基于分组ML检测和并行迭代干扰抵消的上行MIMO检测方法技术

本发明专利技术涉及一种基于分组最大似然(ML)检测和并行迭代干扰抵消的上行MIMO检测方法，本检测方法由两个主要部分组成：分组ML检测器和并行迭代干扰抵消器。每次迭代开始时，首先根据上一次迭代输出的检测结果，通过并行干扰抵消，抵消其他组用户对待检测组的影响，再对待检测组内数据流进行ML检测。本检测方法通过分组的ML检测以及简化的排序算法降低了核心检测复杂度，通过迭代并行干扰抵消确保了其优异的检测性能。在高分集度的接收场景下，本方法具有接近最优检测器，全局ML检测的性能。全局ML检测的性能。全局ML检测的性能。

【技术实现步骤摘要】
基于分组ML检测和并行迭代干扰抵消的上行MIMO检测方法


[0001]本专利技术涉及一种基于分组ML(最大似然)检测和并行迭代干扰抵消的上行MIMO(多天线传输)检测方法，属于无线移动通信


技术介绍

[0002]大规模MIMO(Mutiple
‑
Input Multiple
‑
Output)技术首次在第三代移动无线通信网络研究中被提出，该技术旨在利用发送接收多天线来提高频谱效率以及链路可靠度。因此，大规模MIMO技术也成为用于满足用户对第5代移动通信系统更高服务质量(Qos)诉求的关键技术。然而天线与天线之间往往存在干扰，所以为进一步提升通信质量往往需要在基站中额外部署一个MIMO检测算法以抵消天线之间的干扰。
[0003]近年来，无线移动网络用户数量巨幅增加，基站与用户之间的交互在一些小城市也已达到艾字节量级。自2015年起至2021年，全球基站与用户的总数据交互量呈指数级增加，用户数的增加对无线移动网络服务者提出了更高频谱效率，更高能量效率，更高传输速率以及更好的移动性的需求。为应对这些需求，一种解决方案便是使用大规模MIMO技术，但是随着天线规模的增大和允许接入的上行链路的增加，MIMO检测器的复杂度也随之快速提高，为解决此问题需要对应部署高性能低复杂度的检测算法
[0004]实际上自MIMO技术问世近50年来，MIMO检测器的研究一直在学界具有极高的关注度。一方面随着芯片工艺的提升，计算机算力的增强使得复杂度较高的高性能MIMO检测算法的部署成为可能。另一方面，随着学界对MIMO技术研究的深入，大量高性能可物理实现的算法被提出。MIMO检测算法可大致分为线性检测算法和非线性检测算法两类，其中主流且常用的算法为基于线性最优推导得到的MMSE检测算法，以及基于近似最大似然的固定复杂度的球形译码(FCSD)算法。然而与非线性检测算法性能相比MMSE算法检测性能较差，而具有高检测性能的FCSD算法实现复杂度较高。并且，随着发送数据流的增加，两种算法的复杂度都有显著提升。从检测性能上来说，FCSD检测算法的性能与数据流排序准确度有很大关系，但高性能的排序算法诸如SNR准则排序方法算法复杂度也较高，相比较而言MMSE算法虽然复杂度略低但性能有较明显的衰减并且上述两种算法的算法复杂度都随发送数据流数的增加有显著的增加。
[0005]综上所述，目前对于大规模MIMO检测算法的研究一方面需要解决高性能与低复杂度之间的矛盾，另一方面需要解决发送数据流大幅增加以后带来的复杂度的提高问题。

技术实现思路

[0006]本专利技术所要解决的技术问题是如何提供一种复杂度适中的高性能上行MIMO检测方案。
[0007]本专利技术为了解决上述技术问题采用以下技术方案：本专利技术设计了一种基于分组ML检测和并行迭代干扰抵消的上行MIMO检测方法，用于针对上行集中式单用户或者多用户MIMO接收信号进行实时检测，针对实时所获得的待检测MIMO信号，执行如下步骤：
[0008]步骤A.接收待检测MIMO信号，并针对待检测MIMO信号进行分组ML检测获得并行迭代干扰抵消的初始值，设置好最大迭代次数T，然后进入步骤B，其中待检测MIMO接收信号y可以被表示为：其中，H
i
表示第i个用户的信道，x
i
表示第i个用户的发送数据流，n表示加性白噪声，K表示总用户数，在集中式接收检测的基站中，可以按分块矩阵形式简洁的表达成y＝Hx+n的形式
[0009]步骤B.执行并行干扰抵消，首先将其他组数据流对待检测组数据流的干扰减去，然后对待检测组中数据流用分组ML检测方法进行检测，上述过程以组为单位并行执行并视作一次迭代。本次迭代检测的输出作为下一次迭代的并行干扰抵消初始值。
[0010]步骤C.跳转执行步骤B，并将迭代次数加1，直至迭代次数达到预设值，此时并行迭代干扰抵消检测器输出最终检测结果。
[0011]作为本专利技术的一种关键技术方案，所述步骤A中的分组ML检测包括如下步骤：
[0012]步骤A1：对发送数据流及信道矩阵进行分组，组内数据流数L应满足2≤L≤4。设发送天线数为N
t
，则总共可以分为：P＝N
t
/L组，分组为连续均匀分组。
[0013]步骤A2：根据接收数据按步骤A1的分组结果进行分组排序，并按排序结果调整对应信道矩阵的列顺序为：
[0014]步骤A3：对调整过列序的矩阵做QR分解得到根据QR分解结果得到接收向量的有效部分y
eff
＝Q
H
y，对矩阵R按步骤A1的分组结果进行分组则第p个分组可以表示为：R
p
＝[r
(p
‑
1)*L+1
,r
(p
‑
1)*L+2
,
…
,r
(p
‑
1)*L+L
]，r
i
为矩阵R的第i列向量。
[0015]步骤A4：组内使用最大似然检测，第t次迭代第p组的检测过程为C
L
表示属于调制空间C的调制符号在L个数据流上并行发送时所生成的所有可能的发送符号向量所构成的空间。检测完成后将第p组对其他数据流的干扰抵消，抵消过程可表示为：
[0016]步骤A5：按p＝P,P
‑
1,
…
,1的顺序进行检测，重复步骤A4直到所有数据流都被检测，输出最终检测结果。
[0017]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述步骤A2中的分组排序方法包括如下步骤：
[0018]步骤A2.1：用H
origin
＝H存储得到的信道矩阵后，对信道矩阵H求逆得到N
t
为发送天线数，为信道逆矩阵H
+
第i行向量。
[0019]步骤A2.2：根据上述的分组结果分别计算待排序组内数据流的总放大系数Score，计算方法如下：当前应当被检测的组为
[0020]步骤A2.3：删除第p
cur
组数据流在信道矩阵中对应的列向量，该过程可以表示为：并对进行过删除操作的矩阵进行求逆得到新的H
+
。本专利技术中定义矩阵的减操作(
‑
{})为删除{}中对应的列。
[0021]步骤A2.4：重复步骤A2.2，A2.3直至所有组都被排序。
[0022]步骤A2.5：按照排序结果调整原信道矩阵H
origin
的列顺序使得排序靠前的组首先被检测得到
[0023]作为本专利技术的一种关键技术方案，所述步骤B中的迭代干扰抵消方法包括如下步骤：
[0024]步骤B1：以上述的分组ML算法作为检测的初始值上标表示迭代次数。
[0025]步骤B2：并行的以组为单位进行干扰抵消，对于第p组数据的干扰抵消过程可以表示为：其中表示第t次迭代，t＝0,
…
,T
‑...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于分组ML检测和并行迭代干扰抵消的上行MIMO检测方法，用于集中式上行单用户或多用户MIMO信号检测，其特征在于，针对实时获得的待检测MIMO信号执行如下步骤：步骤A.接收待检测MIMO信号，并针对待检测MIMO信号进行分组ML检测获得并行迭代干扰抵消的初始值，初始化迭代次数t＝0，设置最大迭代次数T，然后进入步骤B，其中待检测MIMO接收信号y可被表示为：其中，H
i
表示第i个用户的信道，x
i
表示第i个用户的发送数据流，n表示加性白噪声，K表示总用户数，在集中式接收检测的基站中，可按分块矩阵形式简洁的表达成y＝Hx+n的形式y＝H1x1+H2x2+
…
+H
K
x
K
+n＝[H1,H2,
…
,H
K
][x1,x2,
…
,x
K
]
T
+n＝Hx+n；步骤B.执行并行干扰抵消，首先将其他组数据流对待检测组数据流的干扰减去，然后对待检测组中数据流用分组ML检测方法进行检测，上述过程以组为单位并行执行并视作一次迭代；本次迭代检测的输出作为下一次迭代的并行干扰抵消初始值；步骤C.跳转执行步骤B，并将迭代次数加1，t＝t+1，直至迭代次数达到预设最大迭代次数t＝T，此时并行迭代干扰抵消检测器输出最终检测结果。2.根据权利要求1所述一种基于分组ML检测和并行迭代干扰抵消的上行MIMO检测方法，其特征在于，所述步骤A中的分组ML检测包括如下步骤：步骤A1：对发送数据流及信道矩阵进行分组，组内数据流数L应满足2≤L≤4；设发送天线数为N
t
，则总共可分为：P＝N
t
/L组，分组为连续均匀分组；步骤A2：根据接收数据按步骤A1的分组结果进行分组排序，并按排序结果调整对应信道矩阵的列顺序为：步骤A3：对调整过列序的矩阵做QR分解得到根据QR分解结果得到接收向量的有效部分y
eff
＝Q
H
y，对矩阵R按步骤A1的分组结果进行分组则第p个分组可表示为：R
p
＝[r
(p
‑
1)*L+1
,r
(p
‑
1)*L+2

【专利技术属性】
技术研发人员：赵春明，张浩，黄启圣，姜明，何海，王李阳，曹博，包秀文，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：