一种大规模MIMO系统的低复杂度置信传播检测算法技术方案

本发明专利技术公开了一种大规模MIMO系统的低复杂度置信传播检测算法，运用其等效的实数域模型来构建相应的因子图，将复数域运算转化为实数域运算，实现基于BP的迭代检测；其中，因子图用来表示接收信号和发射信号间依赖关系，将发射信号作为信号节点，接收信号作为观测节点；每一个信号节点根据从观测节点获取的后验信息来更新先验信息，接着传递给所有与之相连的观测节点；每一个观测节点根据来自信号节点的先验信息来计算后验信息，然后传递回与之相连的信号节点。本发明专利技术实现了基于符号的大规模MIMO检测算法，且避免了高维矩阵求逆，能够很好地适用于大规模MIMO的应用场景。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于下一代无线通信
，是适用于任意天线配置及调制阶数的大规模多天线(MIMO)系统中，上行链路基站接收机的高效检测器。
技术介绍
无线通信技术的现代化发展开始于20世纪90年代，其发展速度一直呈上升状态，其发展规模在不断扩大，且运用的范围也越来越广泛。随着计算机网络技术的发展，无线通信技术积极的利用信息技术来促进自身的发展壮大，使得无线通信技术的科技含量和技术水平都得到了很大的提升，使无线通信技术能够更好的运用于更多的领域，进入社会的功能多元化、网络一体化、服务综合化的发展阶段。移动通信朝着高速率，高容量，高频谱效率和低功耗的方向发展，不断满足人们日益增长的数据和视频需求。据主要运营商和权威咨询机构预测：移动宽带业务流量将在未来10年增长1000倍。现有4G技术在传输速率和资源利用率等方面仍然无法满足未来的需求，其无线覆盖和用户体验也有待进一步提高。世界各国在推动4G产业化工作的同时，第五代移动通信技术(5G)已经成为了国内外无线通信领域的研究热点。多天线系统通过在同一频带上并行地传输多路数据，大大提高了系统容量和数据速率。MIMO以其更高的频谱效率和连接可靠性，在研究和工业领域备受关注。随着未来移动通信需求的不断增长，系统需要的天线规模也越来越大，大规模MIMO系统应运而生。基于大规模MIMO的无线传输技术使得频谱效率和功率效率在4G的基础上再提升一个量级，将成为下一代移动通信的关键技术。目前，针对大规模MIMO的检测算法已成为通信领域的研究热点。S.Haykin,M.Sellathurai,Y.deJong,andT.Willink,“Turbo-MIMOforwirelesscommunications,”IEEECommun.Mag.,vol.42,no.10,pp.48–53,Oct.2004.公开了一种实值分解的方法，具体是将复数域分解为实数域的方法。理想最大后验概率检测，其计算复杂度随着发射天线数的增加呈指数增加，不适用于大规模MIMO场景。关于MIMO检测的相关文献中，有大量针对低复杂度检测算法的相关研究。近似理想的检测方法，如软输出的K-Best及球形译码(SD)算法，其性能和复杂度在大规模MIMO场景下仍然面临着挑战。基于Neumann级数近似的最小均方误差(MMSE)检测，大大降低了检测的运算复杂度。然而，近似的误差与天线数的配置有关，从而限制了其应用范围。因此，在保证近似理想的检测性能前提下，设计一种低复杂度的大规模MIMO检测算法显得尤为重要。
技术实现思路
专利技术目的：为解决大规模MIMO系统中信号检测难点，本专利技术提供一种大规模MIMO系统的低复杂度置信传播检测算法，本专利技术适用于大规模MIMO系统中，上行链路基站接收机的信号检测。大规模MIMO系统的基于符号的BP检测算法，其检测性能优于MMSE检测算法。此外，在发射天线数目的平方与接收天线数目之比(TSRR)M2/N很大的情况下，MMSE检测算法不再适用，而本专利技术提出的BP算法任然适用，且避免了高维矩阵求逆运算，从而能够很好地适应大规模MIMO的场景。技术方案：为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案为：一种大规模MIMO系统的低复杂度置信传播检测算法，在大规模MIMO系统中，运用其等效的实数域模型来构建相应的因子图，将复数域运算转化为实数域运算，实现基于BP的迭代检测；其中，因子图用来表示接收信号和发射信号间依赖关系，将发射信号作为信号节点，接收信号作为观测节点；每一个信号节点根据从观测节点获取的后验信息来更新先验信息，接着传递给所有与之相连的观测节点；每一个观测节点根据来自信号节点的先验信息来计算后验信息，然后传递回与之相连的信号节点；从而，完成一次消息的更新和传递过程；经过一次以上的迭代后，观测节点输出软信息用于估计发射符号；在Q阶矩形QAM调制的实数系统中，发射信号取自大小为的PAM符号集合Ω；在信号节点处，用集合Ω中各元素先验概率之比的对数构成的向量来表示待传递的消息，根据和积算法来更新消息；在观测节点处，用后验对数似然比构成的向量来表示待传递的消息；利用全边的BP算法通过将噪声和干扰之和近似为Gaussian分布，推导出消息更新准则；经过一次以上的迭代后，由观测节点处的消息得到输出的软信息，经过判决得到发射信号的估计。优选的：对全边的BP算法进行简化，得到单边的BP算法。优选的：将复数域运算转化为实数域运算的方法：在大规模MIMO系统的上行链路中，假定移动端发射天线数为M，基站接收天线数为N；复发射向量为发射信号进行了正交幅度调制QAM，且星座图大小为||Θ||＝Q,复接收向量为在等效实数系统中，信号节点xi到观测节点rj传递的消息集合记为观测节点rj到信号节点xi传递的消息集合记为判决输出时的迭代次数为I；对于复数域的MIMO系统，可表示为：r~=H~x~+n~;]]>其中，为独立同分布的Rayleigh衰落信道，每个元素的实部和虚部均服从均值为0，方差为1的高斯分布；代表信道的加性高斯白噪声，且n~i~CN(0,σ2);]]>通过实值分解的方法，将复数域的分解为实数域模型为：r＝Hx+n其中，r＝[r1,r2,...,r2N]T,x＝[x1,x2,...,x2M]和信道矩阵H2N×2M都是实数的；复数及实数模型之间的映射关系如下所示：其中，和分别代表复数*的实部和虚部，则xi∈Ω，Ω={(-Q+1),...,-1,+1,...,(+Q-1)本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种大规模MIMO系统的低复杂度置信传播检测算法，其特征在于：在大规模MIMO系统中，运用其等效的实数域模型来构建相应的因子图，将复数域运算转化为实数域运算，实现基于BP的迭代检测；其中，因子图用来表示接收信号和发射信号间依赖关系，将发射信号作为信号节点，接收信号作为观测节点；每一个信号节点根据从观测节点获取的后验信息来更新先验信息，接着传递给所有与之相连的观测节点；每一个观测节点根据来自信号节点的先验信息来计算后验信息，然后传递回与之相连的信号节点；从而，完成一次消息的更新和传递过程；经过一次以上的迭代后，观测节点输出软信息用于估计发射符号。

【技术特征摘要】
1.一种大规模MIMO系统的低复杂度置信传播检测算法，其特征在于：在大规模MIMO系
统中，运用其等效的实数域模型来构建相应的因子图，将复数域运算转化为实数域运算，实
现基于BP的迭代检测；其中，因子图用来表示接收信号和发射信号间依赖关系，将发射信号
作为信号节点，接收信号作为观测节点；每一个信号节点根据从观测节点获取的后验信息
来更新先验信息，接着传递给所有与之相连的观测节点；每一个观测节点根据来自信号节
点的先验信息来计算后验信息，然后传递回与之相连的信号节点；从而，完成一次消息的更
新和传递过程；经过一次以上的迭代后，观测节点输出软信息用于估计发射符号。
2.根据权利要求1所述的大规模MIMO系统的低复杂度置信传播检测算法，其特征在于：
在信号节点处，用PAM符号集合Ω中各元素先验概率之比的对数构成的向量来表示待传递
的消息，根据和积算法来更新消息；其中，PAM符号集合Ω表示在Q阶矩形QAM调制的实数系
统中发射信号的集合，该PAM符号集合Ω大小为在观测节点处，用后验对数似然比构成的向量来表示待传递的消息；利用全边的BP算
法通过将噪声和干扰之和近似为Gaussian分布，推导出消息更新准则。
3.根据权利要求2所述的大规模MIMO系统的低复杂度置信传播检测算法，其特征在于：
对全边的...

【专利技术属性】
技术研发人员：张川，杨俊梅，尤肖虎，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32