CN101341705A - 无线通信设备 - Google Patents

Abstract

在基于格基规约辅助接收机的无线通信系统中，通过以下来从所接收信号确定所发送比特值的软估计：将格基规约应用于信道估计并根据规约基信道来均衡所述所接收信号；以及确定所发射比特具有特定值的概率。该方法包括：选择在所述规约基中的初始候选向量，并依靠所述初始候选向量来确定在所述规约基中的进一步候选向量；确定对于每一候选向量的对应发射符号向量；以及基于所述所接收信号来确定每一所发射比特值已经被发射的概率和所发射比特的对数似然率。确定对数似然率的步骤包括：确定与初始符号向量对应的第一欧几里德距离以及与所述无线通信系统对应的修改后的信道状态矩阵，并且于是迭代地使用已确定的信息来确定进一步符号向量的进一步欧几里德距离。

Description

无线通信设备

技术领域

本发明涉及无线通信领域，并且具体地，但并不排它地，本发明涉及多输入多输出(MIMO)通信系统领域。

背景技术

传统通信系统可以在数学上表示为：

y＝Hx+v

其中，对于MIMO通信系统，y是表示所接收信号的n×1向量，H是模拟通信信道的传输特征的n×m信道矩阵，x是表示发射符号的m×1向量，v是n×1噪声向量，并且其中m和n分别表示发射和接收天线的数量。

本领域技术人员应理解，对于CDMA系统中的多用户检测，可以使用相同的表示法。

近来的出版物已经论证了称为格基规约(Lattice Reduction)的技术的使用如何可以改进MIMO检测方法的性能。

例如，“Lattice-Reduction-Aided Detectors for MIMOCommunication Systems”，(H.Yao and G.W.Wornell，Proc IEEEGlobecom，Nov 2002，pp.424-428)描述了一种用于增强多输入多输出(MIMO)数字通信系统性能的格基规约(LR)技术。

此外，“Low-Complexity Near-Maximum-Likelihood Detection andPrecoding for MIMO Systems using Lattice Reduction”，(C.Windpassingerand R.Fischer，in Proc.IEEE Information Theory Workshop，Paris，March，2003，pp.346-348)研究了由Yao和Wornell提出的格基规约辅助检测方案。通过使用公知的LLL算法扩展了该方案，其中LLL算法能够把本申请应用到具有任意维数的MIMO系统。

“Lattice-Reduction-Aided Receivers for MIMO-OFDM in SpatialMultiplexing Systems”，(I.Bereguer，J.Adeane，I.Wassell and X.Wang，inProc.Int.Symp.on Personal Indoor and Mobile Radio Communications，Sept.2004，pp.1517-1521，以下称为“Berenguer等”)描述了使用正交频分复用(OFDM)来显著降低具有多径传输的无线系统中的接收机复杂度，并指出建议其使用在无线宽带多天线(MIMO)系统中的。

最后，“MMSE-based Lattice-Reduction for Near-ML Detection ofMIMO Systems”，(D.Wubben，R.Bohnke，V.Kuhn and K.Kammeyer，inProc.ITG Workshop on Smart Antennas，2004，以下称为“Wubben等”)对MMSE规范采用了上述格基规约辅助方案。

在上述出版物中使用的技术使用了这样的构思：在数学上，信道矩阵H的列可以被看作是对格(Lattice)的基进行描述。因此可以计算这种格的等同描述(称为“规约基(reduced basis)”)，从而使得基向量接近于正交。如果接收机于是使用该规约基来均衡信道，则可以将噪声增强保持为最低，并且将改进检测性能(例如，在Wubben等的图4中所示)。这个过程包括下述步骤：

把y_r，x_r和H_r分别定义为y，x和H的实值表示，因此：

$y_r=\left[\begin{array}{c}\mathrm{Re}\left(y\right)\\ \mathrm{Im}\left(y\right)\end{array}\right],x_r=\left[\begin{array}{c}\mathrm{Re}\left(x\right)\\ \mathrm{Im}\left(x\right)\end{array}\right],H_r=\left[\begin{array}{cc}\mathrm{Re}\left(H\right)& -\mathrm{Im}\left(H\right)\\ \mathrm{Im}\left(H\right)& \mathrm{Re}\left(H\right)\end{array}\right]$

其中，Re()和Im()它们自变量的实部和虚部。

应注意，Berenguer等在复数层面上描述了等同的方法，尽管为了简明的目的，在这里使用了该方法的实轴表示。

在现有技术中存在多种格基规约算法。一种合适的格基规约算法是上述Lenstra-Lenstra-Lovasz(LLL)算法，其公开在Wubben等中，并且还公开在“Factoring Polynomials with Rational Coeffieients”，(A.Lenstra，H.Lenstra and L.Lovasz，Math Ann.，Vol.261，pp.515-534，1982，以下称为“Lenstra等”)，以及“An Algorithmic Thoery of Numbers，Graphs andConvexity”，(L.Lovasz，Philadepia，SIAM，1980，以下称为“Lovasz等”)中。

这些方法中的任意一个都可以用于计算转换矩阵T，从而使得规约基础

由下式给出：

${\tilde{H}}_r=H_{r}T$

矩阵T仅包含整数项，并且其行列式是+/-1。

在格基规约之后，系统被重新表示为：

$y_r=H_r{x}_r+v_r$

$=H_{r}T{T}^{-1}+v_r$

$={\tilde{H}}_r{T}^{-1}{x}_r+v_r$

$={\tilde{H}}_r{z}_r+v_r$

其中，z_r＝T^-1x_r。在这个重新定义的系统中的所接收信号y_r于是被均衡以获得z_r的估计。该均衡过程于是采用例如线性ZF技术，其获得：

${\tilde{z}}_r={\left({{\tilde{H}}_r}^{*}{\tilde{H}}_r\right)}^{-1}{{\tilde{H}}_r}^{*}{y}_r$

由于

接近于正交，因此与如果接收机直接对信道H_r进行均衡相比，

应该经受更少的噪声增强。

当然，可以使用其它均衡技术。例如，可以考虑使用MMSE技术，或者例如在上述所公开现有技术中的基于更复杂的连续干扰消除的方法。

根据上述技术的接收机在清楚包含在x中的所发射符号是从M-QAM星座图中获得的情况下运行。在此约束下，x_r可以被形成为：

x_r＝αs+β

其中，s从整数集合(受限于星座的维数)中获得的，并且α和β是标量值。从所使用的M-QAM星座的定义中获得标量值α和β，如图2所示；α等于两个相邻星座点之间的最小距离，而β是当s＝0时离开原点的偏移。在当前示例中，使用16-QAM星座图，其具有{+/-1，+/-3}的实部和虚部。因此，如图2所示，α＝2，并且β＝1。

接下来，可以将被均衡的信号量化为

其中：

${\hat{z}}_r=\mathrm{\αQ}\left\{\frac{1}{\mathrm{\α}}({\tilde{z}}_r-T^{-1}1\mathrm{\β})\right\}+T^{-1}1\mathrm{\β}$

其中Q{}是把其自变量的每个元素舍入为最接近整数的量化函数，并且其中，1是由1构成的列向量。

从上面可以看出，除了量化函数，其余运算是作为整数格的按比例缩放和转换形式的M-QAM星座的结果。因此，整数量化需要同样简单的按比例缩放和转换运算。

最后，通过以下方法来获得x_r的估计

${\hat{x}}_r=T{\hat{z}}_r$

有时候，如果在

的估计中存在错误，则可能中的某些符号估计并不是有效符号。在这种情况下，这些符号被映射到最近的有效符号。例如，对于采用16-QAM的当前示例，值+/-1、+/-3可以定义

中的有效项。因此，如果的分量例如等于+5，则将把其映射到值+3。

图1示出依照包括上述示例的公开技术超过用于未编码系统的其它MIMO检测方法的相对技术性能。“ZF”和“MMSE”表示标准线性检测方法，“RL-ZF”和“RL-MMSE”表示格基规约辅助方法，并且“Sphere”表示使用球体解码算法所获得的结果(基本上等于最大似然检测的性能)。

这样的规约格基检测器(例如，用于MIMO系统)通常输出硬判决。唯一提到可以用于获得软输出的技术的著作是“FromLattice-Reduction-Aided Detection Towards Maximum-LikelihoodDetection in MIMO System”，(C.Windpassinger，L.Lampe and R.Fischer，in Proc.Int.Conf.on Wireless and Optical Communications，Banff，Canada，July 2003，以下称为“Windpassinger等”)。Windpassinger等所提出的方法很复杂，并且该技术的性能未在公开中被证实。因此，本发明的目的在于提供一种MIMO检测器，其能够使用简单且已证明的方法来确定软输出。

美国专利6724843描述了一种检测器，其中使用基于格的解码来在多天线通信系统中对所接收符号进行解码。符号是使用调制星座——例如对角调制星座——产生的，并且为了解码的目的，星座被表征为格。例如，如果多天线通信系统的给定通信链路包括M个发射天线和单个接收天线，则对角调制星座可以被表征为M维的格。对所接收的差分符号的差分解码操作涉及确定在与该星座对应的格中的最接近的点。给确定可以通过使用基规约算法而以高效的方式来执行，其中该算法产生用于格的近似正交基并且于是利用按分量舍入来确定最接近的点。基于格的解码的复杂度是特定天线数量和系统速率的多项式而不是其指数，但是能够给出近似于最大似然解码的误差率性能。

因此，处理Windpassinger等以外，在所有其它参考文献中所描述的规约格基检测方案仅输出对于所发射符号向量的估计的硬判决

当在具有外部信道编码的系统中(即在任何实际系统中)使用时，如果提供软信息，例如每一比特的对数似然率(LLR)，则可以实质上改进编码性能。

英国专利申请0518036.9(尚未公开)描述了一种使用上述方案的方法，并还提出了一种这样的方法，其使用规约基中的候选向量来获得软估计并且基于为所述候选向量确定的概率来选择最可能的候选。

由于LLR估算的复杂度随着发送天线的数量而超线性地增加，因此对于使用大量天线的无线通信系统，期望减少计算复杂度。

发明内容

根据所附权利要求的主题来提供本发明的各个方面。

根据本发明的方法适合于用于MIMO无线通信系统中。进一步地，其可以用于任意其它系统中，其中所接收信号是从多个天线发送的结果，所述多个天线可以或可以不被并置。进一步地，该方法可应用于CDMA系统，例如多用户检测(MUD)。

为此，可以将在根据本发明的方法中或通过根据本发明的检测器所确定的概率转换为LLR。

除了上述方面之外，可以以用于配置通用通信兼容计算机的处理器可执行指令的形式来提供本发明的各个方面。所述指令可以以软件形式(例如载波、存储介质或信号)来提供。此外，所述指令可以在固态存储器(例如闪存)上或通过ASIC或其它预先配置的处理装置来提供。

附图说明

图1示出与用于未编码系统的标准MIMO检测方法相比的上述现有技术示例的性能图；

图2示出应用在本发明特定实施例的无线通信系统中和应用在现有技术的所述示例中的格的图；

图3示意性地示出包括发射机和接收机的MIMO系统；

图4进一步详细示出图3的接收机；

图5示出通过图4中的检测器可操作的检测方法；

图6示出用于实现确定图5所示的检测方法的确定对数似然率的步骤的程序；以及

图7示出与用于编码系统的标准MIMO检测方法相比的上述现有技术示例的性能图。

具体实施方式

现将参照用于无线通信系统的均衡的本发明特定实施例，来描述本发明。图3示出这样的系统，其包括通常已知结构的MIMO数据通信系统10。

通信系统10包括发射机设备12和接收机设备14。应理解，在许多情况下，无线通信设备将配备有组合的发射机和接收机的设施，但是对于该示例，为了简明，已经将设备示为单路通信设备。

发射机设备12包括数据源16，其将数据(包括信息比特或符号)提供给信道编码器18。信道编码器18之后随有信道交织器20，并且在所示示例中，之后随有空时编码器22。空时编码器22将到来的一个或多个符号编码为多个编码符号，以用于从包括多个发射天线25的发射机天线阵列24同时发送。虽然实际实现方式可以根据应用而包括更多或更少的天线，但在这个示出的示例中，提供三个发射天线25。

所编码的发射信号通过在发射天线矩阵24和接收机设备14的相应接收天线阵列26之间定义的MIMO信道28来传播。接收天线阵列26包括多个接收天线27，接收天线27向接收机设备14的格基规约辅助解码器30提供多个输入。在这个特定实施例中，接收天线阵列26包括三个接收天线27。

格基规约辅助解码器30具有移除MIMO信道28的影响的任务。格基规约辅助解码器30的输出包括多个信号流，一个信号流用于一个发射天线25，每一信号流承载关于所发射比特具有特定值的概率的所谓软或似然数据。该数据被提供给信道解交织器32，信道解交织器32反转信道交织器20的影响，并且由信道解交织器32输出的解交织比特于是被递交给信道解码器34，在该示例中是对卷积码进行解码的Viterbi解码器。信道解码器34的输出被提供给数据接收器36，用于以任意期望方式来进一步处理该数据。

将在适当的时候描述格基规约辅助解码器30的特定功能。

图4示意性地示出了(通过软件或专用硬件组件)可操作地配置为接收机设备14的硬件。接收机设备14包括处理器110，其能够执行存储在工作存储器112的和/或可从大容量存储器116中取得的机器编码指令。通过通用总线114，用户可操作输入设备118能够与处理器110通信。在该例子中，用户可操作输入设备118包括键盘和鼠标，然而应理解，还可以提供或替换为其他输入设备，例如其它类型的指示设备、写字板、语音识别装置，或者可以解释用户输入动作并转换为数据信号的其他装置。

音频/视频输出硬件设备120被进一步连接到通用总线114，用于将信息输出给用户。音频/视频输出硬件设备120可以包括可视显示单元、扬声器或能够向用户呈现信息的任意其它设备。

连接到通用总线114的通信硬件设备122，被连接到天线26。在图4所示的实施例中，工作存储器112存储用户应用130，当处理器110执行用户应用130时引起用户接口的建立，该用户接口使得能够传送到达和来自用户的数据。该实施例中的应用建立用户可以习惯使用的由通用或特定计算机实现的效用。

根据特定实施例的通信设施132也被存储在工作存储器112中，以建立通信协议，该通信协议使得在执行应用130中的一个中所产生的数据能够将被处理，并且于是被传递到通信硬件设备122以进行传输并与另一通信设备通信。应理解，为了方便，可以将定义应用130和通信设施132的软件部分地存储在工作存储器112中和大容量存储器116中。可选地，可以设置存储管理器，以使其能够被有效地管理，从而考虑对存储在工作存储器122和大容量存储器116中数据的可能的不同接入速率。

通过处理器110执行与通信设施132对应的处理器可执行指令，处理器110可以依照所认可的通信协议与另一设备建立通信。

现将根据图5和图6进一步详细地描述格基规约辅助解码器30的功能。一旦如上述现有技术的介绍和讨论所指出的，已经确定了在规约基中的所发射格点的量化估计，即

则开始所示的方法。获得所述估计的方式是并不重要：可以使用任何合适的格基规约算法，并且可以应用许多均衡方法中任何一个。

在步骤S1-2，把向量

作为候选向量列表中的第一项。于是，在步骤S1-4，通过修改向量

的一个或多个元素并将它们作为新的候选向量添加到所述列表而获得其它候选向量。

虽然典型地这些附加的候选向量中的任意一个可以与

有一个以上的元素不同，但为了简化当前描述和计算，本实施例通过仅允许通过改变

的一个元素来生成候选。

为了该描述，列表中的第i候选向量被定义为c⁽ⁱ⁾，并且因此 $c^{\left(1\right)}={\hat{z}}_r.$ 此外，在该描述中，c⁽¹⁾和c^(i，i≠1)分别被称为“初始”候选向量和“进一步”候选向量。

为了特定实施例的描述，生成候选列表的特定方法将依次根据+/-α对

的每一元素进行扰动(其中，α是2个星座点之间的最小距离，如以上参照图2所定义的那样)。

例如，如果

是2×1向量，则将存在4个进一步候选向量，给出如下总共5个候选：

$c^{\left(1\right)}=\left[\begin{array}{c}{\hat{z}}_{r1}\\ {\hat{z}}_{r2}\end{array}\right],$ $c^{\left(2\right)}=\left[\begin{array}{c}{\hat{z}}_{r1}+\mathrm{\α}\\ {\hat{z}}_{r2}\end{array}\right],$ $c^{\left(3\right)}=\left[\begin{array}{c}{\hat{z}}_{r1}-\mathrm{\α}\\ {\hat{z}}_{r2}\end{array}\right],$

$c^{\left(4\right)}=\left[\begin{array}{c}{\hat{z}}_{r1}\\ {\hat{z}}_{r2}+\mathrm{\α}\end{array}\right],$ $c^{\left(1\right)}=\left[\begin{array}{c}{\hat{z}}_{r1}\\ {\hat{z}}_{r2}-\mathrm{\α}\end{array}\right].$

扰动的每一元素的效果在于生成规约格基中的其它点。由于任意两个邻近点之间的距离，+/-α的扰动给出的在格基中的最接近点。实现方式可以替换地选择为通过将

的元素扰动α的倍数(即不仅仅是最接近点，而是最接近的几个点)来增加候选列表。

一旦已经获得规约格基中的候选向量的列表，于是在步骤S1-6，就将每一候选转换为发射符号向量估计。发射符号向量估计的列表是

给出如下：

${{\hat{x}}_r}^{\left(i\right)}={\mathrm{Tc}}^{\left(i\right)}$

其中，T是如上定义的格基规约转换矩阵。另外，在该描述中，向量

和分别被称为“初始”发射符号向量和“进一步”发射符号向量，并且分别与c⁽¹⁾和c^(i，i≠1)对应。

如在上述现有技术的介绍和讨论中略述的硬输出检测器，有时候，向量

的某些元素可能不是有效符号。因此，步骤S1-8进行查找以确定是否是这种情况，并且如果是这种情况，则在步骤S1-10，将这些符号映射到最近的有效符号。例如，对于16-QAM，如果值+/-1、+/-3定义了图2所示的有效项，则如果元素例如等于+5，则将把其映射到值+3。

对于每一候选符号向量

(被校正的，如果需要)，在步骤S1-12，检测器计算其被发射的概率如下：

$p^{\left(i\right)}=\frac{1}{\sqrt{{{\mathrm{\π\σ}}_v}^2}}\exp \left(\frac{-\left|\right|y_r-H_r{{\hat{x}}_r}^{\left(i\right)}\left|\right|}{{{\mathrm{\σ}}_v}^2}\right)$

这些概率于是用于在步骤S1-14计算符号x′已经从天线k被发射的概率，其中x′∈X，并且X定义了所选星座中的符号集合。

$P(k,x^{\′})=\underset{\left\{i\right|{\hat{x}}_k^{\left(i\right)}=x^{\′}\}}{\mathrm{\Σ}}{p}^{\left(i\right)},$ 其中k＝1，…，m，并且x′∈X

依照上述定义，根据候选列表，可以并不对k和x′的所有值指定P。在这些情况下，P被设定为默认(较小)值。该默认可以是固定值，或可以根据例如在“Adaptive Selection of Surviving Symbol Replica CandidatesBased on Maximum Reliability in QRM-MLD for OFCDM MIMOMultiplexing”(K.Higuchi，H.Kawai，N.Maeda and M.Sawahashi，inProc.IEEE Globecom，Dallas，Dec.2004)中所示的方法，或可以通过任意其它适当的方法而改变。

既然接收机具有不同符号已经被发射的概率信息，就在步骤S1-16中以常规方式处理该信息以获得关于每个所发射比特的对数似然率(LLR)。在本发明实施例中，如下进行：

$L\left(b_{q,m}\right)=\log \left(\frac{\mathrm{Pr}(b_{q,m}=1|y_r)}{\mathrm{Pr}(b_{q,m}=0|y_r)}\right)$

$=\log \left(\frac{{\mathrm{\Σ}}_{{x\∈{\mathrm{\χ}}_1}^{(q,m)}}f\left(y_r\right|x_r)}{{\mathrm{\Σ}}_{{x\∈{\mathrm{\χ}}_0}^{(q,m)}}f\left(y_r\right|x_r)}\right)$

$\≈\frac{1}{2{{\mathrm{\σ}}_v}^2}(\underset{{i\∈{\mathrm{\χ}}_0}^{(q,m)}}{\min }{\left|\right|y_r-H_r{{\hat{x}}_r}^{\left(i\right)}\left|\right|}^2-\underset{{i\∈{\mathrm{\χ}}_1}^{(q,m)}}{\min }{\left|\right|y_r-H_r{{\hat{x}}_r}^{\left(i\right)}\left|\right|}^2)$

其中，L(b_q，m)是比特b_q，m的对数似然率，并且χ₀ ^(q，m)(或χ₁ ^(q，m))指示发射符号估计

的集合，从而使得第m个符号的第q比特是0(或1)。

应理解，在上述给出的近似中，代表发射符号向量

在M-QAM星座空间中的欧几里德距离d⁽ⁱ⁾。

应进一步理解，计算对于每一所发射比特的对数似然率需要计算对于每一对应的发射符号向量

的欧几里德距离d⁽ⁱ⁾。

现将参照图6描述在步骤S1-16执行的步骤的详细说明。

在本实施例中，通过在步骤S2-2首先计算对于初始符号向量的距离d^(l)，来确定符号向量欧几里德距离：

$d^{\left(1\right)}={\left|\right|y_r-H_r{{\hat{x}}_r}^{\left(1\right)}\left|\right|}^2$

在步骤S2-4计算修改的信道状态矩阵(αHT)，以及关联值，例如其列范数。然而，应注意，对于给定的信道状态H，可以预先计算这些参数，并将其存储在接收机的工作存储器112中，以加速后续步骤并降低其计算复杂度。

于是基于在步骤S2-2和S2-4所确定的信息，来在步骤S2-6计算进一步符号向量

的欧几里德距离d^(i，i≠1)，如下示出：

$d^{\left(i\right)}={\left|\right|y_r-H_r{{\hat{x}}_r}^{\left(i\right)}\left|\right|}^2$

$={\left|\right|y_r-H_r({{\hat{x}}_r}^{\left(1\right)}\±\mathrm{\α}{t}_k)\left|\right|}^2$

其中，t_k是T的第k列，(αHT)_k是(αHT)的第k列。

应理解，对于通过将

的元素扰动α的倍数来选择候选列表的情况(在此情况下扰动变成+/-nα，其中，n是标量值)，这种实现方式仍旧是有效的。

图7的图线示出了与为信道解码器提供用硬信息的现有技术解码方法相比的根据本实施例执行的方法的实验性能数据。图7论证了通过提供格基规约检测方案为信道解码器输出软信息可以获得的优点。

应理解，本发明特定实施例的前述公开可以应用于采用MIMO传输技术的任意通信产品，以利用本发明的优点。此外，本发明可以应用于需要以多输入为基础的符号检测的任何环境中。这可以出现于在分立位置提供多个天线的系统中。此外，CDMA MUD可以是使用本发明的方法的合适的基础。

已经通过软件实现方式描述了本发明。这种软件实现方式可以软件实现方式可以作为独立的软件产品提出，例如承载在例如光盘的存储介质上，或者通过信号承载。进一步地，该实现方式可以通过更新或插入现有软件来实现。

尽管可以如此来提供本发明，但本发明还可以是非排它地通过硬件来提供，例如在ASIC、DSP板、固态存储器装置(例如闪存)等之上。

读者应理解，前述内容仅仅是本发明的实现方式的一个示例，通过以不同实施例使用本发明可以产生其它方面、特征、改变和优点。保护范围意图由所附权利要求来提供，权利要求将由说明书参考附图来解释，但并非限定于此。

Claims (14)

1.一种在基于格基规约辅助接收机的无线通信系统中从所接收信号确定所发射比特值的软估计的方法，所述方法包括：获得信道响应的估计；确定与所述格的规约基描述相对应的规约基矩阵，其中，所述规约基矩阵包括基本上正交的基向量；将格基规约应用于所述信道响应，并根据规约基信道来均衡所述所接收信号；以及通过以下来确定所发射比特具有特定值的概率：

确定在所述规约基中的初始候选向量；以及

确定每一所发射比特的对数似然率LLR，所述LLR以候选向量离所述信道响应的欧几里德距离为基础，其中，确定LLR的步骤包括：

确定在信道响应空间中的所述初始候选向量的欧几里德距离，

确定描述信道状态的信道状态矩阵的列范数，以及

确定对于进一步的所确定候选向量的距离，每一距离被确定为以下项之和：

对于所述初始候选符号向量的所述计算出的距离，

预定列范数中的所选的一个和最小候选间距离的整数倍的乘积，以及

所述所选的预定列与在信道响应向量和初始候选向量之间的向量差的标量乘积的正2倍或负2倍。

2.如权利要求1所述的方法，其中，所述最小候选间距离的整数倍是最小候选间距离的单位倍。

3.如权利要求1或2所述的方法，其中，所述列范数和所述最小候选间距离的整数倍的乘积是通过作为预备步骤而确定所述规约基矩阵与所述最小候选间距离的乘积来预先确定的。

4.如权利要求1至3中的任意一项所述的方法，其中，所述候选向量空间定义M-QAM符号星座。

5.如权利要求4所述的方法，其中，所述符号星座是16-QAM。

6.如权利要求1至5中的任意一项所述的方法，并且进一步包括将所述候选发射符号向量的列表映射到允许的发射符号的步骤。

7.如权利要求1至6中的任意一项所述的方法，其中，所述确定发生比特概率的步骤包括：确定每一候选符号向量已经被发射的概率，并且于是确定所有可能符号已经从所述发射天线中的每一个被发射的概率。

8.一种检测被承载在MIMO通信信道上的信息的方法，包括如权利要求1至7中的任意一项所述的方法。

9.一种在基于格基规约辅助接收机的无线通信系统中从所接收信号确定所发射比特值的软估计的设备，该设备包括：用于获得信道响应的估计的装置；用于确定与所述格的规约基描述对应的规约基矩阵的装置，其中，所述规约基矩阵包括基本上正交的基向量；用于将格基规约应用于所述信道响应并根据规约基信道来均衡所述所接收信号的装置；以及用于确定所发射比特具有特定值的概率的装置，所述用于确定概率的装置包括：

用于确定所述规约基中的初始候选向量的装置；以及

用于确定每一所发射比特的对数似然率LLR的装置，所述LLR以候选向量离所述信道响应的欧几里德距离为基础，其中，所述用于确定LLR的装置包括：

用于确定在所述初始候选向量和所述信道响应之间的欧几里德距离的装置；

用于确定描述信道状态的信道状态矩阵的列范数的装置；以及

用于确定对于进一步的所确定候选向量的距离的装置，所述用于确定距离的装置被配置为将每一距离确定为以下项之和：

对于所述初始候选符号向量的所述计算出的距离，

预定列范数中的所选的一个和最小候选间距离的整数倍的乘积，以及

所述所选的预定列与在信道响应向量和初始候选向量之间的向量差的标量乘积的正2倍或负2倍。

10.如权利要求9所述的设备，包括符号确认装置，其用于将所述候选发射符号向量的列表映射到允许的发射符号向量。

11.如权利要求9或10所述的设备，其中，所述软信息确定装置能够确定所述候选符号向量已经被发射的概率，并且于是确定所有可能符号已经从所述发射天线中的每一个被发射的概率。

12.一种MIMO无线通信设备，包括检测器，所述检测器包括如权利要求9至11中的任意一项所述的设备。

13.一种计算机程序产品，包括计算机可执行指令，当所述计算机可执行指令被执行在通用计算机所控制的通信设备上时，致使所述设备被配置为执行如权利要求1至8中的任意一项所述的方法。

14.一种存储计算机可读指令的存储介质，当所述计算机可执行指令被执行在通用计算机所控制的通信设备上时，致使所述设备被配置为执行如权利要求1至8中的任意一项所述的方法。

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