CN107888537B - 一种在大规模天线***中改善***复杂度的信号检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种在大规模天线***中改善***复杂度的信号检测方法。在通信***中天线数目的增加将导致信号检测的过程和计算变得非常复杂。本发明提出了一种基于信道硬化特性的深度简化的消息传递方法，包括以下步骤：步骤一，***实数域化，并行计算每个用户的软消息向量，排序确定其最大软消息对应的星座点向量；步骤二：迭代计算，依次计算每个用户的均值消息和软消息向量，更新最大软消息对应的星座点向量，并即时运用于下个用户的消息传递；步骤三：利用固定星座点向量计算均值，并行完成最后一次消息传递，将更新后的星座点向量转化回复数域后作为对信号的估计。本发明利用即时更新和固定点计算相结合的消息传递方式，能够在不影响***误码率性能的前提下有效降低***的迭代次数和计算复杂度，具有一定的创新性。

Description

一种在大规模天线***中改善***复杂度的信号检测方法
技术领域
本发明涉及无线通信***领域，特别涉及一种在5G大规模天线***中有效改善***计算复杂度的非线性信号检测方法。
背景技术
大规模天线(Massive MIMO)技术通过增加发射天线和接收天线的数目，能够提高***的数据传输速度和空间利用率，已经成为的5G无线通信的关键技术之一。但是天线数目的增加将导致信号检测的过程和计算变得非常复杂。
目前的信号检测方法中主要分为线性检测与非线性检测方法。线性检测计算过程简单，但是***的误码率性能较差，且往往包括复杂的矩阵求逆计算。非线性算法复杂度较高，但***的误码率性能优于线性检测方法。非线性算法中，传统的消息传递(MPD)方法计算复杂度会随着用户数和调制的阶数的增加而迅速增加。
发明内容
本发明旨在解决传统的消息传递方法迭代次数多，计算复杂度高(包含大量的指数，除法运算)等影响***的可实现性的问题。
为了解决上述问题，本发明公开了一种应用于5G大规模天线***的非线性信号检测方法来有效改善***计算复杂度，在消息传递检测算法的基础上提出了两种优化方案：
1)近似消息传递方案，更新信号的均值和方差时，只考虑概率值最大的星座点，无需计算出每个星座点的精确概率值，从而简化概率更新，信号均值和方差更新部分的计算过程，消除信号更新过程中包含的全部指数和除法运算。
2)固定星座点向量方案，设置迭代次数阈值，阈值迭代以内信号顺序更新，最新计算出的信息即时用到下个信号的更新中，阈值迭代之后使用前一次迭代得到的信息对信号并行更新，各信号对应的软消息最大的星座点保持不变，(阈值+1)次迭代之后算法计算过程重复，迭代可以提前终止，总的迭代次数为(阈值+1)。
本发明的原理是使用近似消息传递和固定星座点向量的方法来减少消息传递检测方法在信息传递更新过程中的计算复杂度和迭代次数。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明做更进一步的具体说明，本发明的上述和/或其他方面的优点将会变得更加清楚。
图1是本发明方法简化流程图。
具体实施方式
本发明，核心思路是利用近似消息传递和固定星座点向量方案来优化用户之间消息的传递过程，最后将更新得到的星座点向量作为对信号的检测估计。
如图1所示，本发明公开了一种应用于大规模天线***的非线性信号检测方法，包括以下步骤：
步骤一，将***信道模型和星座调制点转化到实数域中进行计算，根据初始概率值计算每个用户的软消息向量，然后对每个用户的软消息向量排序，确定每个用户最大软消息所对应的星座点组成星座点向量；
所述步骤一具体包括以下步骤：
步骤11，若***的接收天线数为N，用户数为K，先将***实数域化，则发送信号和接收信号的维度都变成了原来的两倍，***模型为y＝Hx+n，在等式左右两边乘以
Figure GSB0000188041070000021
变形得到z＝Jx+v，其中噪声加干扰部分为
Figure GSB0000188041070000022
步骤12，若***采用M-QAM调制，每个用户在各个星座点上的概率初始化为
Figure GSB0000188041070000023
则每个用户的均值为0。软消息向量
Figure GSB0000188041070000024
第i个用户在星座点sk的软消息为
Figure GSB0000188041070000025
其中的μ，σ2分别表示噪声加干扰部分的均值和方差。
步骤13，对每个用户的软消息向量排序，找到最大的L(si)所对应的si，构造星座点向量。实际上计算每个用户的软消息向量时，J/2σ2是一样的，因此可以简化为Li′(sk)＝(2(zi-μi)-Jii(sk+s1))(sk-s1)，然后排序，无需计算出每个星座点对应的精确概率值，省略了概率更新过程中包含的全部指数和除法计算。
步骤二，顺序计算每个用户的均值消息和软消息向量，然后更新最大软消息对应的星座点向量，并将其运用到下个用户的消息传递中，所有用户更新后即完成一次迭代，根据迭代次数，重复上述过程；
所述步骤二具体包括以下步骤：
步骤21，根据星座点向量去更新第一个用户的均值，
Figure GSB0000188041070000026
可以进一步化简为
Figure GSB0000188041070000027
即用概率最大的星座点sk来近似均值，由于概率p的计算包含大量的指数运算，将p的最大值转化为软消息的最大值，仅仅包含简单的乘加操作，中间计算指数和除法的过程全部可以省略，极大的降低了计算复杂度。然后按照步骤13中Li′的计算方式去得到软消息向量，排序后更新星座点向量；
步骤22，用更新后的星座点向量去计算第2个用户的均值，对于第t次迭代，该用户的均值为
Figure GSB0000188041070000031
前半部分采用本次迭代中最新的星座点，后半部分采用还未更新的星座点。然后重复步骤12计算软消息Li′，更新星座点向量。
步骤23，按照步骤22依次完成剩余所有用户的星座点向量的更新；
步骤24，根据迭代次数，重复步骤21，22，23。
步骤三，利用固定星座点向量计算均值，并行完成最后一次消息传递，将更新后的星座点向量转化回复数域后作为对信号的估计；
所述步骤三包括以下步骤：
步骤31，随着消息传递的次数增加，对信号的检测值会逐渐收敛，星座点向量所对应的值会保持不变，因此在最后一次更新的过程中固定步骤二完成后得到的星座点向量不变；
步骤32，使用该星座点向量去计算所有2K个用户的均值消息，然后计算软消息向量并排序，找到各自最大软消息对应的星座点完成最后一次的星座点向量的更新。最后将星座点向量转化回复数域，作为对信号的检测估计。
本发明提供了一种应用于大规模天线***的非线性信号检测方法，具体实现该技术方案的方法和途径很多，以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。本实施例中未明确的各组成部分均可用现有技术加以实现。

Claims (4)

1.一种在大规模天线***中改善***复杂度的信号检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一，***实数域化，并行计算每个用户的软消息向量，排序确定每个用户最大软消息对应的星座点向量；
步骤二，迭代计算，依次计算每个用户的均值消息和软消息向量，更新最大软消息对应的星座点向量，并即时运用于下个用户的消息传递；
步骤三，利用固定星座点向量计算均值，并行完成最后一次消息传递，将更新后的星座点向量转化回复数域后作为对信号的估计。
2.根据权利要求1所述的信号检测方法，步骤一的特征在于：
将***信道模型和星座调制转化到实数域，初始化用户信号均值为0，计算每个用户在实数域星座点上的软消息，将软消息计算公式简化为L(sk)＝(2(z-μ)-J(sk+s1))(sk-s1)，其中μ表示用户的信号均值，sk表示第k个星座点，z，J分别表示变形的接收信号和信道矩阵，然后对用户在各个星座点的软消息进行排序，选择每个用户最大软消息所对应的星座点构造星座点向量。
3.根据权利要求1所述的信号检测方法，步骤二的特征在于：
各个用户依次更新信号均值，软信息和星座点向量至迭代结束，使用概率最大的星座点来近似用户信号的均值，并将概率最大值等效为软消息最大值，即使用构造的星座点向量来近似信号的均值，更新得到的星座点向量即时用于下一个用户的信号均值，软信息和星座点向量的计算中。
4.根据权利要求1所述的信号检测方法，步骤三的特征在于：
固定采用权利要求1所述的信号检测方法中步骤二最终得到的星座点向量，并行计算每个用户的均值和软消息，完成最后一次星座点向量的更新，将最后一次更新的星座点向量转化回复数域后作为对信号检测的估计。
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