[发明专利]一种MMSE检测方法、装置、设备和存储介质

说明书

本发明公开了一种MMSE检测方法、装置、设备和存储介质，根据信道矩阵和噪声方差计算Gram矩阵，根据每个用户端分配的天线数目从Gram矩阵中提取若干个子块矩阵，并得到非块对角矩阵；对所述子块矩阵分别求逆得到子块矩阵的逆矩阵，将所述子块矩阵的逆矩阵沿着对角线组合得到块对角矩阵的逆矩阵；根据所述块对角矩阵的逆矩阵、非块对角矩阵、接收信号和信道矩阵，通过Neumann迭代的方式得到MMSE中的发送向量的估计值；根据发送向量的估计值进行判决，得到发送信号的检测值。本发明提出的MMSE检测方法既能具有较好的检测性能，又能具有较低的复杂度。

技术领域

本发明属于信道估计技术领域，特别是涉及一种MMSE检测方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

作为移动通信发展的关键技术，多输入多输出(multiple-input multipleoutput，MIMO)技术能够提升网络容量、增强网络鲁棒性、降低网络通信延时等。但是，随着天线数量的增加，基带处理复杂度也会急剧增长。传统的最优检测算法，例如最大似然(maximum-likelihood，ML)检测器，其计算复杂度随着天线数的增加呈指数级增长，阻碍了其实际应用。而次优的线性检测器，例如最小均方误差检测器(minimum mean squareerror，MMSE)，能够更好地在计算复杂度与检测性能之间实现平衡，因此也得到了较为广泛的实际应用。然而，其计算复杂度仍然是发射端天线数量的三次方的数量级，在第五代移动通信关键技术——特大规模MIMO(Massive MIMO)的背景下，其仍然承受着较大的计算代价。

为此，Michael Wu等人基于信道硬化(channel hardening)的条件提出了利用Neumann级数近似(Neumann-series approximation，NSA)迭代的方法来降低MMSE检测中大规模矩阵求逆的计算代价(简称为NSA算法)，然而其只能够在天线负载ρ较大(ρ＝接收天线数/发射天线数)的条件下实现较优的检测性能。为解决该问题，Prabhu等人提出了一种基于三对角矩阵的Neumann级数迭代算法，相比于原始的Neumann迭代，其本质是通过让对角矩阵包含更多的信道矩阵元素来提高检测性能。然而，该算法的不足之处在于，迭代次数超过3次之后，计算复杂度会上升至天线数的3次方数量级。为了在保证检测性能的条件下降低检测的复杂度，Haijian Wu等人进一步提出一种基于矩阵分块的Neumann级数迭代算法，其通过矩阵分块的方式，将Neumann迭代分为两层，第二层迭代采用传统的对角Neumann迭代计算出第一层迭代所需的子矩阵的逆矩阵，进一步地，第一层进行一个子矩阵为块矩阵的Neumann迭代。该方法既能够让对角矩阵包含了更多的信道矩阵元素，提高迭代收敛速率，又能够减少每次迭代时矩阵间相乘所需要的乘法次数，有效地降低计算复杂度，较好地均衡了计算复杂度与检测性能。

然而，上述现有的算法的共同不足之处均在于，其假设的信道条件过于理想(均为理想的瑞利衰落信道)，在某些更为实际的系统模型中，例如多用户多天线相关性系统的条件下，其检测算法几乎失效，误码率较高，检测方法的性能较差，也就是说，现有的算法的鲁棒性不强。需要研究一种MMSE检测方法在相关性信道下既能有较高的检测性能，又能降低MMSE方法的复杂度。

发明内容

发明目的：针对现有技术中存在的问题，本发明公开了一种MMSE检测方法、装置、设备和存储介质，解决了现有的基于Neumann迭代的MMSE检测方法在相关性信道下，检测性能较差的问题，本发明提出的MMSE检测方法既能具有较高的检测性能，又能具有较低的复杂度。

技术方案：为实现上述发明目的，本发明采用如下技术方案：一种MMSE检测方法，包括：

获取接收信号、每个用户端分配的天线数目、信道矩阵和噪声方差；

根据信道矩阵和噪声方差计算Gram矩阵，根据每个用户端分配的天线数目从Gram矩阵中提取若干个子块矩阵，并得到非块对角矩阵；对所述子块矩阵分别求逆得到子块矩阵的逆矩阵，将所述子块矩阵的逆矩阵沿着对角线组合得到块对角矩阵的逆矩阵；