一种QR分解检测方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于重叠复用的QR分解检测方法和装置，该QR分解检测方法包括：步骤S1，获取接收序列，其中，接收序列是根据复用波形矩阵对输入信号进行编码调制后经过高斯信道得到的序列；步骤S2，采用QR分解算法对接收序列进行检测，其中，步骤S2包括：将预知的复用波形矩阵分解为一个酋矩阵和一个上三角矩阵；根据酉矩阵，对接收序列进行矩阵相乘处理，得到数据序列；根据数据序列、上三角矩阵和量化判决因子，对数据序列进行逐层检测。本发明专利技术利用OvXDM系统的编码特性，结合QR分解检测，用于对接收信号进行相应的译码，从而降低了OvXDM系统的译码复杂度。

A QR Decomposition Detection Method and Device

【技术实现步骤摘要】
一种QR分解检测方法和装置
本专利技术涉及通信领域，具体来说，涉及一种QR分解检测方法和装置。
技术介绍
重叠复用系统(OvXDM系统，其中，X可代表时间T、频率F、码分C、空间S或混合H等)中常用的译码方法包括维特比译码等，其译码方法是基于图形译码，复杂度受状态数影响。因此，对于重叠复用系统而言，当重叠复用次数K较大时，其译码复杂度呈指数率增长，且需要较大的存储容量，使得实际工程中较难实现。针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
针对相关技术中的问题，本专利技术提出一种QR分解检测方法和装置，该QR分解检测方法和装置用于重叠复用系统。本专利技术的技术方案是这样实现的：根据本专利技术的一个方面，提供了一种QR分解检测方法。该QR分解检测方法包括：步骤S1，获取接收序列，其中，接收序列是根据复用波形矩阵对输入信号进行编码调制后经过高斯信道得到的序列；步骤S2，采用QR分解算法对接收序列进行检测，其中，步骤S2包括：将预知的复用波形矩阵分解为一个酋矩阵和一个上三角矩阵；根据酉矩阵，对接收序列进行矩阵相乘处理，得到数据序列；根据数据序列、上三角矩阵和量化判决因子，对数据序列进行逐层检测。根据本专利技术的一个实施例，QR分解检测方法还包括：获取接收序列，其中，接收序列为：r＝HX+η，其中，r为接收序列，H为复用波形矩阵，X为待发送序列，η为高斯白噪声序列；根据酋矩阵，对接收序列进行矩阵相乘处理，得到数据序列，其中，数据序列为：y＝RX+η'，其中，y为数据序列，R为上三角矩阵，η'为高斯白噪声序列。根据本专利技术的一个实施例，根据数据序列、上三角矩阵和量化判决因子，对数据序列进行逐层检测包括：将数据序列中的多个元素y1、y2....yL定义为多层元素y1、y2....yL；根据最底层元素yL、上三角矩阵和量化判决因子，得到最底层元素yL的判决值；以及根据非最底层元素yM、yM-1....y1和上三角矩阵、量化判决因子，依次获取非最底层元素yM、yM-1....y1的判决值，其中，M小于L，并且L、M均为正整数。根据本专利技术的一个实施例，最底层元素yL的判决值为：其中，为量化判决因子，为最底层元素yL的判决值，RL,L为上三角矩阵中的第L行第L列的元素。根据本专利技术的一个实施例，任一非最底层元素的判决值为：其中，为量化判决因子，为任一非最底层元素yk的判决值，Rk,k为上三角矩阵中的第k行第k列的元素，Rk,j为上三角矩阵中的第k行第j列的元素，为元素yj对应的判决值，且k＝1,2,...L-1。根据本专利技术的另一方面，提供了一种QR分解检测装置。该QR分解检测装置包括：第一获取模块，用于获取接收序列，其中，接收序列是根据复用波形矩阵对输入信号进行编码调制后经过高斯信道得到的序列；检测模块，用于采用QR分解算法对接收序列进行检测，其中，检测模块包括：分解模块，用于将预知的复用波形矩阵分解为一个酋矩阵和一个上三角矩阵；第一得到模块，用于根据酉矩阵，对接收序列进行矩阵相乘处理，得到数据序列；逐层检测模块，用于根据数据序列、上三角矩阵和量化判决因子，对数据序列进行逐层检测。根据本专利技术的一个实施例，QR分解检测装置还包括：第二获取模块，用于获取接收序列，其中，接收序列为：r＝HX+η，其中，r为接收序列，H为复用波形矩阵，X为待发送序列，η为高斯白噪声序列；得到子模块，用于根据酋矩阵，对接收序列进行矩阵相乘处理，得到数据序列，其中，数据序列为：y＝RX+η'，其中，y为数据序列，R为上三角矩阵，η'为高斯白噪声序列。根据本专利技术的一个实施例，逐层检测模块包括：定义模块，用于将数据序列中的多个元素y1、y2....yL定义为多层元素y1、y2....yL；第二得到模块，用于根据最底层元素yL、上三角矩阵和量化判决因子，得到最底层元素yL的判决值；以及第三得到模块，用于根据非最底层元素yM、yM-1....y1和上三角矩阵、量化判决因子，依次获取非最底层元素yM、yM-1....y1的判决值，其中，M小于L，并且L、M均为正整数。根据本专利技术的一个实施例，最底层元素yL的判决值为：其中，为量化判决因子，为最底层元素yL的判决值，RL,L为上三角矩阵中的第L行第L列的元素。根据本专利技术的一个实施例，任一非最底层元素的判决值为：其中，为量化判决因子，为任一非最底层元素yk的判决值，Rk,k为上三角矩阵中的第k行第k列的元素，Rk,j为上三角矩阵中的第k行第j列的元素，为元素yj对应的判决值，且k＝1,2,...L-1。本专利技术的有益技术效果在于：本专利技术通过利用重叠复用系统的编码特性，并结合多天线系统中的QR分解检测方法，对传输数据进行相应译码，从而解决了传统的译码方法，如维特比等译码、MAP、Log-MAP方法，其计算量较大和复杂度较高，且需要较大的存储容量，工程难以实现的问题，从而降低了OvXDM系统的译码复杂度。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是根据本专利技术实施例的一种可选的QR分解检测方法的流程图；图2是根据本专利技术实施例的一种可选的重叠复用系统的卷积编码等效模型的示意图；图3是根据本专利技术实施例的一种可选的重叠时分复用系统的发送端编码框图；图4是根据本专利技术实施例的一种可选的重叠时分复用系统的K路复用波形排列；图5是根据本专利技术实施例的一种可选的重叠频分复用系统发送端编码框图图6是根据本专利技术实施例的一种可选的重叠频分复用系统的K路复用波形排列；图7是根据本专利技术实施例的一种可选的重叠时分复用系统的接收端框图；图8是根据本专利技术实施例的一种可选的重叠频分复用系统的接收端框图；图9是根据本专利技术实施例的一种可选的QR分解检测装置的框图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。根据本专利技术的实施例，提供了一种QR分解检测方法，该QR分解检测方法用于重叠复用系统。如图1所示，根据本专利技术实施例的QR分解检测方法包括：步骤S1，获取接收序列，其中，接收序列是根据复用波形矩阵对输入信号进行编码调制后经过高斯信道得到的序列；步骤S2，采用QR分解算法对接收序列进行检测，其中，步骤S2包括：步骤S21，将预知的复用波形矩阵分解为一个酋矩阵和一个上三角矩阵；步骤S22，根据酉矩阵，对接收序列进行矩阵相乘处理，得到数据序列；步骤S23，根据数据序列、上三角矩阵和量化判决因子，对数据序列进行逐层检测。借助于上述区别技术特征，通过利用重叠复用系统的编码特性，并结合多天线系统中的QR分解检测方法，对传输数据进行相应译码，从而解决了传统的译码方法，如维特比等译码、MAP、Log-MAP方法，其计算量较大和复杂度较高，且需要较大的存储容量，工程难以实现的问题，从而降低了OvXDM系统的译码复杂度。为了更好的描述本专利技术，下面通过具体的实施例对上述技术本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种QR分解检测方法，所述QR分解检测方法用于重叠复用系统，其特征在于，所述QR分解检测方法包括：步骤S1，获取接收序列，其中，所述接收序列是根据复用波形矩阵对输入信号进行编码调制后经过高斯信道得到的序列；步骤S2，采用QR分解算法对所述接收序列进行检测，其中，所述步骤S2包括：将预知的复用波形矩阵分解为一个酋矩阵和一个上三角矩阵；根据所述酉矩阵，对所述接收序列进行矩阵相乘处理，得到数据序列；根据所述数据序列、所述上三角矩阵和量化判决因子，对所述数据序列进行逐层检测。

【技术特征摘要】
1.一种QR分解检测方法，所述QR分解检测方法用于重叠复用系统，其特征在于，所述QR分解检测方法包括：步骤S1，获取接收序列，其中，所述接收序列是根据复用波形矩阵对输入信号进行编码调制后经过高斯信道得到的序列；步骤S2，采用QR分解算法对所述接收序列进行检测，其中，所述步骤S2包括：将预知的复用波形矩阵分解为一个酋矩阵和一个上三角矩阵；根据所述酉矩阵，对所述接收序列进行矩阵相乘处理，得到数据序列；根据所述数据序列、所述上三角矩阵和量化判决因子，对所述数据序列进行逐层检测。2.根据权利要求1所述的QR分解检测方法，其特征在于，所述QR分解检测方法还包括：获取所述接收序列，其中，所述接收序列为：r＝HX+η，其中，r为所述接收序列，H为所述复用波形矩阵，X为所述待发送序列，η为高斯白噪声序列；根据所述酋矩阵，对所述接收序列进行矩阵相乘处理，得到数据序列，其中，所述数据序列为：y＝RX+η'，其中，y为所述数据序列，R为所述上三角矩阵，η'为高斯白噪声序列。3.根据权利要求2所述的QR分解检测方法，其特征在于，根据所述数据序列、所述上三角矩阵和量化判决因子，对所述数据序列进行逐层检测包括：将所述数据序列中的多个元素y1、y2....yL定义为多层元素y1、y2....yL；根据所述最底层元素yL、所述上三角矩阵和所述量化判决因子，得到所述最底层元素yL的判决值；以及根据所述非最底层元素yM、yM-1....y1和所述上三角矩阵、所述量化判决因子，依次获取非最底层元素yM、yM-1....y1的判决值，其中，所述M小于L，并且L、M均为正整数。4.根据权利要求3所述的QR分解检测方法，其特征在于，所述最底层元素yL的判决值为：其中，为量化判决因子，为所述最底层元素yL的判决值，RL,L为所述上三角矩阵中的第L行第L列的元素。5.根据权利要求3所述的QR分解检测方法，其特征在于，任一非最底层元素的判决值为：其中，为量化判决因子，为所述任一非最底层元素yk的判决值，Rk,k为所述上三角矩阵中的第k行第k列的元素，Rk,j为所述上三角矩阵中的第k行第j列的元素，为所述元素yj对应的判决值，且k＝1,2,...L-1。6.一种QR分解检测装置，其特征在于，所述所述QR分...

【专利技术属性】
技术研发人员：不公告发明人，
申请(专利权)人：深圳超级数据链技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44