[发明专利]固定复杂度的球译码检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及无线通信系统中MIMO(Multiple Input and Multiple Output，多输入多输出)技术领域，尤其涉及一种固定复杂度的球译码检测方法。

背景技术

MIMO技术近年来得到了广泛的应用。MIMO系统可以提供空间分集增益和空间复用增益，有效的提高系统的容量和改善链路的可靠性。MIMO系统的容量随着发射天线数线性增长，但是由于天线维度的增大，传输的数据之间的干扰也增大。有效的接收端检测算法对于系统性能的保证至关重要。目前接收算法包括非线性检测和线性检测。非线性检测的最佳检测算法是最大似然接收检测(ML)，它尤其有利于获得最小的差错率。但是ML的复杂度随着发射天线和调制阶数呈指数增长。当天线维度和调制阶数较大的时候，在实际系统中无法应用。线性检测的检测算法主要包括迫零(ZF)算法和最小均方误差(MMSE)算法，它们实现简单，但是误码率性能较差，当MIMO系统发送数据流较多时，各数据流之间的干扰较大，这些算法无法保证系统的误码率性能。因此，寻找一种性能接近最大似然检测，但是复杂度较低的检测算法对于实际应用是非常有意义的。

球译码算法近年来得到广泛的关注，它的性能可以逼近ML译码，并且相对于ML检测算法具有较低的复杂度。但是传统的球译码算法的复杂度并不固定，会随着信道条件而发生变化，并且其检测过程是串行的，这使得传统的球译码算法非常不适合在实际系统中应用。所以最近出现了一种固定复杂度的球译码算法。它能够使得检测的复杂度固定并且非常适合硬件系统的并行处理。但是当系统的调制阶数较高，天线数目较多时，由于固定复杂度的球译码算法在最先检测的几层中类似于ML检测保留所有的星座点，会导致整个检测算法仍具有较高的复杂度，加大了在实际系统中实现的难度。

发明内容

(一)要解决的技术问题

本发明要解决的技术问题是，针对上述缺陷，如何提供一种固定复杂度的球译码检测算法，其能够在高阶调制与高维度的天线配置情况下，保证系统性能的同时有效的降低球译码检测的复杂度。

(二)技术方案

为解决上述技术问题，本发明提供了一种固定复杂度的球译码检测方法，所述固定复杂度的球译码检测方法包括步骤：

S1：通过信道估计获得接收信号的信道矩阵；

S2：对获得接收信号的信道矩阵进行基于最小均方误差准则的信道扩展，得到扩展后的信道矩阵；

S3：对所述扩展后的信道矩阵进行排序的QR分解，生成一组置换序列，并同时获得酉矩阵和对角线上元素有序的上三角矩阵；

S4：将上述酉矩阵的共轭转置与接收信号相乘，得到接收矢量；

S5：设置参数P和参数M_k，其中k＝1，2...P，从N_t层开始，按照N_t，N_t-1，…N₂，N₁的顺序，对所述处理后的接收信号进行逐层检测，其中N_t表示发射天线数，在最先检测的P层中，第k层的每个节点都保留M_k个最近的星座点，检测到P层后共产生条幸存路径，对最后检测的N_t-P层，每层中的每个节点都只保留1个星座点；

S6：完成所有层的检测之后，从条幸存路径中，输出具有最小欧式距离的路径作为检测结果；

S7：对所述检测结果按照所述置换序列进行反变换，得到最终检测结果。

优选地，步骤S1中所述的信道估计方法包括最小二乘法、最小均方误差法或基于傅立叶变换的信道估计方法。

优选地，步骤S3中所述排序的QR分解包括：基于行列式准则对信道矩阵中的列进行重新排序再进行QR分解；或，在QR分解的过程中基于行列式准则对信道矩阵中的列进行重新排序。

优选地，所述基于行列式准则对信道矩阵中的列进行重新排序具体包括对上三角矩阵的对角线元素按照升序排列；所述QR分解具体包括基于修正的格拉姆-施密特Gram-Schmidt方法进行QR分解。

优选地，步骤S5中所述设置参数P和参数M_k具体包括：

设置参数M_k为：M₁≥M₂≥...≥M_P；