CN106160831A - 一种信号检测方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种信号检测方法及装置。该方法包括：根据每根天线的接收信号进行信道估计，得到每根天线上复用在相同时频资源上的所有发送用户的信道估计矩阵，并结合根据PDMA编码矩阵，确定每根天线的等效PDMA信道估计矩阵，根据每根天线的等效PDMA信道估计矩阵得到所有天线的等效多天线PDMA信道估计矩阵；根据等效多天线PDMA信道估计矩阵、等效多天线接收信号矢量，以及复用在相同时频资源上的所有发送用户的星座点集合进行联合检测，得到所有发送用户的LLR；对所述所有发送用户的LLR进行译码，得到发送端多用户信息。采用本发明可提升接收端的检测性能。

Description

一种信号检测方法及装置

技术领域

本发明涉及无线通信领域，尤其涉及一种信号检测方法及装置。

背景技术

随着无线通信的快速发展，用户数和业务量呈***式增长，这对无线网络的***容量不断提出更高的要求。业界研究预测，每年移动数据业务流量以翻倍的速度增长，到2020年全球将有大约500亿用户设备接入无线移动网络。***性的用户增长使得多址接入技术成为网络升级的中心问题。多址接入技术决定了网络的基本容量，并且对***复杂度和部署成本有极大地影响。

传统的移动通信(1G-4G)采用正交多址接入技术，如频分多址，时分多址，码分多址，正交频分复用多址。从多用户信息理论的角度来看，传统的正交方式只能达到多用户容量界的内界，造成无线资源利用率比较低。

图样分割非正交多址接入技术，简称图分多址(Pattern Division MultipleAccess，PDMA)技术，是基于多用户通信***整体优化、通过发送端和接收端联合处理的技术。在发送端，基于多个信号域的非正交特征图样来区分用户，在接收端，基于用户图样的特征结构，采用串行干扰删除(Serial InterferenceCancellation，SIC)方式来实现多用户检测，从而做到多用户在已有时频无线资源的进一步复用，用以解决正交方式只能达到多用户容量界的内界、造成无线资源利用率比较低的问题。其中，串行干扰删除属于码字级干扰删除(Codeword Interference Cancellation，CWIC)。

PDMA***中，发送端对一个或多个用户设备的信号进行发送处理，对发送处理后的一个或多个用户设备的信号进行非正交特征图样映射，以使不同用户设备的信号在对应的无线资源叠加，并根据非正交特征图样映射的结果，发送处理后的一个或多个用户设备的信号。由于能够使一个或多个用户设备的信号在无线资源进行非正交的叠加，实现了非正交多址接入传输，从而提高了无线资源利用率。

PDMA***中，接收端对收到的对应于多个用户设备的信号进行非正交特征图样检测，确定接收的信号对应的非正交特征图样；利用检测到的非正交特征图样，对收到的接收的信号进行SIC方式的多用户设备检测，并进行接收处理，确定不同用户设备的数据。

对于发送端图样设计，业界提出一种基于编码叠加的多用户图样的方法，它通过编码方式对多用户进行区分，使不同用户获得合理的不一致分集度，来保证多用户复用的简单高效实现。与发送端相对应，对于接收端，通常采用BP(Belief Propagation，置信传播)检测方法或者与其同族的IDD(IterativeDetection and Decoding，迭代译码)检测方法来进行信号检测，以获取更好性能。

目前，针对多天线接收的情况，对每根天线的数据分别检测，在获取各天线的检测数据后再进行信息合并。图1给出了现有的多天线PDMA检测方法的示意图。如图所示，先分别对各天线接收信号进行独立的BP检测或IDD检测，然后对各天线检测信息进行对数似然比(Log Likelihood Ratio，LLR)合并，再对合并后数据进行Turbo译码，得到发送端多用户信息。

目前的检测方式，当多用户到达接收端多天线的信道之间存在相关性时，会影响检测的准确性。

发明内容

本发明实施例针对采用多天线接收的PDMA***，提出一种信号检测方法及装置，用以提升接收端的检测性能。

本发明实施例提供的信号检测方法，包括：

根据每根天线的接收信号进行信道估计，得到每根天线上复用在相同时频资源上的所有发送用户的信道估计矩阵；

根据PDMA编码矩阵以及每根天线上复用在相同时频资源上的所有发送用户的信道估计矩阵，确定每根天线的等效PDMA信道估计矩阵，并根据每根天线的等效PDMA信道估计矩阵得到所有天线的等效多天线PDMA信道估计矩阵；

根据所述等效多天线PDMA信道估计矩阵、等效多天线接收信号矢量，以及复用在相同时频资源上的所有发送用户的星座点集合进行联合检测，得到所有发送用户的LLR；其中，所述等效多天线接收信号矢量由所有天线的接收信号构成；

对所述所有发送用户的LLR进行译码，得到发送端多用户信息。

本发明实施例提供的信号检测装置，包括：

信道估计模块，用于根据每根天线的接收信号进行信道估计，得到每根天线上复用在相同时频资源上的所有发送用户的信道估计矩阵；

等效信道确定模块，用于根据PDMA编码矩阵以及每根天线上复用在相同时频资源上的所有发送用户的信道估计矩阵，确定每根天线的等效PDMA信道估计矩阵，并根据每根天线的等效PDMA信道估计矩阵得到所有天线的等效多天线PDMA信道估计矩阵；

联合检测模块，用于根据所述等效多天线PDMA信道估计矩阵、等效多天线接收信号矢量，以及复用在相同时频资源上的所有发送用户的星座点集合进行联合检测，得到所有发送用户的LLR；其中，所述等效多天线接收信号矢量由所有天线的接收信号构成；

译码模块，用于对所述所有发送用户的LLR进行译码，得到多用户数据。

本发明的上述实施例中，根据所有天线的等效多天线PDMA信道估计矩阵、等效多天线接收信号矢量，以及复用在相同时频资源上的所有发送用户的星座点集合进行联合检测，得到所有用户的LLR后，对该LLR进行译码，从而得到发送端多用户信息，与传统的接收信号检测方法中分别对每根天线的接收信号进行信号检测，再对所有天线的检测信息进行LLR合并相比，由于本发明实施例中对所有天线进行联合检测，因此可利用多用户到达接收端多天线的信道所存在的相关性来改善接收端的检测性能。

附图说明

图1为现有技术中采用多天线接收的PDMA***的信号检测方法示意图；

图2为本发明实施例提供的采用多天线接收的PDMA***的信号检测流程示意图；

图3为本发明实施例中的BP检测过程示意图之一；

图4为本发明实施例中的BP检测过程示意图之二；

图5为现有技术中的BP检测过程示意图；

图6为本发明实施例提供的信号检测装置的结构示意图；

图7为本发明实施例提供的通信设备的结构示意图。

具体实施方式

针对编码域图样分割非正交多址接入技术，本发明实施例提供了一种针对多天线接收的新型检测方法，通过该检测方法可对多天线接收的信息进行联合检测，用以改善传统的基于单天线检测之后进行多天线合并算法的检测性能，尤其是针对小规模的编码矩阵的情况，因为信息量的成倍增加，其性能改善更加明显。

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部份实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

下面介绍的是本发明的多个实施例中的一部份，旨在提供对本发明的基本了解，并不旨在确认本发明的关键或决定性要素或限定所要保护的范围。根据本发明的技术方案，在不变更本发明的实质精神下，可以相互替换而得到其他的实现方式。

参见图2，为本发明实施例提供的信号检测流程示意图。该流程可由信号检测装置执行。所述信号检测装置可设置于信号接收设备中，所述信号接收设备是具有无线信号接收能力和一定信号处理能力的设备，比如可以是终端，也可以是基站。所述信号接收设备具有至少两根天线，所述天线用来接收信号。

如图所示，该流程可包括如下步骤：

步骤201：根据每根天线的接收信号进行信道估计，得到每根天线上复用在相同时频资源上的所有发送用户的信道估计矩阵；

步骤202：根据PDMA编码矩阵以及每根天线上复用在相同时频资源上的所有发送用户的信道估计矩阵，确定每根天线的等效PDMA信道估计矩阵，并根据每根天线的等效PDMA信道估计矩阵得到所有天线的等效多天线PDMA信道估计矩阵，其中，所述等效多天线PDMA信道估计矩阵由所有天线的等效PDMA信道估计矩阵构成；

步骤203：根据所述等效多天线PDMA信道估计矩阵、等效多天线接收信号矢量，以及复用在相同时频资源上的所有发送用户的星座点集合进行联合检测，得到所有发送用户的对数似然比LLR；其中，所述等效多天线接收信号矢量由所有天线的接收信号构成；

步骤204：对所述所有发送用户的LLR进行译码，得到发送端多用户信息。

上述流程既可适用于通信***的上行链路，也可适用于通信***的下行链路。在将上述流程应用于通信***的上行链路时，发送端为终端，多个终端的数据可复用在相同时频资源上发送，或者来自于同一终端的多层数据被映射到同一时频资源上发送，相应地，所述“复用在相同时频资源上的所有发送用户”可包括复用在相同时频资源上的所有发送终端发送的数据，和/或同一终端发送的被映射在同一时频资源上的多层数据。

上述流程中，根据所有天线的等效多天线PDMA信道估计矩阵、等效多天线接收信号矢量，以及复用在相同时频资源上的所有发送用户的星座点集合进行联合检测，得到所有发送用户的LLR后，对该LLR进行译码，从而得到发送端多用户信息，与传统的接收信号检测方法中分别对每根天线的接收信号进行信号检测，再对所有天线的检测信息进行LLR合并相比，由于本发明实施例中对所有天线进行联合检测，因此可利用多用户到达接收端多天线的信道所存在的相关性来改善接收端的检测性能。

以下以接收端天线为N_R根天线为例描述上述流程的具体实现过程，第n_R根天线为该N_R根天线中的任意一根天线，1≤n_R≤N_R。

根据通信原理，第n_R根天线上，导频和数据的接收信号模型分别如以下式(1)和式(2)所示：

$Y_{\mathrm{PDMA},\mathrm{Pilot}}^{\left(n_R\right)}=H_{\mathrm{CH},\mathrm{Pilot}}^{\left(n_R\right)}{X}_{\mathrm{PDMA},\mathrm{Pilot}}^{\mathrm{new}}+N_{\mathrm{pilot}}^{\left(n_R\right)}...\left(1\right)$

$Y_{\mathrm{PDMA},\mathrm{Data}}^{\left(n_R\right)}=H_{\mathrm{CH},\mathrm{Data}}^{\left(n_R\right)}{X}_{\mathrm{PDMA},\mathrm{Data}}^{\mathrm{new}}+N_{\mathrm{Data}}^{\left(n_R\right)}...\left(2\right)$

式(1)中，表示第n_R根天线上导频的信道响应，表示发送的导频信号，表示第n_R根天线上接收的导频信号，表示第n_R根天线上导频信号的干扰和噪声的总和。

式(2)中，表示第n_R根天线上数据的信道响应，表示发送的数据信号，表示第n_R根天线上接收的数据信号，表示第n_R根天线上数据信号的干扰和噪声的总和。

根据以上模型，在步骤201中，根据第n_R根天线上的接收导频信号和已知的发送导频信号对参与相同的N个时频资源单元(Resource Element，RE)上复用的M个多用户分离并获得多用户的信道估计值，得到第n_R根天线上复用在相同时频资源上的所有发送用户的信道估计矩阵

$Y_{\mathrm{PDMA},\mathrm{Pilot}}^{\left(n_R\right)}=\left[\begin{array}{c}{y}_{1,\mathrm{Pilot}}^{\left(n_R\right)}\\ y_{2,\mathrm{pilot}}^{\left(n_R\right)}\\ .\\ .\\ .\\ y_{N,\mathrm{pilot}}^{\left(n_R\right)}\end{array}\right],X_{\mathrm{PDMA},\mathrm{Pilot}}^{\mathrm{new}}=\left[\begin{array}{c}{X}_{1,\mathrm{Pilot}}\\ X_{2,\mathrm{Pilot}}\\ .\\ .\\ .\\ X_{M,\mathrm{Pilot}}\end{array}\right]...\left(4\right)$

其中，g_{Chest type}{·}表示采用信道估计器类型为Chest type来计算信道估计值的计算函数，表示第n_R根天线、N个RE上的导频接收信号，表示已知的发端导频信号，1≤n_R≤N_R，N_R表示总的天线个数。

对每根天线按照如上方式进行信道估计，得到每根天线的信道估计矩阵。

步骤202中，针对每根天线，根据PDMA编码矩阵以及该天线的信道估计矩阵，可计算得到该天线的等效PDMA信道估计矩阵。其中，PDMA编码矩阵可由发送端(如基站)通知给接收端(如终端)，也可以在发送端和接收端中预先约定。

以第n_R根天线为例，可利用PDMA编码矩阵H_PDMA,Pattern和该根天线上复用在相同时频资源上的所有发送用户的信道估计矩阵计算得到该根天线的等效信道估计矩阵

其中，“⊙”表示两个矩阵的对应位置元素相乘。一种典型的PDMA编码矩阵H_PDMA,Pattern定义如下：

其中，“1”表示有数据映射，同一列的“1”表示映射的是相同的数据，“0”表示无数据映射。每一行表示不同的RE，每一列表示1个数据层，每个用户可以占用1个或者多个数据层，并且每个数据层只能被1个用户使用。

将N_R根天线中的每根天线的接收信号构造成等效多天线接收信号矢量以便用于步骤203中的多天线信号联合检测：

$Y_{\mathrm{PDMA}}^{\mathrm{new}}=\left[\begin{array}{c}{Y}_{\mathrm{PDMA}}^{\left(1\right)}\\ Y_{\mathrm{PDMA}}^{\left(2\right)}\\ .\\ .\\ .\\ Y_{\mathrm{PDMA}}^{\left(N_R\right)}\end{array}\right]...\left(7\right)$

将N_R根天线中的每根天线的PDMA等效信道估计矩阵构造成等效多天线PDMA信道估计矩阵以便用于步骤203中的多天线信号联合检测：

${\hat{H}}_{\mathrm{PDMA}}^{\mathrm{new}}=\left[\begin{array}{c}{\hat{H}}_{\mathrm{PDMA}}^{\left(1\right)}\\ {\hat{H}}_{\mathrm{PDMA}}^{\left(2\right)}\\ .\\ .\\ .\\ {\hat{H}}_{\mathrm{PDMA}}^{\left(N_R\right)}\end{array}\right]...\left(8\right)$

这样，通信模型可表示为：

$Y_{\mathrm{PDMA}}^{\mathrm{new}}=H_{\mathrm{PDMA}}^{\mathrm{new}}{X}_{\mathrm{PDMA}}^{\mathrm{new}}+N_{\mathrm{PDMA}}^{\mathrm{new}}...\left(9\right)$

其中，是根据所有天线的信道响应矩阵和PDMA编码矩阵H_PDMA,Pattern联合确定的等效多天线PDMA信道响应矩阵，确定方法与相同，差异在于前者使用的信道矩阵是信道响应(对应于理想信道估计)矩阵，后者使用的是真实信道估计矩阵。

步骤203中，可根据步骤202中得到的等效多天线PDMA信道估计矩阵等效多天线接收信号矢量以及复用在相同时频资源上的所有发送用户的星座点集合进行联合检测，得到所有发送用户的LLR。

进一步地，为了简化等效多天线PDMA信道估计矩阵以降低联合检测时的复杂度，可在矩阵满足一定条件时，对矩阵和矩阵进行线性变换，再根据线性变换后的矩阵和矩阵以及复用在相同时频资源上的所有发送用户的星座点集合进行联合检测，得到所有发送用户的LLR。

具体地，可根据等效多天线PDMA信道估计矩阵的特征，确定是否需要对该矩阵以及等效多天线接收信号矩阵进行线性变换；若需要，则对矩阵和矩阵进行线性变换，并根据线性变换后的矩阵和矩阵以及发送用户的星座点集合进行联合检测，得到所有发送用户的LLR。

其中，等效多天线PDMA信道估计矩阵的特征，是指该矩阵的行数和列数的大小关系以及该矩阵中取值为零的元素的数量。若矩阵中，取值为零的元素的数量占所有元素总数量的比值小于或等于判决门限值，且矩阵的行数大于或等于列数，则确定对矩阵以及矩阵进行线性变换。

基于此，作为一种实例，可根据以下公式确定判决参数：

$\mathrm{\η}=\frac{{\mathrm{Num}}_{\mathrm{zero}}}{N\×M}...\left(10\right)$

其中，η为判决参数，Num_zero为矩阵中取值为零的元素的数量，N和M分别为矩阵的行数和列数。

若η≤η_th，且N≥M，则确定对矩阵以及矩阵进行线性变换。其中，η_th为判决门限值，0<η_th<1。

若η≤η_th，则表明矩阵中取值为零的元素的数量较少，此种情况下，对矩阵进行线性变换，可增加该矩阵中取值为零的元素的数量。另外，通常在N≥M的情况下，才能满足使用线性变换算法对矩阵进行线性变换的要求。

优选地，η_th的取值应尽可能保证对矩阵进行线性变换后，矩阵中取值为零的元素的数量足够多，比如，线性变换后的矩阵中取值为零的元素的数量大于线性变换前，对矩阵进行线性变换的目的是增加矩阵中取值为零的元素的数量。矩阵中，取值为零的元素的数量越多，后续进行信号联合检测时的处理开销和复杂度则越低。

优选地，可采用QR分解对矩阵进行线性变换，当然也可以采用其他线性变换算法。

以采用QR分解为例，对矩阵进行QR分解后得到Q矩阵，对通信模型进行变换，即，在式(9)的两端分别左乘以矩阵Q^H，得到如下传输模型：

$Q^H{Y}_{\mathrm{PDMA}}^{\mathrm{new}}=Q^H{\hat{H}}_{\mathrm{PDMA}}^{\mathrm{new}}{X}_{\mathrm{PDMA}}^{\mathrm{new}}+Q^H{N}_{\mathrm{PDMA}}^{\mathrm{new}}...\left(11\right)$

记为为为则式(11)可表示为：

${Y_{\mathrm{PDMA}}^{\mathrm{new}}}^{\&prime;}={{\hat{H}}_{\mathrm{PDMA}}^{\mathrm{new}}}^{\&prime;}{X}_{\mathrm{PDMA}}^{\mathrm{new}}+{N_{\mathrm{PDMA}}^{\mathrm{new}}}^{\&prime;}...\left(12\right)$

利用式(12)得到的线性变换后的等效多天线接收信号线性变换后的等效多天线信道估计矩阵和发送用户的星座点集合Ω，进行联合检测，得到所有发送用户的检测后的LLR：

${\mathrm{LLR}}_{\mathrm{new}}\left(X_m\right)=f_{\mathrm{Detection\; Type}}\{{Y_{\mathrm{PDMA}}^{\mathrm{new}}}^{\&prime;},{{\hat{H}}_{\mathrm{PDMA}}^{\mathrm{new}}}^{\&prime;},\mathrm{\&Omega;}\}(1\&le;m\&le;M)...\left(13\right)$

其中，f_{Detection Type}{·}表示采用检测器类型为Detection Type来计算LLR的计算函数，X_m表示第m个用户的发送信号，1<＝m<＝M。

进一步地，若不满足η≤η_th且N≥M的条件，则可利用步骤202中得到的等效多天线接收信号矩阵和等效多天线信道估计矩阵以及复用在相同时频资源上的所有发送用户的星座点集合Ω进行联合检测，得到所有发送用户的检测后LLR：

${\mathrm{LLR}}_{\mathrm{new}}\left(X_m\right)=f_{\mathrm{Detection\; Type}}\{Y_{\mathrm{PDMA}}^{\mathrm{new}},{\hat{H}}_{\mathrm{PDMA}}^{\mathrm{new}},\mathrm{\&Omega;}\}(1\&le;m\&le;M)...\left(14\right)$

步骤204中，可根据步骤203中得到的检测后LLR进行Turbo译码，即，分别对多个用户的LLR值进行Turbo译码，得到发送端发送的多用户信息。

通过以上描述可以看出，根据所有天线的等效多天线PDMA信道估计矩阵、等效多天线接收信号矩阵，以及复用在相同时频资源上的所有发送用户的星座点集合进行联合检测，得到所有发送用户的LLR后，对该LLR进行译码，从而得到发送端多用户信息，与传统的接收信号检测方法中分别对每根天线的接收信号进行信号检测，再对所有天线的检测信息进行LLR合并相比，由于本发明实施例中对所有天线进行联合检测，通过联合检测，利用完整的接收信息和多用户到达接收端的信道相关性提高检测性能。另外，根据等效PDMA多天线信道估计矩阵的特征，比如行数和列数的大小以及矩阵中取值为零的元素数量判断是否需要对等效PDMA多天线信道估计矩阵进行线性变换，以简化联合检测的信道估计矩阵，降低联合检测算法的处理复杂度。本发明的上述实施例可以改善传统的基于单天线检测之后进行多天线合并算法的检测性能，尤其是针对小编码矩阵的情况，因为信息量的成倍增加，其性能改善更加明显。

为了更清楚地理解本发明，下面以两个具体实施例对本发明实施例的具体实现过程进行详细描述。

实施例一

上行方向上采用1Tx2Rx传输，且2RE3UE，其中，1Tx2Rx表示一根发送天线两根接收天线，接收端的天线数量为N_R＝2；2RE3UE表示使用2个RE传输3个用户的数据。判决门限值η_th＝0.5，联合检测算法采用BP算法。

PDMA编码矩阵H_PDMA,Pattern为2×3的矩阵，即M＝2，N＝3。PDMA编码矩阵H_PDMA,Pattern定义如下：

$H_{\mathrm{PDMA},\mathrm{Pattern}}={\left[\begin{array}{ccc}1& 1& 0\\ 1& 0& 1\end{array}\right]}_{2\&times;3}...\left(15\right)$

其中，“1”表示有数据映射，同一列的“1”表示映射的是相同的数据，“0”表示无数据映射。每一行表示不同的RE，每一列表示1个数据层，假设每个用户只占用1个数据层。

在步骤201中，分别对所有N_R＝2根天线中的每根天线的接收信号进行信道估计，得到每根天线上复用在相同时频资源上的所有发送用户的信道估计矩阵。

具体来说，先根据每根天线上的接收导频信号和已知的发送导频信号对参与相同的2个RE上复用的多用户分离并获得所有3个用户的信道估计值，得到第n_R根天线复用在相同时频资源上的所有发送用户的信道估计矩阵信道估计采用MMSE(Minimum Mean Square Error，最小均方误差)估计器，多用户采用相位分离。

${\hat{H}}_{\mathrm{CH}}^{\left(n_R\right)}=g_{\mathrm{MMSE}}\{Y_{\mathrm{PDMA},\mathrm{Pilot}}^{\left(n_R\right)},X_{\mathrm{PDMA},\mathrm{pilot}}^{\mathrm{new}}\}={\left[\begin{array}{ccc}{\hat{h}}_{\mathrm{1,1}}^{\left(n_R\right)}& {\hat{h}}_{\mathrm{1,2}}^{\left(n_R\right)}& {\hat{h}}_{\mathrm{1,3}}^{\left(n_R\right)}\\ {\hat{h}}_{\mathrm{2,1}}^{\left(n_R\right)}& {\hat{h}}_{\mathrm{2,2}}^{\left(n_R\right)}& {\hat{h}}_{\mathrm{2,3}}^{\left(n_R\right)}\end{array}\right]}_{2\&times;3}...\left(16\right)$

$Y_{\mathrm{PDMA},\mathrm{Pilot}}^{\left(n_R\right)}=\left[\begin{array}{c}{y}_{1,\mathrm{Pilot}}^{\left(n_R\right)}\\ y_{2,\mathrm{Pilot}}^{\left(n_R\right)}\end{array}\right],X_{\mathrm{PDMA},\mathrm{Pilot}}^{\mathrm{new}}=\left[\begin{array}{c}{X}_{1,\mathrm{Pilot}}\\ X_{2,\mathrm{Pilot}}\\ X_{3,\mathrm{Pilot}}\end{array}\right]...\left(17\right)$

其中，g_{Chest type}{·}表示采用信道估计器类型为Chest type来计算信道估计值的计算函数，表示第n_R根天线、2个RE上的导频接收信号，表示已知的发端导频信号，1≤n_R≤2。

在步骤202中，根据PDMA编码矩阵H_PDMA,Pattern和每根天线上复用在相同时频资源上的所有发送用户的信道估计矩阵计算得到每根天线的等效信道估计矩阵

其中，“⊙”表示两个矩阵的对应位置元素相乘。

将N_R根天线中的每根天线的接收信号构造成等效多天线接收信号矩阵

$Y_{\mathrm{PDMA}}^{\mathrm{new}}=\left[\begin{array}{c}{Y}_{\mathrm{PDMA}}^{\left(1\right)}\\ Y_{\mathrm{PDMA}}^{\left(2\right)}\end{array}\right]...\left(19\right)$

将N_R根天线中的每根天线的PDMA等效信道估计矩阵构造成等效多天线PDMA信道估计矩阵

${\hat{H}}_{\mathrm{PDMA}}^{\mathrm{new}}=\left[\begin{array}{c}{\hat{H}}_{\mathrm{PDMA}}^{\left(1\right)}\\ {\hat{H}}_{\mathrm{PDMA}}^{\left(2\right)}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}1*h_{\mathrm{1,1}}^{\left(1\right)}& 1*h_{\mathrm{1,2}}^{\left(1\right)}& 0*h_{\mathrm{1,3}}^{\left(1\right)}\\ 1*h_{\mathrm{2,1}}^{\left(1\right)}& 0*h_{\mathrm{2,2}}^{\left(1\right)}& 1*h_{\mathrm{2,3}}^{\left(1\right)}\\ 1*h_{\mathrm{1,1}}^{\left(2\right)}& 1*h_{\mathrm{1,2}}^{\left(2\right)}& 0*h_{\mathrm{1,3}}^{\left(2\right)}\\ 1*h_{\mathrm{2,1}}^{\left(2\right)}& 0*h_{\mathrm{2,2}}^{\left(2\right)}& 1*h_{\mathrm{2,3}}^{\left(2\right)}\end{array}\right]...\left(20\right)$

通信模型可表示为：

$\begin{array}{c}{Y}_{\mathrm{PDMA}}^{\mathrm{new}}={\hat{H}}_{\mathrm{PDMA}}^{\mathrm{new}}{X}_{\mathrm{PDMA}}^{\mathrm{new}}+N_{\mathrm{PDMA}}^{\mathrm{new}}\\ \left[\begin{array}{c}{y}_1^{\left(1\right)}\\ y_2^{\left(1\right)}\\ y_1^{\left(2\right)}\\ y_2^{\left(2\right)}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}1*h_{\mathrm{1,1}}^{\left(1\right)}& 1*h_{\mathrm{1,2}}^{\left(1\right)}& 0\\ 1*h_{\mathrm{2,1}}^{\left(1\right)}& 0& 1*h_{\mathrm{2,3}}^{\left(1\right)}\\ 1*h_{\mathrm{1,1}}^{\left(2\right)}& 1*h_{\mathrm{1,2}}^{\left(2\right)}& 0\\ 1*h_{\mathrm{2,1}}^{\left(2\right)}& 0& 1*h_{\mathrm{2,3}}^{\left(2\right)}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{x}_1\\ x_2\\ x_3\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{n}_1^{\left(1\right)}\\ n_2^{\left(1\right)}\\ n_1^{\left(2\right)}\\ n_2^{\left(2\right)}\end{array}\right]...\left(21\right)\end{array}$

在步骤203中，计算判决参数η的值，由于η＝4/12＝1/3，小于判决门限值η_th(η_th＝0.5)，且矩阵的行数大于列数，因此判决需要对矩阵和矩阵进行线性变换。

对矩阵进行QR分解，然后在式(21)两端分别左乘以矩阵Q^H，得到：

$Q^H{Y}_{\mathrm{PDMA}}^{\mathrm{new}}=Q^H{\hat{H}}_{\mathrm{PDMA}}^{\mathrm{new}}{X}_{\mathrm{PDMA}}^{\mathrm{new}}+Q^H{N}_{\mathrm{PDMA}}^{\mathrm{new}}$

${Y_{\mathrm{PDMA}}^{\mathrm{new}}}^{\&prime;}={{\hat{H}}_{\mathrm{PDMA}}^{\mathrm{new}}}^{\&prime;}{X}_{\mathrm{PDMA}}^{\mathrm{new}}+{N_{\mathrm{PDMA}}^{\mathrm{new}}}^{\&prime;}$

$\left[\begin{array}{c}{y}_1^{\left(1\right)\&prime;}\\ y_2^{\left(1\right)\&prime;}\\ y_1^{\left(2\right)\&prime;}\\ y_2^{\left(2\right)\&prime;}\end{array}\right]\left[\begin{array}{ccc}1*h_{\mathrm{1,1}}^{\left(1\right)\&prime;}& 1*h_{\mathrm{1,2}}^{\left(1\right)\&prime;}& 1*h_{\mathrm{1,2}}^{\left(1\right)\&prime;}\\ 0& 1*h_{\mathrm{1,2}}^{\left(1\right)\&prime;}& 1*h_{\mathrm{2,3}}^{\left(1\right)\&prime;}\\ 0& 0& 1*h_{\mathrm{1,3}}^{\left(2\right)\&prime;}\\ 0& 0& 0\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{x}_1\\ x_2\\ x_3\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{n}_1^{\left(1\right)\&prime;}\\ n_2^{\left(1\right)\&prime;}\\ n_1^{\left(2\right)\&prime;}\\ n_2^{\left(2\right)\&prime;}\end{array}\right]...\left(22\right)$

利用上式得到的等效多天线接收信号等效多天线PDMA信道估计矩阵和复用在相同时频资源上的所有发送用户的星座点集合Ω进行BP联合检测，得到所有发送用户的检测后的LLR：

${\mathrm{LLR}}_{\mathrm{new}}\left(X_m\right)=f_{\mathrm{BP}}\{{Y_{\mathrm{PDMA}}^{\mathrm{new}}}^{\&prime;},{{\hat{H}}_{\mathrm{PDMA}}^{\mathrm{new}}}^{\&prime;},\mathrm{\&Omega;}\}(1\&le;m\&le;M)...\left(23\right)$

$\begin{array}{c}{f}_{\mathrm{BP}}\{{Y_{\mathrm{PDMA}}^{\mathrm{new}}}^{\&prime;},{{\hat{H}}_{\mathrm{PDMA}}^{\mathrm{new}}}^{\&prime;},\mathrm{\&Omega;}\}=\underset{x_{\mathrm{PDMA},m}^{\mathrm{new}}\&Element;D^{M\backslash (+1)}}{\min }\left(\right||{Y_{\mathrm{PDMA}}^{\mathrm{new}}}^{\&prime;}-{{\hat{H}}_{\mathrm{PDMA}}^{\mathrm{new}}}^{\&prime;}{X}_{\mathrm{PDMA}}^{\mathrm{new}}{\left|\right|}_2^2)\\ -\underset{x_{\mathrm{PDMA},m}^{\mathrm{new}}\&Element;D^{M\backslash (-1)}}{\min }\left(\right||{Y_{\mathrm{PDMA}}^{\mathrm{new}}}^{\&prime;}-{{\hat{H}}_{\mathrm{PDMA}}^{\mathrm{new}}}^{\&prime;}{X}_{\mathrm{PDMA}}^{\mathrm{new}}{\left|\right|}_2^2)\end{array}...\left(24\right)$

其中，f_BP{·}表示采用检测器类型为BP来计算LLR的计算函数，X_m表示第m个用户的发送信号，1<＝m<＝3。

在步骤204中，利用步骤203得到的检测后LLR进入Turbo译码模块，分别对于多个用户的LLR值进行Turbo译码，得到原始的发送端多用户信息。

其中，步骤203的BP检测过程可如图3所示。

实施例二

上行方向采用1Tx2Rx传输，且3RE7UE，其中，1Tx2Rx表示一根发送天线两根接收天线，接收端的天线数量为N_R＝2；3RE7UE表示使用3个RE传输7个用户的数据。判决门限值η_th＝0.5，联合检测算法采用BP算法。

PDMA编码矩阵H_PDMA,Pattern为3×7的矩阵，即M＝3，N＝7。PDMA编码矩阵H_PDMA,Pattern定义如下：

其中，“1”表示有数据映射，同一列的“1”表示映射的是相同的数据，“0”表示无数据映射。每一行表示不同的RE，每一列表示1个数据层，假设每个用户只占用1个数据层。

在步骤201中，分别对所有N_R＝2根天线中的每根天线的接收信号进行信道估计，得到每根天线上复用在相同时频资源上的所有发送用户的信道估计矩阵。

具体来说，先根据每根天线上的接收导频信号和已知的发送导频信号对参与相同的3个RE上复用的多用户分离并获得所有7个用户的信道估计值，得到第n_R根接收天线上复用在相同时频资源上的所有发送用户的信道估计矩阵信道估计采用MMSE估计器，多用户采用相位分离。

$\begin{array}{c}{\hat{H}}_{\mathrm{CH}}^{\left(n_R\right)}=g_{\mathrm{MMSE}}\{Y_{\mathrm{PDMA},\mathrm{Pilot}}^{\left(n_R\right)},X_{\mathrm{PDMA},\mathrm{Pilot}}^{\mathrm{new}}\}=\\ \left[\begin{array}{ccccccc}{\hat{h}}_{\mathrm{1,1}}^{\left(n_R\right)}& {\hat{h}}_{\mathrm{1,2}}^{\left(n_R\right)}& {\hat{h}}_{\mathrm{1,3}}^{\left(n_R\right)}& {\hat{h}}_{\mathrm{1,4}}^{\left(n_R\right)}& {\hat{h}}_{\mathrm{1,5}}^{\left(n_R\right)}& {\hat{h}}_{\mathrm{1,6}}^{\left(n_R\right)}& {\hat{h}}_{\mathrm{1,7}}^{\left(n_R\right)}\\ {\hat{h}}_{\mathrm{2,1}}^{\left(n_R\right)}& {\hat{h}}_{\mathrm{2,2}}^{\left(n_R\right)}& {\hat{h}}_{\mathrm{2,3}}^{\left(n_R\right)}& {\hat{h}}_{\mathrm{2,4}}^{\left(n_R\right)}& {\hat{h}}_{\mathrm{2,5}}^{\left(n_R\right)}& {\hat{h}}_{\mathrm{2,6}}^{\left(n_R\right)}& {\hat{h}}_{\mathrm{2,7}}^{\left(n_R\right)}\\ {\hat{h}}_{\mathrm{3,1}}^{\left(n_R\right)}& {\hat{h}}_{\mathrm{3,2}}^{\left(n_R\right)}& {\hat{h}}_{\mathrm{3,3}}^{\left(n_R\right)}& {\hat{h}}_{\mathrm{3,4}}^{\left(n_R\right)}& {\hat{h}}_{\mathrm{3,5}}^{\left(n_R\right)}& {\hat{h}}_{\mathrm{3,6}}^{\left(n_R\right)}& {\hat{h}}_{\mathrm{3,7}}^{\left(n_R\right)}\end{array}\right]\end{array}...\left(26\right)$

$Y_{\mathrm{PDMA},\mathrm{Pilot}}^{\left(n_R\right)}=\left[\begin{array}{c}{y}_{1,\mathrm{Pilot}}^{\left(n_R\right)}\\ y_{2,\mathrm{Pilot}}^{\left(n_R\right)}\\ y_{3,\mathrm{Pilot}}^{\left(n_R\right)}\end{array}\right],X_{\mathrm{PDMA},\mathrm{Pilot}}^{\mathrm{new}}=\left[\begin{array}{c}{X}_{1,\mathrm{Pilot}}\\ X_{2,\mathrm{Pilot}}\\ X_{3,\mathrm{Pilot}}\\ X_{4,\mathrm{Pilot}}\\ X_{5,\mathrm{Pilot}}\\ X_{6,\mathrm{Pilot}}\\ X_{7,\mathrm{Pilot}}\end{array}\right]...\left(27\right)$

其中，g_{Chest type}{·}表示采用信道估计器类型为Chest type来计算信道估计值的计算函数，表示第n_R根天线、3个RE上的导频接收信号，表示已知的发端导频信号，1≤n_R≤2。

在步骤202中，根据PDMA编码矩阵H_PDMA,Pattern和每根天线上复用在相同时频资源上的所有发送用户的信道估计矩阵计算得到每根天线的等效信道估计矩阵

其中，表示两个矩阵的对应位置元素相乘。

将N_R根天线中的每根天线的接收信号构造成等效多天线接收信号矩阵

$Y_{\mathrm{PDMA}}^{\mathrm{new}}=\left[\begin{array}{c}{Y}_{\mathrm{PDMA}}^{\left(1\right)}\\ Y_{\mathrm{PDMA}}^{\left(2\right)}\end{array}\right]...\left(29\right)$

将N_R根天线中的每根天线的PDMA等效信道估计矩阵构造成等效多天线PDMA信道估计矩阵

${\hat{H}}_{\mathrm{PDMA}}^{\mathrm{new}}=\left[\begin{array}{c}{\hat{H}}_{\mathrm{PDMA}}^{\left(1\right)}\\ {\hat{H}}_{\mathrm{PDMA}}^{\left(2\right)}\end{array}\right]\left[\begin{array}{ccccccc}{\hat{h}}_{\mathrm{1,1}}^{\left(1\right)}& {\hat{h}}_{\mathrm{1,2}}^{\left(1\right)}& 0& {\hat{h}}_{\mathrm{1,4}}^{\left(1\right)}& {\hat{h}}_{\mathrm{1,5}}^{\left(1\right)}& 0& 0\\ {\hat{h}}_{\mathrm{2,1}}^{\left(1\right)}& {\hat{h}}_{\mathrm{2,2}}^{\left(1\right)}& {\hat{h}}_{\mathrm{2,3}}^{\left(1\right)}& 0& 0& {\hat{h}}_{\mathrm{2,6}}^{\left(1\right)}& 0\\ {\hat{h}}_{\mathrm{3,1}}^{\left(1\right)}& 0& {\hat{h}}_{\mathrm{3,3}}^{\left(1\right)}& {\hat{h}}_{\mathrm{3,4}}^{\left(1\right)}& 0& 0& {\hat{h}}_{\mathrm{3,7}}^{\left(1\right)}\\ {\hat{h}}_{\mathrm{1,1}}^{\left(2\right)}& {\hat{h}}_{\mathrm{1,2}}^{\left(2\right)}& 0& {\hat{h}}_{\mathrm{1,4}}^{\left(2\right)}& {\hat{h}}_{\mathrm{1,5}}^{\left(2\right)}& 0& 0\\ {\hat{h}}_{\mathrm{2,1}}^{\left(2\right)}& {\hat{h}}_{\mathrm{2,2}}^{\left(2\right)}& {\hat{h}}_{\mathrm{2,3}}^{\left(2\right)}& 0& 0& {\hat{h}}_{\mathrm{2,6}}^{\left(2\right)}& 0\\ {\hat{h}}_{\mathrm{3,1}}^{\left(2\right)}& 0& {\hat{h}}_{\mathrm{3,3}}^{\left(2\right)}& {\hat{h}}_{\mathrm{3,4}}^{\left(2\right)}& 0& 0& {\hat{h}}_{\mathrm{3,7}}^{\left(2\right)}\end{array}\right]...\left(30\right)$

通信模型可表示为：

$\left[\begin{array}{c}{y}_1^{\left(1\right)}\\ y_2^{\left(2\right)}\\ y_3^{\left(1\right)}\\ y_1^{\left(2\right)}\\ y_2^{\left(2\right)}\\ y_3^{\left(2\right)}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccccccc}{\hat{h}}_{\mathrm{1,1}}^{\left(1\right)}& {\hat{h}}_{\mathrm{1,2}}^{\left(1\right)}& 0& {\hat{h}}_{\mathrm{1,4}}^{\left(1\right)}& {\hat{h}}_{\mathrm{1,5}}^{\left(1\right)}& 0& 0\\ {\hat{h}}_{\mathrm{2,1}}^{\left(1\right)}& {\hat{h}}_{\mathrm{2,2}}^{\left(1\right)}& {\hat{h}}_{\mathrm{2,3}}^{\left(1\right)}& 0& 0& {\hat{h}}_{\mathrm{2,6}}^{\left(1\right)}& 0\\ {\hat{h}}_{\mathrm{3,1}}^{\left(1\right)}& 0& {\hat{h}}_{\mathrm{3,3}}^{\left(1\right)}& {\hat{h}}_{\mathrm{3,4}}^{\left(1\right)}& 0& 0& {\hat{h}}_{\mathrm{3,7}}^{\left(1\right)}\\ {\hat{h}}_{\mathrm{1,1}}^{\left(2\right)}& {\hat{h}}_{\mathrm{1,2}}^{\left(2\right)}& 0& {\hat{h}}_{\mathrm{1,4}}^{\left(2\right)}& {\hat{h}}_{\mathrm{1,5}}^{\left(2\right)}& 0& 0\\ {\hat{h}}_{\mathrm{2,1}}^{\left(2\right)}& {\hat{h}}_{\mathrm{2,2}}^{\left(2\right)}& {\hat{h}}_{\mathrm{2,3}}^{\left(2\right)}& 0& 0& {\hat{h}}_{\mathrm{2,6}}^{\left(2\right)}& 0\\ {\hat{h}}_{\mathrm{3,1}}^{\left(2\right)}& 0& {\hat{h}}_{\mathrm{3,3}}^{\left(2\right)}& {\hat{h}}_{\mathrm{3,4}}^{\left(2\right)}& 0& 0& {\hat{h}}_{\mathrm{3,7}}^{\left(2\right)}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{x}_1\\ x_2\\ x_3\\ x_4\\ x_5\\ x_6\\ x_7\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{n}_1^{\left(1\right)}\\ n_2^{\left(1\right)}\\ n_3^{\left(1\right)}\\ n_1^{\left(2\right)}\\ n_2^{\left(2\right)}\\ n_3^{\left(2\right)}\end{array}\right]...\left(13\right)$

在步骤203中，计算判决参数η的值，由于η＝18/42＝3/7，小于判决门限值η_th(η_th＝0.5)，但矩阵的行数小于列数，因此利用步骤202中得到的等效多天线接收信号等效多天线PDMA信道估计矩阵和发送用户的星座点集合Ω进行联合检测，得到所有发送用户的检测后LLR：

${\mathrm{LLR}}_{\mathrm{new}}\left(X_m\right)=f_{\mathrm{Detection\; Type}}\{Y_{\mathrm{PDMA}}^{\mathrm{new}},{\hat{H}}_{\mathrm{PDMA}}^{\mathrm{new}},\mathrm{\&Omega;}\}(1\&le;m\&le;7)...\left(32\right)$

其中，f_BP{·}表示采用检测器类型为BP来计算LLR的计算函数,X_m表示第m个用户的发送信号，1<＝m<＝7。

在步骤204中，利用步骤203中得到的检测后LLR进入Turbo译码模块，分别对于多个用户的LLR值进行Turbo译码，得到原始的发送端多用户信息。

其中，步骤203的BP检测过程如图4所示。

为了将本发明实施例提供的信号检测算法与传统信号检测算法相比较，下面以与实施例一相同情形为例，描述采用传统信号检测算法的过程。

在使用2个RE传输3个用户数据，以及发射端使用单天线发射，接收端使用2天线接收的场景下，PDMA编码矩阵H_PDMA,Pattern定义如下：

$H_{\mathrm{PDMA},\mathrm{Pattern}}={\left[\begin{array}{ccc}1& 1& 0\\ 1& 0& 1\end{array}\right]}_{2\&times;3}...\left(33\right)$

PDMA的***模型可表达为：

其中：

x^T＝[x₁ x₂ x₃]…………………………………………………(36)

$y^{\left(1\right)T}=\left[\begin{array}{cc}{y}_1^{\left(1\right)}& y_2^{\left(1\right)}\end{array}\right]...\left(37\right)$

$y^{\left(2\right)T}=\left[\begin{array}{cc}{y}_1^{\left(2\right)}& y_2^{\left(2\right)}\end{array}\right]...\left(38\right)$

$n^{\left(1\right)T}=\left[\begin{array}{cc}{n}_1^{\left(1\right)}& n_2^{\left(1\right)}\end{array}\right]...\left(39\right)$

$n^{\left(2\right)T}=\left[\begin{array}{cc}{n}_1^{\left(2\right)}& n_2^{\left(2\right)}\end{array}\right]...\left(40\right)$

$H_{\mathrm{CH}}^{\left(1\right)}=\left[\begin{array}{ccc}{h}_{\mathrm{1,1}}^{\left(1\right)}& h_{\mathrm{1,2}}^{\left(1\right)}& h_{\mathrm{1,3}}^{\left(1\right)}\\ h_{\mathrm{2,1}}^{\left(1\right)}& h_{\mathrm{2,2}}^{\left(1\right)}& h_{\mathrm{2,3}}^{\left(1\right)}\end{array}\right]...\left(41\right)$

$H_{\mathrm{CH}}^{\left(2\right)}=\left[\begin{array}{ccc}{h}_{\mathrm{1,1}}^{\left(2\right)}& h_{\mathrm{1,2}}^{\left(2\right)}& h_{\mathrm{1,3}}^{\left(2\right)}\\ h_{\mathrm{2,1}}^{\left(2\right)}& h_{\mathrm{2,2}}^{\left(2\right)}& h_{\mathrm{2,3}}^{\left(2\right)}\end{array}\right]...\left(42\right)$

$H^{\left(1\right)}=\left[\begin{array}{ccc}{h}_{\mathrm{1,1}}^{\left(1\right)}& h_{\mathrm{1,2}}^{\left(1\right)}& 0\\ h_{\mathrm{2,1}}^{\left(1\right)}& 0& h_{\mathrm{2,3}}^{\left(1\right)}\end{array}\right]...\left(43\right)$

$H^{\left(2\right)}=\left[\begin{array}{ccc}{h}_{\mathrm{1,1}}^{\left(2\right)}& h_{\mathrm{1,2}}^{\left(2\right)}& 0\\ h_{\mathrm{2,1}}^{\left(2\right)}& 0& h_{\mathrm{2,3}}^{\left(2\right)}\end{array}\right]...\left(44\right)$

在PDMA***使用传统BP检测方式时，每根天线会基于上述式(34)和式(35)的模型，针对该天线接收的信号先分别采用BP算法进行发送信号的检测，然后把所有接收天线的检测后LLR合并，再进行turbo译码。即，天线1会利用接收信号检测出发送信号x₁₁,x₁₂,x₁₃，天线2会利用接收信号检测出发送信号x₂₁,x₂₂,x₂₃，最后发送信号x₁₁,x₁₂,x₁₃与x₂₁,x₂₂,x₂₃进行合并，得到最终检测的发送信号x₁,x₂,x₃。该传统BP检测示意图如图5所示。

下面是用户1为例，给出LLR的计算公式：

$\begin{array}{c}\mathrm{LLR}\left(x_1\right)=\mathrm{LLR}\left(x_{11}\right)+\mathrm{LLR}\left(x_{21}\right)\\ =[\underset{X\&Element;D_{i,j}^{(+1)}}{\min }\left(\right||y^{\left(1\right)}-H^{\left(1\right)}x{\left|\right|}_2^2)-\underset{X\&Element;D_{i,j}^{(-1)}}{\min }\left(\right||y^{\left(1\right)}-{H\left(1\right)}^{}x{\left|\right|}_2^2)]\\ =[\underset{X\&Element;D_{i,j}^{(+1)}}{\min }\left(\right||y^{\left(2\right)}-H^{\left(2\right)}x{\left|\right|}_2^2)-\underset{X\&Element;D_{i,j}^{(-1)}}{\min }\left(\right||y^{\left(2\right)}-{H\left(2\right)}^{}x{\left|\right|}_2^2)]\end{array}...\left(45\right)$

将图3与图5相比，可以看出，虽然本发明实施例提供的BP检测方法和传统BP检测方法情况下的变量节点相同均为3(如图中所示的u节点)，但本发明实施例提供的BP检测方法情况下的观测节点的数目为4(如图中的c节点)，而传统BP检测方法情况下的观测节点的数目为2，即本发明实施例提供的BP检测方法具有所有的观测节点，比传统BP检测方法具有2倍的观测节点数目，这样能够利用所有的接收信号作为检测方法的输入参数，更利于观测节点与变量节点之间进行全面的信息交互，从而提高检测准确度。

根据信息论的互信息理论可知，当多用户到达接收端多天线的信道相互独立时，本发明实施例提供的BP检测方法与传统BP检测方法的性能等价；而当多用户到达接收端多天线的信道存在相关性时，本发明实施例提供的BP检测方法的性能优于传统BP检测方法。

上述过程主要以BP方法为例进行了解释，如果将BP方法更换为其同族的IDD方法，本发明实施例的发明思想同样成立。

基于相同的技术构思，本发明实施例还提供了一种信号检测装置。

参见图6，为本发明实施例提供的信号检测装置的结构示意图。如图所示，该装置可包括：信道估计模块601、等效信道确定模块602、联合检测模块603以及译码模块604，其中：

信道估计模块601，用于根据每根天线的接收信号进行信道估计，得到每根天线上复用在相同时频资源上的所有发送用户的信道估计矩阵；

等效信道确定模块602，用于根据PDMA编码矩阵以及每根天线上复用在相同时频资源上的所有发送用户的信道估计矩阵，确定每根天线的等效PDMA信道估计矩阵，并根据每根天线的等效PDMA信道估计矩阵得到所有天线的等效多天线PDMA信道估计矩阵；

联合检测模块603，用于根据所述等效多天线PDMA信道估计矩阵、等效多天线接收信号矢量，以及复用在相同时频资源上的所有发送用户的星座点集合进行联合检测，得到所有发送用户的LLR；其中，所述等效多天线接收信号矢量由所有天线的接收信号构成；

译码模块604，用于对所述所有发送用户的LLR进行译码，得到多用户数据。

优选地，等效信道确定模块602可分别将每根天线上复用在相同时频资源上的所有发送用户的信道估计矩阵按照前述的式(5)与PDMA编码矩阵进行运算，得到每根天线的等效PDMA信道估计矩阵。其中，式(5)的表达式以及参数说明，可如前所述，在此不再赘述。

优选地，联合检测模块603可具体用于：根据所述等效多天线PDMA信道估计矩阵的特征，确定是否需要对所述等效多天线PDMA信道估计矩阵以及所述等效多天线接收信号矢量进行线性变换；若需要，则对所述等效多天线PDMA信道估计矩阵和所述等效多天线接收信号矢量进行线性变换，并根据线性变换后的等效多天线PDMA信道估计矩阵和等效多天线接收信号矢量，以及复用在相同时频资源上的所有发送用户的星座点集合进行联合检测，得到所有发送用户的对数似然比LLR。

其中，联合检测模块603可通过以下方式确定对所述等效多天线PDMA信道估计矩阵以及所述等效多天线接收信号矢量进行线性变换：若所述等效多天线PDMA信道估计矩阵中，取值为零的元素的数量占所有元素总数量的比值小于或等于判决门限值，且所述等效多天线PDMA信道估计矩阵的行数大于或等于列数，则确定对所述等效多天线PDMA信道估计矩阵以及所述等效多天线接收信号矢量进行线性变换。

优选地，联合检测模块603可对所述等效多天线PDMA信道估计矩阵进行QR分解。

优选地，联合检测模块603可采用BP检测算法或IDD检测算法进行联合检测。

基于相同的技术构思，本发明实施例还提供了一种通信设备。该通信设备可以是基站，或者是终端，或者是其他具有无线信号接收和处理能力的通信设备。

参见图7，为本发明实施例提供的通信设备的结构示意图。如图所示，该通信设备可包括：处理器701、存储器702、收发机703以及总线接口。

处理器701负责管理总线架构和通常的处理，存储器702可以存储处理器701在执行操作时所使用的数据。收发机703用于在处理器701的控制下接收和发送数据。

总线架构可以包括任意数量的互联的总线和桥，具体由处理器701代表的一个或多个处理器和存储器702代表的存储器的各种电路链接在一起。总线架构还可以将诸如***设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口提供接口。收发机703可以是多个元件，即包括发送机和收发机，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。处理器701负责管理总线架构和通常的处理，存储器702可以存储处理器701在执行操作时所使用的数据。

处理器701，用于读取存储器702中的程序，执行下列过程：

根据每根天线的接收信号进行信道估计，得到每根天线上复用在相同时频资源上的所有发送用户的信道估计矩阵；

根据PDMA编码矩阵以及每根天线上复用在相同时频资源上的所有发送用户的信道估计矩阵，确定每根天线的等效PDMA信道估计矩阵，并根据每根天线的等效PDMA信道估计矩阵得到所有天线的等效多天线PDMA信道估计矩阵；

根据所述等效多天线PDMA信道估计矩阵、等效多天线接收信号矢量，以及复用在相同时频资源上的所有发送用户的星座点集合进行联合检测，得到所有发送用户的LLR；其中，所述等效多天线接收信号矢量由所有天线的接收信号构成；

对所述所有发送用户的LLR进行译码，得到多用户数据。

优选地，处理器701可分别将每根天线上复用在相同时频资源上的所有发送用户的信道估计矩阵按照前述的式(5)与PDMA编码矩阵进行运算，得到每根天线的等效PDMA信道估计矩阵。其中，式(5)的表达式以及参数说明，可如前所述，在此不再赘述。

优选地，处理器701可具体用于：根据所述等效多天线PDMA信道估计矩阵的特征，确定是否需要对所述等效多天线PDMA信道估计矩阵以及所述等效多天线接收信号矢量进行线性变换；若需要，则对所述等效多天线PDMA信道估计矩阵和所述等效多天线接收信号矢量进行线性变换，并根据线性变换后的等效多天线PDMA信道估计矩阵和等效多天线接收信号矢量，以及复用在相同时频资源上的所有发送用户的星座点集合进行联合检测，得到所有发送用户的对数似然比LLR。

其中，处理器701可通过以下方式确定对所述等效多天线PDMA信道估计矩阵以及所述等效多天线接收信号矢量进行线性变换：若所述等效多天线PDMA信道估计矩阵中，取值为零的元素的数量占所有元素总数量的比值小于或等于判决门限值，且所述等效多天线PDMA信道估计矩阵的行数大于或等于列数，则确定对所述等效多天线PDMA信道估计矩阵以及所述等效多天线接收信号矢量进行线性变换。

优选地，处理器701可对所述等效多天线PDMA信道估计矩阵进行QR分解。

优选地，处理器701可采用BP检测算法或IDD检测算法进行联合检测。

综上所述，本发明实施例提供的信号检测方案，相对于多天线传统BP检测方法，能够充分利用多天线之间的接收信号和信道的互信息，增大信息的冗余度，使得检测性能更好，***的总吞吐量更大。在多天线完全独立的信道情况下，本发明实施例提供的信号检测方案的性能与多天线传统BP检测方法相等；在多天线具有相关性的信道情况下，本发明实施例提供的信号检测方案的性能优于多天线传统BP检测方法。

在2天线接收2RE3UE的情况下，本发明实施例提供的信号检测方案的观测节点的数目为4，而传统BP检测方法情况下的观测节点的数目为2，即本发明实施例提供的信号检测方案比传统BP检测方法具有2倍的观测节点数目，这样能够利用所有的接收信号作为检测算法的输入参数，会更利于观测节点与变量节点之间进行全面的信息交互，从而提高检测准确度。

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 (12)

1.一种信号检测方法，其特征在于，包括：

根据每根天线的接收信号进行信道估计，得到每根天线上复用在相同时频资源上的所有发送用户的信道估计矩阵；

根据图样分割多址接入PDMA编码矩阵以及每根天线上复用在相同时频资源上的所有发送用户的信道估计矩阵，确定每根天线的等效PDMA信道估计矩阵，并根据每根天线的等效PDMA信道估计矩阵得到所有天线的等效多天线PDMA信道估计矩阵；

根据所述等效多天线PDMA信道估计矩阵、等效多天线接收信号矢量，以及复用在相同时频资源上的所有发送用户的星座点集合进行联合检测，得到所有发送用户的对数似然比LLR；其中，所述等效多天线接收信号矢量由所有天线的接收信号构成；

对所述所有发送用户的LLR进行译码，得到发送端多用户信息。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据PDMA编码矩阵以及每根天线上复用在相同时频资源上的所有发送用户的信道估计矩阵，确定每根天线的等效PDMA信道估计矩阵，具体包括：

分别将每根天线上复用在相同时频资源上的所有发送用户的信道估计矩阵按照以下公式与PDMA编码矩阵进行运算，得到每根天线的等效PDMA信道估计矩阵：

其中，表示第n_R根天线的等效PDMA信道估计矩阵，表示第n_R根天线上复用在相同时频资源上的所有发送用户的信道估计矩阵，H_PDMA,Pattern表示PDMA编码矩阵，“⊙”表示两个矩阵的对应位置元素相乘。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述等效多天线PDMA信道估计矩阵、等效多天线接收信号矢量，以及复用在相同时频资源上的所有发送用户的星座点集合进行联合检测，得到所有发送用户的LLR，具体包括：

根据所述等效多天线PDMA信道估计矩阵的特征，确定是否需要对所述等效多天线PDMA信道估计矩阵以及所述等效多天线接收信号矢量进行线性变换；

若需要，则对所述等效多天线PDMA信道估计矩阵和所述等效多天线接收信号矢量进行线性变换，并根据线性变换后的等效多天线PDMA信道估计矩阵和等效多天线接收信号矢量，以及复用在相同时频资源上的所有发送用户的星座点集合进行联合检测，得到所有发送用户的对数似然比LLR。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述等效多天线PDMA信道估计矩阵的特征，确定是否需要对所述等效多天线PDMA信道估计矩阵以及所述等效多天线接收信号矢量进行线性变换，具体包括：

若所述等效多天线PDMA信道估计矩阵中，取值为零的元素的数量占所有元素总数量的比值小于或等于判决门限值，且所述等效多天线PDMA信道估计矩阵的行数大于或等于列数，则确定对所述等效多天线PDMA信道估计矩阵以及所述等效多天线接收信号矢量进行线性变换。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述等效多天线PDMA信道估计矩阵进行线性变换，具体包括：

对所述等效多天线PDMA信道估计矩阵进行QR分解。

6.如权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述进行联合检测，具体包括：

采用置信传播BP检测算法或迭代译码IDD检测算法进行联合检测。

7.一种信号检测装置，其特征在于，包括：

信道估计模块，用于根据每根天线的接收信号进行信道估计，得到每根天线上复用在相同时频资源上的所有发送用户的信道估计矩阵；

等效信道确定模块，用于根据图样分割多址接入PDMA编码矩阵以及每根天线上复用在相同时频资源上的所有发送用户的信道估计矩阵，确定每根天线的等效PDMA信道估计矩阵，并根据每根天线的等效PDMA信道估计矩阵得到所有天线的等效多天线PDMA信道估计矩阵；

联合检测模块，用于根据所述等效多天线PDMA信道估计矩阵、等效多天线接收信号矢量，以及复用在相同时频资源上的所有发送用户的星座点集合进行联合检测，得到所有发送用户的对数似然比LLR；其中，所述等效多天线接收信号矢量由所有天线的接收信号构成；

译码模块，用于对所述所有发送用户的LLR进行译码，得到多用户数据。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述等效信道确定模块具体用于：

分别将每根天线上复用在相同时频资源上的所有发送用户的信道估计矩阵按照以下公式与PDMA编码矩阵进行运算，得到每根天线的等效PDMA信道估计矩阵：

其中，表示第n_R根天线的等效PDMA信道估计矩阵，表示第n_R根天线上复用在相同时频资源上的所有发送用户的信道估计矩阵，H_PDMA,Pattern表示PDMA编码矩阵，“⊙”表示两个矩阵的对应位置元素相乘。

9.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述联合检测模块具体用于：

根据所述等效多天线PDMA信道估计矩阵的特征，确定是否需要对所述等效多天线PDMA信道估计矩阵以及所述等效多天线接收信号矢量进行线性变换；

若需要，则对所述等效多天线PDMA信道估计矩阵和所述等效多天线接收信号矢量进行线性变换，并根据线性变换后的等效多天线PDMA信道估计矩阵和等效多天线接收信号矢量，以及复用在相同时频资源上的所有发送用户的星座点集合进行联合检测，得到所有发送用户的对数似然比LLR。

10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述联合检测模块具体用于：

若所述等效多天线PDMA信道估计矩阵中，取值为零的元素的数量占所有元素总数量的比值小于或等于判决门限值，且所述等效多天线PDMA信道估计矩阵的行数大于或等于列数，则确定对所述等效多天线PDMA信道估计矩阵以及所述等效多天线接收信号矢量进行线性变换。

11.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述联合检测模块具体用于：

对所述等效多天线PDMA信道估计矩阵进行QR分解。

12.如权利要求7至11中任一项所述的装置，其特征在于，所述联合检测模块具体用于：采用置信传播BP检测算法或迭代译码IDD检测算法进行联合检测。