[发明专利]一种具有最优排序特征的MIMO检测预处理方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，特别是涉及一种具有最优排序特征的MIMO检测预处理方法和装置。

背景技术

随着移动通信网络的发展，尤其是移动多媒体业务的发展，人们对通信系统容量的要求越来越高。MIMO(Multiple-Input Multiple-Output，多输入多输出)技术被认为是现代通信技术的重大突破之一，通过在发射端和接收端装备多根天线，利用各天线间独立的传播环境来扩充系统容量和(或)提升系统可靠性。

对于能够有效提高系统容量的MIMO空间复用方案，其接收机的检测算法会直接影响系统的运行效率和成本。目前常用的接收端的检测方式有：基于ZF(Zero-Forcing，迫零)和MMSE(Minimum Mean Square Error，最小均方误差)准则的线性检测、OSIC(Ordered Successive Interference Cancellation，带优化排序的串行干扰消除)算法、SD(Sphere Decoding，球形译码)、QRM检测(QR Decompostion and M algorithm，基于QR分解和M算法的检测)和ML(Maximum Likelihood，最大似然)检测等。从检测性能和实现复杂度多方面考虑，OSIC更为常用一些，即根据一定的顺序依次检测每一层的发射信号，并从接收信号中消除这一层信号造成的干扰，逐次迭代，最后完成对整个信号矢量的检测。由于后检测信号中干扰已经大大降低，因而能获得较好的检测性能。在具体实现OSIC时，常利用基于QR分解的SQRD(Sorted QRDetection)算法。

可知SQRD在进行SIC(Successive Interference Cancellation，串行干扰消除)检测之前，或是SD和QRM进行搜索检测之前，均需要对信道矩阵进行QR分解的预处理操作。通常这一QR分解是带排序的，排序操作可有效改善SIC检测的性能或降低搜索类检测算法的复杂度。

现有技术中，实现排序QR分解算法有以下两种方法：

方法一、基于R对角元素排序的QR分解算法。

具体地，在QR分解过程中对信道矩阵H进行相应的列重排，当QR分解完成时，得到的也就相当于是对H′(重排后的信道矩阵)分解的结果。此时排序的目标要尽量满足R′(H′分解后的R矩阵)的对角线元素呈增大趋势，相当于信号功率大的先检测，即满足公式(1)：

r₁₁′＜r₂₂′＜…＜r_NtNt′    (1)

其中，r_ii′为R′的第i个对角线元素，N_t是发射天线数。

方法二、基于行列式计算排序的QR分解算法。

上述方法一中排序与QR分解是同步进行；而方法二中是先获得排序，再进行QR分解。下面先说明最优排序是基于SINR的排序，再说明如何快速获得这一排序。

在线性检测中，检测后第i根发天线上的符号对应的SINR_i(Signal toInterference and Noise Ratio，信干噪比)，如公式(2)所示：