CN101714885B - 多天线系统的串行置信传播检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种多天线系统的串行置信传播检测方法，包括以下步骤：1)初始化变量节点的概率；2)第一次迭代，逐一开始分量检测，前一个分量检测的概率信息作为当前分量检测的先验信息开始检测，依次类推直至最后一个分量检测完成；3)第二次迭代，逐一开始分量检测，每个分量检测使用串行外信息作为先验信息进行检测，直至最后一个分量检测完成；4)重复步骤3)，达到预先设定的迭代次数后，进入步骤5)；本发明其复杂度与符号长度成线性关系，有效降低了长符号发送序列的检测复杂度。

Description

多天线系统的串行置信传播检测方法

本发明是申请号为200610026041.3，申请日为2006年4月25日，发明名称为“多天线系统的并/串行置信传播检测方法及其传播检测器”的分案申请。

技术领域

本发明属于无线通信系统中多发射多接收天线技术领域，特别涉及多天线系统的置信传播检测方法。

背景技术

在无线通信系统中，为越来越多的移动用户提供高速率数据和多媒体业务已经日益迫切，而且不同于有线通信系统，无线通信还受到频谱资源、传送功率、多径衰落等等限制。基于多个发送与接收天线(MIMO，Multiple Input Multiple Output)技术现已证明是提供高速无线数据和多媒体业务的有潜力的方法。

多天线系统的发送、接收框图分别如图1、图2所示。图1中，信源比特经信道编码器、比特交织器、调制器后，输出的星座点符号序列经空时处理器映射到发射天线上。经过衰落信道，接收机(如图2所示)首先由检测器进行符号检测，检测得到的估计序列经解调器、解交织器、信道解码器，得到接收比特序列。

先进的发送接收机设计是多天线系统应用的研究热点。已有的比较成熟的发射结构包括：空时块码(space-time block codes，STBC)、双传输分集(double space-time transmitdiversity，D-STTD)、BLAST等。同时已有的接收机包括：迫零检测(zero forcing，ZF)、最小均方误差检测(minimum mean square error，MMSE)、概率辅助检测(probability dataassociation，PDA)、球形译码(sphere decoding)，最大似然检测(maximal likelihood，ML)等。

在上述已有的发送接收机中，基本的检测处理单元仅限于一个(如：BLAST)或者连续的两个(如：STBC)发送符号，最常用的检测器是MMSE检测器。如果检测处理包括的符号序列长度增大，复杂度很高，如：采用MMSE检测器时，复杂度与符号长度成多项式关系。

发明内容

为降低检测器针对长发送符号序列的复杂度，本发明基于置信传播原理，通过外信息在约束节点和变量节点之间的传递和更新得到收敛的检测后符号/比特概率信息，得到置信传播检测器，同时，基于信息传递的并行和串行实现，本发明提供检测器的两种实现方法：并行置信传播检测方法和串行置信传播检测方法。并/串置信传播检测均基于置信传播检测原理，两种方法均可实现低复杂度的检测，收敛时性能十分接近，一次迭代时，串行的性能优于并行的性能；而并行处理方式延时比串行处理方式小。

为便于说明本发明技术方案，先做以下假设：

调制器输出符号序列为s，其长度为L，表示为s＝{s₁s₂…s_L}；发送天线数为Nt，接收天线数为Nr，v⁽ⁱ⁾为第i个发射天线上的发射符号序列，其长度为N，即， $v^{\left(i\right)}=[v_1^{\left(i\right)}{v}_2^{\left(i\right)}...v_N^{\left(i\right)}],$ 其中，i∈[1，Nt]，N·Nt≥L。

r^(j)为第j个接收天线上的接收符号序列，其长度为N，即， $r^{\left(j\right)}=[r_1^{\left(j\right)}{r}_2^{\left(j\right)}...r_N^{\left(j\right)}],$ 其中，j∈[1，Nr]；

s_t为空时处理得到的v_t所对应的处理前的调制器输出符号序列，显然，s_t∈s；

v_t为所有发射天线上第t个时刻上的发射符号向量，即， $v_t={[v_t^{\left(1\right)}{v}_t^{\left(2\right)}...v_t^{\left(\mathrm{Nt}\right)}]}^T,$ 其中，t∈[1，N]；

r_t：所有接收天线上第t个时刻上的接收符号向量，即， $r_t={[r_t^{\left(1\right)}{r}_t^{\left(2\right)}...r_t^{\left(\mathrm{Nr}\right)}]}^T,$ 其中，t∈[1，N]；

P(·)为概率；

P(·|·)为条件概率；

l为并/串置信检测器的最大迭代次数；

在MIMO系统中，一个时刻上的多天线符号接收可以表示成：

$r_t=H_{\mathrm{Nr}\×\mathrm{Nt}}^{\left(t\right)}\·v_t+N_{\mathrm{Nr}\×1},t\∈[1,N]---\left(1\right)$

信道矩阵H_Nr×Nt ^(t)为：

v_t ⁽¹⁾…v_t ^(Nt)

其中，v_t对应空时处理前符号序列s_t。N_Nr×1是长度为Nr的高斯白噪声向量。

为了更清楚描述置信传播检测(Belief propagation，BP)器，本发明给出约束节点、变量节点、节点间的连线、分量检测器、迭代检测的定义，以方便描述MIMO传输。

对于长为L的发送符号序列s，MIMO传输可以表示成图3。其中，

约束节点f_t(constraint node)对应于(1)和(2)中的Nr个线性方程(在空时MIMO中，一个约束节点对应于一个接收时刻的接收方程)；

变量节点(variable node)为对应于参与约束节点f_t的未知符号向量s_t(在空时MIMO中，变量节点对应于该时刻接收符号的原始发送星座点符号)；

约束节点f_t和变量节点{s_i，s_j，…，s_k}之间的连线(连接)表示在接收时刻t存在的发送原始星座点符号序列{s_i，s_j，…，s_k}；

本发明中的一次迭代检测是指，全部约束节点经过分量检测器处理后，将更新的信息传递给相连的变量节点，然后全部变量节点将接收信息合并后再把并行外信息(其详细内容见检测器步骤说明)传递给所有相连的约束节点。

1)初始化变量节点的概率；

2)约束节点计算并更新各自连接的变量节点的概率信息，并将该概率信息传递给连接的变量节点；

3)变量节点收集连接的约束节点传递的概率信息，将其合并后获得并行外信息，并将所述并行外信息传递给连接的约束节点；

4)重复步骤2)和步骤3)，达到预先设定的迭代次数后，进入步骤5)；

5)变量节点收集约束节点传递的信息并输出，

其中，所述约束节点为多天线系统中一个时刻上的多天线符号接收的多个线性方程，变量节点对应于参与约束节点的未知符号向量或符号向量对应的比特序列，并行外信息指不包括本约束节点信息的其他约束节点传递的软信息合并后的信息，所述连接表示接收时刻与本接收时刻对应的发送原始星座点符号序列或符号序列对应的比特序列的对应关系。

一种多天线系统的串行置信传播检测方法，包括以下步骤：

1)初始化变量节点的概率；

2)第一次迭代，逐一开始分量检测，前一个分量检测的概率信息作为当前分量检测的先验信息开始检测，依次类推直至最后一个分量检测完成；

3)第二次迭代，逐一开始分量检测，每个分量检测使用串行外信息作为先验信息进行检测，直至最后一个分量检测完成；

4)重复步骤3)，达到预先设定的迭代次数后，进入步骤5)；

5)输出最后一次迭代后的所有变量节点概率信息，

其中，所述约束节点为多天线系统中一个时刻上的多天线符号接收的Nr个线性方程，变量节点对应于参与约束节点的未知符号向量或符号向量对应的比特序列，所述串行外信息为前面处理得到的概率信息除去本分量检测器在上次迭代过程中提供的概率信息后的信息。

其中，所述步骤2)和步骤3)的迭代过程中，检测顺序为按照接收时刻或者是根据接收时刻重新排序后进行分量检测。

本发明还提供一种置信传播检测器，它由多个分量检测器组成。所述分量检测器用于一个约束节点和与之相连的变量节点之间的检测处理。

一种置信传播检测器，包括多个分量检测器，所述分量检测器用于一个约束节点和与之相连的变量节点之间的检测处理(在空时MIMO中，分量检测对应于一个接收时刻上对传输符号的检测估计)，所述约束节点为多天线系统中一个时刻上的多天线符号接收的Nr个线性方程，变量节点对应于参与约束节点的未知符号向量或符号向量对应的比特序列。

其中，所述检测处理过程为并行置信传播检测。其实现过程如本发明多天线系统的并行置信传播检测方法。

其中，所述检测处理过程为串行置信传播检测。其实现过程如本发明多天线系统的串行置信传播检测方法。

本发明提出的并/串置信传播检测器也适用于MIMO-OFDM系统。本发明针对多天线发送结构中使用长符号的结构，如：交织分集多天线系统、S-PARC等等，提出一种新型检测器。该发明通过分量检测和多个处理单元的软信息传递与合并，得到整个符号长度上的符号/比特检测结果。复杂度随发送符号长度成线性关系，尤其在长符号发送时，低复杂度优势突出。提出的并/串检测器也可以取得良好的误比特性能。

附图说明

图1为发送机框图；

图2为接收机框图；

图3为本发明对MIMO传输的图表示；

图4为本发明约束节点更新示意图；

图5为本发明变量节点更新示意图；

图6为判决输出示意图；

图7为串行置信传播检测示意图；

图8为本发明实施例中发射结构空时符号映射；

图9为图8的图表示；

图10复杂度曲线；

图11未编码系统BER性能；

图12编码系统BER性能；

图13编码MIMO-OFDM系统BER性能。

具体实施方式

多天线系统的并行置信传播检测方法实施例：

下面基于MIMO的图表示，描述本发明提供的并行置信传播检测方法。具体步骤描述如下：

步骤一、概率初始化。对于所有变量节点s＝{s₁s₂…s_L}，初始化符号概率，即q⁽⁰⁾(s_t)＝P(s_i＝c_k)＝1/M，其中，c_j是调制器的星座点符号，M是调制器星座点的总符号个数(如：QPSK调制器中，M＝4)，i∈[1，L]，k∈[1，M]。也可以直接进行比特初始化，即，初始化似然比q⁽⁰⁾(b_ik)＝log(P(b_ik＝1)/P(b_ik＝0))＝0，i∈[1，L]，k∈[1，M]。在迭代的检测和译码系统里(如：Turbo迭代接收机)，初始化概率/似然比的取值是信道译码器反馈的符号/比特的概率/似然比数值。

步骤二、约束节点处理。图4为一个约束节点和与之相连的所有变量节点的示例。

图中，约束节点f_j连接四个变量节点{s_l，s_m，s_n，s_t}。约束节点处理是指，在已知变量节点的概率信息的前提下，根据接收方程(式(1))，计算更新的变量节点概率值。r_ji ^(w)(s_i)是约束节点f_j传递给变量节点s_i的更新概率，表达式为：

r_ji ^(w)(s_i)＝P(s_i＝c_k|f_j，q_lj ^(w-1)(s_l)，q_mj ^(w-1)(s_m)，q_nj ^(w-1)(s_n))，

其中，k∈[1，M]，上标(w)和(w-1)分别表示第w次迭代和第w-1次迭代，由f_j传递给其他相连变量节点的更新概率值类推。

概率r_ji ^(w)(s_i)的计算，可以采用已有的软MMSE、PDA、list SD，APP检测算法，也可以是其他的任何软入软出(soft input soft output)的检测算法。

约束节点处理步骤中，所有N个约束节点同时并行计算L个符号的更新概率。与步骤一类似，也可以直接更新符号对应的比特似然比。

步骤三、变量节点处理。图5是一个变量节点及其参与的所有约束节点图示。

图例中，变量节点s_i参与了三个约束{f_z，f_p，f_j}。变量节点处理指，变量节点收集由约束节点传递过来的概率信息，将其合并后再传递给连接的约束节点。图5中，q_ij ^(w)(s_i)是变量节点s_i合并除f_j以外的其他相连的校验节点传递的信息(外信息)后发送给校验节点f_j的概率信息。其表达式为：

q_ij ^(w)(s_i)＝P(s_i＝c_k|r_zi ^(w)(s_i)，r_pi ^(w)(s_i))，k∈[1，M]。

概率q_ij ^(w)(s_i)的计算可以采用已有的等增益合并、最大比合并，也可以是其他某种加权的合并方式。该步骤中，所有L个变量节点同时更新传递给N个约束节点的概率信息。类似地，该步骤也可以直接以比特似然比的形式处理，例如比特似然比中最简单的合并方式：似然比直接相加。

步骤四、迭代检测。概率信息r_ji(s_i)和q_ij(s_i)在所有L个变量节点和N个约束节点之间多次迭代计算和更新传递，从而变量节点的检测后概率不断更新直至收敛(或，变量节点对应的比特似然比不断更新直至收敛)。迭代检测的过程也就是步骤2和3的重复处理过程，达到预先设定的迭代次数后停止迭代。

步骤五、最后判决。迭代次数达到预先设定的次数后，变量节点收集所有约束节点传递的信息，送给系统后面的解调器。如图6所示，

其中，Q(s_i)是变量节点输出的概率信息，表达式为：

Q(s_i)＝P(s_i＝c_k|r_zi ^(l)(s_i)，r_pi ^(l)(s_i)，r_ji ^(l)(s_i))，k∈[1，M]。

在基于比特处理的系统中，最后输出的比特似然比直接输出给后面的比特解交织器。

如上所述，在一次迭代过程中，所有的约束节点和变量节点处理是并发的，所以称为并行置信传播检测。并行的处理模式可以降低处理延时。变量节点和约束节点之间的连接方式取决于发送结构。

多天线系统的串行置信传播检测方法实施例：

该串行置信传播检测方法，通过层间外信息传递(Layer Extrinsic InformationTransferring)进行检测，也可以称作层间外信息传递检测器。在串行置信传播检测中，从第一个接收时刻至最后一个接收时刻检测的N个分量处理器处理完毕定义为一次迭代检测。与并行检测中N个约束节点并发检测不同，串行检测中N个约束节点的检测是有顺序的、串行的，同时，第t个约束节点分量检测器的先验信息是前面t-1个约束节点分量处理器得到的更新后信息。示例如图7所示，

图7中，每个约束节点包括六个变量节点，即f₁连接{s₁，s₂，s₃，s₄，s₅，s₆}，f₂连接{s₂，s₇，s₈，s₁，s₃，s₄}。其串行检测处理的具体步骤如下：

1.概率初始化。与并行处理的步骤一相同。

2.第一次迭代。

首先进行第一个接收时刻的约束节点f₁的分量检测。

即：节点s₁的更新，即在已知其它符号先验概率和约束节点下，计算符号s₁的后验概率；

r₁ ⁽¹⁾(s₁)＝P(s₁＝c_k|f₁，q⁽⁰⁾(s₂)，q⁽⁰⁾(s₃)，q⁽⁰⁾(s₄)，q⁽⁰⁾(s₅)，q⁽⁰⁾(s₆))，k∈[1，M]，

节点s₂的更新：

r₁ ⁽¹⁾(s₂)＝P(s₂＝c_k|f₁，q⁽⁰⁾(s₁)，q⁽⁰⁾(s₃)，q⁽⁰⁾(s₄)，q⁽⁰⁾(s₅)，q⁽⁰⁾(s₆))，k∈[1，M]；

节点s₃至s₆的更新类推。表达式中r₁ ⁽¹⁾的上标表示串行检测的迭代次数，下标表示一次迭代中的检测顺序标号。

然后进行第二个接收时刻的约束节点f₂的分量检测。

f₂与f₁有部分重合的变量节点(节点{s₂，s₁，s₃，s₄})，在进行f₂的分量检测时，重合变量节点的先验信息不再是q⁽⁰⁾，而是由f₁分量检测器得到的更新信息r₁ ⁽¹⁾；对于在f₁中没有出现的变量节点(节点{s₇，s₈})，先验信息仍然是q⁽⁰⁾。如：节点s₂的更新：r₂ ⁽¹⁾(s₂)＝P(s₂＝c_k|f₂，q⁽⁰⁾(s₇)，q⁽⁰⁾(s₈)，r₁ ⁽¹⁾(s₁)，r₁ ⁽¹⁾(s₃)，r₁ ⁽¹⁾(s₄))，k∈[1，M]；节点s₁的更新：r₂ ⁽¹⁾(s₁)＝P(s₁＝c_k|f₂，r₁ ⁽¹⁾(s₁)，q⁽⁰⁾(s₇)，q⁽⁰⁾(s₈)，r₁ ⁽¹⁾(s₃)，r₁ ⁽¹⁾(s₄))；节点s₃，s₄类推；节点s₇的更新：r₂ ⁽¹⁾(s₇)＝P(s₇＝c_k|f₂，r₁ ⁽¹⁾(s₂)，q⁽⁰⁾(s₈)，r₁ ⁽¹⁾(s₁)，r₁ ⁽¹⁾(s₃)，r₁ ⁽¹⁾(s₄))；类似于s₇，节点s₈的更新：r₂ ⁽¹⁾(s₈)＝P(s₈＝c_k|f₂，r₁ ⁽¹⁾(s₂)，q⁽⁰⁾(s₇)，r₁ ⁽¹⁾(s₁)，r₁ ⁽¹⁾(s₃)，r₁ ⁽¹⁾(s₄))。

第三个时刻的约束节点f₃至最后一个接收时刻的约束节点f_N的处理原理同约束节点f₁和f₂的处理过程。

完成N个分量检测后，记L个变量节点的第一次迭代更新值为{q⁽¹⁾(s_i)}，i∈[1，L]。需要说明的是，检测的顺序可以按照接收顺序，即：f₁→f₂→f₃→…→f_N，也可以是接收顺序的重排，如：f₃→f₁₀→f_L→…→f₂₀。分量检测器的算法同并行置信检测的步骤2中的算法说明。上述节点的更新也可以是比特似然比的更新。

3.第二次迭代检测。第二次迭代检测的整体处理过程与第一次迭代类似，只是各个分量检测器的先验信息是前面处理得到的信息除去本分量检测器在第一次迭代过程中提供的信息(即外信息)。仍以图7为例。第二次迭代中，先进行第一个约束节点f₁的分量检测。即：节点s₁的更新：

r₁ ⁽²⁾(s₁)＝P(s₁＝c_k|f₁，q⁽¹⁾(s₂)\(r₁ ⁽¹⁾(s₂)\q⁽⁰⁾(s₂))，q⁽¹⁾(s₃)\(r₁ ⁽¹⁾(s₃)\q⁽⁰⁾(s₃))，q⁽¹⁾(s₄)\(r₁ ⁽¹⁾(s₄)\q⁽⁰⁾(s₄))，q⁽¹⁾(s₅)\(r₁ ⁽¹⁾(s₅)\q⁽⁰⁾(s₅))，q⁽¹⁾(s₆)\(r₁ ⁽¹⁾(s₆)\q⁽⁰⁾(s₆)))

(反斜杠”A\B”表示：A除去B后的外信息，例如：假设A和B分别是同一个比特的检测后和检测前比特似然比，则A\B＝A-B；另外，条件概率中的两个连续的反斜杠A\(B\C)对应的物理意义：B\C表示完全由本分量检测器在前次迭代中提供的信息，A\(B\C)表示前次迭代中完全由其他分量检测器提供的信息，即外信息)；节点s₂至s₆的更新类推。在约束节点f₂的分量检测中，对于在f₁中出现过的节点更新如下，节点s₂的更新：

r₂ ⁽²⁾(s₂)＝P(s₂＝c_k|f₂，q⁽¹⁾(s₇)\(r₂ ⁽¹⁾(s₇)\q⁽⁰⁾(s₇))，q⁽¹⁾(s₈)\(r₂ ⁽¹⁾(s₈)\q⁽⁰⁾(s₈))，r₁ ⁽²⁾(s₁)\(r₂ ⁽¹⁾(s₁)\r₁ ⁽¹⁾(s₁))，r₁ ⁽²⁾(s₃)\(r₂ ⁽¹⁾(s₃)\r₁ ⁽¹⁾(s₃))，r₁ ⁽²⁾(s₄)\(r₂ ⁽¹⁾(s₄)\r₁ ⁽¹⁾(s₄)))；

节点s₁、s₃、s₄的更新类推；对于在f₁中没有出现过的节点更新如下，节点s₇的更新：

r₂ ⁽²⁾(s₇)＝P(s₇＝c_k|f₂，r₁ ⁽²⁾(s₂)\(r₂ ⁽¹⁾(s₂)\r₁ ⁽¹⁾(s₂))，q⁽¹⁾(s₈)\(r₂ ⁽¹⁾(s₈)\q⁽⁰⁾(s₈))，

r₁ ⁽²⁾(s₁)\(r₂ ⁽¹⁾(s₁)\r₁ ⁽¹⁾(s₁))，r₁ ⁽²⁾(s₃)\(r₂ ⁽¹⁾(s₃)\r₁ ⁽¹⁾(s₃))，r₁ ⁽²⁾(s₄)\(r₂ ⁽¹⁾(s₄)\r₁ ⁽¹⁾(s₄)))；节点s₈的更新类推。后续约束节点f₃至f_N的先验信息和变量节点更新的处理过程类推。

4.迭代检测。按照步骤3的处理方法更新变量节点信息直至达到最大迭代次数。

5.判决输出。迭代次数达到预先设定的最大次数l后，输出{q^(l)(s_i)}(i∈[1，L])至系统后面的解调器。在基于比特处理的系统中，输出的比特似然比直接给后面的比特解交织器。

在串行检测的一次迭代中，由于后续分量检测器的先验信息是不断更新的，所以一次串行迭代检测的性能要优于一次并行迭代检测的性能。要达到相同的性能，串行检测需要的总的迭代次数少于并行检测，但串行处理方式使得一次迭代的处理时间大于并行处理方式。

置信传播检测器实施例：

一种置信传播检测器，它由多个分量检测器组成。所述分量检测器用于一个约束节点和与之相连的变量节点之间的检测处理(在空时MIMO中，分量检测对应于一个接收时刻上对传输符号的检测估计)。

其中，所述检测处理过程为并行置信传播检测。其实现过程如本发明实施例多天线系统的并行置信传播检测方法。

其中，所述检测处理过程为串行置信传播检测。其实现过程如本发明实施例多天线系统的串行置信传播检测方法。

仿真

下面以发射结构为循环延迟分集的多天线结构进行仿真的结果，进一步说明本发明多天线系统的并/串行置信传播检测方法及其有益效果。

图8给出一个天线配置为4x4，发送符号长度为4时的发射结构及对应的MIMO传输的图表示。

其发射符号序列s＝{s₁s₂s₃s₄}，由于所采用的循环延迟分集结构，每个符号分别参与了4个时刻的发送，而每个时刻有4个不同的符号同时发射。

图9中，每个变量节点连接4个约束节点，而每个约束节点也连接4个变量节点。在仿真示例中采用QPSK调制和基于比特似然比的分量检测器，因此在图9中每个变量节点延伸出2个分支，分别表示每个变量节点对应2个比特节点，每次分量检测是将两个比特看作一组同时更新和传递的。仿真中例子的参数见表1，

表1仿真参数

MIMO系统中，发送符号s＝{s₁s₂…s_L}，L＝300，约束节点f＝{f₁f₂…f_N}，N＝L＝300，记s＝{s₁s₂…s_L}对应的比特节点为b＝{[b₁₁b₁₂]，[b₂₁b₂₂]，…，[b_L1b_L2]}。在4x4的天线配置的循环延迟分集系统中，MIMO图表示是图9的扩展，每个变量节点s_i连接4个约束节点{f_{(i-k)mod(300)+1}，k∈[1，4]}，i∈[1，300]，每个约束节点f_j连接4个变量节点{s_(j+k)mod300，k∈[0，3]}，i∈[1，300]。

MIMO系统的并行置信检测，设定最大迭代次数为4，过程如下：

第一步：初始化比特似然比。q_ij ⁽⁰⁾(b_ik)＝log(P(b_ik＝1)/P(b_ik＝0))＝0，{i，j}∈[1，300]，k∈[1，2]。

第二步：约束节点处理。约束节点根据初始化似然比和接收方程计算更新后的比特似然比。第n次迭代中，对于第j个约束节点f_j，连接的第i个变量节点的第m比特的更新后似然比表示为：r_ji ^(w)(b_im)＝log{P(b_im＝1|V)/P(b_im＝0|V)}，i＝(j+k)mod300，k∈[0，3]，m∈[1，2]，V＝{f₁，{q_lj ^(w-1)(b_lz)，z∈[1，2]，l∈{(j+k)mod300，k＝0，1，2，3}\i}}，该表达式的计算采用软干扰抵消的MMSE算法。j取遍[1，300]内的值，则约束节点处理完毕。

第三步：变量节点处理。变量节点等增益合并约束节点传递的似然比信息并将外信息传递回约束节点。第n次迭代中，对于第i个变量节点s_i，传递给第j个约束节点的外信息表示为： $q_{\mathrm{ij}}^{\left(w\right)}\left(b_{\mathrm{im}}\right)=\underset{\underset{l\≠j}{l\∈[(i-k)\mathrm{mod}300+1,k=\mathrm{1,2,3,4}]}}{\mathrm{\Σ}}{r_{\mathrm{li}}}^{\left(w\right)}\left(b_{\mathrm{im}}\right),$ m∈[1，2]，j∈{(i-k)mod300+1，k∈[1，4]}。i取遍[1，300]内的值，则变量节点处理完毕。

第四步：重复第二步和第三步，直至迭代次数达到预定的最大迭代次数4。

第五步：输出判决。 $Q_i\left(b_{\mathrm{im}}\right)=\underset{l\∈\{(i-k)\mathrm{mod}300+1,k=\mathrm{1,2,3,4}\}}{\mathrm{\Σ}}{r_{\mathrm{li}}}^{\left(4\right)}\left(b_{\mathrm{im}}\right),$ i∈[1，300]，m∈[1，2]。

MIMO系统的串行置信检测按照接收顺序检测，设定最大迭代次数为3，过程如下：

第一步：初始化比特似然比。q_i ⁽⁰⁾(b_im)＝log(P(b_im＝1)/P(b_im＝0))＝0，i∈[1，300]，m∈[1，2]。

第二步：第一次迭代。由循环延迟分集的结构知，前一个时刻在第2，3，4天线发送的符号在本时刻的第1，2，3天线重新发送，而第一次迭代时最初的比特初始似然比信息为0，所以在本时刻分量检测器中，重复出现符号对应比特的初始概率是前一个时刻的检测后似然比，而未出现的符号对应比特的似然信息为0；在最后的三个发送时刻，第4个天线发送的符号虽然在前一个时刻不曾出现，但是分别在最初的1、2、3个时刻有信息更新，所以其先验信息是对应的更新过的似然比。如：第一个约束节点f₁包括变量节点{s₁s₂s₃s₄}，符号s₁对应比特的更新：

$r_1^{\left(1\right)}\left(b_{1m}\right)=\log (P(b_{1m}=1|V)/P(b_{1m}=0|V)),$

其中，条件V＝{f₁，{q⁽⁰⁾(b_ik)，i＝2，3，4；k＝1，2}}。

节点s₂至s₄对应比特更新类推。

第二个约束节点f₂包括变量节点{s₂s₃s₄s₅}，节点s₂对应比特更新：

$r_2^{\left(1\right)}\left(b_{2m}\right)=\log (P(b_{2m}=1|V)/P(b_{2m}=0|V)),$

其中，条件 $V=\{f_2,q^{\left(0\right)}\left(b_{5k}\right),\{r_1^{\left(1\right)}\left(b_{\mathrm{ik}}\right),i=\mathrm{3,4}\};k=\mathrm{1,2}\};$

节点s₃和s₄对应比特类推；

节点s₅对应比特更新：

$r_2^{\left(1\right)}\left(b_{5m}\right)=\log (P(b_{5m}=1|V)/P(b_{5m}=0|V)),$

条件 $V=\{f_2,\{r_1^{\left(1\right)}\left(b_{\mathrm{ik}}\right),i=\mathrm{2,3,4},k=\mathrm{1,2}\left\}\right\}.$

后续约束节点仿f₂类推。倒数第3个约束节点f₂₉₈包括变量节点{s₂₉₈s₂₉₉s₃₀₀s₁}，节点s₂₉₈对应比特更新：

$r_{298}^{\left(1\right)}\left(b_{298m}\right)=\log (P(b_{298m}=1|V)/P(b_{298m}=0|V))),$

条件 $V=\{f_{298},r_1^{\left(1\right)}\left(b_{1k}\right),\{r_{297}^{\left(1\right)}\left(b_{\mathrm{ik}}\right),i=\mathrm{299,300}\}k=\mathrm{1,2}\};$

节点s₂₉₉和s₃₀₀类推；节点s₁对应比特更新：

$r_{298}^{\left(1\right)}\left(b_{1m}\right)=\log (P(b_{1m}=1|V)/P(b_{1m}=0|V)),$

其中，条件 $V=\{f_{298},\{r_{297}^{\left(1\right)}\left(b_{\mathrm{ik}}\right),i=\mathrm{298,299,300},k=\mathrm{1,2}\left\}\right\}.$

最后的两个节点更新类推。

最后，所有变量节点对应的比特的更新值为：i＝1，2，3时， $q^{\left(1\right)}\left(b_{\mathrm{im}}\right)=r_{300}^{\left(1\right)}\left(b_{\mathrm{im}}\right);$ i∈[4，300]时， $q^{\left(1\right)}\left(b_{\mathrm{im}}\right)=r_i^{\left(1\right)}\left(b_{\mathrm{im}}\right),$ 即，在所有约束节点中最后一次更新的变量节点信息作为本节点在本次迭代的最后信息。

第三步：第二次迭代。第二次迭代与第一次处理不同的是外信息有所变化。如：第一个约束节点f₁中符号s₁对应比特的更新： $r_1^{\left(1\right)}\left(b_{1m}\right)=\log (P(b_{1m}=1|V)/P(b_{1m}=0|V)),$

其中，条件 $V=\{f_1,\{q^{\left(1\right)}\left(b_{\mathrm{ik}}\right)-(r_1^{\left(1\right)}\left(b_{\mathrm{ik}}\right)-q^{\left(0\right)}\left(b_{\mathrm{ik}}\right)),i=\mathrm{2,3,4},k=\mathrm{1,2}\left\}\right\}$ (条件中第一个相减项(r₁ ⁽¹⁾(b_ik)-q⁽⁰⁾(b_ik))表示第一次迭代中完全由第一个约束节点提供的信息；第二个相减项q⁽¹⁾(b_ik)-(r₁ ⁽¹⁾(b_ik)-q⁽⁰⁾(b_ik)))表示第一次迭代中完全由其他约束节点提供的信息)。其他约束节点处理方式类推。

第四步：多次迭代检测。按照第三步中的处理原理进行达到最大的迭代次数3。

第五步：判决输出。将最后一次迭代得到的比特似然比q⁽³⁾(b_im)，i∈[1，300]，m∈[1，2]，输出给比特解交织器。

下面给出算法的复杂度分析。

从前面的步骤说明可知，置信传播检测主要包括两部分：分量检测器，分量检测器之间的信息传递和合并。直观地，把每个分量检测器的复杂度看作基本单元，那么总的复杂度是基本单元的整数倍，倍数取决于分量检测器的个数，即，发射符号的长度。表2为并行置信传播、串行置信传播以及传统的MMSE的复杂度。对应全分集时应用并/串置信传播检测方法的等效实数加和实数乘的次数。本发明提出的检测方法随传输符号的长度成线性增长，而传统的MMSE检测算法，复杂度是传输符号长度的立方关系。对应地，图10给出了对应的并/串置信传播检测方法与MMSE检测方法的复杂度比较曲线。从图10可以很明显看出，随着符号长度的增加，提出的检测算法比MMSE有明显的低复杂度优势，如：L＝50时，MMSE运算量大约是提出方法的5倍。而通常传输系统中，一个传输块的长度要大于50个符号，所以，提出的方法低复杂度在实际应用中很有潜力。表2和图10显示，并行和串行方法相比较，运算量十分接近，串行的复杂度略低。

表2复杂度表

其中，mod_order为调制阶数，对应于{BPSK，QPSK，16QAM，64QAM}，取值分别为{1，2，4，6}；

N_add为分量检测器中等效实数加的运算次数；

N_mul为分量检测器中等效实数乘的运算次数；

n为并/串置信传播检测的预先设定的迭代次数。

图10至图13为采用表2中参数配置时仿真的性能曲线分析。

图11、图12和图13给出了应用并/串置信传播检测方法的误比特性能曲线，同时也给出了传统的MMSE算法下的性能作为比较基准。

图11和图12分别给出了各态历经Rayleigh信道下未编码系统和编码系统下的4x4MIMO系统的性能。从图11可以看出，未编码系统中，误比特率为10^-4时，提出的检测方法两次迭代可以比MMSE算法有0.7-1dB的增益。编码系统中，对于码率为1/2和2/3的Turbo码，误比特率为10^-4时，提出的检测方法比MMSE有0.2dB的增益。串行方法2次迭代性能可以收敛，并行算法需要3次迭代性能收敛。不迭代时，串行方法的性能优于并行方法。收敛时，并串方法性能相同。

图13给出了MIMO-OFDM系统中提出方法的性能曲线。如图所示，本发明与MMSE性能接近。

从图10至13中可以看出，本发明在性能上接近甚至略优于MMSE，但是复杂度却远远低于MMSE，并且在传输符号长度增大时低复杂度的优势尤其明显。

Claims (2)

1.一种多天线系统的串行置信传播检测方法，其特征在于包括以下步骤：

1)初始化变量节点的概率；

2)第一次迭代，逐一开始分量检测，前一个分量检测的概率信息作为当前分量检测的先验信息开始检测，依次类推直至最后一个分量检测完成；

3)第二次迭代，逐一开始分量检测，每个分量检测使用串行外信息作为先验信息进行检测，直至最后一个分量检测完成；

4)重复步骤3)，达到预先设定的迭代次数后，进入步骤5)；

5)输出最后一次迭代后的所有变量节点的概率，

其中，约束节点对应于多天线系统中一个时刻上的多天线符号接收的多个线性方程，变量节点对应于约束节点的未知符号向量或符号向量对应的比特序列，所述串行外信息为前一次迭代和本次迭代中的前面时刻分量检测共同处理得到的概率信息除去本分量检测器在上次迭代过程中提供的概率信息后的信息；

所述步骤2)和步骤3)的迭代过程中，检测顺序为按照接收时刻或者是根据接收时刻重新排序后进行分量检测。

2.根据权利要求1所述的多天线系统的串行置信传播检测方法，其特征在于：所述约束节点对应于一个时刻上的多天线符号接收r_t中的Nr个线性方程，即

$r_t=H_{\mathrm{Nr}\×\mathrm{Nt}}^{\left(t\right)}\·v_t+N_{\mathrm{Nr}\×1},t\∈[1,N]$

其中，信道矩阵

为：

其中，t为时刻序号，r_t为所有接收天线上第t个时刻上的接收符号向量，v_t为所有发射天线上第t个时刻上的发射符号向量，v_t ⁽¹⁾为第t时刻第1个发射天线上的发射符号序列，v_t ^(Nt)为第t时刻第N_t个发射天线上的发射符号序列，Nt为发送天线数，Nr为接收天线数，N_Nr×1是长度为Nr的高斯白噪声向量，f_t为约束节点，N为接收天线上的接收符号序列长度。

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