[发明专利]一种多天线正交频分复用系统的高效接收方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种多输入多输出系统的检测方法，尤其涉及一种适用MIMO-OFDM( MIMO：多输入多输出，OFDM：正交频分复用)系统使用的多天线检测方法。

背景技术

MIMO-OFDM是第四代移动通信系统的关键技术，该技术已被多种通信标准广泛采用。

MIMO技术能够使无线信道的容量随着发射天线数和接收天线数线性增长，数据流的空分复用可以有效的实现这种容量的增长。空分复用，是指系统借助空间维度在一个时频单元内并行地传输多路数据流。尽管多路数据流之间将产生混叠，但是接收端仍然可以利用空域均衡消除数据流之间的混叠。典型的空分复用系统是Bell实验室提出的BLAST系统。对于独立同分布的频率平坦衰落的MIMO信道，只要并行数据流数不超过发射天线数和接收天线数，就可以获得可观的传输能力。如果MIMO信道存在空间相关或者出现深衰落，则可能导致某些数据流通过的子信道的等效增益较低，从而大大增加了误码的可能性。

OFDM技术能够有效的抵抗无线信道中的多径现象，它将一个宽带的频率选择性信道等价的转化为多个平坦衰落的并行窄带信道，从而为MIMO技术提供了一个频率平坦衰落的信道环境。

空分复用检测算法的作用是，当存在加性白高斯噪声以及存在多流干扰的情况下，准确恢复出发送信号向量。传统的检测算法包括：最大似然检测算法，线性检测算法（迫零算法和MMSE（最小均方误差估计算法），串行干扰抵消算法以及简化的最大似然检测算法（如QRM（基于QR分解的M算法）算法，球形译码算法等）。

最大似然检测算法是对发送符号的所有可能组合进行穷举搜索，以寻求概率意义上最优的检测结果，是性能最优的检测算法，但是该算法的复杂度会随着发送数据流数量和信号调制阶数的增加而呈现指数级增加，因而在实现上存在比较大的难度。

线性检测算法分为迫零算法和MMSE算法两类。迫零算法直接对信道矩阵求逆，因而可能会放大噪声强度，导致性能的损失。由线性均方估计理论得到的最小均方误差MMSE检测综合考虑干扰和噪声的因素，其性能在低信噪比时大大优于迫零检测，但是对于空间相关性较大或者纠错码码率较高的情况性能会变差。这两类算法的复杂度都很低，易于实现。

串行干扰抵消算法在检测每层数据时，将已检测数据造成的空间干扰去除，再对去除干扰后的信号向量做线性加权，得到当前数据的估计值，合理排列检测顺序可以减少误差传播的影响。该类算法复杂度略高于线性检测算法。

简化的最大似然检测算法中的基于QR（正交阵-三角阵）分解的M（每层保留固定路径数的宽度优先搜索）算法首先通过对信道矩阵做QR分解消除前项数据对后项数据的干扰，然后按照从后到前的顺序依次遍历搜索每一层数据，并在每次搜索完成后仅保留M条幸存路径，当M较大时，性能接近最大似然检测算法；当M较小时，算法复杂度远低于最大似然检测算法。球形译码（Sphere decoder，SD）算法是一种深度优先搜索算法，该算法在接收信号周围的一个超球内进行搜索，当访问到某一个满足球形限制的叶节点时，对超球的半径进行更新。该算法能够获得近似最优的性能，但是其复杂度随着信道条件和噪声强度的变化而改变，并且它的顺序搜索结构会影响检测器的工作速度。一种称为固定复杂度球形译码（Fixed Complexity Sphere Decoder，FSD）的算法解决了这两个问题。该算法首先对各层数据流的检测顺序进行合理的安排，即首先检测信噪比最低的m层数据流，之后按照信噪比从高到低的顺序进行检测。对于前m层被检测的数据流遍历所有符号值，对于后续各层数据流则只保留一个使得当前路径度量最小的符号值。FSD算法的软输出可以采用如下方法得到：找出路径度量最小的符号向量，通过对该符号向量中每个符号的比特进行翻转构造出新的候选符号，这样每一层的比特软量都可以计算出。

当数据流数                                                小于等于四时，FSD算法只需要遍历一层数据流，但是当数据流数大于四时，则至少需要遍历两层数据，这使得算法的复杂度变得很高，为此我们提出一种复杂度低且性能优良的双向FSD算法，基本思想是在遍历一层的FSD算法基础上，对检测顺序进行调整，然后再进行一次遍历一层的树形搜索。为了保证中小带宽用户的性能，并且充分利用硬件资源，在用户分配到最大带宽时，采用遍历一层的FSD算法，而在未分配到最大带宽时，采用双向FSD算法。

发明内容