[发明专利]一种针对大规模多输入多输出的接收机算法的确定方法

说明书

本发明公开了一种针对大规模多输入多输出的接收机算法的确定方法，依次包括以下步骤：A：进行大规模多输入多输出系统建模；B：利用酉变换对步骤A中的信道矩阵进行酉变换；C：建立因子图模型；D：根据步骤C得到的因子图模型，利用消息传递规则得到针对大规模多输入多输出的接收机算法。本发明对相关信道和信道均值非零等典型病态信道表现出较强鲁棒性，能够解决大规模MIMO信道矩阵中存在的病态问题。

技术领域

本发明涉及通信接收机领域，尤其涉及一种针对大规模多输入多输出(MIMO)的接收机算法的确定方法。

背景技术

目前,大规模多输入多输出(MIMO)是同时在用户和基站端架设多支天线，能够充分挖掘空间资源，提升频谱利用效率。针对MIMO系统的最佳接收机需要求解系统中所有变量的全局最大后验概率，具有极高的复杂度。自从因子图——消息传递算法被提出以来，这种通过迭代的方式求解近似最优解的方法在接收机设计、无线定位、稀疏信道估计等领域得到了广泛的应用。此方法首先利用系统中变量间的马尔科夫特性进行因式分解并建立因子图，然后由消息传递算法计算每个连接线上的消息，最后通过设计合理的消息传递策略(如消息的初始化、迭代顺序等)构造适用于特定场景的迭代算法。现阶段广泛应用的消息传递规则有置信传播规则(BP)、期望传播规则(EP)、平均场规则(MF)和一些近似规则如近似消息传递(AMP)等。

近年来基于消息传递的MIMO接收机算法也被相继提出。但是现有的接收机均假设信道矩阵中每个元素均服从独立零均值高斯分布，即信道矩阵不存在病态问题(具有列相关、低秩、均值非零和条件数过大等特征)。但在实际环境下，受天线阵列尺寸所限，天线之间的间距不能过大，再加上传播过程中散射体重复，导致信道矩阵存在一定的相关性。除上述相关性，MIMO信道矩阵也存在例如非零均值、条件数过大等一些病态特征，这些病态特征在基于消息传递的接收机算法中会导致较大的性能损失，甚至不收敛。

发明内容

本发明的目的是提供一种针对大规模多输入多输出的接收机算法的确定方法，对相关信道和信道均值非零等典型病态信道表现出较强鲁棒性，能够解决大规模MIMO信道矩阵中存在的病态问题。

本发明采用下述技术方案：

一种针对大规模多输入多输出的接收机算法的确定方法，依次包括以下步骤：

A：进行大规模多输入多输出系统建模；

针对一个大规模多输入多输出上行链路，设系统中存在一个配置有M根天线的基站同时服务N个单天线用户，其中第n个用户发送的数据符号为b_n，经过卷积编码得到编码符号c_n，再经过阶数为Q的正交幅度调制得到发送数据x_n；x_n∈[α₁,...,α_Q]，[α₁,...,α_Q]表示阶数为Q的正交幅度调制的取值空间；

设第n个用户到基站第m个天线的信道衰落系数为h_mn，将信道矩阵写为如下形式

设已经通过导频对信道进行估计并获得了上述信道矩阵H；在接收端，由于存在多用户干扰，将第m个接收天线的接收数据y_m写为

y_m＝∑_nh_mnx_n+ω_m， (1)

其中，ω_m为精度为λ的白高斯噪声；

将(1)式写为如下向量形式

y＝Hx+w， (2)