选择更多的幸存符号，从而使得误码率更小；在高信噪比下，选择的幸存符号可以减少，相应的计算量大大降低。下面结合附图具体说明。

图1示出了本发明实施例提供的MIMO***检测方法的实现流程，详述如下：

在步骤S101中，获取MIMO***的信道的干扰加噪声功率估计值。

在步骤S102得到所述发射信号的幸存符号步骤之前，所述方法还可包括对数据进行预处理的步骤，具体包括如图2所示的步骤：

在步骤S201中，在发送端，将传输信号根据信号与干扰加噪声比进行重新排列，得到重排后的信道矩阵：其中index(p)表示为p路重排后的下标。

在步骤S202中，将所述重排后的信道矩阵进行QR分解得到其中Q是N_r×N_t维的酉矩阵，R是N_t×N_t维的上三角矩阵，且： $R=Q^H\hat{H}=\left[\begin{array}{cccc}{r}_{\mathrm{1,1}}& r_{\mathrm{1,2}}& ...& r_{1,N_t}\\ 0& r_{\mathrm{2,2}}& ...& r_{{2,N}_t}\\ .& .& .& .\\ .& .& .& .\\ .& .& .& .\\ 0& ...& r_{N_t-1,N_t-1}& r_{N_t-1,N_t}\\ 0& ...& 0& r_{N_t,N_t}\end{array}\right],$ 其中N_r为接收天线的数目，N_t为发射天线的数目。

在步骤S203中，在接收端，将Q^H与接收信号y相乘，得到正交接收信号z，

$z\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}\left[\begin{array}{c}{z}_{N_t}\\ z_{N_t-1}\\ .\\ .\\ .\\ z_1\end{array}\right]=Q^{H}y=R\left[\begin{array}{c}{d}_{\mathrm{index}\left(H_t\right)}\\ d_{\mathrm{index}(N_t-1)}\\ .\\ .\\ .\\ d_{\mathrm{index}\left(1\right)}\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{n}_1^{\′}\\ n_2^{\′}\\ .\\ .\\ .\\ n_{N_t}^{\′}\end{array}\right],$ d_p为第p个发射天线的发送信号，为

具体的，所述获取MIMO***的信道的干扰加噪声功率估计值步骤包括如图3所示的以下步骤：

在步骤S301中，选择Walsh矩阵的第i行w_i作为第i个发射天线的导频s_i＝w_is，其中s为原始信息，1≤i≤N_t，N_t为发射天线数目；

在步骤S302中，使用相同的Walsh矩阵的第i′(1≤i′≤N_t)行对接收信号 $r_j={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^P{h}_{j,i}{s}_i+n_j$ 进行解扩可得： $\underset{n=1}{\overset{P}{\mathrm{\Σ}}}{r}_{j,n}{s}_{i^{\′},n}={\mathrm{Ph}}_{j,i^{\′}}+n_j^{\′},$ 信道参数可从相互耦合的P个训练序列估计得到： ${\hat{h}}_{u,v}=(1/P){\mathrm{\Σ}}_{n=1}^P{r}_{j,n}{s}_{i^{\′},n}=h_{j,i^{\′}}+(n_j^{\′}/P),$ 其中：P为每个数据包帧中导频符号所占的子载波个数，s_i′＝w_i′s，h_j,i为信道系数，n_j为第j个接收天线的噪声，h_j,i′为h_j,i解扩转换后对应的信道系数，n′_j为n_j解扩转换后对应的噪声，u为发射天线序号，v为接收天线序号，r_j,n为第j个接收天线接收到的第n个子载波上的信号，s_i′,n为本地Walsh矩阵的第i′行对第n个子载波解扩后的信号。

在步骤S303中，根据所述导频，由公式： ${\mathrm{\σ}}^2=\frac{P^2}{N_t{N}_r}\underset{u=1}{\overset{N_t}{\mathrm{\Σ}}}\underset{v=1}{\overset{N_r}{\mathrm{\Σ}}}{\left|{\hat{h}}_{u,v}\right|}^2-{\left|\frac{P^2}{N_t{N}_r}\underset{u=1}{\overset{N_t}{\mathrm{\Σ}}}\underset{v=1}{\overset{N_r}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_{u,v}\right|}^2$ 计算得到所述MIMO***的信道的干扰加噪声功率估计值，其中：σ²为干扰加噪声功率，N_r为接收天线的数目。

在步骤S102中，根据调制信号的星座图，计算星座图上所有星座点与所述星座图中每个正方形的中心点的欧氏距离并升序排列，得到星座点的符号向量表。

具体的，以QPSK调制为例，如图4所示，星座图被分成16个正方形，每个正方形的坐标为每个正方形的中心，对于每个正方形，将星座上的所有的符号根据自身与正方形的中心点的欧氏距离进行升序排列，我们可获得一个16×16的表格。

候选路径的个数即是星座点数M，令利用象限检测法确定z′₁的落入位置。象限可以利用z′₁的实部和虚部来确定，比如实部为正，虚部为正时就在第一象限；实部为正，虚部为负时就在第二象限。移动x轴和y轴，保证中心与选择的象限一致。重复进行3次相同的定位处理，某个正方形被作为z′₁的位置。根据已探测的正方形的索引，查找表格Τ，得到一个排列好的符号向量{c₁＝c_1,1,c_1,2,...,c_1,M}。

在步骤S103中，根据所述符号向量表查找发射信号中的相邻的欧氏距离值的平方的差值与所述干扰加噪声功率估计值比较，在满足预定的比较条件时，得到所述发射信号的幸存符号。

具体的，所述根据所述符号向量表查找发射信号中的相邻的欧氏距离值的平方的差值与所述干扰加噪声功率估计值比较，在满足预定的比较条件时，得到所述发射信号的幸存符号步骤包括查找第一阶段幸运符号S₁和第m阶段幸运符号S_m(2≤m≤N_t)的步骤，其中：

查找第一阶段幸运符号S₁的步骤包括如图5所示步骤：

在步骤S501中，令根据象限法查找z′₁所属的正方形的位置，根据所属的正方形的位置查找第一发射信号对应的符号向量{c₁＝c_1,1,c_1,2,...,c_1,M}，其中z₁为步骤S203中的正交接收信号z对应位置1的数据信息；

在步骤S502中，根据公式计算第i个欧氏距离的平方；

在步骤S503中，如果E_1,i-E_1,i-1≥ασ²，α为预先设定的常数，σ²为在2中已估计的干扰加噪声功率，矢量{c₁＝c_1,1,c_1,2,...,c_1,i-1}被选作幸存符号，且S₁＝i-1，否则，令i＝i+1，重复步骤S502和S503，直到判断E_1,i+1-E_1,i≥ασ²成立为止，得到第一阶段的幸存符号。

查找第m阶段幸运符号S_m的步骤包括：

获取第m-1阶段每个幸存分支c_m-1,k(1≤k≤S_m-1)并进行升序排列；

通过迭代法选择第m阶段的幸存符号S_m。

具体的，所述获取第m-1阶段每个幸存分支c_m-1,k(1≤k≤S_m-1)并进行升序排列步骤包括：令 $z_m^{\′}=\{z_m-[r_{N_t-m+1,N_t-m+2},r_{N_t-m+1,N_t-m+3},...,r_{N_t-m+1,N_t}\left]c_{m-1,k}\right\}/r_{N_t-m+1,N_t-m+1},$ 根据象限法查找z′_m所属的正方形的位置，根据所属的正方形的位置查找第m个发射信号对应的每个幸存分支c_m-1,k(1≤k≤S_m-1)并进行升序排列，其中：z_m为运算过程中正交接收信号z对应位置m的数据信息，z′_m为运算过程中正交接收信号z对应位置m修改后的数据信息。

所述通过迭代法选择第m阶段的幸存符号S_m步骤包括：

S1，根据公式 ${\hat{E}}_{m,x}={|z_m-[r_{N_t-m+1,N_t-m+1},r_{N_t-m+1,N_t-m+2},...,r_{N_t-m+1,N_t}\left]{\hat{c}}_{m,x}^T\right|}^2+E_{m-1,x}$ 计算累积分支度量，其中z_m为运算过程中正交接收信号z对应位置m的数据信息，1≤x≤S_m-1，为第N_t-m+1个接收天线接收到第N_t-m+1个发射天线的接收信号，为；

S2，计算选择作为第m阶段的第j个幸存候选符号，相应的累积分支度量为其中为当x在其定义域内使累积分支度量取最大时x所对应的值，；

S3，如果E_m,j-E_m,1小于等于ασ²，则令j＝j+1，并判断是否大于预定值，如果大于预定值，则令并返回步骤S2，如果小于或等于预定值，则令S_m＝j，计算则令S_m＝j，计算并返回步骤S2。

具体的，对于第m阶段，假设第(m-1)阶段幸存分支为对应的分支度量为对每一个分支c_m-1,k(1≤k≤S_m-1)，检测过程如下：

5a)从z_m中减去c_m-1,k，可得：

$z_{m^{\′}}=\{z_m-[r_{N_t-m+1,N_t-m+2},r_{N_t-m+1,N_t-m+3},...,r_{N_t-m+1,N_t}\left]c_{m-1,k}\right\}/r_{N_t-m+1,N_t-m+1};$

5b)基于与(4)相同的象限检测方法，得到第m个发射信号的16个候选符号集，它对于分支c_m-1,k是升序排列的；

5c)当获得了所有的分支c_m-1,k(1≤k≤S_m-1)的升序排列后，运用迭代算法，选择第m阶段的幸存符号S_m。具体的迭代步骤如下所示：

第一步，初始化：令T^*＝φ,j＝1。

第二步，对于1≤x≤S_m-1，令计算累积分支度量：

${\hat{E}}_{m,x}={|z_m-[r_{N_t-m+1,N_t-m+1},r_{N_t-m+1,N_t-m+2},...,r_{N_t-m+1,N_t}\left]{\hat{c}}_{m,x}^T\right|}^2+E_{m-1,x};$

第三步，计算选择作为第m阶段的第j个幸存候选符号，相应的累积分支度量为

第四步，判断E_m,j-E_m,1是否小于等于ασ²，如果是，则跳转到第五步，否则结束迭代；

第五步，令判断是否大于16，如果是，则令并且跳转到第三步，否则跳转到第六步；

第六步，令S_m＝j,计算然后跳转到第三步。

在步骤S104中，根据所述发射信号的幸存符号以及对应的积累分支度量，计算得到每条路径的后验概率。

所述根据所述发射信号的幸存符号以及对应的积累分支度量，计算得到每条路径的后验概率步骤具体为：

选择个分支路径，相应的积累分支度量为每一位的后验概率通过公式：计算，其中e_min,p,b,q表示为在下，第p条路径第b位为q的最小积累分支度量

具体的，选择个分支路径，相应的积累分支度量为每一位的后验概率可通过下式计算：

${\mathrm{\Λ}}_{p,b}=\sqrt{e_{\min .p,b,-1}}-\sqrt{e_{\min ,p,b,1}}$

其中e_min,p,b,q表示为在下，第p条路径第b位为q的最小积累分支度量对于本发明，要考虑某些位上只有-1或者1的情况，此时很难直接计算它们的对数似然比，我们采用如下步骤计算：

6a)对于幸存符号候选集中的所有元素，计算每位的最小欧氏距离的平方e_min,p,b,q

6b)对于那些位上是-1和1的情况，在第一步中的得到的最小欧氏距离的平方中选择一个比较大的值，此时选择的欧氏距离的平方是这些符号的平均值，欧氏距离的平方对于那些位上是-1和1的情况是存在的。

6c)将5b中的平均值乘以一个预设的因子β以进行后续的计算，所述因子β可通过仿真得到合适的经验值。

图6为本发明算法与其它已存在的算法在同样的计算复杂度条件下的误比特率性能对比图，如图6所示的仿真条件为：MIMO***有发射天线和接收天线数均为4，调制方式为16QAM，假设时间同步和信道估计完全是理想的。

我们将本发明算法与一些已存在的方案在BER和复杂度上进行了比较。比如自适应控制QRM-MLD算法，自适应选择QRM-MLD算法以及迫零(ZF)算法。

从图6我们可以看出，本发明算法比现有的MIMO检测算法性能要好。另外，本发明在相近的比特误码率值性能时，本发明复杂度大大降低。

图7示出了本发明提供的MIMO***检测装置的结构示意图，如图7所示，本发明所述MIMO***检测装置包括：

干扰加噪声功率估计值获取单元701，用于获取MIMO***的信道的干扰加噪声功率估计值；

符号向量表生成单元702，用于根据调制信号的星座图，计算星座图上所有星座点与所述星座图中每个正方形的中心点的欧氏距离并升序排列，得到星座点的符号向量表；

幸存符号生成单元703，用于根据所述符号向量表查找发射信号中的相邻的欧氏距离值的平方的差值与所述干扰加噪声功率估计值比较，在满足预定的比较条件时，得到所述发射信号的幸存符号；

后验概率计算单元704，用于根据所述发射信号的幸存符号以及对应的积累分支度量，计算得到每条路径的后验概率。

优选的，所述干扰加噪声功率估计值获取单元包括：

选择子单元，用于选择Walsh矩阵的第i行w_i作为第i个发射天线的导频s_i＝w_is，其中s为原始信息，1≤i≤N_t，N_t为发射天线数目；

解扩子单元，用于使用相同的Walsh矩阵的第i′(1≤i′≤N_t)行对接收信号 $r_j={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^P{h}_{j,i}{s}_i+n_j$ 进行解扩可得： $\underset{n=1}{\overset{P}{\mathrm{\Σ}}}{r}_{j,n}{s}_{i^{\′},n}={\mathrm{Ph}}_{j,i^{\′}}+n_j^{\′},$ 信道参数为： ${\hat{h}}_{u,v}=(1/P){\mathrm{\Σ}}_{n=1}^P{r}_{j,n}{s}_{i^{\′},n}=h_{j,i^{\′}}+(n_j^{\′}/P);$

其中：P为每个数据包帧中导频符号所占的子载波个数，s_i′＝w_i′s，h_j,i为信道系数，n_j为第j个接收天线的噪声，h_j,i′为h_j,i解扩转换后对应的信道系数，n′_j为n_j解扩转换后对应的噪声，u为发射天线序号，v为接收天线序号，r_j,n为，s_i′,n为；

干扰加噪声功率估计值计算子单元，用于根据所述导频，由公式： ${\mathrm{\σ}}^2=\frac{P^2}{N_t{N}_r}\underset{u=1}{\overset{N_t}{\mathrm{\Σ}}}\underset{v=1}{\overset{N_r}{\mathrm{\Σ}}}{\left|{\hat{h}}_{u,v}\right|}^2-{\left|\frac{P^2}{N_t{N}_r}\underset{u=1}{\overset{N_t}{\mathrm{\Σ}}}\underset{v=1}{\overset{N_r}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_{u,v}\right|}^2$ 计算得到所述MIMO***的信道的干扰加噪声功率估计值，其中：σ²为干扰加噪声功率，N_r为接收天线的数目。

优选的，所述装置还包括：

重排单元，用于将传输信号根据信号与干扰加噪声比进行重新排列，得到重排后的信道矩阵：其中index(p)表示为p路重排后的下标；

分解单元，用于将所述重排后的信道矩阵进行QR分解得到其中Q是N_r×N_t维的酉矩阵，R是N_t×N_t维的上三角矩阵，且： $R=Q^H\hat{H}=\left[\begin{array}{cccc}{r}_{\mathrm{1,1}}& r_{\mathrm{1,2}}& ...& r_{1,N_t}\\ 0& r_{\mathrm{2,2}}& ...& r_{{2,N}_t}\\ .& .& .& .\\ .& .& .& .\\ .& .& .& .\\ 0& ...& r_{N_t-1,N_t-1}& r_{N_t-1,N_t}\\ 0& ...& 0& r_{N_t,N_t}\end{array}\right],$ 其中N_r为接收天线的数目，N_t为发射天线的数目；

正交接收信号计算单元，用于在接收端，将Q^H与接收信号y相乘，得到正交接收信号z，

$z\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}\left[\begin{array}{c}{z}_{N_t}\\ z_{N_t-1}\\ .\\ .\\ .\\ z_1\end{array}\right]=Q^{H}y=R\left[\begin{array}{c}{d}_{\mathrm{index}\left(H_t\right)}\\ d_{\mathrm{index}(N_t-1)}\\ .\\ .\\ .\\ d_{\mathrm{index}\left(1\right)}\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{n}_1^{\′}\\ n_2^{\′}\\ .\\ .\\ .\\ n_{N_t}^{\′}\end{array}\right],$ d_p为第p个发射天线的发送信号，为

图6所示MIMO***检测装置与图1至图5所述方法对应，在此不作重复赘述。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种MIMO***检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取MIMO***的信道的干扰加噪声功率估计值；

根据调制信号的星座图，计算星座图上所有星座点与所述星座图中每个正方形的中心点的欧氏距离并升序排列，得到星座点的符号向量表；

根据所述符号向量表查找发射信号中的相邻的欧氏距离值的平方的差值与所述干扰加噪声功率估计值比较，在满足预定的比较条件时，得到所述发射信号的幸存符号；

根据所述发射信号的幸存符号以及对应的积累分支度量，计算得到每条路径的后验概率。

2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述获取MIMO***的信道的干扰加噪声功率估计值步骤具体为：

选择Walsh矩阵的第i行w_i作为第i个发射天线的导频s_i＝w_is，其中s为原始信息，1≤i≤N_t，N_t为发射天线数目；

使用相同的Walsh矩阵的第i′(1≤i′≤N_t)行对接收信号进行解扩可得： $\underset{n=1}{\overset{P}{\mathrm{\Σ}}}{r}_{j,n}{s}_{i^{\′},n}={\mathrm{Ph}}_{j,i^{\′}}+n_j^{\′},$ 信道参数为：

${\hat{h}}_{u,v}=(1/P){\mathrm{\Σ}}_{n=1}^P{r}_{j,n}{s}_{i^{\′},n}=h_{j,i^{\′}}+(n_j^{\′}/P),$ 其中：P为每个数据包帧中导频符号所占的子载波个数，s_i′＝w_i′s，h_j,i为信道系数，n_j为第j个接收天线的噪声，r_j为第j个接收天线的接收信号，h_j,i′为h_j,i解扩转换后对应的信道系数，n′_j为n_j解扩转换后对应的噪声，u为发射天线序号，v为接收天线序号，r_j,n为第j个接收天线接收到的第n个子载波上的信号，s_i′,n为本地Walsh矩阵的第i′行对第n个子载波解扩后的信号；

根据所述导频，由公式： ${\mathrm{\σ}}^2=\frac{P^2}{N_t{N}_r}\underset{u=1}{\overset{N_t}{\mathrm{\Σ}}}\underset{v=1}{\overset{N_r}{\mathrm{\Σ}}}{\left|{\hat{h}}_{u,v}\right|}^2-{\left|\frac{P^2}{N_t{N}_r}\underset{u=1}{\overset{N_t}{\mathrm{\Σ}}}\underset{v=1}{\overset{N_r}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_{u,v}\right|}^2$ 计算得到所述MIMO***的信道干扰加噪声功率的估计值，其中：σ²为干扰加噪声功率估计值，N_r为接收天线的数目。

3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，在所述根据所述符号向量表查找发射信号中的相邻的欧氏距离值的平方的差值与所述干扰加噪声功率估计值比较，在满足预定的比较条件时，得到所述发射信号的幸存符号步骤之前，所述方法还包括：

将传输信号根据信号与干扰加噪声比进行重新排列，得到重排后的信道矩阵：其中index(p)表示为p路重排后的下标；

将所述重排后的信道矩阵进行QR分解得到其中Q是N_r×N_t维的酉矩阵，R是N_t×N_t维的上三角矩阵，且： $R=Q^H\hat{H}=\left[\begin{array}{cccc}{r}_{\mathrm{1,1}}& r_{\mathrm{1,2}}& ...& r_{1,N_t}\\ 0& r_{\mathrm{2,2}}& ...& r_{2,N_t}\\ .& .& .& .\\ .& .& .& .\\ .& .& .& .\\ 0& ...& r_{N_t-1,N_t-1}& r_{N_t-1,N_t}\\ 0& ...& 0& r_{N_t,N_t}\end{array}\right],$ 其中N_r为接收天线的数目，N_t为发射天线的数目；

在接收端，将Q^H与接收信号y相乘，得到正交接收信号z，

$z\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}\left[\begin{array}{c}{z}_{N_t}\\ z_{N_t-1}\\ .\\ .\\ .\\ z_1\end{array}\right]=Q^{H}y=R\left[\begin{array}{c}{d}_{\mathrm{index}\left(N_t\right)}\\ d_{\mathrm{index}(N_t-1)}\\ .\\ .\\ .\\ d_{\mathrm{index}\left(1\right)}\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{n}_1^{\′}\\ n_2^{\′}\\ .\\ .\\ .\\ n_{N_t}^{\′}\end{array}\right],$ d_p为第p个发射天线的发送信号，为

4.根据权利要求3所述方法，其特征在于，所述根据所述符号向量表查找发射信号中的相邻的欧氏距离值的平方的差值与所述干扰加噪声功率估计值比较，在满足预定的比较条件时，得到所述发射信号的幸存符号步骤包括查找第一阶段幸运符号S₁和第m阶段幸运符号S_m(2≤m≤N_t)的步骤，其中：

查找第一阶段幸运符号S₁的步骤包括：

令根据象限法查找z′₁所属的正方形的位置，根据所属的正方形的位置查找第一发射信号对应的符号向量{c₁＝c_1,1,c_1,2,...,c_1,M}，其中z₁为所述正交接收信号z对应位置1的数据信息；

根据公式计算第i个欧氏距离的平方；

如果E_1,i-E_1,i-1≥ασ²，α为预先设定的常数，σ²为在2中已估计的干扰加噪声功率，矢量{c₁＝c_1,1,c_1,2,...,c_1,i-1}被选作幸存符号，且S₁＝i-1，否则判断E_1,i+1-E_1,i≥ασ²，直到满足要求为止；

查找第m阶段幸运符号S_m的步骤包括：

获取第m-1阶段每个幸存分支c_m-1,k(1≤k≤S_m-1)并进行升序排列；

通过迭代法选择第m阶段的幸存符号S_m。

5.根据权利要求4所述方法，其特征在于，所述获取第m-1阶段每个幸存分支c_m-1,k(1≤k≤S_m-1)并进行升序排列步骤包括：

令 $z_m^{\′}=\{z_m-[r_{N_t-m+1,N_t-m+2},r_{N_t-m+1,N_t-m+3},...,r_{N_t-m+1,N_t}\left]c_{m-1,k}\right\}/r_{N_t-m+1,N_t-m+1},$ 根据象限法查找z′_m所属的正方形的位置，根据所属的正方形的位置查找第m个发射信号对应的每个幸存分支c_m-1,k(1≤k≤S_m-1)并进行升序排列，其中：z_m为运算过程中正交接收信号z对应位置m的数据信息，z′_m为运算过程中正交接收信号z对应位置m修改后的数据信息。

6.根据权利要求4所述方法，其特征在于，所述通过迭代法选择第m阶段的幸存符号S_m步骤包括：

S1，根据公式 ${\hat{E}}_{m,x}={|z_m-[r_{N_t-m+1,N_t-m+1},r_{N_t-m+1,N_t-m+2},...,r_{N_t-m+1,N_t}\left]{\hat{c}}_{m,x}^T\right|}^2+E_{m-1,x}$ 计算累积分支度量，其中z_m为运算过程中正交接收信号z对应位置m的数据信息，1≤x≤S_m-1， 为第N_t-m+1个接收天线接收到第N_t-m+1个发射天线的接收信号，为第m个阶段的第x个幸存分支；

S2，计算选择作为第m阶段的第j个幸存候选符号，相应的累积分支度量为其中为当x在其定义域内使累积分支度量取最大时x所对应的值；

S3，如果E_m,j-E_m,1小于等于ασ²，则令j＝j+1，并判断是否大于预定值，如果大于预定值，则令并返回步骤S2，如果小于或等于预定值，则令S_m＝j，计算则令S_m＝j，计算并返回步骤S2。

7.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述根据所述发射信号的幸存符号以及对应的积累分支度量，计算得到每条路径的后验概率步骤具体为：

选择个分支路径，相应的积累分支度量为每一位的后验概率通过公式：计算，其中e_min,p,b,q表示为在下，第p条路径第b位为q的最小积累分支度量

8.一种MIMO***检测装置，其特征在于，所述装置包括：

干扰加噪声功率估计值获取单元，用于获取MIMO***的信道的干扰加噪声功率估计值；

符号向量表生成单元，用于根据调制信号的星座图，计算星座图上所有星座点与所述星座图中每个正方形的中心点的欧氏距离并升序排列，得到星座点的符号向量表；

幸存符号生成单元，用于根据所述符号向量表查找发射信号中的相邻的欧氏距离值的平方的差值与所述干扰加噪声功率估计值比较，在满足预定的比较条件时，得到所述发射信号的幸存符号；

后验概率计算单元，用于根据所述发射信号的幸存符号以及对应的积累分支度量，计算得到每条路径的后验概率。

9.根据权利要求8所述装置，其特征在于，所述干扰加噪声功率估计值获取单元包括：

选择子单元，用于选择Walsh矩阵的第i行w_i作为第i个发射天线的导频s_i＝w_is，其中s为原始信息，1≤i≤N_t，N_t为发射天线数目；

解扩子单元，用于使用相同的Walsh矩阵的第i′(1≤i′≤N_t)行对接收信号 $r_j={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^P{h}_{j,i}{s}_i+n_j$ 进行解扩可得： $\underset{n=1}{\overset{P}{\mathrm{\Σ}}}{r}_{j,n}{s}_{i^{\′}n}={\mathrm{Ph}}_{j,i^{\′}}+n_j^{\′},$ 信道参数为：

${\hat{h}}_{u,v}=(1/P){\mathrm{\Σ}}_{n=1}^P{r}_{j,n}{s}_{i^{\′},n}=h_{j,i^{\′}}+(n_j^{\′}/P),$

其中：P为每个数据包帧中导频符号所占的子载波个数，s_i′＝w_i′s，h_j,i为信道系数，n_j为第j个接收天线的噪声，h_j,i′为h_j,i解扩转换后对应的信道系数，n′_j为n_j解扩转换后对应的噪声，u为发射天线序号，v为接收天线序号，r_j,n为，s_i′,n为；

干扰加噪声功率估计值计算子单元，用于根据所述导频，由公式：

${\mathrm{\σ}}^2=\frac{P^2}{N_t{N}_r}\underset{u=1}{\overset{N_t}{\mathrm{\Σ}}}\underset{v=1}{\overset{N_r}{\mathrm{\Σ}}}{\left|{\hat{h}}_{u,v}\right|}^2-{\left|\frac{P^2}{N_t{N}_r}\underset{u=1}{\overset{N_t}{\mathrm{\Σ}}}\underset{v=1}{\overset{N_r}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_{u,v}\right|}^2$ 计算得到所述MIMO***的信道的干扰加噪声功率估计值，其中：σ²为干扰加噪声功率，N_r为接收天线的数目。

10.根据权利要求8所述装置，其特征在于，所述装置还包括：

重排单元，用于将传输信号根据信号与干扰加噪声比进行重新排列，得到重排后的信道矩阵：其中index(p)表示为p路重排后的下标；

分解单元，用于将所述重排后的信道矩阵进行QR分解得到其中Q是N_r×N_t维的酉矩阵，R是N_t×N_t维的上三角矩阵，且： $R=Q^H\hat{H}=\left[\begin{array}{cccc}{r}_{\mathrm{1,1}}& r_{\mathrm{1,2}}& ...& r_{1,N_t}\\ 0& r_{\mathrm{2,2}}& ...& r_{2,N_t}\\ .& .& .& .\\ .& .& .& .\\ .& .& .& .\\ 0& ...& r_{N_t-1,N_t-1}& r_{N_t-1,N_t}\\ 0& ...& 0& r_{N_t,N_t}\end{array}\right],$ 其中N_r为接收天线的数目，N_t为发射天线的数目；

正交接收信号计算单元，用于在接收端，将Q^H与接收信号y相乘，得到正交接收信号z，

$z\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}\left[\begin{array}{c}{z}_{N_t}\\ z_{N_t-1}\\ .\\ .\\ .\\ z_1\end{array}\right]=Q^{H}y=R\left[\begin{array}{c}{d}_{\mathrm{index}\left(N_t\right)}\\ d_{\mathrm{index}(N_t-1)}\\ .\\ .\\ .\\ d_{\mathrm{index}\left(1\right)}\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{n}_1^{\′}\\ n_2^{\′}\\ .\\ .\\ .\\ n_{N_t}^{\′}\end{array}\right],$ d_p为第p个发射天线的发送信号，为