CN101674160B - 多输入多输出无线通信系统信号检测方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明属于无线通信技术领域，具体为一种多输入多输出无线通信系统中的信号检测方法和装置。本发明利用接收的信号向量和估计的信道信息，检测并恢复发送的信号向量。本发明装置包括一个预处理单元，一组K-Best处理单元和一组迫零处理单元。预处理单元将信道矩阵进行实数分解和QR分解，从而形成树形搜索过程。K-Best处理单元扩展上层保留父节点的所有子节点并计算欧式距离，最终保留K个欧式距离最小的节点传递到下一层。迫零处理单元扩展上层保留父节点中欧式距离增量最小的子节点。此外，还采用待选生成技术、候选值共用结构和移位加技术等。本发明降低了MIMO信号检测的计算复杂度，提高了MIMO信号检测的速度。

Description

多输入多输出无线通信系统信号检测方法及装置

技术领域

本发明属无线通信技术领域，具体涉及一个应用于多输入多输出无线通信系统中的信号检测方法及装置

背景技术

目前短距离无线通信技术已经进入前所未有的发展时期。随着生活水平的提高，人们对无线通信系统的传输速率提出了越来越高的要求，例如：无线高清视频的传输、海量文件的高速下载等。频谱资源是无线通信中最宝贵和稀缺的资源，如何提高频谱的有效利用率是目前无线通信领域研究的关键课题。多输入多输出技术(Multiple-Input-Multiple-Output，MIMO)技术能够在相同的频谱内利用空间分集效应产生独立并行的无线信道并同时传输多路数据流，从而能够在不增加系统频谱带宽的情况下增加系统的频谱利用率，有效地提高了无线通信系统的传输速率。MIMO技术提供的频谱利用率的增长和发送端的天线数目成正比。另一方面，正交频分复用(Orthogonal FrequencyDivision Multiplexing，OFDM)技术通过将频率选择性多径衰落信道在频域内转换为平坦信道，减小了多径衰落的影响，使MIMO系统在存在多径衰落的信道环境下获得空间分集增益。MIMO技术和OFDM技术的结合能在大幅度提高的系统传输数据率的同时保证数据的传输质量，是目前低成本、高速率无线通信系统的首选解决方案。目前很多新型的无线通信标准已经采用了MIMO-OFDM的体系架构，例如IEEE 802.11n标准，IEEE 802.16e标准。同时MIMO-OFDM技术也成为了下一代无线通信系统最热门的技术选择。LTE(LongTerm Evolution)项目，WIGWAM(Wireless Gigabit with Advanced Multimedia)项目以及IMT-A(International Mobile Telecommunications Advanced)系统都将采用MIMO-OFDM技术。

图1展示了一种典型的MIMO-OFDM无线通信系统。在发送端，原始码流由信号调制模块10调制到特定的星座图样；串并转换模块11将串行的数据流转换成N路并行数据流；快速傅里叶反变换模块(IFFT)12完成OFDM调制；调制数据插入保护间隔13后，通过天线14发送。接收到的数据经过去除保护间隔15后由快速傅里叶变换(FFT)16完成OFDM解调。MIMO信号检测器18利用信道估计17信息对解调信号进行检测。并串转换19、信号解调110恢复原始码流。

对于一个N×N阶MIMO-OFDM无线通信系统，其基带等效数学模型如下式所示：

y＝HS+n                           (1)

其中y＝[y₁，y₂，y₃，...，y_N]是N×1维复数接收信号向量。S＝[S₁，S₂，S₃，...，S_N]是N×1维发送信号向量，其中S_n是从一个有限的复数星座图样(Ω)中独立地选取。星座图样是QPSK、16-QAM以及64-QAM中的一种。H是N×N维的复数无线信道矩阵：

$H=\left[\begin{array}{cccc}{h}_{11}& h_{12}& ...& h_{1N}\\ h_{21}& h_{22}& ...& h_{2N}\\ .& .& & .\\ .& .& & .\\ .& .& & .\\ h_{N1}& h_{N2}& ...& h_{\mathrm{NN}}\end{array}\right]---\left(2\right)$

其中h_ij是从第j个发射天线到第i个接收天线的信道响应，并且为零均值，单位方差的高斯变量。n＝[n₁，n₂，n₃，...，n_N]是N×1维复高斯噪声。

MIMO信号检测单元负责发射信号向量的检测和星座图样的解调，是MIMO-OFDM无线通信系统中提供可靠、高速数据传输的关键。另一方面，MIMO信号检测单元需要进行复杂的数字信号处理以获取可靠的检测性能，它也成为MIMO-OFDM技术大规模实用的瓶颈。目前MIMO信号检测算法主要有三种：1)最大释然算法：最大释然算法遍历所有可能的发送信号向量，并计算这些向量与接收信号向量的欧式距离，选取欧式距离最小的一组信号向量作为检测结果。由于最大释然算法是一种遍历搜索算法，其算法复杂度随着天线数目的增加成指数增长，所以不适合于实际的系统应用。2)线性检测算法：迫零算法(Zero-forcing，ZF)，最小均方误差算法(MMSE)归属于线性检测。线性检测通过对系统模型的线性运算检测出发射信号，所以计算复杂度比较低。但是由于误差传递以及噪声放大等因素的影响，线性检测并不能提供令人满意的检测性能。3)次优检测算法，包括球形解码算法(Sphere decoder，SD)，K-Best算法等。次优检测在保证接近最大释然检测性能的同时能够大幅度减小算法复杂度，所以成为了MIMO-OFDM系统实际应用的首选。

发明内容

本发明目的在于提供一种低复杂度、高性能的用于MIMO-OFDM无线通信系统中的信号检测方法。本发明还提供一种基于上述信号检测方法的高速、低复杂度信号检测装置。

本发明中的MIMO-OFDM无线通信系统，其基带等效数学模型如式(1)所示。本发明基于最大释然估计求解MIMO基带等效模型：

$\hat{S}=\arg \underset{S\∈{\mathrm{\Ω}}^N}{\min }{|y-\mathrm{HS}|}^2---\left(3\right)$

式(3)中各种参数的含义同式(1)。

本发明利用实数分解将N维复数系统模型分解为2N维实数系统模型：

$\left[\begin{array}{c}\mathrm{Re}\left(y\right)\\ \mathrm{Im}\left(y\right)\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}\mathrm{Re}\left(H\right)& -\mathrm{Im}\left(H\right)\\ \mathrm{Im}\left(H\right)& \mathrm{Re}\left(H\right)\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}\mathrm{Re}\left(S\right)\\ \mathrm{Im}\left(S\right)\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}\mathrm{Re}\left(n\right)\\ \mathrm{Im}\left(n\right)\end{array}\right]---\left(4\right)$

其中Re(·)和Im(·)分别表示复数的实部和虚部。在此，y表示2N×1维实数接收信号向量，S表示2N×1维实数发送信号向量，H是2N×2N维的实数无线信道矩阵。本发明使用矩阵QR分解法将实数信道矩阵H分解为一个酉矩阵Q和一个上三角矩阵R的乘积：

H＝QR

                                  (5)

y′＝RS+n′其中：y′＝Q^Hy，n′＝Q^Hn

式(5)中的系统模型由式(4)表示等效实数基带系统模型左乘酉矩阵Q的转置矩阵Q^H得到。本发明利用迭代的方式求解式(3)，将最大释然的遍历搜索方法转换为树形搜索方法：

$\hat{S}=\arg \underset{S\∈{\mathrm{\Ω}}^{2N}}{\min }{|y^{\′}-\mathrm{RS}|}^2$

$=\underset{S\∈{\mathrm{\Ω}}^{2N}}{\arg }\min \underset{i=1}{\overset{2N}{\mathrm{\Σ}}}{|y_i^{\′}-\underset{j=i}{\overset{2N}{\mathrm{\Σ}}}{R}_{\mathrm{ij}}{S}_j|}^2---\left(6\right)$

式(6)将累积欧式距离的计算转换为各层部分欧式距离的累加。式中y′_i是实数接收向量y’的第i个分量，R_ij为实数上三角信道矩阵R的第i行第j列元素，S_j为实数发射向量S的第j个分量。本发明从第2N层开始检测，采用如式(7)所示的迭代计算方法求解式(6)，在第一层得到式(6)的求解结果。

PED_i＝PED_i+1+inc_i

${\mathrm{inc}}_i={|(y_i^{\′}-\underset{j=i+1}{\overset{2N}{\mathrm{\Σ}}}{R}_{\mathrm{ij}}{S}_j)-R_{\mathrm{ii}}{S}_i|}^2={|T_{i+1}-T_i|}^2---\left(7\right)$

式(7)中PED_i为搜索树中第i层节点对应的部分欧式距离。在计算的初始化阶段，部分欧式距离初始化为零；inc_i是搜索树中相邻的第i+1层节点和第i层节点间的欧式距离增量。本发明将欧式距离增量inc_i的计算划分为两个部分：T_i+1和T_i。其中T_i+1只与第i+1层及以上层已检测节点信息相关，T_i只与第i层待检测节点信息相关。

本发明在搜索树的前2N-M层采用K-Best搜索方式：扩展上层保留的K个父节点的所有子节点，根据式(7)计算各节点的欧式距离并选择欧式距离最小的K个子节点作为本层保留节点传递给下一层。

本发明在搜索树的后M层采用迫零搜索方式：对于上层保留的父节点，只扩展其欧式距离最小的子节点。本层扩展的所有子节点全部保留并传递给下一层。本发明选取搜索树最后一层中欧式距离最小的节点，将其对应的发射信号向量图样作为发送信号向量S的最终检测结果输出。

其中参数K和参数M为用户定义参数，这两个参数可实现复杂度和检测性能之间的平衡。在噪声干扰比较大的环境中，可以选取较大的K值和M值以获取可靠的检测结果，相应的计算复杂度会提高；另一方面较小的K值和M值可以简化检测过程，但相应的会降低检测结果的可靠性。

本发明提出的应用于MIMO-OFDM无线通信系统中的MIMO信号检测装置由预处理模块20和MIMO信号检测核心模块21构成。预处理模块20由实数分解模块22和QR分解模块23组成。实数分解模块22接收复数的N维接收向量y和N×N维的复数信道矩阵H，将如式(1)所示的N维复数基带等效系统模型分解为如式(4)所示的2N维实数基带等效系统模型。实数分解模块22输出2N维的实数接收信号向量y和2N×2N维的实数信道矩阵H。QR分解模块23接收实数分解模块的输出，将实数信道矩阵H分解为一个酉矩阵Q和上三角矩阵R的乘积，并将实数接收信号向量y左乘酉矩阵Q的转置矩阵Q^H，得到接收信号向量y’。MIMO信号检测核心模块21由5个K-Best模块40，3个迫零模块41，各层间的寄存器组42构成。K-Best模块40和迫零模块41分别完成K-Best搜索和迫零搜索；寄存器组42存储信道信息、传递各层之间的计算结果并且使MIMO信号检测装置流水线化。

K-Best模块40由待选生成模块50，上层干涉模块51，增量计算模块52，加法阵列53，排序单元54构成。其结构图见图5。待选生成模块50计算式(7)中R_ijS_j，上层干涉模块51计算式(7)中T_i+1，增量计算模块52计算式(7)中inc_i，加法阵列53计算式(7)中PED_i，排序单元54选出K个欧氏距离最小的子节点作为当前层输出。迫零模块41由待选生成模块100，上层干涉模块101，增量计算模块102，4输入排序单元103，加法阵列104构成。其结构图见图10。待选生成模块100计算式(7)中R_ijS_j，上层干涉模块101计算式(7)中T_i+1，增量计算模块102与4输入排序模块103选择欧式距离最小的子节点并计算该节点的inc_i，加法阵列104计算式(7)中PED_i。本发明中K-Best模块40和迫零模块41为全并行流水线结构。所有节点以全并行的方式进行处理以提高检测装置的数据吞吐率。

本发明采用候选值共用结构实现上层干涉计算模块51。在候选值共用结构中各父节点的T_i+1并非单独计算，而是由待选生成模块50生成所有可能的R_ijS_j值。上层干涉模块51根据S_j值通过多路选择器70(MUX)选择相应的候选值并通过加法器71和减法器72完成T_i+1的计算。本发明中，待选生成模块50采用移位加结构完成R_ijS_j的计算。移位加结构采用加法器61、移位器60和反相器62代替了乘法器从而减少复杂度。

本发明通过输入控制信号实现可配置设计，在16-QAM调制方式下功能全开启设计，在QPSK调制方式下关断部分功能，减少功耗。

附图说明

图1显示典型的MIMO-OFDM无线通信系统。

图2显示MIMO信号检测器整体框图。

图3显示搜索树示意图。

图4显示MIMO信号检测核心模块框图。

图5显示K-Best搜索层框图。

图6显示待选生成模块结构。

图7显示上层干涉模块结构。

图8显示增量计算模块结构。

图9显示加法阵列结构。

图10显示迫零搜索层框图。

图中标号：10表示信号调制模块，11表示串并转换模块，12表示IFFT模块，13表示插入保护间隔模块，14表示天线，15表示去除保护间隔模块，16表示FFT模块，17表示信道估计模块，18表示MIMO信号检测模块，19表示并串转换模块，110表示信号解调模块，20表示预处理模块，21表示MIMO信号检测核心模块，22表示实数分解模块，23表示QR分解模块，30表示搜索树，31表示搜索树节点，32表示欧式距离，33表示搜索树根节点，34表示欧式距离增量，35表示K-Best搜索层，36表示迫零搜索层，37表示搜索树叶节点，40表示K-Best计算层，41表示迫零计算层，42表示寄存器组，50表示K-Best计算层待选生成模块，51表示K-Best计算层上层干涉模块，52表示K-Best计算层增量计算模块，53表示K-Best计算层加法阵列，54表示K-Best计算层排序单元，60表示待选生成模块移位器，61表示待选生成模块加法器，62表示待选生成模块取反器，63表示待选生成模块信号选择器，70表示上层干涉模块选择器，71表示上层干涉模块加法器，72表示上层干涉模块减法器，80表示增量计算模块减法器，81表示增量计算模块平方器，90、91表示加法阵列加法器，92表示加法阵列选择器，100表示迫零计算层待选生成模块，101表示迫零计算层上层干涉模块，102表示迫零计算层增量计算模块，103表示迫零计算层4输入排序单元，104表示迫零计算层加法阵列

具体实施方式

参照附图来详细说明本发明的具体实施方式。

参照图1，本发明在MIMO-OFDM无线通信系统中用于MIMO信号检测。原始码由信号调制10调制到特定的星座图样；串并转换11将串行的数据流转换成N路并行数据流；快速傅里叶反变换(IFFT)12完成OFDM调制；调制数据插入保护间隔13后，通过天线14发送。接收到的数据经过去除保护间隔15后由快速傅里叶变换(FFT)16完成OFDM解调。MIMO信号检测器18利用信道估计17信息对解调信号进行检测。并串转换19、信号解调110恢复原始码流。

参照图2，本发明实施的4×4QPSK/16-QAM MIMO信号检测装置包括一个预处理模块20和一个MIMO信号检测核心模块21。如图所示，预处理模块接收信道估计信息H和接收信号向量y。通过实数分解，预处理模块首先将N维复数系统模型分解为2N维实数系统模型。通过QR分解，预处理模块接着将信道矩阵H分解为一个上三角矩阵R和一个酉矩阵Q，并将接收信号向量y乘以酉矩阵Q的共轭转置矩阵Q^H得到接收信号向量y’。预处理模块输出上三角矩阵R和接收信号向量y’至MIMO信号检测核心模块。MIMO信号检测核心模块根据星座调制方式配置信号完成MIMO信号检测并输出估计的发送信号向量

参照图3，本发明实施的MIMO信号检测核心模块采用树形搜索方法。对于N×N的MIMO系统，在实数分解和QR分解后利用式(7)形成一个2N层的搜索树30。搜索树中的每一个节点31对应一个部分欧式距离32(Partial Euclidean Distance，PED)，根节点33对应的部分欧式距离为0。相邻两个节点之间对应一个欧式距离增量34(inc)。本发明实施的MIMO信号检测核心模块从搜索树的根节点33开始搜索。搜索树的前(2N-M)层为K-Best搜索层35。每个K-Best搜索层35扩展上层节点的所有可能子节点，然后计算这些子节点的部分欧式距离并保留K个欧式距离最小的子节点传递给下层。K是一个设计参数，可以平衡MIMO信号检测的计算复杂度和信号检测性能。比较大的K能保证更接近最大释然检测的性能，但是复杂度更高。反之较小的K意味着较低的复杂度和较差的检测性能。搜索树的后M层为迫零(ZF)搜索层36。每个迫零搜索层36扩展上层节点中欧式距离增量最小的子节点，并将扩展的子节点直接传递到下层。搜索树的叶节点37表示可能的发送信息向量，本发明实施的MIMO信号检测方法在搜索树的叶节点中选取欧氏距离最小的叶节点作为最终的信号检测输出。

参照图4，本发明实施的4×4QPSK/16-QAM MIMO信号检测核心模块包括5层K-Best搜索层40，3层迫零搜索层41。接收信号向量y’和估计信道信息R由寄存器42流水线输入至每个搜索层。每个搜索层的处理结果由寄存器传递到下一层。本发明实施的MIMO信号检测装置核心为全并行处理结构。每个搜索层以全并行的方式处理上层传来的信息，这样可以提高MIMO信号检测装置核心的数据吞吐率。

参照图5，本发明实施的K-Best搜索层中，对于每一个上层保留的父节点，待选生成模块50首先计算式(7)中R_ijS_j。在计算该父节点相对应的子节点的欧氏距离时，无需重复计算R_ijS_j值，从而可以节约大量硬件资源。上层干涉模块51计算式(7)中T_i+1，再由增量计算模块52计算当前层子节点欧氏距离增量inc_i，在加法阵列53中，当前层节点欧氏距离增量与上层累积欧氏距离相加，由排序单元54选择累积欧氏距离最小的K个节点作为本层的输出结果。

参照图6，本发明实施的待选生成模块中，通过移位器60产生2×R_ij，由加法器61产生3×R_ij，结合取反器62产生{-3×R_ij，-1×R_ij，1×R_ij，3×R_ij}。本发明实施的待选生成模块通过部分模块开启/关闭实现16-QAM/QPSK调制方式可配置功能。在16-QAM调制方式中，所有功能模块开启。在QPSK调制方式中由外部控制信号经选择器63停止移位器60，加法器61以及一半取反器62的功能，只产生{-1×R_ij，1×R_ij}实现QPSK调制。

参照图7，本发明实施的上层干涉模块中，待选生成模块所生成的{-3×R_ij，-1×R_ij，1×R_ij，3×R_ij}被各上层输出星座点S_j由选择器70所选择，由加法器71相加后，通过减法器72将输入信号y’与其相减后得到上层干涉模块的输出。

参照图8，本发明实施的增量计算模块中，上层干涉模块的输出与当前层星座点的距离由减法器80完成，再经过平方器81输出结果。在16-QAM/QPSK可配置设计中，16-QAM调制下所有功能开启，QPSK调制下由外部控制信号关断部分减法器80，平方器81功能，完成QPSK调制信号检测。

参照图9，对每一个上层父节点，在加法阵列中，上层累积欧氏距离与当前层{-3，-1，+1，+3}各星座点的欧氏距离被加法器90、91累加。在16-QAM/QPSK可配置设计中，16-QAM调制下所有功能开启，QPSK调制下由外部控制信号经多路选择器92关断部分加法器90，完成QPSK调制信号检测。

参照图10，在迫零搜索层中，待选生成模块100，上层干涉模块101完成与K-Best搜索层相同的功能。增量计算模块102与4输入排序单元103选择上层保留的各父节点欧氏距离增量最小的子节点作为保留节点，经过加法阵列104与上层累积欧氏距离相加后得到本层输出结果。可配置设计原理与K-Best层相同。

Claims (2)

1.一种多输入多输出无线通信系统MIMO信号检测方法，设N×N阶MIMO-OFDM无线通信系统，其基带等效数学模型如式1所示：

y＝HS+n      1

其中y＝[y₁，y₂,y₃,...，y_N]是N×1维复数接收信号向量，S＝[S₁，S₂,S₃...，S_N]是N×1维发送信号向量，其元素S_i是从一个有限的复数星座图样Ω中独立地选取，星座图样是QPSK、16-QAM或者64-QAM中的一种，H是N×N维的复数无线信道矩阵：

$H=\left[\begin{array}{cccc}{h}_{11}& h_{12}& \·\·\·& h_{1N}\\ h_{21}& h_{22}& \·\·\·& h_{2N}\\ \·& \·& \·& \·\\ \·& \·& \·& \·\\ \·& \·& \·& \·\\ h_{N1}& h_{N2}& \·\·\·& h_{\mathrm{NN}}\end{array}\right]---2$

其中h_ij是从第j个发射天线到第i个接收天线的信道响应，并且为零均值，单位方差的高斯变量，n＝[n₁，n₂,n₃,...，n_N]是N×1维复高斯噪声；

其特征在于：基于最大释然估计求解MIMO基带等效模型：

$\hat{S}={\arg \underset{S\∈{\mathrm{\Ω}}^N}{\min }|y-\mathrm{HS}|}^2---3$

式3中各种参数的含义同式1；

利用实数分解将N维复数系统模型分解为2N维实数系统模型：

$\left[\begin{array}{c}\mathrm{Re}\left(y\right)\\ \mathrm{Im}\left(y\right)\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}\mathrm{Re}\left(H\right)& -\mathrm{Im}\left(H\right)\\ \mathrm{Im}\left(H\right)& \mathrm{Re}\left(H\right)\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}\mathrm{Re}\left(S\right)\\ \mathrm{Im}\left(S\right)\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}\mathrm{Re}\left(n\right)\\ \mathrm{Im}\left(n\right)\end{array}\right]---4$

其中Re(·)和Im(·)分别表示复数的实部和虚部；将式4仍记为式1的形式：y＝HS+n，此处，y表示2N×1维实数接收信号向量，S表示2N×1维实数发送信号向量，H是2N×2N维的实数无线信道矩阵；

使用矩阵QR分解法将实数信道矩阵H分解为一个酉矩阵Q和一个上三角矩阵R的乘积：

H＝QR

y′＝RS+n′其中：y′＝Q^Hy，n′＝Q^Hn    5

式5中第二个公式所示的系统模型由式(4)表示等效实数基带系统模型左乘酉矩阵Q的转置矩阵Q^H得到；利用迭代的方式求解式(3)时，将最大释然的遍历搜索方法转换为树形搜索方法：

$\hat{S}={\arg \underset{S\∈{\mathrm{\Ω}}^{2N}}{\min }|y\′-\mathrm{RS}|}^2$

$=\underset{{S\∈\mathrm{\Ω}}^{2N}}{\arg }\min \underset{i=1}{\overset{2N}{\mathrm{\Σ}}}{|y_i^{\′}-\underset{j=i}{\overset{2N}{\mathrm{\Σ}}}{R}_{\mathrm{ij}}{S}_j|}^2---6$

式(6)将累积欧式距离的计算转换为各层部分欧式距离的累加，式中y_i′是实数接收向量y’的第i个分量，R_ij为实数上三角信道矩阵R的第i行第j列元素，S_j为实数发送向量S的第j个分量；从第2N层开始检测，采用如式(7)所示的迭代计算方法求解式(6)，在第一层得到式(6)的求解结果；

PED_i＝PED_i+1+inc_i

${\mathrm{inc}}_i={|(y_i^{\′}-\underset{j=i+1}{\overset{2N}{\mathrm{\Σ}}}{R}_{\mathrm{ij}}{S}_j)-R_{\mathrm{ii}}{S}_i|}^2={|T_{i+1}-T_i|}^2---7$

式7中PED_i为搜索树中第i层节点对应的部分欧式距离，在计算的初始化阶段，部分欧式距离初始化为零，即PED_2N+1＝0；inc_i是搜索树中相邻的第i+1层节点和第i层节点间的欧式距离增量；将欧式距离增量inc_i的计算划分为两个部分：T_i+1和T_i，其中T_i+1只与第i+1层及以上层已检测节点信息相关，T_i只与第i层待检测节点信息相关；

从搜索树的第2N层开始检测，搜索树的前2N-M层采用K-Best搜索方式：扩展上层保留的K个父节点的所有子节点，根据式7计算各节点的欧式距离并选择欧式距离最小的K个子节点作为本层保留节点传递给下一层；

在搜索树的后M层采用迫零搜索方式：对于上层保留的父节点，只扩展其欧式距离最小的子节点；本层扩展的所有子节点全部保留并传递给下一层；选取搜索树最后一层中欧式距离最小的节点，将其对应的发送信号向量图样

作为发送信号向量S的最终检测结果；

参数K和参数M为用户定义参数，这两个参数实现复杂度和检测性能之间的平衡。

2.一种实现如权利要求1所述的多输入多输出无线通信系统的MIMO信号检测方法的装置，其特征在于包括预处理模块(20)和MIMO信号检测核心模块(21)；其中：

预处理模块(20)由实数分解模块(22)和QR分解模块(23)组成，实数分解模块(22)接收复数的N维接收向量y和N×N维的复数信道矩阵H，将如式1所示的N维复数基带等效系统模型分解为式4所示的2N维实数基带等效系统模型，实数分解模块(22)输出2N维的实数接收信号向量y和2N×2N维的实数信道矩阵H；QR分解模块(23)接收实数分解模块(22)的输出，将实数信道矩阵H分解为一个酉矩阵Q和上三角矩阵R的乘积，并将实数接收信号向量y左乘酉矩阵Q的转置矩阵Q^H，得到接收信号向量y’；

MIMO信号检测核心模块(21)由5个K-Best模块(40)，3个迫零模块(41)，各层间的寄存器组(42)构成；K-Best模块(40)和迫零模块(41)分别完成K-Best搜索和迫零搜索；寄存器组(42)存储信道信息、传递各层之间的计算结果并且使MIMO信号检测装置流水线化；

K-Best模块(40)由第一待选生成模块(50)、第一上层干涉模块(51)、第一增量计算模块(52)、第一加法阵列(53)和排序单元(54)构成；第一待选生成模块(50)计算式7中R_ijS_j，第一上层干涉模块(51)计算式7中T_i+1第一增量计算模块(52)计算式7inc_i，第一加法阵列(53)计算式7中PED_i，排序单元(54)选出K个欧氏距离最小的子节点作为当前层输出；

迫零模块(41)由第二待选生成模块(100)、第二上层干涉模块(101)、第二增量计算模块(102)、4输入排序单元(103)和第二加法阵列(104)构成；第二待选生成模块(100)计算式7中R_ijS_j，第二上层干涉模块(101)计算式7中T_i+1，第二增量计算模块(102)与4输入排序模块(103)选择欧式距离最小的子节点并计算该节点的inci，第二加法阵列(104)计算式7中PED_i；

K-Best模块(40)和迫零模块(41)为全并行流水线结构，所有节点以全并行的方式进行处理以提高检测装置的数据吞吐率。

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