[发明专利]基于树搜索的对偶格约减低复杂度MIMO检测算法

摘要

本发明提供了一种基于树搜索对偶格约减(TDLR)低复杂度MIMO检测算法，在树搜索过程中，该算法通过增加基矢量长度判决条件来约减标号搜索次数，通过子节点的度量预测来避免不必要的路径扩展，通过采用裁剪策略来降低算法的复杂度。相比已存在的对偶LLL(DLLL)算法，TDLR算法需要更少的迭代时间并产生更好的正交基矢量。此外，尤其对于大规模MIMO系统，TDLR辅助的检测器比DLLL辅助的检测器获得更好的性能和更低的复杂度。

主权项

一种基于树搜索的对偶格约减低复杂度MIMO检测算法，其特征在于，包括以下步骤：S1：初始化令令根节点为树的第0层，并计算根节点度量S2：对于第k(k≥0)层的每一个节点，计算{λi,j,Di,j}，并根据od(k+1)(·)＝od(k)(·)·Di,j对所有子节点进行度量预测，在该层所有可能的分支路径中选择Di,j最大的路径，得到Mbest条扩展路径进行基更新，得到Mbest个最优候选基S3：如果第k层的所有候选节点的可能扩展路径度量都满足Di,j＝1，则树搜索终止，从最优候选基中选择od(k+1)(·)最小的路径对应的约减基和约减矩阵T并输出；如果不满足Di,j＝1，则在Mbest个候选节点中选择最小的约减基，进行基更新，作为经过TDLR算法约减后得到的约减基和约减矩阵T，并再次返回判断是否第k层的所有候选节点的可能扩展路径度量都满足Di,j＝1；S4：格基约减后得到原域的已约矩阵和变换矩阵T，其中得到格域信号模型为且z＝T‑1s为格域的等效信号向量，基于格基变换后的该信号模型，在格域采用MIMO检测算法对等效信号矢量z进行检测；S5：将在格域中得到的检测结果z变换为原域并进行星座点定位，将所得结果作为检测结果输出，其中Q(·)表示星座点定位。