[发明专利]一种基于近端梯度算法的大规模多用户信号检测方法

权利要求书

1.一种基于近端梯度算法的大规模多用户GSM-MIMO信号检测方法，其特征在于，包括以下步骤：将复数域信号模型转化为实数域信号模型，在信道矩阵H_c满足有限等距条件时，将目标函数实数域接收信号模型中的l₀范数转化为其最优凸近似的l₁范数，获取目标函数中的信号矢量估计值对信号矢量估计值进行迭代，得到信号矢量估计值每个维度的迭代解析式，得到接收端发送信号矢量估计值；将接收端发送信号矢量估计值恢复到复数域，即将其中的前KN_t个元素作为实部，后KN_t个元素作为虚部，获得接收端复数域发送信号矢量估计值将中的元素分为K组，每组仅保留模值最大的N_a个元素，而将其余元素置为零，获得复数域发送信号估计结果，将估计结果进行解调恢复发送比特序列，其中，K表示系统中用户总数，N_a表示每个用户的激活天线数，N_t表示每个用户配置的天线数。

2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，将实数域接收信号模型y_c＝H_cx_c,s.t.||x||₀＝2KN_a中的l₀范数转化为最优凸近似的l₁范数，根据公式：确定转化后目标函数中的信号矢量估计值，其中，||·||_p表示矢量的l_p范数，p＝0,1,2，H_c表示信道矩阵，表示复数域发送信号矢量估计值，表示复数域发送信号矢量的通用形式，K表示系统中用户总数，N_a表示每个用户的激活天线数，Θ表示由所有可能的发射信号构成的集合，η＞0表示规则化参数，x为发送信号，x_c为等效发送信号。

3.根据权利要求2所述的检测方法，其特征在于，根据公式，计算第k+1次迭代时的信号矢量估计值其中，中间变量表示d_k+1第i个维度的值，H_c表示信道矩阵，xⁱ表示x第i个维度的值，η＞0表示规则化参数，表示搜索步长，λ_max(·)表示取最大特征值，上标“T”表示矩阵转置操作，y_c为实数域等效接收信号。

4.根据权利要求3所述的检测方法，其特征在于，进行迭代时，转化为2KN_t个独立一维方程分别计算信号矢量估计值第k+1次迭代时第i个维度的值获得每个维度的信号矢量估计值，直至达到最大迭代次数，t为搜索步长。

5.根据权利要求1—4其中之一所述的检测方法，其特征在于，信号矢量估计值的复数域发送信号矢量估计值为然后将中的元素分为K组，每组仅保留模值最大的N_a个元素，而将其余元素置为零，其中，K表示系统中用户总数，N_t表示每个用户配置的天线数。

6.根据权利要求5所述的检测方法，其特征在于，根据公式：得到第m组复数域发送信号估计值由此，获得复数域发送信号估计结果，其中，Υ^m表示第m组包含的天线序号，Υ^m＝{(m-1)·N_t,…,m·N_t-1}，表示取模值最大的N_a个元素，上标“m”表示组数，m＝1，2…K。