[发明专利]基于格基规约和K-Best的软输出MIMO检测方法

说明书

一种基于格基规约和K‑Best的软输出MIMO检测方法，对MIMO系统的信道矩阵进行Cholesky分解和格基规约处理，同时变换接收向量。在格基域进行广度优先树搜索，规定子节点的展开方式。将树搜索得到的候选列表由格基域转换回星座点域，并将各路径按路径度量大小进行排序，计算各比特软信息以完成信号检测。本发明以较低的延迟、计算复杂度和存储需求，进一步缩小了检测算法与最优MIMO检测性能的差距。

技术领域

本发明属于多输入多输出技术领域(Multiple Input Multiple Output,简称为MIMO，)传输，特别是一种基于格基规约和K-Best树搜索的MIMO检测方法。

背景技术

移动通信的发展让生活变得更加便利，其中多输入多输出(Multiple InputMultiple Output,简称为MIMO)技术采用了多根收发天线，使得在不需要额外频谱资源的前提下增加系统吞吐率和可靠性。为了达到更高的数据传输速率、更好的设备可接入性，通信系统中的MIMO规模越来越大。无线局域网的技术标准从1997 年第一代802.11发展到2012年提出的802.11ac，数据传输速率由2Mbps发展到 6993Mbps，天线规模也由1发1收发展到8发8收。无线通信技术由3G发展到5G，同样开始支持最多8根发射天线。其原理是利用接收端和发射端信道的多径散射效应，具体可以分为两类：一类被称为空间分集，侧重于抑制信号衰落，提高通信的可靠性。在大多数无线通信系统中，接收到的信号强度随时间变化，也即信号衰落，会造成误比特率上升，严重影响通信性能。MIMO用多个天线收发同样信息的多个副本，如果各个天线间距大于半个波长，可认为信息副本通过多个独立的路径达到接收端，其衰落互相独立。路径数越多，这些信息副本同时衰落的概率越低，通过结合接收到的这些副本，能减小衰落的影响。另一类被称为空间复用，也是目前主流的应用方向。空间复用类似频分复用和时分复用，只不过这两种机制是将多个信号分配到不同的频率或时间片上，而空间复用在发射端同时用多个天线发送多个不同的子数据流，将信号分配到不同的路径上，不同路径能同时使用同一频谱资源，从而提高频谱利用效率、增大数据传输速率。

在MIMO系统中，发射端对原始比特流进行信道编码，通过交织减小发送比特间的相关性，并根据星座映射进行调制，得到对应的复数符号，最后通过M_t根天线发射出去。在接收端，M_r根天线收到发射向量后，首先根据导频等信息估计得到信道矩阵，再由检测模块根据估计出的信道矩阵和接收向量恢复出原始的发射向量，接着经过解调、解交织和译码后，得到接收比特流。其中检测算法直接影响MIMO 系统的性能，是应用MIMO的关键技术之一。然而随着天线规模增大，MIMO检测算法的复杂度指数上升，提出一种高性能、低复杂度的检测算法及其实现具有重要意义。检测算法可以分为最优检测算法，线性检测算法，非线性检测算法。最优检测算法包括最大似然、最大后验概率检测算法。此类算法需要遍历整个空间中所有可能的发射向量，计算各个发射向量对应的路径度量。对于硬判决，检测算法选择其中度量最小的作为检测结果；对于软判决，则根据所有路径计算软信息并输出，软信息反映各比特为0或1的可能性。检验了所有可能的发射向量的算法具有最优性能，但其复杂度极高，难以实际应用。线性检测算法通过对接收向量应用一个线性滤波器，消除信号间的干扰，根据滤波矩阵选择的不同，可细分为迫零法、最小均方误差法等。线性检测虽然复杂度较低，但性能较差，难以满足下一代通信系统的性能要求。非线性算法的典型代表为树搜索算法，其又可细分为广度优先的K-Best 搜索和固定复杂度译码算法，深度优先的单树搜索算法。其中深度优先搜索吞吐率不固定，不适合硬件实现。而广度优先搜索具有固定的计算复杂度和延迟，同时能达到接近最优的性能，但在复杂度上同样面临较大挑战，需要从算法设计、硬件实现等方面进行优化。