CN101541023A - 一种联合迭代检测译码方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种联合迭代检测译码方法，包括：a.根据联合迭代检测所需的检测信号矢量的个数、发射天线的调制阶数M和收发天线个数，确定每根发射天线对应的可选星座点个数c_j，其中，c_j≤2^M；b.对当前信道矩阵进行上三角化处理得到矩阵R和酉矩阵Q，利用矩阵Q的共轭转置Q^T对当前接收信号y进行加权得到加权接收信号y′＝Q^Ty；c.通过树搜索方式逐级为所有发射天线选择星座点，形成候选集列表中的检测信号矢量；d.利用MAP比特检测算法，根据候选集列表中的所有检测信号矢量计算每个信息比特的对数似然比。本发明还提供一种联合迭代检测译码装置。应用本发明，能够减小联合迭代检测译码的复杂度，同时保证检测性能。

Description

一种联合迭代检测译码方法和装置

技术领域

本发明涉及多输入多输出(MIMO)系统的信号检测技术，特别涉及一种联合迭代检测译码方法和装置。

背景技术

检测技术包括线性检测、干扰消除、格约简辅助检测、蒙特卡罗统计法、概率数据联合检测、球译码检测等最优和次最优检测方法。通常在接收端检测和译码是独立进行。Turbo接收机采用迭代处理技术通过在检测器和译码器间的外信息传递来提高系统性能逼近信道容量。

对于多用户或多天线系统，同样可以采用类似迭代技术，即联合迭代检测译码算法来逼近信道容量。具体地，在多用户或多天线系统中，联合迭代检测译码算法将MIMO检测和译码级联在一起来处理，在已有算法中，最优的检测部分多采用的是列表球译码检测算法，通过MAP比特检测算法保留了列表球译码算法检测结果的软信息，提高了检测性能。以MIMO多天线系统为例(对多用户系统同样适用)，其系统框图如图1所示，包含以下几个步骤：

步骤11，在内MIMO检测器中，利用球译码检测算法对接收信号进行检测，得到候选集列表。

其中，候选集列表中包括多个可选的检测信号矢量，每个矢量由各个发射天线的发送符号构成。本步骤利用球译码检测算法找到距离真实的发送符号矢量比较接近的多个检测信号矢量，构成候选集列表，以通过MAP比特检测算法计算每个比特的对数似然比。

步骤12，在内MIMO检测器中，利用候选集列表和比特先验信息计算输出每比特外信息。

在Turbo译码中，比特外信息为该比特对数似然比与其先验信息的差值，为计算每比特对数似然比时所得到的新的信息。

步骤13，对于内MIMO检测器输出的外信息进行解交织并输入到译码器。

步骤14，利用步骤13得到的外信息的解交织结果作为外软入软出译码器的先验信息输入，译码后输出所有比特的译码后外信息结果(包括信息比特和校验比特)以及信息比特的对数似然比结果。

步骤15，如果达到最大迭代次数，对译码器输出的信息比特的对数似然比结果进行硬判决，得到最终希望的信息比特结果，并结束迭代检测译码，否则转到步骤16。

步骤16，对于Turbo译码器输出的外信息重新进行交织，并作为先验信息输入到检测器进行迭代检测，转入步骤12。

通过上述方式进行的迭代译码算法中，虽然能够通过MAP比特检测算法保留球译码的软信息，理论上可以提高系统性能，但是由于该MAP比特检测算法的进行依赖于步骤11中候选集列表的确定，因此求取候选集列表的计算复杂度也会影响整个联合迭代检测译码算法的性能。具体地，该步骤中候选集列表的确定方式包括：

步骤11a，根据信道估计结果确定球半径；

步骤11b，利用半径约束对信道矩阵进行上三角化预处理；

步骤11c，在以接收信号为球心的约束半径内的多维超球内，利用深度优先或广度优先算法搜索一个可能的发送符号矢量，也就是所有发射天线上的符号组合；

步骤11d，如果找不到合理的解，则增加半径，重新搜索；如果能搜出合理的解，则进行保存，并根据搜索出的符号组合计算新的半径，利用新的半径再进行搜索，直到找不到更优的解为止；

步骤11e，随后搜索到的最佳值即是最优的最大似然解。

上述球译码算法的优点在于它不必搜索整个格空间内的所有格点，而只需要在一个预先设定的有限球形区域内进行搜索。常用的球译码算法在一定的系统参数范围内，如在合适的SNR区间、信号星座大小、发射和接收天线数目情况下，其复杂度为多项式级的，与线性检测方法的复杂度相近。但是由于搜索半径及信道条件的影响，很难确定在以r为半径的球内的格点数，这也就导致了球译码算法的计算复杂度是不确定的。如果以上参数选择的不合适，该算法的计算复杂度也是指数级的。由于实际信道类型和信噪比条件的多样性，难以进行优化设计，由此可见该方法在硬件实现时无法控制资源分配，经常会出现资源不足或浪费的现象。

发明内容

有鉴于此，本发明中提供一种联合迭代检测译码方法和装置，能够克服球译码检测算法计算复杂度不可控的缺点，并以较小的代价实现软信息的检测结果。

为实现上述目的，本发明采用如下的技术方案：

一种联合迭代检测译码方法，包括：

a、根据联合迭代检测所需的检测信号矢量的个数、发射天线的调制阶数M和收发天线个数，确定每根发射天线对应的可选星座点个数c_j，其中，c_j≤2^M；

b、对当前信道矩阵进行上三角化处理得到矩阵R和酉矩阵Q，利用酉矩阵Q的共轭转置Q^T对当前接收信号y进行加权得到加权接收信号y′＝Q^Ty；

c、根据每根发射天线对应的可选星座点个数和所述加权接收信号，通过树搜索方式逐级为所有发射天线选择星座点，形成候选集列表中的检测信号矢量；

d、利用MAP比特检测方式，根据候选集列表中的所有检测信号矢量计算每个信息比特的对数似然比。

较佳地，为当前发射天线选择星座点的方式为：选择使

最小的c_j个星座点，其中，m为发射天线数，y′_j为加权接收信号中当前发射天线对应的分量，r_j，l为矩阵R的第j行第1列元素，x_l是第1根天线选择出的星座点，c_j为步骤a中确定的第j根发射天线对应的可选星座点个数。

较佳地，所述步骤c中按照深度或广度优先搜索为所有发射天线选择星座点。

较佳地，进一步根据由信道矩阵所确定的每根发射天线的能量确定每根发射天线对应的可选星座点个数c_j。

较佳地，能量越低的发射天线对应的可选星座点个数越大，能量越高的发射天线对应的可选星座点个数越小。

较佳地，所述确定每根发射天线对应的可选星座点个数包括：

预先根据联合迭代检测所需的检测信号矢量的个数、发送天线的调制阶数和收发天线个数，确定所有发射天线的可选星座点个数组合；

在进行信号检测时，根据预先确定的可选星座点个数组合，为每根发射天线任意分配对应的可选星座点个数。

较佳地，所述确定每根发射天线对应的可选星座点个数包括：

预先根据联合迭代检测所需的检测信号矢量的个数、发送天线的调制阶数和收发天线个数，确定所有发射天线的可选星座点个数组合；

在进行信号检测时，根据预先确定的可选星座点个数组合，按照由信道矩阵确定的每根发射天线的能量，为每根发射天线分配对应的可选星座点个数，能量越低的发射天线对应的可选星座点个数越大，能量越高的发射天线对应的可选星座点个数越小。

较佳地，在步骤a前进一步包括：根据信道矩阵确定每根发射天线的能量，并按照能量由高到低的顺序对信道矩阵中的各列、发射天线和接收信号进行重排，将重排后的信道矩阵作为当前信道矩阵，将排序后的接收信号作为当前接收信号y；

步骤c中的发射天线为按照排序后的顺序排列的发射天线；

在步骤c和d之间进一步包括：对候选集列表中的每个检测信号矢量中的元素按照所述排序前的发射天线顺序进行重排；

步骤d中的检测信号矢量为重排后的检测信号矢量。

较佳地，步骤a中确定的每根发射天线对应的可选星座点个数c_j为1或2^M，M为发射天线的调制阶数。

较佳地，若第j根发射天线j对应的可选星座点个数c_j为1，则选择使

最小的c_j个星座点包括：计算

并将计算结果的实部和虚部分别与所述第j根发射天线的每个星座点的实部和虚部进行比较，选择距离

最近的星座点；

若第j根发射天线对应的可选星座点个数c_j为2^M，则选择使最小的c_j个星座点为：选择所述第j根发射天线的所有星座点。

一种联合迭代检测译码装置，包括：存储单元、加权单元、星座点选择单元和检测单元；

所述存储单元，用于保存根据联合迭代检测所需的检测信号矢量的个数、发射天线的调制阶数M和收发天线个数所确定的每根发射天线对应的可选星座点个数c_j；

所述加权单元，用于对当前信道矩阵进行上三角化处理得到矩阵R和酉矩阵Q，利用酉矩阵Q的共轭转置Q^T对当前接收信号y进行加权得到加权接收信号y′＝Q^Ty；

所述星座点选择单元，用于根据所述保存单元中每根发射天线对应的可选星座点个数c_j和所述加权单元提供的加权接收信号，通过树搜索方式逐级为所有发射天线选择星座点，形成候选集列表中的检测信号矢量；

所述检测单元，用于利用MAP比特检测方式，根据所述星座点选择单元提供的候选集列表中的所有检测信号矢量计算每个信息比特的对数似然比。

由上述技术方案可见，本发明中，首先确定每根发射天线对应的可选星座点个数；然后，对当前信道矩阵进行上三角化处理得到矩阵R和矩阵Q，利用矩阵Q对当前接收信号y进行加权得到加权接收信号Q^Ty；接下来，从最后一根发射天线开始，依照树形结构的搜索方式为每根发射天线选择对应的星座点，并将所有发射天线选择出的一种星座点组合作为一个检测信号矢量加入候选集列表中，具体在为每根发射天线选择星座点时，选择使较小的星座点，并且按照对应的可选星座点个数进行；最后，通过MAP比特检测算法，根据候选集列表中的所有检测信号矢量确定每个信息比特的对数似然比。通过上述方式，一方面确定每根发射天线的可选星座点个数，以控制计算复杂度，另一方面，选择使较小的星座点，保证候选集列表中的检测信号矢量为距离发射信号较近的一组检测信号矢量，从而既能保证检测性能，又能控制计算复杂度。

附图说明

图1为现有的联合检测译码的系统框图。

图2为按照树形结构搜索检测信号的示意图。

图3为本发明提供的联合检测译码装置的结构图。

图4为本发明方法与其他现有检测方法的性能比较仿真结果示意图。

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，以下结合附图对本发明做进一步详细说明。

本发明的基本思想是：首先确定每根发射天线的可选星座点个数，然后，在所有星座点中选择距离真实发射信号较近的检测信号矢量，从而在限制检测信号矢量个数的同时，保证检测性能。

本发明的检测方法是以Hochwald的基于MAP比特检测算法的对数似然比计算方法为框架进行的。下面，首先介绍该对数似然比计算方法。

考虑一个MIMO信道，其数学模型为：

y＝Hx+n    (1)

其中，x为发射天线上的发送符号矢量，y为接收天线上的接收信号矢量，H为传输信道矩阵，n为高斯白噪声矢量。令待检测信号构成的比特矢量为b，由式(2)给出：

x_m＝map(b^<m>)，m＝1，…，M    (2)

其中，b^<m>是一个M_c×1维的数据比特矢量，M_c是每个星座符号所包含的比特数，M为发射天线的个数，x_m即为对比特矢量b^<m>的调制信号。

对于数据比特b_k，k＝0，…，M·M_c-1，令b_k＝1表示逻辑1，b_k＝-1表示逻辑0，当接收信号为y时的对数似然比为：

$L_D\left(b_k\right|y)=\ln \frac{P[b_k=+1|y]}{P[b_k=-1|y]}---\left(3\right)$

假设b经过了信道编码及交织，因此b可以认为是统计独立的，那么根据贝叶斯定理可以得到：

$L_D\left(b_k\right|y)=L_A\left(b_k\right)+\ln \frac{\underset{b\&Element;X_{k,+1}}{\mathrm{\&Sigma;}}p\left(y\right|b)\&CenterDot;\exp \underset{j\&Element;J_{k,b}}{\mathrm{\&Sigma;}}{L}_A\left(b_j\right)}{\underset{b\&Element;X_{k,-1}}{\mathrm{\&Sigma;}}p\left(y\right|b)\&CenterDot;\exp \underset{j\&Element;J_{k,b}}{\mathrm{\&Sigma;}}{L}_A\left(b_j\right)}---\left(4\right)$

其中，X_k，+1为比特矢量b的集合，且其中b_k＝+1，即

X_k，+1＝{b|b_k＝+1}，X_k，-1＝{b|b_k＝-1}    (5)

J_k，b是序号j的集合；

J_k，b＝{j|j＝0，…，M·M_c-1，j≠k，b_j＝1}    (6)

$L_A\left(b_j\right)=\ln \frac{P[b_j=1]}{P[b_j=-1]}---\left(7\right)$

将分子分母同时乘以

将式(4)记为：

$L_D\left(b_k\right|y)=L_A\left(b_k\right)+\ln \frac{\underset{b\&Element;X_{k,+1}}{\mathrm{\&Sigma;}}p\left(y\right|b)\&CenterDot;\exp (\frac{1}{2}{b}_{\left[k\right]}^T\&CenterDot;L_{A,\left[k\right]})}{\underset{b\&Element;X_{k,-1}}{\mathrm{\&Sigma;}}p\left(y\right|b)\&CenterDot;\exp (\frac{1}{2}{b}_{\left[k\right]}^T\&CenterDot;L_{A,\left[k\right]})}---\left(8\right)$

其中，b_[k]记为矢量b去除第k个元素b_k后的子向量，L_A，[k]为对数似然比L_A去除第k项以后的值。因此，L_D可以记为先验信息L_A和外信息L_E的和。

根据上述推导得到的公式(8)，在图1所示的结构中，对于比特矢量b₁的对数似然比可以表示为：

$L_{D_1}\left(b_{1,k}\right|y)=L_{A_1}\left(b_{1,k}\right)+\ln \frac{\underset{b_1\&Element;X_{k,+1}}{\mathrm{\&Sigma;}}p\left(y\right|b_1)\&CenterDot;\exp (\frac{1}{2}{b}_{1,\left[k\right]}^T\&CenterDot;L_{A_1,\left[k\right]})}{\underset{b_1\&Element;X_{k,-1}}{\mathrm{\&Sigma;}}p\left(y\right|b_1)\&CenterDot;\exp (\frac{1}{2}{b}_{1,\left[k\right]}^T\&CenterDot;L_{A_1,\left[k\right]})}---\left(9\right)$

其中， $L_{E_1}=L_{D_1}-L_{A_1},$ 为比特矢量b₁的外信息，初始时 $L_{A_1}=0,$ 即 $L_{E_1}=L_{D_1},$ 其为图1中内MIMO检测器对接收信号y的检测结果。

式(9)中外信息为：

$L_{E_1}\left(b_{1,k}\right|y)=\ln \frac{\underset{b_1\&Element;X_{k,+1}}{\mathrm{\&Sigma;}}p\left(y\right|b_1)\&CenterDot;\exp (\frac{1}{2}{b}_{1,\left[k\right]}^T\&CenterDot;L_{A_1,\left[k\right]})}{\underset{b_1\&Element;X_{k,-1}}{\mathrm{\&Sigma;}}p\left(y\right|b_1)\&CenterDot;\exp (\frac{1}{2}{b}_{1,\left[k\right]}^T\&CenterDot;L_{A_1,\left[k\right]})}---\left(10\right)$

b₁表示将被传输的编码比特，y为接收向量。那么式(8)就成为了由外信道编码得到的后验对数似然比。因此，图1中外软入软出译码器就可以分为一个先验信息和一个外信息，可以得到下式：

$L_{D_2}\left(b_{2,k}\right|L_{A_2})=L_{A_2}\left(b_{2,k}\right)+\ln \frac{\underset{b_2\&Element;X_{k,+1}}{\mathrm{\&Sigma;}}\exp (\frac{1}{2}{b}_{2,\left[k\right]}^T\&CenterDot;L_{A_2,\left[k\right]})}{\underset{b_2\&Element;X_{k,-1}}{\mathrm{\&Sigma;}}\exp (\frac{1}{2}{b}_{2,\left[k\right]}^T\&CenterDot;L_{A_2,\left[k\right]})}---\left(11\right)$

在式(11)中，结果

为外软入软出译码器输出的编码后所有比特(包括信息比特和校验比特)的对数似然比

为输出的信息比特的对数似然比。

其中，未编码数据比特记为b₂，X_k，+1为与交织器长度相同的向量集合，且使得b_k＝+1， $L_{E_2}\left(b_{2,k}\right|L_{A_2,\left[k\right]})=\ln \frac{\underset{b_2\&Element;X_{k,+1}}{\mathrm{\&Sigma;}}\exp (\frac{1}{2}{b}_{2,\left[k\right]}^T\&CenterDot;L_{A_2,\left[k\right]})}{\underset{b_2\&Element;X_{k,-1}}{\mathrm{\&Sigma;}}\exp (\frac{1}{2}{b}_{2,\left[k\right]}^T\&CenterDot;L_{A_2,\left[k\right]})}$

采用Max-log近似方法，式(8)的外信息可以由下式给出：

$L_E\left(b_k\right|y)\&ap;\frac{1}{2}\underset{b\&Element;X_{k,+1}}{\max }\{-\frac{1}{{\mathrm{\&sigma;}}^2}{\left|\right|y-\mathrm{Hx}\left|\right|}^2+b_{\left[k\right]}^T\&CenterDot;L_{A,\left[k\right]}\}$

                                                        (12)

$-\frac{1}{2}\underset{b\&Element;X_{k,-1}}{\max }\{-\frac{1}{{\mathrm{\&sigma;}}^2}{\left|\right|y-\mathrm{Hx}\left|\right|}^2+b_{\left[k\right]}^T\&CenterDot;L_{A,\left[k\right]}\}$

在图1所示的内MIMO检测器中，应用本公式即可以对接收信号y进行检测，得到比特向量b1的外信息，即背景技术中描述的步骤2的操作。其中，x＝map(b)，X_k，+1为候选集列表中b_k＝+1时的所有检测信号矢量，X_k，-1为候选集列表中b_k＝-1时的所有检测信号矢量。具体本发明的候选集列表中检测信号矢量的确定方式在后续进行描述。

对于译码器的外信息输出，采用BCJR算法作为3GPP的标准Turbo码的解码算法。对于标准解码算法只有对系统信息比特的对数似然比计算和相应的外信息输出，而在迭代的检测译码算法中需要所有编码比特的外信息输出再交织后作为检测器的先验信息，所以同样需要计算校验比特的外信息。对于信息比特外信息L_E(u_k ^s)和对数似然比L_D(u_k ^s)分别按式(13)和式(14)计算，即背景技术中描述的步骤4的操作。

$L_E\left(u_k^s\right)=\ln \left(\frac{\underset{S_s^{+}}{\mathrm{\&Sigma;}}{\mathrm{\&alpha;}}_{k-1}\left(s^{\&prime;}\right)\&CenterDot;{\mathrm{\&gamma;}}_k^p(s^{\&prime;},s)\&CenterDot;{\mathrm{\&beta;}}_k\left(s\right)}{\underset{S_s^{-}}{\mathrm{\&Sigma;}}{\mathrm{\&alpha;}}_{k-1}\left(s^{\&prime;}\right)\&CenterDot;{\mathrm{\&gamma;}}_k^p(s^{\&prime;},s)\&CenterDot;{\mathrm{\&beta;}}_k\left(s\right)}\right)---\left(13\right)$

$L_D\left(u_k^s\right)=L_c{x}_k^s+L\left(u_k^s\right)+L_E\left(u_k^s\right)---\left(14\right)$

对于校验位的外信息L_E(u_k ^p)按式(15)计算

$L_E\left(u_k^p\right)=\ln \left(\frac{\underset{S_s^{+}}{\mathrm{\&Sigma;}}{\mathrm{\&alpha;}}_{k-1}\left(s^{\&prime;}\right)\&CenterDot;{\mathrm{\&gamma;}}_k^s(s^{\&prime;},s)\&CenterDot;{\mathrm{\&beta;}}_k\left(s\right)}{\underset{S_s^{-}}{\mathrm{\&Sigma;}}{\mathrm{\&alpha;}}_{k-1}\left(s^{\&prime;}\right)\&CenterDot;{\mathrm{\&gamma;}}_k^s(s^{\&prime;},s)\&CenterDot;{\mathrm{\&beta;}}_k\left(s\right)}\right)---\left(15\right)$

其中，α_k-1(s′)和β_k(s)分别为前向递推和后向递推度量，γ_k ^p(s′，s)和γ_k ^s(s′，s)分别为系统信息比特和校验比特的分支度量。L(u_k ^s)是分量译码器间传递的先验信息，L_c＝4aE_s/N₀是信道值。在实现时可采用MAX_LOG_MAP算法来减小算法复杂度。

将上述理论推导得到的公式应用于背景技术中描述的联合迭代检测译码方法中，即可以对MIMO系统进行联合检测。但是，正如背景技术中描述的，在该联合迭代检测译码方法中，计算复杂度与候选集列表中的检测信号矢量的个数有关，而在目前的球译码检测中，候选集列表中检测信号矢量的确定不具备确定性，因此，在硬件实现上述联合迭代检测译码方法时无法控制资源分配，经常会出现资源不足或浪费的现象。

本发明中的联合迭代检测译码方法，在确定候选集列表时，按照树形结构搜索检测信号，从中选择每根发射天线的星座点，构成检测信号矢量放入候选集列表中。下面首先推导选择选择每根发射天线的星座点时需要依据的选择条件。

对n×m维信道矩阵H进行QR分解，H可以写成：

$H=\left[\begin{array}{cc}Q& Q^{\&prime;}\end{array}\right]\&CenterDot;\left[\begin{array}{c}R\\ 0\end{array}\right]---\left(16\right)$

其中，R是一个m×m维的上三角矩阵，且对角元素为整数，Q为n×m的酉阵，Q′为n×(n-m)的酉矩阵。由式(1)可知

||y-Hx||²＝||n||²    (17)

根据式(17)可得

${|{\left[\begin{array}{cc}Q& Q^{\&prime;}\end{array}\right]}^T\&CenterDot;y-\left[\begin{array}{c}R\\ 0\end{array}\right]x|}^2={\left|\right|n\left|\right|}^2=>{|Q^{T}y-\mathrm{Rx}|}^2={\left|\right|n\left|\right|}^2-{\left|{\left(Q^{\&prime;}\right)}^{T}y\right|}^2$

上式可以记为

|y′-Rx|²＝||n′||²    (18)

其中，y′＝Q^Ty，||n′||²＝||n||²-|(Q′)^Ty|²，如果m＝n，则n′＝n。由R的上三角矩阵的性质，可以将式(18)展开为：

$\underset{j=i}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{|y_j^{\&prime;}-\underset{l=j}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{r}_{j,l}{x}_l|}^2={\left|\right|n^{\&prime;}\left|\right|}^2,i=\mathrm{1,2},\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,m---\left(19\right)$

由公式(19)可见，只要选择出的各个发射天线上的星座点x_l使

越小，则这些星座点构成的矢量越接近真实的发射信号。因此，以

越小越好为原则，选择每根发射天线上的星座点，将选择的星座点构成候选集列表中的检测信号矢量，用于进行MAP比特检测算法。

另外，由于R是上三角矩阵，因此当j＝m时，

的大小除与矩阵R和信号y′有关外，仅取决于最后一根发射天线m的星座点取值，而与其他发射天线的星座点取值无关；当j＝m-1时，

的大小除与矩阵R和信号y′有关外，仅取决于最后一根发射天线m和倒数第二根发射天线m-1的星座点取值，而与其他发射天线的星座点取值无关；...；当j＝1时，

的大小除与矩阵R和信号y′有关外，取决于所有发射天线的星座点取值。根据上述规律，本发明在为发射天线选择作为检测信号矢量元素的星座点时，从最后一根发射天线开始，依次为每根发射天线选择星座点，选择依据为：针对当前发射天线之前已经选择过的发射天线所选择星座点的任意一种组合(x_j+1，...，x_m)，选择出使得

最小的c_j个星座点x_j加入候选集列表中，构成检测信号矢量。

具体实现时，本发明从最后一根发射天线开始，依次为每根发射天线选择星座点，并且利用为所有发射天线选择的星座点构成至少一个树形结构，为最后一根发射天线选择的星座点为树形结构的根节点，为其他发射天线选择的星座点顺序排列为根节点的各级子节点，且为同一根发射天线选择的星座点位于树形结构的同一层；树形结构的根节点为该树形结构的最后一层，叶子节点所在层为该树形结构的第一层；最终形成的树形结构的数量与最后一根天线选择的星座点个数相等。在形成的所有树形结构中，从每个叶子节点到根节点的路径所包括的所有星座点作为候选集列表中的一个检测信号矢量。

具体地，将为最后一根发射天线选择的c_j个星座点作为根节点；在为第j根发射天线选择星座点构成树形结构的第j层时，针对第j+1层所有节点中的每一个，选择使

最小的c_j个星座点作为第j+1层当前节点的子节点。直到为所有发射天线选择完星座点形成完整的树，该完整的树即：树的所有叶子节点到根节点的路径均包括m个节点，m为发射天线数目。

下面以QPSK调制方式为例进行说明，其中，发射天线的所有星座点个数为4，预先确定的可选星座点分别为：第1根和第2根发射天线对应的可选星座点个数均为1个，第3根和第4根发射天线对应的可选星座点个数均为4个，如图2所示。

首先，从第4根发射天线开始，选择4个星座点作为根节点，如图2中的根层对应的节点1、节点2、节点3和节点4；然后，为第3根发射天线选择星座点时，针对第4层(即根层)的节点1，为第3根发射天线选择4个星座点构成树形结构的第3层，并将这4个星座点(图2中的节点5、节点6、节点7和节点8)作为节点1的子节点，针对第4层的其他节点也按照上述方式选择第3根发射天线的星座点；接下来，为第2根发射天线选择星座点时，针对第3层的节点5，为第2根发射天线选择1个星座点(图2中的节点9)作为节点5的子节点，针对第3层的其他节点也按照上述方式选择第2根发射天线的星座点；同理，为第1根发射天线选择星座点，并将选择的星座点作为第2层节点的子节点，最后构成4个完整的树，分别为树A、树B、树C和树D。至此由叶子节点到相应根节点的任意一条路径所包括的所有星座点构成候选集列表中的一个检测信号矢量，则4个树中共包括16个检测信号矢量。由于在选择过程中，每次均选择使

最小的c_j个星座点，因此由上述方式形成的检测信号矢量是使得

较小的一组星座点构成的集合，从而能够保证检测性能。

接下来，详细描述本发明的具体实施方式，其中，在按照上述树形结构进行发射天线的星座点选择时，可以按照广度优先搜索方式进行，即在为第j根天线选择星座点时，针对j+1层的所有节点均选择完毕，然后再为后续的发射天线选择；或者，也可以按照深度优先搜索方式进行，即在为第j根天线选择星座点时，针对j+1层的一个节点选择完毕后，即开始为后续的发射天线选择，待完成一个检测信号矢量的选择后，再返回到根节点或其他子节点，为剩余的根节点或其他子节点选择其下级节点。

下面的实施例以广度优先搜索方式为例进行说明。

步骤21，确定每根发射天线对应的可选星座点个数。

本步骤中需要针对每根发射天线，从该发射天线的所有星座点中确定可以作为候选集列表中检测信号矢量的可选星座点的个数。

最基本地，可以根据联合迭代检测所需的检测信号矢量的个数、发射天线的调制阶数和收发天线个数，确定每根发射天线对应的可选星座点个数。例如，假定4发4收的MIMO系统中，发射天线采用QPSK调制方式，联合迭代检测所需的检测信号矢量为16个，则发射天线的调制阶数为2，发射天线对应的所有星座点为4个，那么4根发射天线可以分别对应选择1、1、4、4个星座点，从而使得这些星座点构成的检测信号矢量可以有1×1×4×4＝16个。出于计算复杂度的考虑，如果发射天线个数较小调制阶数较低，可选择较大的c_j，而如果调制阶数较高，发射天线个数较大，则如果c_j都很大则会导致计算复杂度不可忍受，因此不能很多的c_j选择的很大。

除依据上述因素确定每根发射天线对应的可选星座点个数外，还可以进一步根据每根发射天线的能量进行。具体地，预先根据信道矩阵计算每根发射天线的能量，在确定可选星座点个数时，在能量低的天线上选择较大的选点个数，能量高的天线上选择较小的选点个数，从而可以搜索到一组距离真实发射信号较近的检测信号矢量集合，并据此信号集合来计算外信息L_E(b_k|y)。

步骤22，对当前信道矩阵进行上三角化处理得到矩阵R和矩阵Q，利用矩阵Q的转置Q^T对当前接收信号y进行加权得到加权接收信号y′＝Q^Ty。

步骤23，对应最后一根发射天线的所有星座点中的每一个计算|y′_m-r_m，mx_m|²，在得到的所有|y′_m-r_m，mx_m|²中选择最小的c_m个所对应的星座点，将每个星座点作为一个树的根节点。

步骤24，将最后一根发射天线的上一根发射天线作为当前发射天线j。

步骤25，针对所有树形结构中的第j+1层所有节点中的每一个，选择使最小的c_j个星座点作为第j+1层当前节点的子节点。

此处c_j是已经确定的值，同时由于搜索过程是从根节点开始的，因此在本步骤前，第j+1层到根节点均已知，即x_j+1…x_m已知，而针对第j+1层的每个节点，在当前发射天线的所有星座点x_j中选出使得范数

最小的c_j个星座点作为第j+1层当前节点的子节点。其中，x_j+1…x_m为当前节点到根节点的路径中包括的所有星座点。

由于本实施例中是采用广度优先搜索的方式，因此本步骤会针对所有树形结构第j层的每个节点，分别选择出c_j个星座点，如图2所示，若j＝2，则为16个第3层节点分别选择一个星座点，从而实现为当前发射天线进行的星座点选择。

步骤26，判断当前发射天线是否为第一根发射天线，若是，则将由叶子节点到相应根节点的任意一条路径所包括的所有星座点构成一个检测信号矢量，加入候选集列表，并执行步骤27；否则，将当前发射天线的下一个发射天线作为当前发射天线，返回步骤25。

上述步骤23到步骤26即为通过广度优先搜索的方式确定候选集列表的过程，通过上述方式确定的候选集列表中检测信号矢量的个数可以达到预先设定的水平，并且能够保证检测性能。

步骤27，利用候选集列表中的所有检测信号矢量确定所有发射天线上信息比特的对数似然比。

具体本步骤的操作可以通过背景技术中描述的步骤12～16的操作完成，这里就不再赘述。

至此，本发明的联合迭代译码检测方法流程结束。

事实上，还可以通过深度优先搜索的方式确定候选集列表中的检测信号矢量，具体在步骤23到26中，如图2所示，在每次确定当前发射天线的星座点时，仅针对当前树中的第j层的一个节点选择c_j个星座点，直到确定完第一根发射天线的c_j个星座点；然后，再返回第j层，针对其他叶子节点选择c_j个星座点，依次类推，直到构造出图2所示的完整的4个树。

在上述实施例的步骤21中确定可选星座点个数时，根据各项参数实时地确定可选星座点个数。事实上，为简化处理，也可以预先根据各种参数进行仿真从而确定所有发射天线的可选星座点个数组合，再在信号检测时根据预先确定的可选星座点个数组合，为每根发射天线任意分配对应的可选星座点个数。这样，可以预先将可选星座点个数组合设置在硬件设备中，在信号检测时实时根据设置的可选星座点组合，直接分配对应的可选星座点即可。例如以四根发射天线为例，可以预先确定所有发射天线的可选星座点个数组合为：能量由高到低的四根发射天线对应的可选星座点个数分别为1、1、4、4；然后，在信号检测时，确定每根发射天线的能量，再按照该能量，为相应的发射天线分配对应的可选星座点个数，即为最高和次高能量的发射天线分配的可选星座点个数为1，为次低和最低能量的发射天线分配的可选星座点个数为4。

更具体的在实施上述方式时，优选地，可以在硬件设备中设置可选星座点组合，在进行信号检测时，根据信道矩阵确定每根发射天线的能量，并按照能量由高到低的顺序对信道矩阵中的各列、发射天线和接收信号进行重排，将重排后的信道矩阵作为当前信道矩阵，将排序后的接收信号作为当前接收信号y，然后执行步骤22～26，并且在执行步骤23～26时发射天线均为按照排序后的顺序排列的发射天线。在执行完步骤26后，进一步地，对候选集列表中的每个检测信号矢量中的元素按照排序前的发射天线顺序进行重排，然后执行步骤27，利用重排后的检测信号矢量确定所有发射天线上信息比特的对数似然比。

在上述实施例中为每根发射天线选择c_j个星座点时，c_j的取值范围为1≤c_j≤2^M，M为发射天线的调制阶数。

如果c_j＝2^M，即第j+1层的每个节点下所对应的第j层的所有星座点都被选择出来，从而不需要计算(19)式，进而大大减小了计算量。

如果c_j＝1，即第j+1层的每个节点下只选择一个星座点作为该j+1层节点下的第j层节点，那么将公式

展开可得： ${|{y^{\&prime;}}_j-r_{j,j}{x}_j-\underset{l=j+1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{r}_{j,l}{x}_l|}^2={\left|r_{j,j}(\frac{({y^{\&prime;}}_j-\underset{l=j+1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{r}_{j,l}{x}_l)}{r_{j,j}}-x_j)\right|}^2,$ 而计算该式的最小星座点即为计算与

最近的星座点，即为分实部、虚部分别最近的星座点。因此，如果如果c_j＝1，只需计算

然后再分实部和虚部分别与当前发射天线所有星座符号的实部和虚部相比较，实部和虚部分别最近的点即为使得

最小的星座点。

由上述可见，当c_j＝1或c_j＝2^M时计算量大大减小，因此本发明建议对于c_j的选取，在同样的检测信号矢量个数的前提下，尽可能取为2^Mc或1为宜，以减少计算量，此即为简化的树搜索检测方法。

本发明还提供了一种联合迭代检测译码装置，具体结构如图3所示。该装置包括存储单元、加权单元、星座点选择单元和检测单元。具体地，存储单元，用于保存根据联合迭代检测所需的检测信号矢量的个数、发射天线的调制阶数M和收发天线个数所确定的每根发射天线对应的可选星座点个数c_j；加权单元，用于对当前信道矩阵进行上三角化处理得到矩阵R和酉矩阵Q，利用酉矩阵Q的共轭转置Q^T对当前接收信号y进行加权得到加权接收信号y′＝Q^Ty；星座点选择单元，用于根据保存单元中每根发射天线对应的可选星座点个数c_j和加权单元提供的加权接收信号，通过树搜索方式逐级为所有发射天线选择星座点，形成候选集列表中的检测信号矢量；检测单元，用于利用MAP比特检测方式，根据星座点选择单元提供的候选集列表中的所有检测信号矢量计算每个信息比特的对数似然比。

具体上述装置中的存储单元、加权单元和星座点选择单元可以在图1所示系统中的内MIMO检测器中实现，检测单元则可以利用图1所示系统的WAP比特检测方法来实现。

按照上述本发明的联合迭代检测译码方法和装置，在进行检测信号矢量的搜索时无需半径约束(典型的球译码算法需要半径约束)；并且搜索过程可以并行计算，算法复杂度固定，易于硬件设计及实现；简化树搜索检测算法复杂度低，且复杂度对天线或多用户数的增加不敏感；可并行输出比特对数似然比软信息，也可输出硬判决结果；可利用检测器和译码器间的外信息传递的迭代检测译码算法提高性能。

下面给出应用本发明方法的仿真结果。考虑4×4的MIMO系统，采用包括256个检测信号矢量的候选集，选点组合取为C＝[1；1；16；16]，系统仿真条件如表1所示，仿真结果如图4所示。

表1仿真条件设置

配置项目	设置值
		系统带宽	5MHz
链路类型	OFDM_TDD链路
		链路方向	下行链路
可用载波	1200

使用时隙	下行第一时隙
		时频资源	5PRB
天线配置	4×4天线配置，天线间距：基站10λ，UE 0.5λ
		数据流数	4
调制方式	16QAM
		编码方式	1/3Turbo
发送接收	MIMO复用
		信道类型	SCM，6径TU信道
信道估计	PERFECT
		UE速度	3Km/h
码流配置	SCW单码字配置

图3中曲线1(ZF)表示为迫零检测方法的仿真性能，曲线2(ZFLLR)表示迫零加权检测方法的仿真性能，曲线3(MMSE)表示为最小均方误差检测方法的仿真性能，曲线4(RTSD(Reduced Tree Searching Detection)硬判决结果)和曲线5(RTSD软判决结果)表示本发明中简化树搜索检测方法的仿真性能，曲线6(JIDD，Jointed Iterative Detection & Decoding)表示本发明的联合迭代检测译码方法的仿真性能，迭代次数为1。

由仿真结果可以看出，相对于迫零及迫零加权检测算法，简化树搜索检测方法的BER曲线下降的更快，且当BER接近10^-3时，简化树搜索检测算法硬判决结果比ZFLLR检测算法好9dB以上，比MMSE好约3dB，而软判决结果比硬判决结果在BER接近10^-4时要好1.5dB以上。采用一次迭代的联合迭代检测译码算法的性能最佳，较软判决结果好约0.8dB。可见，简化树搜索检测算法的性能较线性算法有了明显的提升，且便于硬件设计及实现，是一种非常有效的检测算法，在采用基于简化树搜索检测的联合迭代检测译码算法后性能可以进一步提高。

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 (11)

1、一种联合迭代检测译码方法，其特征在于，该方法包括：

a、根据联合迭代检测所需的检测信号矢量的个数、发射天线的调制阶数M和收发天线个数，确定每根发射天线对应的可选星座点个数c_j，其中，c_j≤2^M；

b、对当前信道矩阵进行上三角化处理得到矩阵R和酉矩阵Q，利用酉矩阵Q的共轭转置Q^T对当前接收信号y进行加权得到加权接收信号y′＝Q^Ty；

c、根据每根发射天线对应的可选星座点个数和所述加权接收信号，通过树搜索方式逐级为所有发射天线选择星座点，形成候选集列表中的检测信号矢量；

d、利用MAP比特检测方式，根据候选集列表中的所有检测信号矢量计算每个信息比特的对数似然比。

2、根据权利要求1所述的方法，其特征在于，为当前发射天线选择星座点的方式为：选择使

最小的c_j个星座点，其中，m为发射天线数，y′_j为加权接收信号中当前发射天线对应的分量，r_j，l为矩阵R的第j行第1列元素，x_l是第1根天线选择出的星座点，c_j为步骤a中确定的第j根发射天线对应的可选星座点个数。

3、根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤c中按照深度或广度优先搜索为所有发射天线选择星座点。

4、根据权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步根据由信道矩阵所确定的每根发射天线的能量确定每根发射天线对应的可选星座点个数c_j。

5、根据权利要求4所述的方法，其特征在于，能量越低的发射天线对应的可选星座点个数越大，能量越高的发射天线对应的可选星座点个数越小。

6、根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定每根发射天线对应的可选星座点个数包括：

预先根据联合迭代检测所需的检测信号矢量的个数、发送天线的调制阶数和收发天线个数，确定所有发射天线的可选星座点个数组合；

在进行信号检测时，根据预先确定的可选星座点个数组合，为每根发射天线任意分配对应的可选星座点个数。

7、根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定每根发射天线对应的可选星座点个数包括：

预先根据联合迭代检测所需的检测信号矢量的个数、发送天线的调制阶数和收发天线个数，确定所有发射天线的可选星座点个数组合；

在进行信号检测时，根据预先确定的可选星座点个数组合，按照由信道矩阵确定的每根发射天线的能量，为每根发射天线分配对应的可选星座点个数，能量越低的发射天线对应的可选星座点个数越大，能量越高的发射天线对应的可选星座点个数越小。

8、根据权利要求7所述的方法，其特征在于，

在步骤a前进一步包括：根据信道矩阵确定每根发射天线的能量，并按照能量由高到低的顺序对信道矩阵中的各列、发射天线和接收信号进行重排，将重排后的信道矩阵作为当前信道矩阵，将排序后的接收信号作为当前接收信号y；

步骤c中的发射天线为按照排序后的顺序排列的发射天线；

在步骤c和d之间进一步包括：对候选集列表中的每个检测信号矢量中的元素按照所述排序前的发射天线顺序进行重排；

步骤d中的检测信号矢量为重排后的检测信号矢量。

9、根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤a中确定的每根发射天线对应的可选星座点个数c_j为1或2^M，M为发射天线的调制阶数。

10、根据权利要求2所述的方法，其特征在于，若第j根发射天线j对应的可选星座点个数c_j为1，则选择使

最小的c_j个星座点包括：计算

并将计算结果的实部和虚部分别与所述第j根发射天线的每个星座点的实部和虚部进行比较，选择距离最近的星座点；

若第j根发射天线对应的可选星座点个数c_j为2^M，则选择使

最小的c_j个星座点为：选择所述第j根发射天线的所有星座点。

11、一种联合迭代检测译码装置，其特征在于，该装置包括：存储单元、加权单元、星座点选择单元和检测单元；

所述存储单元，用于保存根据联合迭代检测所需的检测信号矢量的个数、发射天线的调制阶数M和收发天线个数所确定的每根发射天线对应的可选星座点个数c_j；

所述加权单元，用于对当前信道矩阵进行上三角化处理得到矩阵R和酉矩阵Q，利用酉矩阵Q的共轭转置Q^T对当前接收信号y进行加权得到加权接收信号y′＝Q^Ty；

所述星座点选择单元，用于根据所述保存单元中每根发射天线对应的可选星座点个数c_j和所述加权单元提供的加权接收信号，通过树搜索方式逐级为所有发射天线选择星座点，形成候选集列表中的检测信号矢量；

所述检测单元，用于利用MAP比特检测方式，根据所述星座点选择单元提供的候选集列表中的所有检测信号矢量计算每个信息比特的对数似然比。

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