CN101404531A - 在无线通信系统中传输信息的系统和方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种在无线通信系统中传输信息的系统和方法，具体涉及一种多入多出(MIMO)接收器中的近似最大似然(ML)检测方法和系统，包括利用合适的ML检测，计算从接收的信号向量解码的比特的软决策值。可通过将候选星座向量分解为多个片断，为所接收信号向量的至少一部分比特计算软决策值，每个维数表示空间流信号。在分解后，通过选择搜索维数上的值，并计算多个切片维数上的值，来计算至少一部分比特的软决策值。通过选择搜索维数的星座地图内的星座点，确定搜索维数内的值。可以为每个选择的星座点计算每个切片维数内的值。

Description

在无线通信系统中传输信息的系统和方法

技术领域

本发明涉及无线通信，更具体地说，涉及多入多出(MIMO)接收器中的近似最大似然(ML)检测。

背景技术

多输入多输出(MIMO)系统是可以利用多个发射天线发送信号和/或利用多个接收天线接收信号的无线通信系统。MIMO系统之间的通信基于来自IEEE的规范来进行。接收信号Y的MIMO系统可基于接收的信号计算信号估计矩阵H。该信号包括有多个信息源生成的信息。每个这样的信息源可被称为空间流。

MIMO发射器可合并空间流以生成一个或多个RF链。选择性地，每个RF链都对应不同的空间流。一组待发射的RF链可通过多个发射天线从发射MIMO系统同时发送出去。由多个发射天线同时发射的信号被称为空间流信号，可表示为被发射信号向量X。空间流信号X_i(其中i表示空间流指标变量)包括信号向量X，并且可通过通信媒介从发射MIMO系统传送到接收MIMO系统。通信媒介的信号传输特征可以由通道矩阵H表示。接收MIMO系统可利用多个接收天线来接收信号。被多个接收天线同时接收的信号被表示为接收信号向量R。

MIMO通信系统可用数学式表示如下：

R＝H X+N    [1]

其中R表示多个Nrx接收天线中的每一个所接收的信号的列向量：r₁，r₂，...，和r_Nrx，X表示多个Nrx发射天线中的每一个所发射的信号的列向量：x₁，x₂，...，和x_Ntx，H表示通道估计矩阵，包括Nrx行和Nrx列；N表示Nrx接收天线中的每一个所接收的噪音的列向量：n₁，n₂，...，and n_Nrx。统计学上来说，噪音元素n_i通常被认为是独立的，并且是同样分布的复杂高斯随机变量。

在等式[1]中，空间流信号值x_i中的每一个都可由一个或多个比特b₁，b₂，...，和b_MOD(i)表示。每个空间流信号值都包括比特b₁，b₂，...，和b_MOD(i)，且可被称为“符号”(symbol)。根据用来在MIMO发射器处生成对应空间流信号x_i的调制类型，来确定每个符号中的比特数量MOD(i)。所发射的信号向量X的每个值，可被表示为包括同时发射符号组的集合比特。向量X中表示的比特的总数是空间流的值MOD(i)的总合，所述空间流的值MOD(i)由i＝1，2，...，和Nss识别。

MIMO接收器利用最大似然(ML)检测，可计算所接收信号向量R中每个比特的“软决策”值。解码器可利用软决策值组来计算所发射信号向量X中每个比特b_k的解码值。

在ML检测中，通过计算所发射信号向量X中每个比特的合适对数似然比，MIMO接收器可计算软决策值。通过计算X中比特值的每个可能组合的误差幅度平方值，可计算X中每个比特的软决策值。每个候选比特组合可表示为候选星座向量值

候选星座向量值

中的第K个比特的合适对数似然比计算如下：

$L_k=\frac{1}{{\mathrm{\σ}}^2}(\underset{\hat{X}|b_k=0}{\min }{\left|\right|R-H\hat{X}\left|\right|}^2-\underset{\hat{X}|b_k=1}{\min }{\left|\right|R-H\hat{X}\left|\right|}^2)---\left[2\right]$

其中项：

$\left|\right|R-H\hat{X}\left|\right|---\left[3\right]$

指的是误差幅度，表示所接收信号向量R与矩阵积

之间的差异的幅度。等式[2]中，括号中的第一项表示当候选星座向量

等于0时的最小误差幅度的平方值。等式[2]中，括号中的第二项表示当候选星座向量等于1时的最小误差幅度的平方值。变量σ²表示噪音元素n_i的变化(见等式[1])。

在MIMO接收器处测量的对数似然比(LLR)，提供了在给定的接收信号向量R时，所发射信号X的第K个比特值等于0或者1的可能性的值。LLR用以下等式表示：

$\mathrm{LLR}=\log \left(\frac{P(b_k=1|R)}{P(b_k=0|R)}\right)---\left[4\right]$

等式[2]中的每个值L_k指的是比特b_k的软决策值，它表示等式[4]中定义的对数似然比的近似值。等式[2]可用速记等式表示如下：

$L_k=\frac{1}{{\mathrm{\σ}}^2}(\underset{\hat{X}|b_k=0}{\min }-\underset{\hat{X}|b_k=1}{\min }){\left|\right|R-H\hat{X}\left|\right|}^2---\left[5\right]$

根据所接收的信号向量R，计算每个比特b_k的软决策值。根据所接收的信号向量R计算每个比特的软决策值所需要的误差幅度平方值的数量可由等式N_comp(ML)表示。在ML检测过程中，值N_comp(ML)根据空间流的数量以及每个数据流的比特数量MOD(i)指数增加，其中MOD(i)表示用于生成在空间流x_i中发送的数据符号的调制类型。N_comp(ML)可表示如下：

$N_{\mathrm{comp}}\left(\mathrm{ML}\right)=\underset{i=1}{\overset{\mathrm{Ntx}}{\mathrm{\Π}}}{2}^{\mathrm{MOD}\left(i\right)}---\left[6\right]$

在常规的ML检测系统中，可以为每个候选星座向量值

计算误差幅度平方值。由于每个候选星座向量值

包括来自空间流1，2，...，和Nss的符号组，计算软决策值L_k的任务可包括：从星座点的连接群(joint universe)选择候选星座点值，其中连接群包括单个空间流的星座。星座点的连接群众的候选星座向量值的数量表示为等式[6]。例如，其中Ntx＝4且每个MOD(i)＝6(对应每个空间流信号是用例如64-QAM的调制类型)：

N_comp(ML)＝2⁶·2⁶·2⁶·2⁶＝16,777,216    [7]

对于许多实际的MIMO接收器设备来说，等式[6]中计算次数表示的复杂程度太高。

比较本发明后续将要结合附图介绍的系统，现有技术的其它局限性和弊端对于本领域的普通技术人员来说是显而易见的。

发明内容

本发明提供了一种多入多出(MIMO)接收器中的近似最大似然(ML)检测方法和系统。结合至少一幅附图进行了充分的展现和描述，并在权利要求中得到了更完整的阐述。

本发明的一个方面涉及一种在无线通信系统中传输信息的系统，所述系统包括：

一个或多个电路，用于通过多个天线同时接收三个或三个以上的空间流信号；

所述一个或多个电路确定所述同时接收的三个或三个以上空间流信号的其中选定一个的多个候选星座点值；

所述一个或多个电路根据所述确定的多个候选星座点值，确定所述同时接收的三个或三个以上空间流信号的剩余每一个的多个切片星座点值；以及

所述一个或多个电路根据所述确定的多个候选星座点值和所述多个切片星座点值，确定通过所述同时接收的三个或三个以上的空间流信号所检测到的多个比特的至少一部分的软决策值。

优选地，所述一个或多个电路根据随所述选定的一个或者所述同时接收的三个或三个以上的空间流信号使用的调制类型，确定所述多个候选星座点值的数量。

优选地，所述多个候选星座点值中的每一个对应星座图中的星座点，所述星座图是根据所述调制类型而确定。

优选地，所述一个或多个电路根据所述调制类型，确定用于计算所述同时接收的三个或三个以上的空间流信号中选定一个的软决策值的比特数量。

优选地，所述一个或多个电路计算当所述比特数量的所述选定一个的候选值等于0时，所述比特数量的所述选定一个的第一最小平方距离度量值；所述一个或多个电路计算当所述比特数量的所述选定一个的候选值等于1时，所述比特数量的所述选定一个的第二最小平方距离度量值。

优选地，所述一个或多个电路根据所述第一最小平方距离度量值和所述第二最小平方距离度量值，计算所述软决策值。

优选地，所述一个或多个电路计算所述确定的比特数量的每一个的所述软决策值。

优选地，所述一个或多个电路选择所述同时接收的三个或三个以上空间流信号的后续一个。

优选地，所述一个或多个电路根据所述同时接收的三个或三个以上的空间流信号的所述选定的后续一个，来计算通过所述同时接收的三个或三个以上的空间流信号接收的所述多个比特的后续至少一部分的后续软决策值。

优选地，所述多个切片星座点值的每一个都对应所述同时接收的三个或三个以上的空间流信号的一个。

优选地，所述一个或多个电路根据随所述同时接收的三个或三个以上的空间流信号的所述对应一个使用的调制类型，确定所述多个切片星座点值的每一个。

优选地，所述确定的所述多个切片星座点值的每一个都对应星座图中的星座点，所述星座图根据所述调制类型确定。

根据本发明的另一个方面，涉及一种在无线通信系统中传输信息的方法，所述方法包括：

通过多个天线同时接收三个或三个以上的空间流信号；

确定所述同时接收的三个或三个以上空间流信号的其中选定一个的多个候选星座点值；

根据所述确定的多个候选星座点值，确定所述同时接收的三个或三个以上空间流信号的剩余每一个的多个切片星座点值；以及

根据所述确定的多个候选星座点值和所述多个切片星座点值，确定通过所述同时接收的三个或三个以上的空间流信号所接收到的多个比特的至少一部分的软决策值。

优选地，所述方法还包括根据随所述选定的一个或者所述同时接收的三个或三个以上的空间流信号使用的调制类型，确定所述多个候选星座点值的数量。

优选地，所述多个候选星座点值中的每一个对应星座图中的星座点，所述星座图是根据所述调制类型而确定。

优选地，所述方法还包括根据所述调制类型，确定用于计算所述同时接收的三个或三个以上的空间流信号中选定一个的软决策值的比特数量。

优选地，所述方法包括当所述比特数量的所述选定一个的候选值等于0时，计算所述比特数量的所述选定一个的第一最小平方距离度量值；当所述比特数量的所述选定一个的候选值等于1时，计算所述比特数量的所述选定一个的第二最小平方距离度量值。

优选地，所述方法还包括根据所述第一最小平方距离度量值和所述第二最小平方距离度量值，计算所述软决策值。

优选地，所述方法还包括计算所述确定的比特数量的每一个的所述软决策值。

优选地，所述方法还包括选择所述同时接收的三个或三个以上空间流信号的后续一个。

优选地，所述方法还包括根据所述同时接收的三个或三个以上的空间流信号的所述选定的后续一个，来计算通过所述同时接收的三个或三个以上的空间流信号接收的所述多个比特的后续至少一部分的后续软决策值。

优选地，所述多个切片星座点值的每一个都对应所述同时接收的三个或三个以上的空间流信号的一个。

优选地，所述方法还包括根据随所述同时接收的三个或三个以上的空间流信号的所述对应一个使用的调制类型，确定所述多个切片星座点值的每一个。

优选地，所述确定的所述多个切片星座点值的每一个都对应星座图中的星座点，所述星座图根据所述调制类型确定。

本发明的各种优点、各个方面和创新特征，以及其中所示例的实施例的细节，将在以下的描述和附图中进行详细介绍。

附图说明

下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：

图1A是根据本发明实施例的MIMO收发系统的示意图；

图1B是根据本发明实施例的MIMO通信系统的示意图；

图2是根据本发明实施例在MIMO接收器中进行合适ML检测的典型步骤的流程图。

具体实施方式

本发明的具体实施例涉及在多入多出(MIMO)接收器中用于近似极大似然估计(ML)检测的方法和系统。在本发明的一个方面中，MIMO接收器可使用近似ML检测来检测接收到的信号向量中的比特。在本发明的各个方面，近似ML检测使得MIMO接收器可以用于检测接收到的信号向量中的比特，所述信号向量可包括3个或更多个分量空间流信号(constituent spatial streamsignal)，x_i。，该检测可通过计算多个近似对数似然比(或软决策)值实现，在此，软决策值的数量的计算作为分量x_i空间流信号的函数线性增加。

图1A是与本发明的一个实施例有关的MIMO收发器系统的典型框图，其示出了无线收发器基站302和多个天线332a...332n。无线收发器基站302是典型的无线通信设备，其可用作是发射器和/或接收器。多个天线332a...332n可使得无线收发器基站302通过无线通信媒介发送和/或接收信号，例如射频(RF)信号。图1A中示出的无线收发器基站302可不失一般性地表述为包括与发射器前端(FE)316相连的一个或多个发射天线，和与接收器前端(FE)318相连的一个或多个接收天线。

典型的无线收发器基站包括处理器312、存储器314、编码器313、解码器319、调制器315、发射器FE 316、解调器317、接收器FE 318、发射和接收(T/R)切换器320和天线矩阵322。天线矩阵322可在天线332a...332n中选择一个或多个天线在无线收发器基站302发射或接收信号。T/R切换器320可实现天线矩阵322与发射器FE316或接收器FE318的通信连接。

发射器FE 316可生成将通过选定的天线332a...332n发射的信号。编码器313可从处理器312和/或存储器314接收数据并生成编码的二进制数据(binarydata)。可使用纠错编码(error correction coding)，例如二进制卷积编码(BCC)，和/或比特交织(bit interleaving)生成编码的二进制数据。解调器315可从编码器313接收编码的二进制数据并基于一个或多个选定的调制类型将编码的二进制数据转换成数据符号表示(data symbol representation)。调制器315可生成一个或多个空间流以将数据符号发送给发射器FE 316。

接收器FE 318可处理通过选定的天线332a...332n接收到的信号。解调器317可从接收器FE 318接收数据符号并基于一个或多个选定的调制类型生成多个软决策值。可将该软决策值发送给解码器319。解码器319可使用该软决策值生成解码的二进制数据。可将该解码的二进制数据发送给处理器312和/或存储器314。

图1B是与本发明的一个实施例有关的MIMO收发器系统的典型框图，其示出了MIMO发射器102、MIMO接收器106和通信媒介104。例如，该通信媒介104可为无线通信媒介。该MIMO发射器102可包括多个快速傅立叶反变换(inverse fast Fourier transform，简称IFFT)模块110a、110b、...和110n，和多个天线112a、112b、...和112n。MIMO接收器106可包括多个天线126a、126b、...和126n，多个快速傅立叶变换(fast Fourier transform，简称FFT)模块124a、124b、...和124n和检测块(detector block)122。

在本发明的一个典型实施例中，多个IFFT模块110a、110b、...和110n中的每一个模块均可接受多个Ntx空间流信号x₁、x₂，...和x_Ntx中对应的一个。例如，可由图1A中示出的调制器模块315和/或在发射器和/或收发器系统中常见的电路来生成各个空间流信号。例如，这些电路可包括解析电路(parsingcircuitry)，其可向多个空间流中的单个输入比特流分发比特，和星座映射电路(constellation mapper circuitry)，其可使用与调制类型相关的星座图来将给定空间流中的比特转变成多个信号水平(signal levels)中的一个。每个IFFT模块110a、110b、...和110n中均可将对应的各个空间流信号从频域表示转换成时域表示。可采用天线112a、112b、...和112n中对应的天线同时发送信号x₁、x₂，...和x_Ntx的时域版本。多个同时发生的信号可表示为列向量X。

当发射器102采用波束形成和/或空-时分集编码(beam forming and/orspace-time diversity coding)时，可采用本发明的各个实施例。在这种情况下，发射器102可包括空间映射矩阵(spatial mapping matrix)。该空间映射矩阵可接收多个Nss空间流并输出多个Ntx发射链路信号。可由从多个空间流信号中计算加权和来生成每个发射链路信号，去找所述权重由空间映射矩阵来确定。每个IFFT模块110a、110b、...和110n中均可将对应的发射链路信号从频域表示转换成时域表示。可采用天线112a、112b、...和112n中对应的一个天线发送信号的时域版本。在这种情况下，可基于信道估计矩阵的乘积确定用于发射信号的有效信道估计矩阵，所述乘积可反映通信媒介和空间映射矩阵。

再回到图1B，天线126a、126b、...和126n可分别接收信号r₁、r₂和r_Nrx，这些信号可通过通信媒介104传播。当发射信号向量X在通信基质中传播的过程中将发生改变，在MIMO接收器将改变了的信号作为接收信号向量R来接收。发射信号的改变可由信道估计h[i，j]来表示。如图1B中所示，由天线112a发射、天线126a接收的空间流信号x₁可基于信道估计h[1，1]发生改变。由天线112b发射、天线126a接收的空间流信号x₂可基于信道估计h[1，2]发生改变.由天线112n发射、天线126a接收的空间流信号x_Ntx可基于信道估计h[1，N_tx]发生改变。

由天线112a发射、天线126b接收的空间流信号x₁可基于信道估计h[2，1]发生改变。由天线112b发射、天线126b接收的空间流信号x₂可基于信道估计h[2，2]发生改变。由天线112n发射、天线126b接收的空间流信号x_Ntx可基于信道估计h[2，N_tx]发生改变。

由天线112a发射、天线126n接收的空间流信号x₁可基于信道估计h[Nrx，1]发生改变。由天线112b发射、天线126n接收的空间流信号x₂可基于信道估计h[Nrx，2]发生改变。由天线112n发射、天线126n接收的空间流信号x_Ntx可基于信道估计h[Nrx，N_tx]发生改变。

在MIMO接收器106，每个FFT模块124a、124b、...和124n可将对应的接收到的信号r₁、r₂和r_Nrx从时域表示转换到频域表示。天线126a、126b、...和126n接收到的信号遵守下列等式规律：

r₁＝h[1，1]·x₁+h[1，2]·x₂+…+h[1，Ntx]·x_Ntx+n₁

r₂＝h[2，1]·x₁+h[2，2]·x₂+…+h[2，Ntx]·x_Ntx+n₂

                           .

                           .

                           .                              [8]

r_Nrx＝h[Nrx，1]·x₁+h[Nrx，2]·x₂+…+h[Nrx，Ntx]·x_Ntx+n_Nrx

检测模块122可使得MIMO接收器106生成多个软决策值L_k(1)、L_k(2)和L_k(Ntx)。每个软决策值L_k(i)对应用于i^th空间流符号中的k^th毕业的软决策值。对应于软决策值L_k(i)的比特由符号b_k(i)表示。该软决策值组L_k(i)可从检测模块122输出并由解码器接收，该解码器可使用这些软决策值来生成解码比特。

接收器106可进一步包括那些在接收器和/或收发器系统中常见的，但未在图1B中示出的功能性电路。例如，这些电路可包括解码电路，其可基于软决策值生成比特值，和交织电路，其将来自多个空间流和/或接收到的RF链路的比特插入到单个比特流中。

在本发明的各个实施例中，与传统的ML检测器系统相比，通过将星座图向量

分解成单个分量星座点

和

简化了计算的平方距离度量(computed squared distance metric value)值的数量。每个星座点

包括一组星座点候选值，这些候选值选自在i^th空间流中使用的MOD(i)调制类型的星座图。在平方距离度量计算上的减少可能是在每个星座图上搜索以代替在用于

的连接星座图(joint constellation)上搜索的结果。

作为分解步骤的结果，如在本发明的各个实施例中所进行的，软决策值L_k(i)的计算可包括计算多个平方距离值。用来计算给定计算的软决策值L_k(i)的平方距离值的数量可基于用于MOD(i)调制类型的星座点的数量来确定。因此，在本发明的典型实施例中，通过接收到的信号向量R来计算每个接收到的比特的软决策值的任务包括如下列等式所述，计算平方距离值N_comp(approx ML)：

$N_{\mathrm{comp}}\left(\mathrm{approxML}\right)=\underset{i=1}{\overset{\mathrm{Ntx}}{\mathrm{\Σ}}}{2}^{\mathrm{MOD}\left(i\right)}---\left[9\right]$

在本发明的一个典型实施例中，其中在发射器Ntx＝4，并对每个空间流使用64-QAM，在MIMO接收器106的检测器122可计算如下列等式示出的平方距离值的数量

N_comp(ML)＝4·2⁶＝256    [10]

与等式[7]中计算的数量向量，等式[10]中计算的数量降低了99.9985％。

在本发明的各个实施例中，为了软决策值计算的目的，星座图向量的分解可使用多级计算矩阵W_i，其中矩阵W_i可用于与候选星座点值

相关的软决策值L_k(i)的计算。在本发明的各个实施例中，W_i不是一元矩阵。这样，矩阵乘积 ${W_i}^H\×W_i\≠I,$ 其中I是指单位矩阵，W_i ^H是指W_i的复杂共轭转置或厄密共轭版本。在本发明的一个实施例中，

$W_i\×{W_i}^H=\left[\begin{array}{cccc}1& 0& \·\·\·& 0\\ 0& 1& \mathrm{dc}& \mathrm{dc}\\ \·& & & \\ \·& \mathrm{dc}& 1& \mathrm{dc}\\ \·& & & \\ 0& \mathrm{dc}& \mathrm{dc}& 1\end{array}\right]---\left[11\right]$

其中，“dc”是指“无关(don’t care)”矩阵元素值。矩阵元素值的无关值可以等于0，也可不等于0。

在本发明的各个实施例中，可通过下列步骤系列计算矩阵W_i。下列等式示了包含计算矩阵U的第一步：

U＝(H^HH)^-1H^H    [12]

在此，H为信道估计矩阵。矩阵U表现为包括多个行向量u_i，在此每个向量u_i表现为矩阵U的行。因此，可采用下列等式表示矩阵U：

$U=\left[\begin{array}{c}{u}_1\\ u_2\\ \·\\ \·\\ \·\\ u_{\mathrm{Nss}}\end{array}\right]---\left[13\right]$

矩阵H表现为包括多个列向量h_i，在此每个向量h_i表现为来自矩阵H的列。因此，可采用下列等式表示矩阵H：

H＝[h₁ h₂ … h_Nss]    [14]

可如下列示出的等式定义矩阵H_i：

H_i＝[h_i+1…h_Nss，h₁…h_i-1]     [15]

在本发明的典型实施例中，对于Nss＝4，可采用下列等式表示矩阵H_i：

H₁＝[h₂  h₃  h₄]        [16a]

H₂＝[h₃  h₄  h₁]        [16b]

H₃＝[h₄  h₁  h₂]        [16c]

H₄＝[h₁  h₂  h₃]        [16d]

对于每个值i＝1、2，...，Nss，可按下列等式所示计算矩阵V_i：

V_i＝(H_i ^HH_i)^-1H_i ^H       [17]

且可按下列等式所示计算矩阵

${\tilde{W}}_i=\left[\begin{array}{c}{u}_i\\ V_i\end{array}\right]---\left[18\right]$

基于矩阵

可按下列等式所示计算矩阵W_i：

$W_i={(I\·\left({\tilde{W}}_i{{\tilde{W}}_i}^H\right))}^{-1/2}{\tilde{W}}_i---\left[19\right]$

在此，·表示阿达玛乘积算子(Hadamard product operator)，且矩阵I表现为单位矩阵。

在本发明的各个实施例中，检测器122可使用矩阵W_i如下计算近似对数似然比：

$L_{k\left(i\right)}=\frac{1}{{\mathrm{\σ}}^2}(\underset{{\hat{x}}_i|b_{k\left(i\right)}=0}{\min }-\underset{{\hat{x}}_i|b_{k\left(i\right)}=1}{\min }){\left|\right|W_{i}R-W_{i}H\hat{X}\left|\right|}^2---\left[20\right]$

在此，向量Y_i可定义为Y_i＝W_iR。典型的向量Y_i可表示为包括多个元素y_i，1，、y_i，2和y_i，Ntx的列向量。

在本发明的一个典型实施例中，检测器122基于转换后的接收到的信号向量Y_i计算软决策值L_k(i)，在此Ntx＝4，各种矩阵乘积W_iH可作如下表示：

$W_{1}H=\left[\begin{array}{cccc}{a}_1& 0& 0& 0\\ b_1& c_1& 0& 0\\ d_1& 0& e_1& 0\\ f_1& 0& 0& g_1\end{array}\right]---\left[21a\right]$

当检测器122基于转换后的接收到的信号向量Y₁计算软决策值L_k(1)时；并且

$W_{2}H=\left[\begin{array}{cccc}0& a_2& 0& 0\\ 0& b_2& c_2& 0\\ 0& d_2& 0& e_2\\ g_2& f_2& 0& 0\end{array}\right]---\left[21b\right]$

当检测器122基于转换后的接收到的信号向量Y₂计算软决策值L_k(2)时；并且

$W_{3}H=\left[\begin{array}{cccc}0& 0& a_3& 0\\ 0& 0& b_3& c_3\\ e_3& 0& d_3& 0\\ 0& g_3& f_3& 0\end{array}\right]---\left[21c\right]$

当检测器122基于转换后的接收到的信号向量Y₃计算软决策值L_k(3)时；并且

$W_{4}H=\left[\begin{array}{cccc}0& 0& 0& a_4\\ c_4& 0& 0& b_4\\ 0& e_4& 0& d_4\\ 0& 0& g_4& f_4\end{array}\right]---\left[21d\right]$

当检测器122基于转换后的接收到的信号向量Y₄计算软决策值L_k(4)。在等式[21]中，矩阵元素a、b、c、d、e、f和g可以指复变量。当检测器122基于转换后的接收到的信号向量Y₁计算软决策值L_k(1)时，可使用等式[21a]中示出的矩阵乘积W₁H。在这个例子中，近似对数似然比可如下表示：

$L_{k\left(1\right)}=\frac{1}{{\mathrm{\σ}}^2}(\underset{{\hat{x}}_1|b_{k\left(1\right)}=0}{\min }-\underset{{\hat{x}}_1|b_{k\left(1\right)}=1}{\min })---\left[22\right]$

$({|y_{\mathrm{1,1}}-a_1\·{\hat{x}}_1|}^2+{|y_{\mathrm{1,2}}-b_1\·{\hat{x}}_1-c_1\·{\hat{x}}_2|}^2+{|y_{\mathrm{1,3}}-d_1\·{\hat{x}}_1-e_1\·{\hat{x}}_3|}^2+{|y_{\mathrm{1,4}}-f_1\·{\hat{x}}_1-g_1\·{\hat{x}}_4|}^2)$

在本发明的各个实施例中，可通过计算切片值来确定每个候选星座点值

(对于j≠i)。可基于选定的候选星座点值

来计算每个估计的(对于j≠i)的切片值。候选星座点值

可选自用于MOD(i)识别的调制类型的星座图，其在MIMO发射器102使用以生成用于i^th空间流的符号。在本发明的各个实施例中，可将等式[22]作如下表示：

$L_{k\left(1\right)}=\frac{1}{{\mathrm{\σ}}^2}(\underset{{\hat{x}}_1|b_{k\left(1\right)}=0}{\min }-\underset{{\hat{x}}_1|b_{k\left(1\right)}=1}{\min })$

$\left(\begin{array}{c}{|y_{\mathrm{1,1}}-a_1\·{\hat{x}}_1|}^2+{|y_{\mathrm{1,2}}-b_1\·{\hat{x}}_1-S_{\mathrm{MOD}\left(2\right)}^{c_1}(y_{\mathrm{1,2}}-b_1\·{\hat{x}}_1)|}^2\\ +{|y_{\mathrm{1,3}}-d_1\·{\hat{x}}_1-S_{\mathrm{MOD}\left(3\right)}^{e_1}(y_{\mathrm{1,3}}-d_1\·{\hat{x}}_1)|}^2+{|y_{\mathrm{1,4}}-f_1\·{\hat{x}}_1-S_{\mathrm{MOD}\left(4\right)}^{g_1}(y_{\mathrm{1,4}}-f_1\·{\hat{x}}_1)|}^2\end{array}\right)---\left[23a\right]$

在此，等式23[a]右边括号中的表达式是指入下列等式中示出的平方距离度量值，SD：

$\mathrm{SD}=\left(\begin{array}{c}{|y_{\mathrm{1,1}}-a_1\·{\hat{x}}_1|}^2+{|y_{\mathrm{1,2}}-b_1\·{\hat{x}}_1-S_{\mathrm{MOD}\left(2\right)}^{c_1}(y_{\mathrm{1,2}}-b_1\·{\hat{x}}_1)|}^2\\ +{|y_{\mathrm{1,3}}-d_1\·{\hat{x}}_1-S_{\mathrm{MOD}\left(3\right)}^{e_1}(y_{\mathrm{1,3}}-d_1\·{\hat{x}}_1)|}^2+{|y_{\mathrm{1,4}}-f_1\·{\hat{x}}_1-S_{\mathrm{MOD}\left(4\right)}^{g_1}(y_{\mathrm{1,4}}-f_1\·{\hat{x}}_1)|}^2\end{array}\right)---\left[23b\right]$

在等式[23]中，

(在此j≠i)是指z的切片值，在此z表示为

的函数。特别地，

是指MOD(j)定义的星座图中所有点中离

最近的点按照m缩放的值。可基于候选星座点值计算

的各个值(Individual values)，这些候选星座点值可选自用于MOD(i)确定的调制类型的星座图。因此，可能有2^MOD(i)个计算的

值。然而，

的切片值可选自用于MOD(j)确定的调制类型的星座图(在此，j≠i)。，

的切片值按照m缩放(例如，乘)在本发明的各个实施例中，从MOD(i)星座图中选择

的值可看作是在星座图向量

的

维上的搜索。

(在此j≠i)的计算可看作在星座图向量

的

维上切片。给定搜索值

等式[23]中出现的切片值

(在此j≠i)可如下列等式所示：

$c_1\·{\hat{x}}_2=S_{\mathrm{MOD}\left(2\right)}^{c_1}(y_{\mathrm{1,2}}-b_1\·{\hat{x}}_1)---\left[24a\right]$

$e_1\·{\hat{x}}_3=S_{\mathrm{MOD}\left(3\right)}^{e_1}(y_{\mathrm{1,3}}-d_1\·{\hat{x}}_1)---\left[24b\right]$

$g_1\·{\hat{x}}_4=S_{\mathrm{MOD}\left(4\right)}^{g_1}(y_{\mathrm{1,4}}-f_1\·{\hat{x}}_1)---\left[24c\right]$

这样，等式[22]表示的是作为候选星座点值

和

的函数的近似对数似然比L_k(1)，等式[23a]表示的是作为候选星座点值

的函数的近似对数似然比L_k(1)。在等式[23]中，每一个切片值

和

被表示为搜索值(searchvalues)

的函数，如等式[24]中所示。因此，软决策值L_k(1)可通过从MOD(1)星座中选择星座点来计算。

对于所选择的每一个候选星座点值

可按照等式[24a]计算

值、按照等式[24b]计算

值、按照等式[24c]计算

值。基于按照等式[24a]计算的

值，可以基于MOD(2)调制类型的星座图生成缩放后的星座图(scaledconstellation map)。在本发明的一个实施例中，缩放后的星座图是通过用变量c₁缩放MOD(2)中的每一个星座点而生成的。当基于计算值

从MOD(2)调制类型的缩放后星座图中选择星座点时，可以执行在维中的切片操作。

在本发明的各个实施例中，对于星座点排列成正方形栅格的正方形QAM调制类型(例如16-QAM、64-QAM或256-QAM)，切片操作的复杂度较低，该切片操作通常包括取整和界点操作(rounding and limiting operations)。

基于按照等式[24b]所计算的值

通过执行切片操作，可以从MOD(3)调制类型的缩放后星座图中选择出星座点。选择出的星座点可以代表一个对应于

维的切片值。

基于按照等式[24c]所计算的值

通过执行切片操作，可以从MOD(4)调制类型的缩放后星座图中选择出星座点。选择出的星座点可以代表一个对应于维的切片值。

基于在搜索维数(search dimension)中的每一个被选择的星座点值和对应的切片值，可以计算出平方距离度量值SD。可以按照等式[23b]计算每一个平方距离度量值SD。

在为MOD(1)星座计算出每一个SD值之后，可以按照等式[23a]计算软决策值L_k(1)。有关这一点，在计算软决策值L_k(1)的过程中所执行的平方距离度量值计算的次数可以表示为2^MOD(1)。

当检测器122基于转换后的接收信号向量Y₂计算软决策值L_k(2)时，可用使用等式[21b]所示的矩阵乘积W₂H。在这种情况下，近似对数似然比等式可由下式表示：

$L_{k\left(2\right)}=\frac{1}{{\mathrm{\σ}}^2}(\underset{{\hat{x}}_2|b_{k\left(2\right)}=0}{\min }-\underset{{\hat{x}}_2|b_{k\left(2\right)}=1}{\min })---\left[25\right]$

$({|y_{2,1}-a_2\·{\hat{x}}_2|}^2+{|y_{2,2}-b_2\·{\hat{x}}_2-c_2\·{\hat{x}}_3|}^2+{|y_{2,3}-d_2\·{\hat{x}}_2-e_2\·{\hat{x}}_4|}^2+{|y_{2,4}-f_2\·{\hat{x}}_2-g_2\·{\hat{x}}_1|}^2)$

通过在

维上的搜索和在

和

维上的切片，等式[25]可以如下表示：

$L_{k\left(2\right)}=\frac{1}{{\mathrm{\σ}}^2}(\underset{{\hat{x}}_2|b_{k\left(2\right)}=0}{\min }-\underset{{\hat{x}}_2|b_{k\left(2\right)}=1}{\min })$

$\left(\begin{array}{c}{|y_{2,1}-a_2\·{\hat{x}}_2|}^2+{|y_{2,2}-b_2\·{\hat{x}}_2-S_{\mathrm{MOD}\left(3\right)}^{c_2}(y_{2,2}-b_2\·{\hat{x}}_2)|}^2\\ +{|y_{2,3}-d_2\·{\hat{x}}_2-S_{\mathrm{MOD}\left(4\right)}^{e_2}(y_{2,3}-d_2\·{\hat{x}}_2)|}^2+{|y_{2,4}-f_2\·{\hat{x}}_2-S_{\mathrm{MOD}\left(1\right)}^{g_2}(y_{2,4}-f_2\·{\hat{x}}_2)|}^2\end{array}\right)---\left[26a\right]$

其中，等式[26a]右边的相等表达式称为平方距离度量值SD，如下所示：

$\mathrm{SD}=\left(\begin{array}{c}{|y_{2,1}-a_2\·{\hat{x}}_2|}^2+{|y_{2,2}-b_2\·{\hat{x}}_2-S_{\mathrm{MOD}\left(3\right)}^{c_2}(y_{2,2}-b_2\·{\hat{x}}_2)|}^2\\ +{|y_{2,3}-d_2\·{\hat{x}}_2-S_{\mathrm{MOD}\left(4\right)}^{e_2}(y_{2,3}-d_2\·{\hat{x}}_2)|}^2+{|y_{2,4}-f_2\·{\hat{x}}_2-S_{\mathrm{MOD}\left(1\right)}^{g_2}(y_{2,4}-f_2\·{\hat{x}}_2)|}^2\end{array}\right)---\left[26b\right]$

对于给定搜索值等式[26]中的切片值

(其中j≠2)按照以下等式表示：

$c_2\·{\hat{x}}_3=S_{\mathrm{MOD}\left(3\right)}^{c_2}(y_{2,2}-b_2\·{\hat{x}}_2)---\left[27a\right]$

$e_2\·{\hat{x}}_4=S_{\mathrm{MOD}\left(4\right)}^{e_2}(y_{\mathrm{2,3}}-d_2\·{\hat{x}}_2)---\left[27b\right]$

$g_2\·{\hat{x}}_1=S_{\mathrm{MOD}\left(1\right)}^{g_2}(y_{2,4}-f_2\·{\hat{x}}_2)---\left[27c\right]$

这样，等式[25]表示的是作为候选星座点值

和

的函数的近似对数似然比L_k(2)，等式[26a]表示的是作为候选星座点值的函数的近似对数似然比L_k(2)。在等式[26]中，每一个切片值

和

被表示为搜索值

的函数，如等式[27]中所示。因此，软决策值L_k(2)可通过从MOD(2)星座中选择星座点来计算。

对于所选择的每一个候选星座点值

可按照等式[27a]计算

值、按照等式[27b]计算

值、按照等式[27c]计算

值。基于按照等式[27a]计算的

值，通过执行切片操作，可以从MOD(3)调制类型的缩放后星座图中选择星座点。缩放后的星座图是通过用变量c₂缩放MOD(3)调制类型的星座图中的每一个星座点而生成的。被选择的星座点可以代表对应于

维的切片值。

基于按照等式[27b]计算的值通过执行切片操作，可以从MOD(4)调制类型的缩放后星座图中选择星座点。所选择的星座点可以代表一个对应于

维的切片值。

基于按照等式[27c]计算的值通过执行切片操作，可以从MOD(1)调制类型的缩放后星座图中选择星座点。所选择的星座点可以代表一个对应于维的切片值。

基于在搜索维数中的每一个被选择的星座点值和对应的切片值，可以计算出平方距离度量值SD。可以按照等式[26b]计算每一个平方距离度量值SD。

在为MOD(2)星座计算出每一个SD值之后，可以按照等式[26a]计算软决策值L_k(2)。有关这一点，在计算软决策值L_k(2)的过程中所执行的平方距离度量值计算的次数可以表示为2^MOD(2)。

当检测器122基于转换后的接收信号向量Y₃计算软决策值L_k(3)时，可用使用等式[21c]所示的矩阵乘积W₃H。在这种情况下，近似对数似然比等式可由下式表示：

$L_{k\left(3\right)}=\frac{1}{{\mathrm{\σ}}^2}(\underset{{\hat{x}}_3|b_{k\left(3\right)}=0}{\min }-\underset{{\hat{x}}_3|b_{k\left(3\right)}=1}{\min })---\left[28\right]$

$({|y_{3,1}-a_3\·{\hat{x}}_3|}^2+{|y_{3,2}-b_3\·{\hat{x}}_3-c_3\·{\hat{x}}_4|}^2+{|y_{3,3}-d_3\·{\hat{x}}_3-e_3\·{\hat{x}}_1|}^2+{|y_{3,4}-f_3\·{\hat{x}}_3-g_3\·{\hat{x}}_2|}^2)$

通过在

维上的搜索和

和

维上的切片，等式[25]可以如下表示：

$L_{k\left(3\right)}=\frac{1}{{\mathrm{\σ}}^2}(\underset{{\hat{x}}_3|b_{k\left(3\right)}=0}{\min }-\underset{{\hat{x}}_3|b_{k\left(3\right)}=1}{\min })$

$\left(\begin{array}{c}{|y_{3,1}-a_3\·{\hat{x}}_3|}^2+{|y_{3,2}-b_3\·{\hat{x}}_3-S_{\mathrm{MOD}\left(4\right)}^{c_3}(y_{3,2}-b_3\·{\hat{x}}_3)|}^2\\ +{|y_{3,3}-d_3\·{\hat{x}}_3-S_{\mathrm{MOD}\left(1\right)}^{e_3}(y_{3,3}-d_3\·{\hat{x}}_3)|}^2+{|y_{3,4}-f_3\·{\hat{x}}_3-S_{\mathrm{MOD}\left(2\right)}^{g_3}(y_{3,4}-f_3\·{\hat{x}}_3)|}^2\end{array}\right)---\left[29a\right]$

其中，等式[29a]右边的相等表达式称为平方距离度量值SD，如下所示：

$\mathrm{SD}=\left(\begin{array}{c}{|y_{3,1}-a_3\·{\hat{x}}_3|}^2+{|y_{3,2}-b_3\·{\hat{x}}_3-S_{\mathrm{MOD}\left(4\right)}^{c_3}(y_{3,2}-b_3\·{\hat{x}}_3)|}^2\\ +{|y_{3,3}-d_3\·{\hat{x}}_3-S_{\mathrm{MOD}\left(1\right)}^{e_3}(y_{3,3}-d_3\·{\hat{x}}_3)|}^2+{|y_{3,4}-f_3\·{\hat{x}}_3-S_{\mathrm{MOD}\left(2\right)}^{g_3}(y_{3,4}-f_3\·{\hat{x}}_3)|}^2\end{array}\right)---\left[29b\right]$

对于给定搜索值

等式[29]中的切片值

(其中j≠3)按照以下等式表示：

$c_3\·{\hat{x}}_4=S_{\mathrm{MOD}\left(4\right)}^{c_3}(y_{3,2}-b_3\·{\hat{x}}_3)---\left[30a\right]$

$e_3\·{\hat{x}}_1=S_{\mathrm{MOD}\left(1\right)}^{e_3}(y_{3,3}-d_3\·{\hat{x}}_3)---\left[30b\right]$

$g_3\·{\hat{x}}_2=S_{\mathrm{MOD}\left(2\right)}^{g_3}(y_{3,4}-f_3\·{\hat{x}}_3)---\left[30c\right]$

这样，等式[28]表示的是作为候选星座点值

和

的函数的近似对数似然比L_k(3)，等式[29a]表示的是作为候选星座点值

的函数的近似对数似然比L_k(3)。在等式[29]中，每一个切片值(sliced values)

和

被表示为搜索值(search values)

的函数，如等式[30]中所示。因此，软决策值L_k(3)可通过从MOD(3)星座中选择星座点来计算。

对于所选择的每一个候选星座点值

可按照等式[30a]计算

值、按照等式[30b]计算

值、按照等式[30c]计算

值。基于按照等式[30a]计算的值，通过执行切片操作，可以从MOD(4)调制类型的缩放后星座图中选择星座点。缩放后的星座图是通过用变量c₃缩放MOD(4)调制类型的星座图中的每一个星座点而生成的。被选择的星座点可以代表对应于

维的切片值。

基于按照等式[30b]计算的值

通过执行切片操作，可以从MOD(1)调制类型的缩放后星座图中选择星座点。所选择的星座点可以代表一个对应于

维的切片值。

基于按照等式[30c]计算的值

通过执行切片操作，可以从MOD(2)调制类型的缩放后星座图中选择星座点。所选择的星座点可以代表一个对应于维的切片值。

基于在搜索维数中的每一个被选择的星座点值和对应的切片值，可以计算出平方距离度量值SD。可以按照等式[29b]计算每一个平方距离度量值SD。

在为MOD(3)星座计算出每一个SD值之后，可以按照等式[29a]计算软决策值L_k(3)。有关这一点，在计算软决策值L_k(3)的过程中所执行的平方距离度量值计算的次数可以表示为2^MOD(3)。

当检测器122基于转换后的接收信号向量Y₄计算软决策值L_k(4)时，可用使用等式[21c]所示的矩阵乘积W₄H。在这种情况下，近似对数似然比等式可由下式表示：

$L_{k\left(4\right)}=\frac{1}{{\mathrm{\σ}}^2}(\underset{{\hat{x}}_4|b_{k\left(4\right)}=0}{\min }-\underset{{\hat{x}}_4|b_{k\left(4\right)}=1}{\min })---\left[31\right]$

$({|y_{4,1}-a_4\·{\hat{x}}_4|}^2+{|y_{4,2}-b_4\·{\hat{x}}_4-c_4\·{\hat{x}}_1|}^2+{|y_{4,3}-d_4\·{\hat{x}}_4-e_4\·{\hat{x}}_2|}^2+{|y_{4,4}-f_4\·{\hat{x}}_4-g_4\·{\hat{x}}_3|}^2)$

通过在

维上的搜索和在

和

维上的切片，等式[31]可以如下表示：

$L_{k\left(4\right)}=\frac{1}{{\mathrm{\σ}}^2}(\underset{{\hat{x}}_4|b_{k\left(4\right)}=0}{\min }-\underset{{\hat{x}}_4|b_{k\left(4\right)}=1}{\min })$

$\left(\begin{array}{c}{|y_{4,1}-a_4\·{\hat{x}}_4|}^2+{|y_{4,2}-b_4\·{\hat{x}}_4-S_{\mathrm{MOD}\left(1\right)}^{c_4}(y_{4,2}-b_4\·{\hat{x}}_4)|}^2\\ +{|y_{4,3}-d_4\·{\hat{x}}_4-S_{\mathrm{MOD}\left(2\right)}^{e_4}(y_{4,3}-d_4\·{\hat{x}}_4)|}^2+{|y_{4,4}-f_4\·{\hat{x}}_4-S_{\mathrm{MOD}\left(3\right)}^{g_4}(y_{4,4}-f_4\·{\hat{x}}_4)|}^2\end{array}\right)---\left[32a\right]$

其中，等式[32a]右边的相等表达式称为平方距离度量值SD，如下所示：

$\mathrm{SD}=\left(\begin{array}{c}{|y_{4,1}-a_4\·{\hat{x}}_4|}^2+{|y_{4,2}-b_4\·{\hat{x}}_4-S_{\mathrm{MOD}\left(1\right)}^{c_4}(y_{4,2}-b_4\·{\hat{x}}_4)|}^2\\ +{|y_{4,3}-d_4\·{\hat{x}}_4-S_{\mathrm{MOD}\left(2\right)}^{e_4}(y_{4,3}-d_4\·{\hat{x}}_4)|}^2+{|y_{4,4}-f_4\·{\hat{x}}_4-S_{\mathrm{MOD}\left(3\right)}^{g_4}(y_{4,4}-f_4\·{\hat{x}}_4)|}^2\end{array}\right)---\left[32b\right]$

对于给定搜索值

等式[32]中的切片值

(其中j≠4)按照以下等式表示：

$c_4\·{\hat{x}}_1=S_{\mathrm{MOD}\left(1\right)}^{c_4}(y_{4,2}-b_4\·{\hat{x}}_4)---\left[33a\right]$

$e_4\·{\hat{x}}_2=S_{\mathrm{MOD}\left(2\right)}^{e_4}(y_{4,3}-d_4\·{\hat{x}}_4)---\left[33b\right]$

$g_4\·{\hat{x}}_3=S_{\mathrm{MOD}\left(3\right)}^{g_4}(y_{4,4}-f_4\·{\hat{x}}_4)---\left[33c\right]$

这样，等式[31]表示的是作为候选星座点值

和

的函数的近似对数似然比L_k(4)，等式[32a]表示的是作为候选星座点值

的函数的近似对数似然比L_k(3)。在等式[32]中，每一个切片值

和被表示为搜索值

的函数，如等式[33]中所示。因此，软决策值L_k(4)可通过从MOD(4)星座中选择星座点来计算。

对于所选择的每一个候选星座点值

可按照等式[33a]计算值、按照等式[33b]计算值、按照等式[33c]计算

值。基于按照等式[33a]计算的

值，通过执行切片操作，可以从MOD(1)调制类型的缩放后星座图中选择星座点。被选择的星座点可以代表对应于

维的切片值。

基于按照等式[33b]计算的值通过执行切片操作，可以从MOD(2)调制类型的缩放后星座图中选择星座点。所选择的星座点可以代表一个对应于

维的切片值。

基于按照等式[33c]计算的值

通过执行切片操作，可以从MOD(3)调制类型的缩放后星座图中选择星座点。所选择的星座点可以代表一个对应于

维的切片值。

基于在搜索维数中的每一个被选择的星座点值和对应的切片值，可以计算出平方距离度量值SD。可以按照等式[32b]计算每一个平方距离度量值SD。

在为MOD(4)星座计算出每一个SD值之后，可以按照等式[32a]计算软决策值L_k(4)。有关这一点，在计算软决策值L_k(4)的过程中所执行的平方距离度量值计算的次数可以表示为2^MOD(4)。

在本发明的实施例中，基于接收信号向量R计算的软决策可以由一组分别按照等式[23a]、[26a]、[29a]和[32a]计算得出的软决策值L_k(1)、L_k(2)、L_k(3)和L_k(4)来近似表示。这组计算得出的软决策值_Lk(1)、L_k(2)、L_k(3)和L_k(4)将发送给检测器，检测器使用这组计算得出的软决策值来生成解码比特。

图2是根据本发明一实施例的在MIMO接收机中近似ML检测的示例性步骤的流程图。参见图2，在步骤201，确定由接收信号向量R所承载的空间流的数量Nss。空间流的数量可以在较早的时间点传送给MIMO接收器。例如，空间流的数量可以通过从MIMO发射器接收到的协议数据单元(PDU)的报头中传送给MIMO接收器。在本发明的一个实施例中，空间流的数量等于发射站发射天线的数量，发射站发射的信号被MIMO接收器接收。在步骤202，将指数值初始化为初始值。在步骤202，每一个指数的初始值等于1。步骤2所示的指数值(index values)包括搜索维数指数值i、星座点指数值q和比特指数值k。搜索维数指数值i可用于表明搜索维数。星座点指数值q用于标识对应搜索维数的星座图中的星座点。比特指数值k用于标识在搜索维数中的比特位置，对于其将计算软决策值。

在步骤204，MIMO接收器经由多个接收天线接收信号向量R。在步骤206中，计算非归一矩阵W_i。矩阵W_i可用于例如等式[30]中。在步骤208，计算矩阵乘积Y_i＝W_iR。在步骤210，确定空间流信号信号x_i(搜索维数)所承载的符号的符号比特数量MOD(i)。MOD(i)标识了调制类型。调制类型与星座图相对应，星座图包括多个星座点。在步骤212，初始化星座点指数值q和比特指数值k。例如，在步骤212中每个指数都初始化为数值1。

在步骤214，从标识为MOD(i)的星座图中选择星座点。被选择的星座点可以表示在该搜索维数中的当前候选星座点值

在步骤216，在每一个切片维数中，为空间流信号计算切片值。切片值可基于当前所选择星座点的值来计算。例如，切片值可以按照等式[23]来计算。在步骤218，基于当前所选择的星座点来计算平方距离度量值SD[q]。例如，平方距离度量值可以按照等式[23b]来计算。为当前所选择的星座点计算的平方距离度量值可以存储为向量SD[q]中的第q个元素(entry)。步骤220可以确定当前星座图中的最后一个星座点是否已经被选择。当在步骤220中确定还有剩余的星座点待选择的情况下，在步骤222，递加星座指数值，例如加1。步骤222后执行步骤214。

当在步骤220中确定没有剩余的星座点待选择的情况下，在步骤226，为搜索维数空间流信号中的第k比特确定软决策值。例如软决策值L_k(i)可以按照等式[23a]来计算。软决策值L_1(i)、L_2(i)，...和L_MOD(i)，(i)可以基于一组计算得出的平方距离度量值SD[1]、SD[2]...和SD[2^MOD(i)]来选择。步骤228可以确定对于该搜索维数空间流是否还有剩余比特待计算软决策值。当在步骤228中确定对于该搜索维数空间流还有剩余比特待计算软决策值的情况下，在步骤230，递加比特指数值k，例如加1。步骤230后执行步骤226。

当在步骤228中确定对于该搜索维数空间流没有剩余比特待计算的情况下，在步骤232可以确定是否还有剩余的空间流待计算软决策值。当在步骤232中确定还有剩余的空间流待计算软决策值的情况下，在步骤234，递加搜索指数值i，例如加1。步骤234后执行步骤206。

当在步骤232中确定没有剩余的空间流待计算软决策值的情况下，在步骤236中输出所计算的软决策值L_k(i)。

本发明的各个实施例可以在包括MIMO发射器的MIMO系统中实施，该MIMO发射器同时发射基于3个或更多的空间流信号x₁、x₂...and x_Nss的信号。在本发明的各个实施例中，检测器122基于接收信号向量R检测比特，其中接收信号向量R包括3个或更多的同时接收的空间流信号。在本发明的各个实施例中，检测器122不限于基于对数似然计算来执行检测任务。本发明的各个实施例可以在使用似然比和或其它计算方法的系统中实施，使得检测比特(来自包括3个或更多同时接收的空间流信号的接收信号向量)所需的计算复杂度随着同时接收的空间流信号的数量的增加而线性增大。

当接收信号向量R(如等式[1]所示)中的一个或更多噪声元素n_i不用独立同分布(IID)复合高斯随机变量表示时，本发明的各个实施例也可实现。在这种情况下，可以转换噪声元素，使得转换后噪声元素可以表示为IID复合高斯随机变量。在本发明的一个实施例中，该转换可使用白化滤波器(whitening filter)来实现。

本发明的其它实施例提供一种计算机可读存储媒介，其上存储的计算机程序包括至少一个代码段，当计算机执行该至少一个代码段时，使得计算机可以按照前述步骤，在多入多出(MIMO)接收器中进行近似最大似然(ML)检测。

本发明可以通过硬件、软件，或者软、硬件结合来实现。本发明可以在至少一个计算机系统中以集中方式实现，或者由分布在几个互连的计算机系统中的不同部分以分散方式实现。任何可以实现所述方法的计算机系统或其它设备都是可适用的。常用软硬件的结合可以是安装有计算机程序的通用计算机系统，通过安装和执行所述程序控制计算机系统，使其按所述方法运行。在计算机系统中，利用处理器和存储单元来实现所述方法。

本发明还可以通过计算机程序产品进行实施，所述程序包含能够实现本发明方法的全部特征，当其安装到计算机系统中时，通过运行，可以实现本发明的方法。本申请文件中的计算机程序所指的是：可以采用任何程序语言、代码或符号编写的一组指令的任何表达式，该指令组使系统具有信息处理能力，以直接实现特定功能，或在进行下述一个或两个步骤之后，a)转换成其它语言、编码或符号；b)以不同的格式再现，实现特定功能。

本发明是通过几个具体实施例进行说明的，本领域技术人员应当理解，在不脱离本发明范围的情况下，还可以对本发明进行各种变换及等同替代。另外，针对特定情形或具体情况，可以对本发明做各种修改，而不脱离本发明的范围。因此，本发明不局限于所公开的具体实施例，而应当包括落入本发明权利要求范围内的全部实施方式。

Claims (15)

1、一种在无线通信系统中传输信息的系统，其特征在于，所述系统包括：

一个或多个电路，用于通过多个天线同时接收三个或三个以上的空间流信号；

所述一个或多个电路确定所述同时接收的三个或三个以上空间流信号的其中选定一个的多个候选星座点值；

所述一个或多个电路根据所述确定的多个候选星座点值，确定所述同时接收的三个或三个以上空间流信号的剩余每一个的多个切片星座点值；以及

所述一个或多个电路根据所述确定的多个候选星座点值和所述多个切片星座点值，确定通过所述同时接收的三个或三个以上的空间流信号所检测到的多个比特的至少一部分的软决策值。

2、根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述一个或多个电路根据随所述选定的一个或者所述同时接收的三个或三个以上的空间流信号使用的调制类型，确定所述多个候选星座点值的数量。

3、根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述多个候选星座点值中的每一个对应星座图中的星座点，所述星座图是根据所述调制类型而确定。

4、根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述一个或多个电路根据所述调制类型，确定用于计算所述同时接收的三个或三个以上的空间流信号中选定一个的软决策值的比特数量。

5、根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述一个或多个电路计算当所述比特数量的所述选定一个的候选值等于0时，所述比特数量的所述选定一个的第一最小平方距离度量值；所述一个或多个电路计算当所述比特数量的所述选定一个的候选值等于1时，所述比特数量的所述选定一个的第二最小平方距离度量值。

6、根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述一个或多个电路根据所述第一最小平方距离度量值和所述第二最小平方距离度量值，计算所述软决策值。

7、根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述一个或多个电路计算所述确定的比特数量的每一个的所述软决策值。

8、根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述一个或多个电路选择所述同时接收的三个或三个以上空间流信号的后续一个。

9、根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述一个或多个电路根据所述同时接收的三个或三个以上的空间流信号的所述选定的后续一个，来计算通过所述同时接收的三个或三个以上的空间流信号接收的所述多个比特的后续至少一部分的后续软决策值。

10、根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述多个切片星座点值的每一个都对应所述同时接收的三个或三个以上的空间流信号的一个。

11、根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述一个或多个电路根据随所述同时接收的三个或三个以上的空间流信号的所述对应一个使用的调制类型，确定所述多个切片星座点值的每一个。

12、根据权利要求11所述的系统，其特征在于，所述确定的所述多个切片星座点值的每一个都对应星座图中的星座点，所述星座图根据所述调制类型确定。

13、一种在无线通信系统中传输信息的方法，其特征在于，所述方法包括：

通过多个天线同时接收三个或三个以上的空间流信号；

确定所述同时接收的三个或三个以上空间流信号的其中选定一个的多个候选星座点值；

根据所述确定的多个候选星座点值，确定所述同时接收的三个或三个以上空间流信号的剩余每一个的多个切片星座点值；以及

根据所述确定的多个候选星座点值和所述多个切片星座点值，确定通过所述同时接收的三个或三个以上的空间流信号所接收到的多个比特的至少一部分的软决策值。

14、根据权利要求13所述的方法，其特征在于，还包括根据随所述选定的一个或者所述同时接收的三个或三个以上的空间流信号使用的调制类型，确定所述多个候选星座点值的数量。

15、根据权利要求14所述的方法，其特征在于，所述多个候选星座点值中的每一个对应星座图中的星座点，所述星座图是根据所述调制类型而确定。

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