[发明专利]一种MIMO系统下的信号检测方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及信号检测技术领域，特别是涉及一种MIMO系统下的信号检测方法，可用于多天线检测或多用户检测。

背景技术

多输入多输出技术(MIMO)可以在不增加频带的前提下，成倍地提高传输速率，今天频率资源日益紧张，所以，MIMO技术被认为是下一代宽带无线通信技术中最为重要的物理层技术之一。

在MIMO系统中，为了提高信源信息传输的可靠性，在发送端，待传输信号首先经过能够提供纠错能力的信道编码，再进行空时/空频/空时频编码，而后由多幅发送天线同时或者按照一定的时间顺序发送出去。对于接收端，由多幅接收天线同时或者按照一定的时间顺序接收来自于发送端的信号，并依次进行空时/空频/空时频解码和信道译码，从而将译码结果作为待发送信号的原始信息。

接收端所进行的信道译码实质上是对接收信号的检测，即从接收信号中检测出最优信号，作为译码结果。然而，MIMO技术的信号检测技术却面临着巨大的难题，虽然最大似然(ML)算法从最小错误概率的意义上看是最优的，但是其计算复杂度大，是天线数目及调制阶数的指数形式，例如：采用16QAM(16阶正交幅度调制)方式调制、共有5幅天线时，计算复杂度为16⁵＝1048576。实时系统难以接受这样大的计算复杂度。

作为ML算法的一种近似简化，球形译码(Sphere Decoding，SD)系列算法因为其接近于或等于ML的性能以及相比于ML算法大大降低的计算复杂度日益受到广泛关注，通常其计算复杂度与天线数目间为立方关系。因此，球形译码方式成为当前MIMO信号检测的首选方案。

在球形译码方式中，相比于深度优先算法(Depth First SD，DFSD)和距离优先算法(Metric First SD，MFSD)，宽度优先算法(Breadth First SD，BFSD，又称为K-best SD算法，以下采用业界通用的简称K-best SD算法)并行进行计算，并且复杂度确定，所需时间确定，因此在实时系统中是极有希望的实用技术。然而，特别地，在要求高性能时或者在高调制阶数或大天线数的系统中，K-best SD算法的计算复杂度仍然很大，如何在不降低性能的前提下降低其复杂度仍然是当前一个迫切需要解决的问题。

目前，提出了一些对K-best SD算法的简化方案，Luis G.Barbero等人的研究(L.G.Barbero and J.S.Thompson，“A Fixed-Complexity MIMODetector Based on the Complex Sphere Decoder，”2006 IEEE 7th Workshop on Signal Processing Advances in Wireless Communications，Cannes，France：2006，pp.1-5.)提出每个节点展开的节点数受限的FSD算法，一定程度上减少了译码过程中访问的节点，但是性能和访问节点数的矛盾没有根本改善；

Cong Xiong等人(Cong Xiong，Xin Zhang，Kai Wu，and Dacheng Yang，“A simplified fixed-complexity sphere decoder for V-BLAST systems，”Communications Letters，IEEE，vol.13，2009，pp.582-584.)提出将FSD算法中保留节点数随搜索层数的增加而减少的算法，这种算法没有FSD足够的减少保留节点数目的理论依据，对所能减少的节点数目也没有一个最优化的解决方法，仅仅是固定了节点数的减少量，取值凭经验，相对随意，性能不确定。

总之，目前提出的方案的共同缺点是复杂度降低有限，同时性能没有保证。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种MIMO系统下的信号检测方法和装置，可用于多天线检测或多用户检测。本发明在基本不降低检测性能的前提下，能够大幅度减少信号检测算法复杂度。

为了解决上述问题，本发明公开了一种MIMO系统下的信号检测方法，包括：从搜索空间的第N层开始进行搜索，在上一层所保留的节点数的基础上，比较当前层中各路径的部分距离与参数λ的关系，保留部分距离小于参数λ的路径及其节点；然后进入下一层的搜索；所述参数λ基于所设定的检测性能计算得到；如果当前层为第1层，则在所保留的路径中，寻找部分距离最小的一个，作为检测结果输出。

优选的，所设定的检测性能为发送信号在保留下的路径中的概率；