CN101179357B - 一种信号检测方法和设备 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例公开了一种信号检测方法,包括:接收发送信号,形成接收信号,并根据系统矩阵,获得与所述发送信号对应的置零向量;根据发送信号对应的置零向量,依次检测发送信号,在检测完每个发送信号后,消除检测完的发送信号在接收信号中的干扰,并根据所述检测完的发送信号对应的置零向量,更新未检测的发送信号对应的置零向量,用于下个发送信号的检测。本发明实施例中,采用检测完的发送信号对应的置零向量,对未检测的发送信号对应的置零向量进行更新,从而避免繁琐的反复求伪逆过程,在不改变原有算法总体架构的前提下,大大降低信号检测的复杂度。本发明实施例还公开了一种信号检测设备,包括:接收模块、置零向量模块、信号检测模块。

Description

一种信号检测方法和设备
技术领域
本发明涉及多入多出(MIMO)天线系统的接收技术,特别涉及一种信号检测方法和设备。
背景技术
信息论研究表明,多径散射信道蕴藏着巨大的容量。在多径分量丰富的环境下,MIMO系统能够充分利用多径分量,科学家据此提出了一种在MIMO系统中使用的对角贝尔实验室分层空时结构(Diagonally Bell LabsLayered Space-Time Wireless Communication Architecture,D-BLAST),在发射机和接收机都使用多天线结构,发射信息按照对角线进行空时编码。在独立的瑞利衰落环境下,这种结构获得了巨大的容量,该容量随发射天线的数目线性增长,可以达到90%的仙农信道容量。但是D-BLAST系统的一个缺陷就是复杂度太高,不适合应用。G.D.Golden等人在D-BLAST的基础上提出了一种简化的版本,就是垂直贝尔实验室分层空时结构(VerticalBLAST,V-BLAST),该系统已经在实验室进行了实验验证,在室内慢衰落的环境下,该系统的频谱效率高达40bit/s/Hz。
图1为N个发射天线和M个接收天线(N≤M)的V-BLAST系统结构图。如图1所示,在该系统中,需要发送的数据流经过串/并转换被分配到N个复用的子流上,每个子流上的数据继续进行调制,再送入到相对应的发射天线同步发射出去。在接收端总共有M个接收天线同步接收发射信号,最后通过空-时检测恢复出原始数据流。
在系统中,a=(a1,a2,…,aN)T和r=(r1,r2,…,rM)T分别表示同一时刻内的N个发射信号和M个接收信号,其中T表示转置,n=(n1,n2,…,nM)T为接收天线处 的复高斯白噪声,满足E[nnH]=σ2IM,平坦衰落信道矩阵建模后表示为H=(hij)M×N,其中hij代表发射天线j到接收天线i的信道增益(包括相位和幅度)。于是可以将V-BLAST系统模型表示为:
r=Ha+n (1)
在一般情况下信道都处于散射丰富的环境下,所以系统矩阵H的每一个元素都独立于其它的元素,因此可以将它分成与N个发射信号相对应的N个线性无关的列向量:H=(h1,h2,…,hN)(2)
在V-BLAST系统中,对接收信号r进行检测从而得到发送信号a的过程中,应用的检测算法是基于串行干扰抵消的。图2为单级干扰抵消的基本原理图。如图2所示,单级干扰抵消包括:
步骤201,利用置零向量 得到判决量 对其判决后得到检测出的信号 
Figure G061D8278020061116D000023
本步骤中,置零向量 w j * = ( H + ) j , 其中,*表示转置共轭,+表示Moore-Penrose伪逆,(H+)j表示取矩阵H+的第j行。可见,信号 
Figure G061D8278020061116D000025
的得到依赖于对系统矩阵H求伪逆的结果。
步骤202,利用从系统矩阵H中分离出的对应于信号 
Figure G061D8278020061116D000026
的信道估计值 
Figure G061D8278020061116D000027
将信号 
Figure G061D8278020061116D000028
的干扰从接收信号矢量r中抵消,得到重建剩余接收信号r2,作为下一级串行干扰抵消的输入。
步骤203,将分离了 
Figure G061D8278020061116D000029
后剩余的系统矩阵 作为系统矩阵作为下一级串行干扰抵消的输入。
上述即为单级干扰抵消的基本流程。V-BLAST检测算法利用了多级的干扰抵消串联构成串行干扰抵消,见图3。由于在串行干扰抵消中存在着误差传播的影响,所以依照怎样的顺序进行发送信号的检测影响到系统的检测性能。不同的顺序会导致不同的性能。目前已有人证明了如果在每一步置零和干扰消除中都选择具有最大检测后信噪比的信号将会取得全局的最优顺 序,能够获得最佳的信号质量恢复。也即在每次检测出一个信号后,对剩余信号进行一次排序,选择具有最大检测后信噪比的信号作为下一个检测信号。
但该算法的弱点在于每一次信号检测中计算置零向量时都需要计算一次伪逆,而计算一次伪逆的复杂度为O(N3),所以整个算法的复杂度就为O(N4),其中N代表发射天线数。在发射天线数比较多的情况下,算法的复杂度很高,影响信号检测速度。
发明内容
本发明实施例提供一种信号检测方法,能够降低MIMO接收系统的信号检测复杂度。
本发明实施例还提供一种信号检测设备,应用该设备,能够降低MIMO接收系统的信号检测复杂度。
为实现上述目的,本发明实施例采用如下的技术方案:
一种信号检测方法,该方法包括:
接收发送信号,形成接收信号,并根据系统矩阵,获得与所述发送信号对应的置零向量;
根据所述发送信号对应的置零向量,按照检测后信噪比递减的顺序,依次检测发送信号,在检测完每个发送信号后,消除检测完的发送信号在接收信号中的干扰,并根据所述检测完的发送信号对应的置零向量,更新未检测的发送信号对应的置零向量,利用更新后的置零向量对下个发送信号进行检测。
一种信号检测设备,该设备包括:接收模块、信号检测判决模块、置零向量模块和信号检测模块;
所述接收模块,用于接收发送信号,形成接收信号,并将该信号发送给所述信号检测模块;
所述信号检测判决模块,用于按照检测后信噪比递减的顺序确定当前检 测的发送信号,并通知所述置零向量模块此次检测的发送信号;
所述置零向量模块,用于获取和更新未检测发送信号对应的置零向量及其范数平方值,并在接收到所述信号检测判决模块的通知后,将当前检测的发送信号对应的置零向量发送给所述信号检测模块;
所述信号检测模块,用于接收所述接收模块发送的接收信号和所述置零向量模块发送的当前检测的发送信号对应的置零向量,对当前检测的发送信号进行检测,并在每次检测发送信号后,将该发送信号在接收信号中的干扰消除。
由上述技术方案可见,本发明实施例接收发送信号,形成接收信号,并根据系统矩阵,获得与发送信号对应的置零向量;然后,按照检测后信噪比递减的顺序依次检测发送信号,在检测完每个发送信号后,将该发送信号在接收信号中的干扰消除,并根据检测完的发送信号对应的置零向量,更新未检测的发送信号对应的置零向量,利用更新后的置零向量对下个发送信号进行检测。这样在进行置零向量更新的过程中采用检测完的发送信号对应的置零向量进行,而不再需要每次都通过求伪逆得到,并且不影响排序结果,于是避免了繁琐的反复求伪逆的过程,在不改变原有算法总体架构的前提下,大大降低了信号检测的复杂度。
附图说明
图1为N个发射天线和M个接收天线(N≤M)的V-BLAST系统结构图。
图2为单级干扰抵消的基本原理图。
图3为多级干扰抵消的结构图。
图4为本发明实施例的信号检测方法的总体流程图。
图5为本发明实施例的信号检测设备的总体结构图。
图6为本发明实施例中的信号检测方法的具体流程图。
图7为本发明实施例中的信号检测设备的具体结构图。
图8为本发明与其他V-BLAST信号检测方法的算法复杂度比较图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术手段和优点更加清楚明白,以下结合附图并举实施例,对本发明作进一步详细说明。
图4为本发明实施例的信号检测方法的总体流程图。如图4所示,该方法包括:
步骤401,接收发送信号,形成接收信号,并根据系统矩阵,获得与发送信号对应的置零向量。
步骤402,根据发送信号对应的置零向量,按照检测后信噪比递减的顺序,依次检测发送信号,在检测完每个发送信号后,消除该检测完的发送信号在接收信号中的干扰,并根据检测完的发送信号对应的置零向量,更新未检测的发送信号对应的置零向量,用于下个发送信号的检测。
直到将所有发送信号检测完毕,本方法流程结束。
图5为本发明实施例的信号检测设备的总体结构图。如图5所示,该设备500包括:接收模块510、信号检测判决模块520、置零向量模块530和信号检测模块540。
在该设备500中,接收模块510,用于接收发送信号,形成接收信号,并将该信号发送给信号检测模块540。信号检测判决模块520,用于按照检测后信噪比递减的顺序确定当前检测的发送信号,并通知置零向量模块530此次检测的发送信号。
置零向量模块530,用于获取和更新未检测发送信号对应的置零向量及其范数平方值,并在接收到信号检测判决模块520的通知后,将当前检测的发送信号对应的置零向量发送给信号检测模块540。
信号检测模块540,用于接收接收模块510发送的接收信号和置零向量模块530发送的当前检测的发送信号对应的置零向量,对当前检测的发送信号进行检测,并在每次检测发送信号后,将该发送信号在接收信号中的干扰 消除。
上述为本发明实施例的信号检测方法和设备的总体概述。下面以式(2)所示的系统模型为例,说明本发明的具体实施方式。
图6为本发明实施例中的信号检测方法的具体流程图。如图6所示,该方法包括:
步骤601,接收发送信号,形成接收信号,并根据系统矩阵,获得与各个发送信号对应的置零向量及其范数平方值。
本步骤中,形成的接收信号即如式(2)所示。本步骤即对整个检测过程进行初始化,具体为:
初始化需要处理的子流下标集合:令U={1,2,…,N};也即确定需要检测的发送信号为a1,a2,…,aN,其中,aj表示第j根发射天线上的发送信号,N表示发射天线数目。
根据系统矩阵,获得与各个发送信号对应的置零向量及其范数平方值具体为: w j * = ( H + ) j , E j = | | w j * | | 2 , 其中,wj为与第j根发射天线上的发送信号对应的置零向量,(·)*表示求共轭转置,H为系统矩阵,+表示伪逆,(H+)j表示取矩阵H+的第j行,‖·‖表示向量范数。由所有的置零向量构成置零向量集合。
置零向量wj表征了从系统信号中消除了除第j根发射天线外的其他发射天线信号的滤波器抽头系数。置零向量范数平方值Ej与该对应发送信号的信噪比成反比,因此在本实施例中,按照检测后信噪比递减的顺序进行信号检测时,即采用按照置零向量范数平方值递增的顺序进行。
步骤602,在所有发送信号中,将对应的置零向量范数平方值最小的发送信号作为当前检测信号。
本步骤进行的是确定第一个要检测的发送信号的操作。因此初始化迭代的标识为i=1,i表示当前检测信号的检测排序号。
根据Golden算法,第一个进行检测的发送信号为发送信号中检测后信噪比最大的发送信号。本实施例中,即找到置零向量集合中具有最小范数平方值的向量对应的发送信号:即 
Figure DEST_PATH_GSB00000121998400011
其中,ki就是本次循环中将要检测出信号的下标,而 
Figure DEST_PATH_GSB00000121998400012
就是检测所需要的置零向量。
步骤603,根据接收信号矢量和当前检测信号对应的置零向量,对当前检测信号进行检测,并完成干扰抵消。
本步骤中,对当前检测信号进行检测具体为:
a,使用置零向量 
Figure DEST_PATH_GSB00000121998400013
形成判决量 a ^ k i = w k i * r i - - - ( 3 ) ;
b,对 
Figure DEST_PATH_GSB00000121998400015
量化得到 a k i = Q ( a ^ k i ) - - - ( 4 ) .
其中, 
Figure DEST_PATH_GSB00000121998400017
为当前检测信号对应的置零向量,ri为消除已检测的发送信号干扰后的接收信号,Q(·)表示对应所用星座图的量化操作。
至此,便得到当前检测信号的信号估计,也即完成了一个发送信号的检测。
进行干扰抵消具体为: 其中, 
Figure DEST_PATH_GSB00000121998400019
为消除干扰后的接收信号, 
Figure DEST_PATH_GSB000001219984000110
为消除干扰前的接收信号,系统矩阵中与第ki根发射天线对应的信道特性向量。于是得到一个修正的接收信号 
Figure DEST_PATH_GSB000001219984000111
步骤604,从置零向量集合中删除掉 
Figure DEST_PATH_GSB000001219984000112
本步骤中,从集合U中减去ki这个元素得到新的集合U=U-ki,在进行下一次检测信号的选择时,就不再考虑刚刚检测完的发送信号了。
步骤605,判断是否存在未检测的发送信号,若是,则执行步骤606及其后续步骤,否则结束本流程。
本步骤中,判断是否存在未检测的发送信号具体为:判断i是否为N,若i=N,则表示发送信号均已检测完毕,可以结束本流程,若i<N,则表示还有未检测的发送信号,则要继续置零向量更新的操作,为下一次检测做准备。
步骤606,根据当前检测信号对应的置零向量,更新未检测的发送信号对 应的置零向量及其范数平方值。
本步骤中,利用希尔伯特空间中的投影定理,得到了每级干扰消除中所需置零向量与前一级的简单递归关系,利用该关系可以得到更新的置零向量,而不需要如Golden算法中一样利用系统矩阵的伪逆进行更新。具体地,更新未检测的发送信号对应的置零向量及其范数平方值包括:
w k i * ′ = w k i * / E k i - - - ( 6 )
利用通过式(6)得到的新的 
Figure DEST_PATH_GSB00000121998400022
对其余未检测的发送信号对应的置零向量进行更新,即对于j∈U,计算
f j , i = w j * w k i ′
w j * ′ = w j * - f j , i w k i * ′ - - - ( 7 )
Ej′=Ej-|fj,i|2
通过上述(7)式得到更新后的其他置零向量及其范数平方值。由上述可以看出,置零向量的更新不需要再独立地求一次伪逆,而是利用上一次计算得到的值进行更新,这样避免了反复求伪逆,从而大大的降低了复杂度。
步骤607,将未检测的发送信号中对应的置零向量范数平方值最小的发送信号作为当前检测信号,并更新迭代标识,返回步骤603。
本步骤中,确定下一次检测的发送信号。确定方法具体为:确定检测的发送信号中对应的置零向量范数平方值最小的发送信号,将该发送信号作为当前检测信号,准备进行检测。另外,更新迭代标识,令i=i+1,然后跳到步骤603,进行下一轮检测。
直到将所有的发送信号全部检测完毕,则本流程结束。将检测出的数据 
Figure DEST_PATH_GSB00000121998400025
按原始的子流重新排序好,就得到最终的检测数据a。
上述为本发明实施例提供的基于V-BLAST的信号检测方法的具体实施流程。本发明实施例还提供了一种基于V-BLAST的信号检测设备的具体结构,可以用于实施上述方法流程。图7即为本发明实施例中的信号检测设备的具体结构图。如图7所示,该设备包括:接收模块510、信号检测判决模块520、置零向量模块530和信号检测模块540。其中,置零向量模块530包括初始化模块531和更新模块532。
在该设备500中,接收模块510,用于接收发送信号,形成接收信号,并将该信号发送给信号检测模块540。
置零向量模块530中,初始化模块531用于根据系统矩阵,对置零向量进行初始化,得到发送信号对应的置零向量及其范数平方值,并将结果发送给更新模块532,将置零向量的范数平方值发送给信号检测判决模块520;更新模块532,用于在接收到信号检测判决模块520的通知后,将当前检测的发送信号对应的置零向量发送给信号检测模块540,并更新未检测发送信号的置零向量及其范数平方值,将更新后的置零向量范数平方值发送给信号检测判决模块520。
信号检测判决模块520,用于接收置零向量模块530发送的置零向量范数平方值,选择其中最小的值对应的发送信号作为当前检测的发送信号,并通知置零向量模块530此次检测的发送信号,记录发送信号的检测顺序,根据该顺序,对接收自信号检测模块540的检测结果进行重排。信号检测模块540,用于接收接收模块510发送的接收信号和置零向量模块530发送的当前检测的发送信号对应的置零向量,对当前检测的发送信号进行检测,并在每次检测发送信号后,将该发送信号在接收信号中的干扰消除,并将检测得到的结果发送给信号检测判决模块520。
上述即为本发明的具体实施方式。由上述可以看出,本发明实施例接收发送信号,形成接收信号,并根据系统矩阵,获得与发送信号对应的置零向量;然后,按照未检测发送信号对应的置零向量范数平方值递增的顺序,也即Golden算法中检测后信噪比递减的顺序依次检测发送信号,在检测完每个发送信号后,将该发送信号在接收信号中的干扰消除,并根据检测完的发送信号对应的置零向量,更新未检测的发送信号对应的置零向量,利用更新后的置零向量对下个发送信号的检测。这样在进行置零向量更新的过程时,利用由希尔伯特空间中的投影定理得到的当前检测信号对应的置零向量与 上次检测信号对应的置零向量间简单递归关系进行置零向量更新,而不再需要每次都通过求伪逆得到,并且不影响排序结果,于是避免了繁琐的反复求伪逆的过程,在不改变原有算法总体架构的前提下,大大降低了信号检测的复杂度。
下面举一个具体的例子,说明本发明实施例的具体处理过程。参数设定不影响一般性,假设数据源的数据采用BPSK调制,发射天线数N=4,接收天线数M=4,信道为独立不相关信道。
发射的数据经过串并转换分成N路信号流,再分别进行BPSK调制之后,由发射天线发射出去,发射出去的信号经过空间信道之后,由接收端的M个接收天线接收,假设发射天线发射的信号矢量为a=[a1,a2,a3,a4]T,接收天线收到的信号矢量为r=[r1,r2,r3,r4]T,高斯白噪声矢量为n=[n1,n2,n3,n4]T,信道矩阵为H=[h1,h2,h3,h4],检测的具体过程如下:
1,令集合U={1,2,3,4},r1=r;计算出H的伪逆H+,得到置零向量w1 *、w2 *、w3 *和w4 *分别为(H+)1、(H+)2、(H+)3和(H+)4,其对应的范数平方值E1、E2、E3和E4,分别为‖w1 *2、‖w2 *2、‖w3 *2和‖w4 *2
2,找到w1 *、w2 *、w3 *和、w4 *中具有最小范数的那一个向量,这里我们假设为w2 *,并令k1=2。利用公式(3)和(4)检测出数据a2来,并利用公式(5)进行干扰抵消得到重建的信号r2
从集合U中删掉2,得到新的集合{1,3,4},并根据公式(6)计算f2,1以及w2 *
利用f2,1、w2 *以及公式(7)计算w1 *、w3 *和w4 *的更新值。
重复步骤2,3,4,一共三次,将剩下的发送信号解调出来。需要注意的是在第二次循环中w2 *已经被删除掉,只需要在w1 *、w3 *和w4 *中找具有最小范数的向量,后面的过程依次类推。
假设检测的顺序依次为a2,a3,a1,a4,最后将检测得到的数据按照原始顺序 组装起来得到最终的检测数据a。
经过以上步骤后,就可以实现对四发射天线的V-BLAST系统的检测。
下面通过与现有技术的仿真对比说明本发明实施例中基于V-BLAST的信号检测方法的效果。图8即为复杂度对比图。
上述即为本发明的一个具体例子的处理过程。由上述例子可以看出,本发明实施例基本保留了原有Golden算法的结构,对于接收系统的改动较小。
在图8中,曲线801表示应用经典Golden算法进行信号检测的算法复杂度曲线,曲线802为均方根算法进行信号检测的算法复杂度曲线,曲线803为改进型解相关判决反馈算法进行信号检测的算法复杂度曲线,曲线804为噪声预测判决反馈算法进行信号检测的算法复杂度曲线,曲线805为利用本发明实施例的算法进行信号检测的算法复杂度曲线。其中,均方根算法、改进型解相关判决反馈算法和噪声预测判决反馈算法均是在Golden算法的基础上进行改进的算法。由图8可以明显看出,本发明实施例的方法相比于Golden算法,其复杂度大大降低,并且随发射天线数的增多,其复杂度降低越大。相比于其他三种算法,本发明实施例的算法复杂度也有不同程度的降低。
以上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、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种信号检测方法,其特征在于,该方法包括:
接收发送信号,形成接收信号,并根据系统矩阵,获得与所述发送信号对应的置零向量及该置零向量范数平方值;
根据所述发送信号对应的置零向量,按照置零向量范数平方值递增的顺序,依次检测发送信号,在检测完每个发送信号后,消除检测完的发送信号在接收信号中的干扰,并根据所述检测完的发送信号对应的置零向量,更新未检测的发送信号对应的置零向量及其范数平方值,利用更新后的置零向量对下个发送信号进行检测;
其中,更新未检测的发送信号对应的置零向量及其范数平方值包括:
w k i * ′ = w k i * / E k i
对于j∈U,
f j , i = w j * w k i ′
w j * ′ = w j * - f j , i w k i * ′ ,
Ej′=Ej-|fj,i|2
其中,
Figure FSB00000573297600014
Figure FSB00000573297600015
分别为更新前和更新后第ki根发射天线上的发送信号对应的置零向量,wj和wj′分别为更新前和更新后第j根发射天线上的发送信号对应的置零向量,ki为当前检测出的发送信号的下标,Ej和Ej′分别为更新前和更新后第j根发射天线上的发送信号对应的置零向量范数平方值,U为未检测的发送信号对应的子流下标集合。
2.根据权利要求1所述方法,其特征在于,
所述根据所述发送信号对应的置零向量,按照置零向量范数平方值递增的顺序,依次检测发送信号,在检测完每个发送信号后,消除检测完的发送信号在接收信号中的干扰,并根据所述检测完的发送信号对应的置零向量,更新未检测的发送信号对应的置零向量,利用更新后的置零向量对下个发送信号进行检测包括:
b1、在发送信号中,将对应的置零向量范数平方值最小的发送信号作为当前检测信号;
b2、根据接收信号矢量和当前检测信号对应的置零向量,对当前检测信号进行检测,并将当前检测信号检测后的结果从接收信号中消除;
b3、判断当前是否存在未检测的发送信号,若是,则执行步骤b4,否则结束本流程;
b4、根据当前检测信号对应的置零向量,更新未检测的发送信号对应的置零向量及其范数平方值,并将未检测的发送信号中对应的置零向量范数平方值最小的发送信号作为当前检测信号,返回步骤b2。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,步骤b2中所述对当前检测信号进行检测为:
Figure FSB00000573297600021
其中,ri为消除已检测的发送信号干扰后的接收信号,(·)*表示求共轭转置,Q(·)表示对应所用星座图的量化操作。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,步骤b2中所述将当前检测信号检测后的结果从接收信号中消除为:
Figure FSB00000573297600022
其中,
Figure FSB00000573297600023
为消除干扰后的接收信号,为消除干扰前的接收信号,
Figure FSB00000573297600025
为系统矩阵中与第ki根发射天线对应的信道特性向量。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据系统矩阵,获得与各个发送信号对应的置零向量及其范数平方值为:
w j * = ( H + ) j , E j = | | w j * | | 2 ,
其中,wj为与第j根发射天线上的发送信号对应的置零向量,(·)*表示求共轭转置,H为系统矩阵,+表示伪逆,(H+)j表示取矩阵H+的第j行,||·||表示向量范数。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在检测完所有发送信号后进一步包括:根据发送信号的检测顺序,对所有检测结果进行排序。
7.一种信号检测设备,其特征在于,该设备包括:接收模块、信号检测判决模块、置零向量模块和信号检测模块;
所述接收模块,用于接收发送信号,形成接收信号,并将该信号发送给所述信号检测模块;
所述信号检测判决模块,用于按照置零向量范数平方值递增的顺序确定当前检测的发送信号,并通知所述置零向量模块此次检测的发送信号;
所述置零向量模块,用于获取和更新未检测发送信号对应的置零向量及其范数平方值,并在接收到所述信号检测判决模块的通知后,将当前检测的发送信号对应的置零向量发送给所述信号检测模块;其中,更新未检测的发送信号对应的置零向量及其范数平方值包括:
w k i * ′ = w k i * / E k i
对于j∈U,
f j , i = w j * w k i ′
w j * ′ = w j * - f j , i w k i * ′ ,
Ej′=Ej-|fj,i|2
其中,
Figure FSB00000573297600034
分别为更新前和更新后第ki根发射天线上的发送信号对应的置零向量,wj和wj′分别为更新前和更新后第j根发射天线上的发送信号对应的置零向量,ki为当前检测出的发送信号的下标,Ej和Ej′分别为更新前和更新后第j根发射天线上的发送信号对应的置零向量范数平方值,U为未检测的发送信号对应的子流下标集合;
所述信号检测模块,用于接收所述接收模块发送的接收信号和所述置零向量模块发送的当前检测的发送信号对应的置零向量,对当前检测的发送信号进行检测,并在每次检测发送信号后,将该发送信号在接收信号中的干扰消除。
8.根据权利要求7所述的设备,其特征在于,所述置零向量模块包括初始化模块和更新模块,其中,
所述初始化模块,用于根据系统矩阵,对置零向量进行初始化,得到发送信号对应的置零向量及其范数平方值,并将结果发送给所述更新模块,将置零向量的范数平方值发送给所述信号检测判决模块;
所述更新模块,用于在接收到所述信号检测判决模块的通知后,将当前检测的发送信号对应的置零向量发送给所述信号检测模块,并更新未检测发送信号的置零向量及其范数平方值,将更新后的置零向量范数平方值发送给所述信号检测判决模块。
9.根据权利要求7或8所述的设备,其特征在于,所述信号检测判决模块,进一步用于记录发送信号的检测顺序,根据该顺序,对接收自所述信号检测模块的检测结果进行重排;
所述信号检测模块,进一步用于将检测得到的结果发送给所述信号检测判决模块。
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