CN101355378B - 多重输入输出通讯系统的码元解映像方法及装置 - Google Patents

Abstract

一种多重输入输出通讯系统的码元解映像方法及装置。本发明根据已估测的信道效应与接收数据码元来估测传送数据码元。而在计算出其中一个传送数据码元的估测值之后，取此估测值邻近多个群聚点以做为此传送数据码元的检测值，并利用这些检测值分别计算出剩余的传送数据码元的检测值，而据以获得多组检测值集合。最后，自这些检测值集合中选择出最佳的一组做为接收数据码元解映像的结果。如此一来，仅需计算少数的检测值集合即可取得最佳的估测结果，兼具了低复杂度与高性能的优点。

Description

多重输入输出通讯系统的码元解映像方法及装置

技术领域

本发明涉及一种码元解映像方法及装置，且特别是涉及一种多重输入输出通讯系统的码元解映像方法及装置。

背景技术

随着人们对于无线通讯服务的需求越来越高，目前的无线通讯系统有逐渐迈向高数据传输率(high data rate)以及高链接质量(high link quality)的趋势。为了在有限频宽下，有效的增加数据传输率以及链接质量，因而发展出使用多根天线的无线通讯系统，例如多重输入输出(Multi-InputMulti-Output，MIMO)通讯系统(以下简称MIMO系统)。此MIMO系统的传送端以及接收端均使用多根天线来进行数据的传输，此举除了让数据能以多重路径(multi-path)传输而加大数据传输量外，还能延长信号传递的距离，因此成为目前无线通讯系统的主要技术之一。其中又以美国朗讯科技(Lucent Technologies)贝尔实验室所发展出的BLAST(Bell-labs LayeredSpace Time)通讯技术最具代表性。

在MIMO系统中，接收端所接收到的数据，是传送端的数据经由信道效应后混合在一起的数据。举例来说，图1示出了已知4×4多重输入输出通讯系统的方块图。请参考图1，此通讯系统100的传送端包括编码器101、去复用器(demultiplex，DEMUX)102、映射器(mapper)103～106、波形整形器(waveform shaping)107～110以及传送天线111～114。接收端则包括接收天线115～118、匹配滤波器(match filter)119～122、检测器(detector)123以及译码器124。

在传送端中，编码器101是用以将数据比特流(data bit stream)a_m编码为串行比特流(serial bit stream)b_n。去复用器102是用以将串行比特流b_n分解为多个子比特流，以在后续经由传送天线111～114分别传送。映像器103～106则用以将每一笔子比特流调制为数据码元(data symbol)

并分别通过对应的波形整形器107～110将信号整形后，再经由各自的传送天线111～114传送至接收端。

另一方面，在接收端中，接收天线115～118用以接收经由无线传输信道传送后的数据码元，而匹配滤波器119～122用来区分信号为

通过检测器123便可根据接收的数据码元来估测原本由传送天线111～114传送的数据码元，而据以估测出串行比特流译码器124则将估测出的串行比特流

译码回数据比特流其中，在估测出传送天线111～114所传送的数据码元之后，在经过译码器124之前，必须计算出软式值(soft value)，译码器124才能执行较佳的译码程序。

综上所述，由于接收天线115～118所收到的数据码元

为所有传送的数据码元

经过信道效应后混合在一起的结果。因此，接收端必须从所接收的数据码元中估测出传送端的各个传送天线111-114所发送的数据码元，据以将接收数据码元解映像(demapping)，如此接收端才能进行后续的数据运算处理。

传统估测机制中，最大相似度(Maximum Likelihood)算法为一理想机制。但ML算法必须搜寻所有的可能性，使得运算复杂度提高。以4×4(接收天线数目×传送天线数目)、16值正交调幅(Quadrature AmplitudeModulation，QAM)的系统为例，总共需要搜寻65536种可能性，因此ML算法在实际应用上是很难实现的。而为了实际应用则发展出其它估测机制，例如强制归零(Zero Forcing，ZF)算法、最小均方差(Minimum Mean SquareError，MMSE)算法以及V-BLAST(Vertical BLAST)算法等。

其中，ZF算法与MMSE算法属于线性检测(linear detection)方法，主要是希望找出信道效应的逆(inverse)信道，然后只需简单的运算便能将信道效应消除而估测出各个传送天线所发送的数据码元。而V-BLAST算法属于迭代检测(iterative detection)的方式。此算法利用找出零化向量(nullingvector)，以将零化向量乘上收到的信号作为估测的结果，再从收到的信号中，将估测出的结果所造成的影响扣除来当成新的收到的信号。如此几个步骤反复的运算，直到所有结果都估测出为止。

综上所述，虽然V-BLAST算法比ZF算法或MMSE算法拥有更佳的效能，但其运算复杂度也相对提升。尤其运算过程中必须进行反矩阵运算，且每一次的迭代都必须运算。当天线个数增加时，所需的运算复杂度也相对提升。因此，如何改善码元解映像的运算复杂度问题并兼具较佳的效能，为目前多天线通讯发展中重要课题之一。

发明内容

本发明提供一种多重输入输出通讯系统的码元解映像方法，仅需计算少数的检测值集合即可取得较佳的估测结果。

本发明提供一种多重输入输出通讯系统的码元解映像装置，利用传送数据码元估测单元计算多组检测值集合，并选择其中最佳者利用软式值估测单元转换为软式值，以提供给信道译码器作软式决定译码。

本发明提出一种多重输入输出通讯系统的码元解映像方法，适用于包括多个传送天线及多个接收天线的多重输入输出通讯系统，此方法首先通过接收天线以接收多个接收数据码元，而这些接收数据码元由传送天线发送的多个传送数据码元经由信道效应转换而得。接着，利用已估测的信道效应转换接收数据码元，以计算对应其中一个传送数据码元的估测值，并取其邻近的多个群聚点做为传送数据码元的检测值。接下来，分别利用此传送数据码元的检测值计算剩余的传送数据码元的检测值，而获得传送数据码元的多组检测值集合。最后，将每一组检测值集合的检测值与接收数据码元做比较，以选择最佳的检测值集合做为接收数据码元解映像的结果。

在本发明的一实施例中，在接收接收数据码元的步骤之后，还包括根据传送数据码元的重要性，调整计算传送数据码元的检测值的顺序，以先取得最重要的传送数据码元的检测值，而此传送数据码元的重要性包括取自传送数据码元的能量大小。

在本发明的一实施例中，上述做为接收数据码元解映像结果的检测值为传送数据码元的硬式值(hard decision value)。另外，此码元解映射方法还包括将此硬式值转换为码元软式值(symbol soft value)，并通过单进单出(Single-Input Single-Output，SISO)解映射器(demapper)解映像为位软式值。

从另一观点来看，本发明提出一种多重输入输出通讯系统的码元解映像装置，其包括传送数据码元估测单元以及检测值集合筛选单元，而传送数据码元估测单元还包括第一估测单元以及多个第二估测单元。传送数据码元估测单元的第一估测单元是利用已估测的信道效应转换由多重输入输出通讯系统的接收天线所接收的接收数据码元，以计算对应其中一个传送数据码元的估测值，并取其邻近的多个群聚点做为传送数据码元的检测值；而第二估测单元则分别耦接至第一估测单元，分别用以利用传送数据码元的各个检测值，计算剩余的传送数据码元的检测值，而输出传送数据码元的多组检测值集合。检测值集合筛选单元耦接至传送数据码元估测单元，用以比较各组检测值集合的检测值与接收数据码元，以选择最佳的检测值集合做为接收数据码元解映像的结果。

在本发明的一实施例中，此码元解映像装置还包括排序单元、软式值计算单元以及单进单出解映像单元。排序单元配置于传送数据码元估测单元之前，用以根据传送数据码元的重要性，调整计算传送数据码元的检测值的顺序，以先取得最重要的传送数据码元的检测值。软式值计算单元耦接检测值集合筛选单元，用以将传送数据码元的硬式值转换为码元软式值。单进单出解映像单元耦接软式值计算单元，用以将码元软式值解映像为位软式值。

本发明在计算出其中一个传送数据码元的估测值之后，取其邻近多个群聚点以做为此传送数据码元的检测值。并根据这些检测值计算出剩余的传送数据码元的检测值，而据以获得多组检测值集合。最后从这些检测值集合中选择出最佳的一组做为接收数据码元解映像的结果。如此一来，不仅可得到较佳的估测结果，另外也减少运算成本，兼具了低复杂度与高性能的优点。

为使本发明的上述特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并结合附图详细说明如下。

附图说明

图1示出了已知的4×4多输入多输出通讯系统的方块图。

图2是依照本发明一实施例所绘示的多重输入输出通讯模块的示意图。

图3是依照本发明一实施例所绘示的多重输入输出通讯系统的码元解映像装置的方块图。

图4是依照本发明另一实施例所绘示的多重输入输出通讯系统的码元解映像装置的方块图。

图5是依照本发明一实施例所绘示的多重输入输出通讯系统的码元解映像方法的流程图。

图6(a)-(b)是依照本发明一实施例所绘示的调制号分布图。

图7是依照本发明一实施例所绘示的多个群聚点的示意图。

图8是依照本发明一实施例所绘示的4×4四相移键控的多输入多输出通讯系统的实验结果示意图。

图9是依照本发明一实施例所绘示的复杂度比较表格。

附图符号说明

101：译码器

102：去复用器

103～106：映射器

107～110：波形整形器

111～114：传送天线

115～118：接收天线

119～122：匹配滤波器

123：检测器

124：译码器

221、300、400：码元解映像装置

320、450：传送数据码元估测单元

330、460：检测值集合筛选单元

321、451：第一估测单元

322、452～455：第二估测单元

420：排序单元

430：噪声抑制单元

440：QR分解单元

456～459：第三估测单元

470：软式值计算单元

480：单进单出解映像单元

S510～S540：依照本发明所绘示的多重输入输出通讯系统的码元解映像方法的各步骤

具体实施方式

本发明为了改善MIMO系统的码元解映像的复杂度问题，并兼具较佳的效能，提出了一种基于连续干扰消除(Successive Interference Cancellation，SIC)的估测方式。不同于传统SIC对于单一结果的估测，本发明运用多个候选者(multiple candidates)的观念，计算多组检测值集合，并选择其中的最佳者做为最后的估测结果，据此增进估测效能。为了使本发明的内容更为明了，以下特举实施例作为本发明确实能够据以实施的范例。

图2是依照本发明一实施例所绘示的多重输入输出通讯模块的示意图。请参考图2，此模块的传送端210有N根传送天线而接收端220有M根接收天线。传送端210的传送天线会各自发送出传送数据码元(即x_i，i＝0，1，2，...，N-1)；而接收端220的接收天线则是用来接收经过信道效应混合后的接收数据码元(即y_j，j＝0，1，2，...，M-1)，这些接收数据码元在加入噪声n_j后，例如是加成性白高斯噪声(Additive White Gaussian Noise，AWGN)，即交由码元解映像装置221据以估测传送数据码元的检测值。

以下即针对上述的码元解映像装置221做进一步的说明。图3是依照本发明一实施例所绘示的多重输入输出通讯系统的码元解映像装置的方块图。请参考图3，此码元解映像装置300包括传送数据码元估测单元320以及检测值集合筛选单元330。其中，传送数据码元估测单元320包括了第一估测单元321以及第二估测单元322。

传送数据码元估测单元320用以根据MIMO系统接收端的接收天线所接收的接收数据码元来估测出此MIMO系统各个传送天线送出的传送数据码元。其中，第一估测单元321是利用已估测的信道效应来转换接收数据码元，以计算对应其中一个传送数据码元的估测值，并取其邻近的多个群聚点做为此传送数据码元的多个检测值。其中，上述的已估测的信道效应包括根据传送天线的数目及接收天线的数目所估测的信道效应对应的信道矩阵。另外，第二估测单元322耦接至第一估测单元321，用以利用前述传送数据码元的检测值计算剩余的传送数据码元的检测值，而输出传送数据码元的多个检测值集合。

其中，第二估测单元322的数目是根据第一估测单元321中群聚点的多少而决定的。举例来说，若第一估测单元321取了四个群聚点，则便设置四个第二估测单元322以分别根据各群聚点而计算出四组检测值集合。

检测值集合筛选单元330耦接至传送数据码元估测单元320，用以分别比较多组检测值集合的检测值与接收数据码元，并选择出最佳的检测值集合做为接收数据码元解映像的结果。以四组检测值集合而言，将四组检测值集合分别与接收数据码元比较而选择最佳一组检测值集合。

以下则进一步详细介绍码元解映像装置221的其它构件。图4是依照本发明另一实施例所绘示的多重输入输出通讯系统的码元解映像装置的方块图。请参考图4，此码元解映像装置400包括排序单元420、噪声抑制单元430、QR分解单元440、传送数据码元估测单元450、检测值集合筛选单元460、软式值计算单元470以及单进单出解映像单元480。其中，检测值集合筛选单元460与上述实施例的检测值集合筛选单元330的功能相似或相同，故在此不再详述。值得一提的是，本实施例的QR分解单元440仅用以做为本发明的一种实施方式。

排序单元420配置于传送数据码元估测单元450之前，用以根据传送数据码元的重要性，调整计算传送数据码元的检测值的顺序，以先取得最重要的传送数据码元的检测值。举例来说，由于传送数据码元估测单元450会先计算出一个估测值后，再取其邻近的群聚点以分别估测出多组检测值集合。倘若第一个计算出的估测值的错误率较高，则后续的检测值的错误率相对也会提高。因此，本实施例即通过排序单元420来调整计算传送数据码元的检测值的顺序，以降低错误率。

噪声抑制单元430配置于排序单元420与QR分解单元440之间，用以在信道矩阵中加入噪声的部分，以使得在后续运算中，降低噪声干扰的程度。

QR分解(QR Decomposition)单元440配置于噪声抑制单元430与传送数据码元估测单元450之间，用以将经过噪声抑制单元430的信道矩阵分解为正交矩阵(orthogonal matrix)与上三角矩阵(upper triangular matrix)。

传送数据码元估测单元450与上述的传送数据码元估测单元320功能相似，不同之处在于，本实施例的传送数据码元估测单元450包括了第一估测单元451、第二估测单元452～455以及第三估测单元456～459。而为了方便说明，在此第一估测单元451仅取四个群聚点做为检测值，因此也对应设置了四个第二估测单元452～455。

第三估测单元456～459分别耦接于第二估测单元452～455，用以利用先前算出的传送数据码元的检测值计算对应另一传送数据码元的估测值，并取另一传送数据码元的估测值邻近的群聚点做为另一传送数据码元的检测值。也就是说，假设有四根传送天线，因此必须估测出四个传送数据码元的检测值，而当计算出第一个传送数据码元的估测值，并取得其邻近的四个群聚点后，接着第二估测单元452～455即会根据这四个群聚点，分别计算出四个第二个传送数据码元的估测值。同理，分别再取这四个估测值的邻近的群聚点，而第三估测单元456～459的数目也同样根据所对应的第二估测单元452～455所取得的群聚点数目而决定。例如，四个第二估测单元452～455分别取一个群聚点，则分别对应各个第二估测单元452～455设置第三估测单元456～459，以此类推。

值得注意的是，本实施例根据所取的群聚点数目的多少决定设置估测单元的数目，除了上述的第二估测单元452～455以及第三估测单元456～459之外，还可以根据需要增设第四估测单元或更多的估测单元(未绘示)。详细地说，本实施例的第一估测单元451取四个群聚点，因此对应第一估测单元451而配置四个第二估测单元452～455。而各个第二估测单元452～455若也各取四个群聚点，则分别对应各个第二估测单元452～455需配置四个第三估测单元456、四个第三估测单元457、四个第三估测单元458以及四个第三估测单元459，以此类推则还可配置其它的估测单元(未绘示)。

另外，检测值集合筛选单元460所筛选的接收数据码元解映像结果的检测值为传送数据码元的硬式值(hard decision value)。而在最后进行译码时，必须将硬式值转换为位软式值(bit soft value)，因此本发明还包括设置了软式值计算单元470以及单进单出解映像单元480来解决这个问题。

软式值计算单元470耦接检测值集合筛选单元460，用以将传送数据码元的硬式值转换为码元软式值(symbol soft value)。单进单出(Single-InputSingle-Output，SISO)解映像单元480则耦接软式值计算单元470，用以解映像码元软式值为位软式值。

为了更清楚地表达上述概念，以下即结合上述码元解映像装置400进一步说明本发明的码元解映射方法的各步骤。图5是依照本发明一实施例所绘示的多重输入输出通讯系统的码元解映像方法的流程图。请同时参考图4及图5，首先，如步骤S510所示，通过接收天线来接收多个接收数据码元，而这些接收数据码元由传送天线所发送的多个传送数据码元经由信道效应转换而得。

其中，上述的信道效应包括根据传送天线的数目N及接收天线的数目M所估测出的信道效应对应的信道矩阵H_M×N，其中M、N为正整数，其公式如下所述：

$y=\hat{H}x+n.$

(1)

其中，

代表已估测的信道矩阵，由传送天线的数目N以及接收天线的数目M可知此信道矩阵的维度为M×N。y为一M×1向量，而y向量中的元素(element)则代表各接收天线所接收的接收数据码元(即y_{0，1，...，M-1})；x为一N×l向量，而x向量中的元素则代表各传送天线所传送的传送数据码元(即x_{0，1，...，N-1})。n则为一M×1的噪声向量，例如加成性白高斯噪声。

值得一提的是，在步骤S510之后，可通过排序单元420根据传送数据码元的重要性，调整计算传送数据码元的该检测值的顺序，以先取得最重要的传送数据码元的检测值。

也就是说，由于x向量的元素(即传送数据码元)的顺序会影响估测的精确度。因此为了提高估测的正确率，而通过排序单元420将x向量重新排序。相对的，信道矩阵

也需跟着x向量重新排序而排序。其重新排序后则表示为

及x′，公式(1)重新定义为：

$y={\hat{H}}^{\′}{x}^{\′}+n,---\left(2\right)$

接下来，在步骤S520中，则可利用已估测的信道效应转换接收数据码元，以计算对应其中一个传送数据码元的估测值，并取其邻近的多个群聚点做为此传送数据码元的检测值。

详细地说，首先，通过QR分解单元440利用QR分解算法，将信道矩阵分解为正交矩阵与上三角矩阵。接着。将上三角矩阵与传送数据码元的检测值相乘，并令其等于正交矩阵的共轭转置矩阵与所接收的接收数据码元相乘，而获得多个估测方程式。然后，自这些估测方程式中取出仅包括单一传送数据码元的检测值的估测方程式，而计算出传送数据码元的估测值。最后，取传送数据码元的估测值邻近的多个群聚点做为传送数据码元的检测值。

举例来说，承接上述公式(2)，信道矩阵

可分解为正交矩阵Q与上三角矩阵R的积，定义如下：

${\hat{H}}^{\′}=\mathrm{QR},$

(3)

其中，Q为一M×N的正交矩阵，R为一N×N的上三角矩阵。将公式(3)代入公式(2)可得：

$y={\hat{H}}^{\′}{x}^{\′}+n,$

$\⇒y={\mathrm{QRx}}^{\′}+n,$

$\⇒Q^{H}y=Q^H\mathrm{QR}{x}^{\′}+Q^{H}n,$

$\⇒\hat{y}={\mathrm{Rx}}^{\′}+n^{\′}.$

(4)

其中，Q^H为Q的共轭转置(Hermitian transpose)矩阵。

另外，由于使用ZF算法会放大噪声，因此本发明还包括通过噪声抑制单元430利用最小均方差(Minimum Mean Squared Error，MMSE)算法来将噪声加入信道矩阵，再分解为正交矩阵与上三角矩阵，而排除噪声放大的可能性，其运算公式如下：

$\left[\begin{array}{c}{\hat{H}}^{\′}\\ \mathrm{\σI}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{Q}_1\\ Q_2\end{array}\right]R=\mathrm{QR},$

$y=Q_{1}R{x}^{\′}+n,$

$\⇒{Q_1}^{H}y={Q_1}^H{Q}_{1}R{x}^{\′}+{Q_1}^{H}n.$

(5)

其中，σ代表噪声变量(variance)的开根号。利用上述MMSE算法即可降低在计算过程中的噪声干扰。

在将信道矩阵

简化为正交矩阵Q与上三角矩阵R之后，上三角矩阵R的最后一列的列向量仅有一元素为非0值，如此一来便可计算出x响量其中之一的元素(即是传送端其中一个传送数据码元的估测值)，进而代换回公式(4)，以计算出x′向量剩余的元素(即剩余的传送数据码元)。

请继续参考图4以及图5，在步骤S530中，传送数据码元估测单元450分别利用传送数据码元的各检测值计算剩余的传送数据码元的检测值，而获得传送数据码元的多组检测值集合。

举例来说，以4×4的MIMO系统而言，将传送数据码元x′及接收数据码元

带入公式(4)可得：

$\left[\begin{array}{c}{\hat{y}}_0\\ {\hat{y}}_1\\ {\hat{y}}_2\\ {\hat{y}}_3\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cccc}{R}_{00}& R_{01}& R_{02}& R_{03}\\ 0& R_{11}& R_{12}& R_{13}\\ 0& 0& R_{22}& R_{23}\\ 0& 0& 0& R_{33}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{x}_0^{\′}\\ x_1^{\′}\\ x_2^{\′}\\ x_3^{\′}\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{n}_0^{\′}\\ n_1^{\′}\\ n_2^{\′}\\ n_3^{\′}\end{array}\right].$

(6)

从公式(6)可获得多个估测方程式，而从这些估测方程式中可以知道，元素x′₃为x′响量中第一个获得的元素(即传送端其中一个传送数据码元的估测值)，其运算过程如下：

${\hat{y}}_3=R_{33}{x}_3^{\′}+n_3^{\′},$

$\⇒x_3^{\′}=\frac{{\hat{y}}_3-n_3^{\′}}{R_{33}},$

(7)

${\hat{x}}_3=\mathrm{slicing}\left(\frac{{\hat{y}}_3}{R_{33}}\right).$

(8)

当由公式(7)获得元素x′₃(估测值)后，再通过公式(8)作硬式决策，则可获得元素x′₃的一个检测值

此检测值

即为调制号分布图(或称星状图，constellation diagram)中，距离元素x′₃最近的一点。接着，可将检测值代换回公式(6)中，以陆续求出元素x′₂、元素x′₁、元素x′₀(即剩余的传送数据码元)，例如将上述的检测值

代换回公式(6)中，而求得元素x′₂的检测值

${\hat{y}}_2=R_{22}{x}_2^{\′}+R_{23}{\hat{x}}_3+n_2^{\′},$

$\⇒x_2^{\′}=\frac{{\hat{y}}_2-R_{23}{\hat{x}}_3-n_2^{\′}}{R_{22}},$

(9)

${\hat{x}}_2=\mathrm{slicing}\left(\frac{{\hat{y}}_2-R_{23}{\hat{x}}_3}{R_{22}}\right).$

(10)

以此类推，则可计算出其余检测值

此代换回运算法(back-substitution)例如是连续干扰消除(Successive Interference Cancellation，SIC)法。

值得注意的是，使用上述方法虽可求得一组检测值集合，但若其中某个检测值的计算发生偏差或错误，最终将造成整组检测值集合错误。因此，本发明在另一实施例中，还包括在调制号分布图中找出元素x′₃邻近的多个群聚点

(i为正整数)，而分别计算出多组的检测值集合，藉以增加估测的正确率，以下则以元素x′₃举例说明。

图6是依照本发明一实施例所绘示的调制号分布图。请参考图6，图6(a)及图6(b)为16值正交调幅(Quadrature Amplitude Modulation，QAM)的调制号分布图，其中，纵坐标代表正交分量，横坐标代表同相分量，而图中「×」代表元素x′₃在调制号分布图中的位置。

请参考图6(a)，在「×」(即元素x′₃)右下方的群聚点601即为上述公式(8)的检测值

接着，请参考图6(b)，在「×」(即x′₃)邻近四个群聚点602～605则为四个最可能的检测值

将这些检测值分别代换回公式(6)，即可求得四组检测值集合。

值得注意的是，在步骤S540中，也可利用传送数据码元的各检测值计算对应另一传送数据码元的估测值。并且，取另一传送数据码元的估测值邻近的群聚点做为另一传送数据码元的检测值。也就是说，元素x′₂、x′₁、x′₀也可再分别找出多个群聚点，以提高正确机率。以下仍以上述的4×4多输入多输出通讯系统为例说明寻找多个群聚点的方式。

图7是依照本发明一实施例所绘示的多个群聚点的示意图。请参考图7，首先，针对所获得的第一个元素x′₃(即是第一估测单元451中所获得的估测值)，找出x′₃邻近的四个可能检测值接着，将检测值

代换回公式(6)而计算出x′_2，1(即是第二估测单元452中所获得的估测值)，同样地找出x′_2，1邻近的四个可能检测值此时，第三估测单元456则配置为四个以分别对应检测值

而据以计算出其它检测值。以此类推，将检测值

代换回公式(6)而分别计算出x′_2，2，j、x′_2，3，j、x′_2，4，j(j＝1～4)。此时，便有16(4×4)组的估测结果。倘若元素x′₁及元素x′₀也分别找出四个可能的检测值，则最后将有256组估测结果。然在此仅为方便说明，寻找可能的检测值的数目可根据使用者情况而决定，在此并不限制范围。

请继续参考图4以及图5，在步骤S540中，通过检测值集合筛选单元460比较这些检测值集合的检测值与接收数据码元，以选择出最佳的检测值集合做为接收数据码元解映像的结果。举例来说，可分别计算每一组检测值集合与接收数据码元的距离，而选择距离最小者。

详细地说，通过检测值集合筛选单元460分别计算各检测值集合的检测值在经过与上三角矩阵相乘后，与正交矩阵的共轭转置矩阵乘上实际接收的接收数据码元的距离总和，其计算公式如下：

$x=\arg \underset{\hat{x}}{\min }{\left|\right|\hat{y}-R\hat{x}\left|\right|}^2.$

(11)

或者，通过检测值集合筛选单元460分别计算各检测值集合的检测值在经过与信道矩阵相乘后，与实际接收的接收数据码元的距离总和，其计算公式如下：

$x=\arg \underset{\hat{x}}{\min }{\left|\right|y-{\hat{H}}^{\′}\hat{x}\left|\right|}^2.$

(12)

在利用上述公式(11)或(12)计算出各个检测值集合的距离总和后，即可选择距离总和最小的检测值集合做为接收数据码元解映像的结果。

值得注意的是，利用上述公式所找出的检测值均属于硬式值，必须将其转换为位软式值后，才可进行后续处理。因此，本发明还包括提出一个将硬式值转换为软式值的方法，其中包括先通过软式值计算单元470将传送数据码元的硬式值转换为码元软式值，再经由单进单出解映射器将码元软式值解映像为位软式值，而转换传送数据码元的硬式值为码元软式值的公式如下：

$x_{j,\mathrm{soft}}=\frac{{\hat{h}}_j^{\′T}{y}^{\′}}{{\left|\right|{\hat{h}}_j^{\′}\left|\right|}^2},j=\mathrm{0,1},...,N-1,---\left(13\right)$

$y^{\′}=y-\underset{i=0}{\overset{j-1}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_i^{\′}{x}_i^{\′}-\underset{i=j+1}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{h}}_i^{\′}{x}_i^{\′},$

(14)

其中，X_j，soft代表传送数据码元的码元软式值、代表信道矩阵H_M×N的行向量、y代表接收数据码元、x′代表传送数据码元的硬式值，而N则为传送天线的数目。

举例来说，以4×4多输入多输出通讯系统而言，公式(2)可以改写为如下：

$y={\hat{h}}_0^{\′}{x}_0^{\′}+{\hat{h}}_1^{\′}{x}_1^{\′}+{\hat{h}}_2^{\′}{x}_2^{\′}+{\hat{h}}_3^{\′}{x}_3^{\′}+n.$

(15)

其中，为信道矩阵

的行向量，如 ${\hat{h}}_0^{\′}={\left[\begin{array}{cccc}{\hat{h}}_{00}^{\′}& {\hat{h}}_{01}^{\′}& {\hat{h}}_{02}^{\′}& {\hat{h}}_{03}^{\′}\end{array}\right]}^T,$ 以此类推。将公式(15)展开后，如下所述：

$\left[\begin{array}{c}{y}_0\\ y_1\\ y_2\\ y_3\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cccc}{\hat{h}}_{00}^{\′}& {\hat{h}}_{10}^{\′}& {\hat{h}}_{20}^{\′}& {\hat{h}}_{30}^{\′}\\ {\hat{h}}_{01}^{\′}& {\hat{h}}_{11}^{\′}& {\hat{h}}_{21}^{\′}& {\hat{h}}_{31}^{\′}\\ {\hat{h}}_{02}^{\′}& {\hat{h}}_{12}^{\′}& {\hat{h}}_{22}^{\′}& {\hat{h}}_{32}^{\′}\\ {\hat{h}}_{03}^{\′}& {\hat{h}}_{13}^{\′}& {\hat{h}}_{23}^{\′}& {\hat{h}}_{33}^{\′}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{x}_0^{\′}\\ x_1^{\′}\\ x_2^{\′}\\ x_3^{\′}\end{array}\right]+n.$

(16)

因此，利用公式(13)可计算出检测值集合的码元软式值。假设最后求出的最佳检测值集合为

以计算检测值

的码元软式值x′_0，soft而言，将码元软式值x′_0，soft(未知)以及检测值

代入公式(15)，可得：

${\hat{h}}_0^{\′}{x}_{0,\mathrm{soft}}^{\′}=y-{\hat{h}}_1^{\′}{\hat{x}}_1-{\hat{h}}_2^{\′}{\hat{x}}_2-{\hat{h}}_3^{\′}{\hat{x}}_3=y^{\′},$

(17)

由公式(17)进一步运算可得：

$\frac{{\hat{h}}_0^{\′T}{\hat{h}}_0^{\′}{x}_{0,\mathrm{soft}}^{\′}}{{\left|\right|{\hat{h}}_0^{\′}\left|\right|}^2}=x_{0,\mathrm{soft}}^{\′}=\frac{{\hat{h}}_0^{\′T}{y}^{\′}}{{\left|\right|{\hat{h}}_0^{\′}\left|\right|}^2},$

(18)

其中，

的转置矩阵。因此，由公式(18)即可获得检测值

的码元软式值X_0，soft，其余检测值的码元软式值也以此类推。在取得检测值集合的码元软式值后，再经由单进单出解映像单元解映像，便可以获得位软式值。

举例来说，倘若最佳一组检测值集合中各个检测值分别为1+i、1-i、-1+i、-1-i，每一个检测值代表2个位，1+i即对应到11(为硬式值)。而计算1+i的码元软式值为计算其可靠度(reliability)的比例。之后，再通过单进单出解映像单元480将码元软式值转换为位软式值。位软式值不仅提供位的检测值，也提供了估测可靠度的测量值。

以下则为根据上述概念实际应用的结果图表。图8是依照本发明一实施例所绘示的4×4四相移键控(Quadrature Phase-Shift Keying，QPSK)的多输入多输出通讯系统的实验结果示意图。请参考图8，纵轴为码元错误率(Symbol Error Rate，SER)，横轴为信噪比(Signal-to-Noise Ratio，SNR)。本实施例比较传统估测机制以及本发明所提出的方法。在图8中，传统估测机制有最大相似度(Maximum Likelihood，ML)算法、ZF算法、MMSE算法以及V-BLAST算法；而「QR-SIC01」、「QR-SIC11」、「QR-SIC03」为本发明提出的方法。

以「QR-SIC01(4111 MC)」而言，“MC”代表多种可能性(MultipleCandidate，MC)、“4111”代表群聚点的数目，即是仅找出第一个传送数据码元的估测值的四个群聚点，而其余都只取其最邻近的一个群聚点。

而信噪比以分贝(decibel，dB)来表示，信噪比越高表示信号质量越好。因此，由图8可以知道，「QR-SIC」的实验结果都比ZF算法、MMSE算法以及V-BLAST算法佳，其中，「QR-SIC03(4441 MC)」的实验结果更是几乎逼近理想的ML算法。

另外，图9是依照本发明一实施例所绘示的复杂度比较表格。请参考图9，其中「QR-SIC」代表传统SIC算法(单一结果估测)，「改进方法」则例如是图8中「QR-SIC01(4111 MC)」算法。

如图9所示，可以明显看出本发明提出的算法的运算复杂度虽比传统「QR-SIC」算法些微增加，但却远低于ML及V-BLAST算法，且整体效能也比传统「QR-SIC」及V-BLAST算法来得理想。此外，一般的SIC检测器或球面检测器(sphere detector)都是使用硬式决定(hard decision)的估测结果，很难提供理想的软式值给信道译码器作软式决定解码，如此将减少2～3dB的增益，而本发明提供的计算软式值的方法则可有效地解决这个问题。

综上所述，本发明的多重输入输出通讯系统的码元解映像方法及装置仅需计算少数的检测值集合，相较于ML、V-BLAST等算法来说，具有较低的运算复杂度。计算多组检测值集合再筛选最佳者，可提高估测的准确性，并能够根据需要调整计算的检测值集合的数目，应用上更具弹性。在进行检测值运算之前，依据传送数据码元的重要性对估测顺序重新排序，以获得较精确的估测值，进而提高后续运算的精确度。

虽然本发明已以较佳实施例披露如上，然其并非用以限定本发明，本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的前提下，当可作若干的更改与修饰，因此本发明的保护范围当以本申请的权利要求为准。

Claims (25)

1.一种多重输入输出通讯系统的码元解映像方法，适用于包括多个传送天线及多个接收天线的一多重输入输出通讯系统，该方法包括下列步骤：

通过所述接收天线接收多个接收数据码元，其中所述接收数据码元是由所述传送天线发送的多个传送数据码元经由一信道效应转换而得；

利用已估测的该信道效应转换所述接收数据码元，以计算对应所述传送数据码元其中之一的估测值，并取其邻近的多个群聚点做为该传送数据码元的多个检测值；

分别利用该传送数据码元的各个检测值计算剩余的传送数据码元的检测值，而获得所述传送数据码元的多个检测值集合；以及

比较各个检测值集合的检测值与所述接收数据码元，以选择最佳的该检测值集合做为所述接收数据码元解映像的结果。

2.如权利要求1所述的码元解映像方法，其中已估测的该信道效应包括根据所述传送天线的数目N及所述接收天线的数目M所估测的该信道效应对应的一信道矩阵H_M×N，其中M、N为正整数。

3.如权利要求2所述的码元解映像方法，其中利用已估测的该信道效应转换所述接收数据码元，以计算对应所述传送数据码元其中之一的该估测值，并取其邻近的所述群聚点做为该传送数据码元的检测值的步骤包括：

利用一QR分解算法，分解该信道矩阵H_M×N为一正交矩阵Q_M×N与一上三角矩阵R_N×N；以及

将该上三角矩阵与所述传送数据码元的所述检测值相乘，并令其等于该正交矩阵的共轭转置矩阵与所接收的所述接收数据码元相乘，而获得多个估测方程式；

取所述估测方程式中仅包括单一该传送数据码元的该检测值的该估测方程式，计算出该传送数据码元的该估测值；以及

取该传送数据码元的该估测值邻近的群聚点做为该传送数据码元的检测值。

4.如权利要求3所述的码元解映像方法，其中在接收所述接收数据码元的步骤之后，还包括：

根据所述传送数据码元的重要性，调整计算所述传送数据码元的检测值的顺序，以先取得最重要的该传送数据码元的检测值。

5.如权利要求4所述的码元解映像方法，其中所述传送数据码元的重要性包括所述传送数据码元的能量大小。

6.如权利要求3所述的码元解映像方法，其中分解该信道矩阵H_M×N为该正交矩阵Q_M×N与该上三角矩阵R_M×N的步骤还包括：

利用一最小均方差算法，在该信道矩阵H_M×N中加入噪声的部分，再分解为该正交矩阵Q_M×N与该上三角矩阵R_N×N，以降低噪声的干扰。

7.如权利要求3所述的码元解映像方法，其中比较各个检测值集合的检测值与所述接收数据码元，并选择最佳的该检测值集合做为所述接收数据码元解映像的结果的步骤包括：

分别计算各个检测值集合的检测值在经过与该上三角矩阵相乘后，与该正交矩阵的该共轭转置矩阵乘上实际接收的接收数据码元的一距离总和；以及

选择该距离总和最小的该检测值集合做为所述接收数据码元解映像的结果。

8.如权利要求3所述的码元解映像方法，其中比较各个检测值集合的检测值与所述接收数据码元，并选择最佳的该检测值集合做为所述接收数据码元解映像的结果的步骤包括：

分别计算各个检测值集合的检测值在经过与该信道矩阵相乘后，与实际接收的接收数据码元的一距离总和；以及

选择该距离总和最小的该检测值集合做为所述接收数据码元解映像的结果。

9.如权利要求1所述的码元解映像方法，其中分别利用该传送数据码元的各个检测值估测剩余的传送数据码元的检测值的步骤包括：

利用该传送数据码元的各个检测值计算对应另一传送数据码元的该估测值；以及

取该另一传送数据码元的估测值邻近的群聚点做为该另一传送数据码元的检测值。

10.如权利要求1或2所述的码元解映像方法，其中做为所述接收数据码元解映像结果的检测值为所述传送数据码元的多个硬式值。

11.如权利要求10所述的码元解映像方法，还包括：

转换所述传送数据码元的硬式值为多个码元软式值；以及

通过一单进单出解映射器解映射所述码元软式值为多个位软式值。

12.如权利要求11所述的码元解映像方法，其中所述码元软式值的转换包括至少与该信道效应、所述接收数据码元、所述传送数据码元的硬式值及所述传送天线的数目其中之一或其组合者相关。

13.一种多重输入输出通讯系统的码元解映像装置，包括：

一传送数据码元估测单元，包括：

一第一估测单元，用以利用已估测的一信道效应转换由一多重输入输出通讯系统的多个接收天线所接收的多个接收数据码元，以计算对应所述传送数据码元其中之一的一估测值，并取其邻近的多个群聚点做为该传送数据码元的多个检测值；以及

多个第二估测单元，分别耦接至该第一估测单元，而分别用以利用该传送数据码元的各个检测值计算剩余的传送数据码元的检测值，而输出所述传送数据码元的多个检测值集合；以及

一检测值集合筛选单元，耦接至该传送数据码元估测单元，用以比较各个检测值集合的检测值与所述接收数据码元，以选择最佳的该检测值集合做为所述接收数据码元解映像的结果。

14.如权利要求13所述的码元解映像装置，其中已估测的该信道效应包括根据所述传送天线的数目N及所述接收天线的数目M所估测的该信道效应对应的一信道矩阵H_M×N，其中M、N为正整数。

15.如权利要求13所述的码元解映像装置，还包括：

一排序单元，配置在该传送数据码元估测单元之前，用以根据所述传送数据码元的重要性，调整计算所述传送数据码元的检测值的顺序，以先取得最重要的该传送数据码元的检测值。

16.如权利要求14所述的码元解映像装置，还包括：

一QR分解单元，配置在该传送数据码元估测单元之前，用以分解该信道矩阵H_M×N为一正交矩阵Q_M×N与一上三角矩阵R_N×N。

17.如权利要求16所述的码元解映像装置，其中该传送数据码元估测单元的该第一估测单元还用于：

将该上三角矩阵与所述传送数据码元的检测值相乘，并令其等于该正交矩阵的该共轭转置矩阵与所接收的接收数据码元相乘，而获得多个估测方程式；

取所述估测方程式中仅包括单一该传送数据码元的该检测值的该估测方程式，计算出该传送数据码元的该估测值；以及

取该传送数据码元的该估测值邻近的群聚点做为该传送数据码元的检测值。

18.如权利要求16所述的码元解映像装置，还包括：

一噪声抑制单元，配置在该QR分解单元之前，用以在该信道矩阵H_M×N中加入噪声的部分，再交由该QR分解单元分解为该正交矩阵Q_M×N与该上三角矩阵R_N×N，以降低噪声的干扰。

19.如权利要求16所述的码元解映像装置，其中该检测值集合筛选单元还用于：

分别计算各个检测值集合的检测值在经过与该上三角矩阵相乘后，与该正交矩阵的该共轭转置矩阵乘上实际接收的接收数据码元的一距离总和；以及

选择该距离总和最小的该检测值集合做为所述接收数据码元解映像的结果。

20.如权利要求14所述的码元解映像装置，其中该检测值集合筛选单元还用于：

分别计算各个检测值集合的检测值在经过与该信道矩阵相乘后，与实际接收的接收数据码元的一距离总和；以及

选择该距离总和最小的该检测值集合做为所述接收数据码元解映像的结果。

21.如权利要求13所述的码元解映像装置，其中该传送数据码元估测单元还包括：

多个第三估测单元，耦接于各个第二估测单元，用以利用该传送数据码元的各个检测值计算对应另一传送数据码元的该估测值，并取该另一传送数据码元的该估测值邻近的群聚点做为该另一传送数据码元的检测值。

22.如权利要求13或14所述的码元解映像装置，其中该检测值集合筛选单元所筛选的接收数据码元解映像结果的检测值为所述传送数据码元的多个硬式值。

23.如权利要求22所述的码元解映像装置，还包括：

一软式值计算单元，耦接该检测值集合筛选单元，用以转换所述传送数据码元的硬式值为多个码元软式值。

24.如权利要求23所述的码元解映像装置，还包括：

一单进单出解映像单元，耦接该软式值计算单元，用以解映像所述码元软式值为多个位软式值。

25.如权利要求23所述的码元解映像装置，其中所述码元软式值的转换包括至少与该信道效应、所述接收数据码元、所述传送数据码元的硬式值及所述传送天线的数目其中之一或其组合相关。

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