CN102281089B - 一种多输入多输出系统的信号检测方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种多输入多输出系统的信号检测方法，设定信噪比阈值；获取当前信道的信噪比，当信噪比大于所述信噪比阈值时，采用球形译码算法进行信号的检测；当信噪比不大于所述信噪比阈值时，采用K-Best算法进行信号的检测；本发明同时公开了一种多输入多输出系统的信号检测装置，通过本发明的方案，可以实现在不同的信噪比的情况下，采用合适的检测算法来实现多输入多输出系统的信号检测。

Description

一种多输入多输出系统的信号检测方法和装置

技术领域

本发明涉及无线通信系统的信号检测技术，尤其涉及一种多输入多输出(MIMO)系统的信号检测方法和装置。

背景技术

MIMO技术已经成为新一代无线通信系统的关键技术之一。MIMO系统在发射端和接收端均采用多个天线，多个数据流在相同时间和频带被发送和接收。与传统的单输入单输出(SISO)系统相比，MIMO系统接收端接收到的是在时间上和频带上均相互重叠的多路信号，因此MIMO系统的信号检测复杂度远高于SISO系统的信号检测。

MIMO系统的信号检测可以采用最大似然检测(ML)方法，但由于最大似然检测需要遍历所有可能的发射向量，其复杂度与调制阶数和发射天线数的乘积成指数关系，在调制阶数和发射天线数较大的情况下，由于其复杂度太高，在实际系统中基本无法采用。为了在保持最大似然算法的性能的同时降低计算复杂度，很多学者提出了一些改进的算法，其中包括球形译码算法、K-Best算法等。

球形译码算法是一种基于深度优先的树搜索算法，基本思想是，只在接收到的信号y周围半径为d的超球内对所有节点进行搜索，以此来减小计算复杂度。

球形译码的复杂度与初始球半径呈指数式关系，合理的初始球半径选取对于降低球形译码的复杂度具有重要意义，过大的初始球半径会导致过大的运算复杂度，而过小的初始球半径又可能导致搜索失败。

K-Best算法也是一种基于树搜索的MIMO检测算法，不同的是，K-Best算法是一种基于宽度优先的树搜索算法。K-Best算法在每一层的搜索中，只保留K个节点，在这K个节点中继续搜索。在有些文献中，K-Best算法也称为M算法。

现有技术中，MIMO系统模型如图1所示，发射天线数为M，接收天线数为N，用公式(1)表示为：

y＝Hs+n  (1)

其中，y＝[y₁，y₂，…，y_N]^T表示N×1维接收信号向量，s＝[s₁，s₂，…，s_M]^T表示M×1维发送信号向量，n＝[n₁，n₂，…，n_N]^T表示N×1维接收端噪声向量，H为N×M维的信道增益矩阵。

采用最大似然方法可以得到公式(2)：

$s_{\mathrm{ML}}=\underset{s\∈{\mathrm{\Ω}}^M}{\arg \min }{\left|\right|y-H\·s\left|\right|}^2---\left(2\right)$

对H作QR分解得到式(3)：

$H=[Q_1,Q_2]\left[\begin{array}{c}R\\ O\end{array}\right]---\left(3\right)$

其中，Q＝|Q₁，Q₂]为N×N维的酉矩阵，Q₁的维数为N×M，Q₂的维数为N×(N-M)，R为M×M维的上三角矩阵，O为(N-M)×M维的零矩阵。

由于Q为酉矩阵，可以得到式(4)：

${\left|\right|y-H\·s\left|\right|}^2={\left|\right|Q_1^H\·y-R\·s\left|\right|}^2+{\left|\right|Q_2^H\·y\left|\right|}^2---\left(4\right)$

定义 由式(4)得到式(5)：

球形译码算法只在接收信号y周围半径为d的超球内对所有节点进行搜索，得到相应格点，即||y-H·s||²≤d²，代入(5)式，定义d′²＝d²-C，可以得到式(6)：

|y′_M-r_M，Ms_M|²+|y′_M-1-r_M-1，Ms_M-r_M-1，M-1s_M-1|²+...≤d′²  (6)

由|y′_M-r_M，Ms_M|²≤d′²可以求得节点s_M的可能取值，把所有可能的节点s_M代入|y′_M-r_M，Ms_M|²+|y′_M-1-r_M-1，Ms_M-r_M-1，M-1s_M-1|²≤d′²，可以求得节点s_M-1的可能取值，以此类推，一直到达第1层，得到节点s₁的可能取值；上述搜索到的节点序列s_M～s₁的组合作为相应的球形译码获得的格点。

球形译码的初始搜索半径d可以通过噪声方差来计算，如下式(7)所示：

d²＝α·n·σ²(7)

其中α为初始搜索半径系数，n为两倍发射天线数，σ²为噪声方差。

在这个球内至少能找到一个星座点的概率为：

${\∫}_0^{\mathrm{\αn}/2}\frac{{\mathrm{\λ}}^{n/2-1}}{\mathrm{\Γ}(n/2)}{e}^{-\mathrm{\λ}}\mathrm{d\λ}=1-\mathrm{\ϵ}---\left(8\right)$

其中，Γ为伽玛函数，λ为积分变量。

例如，当α＝1.0，n＝8时，概率1-ε为0.5665；当α＝2.0，n＝8时，概率1-ε为0.9576。

K-Best算法基于宽度优先的搜索，在每层选择一定数目的节点，每层节点的数目可以不同，然后再进行路径扩展。例如，在第M层，选择使得|y′_M-r_M，Ms_M|²最小的K_M个s_M，由这些s_M可以生成K_M·Ω个节点，Ω为星座的大小，在K_M·Ω个节点中，选择K_M-1个使得|y′_M-r_M，Ms_M|²+|y′_M-1-r_M-1，Ms_M-r_M-1，M-1s_M-1|²最小的s_M-1，以此类推，一直到达第1层。

球形译码算法能够获得与最大似然检测方法一样的性能，但球形译码算法的复杂度受信噪比的影响较大，在低信噪比的情况下，球形译码的复杂度将会很高。

K-Best算法相对于最大似然检测方法是一种次优的方法，其复杂度只与每层保留的节点数量有关，不受信噪比的影响。

在进行信号检测时，如何结合球形译码算法和K-Best算法的特点，使信号检测的复杂度和准确性兼顾，成为需要解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种多输入多输出系统的信号检测方法和装置，可以实现在不同的信噪比的情况下，采用合适的检测算法来实现MIMO系统的信号检测。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

本发明提供的一种多输入多输出系统的信号检测方法，该方法包括：

设定信噪比阈值；

获取当前信道的信噪比，当信噪比大于所述信噪比阈值时，采用球形译码算法进行信号检测；当信噪比不大于所述信噪比阈值时，采用K-Best算法进行信号检测。

上述方案中，所述设定信噪比阈值，具体为：对当前信道在各个信噪比条件下，统计得到球形译码算法与K-Best算法的运算次数，以球形译码算法的运算次数超过并最接近K-Best算法的运算次数时的信噪比作为信噪比阈值。

上述方案中，所述采用球形译码算法进行信号检测，具体为：设定初始搜索半径以及最大搜索半径；按照检测半径进行球形译码算法的信号检测，在检测成功时，结束流程；在检测不成功时，增大检测半径，并判断增大后的半径是否大于最大搜索半径，在大于时，采用K-Best算法进行信号检测；否则，按照增大后的检测半径进行球形译码算法的信号检测。

上述方案中，所述采用球形译码算法进行信号检测，具体为：采用相对最大似然检测次优的算法得到一个次优解，将所述次优解与接收信号向量的距离作为初始搜索半径进行球形译码算法的信号检测。

上述方案中，在设定初始搜索半径以及最大搜索半径时，该方法进一步包括：设定最大搜索节点数，在所述按照检测半径进行球形译码算法的信号检测时，进行搜索访问到的节点数的判断，当搜索访问到的节点数达到设定的最大搜索节点数时，输出与接收信号向量最近的格点作为检测结果；当搜索访问到的节点数达到设定的最大搜索节点数、且仍没有搜索到格点时，采用K-Best算法进行信号检测。

本发明提供的一种多输入多输出系统的信号检测装置，该装置包括：信噪比阈值模块、信噪比模块、比较模块、K-Best算法模块、球形译码算法模块；其中，

信噪比阈值模块，用于设定信噪比阈值；

信噪比模块，用于获取当前信道的信噪比；

比较模块，用于当信噪比大于信噪比阈值时，通知球形译码算法模块；当信噪比不大于信噪比阈值时，通知K-Best算法模块；

K-Best算法模块，用于采用K-Best算法进行信号检测；

球形译码算法模块，用于采用球形译码算法进行信号检测。

上述方案中，所述球形译码算法模块采用球形译码算法进行信号检测，具体为：所述球形译码算法模块设定初始搜索半径以及最大搜索半径；按照检测半径进行球形译码算法的信号检测，在检测成功时，结束操作；在检测不成功时，增大检测半径，并判断增大后的半径是否大于最大搜索半径，在大于时，通知K-Best算法模块；否则，按照增大后的检测半径进行球形译码算法的信号检测。

上述方案中，所述球形译码算法模块，进一步用于采用相对最大似然检测次优的算法得到一个次优解，将所述次优解与接收信号向量的距离作为初始搜索半径。

上述方案中，所述球形译码算法模块在检测成功时，输出最大似然解作为检测结果；或者，除了输出最大似然解以外，还输出距离最大似然解最近的多个解，得到发送比特的软信息。

上述方案中，所述球形译码算法模块，还用于设定最大搜索节点数；在按照检测半径进行球形译码算法的信号检测时，进行搜索访问到的节点数的判断，当搜索访问到的节点数达到设定的最大搜索节点数时，输出与接收信号向量最近的格点作为检测结果；当搜索访问到的节点数达到设定的最大搜索节点数、且仍没有搜索到格点时，通知K-Best算法模块。

本发明提供的一种MIMO系统的信号检测方法和装置，设定信噪比阈值；获取当前信道的信噪比，当信噪比大于所述信噪比阈值时，采用球形译码算法进行信号的检测；当信噪比不大于所述信噪比阈值时，采用K-Best算法进行信号的检测；如此，可以实现在不同的信噪比的情况下，采用合适的检测算法来实现MIMO系统的信号检测。

附图说明

图1为MIMO系统模型示意图；

图2为本发明实现一种MIMO系统的信号检测方法流程的示意图；

图3为本发明实现一种MIMO系统的信号检测装置结构的示意图；

图4为实施例一实现一种MIMO系统的信号检测方法流程的示意图；

图5为实施例二实现一种MIMO系统的信号检测方法流程的示意图。

具体实施方式

现有技术中，在进行信号检测时只采用上述的一种算法，这样导致在信噪比的大小不同时，信号检测的复杂度和准确性不能兼顾。如：在信噪比小于某一值时，采用球形译码算法的运算次数将远远大于K-Best算法的运算次数，为信号检测在增加准确性的同时却增加了很大的复杂度；而在信噪比大于某一值时，采用K-Best算法的运算次数将远远大于球形译码算法的运算次数，会为信号检测在降低准确性的同时增加了很大的复杂度。

本发明的基本思想是：设定信噪比阈值；获取当前信道的信噪比，当信噪比大于所述信噪比阈值时，采用球形译码算法进行信号检测；当信噪比不大于所述信噪比阈值时，采用K-Best算法进行信号检测。

本发明实现一种MIMO系统的信号检测方法，如图2所示，该方法包括以下几个步骤：

步骤201：设定信噪比阈值；

具体的，对当前信道在各个信噪比条件下，统计得到球形译码算法与K-Best算法的运算次数，以球形译码算法的运算次数超过并最接近K-Best算法的运算次数时的信噪比作为信噪比阈值；

进一步的，本步骤中，在设定信噪比阈值后，根据检测过程中信道的条件，仍可对信噪比阈值进行自适应调整。

步骤202：获取当前信道的信噪比，判断所述信噪比是否大于信噪比阈值，如果不大于，则执行步骤206；如果大于，则执行步骤203；

本步骤所述信噪比的获取方法为现有技术，这里不再赘述。

步骤203：设定球形译码算法的初始搜索半径以及最大搜索半径；

本步骤中，所述初始搜索半径可以由式(7)得到；也可以采用相对最大似然检测次优的算法得到一个次优解，将所述次优解与接收信号向量y的距离作为初始搜索半径，如下式所示：

$d=\left|\right|y-H\·\hat{s}\left|\right|$

此时在半径d内至少存在一个格点，所以不需要设定最大搜索半径，所述相对最大似然检测次优的算法包括：K-Best算法、迫零算法、最小均方误差算法等；

所述最大搜索半径也可以通过下式得到：

d²＝β·n·σ²

其中，β为最大半径系数，n为两倍发射天线数，σ²为噪声方差，且满足β≥α。

进一步的，本步骤还包括设定最大搜索节点数；

步骤204：按照检测半径进行球形译码算法的信号检测，在检测成功时，结束流程；在检测不成功时，执行步骤205；

本步骤中，在第一次进行球形译码算法的信号检测时，所述检测半径为设定的初始搜索半径。

进一步的，所述在检测成功时，由球形译码算法输出的检测结果可以采用硬判决的方法，即输出最大似然解作为检测结果；也可以采用软输出的方法，即除了输出最大似然解以外，还输出距离最大似然解最近的若干个解，利用这些解计算发送比特的软信息。

进一步的，如果在步骤203中设定了最大搜索节点数，则所述按照检测半径进行球形译码算法的信号检测时，进行搜索访问到的节点数的判断，当搜索访问到的节点数达到设定的最大搜索节点数时，输出与接收信号向量最近的格点作为检测结果，结束流程；当搜索访问到的节点数达到设定的最大搜索节点数、且仍没有得到格点时，执行步骤206。

步骤205：增大检测半径，并判断增大后的半径是否大于最大搜索半径，在大于时，执行步骤206；否则，执行步骤204；

本步骤中，所述增大检测的半径的方法，可以是在初始搜索半径和最大搜索半径之间线性增大、也可以是通过折半的方法增大半径，即增大后的半径取当前半径与最大搜索半径的中间值，等等。

步骤206：采用K-Best算法进行信号检测，结束流程；

本步骤进一步包括：由于K-Best算法输出的检测结果不一定是最大似然解，通常得到的是最大似然解附近的解，为了进一步提高K-Best算法检测的性能，可以采用软输出的方法，即在采用K-Best算法检测到达第一层的时候，输出最优的K个解进行比特软信息的计算，所述K为自然数。

为了实现上述方法，本发明还提供了一种MIMO系统的信号检测装置，如图3所示，该装置包括：信噪比阈值模块31、信噪比模块32、比较模块33、K-Best算法模块34、球形译码算法模块35；其中，

信噪比阈值模块31，用于设定信噪比阈值；

具体的，所述信噪比阈值模块31对当前信道在各个信噪比条件下，统计得到球形译码算法与K-Best算法的运算次数，以球形译码算法的运算次数超过并最接近K-Best算法的运算次数时的信噪比作为信噪比阈值；

信噪比模块32，用于获取当前信道的信噪比；

比较模块33，用于当信噪比大于信噪比阈值时，通知球形译码算法模块35；当信噪比不大于信噪比阈值时，通知K-Best算法模块34；

K-Best算法模块34，用于采用K-Best算法进行信号检测；

所述K-Best算法模块34，进一步用于在采用K-Best算法检测到达第一层的时候，输出最优的K个解进行比特软信息的计算，所述K为自然数。

球形译码算法模块35，用于采用球形译码算法进行信号检测；

具体的，所述球形译码算法模块35设定初始搜索半径以及最大搜索半径；按照检测半径进行球形译码算法的信号检测，在检测成功时，结束操作；在检测不成功时，增大检测半径，并判断增大后的半径是否大于最大搜索半径，在大于时，通知K-Best算法模块34；否则，按照增大后的检测半径进行球形译码算法的信号检测。其中，在第一次进行球形译码算法的信号检测时，所述检测半径为初始搜索半径。

进一步的，所述球形译码算法模块35设定初始搜索半径时，采用相对最大似然检测次优的算法得到一个次优解，将所述次优解与接收信号向量的距离作为初始搜索半径后，球形译码算法模块35不需要再设定最大搜索半径；

进一步的，所述球形译码算法模块35在检测成功时，输出的检测结果可以采用硬判决的方法，即输出最大似然解作为检测结果；也可以采用软输出的方法，即除了输出最大似然解以外，还输出距离最大似然解最近的若干个解，利用这些解得到发送比特的软信息；

进一步的，所述球形译码算法模块35，还用于设定最大搜索节点数；在按照检测半径进行球形译码算法的信号检测时，进行搜索访问到的节点数的判断，当搜索访问到的节点数达到设定的最大搜索节点数时，输出与接收信号向量最近的格点作为检测结果，结束操作；当搜索访问到的节点数达到设定的最大搜索节点数、且仍没有得到格点时，通知K-Best算法模块34。

下面结合具体实施例详细说明本发明的方法的实现过程和原理。

实施例一：采用次优解与接收信号向量y的距离作为球形译码的初始搜索半径，本发明实现一种MIMO系统的信号检测方法，如图4所示，该方法包括以下几个步骤：

步骤401：设定信噪比阈值；

具体的，对当前信道在各个信噪比条件下，统计得到球形译码算法与K-Best算法的运算次数，以球形译码算法的运算次数超过并最接近K-Best算法的运算次数时的信噪比作为信噪比阈值；

步骤402：获取当前信道的信噪比，判断所述信噪比是否大于信噪比阈值，如果不大于，则执行步骤405；如果大于，则执行步骤403；

步骤403：设定球形译码算法的初始搜索半径；

具体的，采用相对最大似然检测次优的算法得到一个次优解，将所述次优解与接收信号向量y的距离作为初始搜索半径，如下式所示：

$d=\left|\right|y-H\·\hat{s}\left|\right|$

所述相对最大似然检测次优的算法包括：K-Best算法、迫零算法、最小均方误差算法等。

步骤404：按照初始搜索半径进行球形译码算法的接收信号的检测，结束流程；

本步骤中，由球形译码算法输出的检测结果可以采用硬判决的方法，即输出最大似然解作为检测结果；也可以采用软输出的方法，即除了输出最大似然解以外，还输出距离最大似然解最近的若干个解，利用这些解计算发送比特的软信息。

步骤405：采用K-Best算法进行接收信号的检测，结束流程；

本步骤进一步包括：由于K-Best算法输出的检测结果不一定是最大似然解，通常得到的是最大似然解附近的解，为了进一步提高K-Best算法检测的性能，可以采用软输出的方法，即在采用K-Best算法检测到达第一层的时候，输出最优的K个解进行比特软信息的计算，所述K为自然数。

实施例二：设定球形译码算法中最大搜索节点数，本发明实现一种MIMO系统的信号检测方法，如图5所示，该方法包括以下几个步骤：

步骤501：设定信噪比阈值；

具体的，对当前信道在各个信噪比条件下，统计得到球形译码算法与K-Best算法的运算次数，以球形译码算法的运算次数超过并最接近K-Best算法的运算次数时的信噪比作为信噪比阈值。

步骤502：获取当前信道的信噪比，判断所述信噪比是否大于信噪比阈值，如果不大于，则执行步骤507；如果大于，则执行步骤503；

步骤503：设定球形译码算法的初始搜索半径以及最大搜索节点数；

步骤504：按照设定的初始搜索半径和最大搜索节点数进行球形译码算法的接收信号的检测；

步骤505：当搜索访问到的节点数达到设定的最大搜索节点数时，判断是否得到格点；若得到，则执行步骤506；否则，执行步骤507；

步骤506：输出与接收信号向量最近的格点作为检测结果，结束流程；

步骤507：采用K-Best算法进行接收信号的检测，结束流程；

本步骤进一步包括：由于K-Best算法输出的检测结果不一定是最大似然解，通常得到的是最大似然解附近的解，为了进一步提高K-Best算法检测的性能，可以采用软输出的方法，即在采用K-Best算法检测到达第一层的时候，输出最优的K个解进行比特软信息的计算，所述K为自然数。

以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种多输入多输出系统的信号检测方法，其特征在于，该方法包括：

对当前信道在各个信噪比条件下，统计得到球形译码算法与K-Best算法的运算次数，以球形译码算法的运算次数超过并最接近K-Best算法的运算次数时的信噪比作为信噪比阈值；

获取当前信道的信噪比，当信噪比大于所述信噪比阈值时，采用球形译码算法进行信号检测；当信噪比不大于所述信噪比阈值时，采用K-Best算法进行信号检测。

2.根据权利要求1所述的信号检测方法，其特征在于，所述采用球形译码算法进行信号检测，具体为：设定初始搜索半径以及最大搜索半径；按照检测半径进行球形译码算法的信号检测，在检测成功时，结束流程；在检测不成功时，增大检测半径，并判断增大后的半径是否大于最大搜索半径，在大于时，采用K-Best算法进行信号检测；否则，按照增大后的检测半径进行球形译码算法的信号检测。

3.根据权利要求1所述的信号检测方法，其特征在于，所述采用球形译码算法进行信号检测，具体为：采用相对最大似然检测次优的算法得到一个次优解，将所述次优解与接收信号向量的距离作为初始搜索半径进行球形译码算法的信号检测。

4.根据权利要求2所述的信号检测方法，其特征在于，在设定初始搜索半径以及最大搜索半径时，该方法进一步包括：设定最大搜索节点数，在所述按照检测半径进行球形译码算法的信号检测时，进行搜索访问到的节点数的判断，当搜索访问到的节点数达到设定的最大搜索节点数时，输出与接收信号向量最近的格点作为检测结果；当搜索访问到的节点数达到设定的最大搜索节点数、且仍没有搜索到格点时，采用K-Best算法进行信号检测。

5.一种多输入多输出系统的信号检测装置，其特征在于，该装置包括：信噪比阈值模块、信噪比模块、比较模块、K-Best算法模块、球形译码算法模块；其中，

信噪比阈值模块，用于对当前信道在各个信噪比条件下，统计得到球形译码算法与K-Best算法的运算次数，以球形译码算法的运算次数超过并最接近K-Best算法的运算次数时的信噪比作为信噪比阈值；

信噪比模块，用于获取当前信道的信噪比；

比较模块，用于当信噪比大于信噪比阈值时，通知球形译码算法模块；当信噪比不大于信噪比阈值时，通知K-Best算法模块；

K-Best算法模块，用于采用K-Best算法进行信号检测；

球形译码算法模块，用于采用球形译码算法进行信号检测。

6.根据权利要求5所述的信号检测装置，其特征在于，所述球形译码算法模块采用球形译码算法进行信号检测，具体为：所述球形译码算法模块设定初始搜索半径以及最大搜索半径；按照检测半径进行球形译码算法的信号检测，在检测成功时，结束操作；在检测不成功时，增大检测半径，并判断增大后的半径是否大于最大搜索半径，在大于时，通知K-Best算法模块；否则，按照增大后的检测半径进行球形译码算法的信号检测。

7.根据权利要求5所述的信号检测装置，其特征在于，所述球形译码算法模块，进一步用于采用相对最大似然检测次优的算法得到一个次优解，将所述次优解与接收信号向量的距离作为初始搜索半径。

8.根据权利要求5所述的信号检测装置，其特征在于，所述球形译码算法模块在检测成功时，输出最大似然解作为检测结果；或者，除了输出最大似然解以外，还输出距离最大似然解最近的多个解，得到发送比特的软信息。

9.根据权利要求5所述的信号检测装置，其特征在于，所述球形译码算法模块，还用于设定最大搜索节点数；在按照检测半径进行球形译码算法的信号检测时，进行搜索访问到的节点数的判断，当搜索访问到的节点数达到设定的最大搜索节点数时，输出与接收信号向量最近的格点作为检测结果；当搜索访问到的节点数达到设定的最大搜索节点数、且仍没有搜索到格点时，通知K-Best算法模块。