[发明专利]通信设备及有效接收MIMO信号的方法

说明书

提供一种用于接收MIMO信号的通信设备(10)。所述设备包括第一检测器(11)，用于通过第一检测方法对所述MIMO信号进行第一符号检测；检测误差确定单元(12)，用于确定所述第一符号检测的第一检测误差；检测误差判断单元(13)，用于确定所述第一检测误差是否高于或低于检测阈值；以及第二检测器(14)，用于：若所述检测误差判断单元(13)确定所述第一检测误差高于所述检测阈值，通过第二检测方法对所述MIMO信号进行第二符号检测。若所述检测误差判断单元(13)确定所述第一检测误差低于所述检测阈值，则所述通信设备(10)用于将所述符号检测的结果作为最终符号检测结果。

技术领域

本发明涉及一种通信设备和通信方法，特别涉及一种通过高效节能的精确方式接收MIMO信号的方法。

背景技术

近来，已经采用多天线MIMO系统来增加无线通信中称为复用增益的吞吐量，并提高无线通信中称为分集增益的可靠性。单用户MIMO-SU-MIMO中，单个发射机TX设有多个天线，从而将一定数量的流发送至设有多个天线的单个接收机RX。信道过滤每个信号后，所有接收天线接收从发射天线传输的每个信号，因此，每个接收天线接收每个散射和干扰的发射符号。

为了减轻负面干扰效应或者更聪明地利用这种干扰，以及为了改善发射信号检测，已创造了好几种技术。值得注意的是，假设高斯信令、TX和RX处的理想信道知识、发射机处的理想功率和比特分配以及信道矩阵通过单一值分解SVD(singular valuedecomposition，简称SVD)获得的简单线性预编码器和解码器充分，以达到最佳性能。然而，存在一些不能符合这些假设的情况。例如，实际传输不具有高斯信令属性，总是从一些有限大小的字母(通常是M-QAM或M-PSK)中抽取。其次，许多情况下，所述RX不能控制所述TX，或者无法了解信道矩阵。这些情况下，出现了所述RX如何通过一些智能均衡算法使其误码率BER(bit error rate，简称BER)减到最小的问题。

目前为止，从这个角度来看，最有效的算法是将信道矩阵过滤的所有可能发射信号与接收信号进行比较并选择距离最小的信号的最大似然ML(maximum likelihood，简称ML)方法。这种方法显然不切实际，因为其需要非常大的计算量，并且运算量随着星座大小和发射天线数量呈指数增长。

此后，已经开发了许多算法，最显著的是球形解码SD(sphere decoder，简称SD)，其以较低的复杂度高效的搜索减少的ML空间，MMSE连续干扰取消MMSE-SIC一旦解码了符号，解码之前将会减少对其它符号产生的干扰，通过诸如最小均方误差MMSE(minimum meansquare error，简称MMSE)和迫零ZF(zero forcing，简称ZF)的线性技术，通过将接收矢量与特别设计的解码矩阵相乘进行解码。

每种方法都有其优点和缺点。线性解决方案复杂度低，且在低水平的Eb/N0下性能几乎最佳。SD接近于最佳状态，但其原本很高的复杂度随着所采用的通信方案的星座大小而增长。MMSE-SIC复杂度低，但无论如何在低Eb/N0下都会浪费。

鉴于图1所述的单用户点对点MIMO链路，发射机包括信道编码器3和MIMO预编码器4。接收机2包括MIMO均衡器5和信道解码器6。发射机1采用接收机2已知的次优预编码策略。所述接收机2需要以最小可能的复杂度使其自身的BER最小化。所述发射机1设有N_t个发射天线，所述接收机2设有N_Rx个接收天线，产生信道矩阵

所述发射机1通过线性预编码器W形成其发射矢量。就接收机而言，将信道矩阵转换为有效信道矩阵H＝HW，其中所述传输矢量表示为矢量的每个元素属于有限大小的星座，如BPSK或16-QAM。所述星座的尺寸表示为字母M。所述接收信号表示为其中y＝Hx+n。此处n建模为复数高斯加性噪声，其中每个条目的方差为σ²。均衡算法旨在若已知y和H，尽可能精确的估计矢量x。该估计可表示为：