CN101026434A - 一种低复杂度的迭代检测译码方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种低复杂度的迭代检测译码方法，其特征于，包括如下步骤：步骤1.线性检测器进行线性检测，依次得到符号初始估值和比特似然信息；步骤2.将比特似然信息生成缩减的子空间；步骤3.在此减小的子空间中搜索，更新比特似然信息；步骤4.将更新后的比特似然信息作为译码器的先验信息，进行迭代译码；步骤5.译码器输出比特似然软信息；步骤6.重复上述步骤2－步骤5，直至完成迭代，输出译码器编码比特的全信息。本发明的方法优于传统迭代检测译码方法，经过多次迭代后可以有效提高系统性能，并相当逼近信道容量界。

Description

一种低复杂度的迭代检测译码方法及装置

技术领域

本发明涉及一种通信系统中接收端的检测译码方法及装置，尤其涉及一种迭代检测译码方法及装置。

背景技术

在基于MIMO-OFDM的移动通信系统中，由于采用多天线同时发射，存在着共信道干扰，接收机的检测技术的优劣以及复杂度直接影响系统的性能和应用前景。整个接收部分的联合极大似然(ML)或最大后验概率(MAP)接收算法性能能取得最优性能，但复杂度太高，目前的硬件处理能力尚不能满足运算要求。接收机的基带部分一般分成模块分别处理，主要有MIMO检测模块和译码模块，检测部分的极大似然检测(ML)算法的计算复杂度与M^NT成正比，只有在天线数目N_T和调制阶数M都很小时才能应用。线性接收方法(ZF、MMSE)的复杂度低但性能差，性能介于ML和线性接收之间的有干扰抵消算法和球形译码算法。干扰抵消分为串行干扰抵消、并行干扰抵消、排序串行干扰抵消等方法，干扰抵消算法需要从接收信号中减去先检测出的数据部分，因此存在错误传播的现象，性能受干扰抵消次序影响。球形译码算法是极大似然算法的简化，通过动态改变搜索的圆心与半径减少搜索的次数，在高信噪比时性能逼近ML的性能，复杂度只有O(N_T ³)，但在低高信噪比时搜索的时间仍比较长，复杂度为O(N_T ⁶)。

考虑N_T×N_R配置的MIMO-OFDM系统，子载波数目为K，循环前缀CP的长度N_g，如图1所示：信息比特经信道编码、交织、符号映射，串并转换为多路并进行空时频处理，在此采用VBLAST类型的空间复用，然后对每一路符号序列进行IFFT变换、插入循环前缀、D/A转换，以及射频处理，并从对应的天线发送。

接收机如图2所示，各接收天线上的接收信号经射频前端处理转换为基带数字信号，然后去循环前缀并进行FFT变换，此时收集各天线上的信号矢量进行检测与解码恢复出传输的原始信息比特。MIMO-OFDM系统中n时刻子载波k上的接收信号为

y(n，k)＝H(n，k)x(n，k)+z(n，k)    (1)

由(1)可以看出，在频域子载波上信道衰落均为平衰落，检测可在各子载波上单独进行，因此为表示方便，可暂时略去时间和子载波序号n，k。MIMO-OFDM的接收信号为

y＝Hx+z    (2)

为恢复出子载波上复用传输的多天线发送信号，根据是否己知编码比特的先验信息可以采用两类检测算法：极大似然(ML)检测和最大后验概率(MAP)检测。

当编码比特的先验信息已知时，最大后验概率(MAP)检测算法可以取得比ML更优的性能。为与后级译码器结合，检测器一般要求输出软信息，MAP检测器中用对数后验似然比表示编码比特的软信息，根据接收信号y，发送信号矢量x中的每个比特b_ij的对数后验似然比可表示为

$L^D\left(b_{\mathrm{ij}}\right)=L\left(b_{\mathrm{ij}}\right|y)=\ln \left(\frac{\mathrm{Pr}(b_{\mathrm{ij}}=1|y)}{\mathrm{Pr}(b_{\mathrm{ij}}=0|y)}\right),1\≤i\≤N_T,1\≤j\≤Q---\left(3\right)$

其中M＝2^Q为调制符号集的大小，矢量x对应的比特矢量为 $b={[b_1,b_2,L,b_{N_T}]}^T$ ，N_TQ×1维，其中b_i＝[b_i1，b_i2，L，b_iQ]^T为符号x_i对应的比特。

应用贝叶斯定理，对数似然比转换为

$L^D\left(b_{\mathrm{ij}}\right)=L_E^D\left(b_{\mathrm{ij}}\right)+L_A^D\left(b_{\mathrm{ij}}\right)---\left(4\right)$

其中

$L_A^D\left(b_{\mathrm{ij}}\right)=\ln \left(\frac{\mathrm{Pr}(b_{\mathrm{ij}}=1)}{\mathrm{Pr}(b_{\mathrm{ij}}=0)}\right)---\left(5\right)$

$L_E^D\left(b_{\mathrm{ij}}\right)=\ln \left(\frac{\mathrm{Pr}\left(y\right|b_{\mathrm{ij}}=1)}{\mathrm{Pr}\left(y\right|b_{\mathrm{ij}}=0)}\right)---\left(6\right)$

L_A ^D(b_i)为检测器的先验比特似然信息，L_E ^D(b_i)为检测器的外赋比特似然信息。当先验似然信息未知时，可认为编码比特是等概率分布的，Pr(b_ij＝1)＝Pr(b_ij＝0)＝1/2，则 $L_A^D\left(b_i\right)=0,$ (4)转化为极大似然(ML)检测。

由于信息传输的随机性，接收机往往无法事先获得比特的先验信息，使MAP算法无法直接应用。当采用迭代检测时，接收机要进行多次检测，此时可以利用前级检测或者信道译码输出的结果来获得比特先验信息，由于译码器的输出可以得到更准确的软信息，迭代检测常结合译码进行，从而构成软输入软输出(SISO)的迭代检测译码，提高整个接收机的性能。

迭代检测译码的主要是：将检测器设计为能够利用先验信息同时又能够提供外赋信息的SISO检测器，而译码器也采用SISO译码，并且两者之间辅之以交织器，用类似Turbo code的译码的思想来完成迭代检测译码。通常，纠错编码可以采用递归系统卷积码、Turbo码或者LDPC码。对于卷积码和Turbo码，其SISO译码算法有逐符号的最大后验概率(MAP)算法和基于序列的软输入软输出Viterbi(SOVA)算法，主要采用MaxLogMAP算法。对于LDPC码，其SISO译码算法有概率域上的BP算法等。SISO检测器有基于MAP和SOVA的非线性检测器，以及基于MMSE的线性检测器，但是前面两种复杂度较大，而基于MMSE的线性检测器复杂度较低。式(4)中L_A ^D(b_ij)为译码器反馈的软信息，作为检测器的先验信息。而L_E ^D(b_ij)为检测器得到的外赋信息并且把它送给译码器。利用贝叶斯定理，L_E ^D(b_ij)可写成

$L_E^D\left(b_{\mathrm{ij}}\right)=\ln \left(\frac{\underset{b\∈B_{\mathrm{ij}.1}}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{Pr}\left(y\right|H,x)\underset{m\≠i,n\≠j}{\∏}\mathrm{Pr}\left(b_{\mathrm{mn}}\right)}{\underset{b\∈B_{\mathrm{ij}.0}}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{Pr}\left(y\right|H,x)\underset{m\≠i,n\≠j}{\∏}\mathrm{Pr}\left(b_{\mathrm{mn}}\right)}\right)---\left(7\right)$

由于(5)，且Pr(b_ij＝1)+Pr(b_ij＝0)＝1，存在

$\mathrm{Pr}(b_{\mathrm{ij}}=1)=\frac{e^{L_A^D\left(b_{\mathrm{ij}}\right)}}{1+e^{L_A^D\left(b_{\mathrm{ij}}\right)}}---\left(8\right)$

$\mathrm{Pr}(b_{\mathrm{ij}}=0)=\frac{1}{1+e^{L_A^D\left(b_{\mathrm{ij}}\right)}}---\left(9\right)$

(7)可写成

$L_E^D\left(b_{\mathrm{ij}}\right)=\ln \left(\frac{\underset{b\∈B_{\mathrm{ij}.1}}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{Pr}\left(y\right|H,x)e^{\underset{m\≠i,n\≠j}{\mathrm{\Σ}}{L}_A^D\left(b_{\mathrm{mn}}\right)}}{\underset{b\∈B_{\mathrm{ij}.0}}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{Pr}\left(y\right|H,x)e^{\underset{m\≠i,n\≠j}{\mathrm{\Σ}}{L}_A^D\left(b_{\mathrm{mn}}\right)}}\right)---\left(10\right)$

p(y|H，x)可写成

$\mathrm{Pr}\left(y\right|H,x)=\frac{1}{{\left(\mathrm{\π}{\mathrm{\σ}}_z^2\right)}^{N_R}}{e}^{(-{\left|\right|y-\mathrm{Hx}\left|\right|}^2/{\mathrm{\σ}}_z^2)}---\left(11\right)$

(11)代入(10)中得

$L_E^D\left(b_{\mathrm{ij}}\right)=\ln \left(\frac{\underset{b\∈B_{\mathrm{ij}.1}}{\mathrm{\Σ}}{e}^{(-{\left|\right|y-\mathrm{Hx}\left|\right|}^2/{\mathrm{\σ}}_z^2)}{e}^{\underset{m\≠i,n\≠j}{\mathrm{\Σ}}{L}_A^D\left(b_{\mathrm{mn}}\right)}}{\underset{b\∈B_{\mathrm{ij}.0}}{\mathrm{\Σ}}{e}^{(-{\left|\right|y-\mathrm{Hx}\left|\right|}^2/{\mathrm{\σ}}_z^2)}{e}^{\underset{m\≠i,n\≠j}{\mathrm{\Σ}}{L}_A^D\left(b_{\mathrm{mn}}\right)}}\right)---\left(12\right)$

利用MaxLog近似

$L_E^D\left(b_{\mathrm{ij}}\right)\≈\underset{b\∈B_{\mathrm{ij}.1}}{\max }\{\underset{m\≠i,n\≠j}{\mathrm{\Σ}}{L}_A^D\left(b_{\mathrm{mn}}\right)-{\left|\right|y-\mathrm{Hx}\left|\right|}^2/{\mathrm{\σ}}_z^2\}-$

$\underset{b\∈B_{\mathrm{ij}.0}}{\max }\{\underset{m\≠i,n\≠j}{\mathrm{\Σ}}{L}_A^D\left(b_{\mathrm{mn}}\right)-{\left|\right|y-\mathrm{Hx}\left|\right|}^2/{\mathrm{\σ}}_z^2\}---\left(13\right)$

所以检测器的输出为

$L^D\left(b_{\mathrm{ij}}\right)=L_E^D\left(b_{\mathrm{ij}}\right)+L_A^D\left(b_{\mathrm{ij}}\right),1\≤i\≤N_T,1\≤j\≤Q---\left(14\right)$

信道译码同样采用SISO检测，输入编码比特的软信息，同时输出信息比特和编码比特的软信息，其中译码器输出的编码比特的软信息可写成

$L^C\left(b_{\mathrm{ij}}\right)=\ln \left(\frac{\underset{b\∈B_{\mathrm{ij}.1}}{\mathrm{\Σ}}\underset{m\≠i,n\≠j}{\∏}\mathrm{Pr}\left(b_{\mathrm{mn}}\right)}{\underset{b\∈B_{\mathrm{ij}.0}}{\mathrm{\Σ}}\underset{m\≠i,n\≠j}{\∏}\mathrm{Pr}\left(b_{\mathrm{mn}}\right)}\right)+\ln \left(\frac{\mathrm{Pr}(b_{\mathrm{ij}}=1)}{\mathrm{Pr}(b_{\mathrm{ij}}=0)}\right)$

$=\ln \left(\frac{\underset{b\∈B_{\mathrm{ij}.1}}{\mathrm{\Σ}}{e}^{\underset{m\≠i,n\≠j}{\mathrm{\Σ}}{L}_A^C\left(b_{\mathrm{mn}}\right)}}{\underset{b\∈B_{\mathrm{ij}.0}}{\mathrm{\Σ}}{e}^{\underset{m\≠i,n\≠j}{\mathrm{\Σ}}{L}_A^C\left(b_{\mathrm{mn}}\right)}}\right)+L_A^C\left(b_{\mathrm{ij}}\right)---\left(15\right)$

$=L_E^C\left(b_{\mathrm{ij}}\right)+L_A^C\left(b_{\mathrm{ij}}\right)$

(15)式适应于任意信道译码模块的编码比特的软输出(分组码、卷积码、Turbo code、LDPC等)，编码比特的外赋软信息经过交织后反馈给检测器作为检测器的先验信息，形成迭代检测译码环路。

直接基于MAP/ML的SISO检测器是利用接收的信号根据式(13)计算L_E ^D(b_ij)，需要穷尽搜索矢量b的各种可能性，复杂度随天线数目N_T指数增长，O(M^NT)，尤其是在高阶调制和天线数目很大时，其复杂度太高。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种低复杂度的迭代检测译码方法及装置，可以推广到MIMO-OFDM的迭代检测译码中。

为了解决上述技术问题，本发明提供一种低复杂度的迭代检测译码方法，其包括如下步骤：

步骤1、线性检测器进行线性检测，依次得到符号初始估值和比特似然信息；

步骤2、将比特似然信息生成缩减的子空间；

步骤3、在此减小的子空间中搜索，更新比特似然信息；

步骤4、将更新后的比特似然信息作为译码器的先验信息，进行迭代译码；

步骤5、译码器输出的比特似然软信息；

步骤6、重复上述步骤2-步骤5，直至完成迭代，输出译码器编码比特的全信息。

进一步地，所述步骤4中的迭代译码方法为：

输入译码器的是编码比特的比特似然比，经过解凿孔和解复用后分别作为两个译码器的输入，每个译码器除了提供的编码比特的似然比外，还通过另一个译码的信息比特的外赋信息经过交织或者解交织后作为其译码的先验信息，在最后一次迭代检测译码中，可以利用信息比特的全信息作判决，得到最后的译码输出。

相应地，本发明还提供一种低复杂度的迭代检测译码装置，包括：

线性检测器，进行线性检测，依次得到符号初始估值和编码比特似然信息；

译码器，进行迭代译码，其将输入的编码比特比特似然信息跌代译码出原始比特信息并更新编码比特似然信息作为后级检测的先验信息；

子空间生成装置，根据输入的编码比特的软信息，生成缩减的子空间；

似然信息更新装置，在减小的子空间中搜索比特似然信息，并更新似然信息。

进一步地，所述的译码器包括：相互级联的第一译码器和第二译码器。

附图说明

图1是MIMO-OFDM发射机基本框图。

图2是MIMO-OFDM迭代检测译码基本框图。

图3是本发明的迭代检测译码方法的流程图。

图4是Turbo code编码流程图。

图5是本发明的迭代译码方法的流程图。

图6是QPSK调制4×4MIMO-OFDM系统迭代检测译码性能接收机的BER性能比较。

图7是16QPSK调制4×4MIMO-OFDM系统迭代检测译码性能接收机的BER性能比较。

图8是64QPSK调制4×4MIMO-OFDM系统迭代检测译码性能接收机的BER性能比较。

具体实施方式

如图3所示：本发明的低复杂度的迭代检测译码方法包括如下步骤：

步骤1、首先，进行线性检测，依次得到符号初始估值和比特似然信息：

初始迭代检测译码时，由于没有编码比特的先验信息，可以设置其为0， $L_A^D\left(b_{\mathrm{ij}}\right)=\mathrm{0,1}\≤i\≤N_T,1\≤j\≤Q,$ 此时检测器实际上为软输出的线性检测器，在此为采用MMSE检测，系数矩阵为

$W={(H^{H}H+{\mathrm{\σ}}_n^{2}I)}^{-1}{H}^H---\left(16\right)$

第i天线发送信号的估计为

$\widehat{x_i}=(W_i{h}_i{x}_i+\underset{j\≠i}{\mathrm{\Σ}}{W}_i{h}_j{x}_j+W_{i}z)---\left(17\right)$

比特似然信息为

$L^D\left(b_{\mathrm{ij}}\right)\≈\underset{x\∈S_{j,1}}{\max }\{-\frac{{|\widehat{x_i}-W_i{h}_{i}x|}^2}{({\mathrm{\σ}}_z^{\%2}+{\mathrm{\σ}}_I^2)}\}-\underset{x\∈S_{j.0}}{\max }\{-\frac{|{\widehat{x_i}-W_i{h}_{i}x|}^2}{({\mathrm{\σ}}_z^{\%2}+{\mathrm{\σ}}_I^2)}\}---\left(18\right)$

步骤2、将比特似然信息生成缩减的子空间；

初始的迭代的软信息由MMSE的外赋信息L_E ^D(b_ij)得到，迭代过程中由译码的输出软信息经交织后得到。编码比特的硬判值 $\stackrel{\‾}{b}={[{\stackrel{\‾}{b}}_1,{\stackrel{\‾}{b}}_2,L,{\stackrel{\‾}{b}}_{N_T}]}^T,$ N_TQ×1维，其中 ${\stackrel{\‾}{b}}_i={[{\stackrel{\‾}{b}}_{i1},{\stackrel{\‾}{b}}_{i2},L,{\stackrel{\‾}{b}}_{\mathrm{iQ}}]}^T$ 为符号x_i对应的比特硬判值，元素

满足

${\stackrel{\&OverBar;}{b}}_{\mathrm{ij}}=\left\{\begin{array}{cc}1& L_E^D\left(b_{\mathrm{ij}}\right)\&GreaterEqual;0\\ 0& L_E^D\left(b_{\mathrm{ij}}\right)<0\end{array}\right.---\left(19\right)$

从而可由码字的汉明距离定义一个子空间

$B^{\&prime;}=\{b\&Element;B|d_H(b,\stackrel{\&OverBar;}{b})\&le;p\}---\left(20\right)$

步骤3、在此减小的子空间B′中搜索，更新比特似然信息；

$L_E^D\left(b_{\mathrm{ij}}\right)=\underset{b\&Element;B_{\mathrm{ij}.1}^{\&prime;}}{\max }\{\underset{m\&NotEqual;i,n\&NotEqual;j}{\mathrm{\&Sigma;}}{L}_A^D\left(b_{\mathrm{mn}}\right)-{\left|\right|y-\sqrt{\frac{1}{N_T}}\mathrm{Hx}\left|\right|}^2/{\mathrm{\&sigma;}}_n^2\}---\left(21\right)$

$-\underset{b\&Element;B_{\mathrm{ij}.0}^{\&prime;}}{\max }\{\underset{m\&NotEqual;i,n\&NotEqual;j}{\mathrm{\&Sigma;}}{L}_A^D\left(b_{\mathrm{mn}}\right)-{\left|\right|y-\sqrt{\frac{1}{N_T}}\mathrm{Hx}\left|\right|}^2/{\mathrm{\&sigma;}}_n^2\}$

步骤4、将更新后的比特似然信息作为译码器的先验信息，进行迭代译码：

由于 $L_A^D\left(b_{\mathrm{ij}}\right)=0,$ $L_E^D\left(b_{\mathrm{ij}}\right)=L^D\left(b_{\mathrm{ij}}\right),$ 此比特似然信息可作为检测器的初始软输出经过解交织后作为译码器编码比特的先验信息L_A ^C(b_ij)。

步骤5、译码器输出的比特似然软信息；

步骤6、重复上述步骤2-步骤5，直至完成迭代，输出译码器编码比特的全信息。

在m≥2次迭代检测译码的检测时，直接利用译码器得到的软信息来生成极大似然解的子空间B′，此时编码比特的硬判值

根据检测器的先验信息L_A ^D(b_ij)来生成。其中

$b_{\mathrm{ij}}=\left\{\begin{array}{cc}1& L_A^D\left(b_{\mathrm{ij}}\right)\&GreaterEqual;0\\ 0& L_A^D\left(b_{\mathrm{ij}}\right)<0\end{array}\right.---\left(22\right)$

子空间的定义与(20)相同，在此减小的空间B′中根据(21)搜索比特似然软信息，避免了迭代时MMSE检测中的求逆运算，只需要在初始迭代时进行MMSE检测，其中的求逆运算可以利用迭代的快速算法来实现。

SISO译码器利用SISO检测器输出的外赋软信息译码，输出编码比特的软信息作为下一级检测的输入，并在最后一级迭代接收时输出译码的信息比特硬判值。

当信道编码采用Turbo code时，其编码器如图4所示，译码过程同样是采用迭代方式完成的，由两个独立的递归系统卷积码(RSC)译码器循环工作。

如图5所示：本发明的步骤2中的迭代译码方法包括如下步骤：

第m次迭代检测译码检测器输出编码比特的比特似然比L_E ^D(m)，经过解凿孔和解复用后分别作为两个译码器的输入，每个译码器除了检测器提供的编码比特的似然比外，还通过另一个译码的信息比特的外赋信息经过交织或者解交织后作为其译码的先验信息。在译码器的最后一次迭代时，由于需要输出信息比特和编码比特的软信息，因此每个译码器不仅需要输出信息比特的外赋信息，而且需要输出校验比特的外信息。信息比特和校验比特按编码输出格式重新合并、凿孔后，得到第m次迭代检测译码所有编码比特的外赋信息。在最后一次迭代检测译码中，可以利用信息比特的全信息作判决，得到最后的译码输出。

在图5中，L_E ^D(m)为第m次迭代检测译码的检测器的输出外信息。L_A ^C1(m，n)和L_A ^C2(m，n)分别为第m次迭代检测译码中第n次迭代译码第一译码器1和第二译码器2的信息位的先验信息。L_E ^C1(m，V)，L_E ^C2(m，X)分别表示第m次迭代检测译码中译码器完成N次迭代译码后第一译码器1和第二译码器2的编码比特的外信息。N表示第m次迭代检测译码过程中译码器的迭代次数。L_E ^C1(m，n)，L_E ^C2(m，n)分别表示第m次迭代检测译码第n次迭代译码第一译码器1和第二译码器2的信息位的外信息。

在turbo码迭代译码过程中第一译码器1和第二译码器2进行软信息的交换，在第m次迭代检测译码的turbo码迭代译码中，第一次迭代译码时，第一译码器1的先验信息置零，第一译码器1的第一次译码得到的外赋信息经过交织得到的即为第二译码器2的先验信息。在后续的迭代译码中，第m次迭代译码第一译码器1的先验信息由第m-1次迭代译码第二译码器2的外信息经过反交织得到。软信息的交换过程可写成如下表达式：

$L_A^{{C1}^{(m,n)}}=\left\{\begin{array}{cc}0& n=1\\ {\mathrm{\&pi;}}^{-1}\left(L_E^{{C2}^{(m,n-1)}}\right)& n=2\mathrm{L\; N}\end{array}\right.---\left(1\right)$

$L_A^{{C2}^{(m,n)}}=\mathrm{\&pi;}\left(L_E^{{C1}^{(m,n)}}\right)$

其中π(·)和π^-1(·)分别表示turbo码的交织和解交织。

由于迭代检测译码需要进行多次译码，因此在第二次以后的迭代译码时，第一译码器1可以利用上次迭代译码中信息位的软信息，即在每次迭代检测译码的第一次迭代译码中，第一译码器1的先验信息不是置0，而是将前一次迭代检测的最后一次迭代译码中第二译码器2的输出外赋信息经过解交织得到本次迭代检测译码中第一译码器1的先验信息。这主要是由于第一译码器1和第二译码器2均为软输入软输出模块且通过交织器相互级联，第二译码器2的外赋信息经过解交织后认为都是相对独立的，可作为第一译码器1的先验信息。此过程可用公式表示为：

$L_A^{{C1}^{(m,n)}}=\left\{\begin{array}{cc}{\mathrm{\&pi;}}^{-1}\left(L_E^{{C2}^{(m-1,N)}}\right)& n=1\\ {\mathrm{\&pi;}}^{-1}\left(L_E^{{C2}^{(m,n-1)}}\right)& n=2\mathrm{L\; N}\end{array}\right.---\left(3\right)$

$L_{C2,\mathrm{sA}}^{(i,j)}=\mathrm{\&pi;}\left(L_{C1,\mathrm{sE}}^{(i,j)}\right)$

在(22)所述简化的迭代检测算法中，检测器直接利用译码器输出的编码比特的软信息进行硬判决并生成以此判决为中心的汉明子空间，因此译码器采用输出编码比特全信息L^C(m，N)的方法，以提高检测器初始判决的可靠性。

相应地，本发明还提供一种低复杂度的迭代检测译码装置，包括：

线性检测器，进行线性检测，依次得到符号初始估值和编码比特似然信息；

译码器，进行迭代译码，其将输入的编码比特比特似然信息跌代译码出原始比特信息并更新编码比特似然信息作为后级检测的先验信息；

子空间生成装置，根据输入的编码比特的软信息，生成缩减的子空间；

似然信息更新装置，在减小的子空间中搜索比特似然信息，并更新似然信息。

所述的似然信息更新装置与译码器之间还设有解交织器。

所述的译码与子空间生成装置之间还设有交织器。

所述的译码器包括：相互级联的第一译码器和第二译码器。

如前分析，整个迭代检测译码接收机的复杂度分为检测部分和译码部分，并与检测译码的迭代次数、译码器的迭代次数有关。初始检测时的复杂度主要与MMSE检测的求逆算法相关，复杂度为O(N_T)³，当采用迭代求逆时可降为多项式复杂度。子空间B′的获得主要利用比特异或运算，并预先存储误差矢量因此并不需要主要的复杂度。比特似然信息的计算时所需的比特序列数目主要取决于p的大小，在实际中p取较小值即可满足计算精度。表1为提出的迭代接收算法与极大似然检测、基于List-Sphere的迭代检测译码算法检测器部分的复杂度比较，其中m为迭代检测译码接收的迭代次数。

表1复杂度比较

                复数乘法             复数加法

ML              N_TN_RQ^NT              N_TN_RQ^NT

New              $m{N}_T{N}_R\underset{i=0}{\overset{p}{\mathrm{\&Sigma;}}}\left(\begin{array}{c}Q{N}_T\\ i\end{array}\right)+N_T^3$ $m{N}_T{N}_R\underset{i=0}{\overset{p}{\mathrm{\&Sigma;}}}\left(\begin{array}{c}Q{N}_T\\ i\end{array}\right)+N_T^3$

List-Sphere     mN_TN_RP+N_T ³           mN_TN_RP+N_T ³

从表中可以看出提出的算法与List-Sphere算法复杂度相似，均为多项式复杂度。本节给出了MIMO-OFDM系统中迭代检测译码接收算法的性能及其比较。主要研究所提算法优越于传统极大似然接收算法的性能。为验证系统整体性能，MIMO-OFDM系统参数如表2所示，并采用ITU R M.1225中定义的室外信道PA信道模型。仿真中误差矢量的个数为与List-Sphere算法中备选序列数目相同，由仿真可以看出提出的算法与基于List-Sphere的迭代接收算法的检测部分均是基于极大似然检测的简化，迭代接收具有相同性能。

表2MIMO-OFDM系统仿真参数

参数                取值

系统带宽B           20MHz

子载波数目K         2048

有效子载波数目N_A    1536

子载波间隔Δf    12.207kHz

信号持续时间T_U   81.92μs

CP占用的时间T_CP  18.08μs

OFDM符号周期T_S   100μs

信道编码         Turbo code，生成式

信道解码         MaxLogMap，8次迭代

码率             1/3

检测译码迭代次数 6

调制方式         QPSK、16QAM、64QAM

多天线配置       4×4

本发明的仿真结果如图6图7图8所示，MIMO-OFDM系统分别采用QPSK、16QAM、64QAM调制，采用提出的接收机经过多次迭代后可以有效地提高系统性能，由于本章算法是基于减少复杂度的极大似然检测算法，将其推广至迭代接收，图6中提出的迭代接收机性能优于传统MMSE OSIC和ML接收机，一次迭代接收相对非迭代的ML接收有1.8dB的增益，经过6次迭代后有接近5dB的增益，与MIMO-OFDM系统的容量界相距1.2dB。图7中迭代接收与容量界相距3dB，图8中迭代接收与容量界相距5dB。由仿真结果，可以得到如下结论：理想信道估计下，提出的基于复杂度降低极大似然迭代接收技术优于传统接收，并相当逼近信道容量界。与List-Sphere算法相比性能和复杂度相同，但List-Sphere算法中存在半径初始值的选择问题，如选择不当则会使降低搜索收敛速度，提出的基于线性检测和汉明子空间的算法则不存在此问题。

Claims (14)

1、一种低复杂度的迭代检测译码方法，其特征于，包括如下步骤：

步骤1、线性检测器进行线性检测，依次得到符号初始估值和比特似然信息；

步骤2、将比特似然信息生成缩减的子空间；

步骤3、在此减小的子空间中搜索，更新比特似然信息；

步骤4、将更新后的比特似然信息作为译码器的先验信息，进行迭代译码；

步骤5、译码器输出比特似然软信息；

步骤6、重复上述步骤2-步骤5，直至完成迭代，输出译码器编码比特的全信息。

2、根据权利要求1所述的低复杂度的迭代检测译码方法，其特征在于，所述的步骤5与步骤2之间还可以包括：

将迭代译码的输出结果经交织后作为检测器的先验信息。

3、根据权利要求2所述的低复杂度的迭代检测译码方法，其特征在于，所述步骤2为根据编码比特似然信息进行比特硬判，生成缩减的子空间。

4、根据权利要求1所述的低复杂度的迭代检测译码方法，其特征在于，所述的步骤2为直接根据译码结果进行比特硬判，生成缩减的子空间。

5、根据权利要求3或4所述的低复杂度的迭代检测译码方法，其特征在于，所述的缩减的子空间为汉明空间。

6、根据权利要求1所述的低复杂度的迭代检测译码方法，其特征在于，所述步骤6中的迭代次数为2-6次。

7、根据权利要求1所述的低复杂度的迭代检测译码方法，其特征在于，所述步骤4中的迭译码方法为：

输入译码器的是编码比特的比特似然比，经过解凿孔和解复用后分别作为两个译码器的输入，每个译码器除了提供的编码比特的似然比外，还通过另一个译码的信息比特的外赋信息经过交织或者解交织后作为其译码的先验信息，在最后一次迭代检测译码中，可以利用信息比特的全信息作判决，得到最后的译码输出。

8、根据权利要求7所述的低复杂度的迭代检测译码方法，其特征在于，第一次迭代译码时，第一译码器的先验信息置零，第一译码器的第一次译码得到的外赋信息经过交织得到的即为第二译码器的先验信息。

9、根据权利要求8所述的低复杂度的迭代检测译码方法，其特征在于，在后续的迭代译码中，第m次迭代译码的第一译码器的先验信息由第m-1次迭代译码的第二译码器的外信息经过解交织得到。

10、根据权利要求8所述的低复杂度的迭代检测译码方法，其特征在于，所述的第一译码器和第二译码器均为软输入软输出模块且通过交织器相互级联。

11、一种低复杂度的迭代检测译码装置，其特征在于，包括：

线性检测器，进行线性检测，依次得到符号初始估值和编码比特似然信息；

译码器，进行迭代译码，其将输入的编码比特比特似然信息跌代译码出原始比特信息并更新编码比特似然信息作为后级检测的先验信息；

子空间生成装置，根据输入的编码比特的软信息，生成缩减的子空间；

似然信息更新装置，在减小的子空间中搜索比特似然信息，并更新似然信息。

12、根据权利要求11所述的低复杂度的迭代检测译码装置，其特征在于，所述的似然信息更新装置与译码器之间还设有解交织器。

13、根据权利要求11所述的低复杂度的迭代检测译码装置，其特征在于，所述的译码与子空间生成装置之间还设有交织器。

14、根据权利要求12所述的低复杂度的迭代检测译码装置，其特征在于，所述的译码器包括：相互级联的第一译码器和第二译码器。

Images