[发明专利]一种应用于多输入多输出系统的信号检测方法及装置

说明书

技术领域

本申请涉及通信技术领域，尤其涉及一种应用于多输入多输出系统的信号检测方法及装置。

背景技术

多输入多输出(Multiple Input Multiple Output，MIMO)技术由于能同时带来分集增益和空间复用增益，因此成为了第四代移动通信中普遍应用的技术。

图1所示为MIMO技术的原理图。发送端经过N_t根发射天线，将数据流发射出去，经空间信道后由接收端的N_r(N_t≤N_r)根接收天线接收。

在接收端，每根接收天线均会接收到来自每根发射天线的数据流。若以一个接收信号y来表示所有接收天线接收到的信号(后文将接收天线接收到的信号简称接收信号)，则该接收信号可以表示为x与y的关系如下式[1]所示：

y＝Hx+n[1]

其中，表示N_r×N_t维的信道矩阵，是接收天线上的零均值白高斯噪声矢量，方差为σ²。

H中的元素可记为i的取值范围为[1，N_t]。h_i中的元素可记为h_ji，h_ji表示发射天线i到接收天线j之间的单径信道衰落值，服从均值为0，方差为1的复高斯随机分布，j的取值范围为[1，N_r]。

在MIMO系统中，用于检测y的信号检测算法主要有两大类。一类是线性检测算法，由线性检测器实现；另一类是非线性检测算法，由非线性检测器实现。无论是哪种算法，其目的都在于从接收信号y中恢复出发射天线所发射的数据流x。

为了获得近似最优的检测性能，基于最基本的线性检测算法，现有技术还提出了预处理辅助的线性检测算法。该算法在接收端对接收信号进行线性检测之前，对信道矩阵进行分解，并根据分解后的信道矩阵对接收信号进行检测，得到检测矢量；之后，再对检测矢量进行处理。

一般地，预处理辅助的线性检测的过程如图2所示，主要包括如下步骤：

第一步：接收端对信道进行估计，获得信道矩阵H；将H分解为一个约减矩阵和一个满秩的复整数矩阵的乘积，如式[2]所示。

H＝QP[2]

其中，Q为约减矩阵，P为复整数矩阵，且P是满秩矩阵。

将公式[2]代入公式[1]中，得到下式[3]：

y＝Hx+n＝QPx+n＝Qz+n[3]

其中，z＝Px为等效发送信号。

第二步：对y进行线性检测，得到检测矢量ρ，如下式[4]所示。

ρ＝Gy[4]

G为接收端所使用的检测矩阵。

对检测矢量ρ实施线性变换，得到x的估计值

现有技术中，常见的预处理辅助的线性检测为格基约减辅助(Lattice-Reduction-Aided，LRA)检测。LRA检测中，对信道矩阵H进行分解采用的是LRA算法，并通过迭代进行的约减操作和交换操作，逐步降低分解得到的约减矩阵各列矢量相关性和各列矢量模值的差异性，实现最终分解得到的约减矩阵H_red各列尽可能正交和等模。

具体而言，LRA检测的过程主要包括下述步骤：

第一步：分解信道矩阵H，得到约减矩阵H_red和复整数矩阵T：

H＝H_redT[6]

对应于公式[2]，可知有Q＝H_red，P＝T。

将公式[6]代入公式[1]中，得到下式[7]：

y＝H_redTx+n＝H_redz+n[7]

第二步：对y进行线性检测，并对得到的检测矢量(如式[4]所示)实施线性变换，得到x的估计值(如式[5]所示)。

对y进行线性检测的方式比如可以是ZF检测或MMSE检测，等等。

LRA检测的优势在于，能获得N_r阶的满接收分集增益。LRA检测的缺陷在于，对信道矩阵H进行分解的准则是使约减矩阵H_red的每一列之间尽量正交且等模，从而尽量减小不同发射天线发出的数据流之间的干扰，但采用该准则并不能达到最优的误码率性能。

发明内容