CN104901910A - 一种mimo***的检测方法及装置 - Google Patents

一种mimo***的检测方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种MIMO***中信号的检测方法及装置。其方法包括：对与MIMO***的信号向量等效的树结构进行逐层搜索；其中，在对树结构每层的幸存节点扩展子节点时，幸存节点按照累积度量值的排序被分为至少两组，同组的幸存节点扩展的子节点数量相同，累积度量值大的组中幸存节点扩展的子节点数量小于累积度量值小的组中幸存节点扩展的子节点数量；输出逐层搜索完成后保留的K条幸存路径和所述K条幸存路径对应的幸存节点；据此确定检测的软比特结果。由于每一层扩展的子节点数减少，从而降低了树搜索的运算量。由于累积度量值小的幸存节点所在路径为最终幸存路径的可能性更大，因此本发明实施例提供的技术方案不影响检测性能。

Description

一种MIMO***的检测方法及装置
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域，尤其涉及一种多输入多输出（MIMO）***的检测方法及装置。
背景技术
高速无线数据接入业务与用户数量的迅速增长，需要更高速率、更大容量的无线链路的支持，而决定无线链路传输效能的最根本因素在于信道容量。空间复用MIMO技术有效提高了信道容量，是长期演进（LTE）***的核心技术。
对于空间复用MIMO***的检测，现有的检测算法主要包括线性检测、序列干扰抵消（SIC）检测、最大似然检测（ML）。
线性检测算法和SIC算法的硬件实现复杂度比较低，但是二者在衰落严重的无线信道下性能很差，与ML算法的性能有较大的差距。
ML算法计算接收信号和所有可能向量之间的欧几里得距离，并找到一个最小的距离。当所有的发射向量等可能时，ML算法达到最大后验概率（MAP）检测的最佳性能。然而它的复杂度随调制阶数和发射天线数量的增加而上升。
ML算法遍历式的搜索因为其繁重的计算复杂度使得在实际***中不能或者很难实现。目前主要采用基于树搜索的球形译码（SD）检测算法来降低ML算法的复杂度。
球形译码检测算法的基本思想是将ML检测的全遍历搜索缩小到一个确定半径的多维球形空间内，以达到减少ML检测复杂度的目的。其基本的算法流程类似ML的点搜索过程，性能方面接近ML。
基于树搜索的SD检测算法可以将MIMO信号的检测等效为对树结构的搜索。在这个树结构中，每个父节点所需要展开的子节点数目是由此层所使用的星座图中星座点个数决定的。每个节点对应一组部分信息向量，每两个相连的节点之间的线段权重是对应的部分欧几里得距离。MIMO信号检测问题可以被转化为在一个树结构中搜索权重最小的节点的问题，这是最短路径问题的一种简化。
基于树搜索的SD检测算法的核心思想在于对ML检测中的搜索向量进行约束，从而减小搜索的范围和扩展的节点数目。根据基本的算法理论，遍历一个树结构的方法有深度优先算法、广度优先算法和度量值优先算法。其中，广度优先SD检测算法更适于硬件实现。
广度优先SD检测算法从根节点开始，按照广度优先的原则遍历树结构，在树搜索的过程中，每一层只保留K条具有最小部分欧几里得距离之和的路径（幸存路径）。主要步骤是：假设当前已经进行到k+1层，算法首先基于每层保留的K个幸存路径的父节点扩展子节点，每个父节点扩展出M个子节点，得到K*M条新的路径。然后，将扩张后的K*M条路径按照累积欧几里得距离之和（即累积度量值）进行排序，保留最小的K条作为下一层的幸存路径，并将其他路径删除。重复这一操作直到达到树结构的叶节点为止。
在广度优先SD检测算法的树搜索过程中，主要的运算量是每一层的两种操作带来的：
（1）每个父节点扩展出M个子节点，计算每个子节点分支度量值带来的乘法和加法运算。在此过程中，每个父节点所需要扩展的子节点数目是由此层所使用的星座图中星座点个数决定的。例如正交相移键控（Quadrature PhaseShift Keying，QPSK）调试方式下，一个父节点扩展出4个子节点；而在64正交振幅调制（Quadrature Amplitude Modulation，QAM）调制方式，一个父节点扩展出64个子节点。每个子节点扩展后，都要计算新路径的欧几里得距离，涉及到一定的乘法和加法运算。一个父节点扩展的子节点数目越多，带来的乘法和加法运算量也成比例增加。
（2）扩展K*M条路径后进行排序带来的比较运算。在此过程中，每一层需要将K*M条路径由小到大排序，保留最小的K条作为下一层的幸存路径，并将其他路径删除。在K*M较大时，会带到大量的排序运算，使硬件实现非常复杂。
针对每一层运算量大的问题，已有改进算法通过限制扩展子节点的数目来降低运算量。例如基于候选集的广度优先算法：对于不同的调制方式设定子节点候选集，其仅仅是星座图中所有星座点的一个子集。因此，通过候选集扩展的子节点数目M是明显小于星座图中星座点总数目。相比原始算法，减小了M值，降低整体运算量。但是，由于M数值较小时会对检测性能带来显著影响，M数值的设定受到一定限制。
实际上，在树搜索的过程中，每条幸存路径的度量值是不同的，累积度量值小的路径具有更大的概率成为最终路径，而累积度量值大的路径具有较小的概率成为最终路径。广度优先SD检测算法以及改进算法在树搜索过程中，每一层父节点都扩展了固定数目（M）的子节点。采用较大的M数值可以保证保留更多的幸存路径，但是造成整体计算量大的问题；而采用较小的M数值可以降低整体计算量，但是会保留较少的幸存路径，可能会损失检测算法的性能。这是现有检测算法的一个两难问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种MIMO***中信号的检测方法及装置，以解决检测算法的性能和计算量无法兼顾的问题。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的：
一种MIMO***的检测方法，包括：
对与MIMO***的信号向量等效的树结构进行逐层搜索；其中，在对该树结构每层的幸存节点扩展子节点时，同一层的幸存节点按照累积度量值的排序被分为至少两组，同组的幸存节点扩展的子节点数量相同，累积度量值大的组中幸存节点扩展的子节点数量小于累积度量值小的组中幸存节点扩展的子节点数量；
输出逐层搜索完成后保留的K条幸存路径和该K条幸存路径对应的幸存节点；
根据上述K条幸存路径和对应的幸存节点，确定检测的软比特结果。
由于每一层扩展的子节点数小于现有技术扩展的子节点数，从而降低了树搜索的运算量。由于累积度量值小的幸存节点所在路径为最终幸存路径的可能性更大，因此本发明实施例提供的技术方案不影响检测性能。
其中，从树结构的初始搜索层开始，在该层选定初始幸存节点，开始树搜索过程。每层搜索过程可以简述为：对该层的幸存节点扩展子节点；计算扩展的每个子节点所在路径在该层的分支度量值，将扩展的每个子节点所在路径在该层的分支度量值分别与已完成层的分支度量值累加，得到扩展的每个子节点所在路径的累积度量值；将扩展的子节点按照累积度量值排序，按照升序保留前K个子节点作为下一层的幸存节点。
在进行树搜索之前，对信道矩阵进行QR分解，得到上三角矩阵R和酉矩阵Q；并对接收信号进行预处理，得到接收信号向量的等效向量Y。在树搜索过程中，根据上三角矩阵R和等效向量Y计算分支度量值。
较佳地，对树结构的同一层的幸存节点扩展子节点的具体实现方式可以是：将同一层的幸存节点按照累积度量值的排序划分为两组；根据幸存节点所在层所使用的星座图中星座点的数量，为累积度量值小的一组幸存节点扩展子节点；为累积度量值较大的一组幸存节点扩展子节点。
上述各实施例中，每组包含的幸存节点数根据无线信道条件确定。
基于与方法同样的发明构思，本发明实施例还提供一种MIMO***中信号的检测装置，包括：
树搜索单元，用于对与MIMO***的信号向量等效的树结构进行逐层搜索；其中，在对该树结构每层的幸存节点扩展子节点时，同一层的幸存节点按照累积度量值的排序被分为至少两组，同组的幸存节点扩展的子节点数量相同，累积度量值大的组中幸存节点扩展的子节点数量小于累积度量值小的组中幸存节点扩展的子节点数量；
输出单元，用于输出逐层搜索完成后保留的K条幸存路径和所述K条幸存路径对应的幸存节点；
检测结果确定单元，用于根据上述K条幸存路径和对应的幸存节点，确定检测的软比特结果。
由于每一层扩展的子节点数小于现有技术扩展的子节点数，从而降低了树搜索的运算量。由于累积度量值小的幸存节点所在路径为最终幸存路径的可能性更大，因此本发明实施例提供的技术方案不影响检测性能。
较佳地，树搜索单元包括与上述树结构的各层一一对应的层处理子单元，每个层处理子单元分别对树结构的一层进行搜索，其中，后一层对应的层处理子单元进行搜索所使用的幸存节点为前一层的幸存节点扩展的节点。
较佳地，每个层处理子单元具体用于：将一层的幸存节点按照累积度量值的排序划分为至少两组，分别为每组幸存节点扩展子节点；计算扩展的每个子节点所在路径在当前层的分支度量值；计算扩展的每个子节点所在路径的累积度量值；将所述累积度量值计算模块计算得到的累积度量值进行排序，按照升序将前K个子节点作为下一层的幸存节点输出。
相应的，层处理子单元可以包括以下模块：
子节点扩展模块，用于将一层的幸存节点按照累积度量值的排序划分为至少两组，分别为每组幸存节点扩展子节点；
分支度量值计算模块，用于计算扩展的每个子节点的分支度量值；
累积度量值计算模块，用于计算扩展的每个子节点所在路径的累积度量值；
排序模块，用于将累积度量值计算模块计算得到的累积度量值进行排序，按照升序将前K个子节点作为下一层的幸存节点输出。
具体的，当前层对应的层处理子单元的排序模块按照累积度量值的排序输出K个子节点，以便下一层对应的层处理子单元的子节点扩展模块根据累积度量值的排序对这K个子节点（下一层的幸存节点）扩展。
较佳地，子节点扩展模块用于：将一层的幸存节点按照累积度量值的排序划分为两组；根据搜索层所使用的星座图中星座点的数量，为累积度量值小的一组幸存节点扩展子节点；为累积度量值较大的一组幸存节点扩展子节点。
基于上述任意装置实施例，较佳地，每组包含的幸存节点数根据无线信道条件确定。
基于上述任意装置实施例，该装置还包括：QR分解单元，用于对接收信号的信道矩阵进行QR分解，得到上三角矩阵和酉矩阵；预处理单元，用于对接收信号进行预处理，以便树搜索单元根据预处理结果和所述上三角矩阵对所述树结构进行逐层搜索。
基于与方法同样的发明构思，本发明实施例还提供一种MIMO***中信号的检测装置，包括处理器。
该处理器被配置为，对与MIMO***的信号向量等效的树结构进行逐层搜索；其中，在对该树结构每层的幸存节点扩展子节点时，同一层的幸存节点按照累积度量值的排序被分为至少两组，同组的幸存节点扩展的子节点数量相同，累积度量值大的组中幸存节点扩展的子节点数量小于累积度量值小的组中幸存节点扩展的子节点数量；输出逐层搜索完成后保留的K条幸存路径和所述K条幸存路径对应的幸存节点；根据该K条幸存路径和对应的幸存节点，确定检测的软比特结果。
由于每一层扩展的子节点数小于现有技术扩展的子节点数，从而降低了树搜索的运算量。由于累积度量值小的幸存节点所在路径为最终幸存路径的可能性更大，因此本发明实施例提供的技术方案不影响检测性能。
附图说明
图1为本发明一个实施例提供的检测方法流程图；
图2为本发明另一个实施例提供的检测方法流程图；
图3为本发明实施例提供的树搜索过程示意图；
图4为本发明一个实施例提供的装置示意图；
图5为本发明另一个实施例提供的装置示意图；
图6为本发明实施例提供的层处理子单元示意图；
图7为本发明又一个实施例提供的装置示意图。
具体实施方式
本发明提出一种低复杂度MIMO***中的信号检测方案，其核心思想是对广度优先SD算法的树搜索过程进行改进。在对每层幸存节点扩展子节点时，将同层的幸存节点划分为至少两组，分别为每组幸存节点扩展子节点，使得同组的幸存节点扩展的子节点数量相同，累积度量值大的组中幸存节点扩展的子节点数量小于累积度量值小的组中幸存节点扩展的子节点数量。
由于每一层扩展的子节点数小于现有技术扩展的子节点数，从而降低了树搜索的运算量，降低了硬件实现复杂度。由于累积度量值小的幸存节点所在路径为最终幸存路径的可能性更大，因此本发明实施例提供的技术方案不影响检测性能。
在对本发明实施例进行详细描述之前，首先对本发明实施例涉及到的树结构的层、节点的概念进行说明。
树结构共有Nr层，Nr为MIMO***中接收天线的数量。为了获得更好的检测效果，从第Nr层开始对树结构进行逐层搜索。当然，也可以选择其他层作为搜索的初始层。
每层的节点又称为父节点。由于在树搜索的过程中，每层仅保留累积度量值升序的前K个父节点，因此，将每层保留的K个父节点称作幸存节点。
对每层的幸存节点扩展得到的子节点作为下一层的父节点。本发明实施例中，下一层是相对搜索顺序而言的。例如，第Nr-1层为低Nr层的下一层。
下面将结合附图，对本发明实施例提供的技术方案进行详细说明。
一种MIMO***中信号的检测方法，如图1所示，具体包括如下操作：
步骤100、对与MIMO***的信号向量等效的树结构进行逐层搜索；其中，在对该树结构每层的幸存节点扩展子节点时，同一层的幸存节点按照累积度量值的排序被分为至少两组，同组的幸存节点扩展的子节点数量相同，累积度量值大的组中幸存节点扩展的子节点数量小于累积度量值小的组中幸存节点扩展的子节点数量。
步骤110、输出逐层搜索完成后保留的K条幸存路径和该K条幸存路径对应的幸存节点。
步骤120、根据上述K条幸存路径和对应的幸存节点，确定检测的软比特结果。
其中，从树结构的初始搜索层开始，在该层选定初始幸存节点，开始树搜索过程。每层搜索过程可以简述为：对该层的幸存节点扩展子节点；计算扩展的每个子节点所在路径在该层的分支度量值，将扩展的每个子节点所在路径在该层的分支度量值分别与已完成层的分支度量值累加，得到扩展的每个子节点所在路径的累积度量值；将扩展的子节点按照累积度量值排序，按照升序保留前K个子节点作为下一层的幸存节点。
在进行树搜索之前，对信道矩阵进行QR分解，得到上三角矩阵R和酉矩阵Q；并对接收信号进行预处理，得到接收信号向量的等效向量Y。在树搜索过程中，根据上三角矩阵R和等效向量Y计算分支度量值。
较佳地，对树结构的同一层的幸存节点扩展子节点的具体实现方式可以是：将同一层的幸存节点按照累积度量值的排序划分为两组；根据幸存节点所在层所使用的星座图中星座点的数量，为累积度量值小的一组幸存节点扩展子节点；为累积度量值较大的一组幸存节点扩展子节点。
以发射天线数量为Nt，接收天线数量为Nr，发射信号向量S=[s1,s2……sNt]的MIMO***为例，定义接收信号X=HS+n。
其中，X=[x1,x2,……,xNr]为接收信号向量，n=[n1,n2,……nNr]为来自每个接收天线处的噪声向量，H是Nt×Nr的信道矩阵。
采用本发明实施例对该MIMO***中的信号进行检测的方法如图2所示，具体包括如下操作：
步骤200、对信道矩阵H进行QR分解，得到上三角矩阵R和酉矩阵Q。即：
H=QR
步骤210、对接收信号向量进行预处理。即：
将接收信号向量X乘以酉矩阵Q的共轭转置，得到其等效向量Y：
Y=QHX=RS+w
其中，w=QHn
步骤220、根据上三角矩阵R和等效向量Y，对与MIMO***的信号向量等效的树结构进行逐层搜索。
具体的，从树结构的第Nr层出发，选定初始父节点，按照如图3所示的流程进行逐层搜索：
步骤21、按照累积度量值的排序，将当前层的K个幸存节点划分为两组，执行步骤22。
具体的，按照累积度量值的升序，将前W个幸存节点划分为一组（称为第一组），将剩余的K-W个幸存节点划分为另一组（称为第二组）。其中，根据无线信道特性确定检测算法中W的取值。无线信道条件较好时可选用较小的W，反之可以选用较大的W。前提是不能影响最终的检测性能。
步骤22、根据当前层所使用的星座图中星座点的数量，为第一组中的各个幸存节点分别扩展M个子节点；为第二组中的各个幸存节点分别扩展Mq个子节点；执行步骤23。
其中，可以采用现有算法为第一组中的各个幸存节点扩展子节点。
第二组中各个幸存节点扩展的子节点数量Mq的取值小于M的取值。Mq取值越小对于降低计算复杂度越有效，但前提是不能影响最终的检测性能。
步骤23、对扩展的每个子节点，分别计算其所在路径在该层的分支度量值，执行步骤24。
假设当前层的幸存节点按照累积度量值的升序，编号分别为1,2,……,K。每个幸存节点扩展的全部子节点按照预定的顺序或者随机分配编号，对于第一组的幸存节点，对应的子节点编号分别为1,2,……,M，对于第二组的幸存节点，对应的子节点编号分别为1,2,……,Mq。
基于上述假设，编号为q的幸存节点对应的编号为a的子节点所在路径在当前层的分支度量值计算每条路径对应的分支度量值
J p ( S ^ qa ) = | y p - Σ i = p + 1 N t r pi S ^ i - r pp S ^ qa | 2
其中，q=1,2,……,K；对于第一组的幸存节点，a=1,2,……,M，对于第二组的幸存节点，a=1,2,……,Mq；yp是Y的第p个元素，rpi是上三角矩阵R的第p行第i个元素，rpp是上三角矩阵R的第p行第p个元素，是的上层节点。
步骤24、对于扩展的每个子节点所在路径，将当前层的分支度量值与已完成层的分支度量值累加，得到各个路径在当前层的累积度量值，执行步骤25。
步骤25、根据各个路径在当前层的累积度量值，对当前层扩展的所有子节点进行排序，按照升序保留前K个子节点作为下一层的幸存节点，执行步骤26。
步骤26、判断当前层是否为第1层，如果是，树搜索过程结束，否则，返回步骤21。
从上述算法可以看出，采用分组扩展方法，每一层得到W*M+(K-W)*Mq个子节点，对应W*M+(K-W)*Mq条路径。此外，每一层将W*M+(K-W)*Mq个子节点进行排序，保留累积度量值最小的K个子节点及所在路径。
与现有算法相比较，由于W*M+(K-W)*Mq明显小于K*M。因此本发明实施例提供的算法可以有效降低现有树搜索算法过程中每一层的加法、乘法以及排序运算量。
步骤230、将最终保留的K个子节点及所在路径输出。
步骤240、根据最终保留的K个子节点及所在路径，确定检测的软比特结果。
上述各实施例中，每组包含的幸存节点数根据检测性能的影响确定。
基于与方法同样的发明构思，本发明实施例还提供一种MIMO***中信号的检测装置，如图4所示，包括：
树搜索单元41，用于对与MIMO***的信号向量等效的树结构进行逐层搜索；其中，在对该树结构每层的幸存节点扩展子节点时，同一层的幸存节点按照累积度量值的排序被分为至少两组，同组的幸存节点扩展的子节点数量相同，累积度量值大的组中幸存节点扩展的子节点数量小于累积度量值小的组中幸存节点扩展的子节点数量；
输出单元42，用于输出逐层搜索完成后保留的K条幸存路径和所述K条幸存路径对应的幸存节点。
检测结果确定单元43，用于根据所述K条幸存路径和对应的幸存节点，确定检测的软比特结果。
由于每一层扩展的子节点数小于现有技术扩展的子节点数，从而降低了树搜索的运算量。由于累积度量值小的幸存节点所在路径为最终幸存路径的可能性更大，因此本发明实施例提供的技术方案不影响检测性能。
较佳地，如图5所示，树搜索单元41包括与上述树结构的各层一一对应的层处理子单元410，每个层处理子单元410分别对树结构的一层进行搜索，其中，后一层对应的层处理子单元进行搜索所使用的幸存节点为前一层的幸存节点扩展的节点。
较佳地，每个层处理子单元具体用于：将一层的幸存节点按照累积度量值的排序划分为至少两组，分别为每组幸存节点扩展子节点；计算扩展的每个子节点所在路径在当前层的分支度量值；计算扩展的每个子节点所在路径的累积度量值；将所述累积度量值计算模块计算得到的累积度量值进行排序，按照升序将前K个子节点作为下一层的幸存节点输出。
相应的，如图6所示，每个层处理子单元410可以包括：
子节点扩展模块61，用于将一层的幸存节点按照累积度量值的排序划分为至少两组，分别为每组幸存节点扩展子节点；
分支度量值计算模块62，用于计算扩展的每个子节点的分支度量值；
累积度量值计算模块63，用于计算扩展的每个子节点所在路径的累积度量值；
排序模块64，用于将累积度量值计算模块63计算得到的累积度量值进行排序，按照升序将前K个子节点作为下一层的幸存节点输出。
具体的，当前层对应的层处理子单元410的排序模块64按照累积度量值的排序输出K个子节点，以便下一层对应的层处理子单元410的子节点扩展模块61根据累积度量值的排序对这K个子节点（下一层的幸存节点）扩展。
较佳地，子节点扩展模块61用于：将一层的幸存节点按照累积度量值的排序划分为两组；根据搜索层所使用的星座图中星座点的数量，为累积度量值小的一组幸存节点扩展子节点；为累积度量值较大的一组幸存节点扩展子节点。
基于上述任意装置实施例，较佳地，每组包含的幸存节点数根据无线信道条件确定。
基于上述任意装置实施例，如图7所示，该装置还包括：QR分解单元43，用于对接收信号的信道矩阵进行QR分解，得到上三角矩阵和酉矩阵；预处理单元44，用于对接收信号进行预处理，以便树搜索单元根据预处理结果和所述上三角矩阵对所述树结构进行逐层搜索。
基于与方法同样的发明构思，本发明实施例还提供一种MIMO***中信号的检测装置，包括处理器。
该处理器被配置为，对与MIMO***的信号向量等效的树结构进行逐层搜索；其中，在对该树结构每层的幸存节点扩展子节点时，同一层的幸存节点按照累积度量值的排序被分为至少两组，同组的幸存节点扩展的子节点数量相同，累积度量值大的组中幸存节点扩展的子节点数量小于累积度量值小的组中幸存节点扩展的子节点数量；输出逐层搜索完成后保留的K条幸存路径和所述K条幸存路径对应的幸存节点；根据所述K条幸存路径和对应的幸存节点，确定检测的软比特结果。
由于每一层扩展的子节点数小于现有技术扩展的子节点数，从而降低了树搜索的运算量。由于累积度量值小的幸存节点所在路径为最终幸存路径的可能性更大，因此本发明实施例提供的技术方案不影响检测性能。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备（***）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (9)

1.一种多输入多输出***中信号的检测方法，其特征在于，包括：
对与多输入多输出***的信号向量等效的树结构进行逐层搜索；其中，在对所述树结构每层的幸存节点扩展子节点时，幸存节点按照累积度量值的排序被分为至少两组，同组的幸存节点扩展的子节点数量相同，累积度量值大的组中幸存节点扩展的子节点数量小于累积度量值小的组中幸存节点扩展的子节点数量；
输出逐层搜索完成后保留的K条幸存路径和所述K条幸存路径对应的幸存节点；
根据所述K条幸存路径和对应的幸存节点，确定检测的软比特结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述树结构的同一层的幸存节点扩展子节点，包括：
将幸存节点按照累积度量值的排序划分为两组；
根据幸存节点所在层所使用的星座图中星座点的数量，为累积度量值小的一组幸存节点扩展子节点；
为累积度量值较大的一组幸存节点扩展子节点。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，每组包含的节点数根据无线信道条件确定。
4.一种多输入多输出***中信号的检测装置，其特征在于，包括：
树搜索单元，用于对与多输入多输出***的信号向量等效的树结构进行逐层搜索；其中，在对所述树结构每层的幸存节点扩展子节点时，幸存节点按照累积度量值的排序被分为至少两组，同组的幸存节点扩展的子节点数量相同，累积度量值大的组中幸存节点扩展的子节点数量小于累积度量值小的组中幸存节点扩展的子节点数量；
输出单元，用于输出逐层搜索完成后保留的K条幸存路径和所述K条幸存路径对应的幸存节点；
检测结果确定单元，用于根据所述K条幸存路径和对应的幸存节点，确定检测的软比特结果。
5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述树搜索单元包括与所述树结构的各层一一对应的层处理子单元，每个层处理子单元分别对所述树结构的一层进行搜索，其中，后一层对应的层处理子单元进行搜索所使用的幸存节点为前一层的幸存节点扩展的节点。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，每个层处理子单元具体用于：
将一层的幸存节点按照累积度量值的排序划分为至少两组，分别为每组幸存节点扩展子节点；
计算扩展的每个子节点所在路径在当前层的分支度量值；
计算扩展的每个子节点所在路径的累积度量值；
将所述累积度量值计算模块计算得到的累积度量值进行排序，按照升序将前K个子节点作为下一层的幸存节点输出。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，将一层的幸存节点按照累积度量值的排序划分为至少两组，分别为每组幸存节点扩展子节点时，所述层处理子模块用于：
将一层的幸存节点按照累积度量值的排序划分为两组；
根据搜索层所使用的星座图中星座点的数量，为累积度量值小的一组幸存节点扩展子节点；
为累积度量值较大的一组幸存节点扩展子节点。
8.根据权利要求4～7任一项所述的装置，其特征在于，每组包含的节点数根据无线信道条件确定。
9.根据权利要求4～7任一项所述的装置，其特征在于，还包括：
QR分解单元，用于对接收信号的信道矩阵进行QR分解，得到上三角矩阵和酉矩阵；
预处理单元，用于对接收信号进行预处理，以便树搜索单元根据预处理结果和所述上三角矩阵对所述树结构进行逐层搜索。
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