CN101888286A - 一种mimo空间复用的译码方法及其装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种MIMO空间复用的译码方法及MIMO空间复用的译码装置，所述译码方法包括步骤：获取恢复发射端各层发射信号所需要的M_T×M_R维加权矩阵W；其中W＝(H^HH+D²)^-1H^H，D为对角矩阵，其对角元素值为发射端各个发射天线的信噪比的倒数，H表示信道矩阵，M_T表示发射天线数目，M_R表示接收端的接收天线数目；根据信道矩阵H和所述对角矩阵D，利用Greville算法计算加权矩阵W；根据计算出的加权矩阵W得到各层发射信号的初始估计值；根据初始估计值、信道矩阵、对角矩阵和接收端接收到的M_R维接收信号向量萃取出发射端各层发射信号。本发明采用了Greville算法计算加权矩阵，所需MAC操作数比QR分解算法、Cholesky分解算法都少，计算复杂度比较低。

Description

一种MIMO空间复用的译码方法及其装置

技术领域

本发明涉及MIMO技术领域，特别涉及一种MIMO空间复用的译码方法及一种MIMO空间复用的译码装置。

背景技术

MIMO(Multiple-Input Multiple-Out-put，多输入多输出)是指在发射端使用多个发射天线，在接收端使用多个接收天线的通信系统，如图1所示，在发射端包括发射信号处理模块及与发射信号处理模块连接的多个发射天线S₁、S₂......S_MT，在接收端包括接收信号处理模块及与接收信号处理模块连接的多个接收天线y₁、y₂......y_MR。发射端经过调制处理后的发射信号经过发射信号处理模块的处理后经过发射天线S₁、S₂......S_MT发射出去，接收端通过接收天线y₁、y₂......y_MR接收该信号，并经过接收信号处理模块的处理后恢复为信号

MIMO技术的出现，使得通信系统的数据速率、系统容量得到很大的提升，并且提高了传输质量。MIMO技术的实质就是空间分集或空间复用，相对于发射端有STC(Space-Time Coding，空时编码)或SM(Space-TimeCoding，空间复用)技术。

SM技术是指同时在不同发射天线发射不同的数据流，在接收端利用空间丰富的散射性将发射信号分离出来的一种技术，其中发射端编码方式可以分为水平编码、垂直编码和对角线编码，由于垂直编码能在性能和译码复杂度之间取得很好的折中，因而目前常用的是垂直编码，其发射端结构如图2所示，包括信道编码单元、调制单元、串并转换单元、多个滤波单元、多个数模转换单元及多个射频单元，信号编码单元的输出端经过调制单元与串并转换单元的输入端连接，串并转换单元有多个输出端，每个输出端分别依次经过滤波单元、数模转换单元、射频单元与发射天线连接；信号经过信号编码单元编码、调制单元的调制处理和串并转换单元的转换后变为多路信号，每路信号再经过滤波单元滤波处理、数模转换单元的数模转换处理、射频单元的频率搬移处理后经过发射天线发射出去。

目前对于垂直编码所采用的译码方法有：最大似然检测算法、球形检测译码算法、基于迫零准则的排序串行干扰抵消算法、基于最小均方误差的译码检测算法、矩阵的QR分解算法、迫零排序QR分解算法、并行译码算法、多层干扰同时抵消的逆序检测算法等。

在这些译码方法中，基于迫零准则的排序串行干扰抵消算法、并行译码算法和多层干扰同时抵消的逆序检测算法都需要对发射信号所需要的M_T×M_R维加权矩阵W进行求伪逆计算，根据计算出的加权矩阵W得到各层发射信号的初始估计值，其中W＝(H^HH+D²)^-1H^H，D为一个对角矩阵，其对角元素值为发射端各个发射天线的信噪比的倒数，H表示信道矩阵，公式中字母右上角的符号小H表示共轭转置，M_T表示所述发射天线数目，M_R表示接收端的接收天线数目；之后再根据所述初始估计值、所述信道矩阵、所述对角矩阵和接收端接收到的M_R维接收信号向量萃取出所述发射端各层发射信号。

在对加权矩阵W进行求伪逆计算中，可以利用QR分解算法和Cholesky分解算法的其中一种方法进行计算，但计算复杂度比较高；另外也可以直接对加权矩阵W进行矩阵求伪逆计算，但计算复杂度更高。

发明内容

本发明的目的在于提供一种计算复杂度低的MIMO空间复用的译码方法及一种MIMO空间复用的译码装置。

本发明的技术方案是：一种MIMO空间复用的译码方法，包括步骤：

获取恢复发射端各层发射信号所需要的M_T×M_R维加权矩阵W；其中W＝(H^HH+D²)^-1H_H，D为一个对角矩阵，其对角元素值为发射端各个发射天线的信噪比的倒数，H表示信道矩阵，M_T表示所述发射天线数目，M_R表示接收端的接收天线数目；

根据所述信道矩阵H和所述对角矩阵D，利用Greville算法计算所述加权矩阵W；

根据计算出的所述加权矩阵W得到各层发射信号的初始估计值；

根据所述初始估计值、所述信道矩阵、所述对角矩阵和接收端接收到的M_R维接收信号向量萃取出所述发射端各层发射信号。

一种MIMO空间复用的译码装置，包括：

计算模块，用于获取恢复发射端各层发射信号所需要的M_T×M_R维加权矩阵W；其中W＝(H^HH+D²)^-1H^H，D为一个对角矩阵，其对角元素值为发射端各个发射天线的信噪比的倒数，H表示信道矩阵，M_T表示所述发射天线数目，M_R表示接收端的接收天线数目；并根据所述信道矩阵H和所述对角矩阵D，利用Greville算法计算所述加权矩阵W；

判决模块，用于根据计算出的所述加权矩阵W得到各层发射信号的初始估计值；

萃取模块，用于根据所述初始估计值、所述信道矩阵、所述对角矩阵和接收端接收到的M_R维接收信号向量萃取出所述发射端各层发射信号。

本发明的MIMO空间复用的译码方法及MIMO空间复用的译码装置，在计算所述加权矩阵时利用Greville算法进行计算，计算复杂度比较低。分别统计QR分解算法、Cholesky分解算法与Greville算法在计算所述加权矩阵的实值MAC(multiply-accumulate，累积乘法)操作数，如下表：

由上表可知，本发明的MIMO空间复用的译码方法及MIMO空间复用的译码装置，采用了Greville算法计算加权矩阵，所需MAC操作数比QR分解算法、Cholesky分解算法都少，可见本发明的计算复杂度比较低。

附图说明

图1是现有技术中MIMO系统的原理框图；

图2是现有技术中MIMO系统的发射端的结构原理框图；

图3是本发明MIMO空间复用的译码方法的流程示意图；

图4是本发明MIMO空间复用的译码装置的结构示意框图；

图5是本发明MIMO空间复用的译码方法和其他译码方法的译码性能的对比曲线图。

具体实施方式

本发明的MIMO空间复用的译码方法及MIMO空间复用的译码装置，是针对发射端采用垂直编码方式而使用的，由于将Greville算法应用到本发明计算加权矩阵的过程中，使得在计算加权矩阵时所需MAC操作数比QR分解算法、Cholesky分解算法都少，可见本发明的计算复杂度比较低。

下面结合附图和具体实施例对本发明做一详细的阐述。

实施例一

本发明的MIMO空间复用的译码方法，如图1，包括步骤：

S101、获取恢复发射端各层发射信号所需要的M_T×M_R维加权矩阵W；其中W＝(H^HH+D²)^-1H^H，D为一个对角矩阵，其对角元素值为发射端各个发射天线的信噪比的倒数，H表示信道矩阵，M_T表示所述发射天线数目，M_R表示接收端的接收天线数目。

S102、根据所述信道矩阵H和所述对角矩阵D，利用Greville算法计算所述加权矩阵W。

在一较优实施例中，根据所述信道矩阵H和所述对角矩阵D，利用Greville算法计算所述加权矩阵W，具体为：

根据公式

计算所述加权矩阵W的第一行；其中

表示信道矩阵H的第一列，d₁为所述对角矩阵D的第一个对角元素，W₁表示所述加权矩阵W的第一行；

根据公式

k＝2，…，M_T和

计算所述加权矩阵W的第1到第k行数据；其中W_k表示所述加权矩阵W的第1到第k行数据，I表示单位矩阵，d_k为所述对角矩阵D的第k个对角元素，W_k-1表示所述加权矩阵W的第1到第k-1行数据，H_k-1表示所述信道矩阵H的第1到第k-1列数据，

表示所述信道矩阵H的第k列数据。

S103、根据计算出的所述加权矩阵W得到各层发射信号的初始估计值。在一较优实施例中，根据计算出的所述加权矩阵W得到各层发射信号的初始估计值，具体为：根据公式

得到各层发射信号的初始估计值；其中，

表示第j层发射信号的初始估计值，

表示所述加权矩阵W的第j行，

为接收端接收到的M_R维接收信号列向量，Q代表对信号进行的判决操作。

S104、根据所述初始估计值、所述信道矩阵、所述对角矩阵和接收端接收到的M_R维接收信号向量萃取出所述发射端各层发射信号。

在一较优实施例中，步骤S104、根据所述初始估计值、所述信道矩阵、所述对角矩阵和接收端接收到的M_R维接收信号向量萃取出所述发射端各层发射信号，具体包括：

(1)、根据公式

j＝1，…，M_T计算各层发射信号的初始估计误差方差，对计算出的初始估计误差方差从大到小进行排序，将初始估计误差方差所对应的各层发射信号依次记为k₁，k₂，…，

层，第k₁层的均方误差最大，在萃取各层发射信号时是先萃取初始估计误差方差最大的那层；其中

表示第j层发射信号的初始估计误差方差，

表示所述信道矩阵H的第j列；

(2)、进行多层干扰同时抵消处理，先根据公式

计算第k₁层不含信道干扰的接收信号向量；

为接收端接收到的M_R维接收信号列向量；

(3)、根据MMSE准则计算萃取第k₁层发射信号所需权向量，即根据公式

计算萃取第k₁层发射信号所需权向量

(4)、对

进行判决，即

为萃取出的第k₁层发射信号值。在萃取第k₂层时，用已萃取出的第k₁层发射信号值(此时已萃取出的第k₁层发射信号值的可靠度远远高于第k₁层发射信号的初始估计值)代替第k₁层发射信号的初始估计值，再将第k₁层和其余各层信号的影响从接收信号中抵消掉，具体步骤如下：

首先进行多层干扰同时抵消处理，得到第k₂层不含同信道干扰的接收信号向量：

此时公式中的

表示已萃取出的第k₁层发射信号；然后，根据MMSE准则求得萃取第k₂层发射信号所需权向量：

最后对进行判决，即

从而萃取得到第k₂层发射信号值。

以此类推，在对第k₃层发射信号进行萃取时，是将上述已萃取出的第k₁，k₂层发射信号值分别代替各自的初始估计值，然后再根据MMSE准则求得萃取第k₃层信号所需权向量，最后判决萃取得到第k₃层发射信号。依次类推，直到萃取出第

层发射信号。

在另外一种实施例中，步骤S104、根据所述初始估计值、所述信道矩阵、所述对角矩阵和接收端接收到的M_R维接收信号向量萃取出所述发射端各层发射信号，具体包括：

(1)、计算各层发射信号的初始估计值的检测后信噪比，对初始估计值的检测后信噪比从大到小进行排序，将初始估计值的检测后信噪比所对应的各层发射信号依次记为k₁，k₂，…，

层，第k₁层的检测后信噪比最大，在萃取各层发射信号时是先萃取检测后信噪比最大的那层；

(2)、在萃取第k₁层的发射信号时，根据公式

得到第k₁层的发射信号；其中，表示萃取出的第k₁层发射信号，

表示所述加权矩阵W的第k₁行，

为接收端接收到的M_R维接收信号列向量，Q代表对信号进行的判决操作。

(3)、在萃取第k₂层时，需要将第k₁层发射信号的影响作为干扰从接收信号

中减去，且检测第k₂层时所对应的信道矩阵将变为

表示将矩阵H的第k₁列去掉后由剩余列所构成的矩阵。然后重复以上检测第k₁层的过称，即可检测出第k₂层。依次类推，直到萃取出所有层发射信号。

在又一实施例中，步骤S104、根据所述初始估计值、所述信道矩阵、所述对角矩阵和接收端接收到的M_R维接收信号向量萃取出所述发射端各层发射信号，具体包括：

(1)、进行多层干扰同时抵消处理，先根据公式

k_i＝k₁，k₂，…，k_MT计算第k_i层不含信道干扰的接收信号向量；

为接收端接收到的M_R维接收信号列向量；

表示第j层发射信号的初始估计值；H表示信道矩阵；

(2)、对

k_i＝k₁，k₂…，k_MT进行判决，

得到

k_i＝k₁，k₂…，k_MT即为萃取出的各层发射信号值。

本发明对求加权矩阵W的实值MAC(multiply-accumulate，累积乘数)操作数进行了统计，硬件实现过程中的一个MAC操作就是两个乘法单元和一个加法单元，而且两个乘法单元和一个加法单元是一个整体，只要用了其中一个单元，比如说乘法单元，也算做一次MAC操作。

本发明利用Greville算法计算所述加权矩阵的具体过程中，经统计计算所需要的MAC操作数为2*M_R-1次，得到

共需(2*M_R-1+1)＝2*M_R次，然后用

倒数乘以

需要2*M_R次。总共加起来就是4M_R次，所以在计算W₁的过程中需要4M_R次MAC操作；同理在计算W_k的时候，所需要的MAC操作数是变量k的函数：

12(k-1)M_R+4M_R；由于

所以总的MAC操作数为：

${\mathrm{MAC}}_1=6M_T^2{M}_R-2M_T{M}_R;$

类似推导出QR分解算法在计算加权矩阵的过程中所需的MAC操作数为：

Cholesky分解算法在计算加权矩阵的过程中所需的MAC操作数为：

${\mathrm{MAC}}_3=4{M_T}^2{M}_R-2M_T{M}_R+\frac{8M_T^3}{3}-\frac{2M_T}{3};$

在MIMO系统中，为了降低接收端的译码难度，M_T≥M_R＞1，即发射天线数目大于等于接收天线数目。

由于

${\mathrm{MAC}}_2-{\mathrm{MAC}}_1=6M_T^2{M}_R-2M_T{M}_R+\frac{{4M}_T^3}{3}+M_T^2-\frac{M_T}{3}-(6M_T^2{M}_R-2M_T{M}_R)$

$=\frac{{4M}_T^3}{3}+M_T^2-\frac{M_T}{3}=\frac{1}{3}(M_T+1)({4M}_T-1)>0$

${\mathrm{MAC}}_3-{\mathrm{MAC}}_1={{4M}_T}^2{M}_R-2M_T{M}_R+\frac{{8M}_T^3}{3}-\frac{{2M}_T}{3}-(6M_T^2{M}_R-2M_T{M}_R)$

$=\frac{8M_T^3}{3}-\frac{2M_T}{3}-2{M_T}^2{M}_R\≥\frac{{8M}_T^3}{3}-\frac{{2M}_T}{3}-{{2M}_T}^2{M}_T=\frac{2}{3}{M}_T({M_T}^2-1)>0$

所以QR分解算法在计算加权矩阵的过程中所需的MAC操作数大于本发明利用Greville算法计算所述加权矩阵所需的MAC操作数；Cholesky分解算法在计算加权矩阵的过程中所需的MAC操作数也大于本发明利用Greville算法计算所述加权矩阵所需的MAC操作数。

由此可见，本发明的MIMO空间复用的译码方法计算复杂度比较低。

但本发明MIMO空间复用的译码方法的译码性能相对于其他译码方法并没有因为计算复杂度比较低而变差。如图5，在平坦瑞利衰落信道上对一个2发2收的MIMO系统，采用QPSK调制下进行仿真。接收端的信号可以表示为，

R＝HS+N

其中信道矩阵H中的每个元素为相互独立的复高斯随机变量，S表示2个发射天线上发射的信号，N表示噪声，其中每个元素为相互独立的复高斯随机变量，R为接收端接收的信号矢量，仿真系统中的每根天线发送相互独立的信号，按帧发送信号，每帧30000个符号，本发明的译码方法的性能曲线图在图5中用Proposed algorithm表示，ZF-OSIC表示基于迫零准则的排序串行干扰抵消算法的译码性能，ZF-QR表示采用QR分解的迫零排序干扰抵消算法的译码性能，Old algorithm表示采用多层干扰同时抵消的逆序检测算法的译码性能，横坐标Eb/No表示信噪比，纵坐标BER表示误比特率。由此可见，但本发明MIMO空间复用的译码方法的译码性能和采用多层干扰同时抵消的逆序检测算法的译码性能一样；相对于排序串行干扰抵消算法、基于迫零准则的排序串行干扰抵消算法、采用QR分解的迫零排序干扰抵消算法，译码性能也相差不大，并没有因为计算复杂度比较低而变差。

实施例二

相对于实施例一中的MIMO空间复用的译码方法，本发明的MIMO空间复用的译码装置，如图4，包括：

计算模块，用于获取恢复发射端各层发射信号所需要的M_T×M_R维加权矩阵W；其中W＝(H^HH+D²)^-1H^H，D为一个对角矩阵，其对角元素值为发射端各个发射天线的信噪比的倒数，H表示信道矩阵，M_T表示所述发射天线数目，M_R表示接收端的接收天线数目；并根据所述信道矩阵H和所述对角矩阵D，利用Greville算法计算所述加权矩阵W。

判决模块，用于根据计算出的所述加权矩阵W得到各层发射信号的初始估计值。

萃取模块，用于根据所述初始估计值、所述信道矩阵、所述对角矩阵和接收端接收到的M_R维接收信号向量萃取出所述发射端各层发射信号。

在一较优实施例中，所述计算模块根据所述信道矩阵H和所述对角矩阵D，利用Greville算法计算所述加权矩阵W，具体为：

根据公式

计算所述加权矩阵W的第一行；其中

表示信道矩阵H的第一列，d₁为所述对角矩阵D的第一个对角元素，W₁表示所述加权矩阵W的第一行；

根据公式

k＝2，…，M_T和

计算所述加权矩阵W的第1到第k行数据；其中W_k表示所述加权矩阵W的第1到第k行数据，I表示单位矩阵，d_k为所述对角矩阵D的第k个对角元素，W_k-1表示所述加权矩阵W的第1到第k-1行数据，H_k-1表示所述信道矩阵H的第1到第k-1列数据，

表示所述信道矩阵H的第k列数据。

在一较优实施例中，所述判决模块根据计算出的所述加权矩阵W得到各层发射信号的初始估计值，具体为：根据公式

得到各层发射信号的初始估计值；其中，表示第j层发射信号的初始估计值，

表示所述加权矩阵W的第j行，

为接收端接收到的M_R维接收信号列向量，Q代表对信号进行的判决操作。

所述萃取模块根据所述初始估计值、所述信道矩阵、所述对角矩阵和接收端接收到的M_R维接收信号向量萃取出所述发射端各层发射信号的具体过程和实施例一相同，在此不赘述。

以上所述的本发明实施方式，并不构成对本发明保护范围的限定。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (6)

1.一种MIMO空间复用的译码方法，其特征在于，包括步骤：

获取恢复发射端各层发射信号所需要的M_T×M_R维加权矩阵W；其中W＝(H^HH+D²)^-1H^H，D为对角矩阵，其对角元素值为发射端各个发射天线的信噪比的倒数，H表示信道矩阵，M_T表示所述发射天线数目，M_R表示接收端的接收天线数目；

根据所述信道矩阵H和所述对角矩阵D，利用Greville算法计算所述加权矩阵W；

根据计算出的所述加权矩阵W得到各层发射信号的初始估计值；

根据所述初始估计值、所述信道矩阵、所述对角矩阵和接收端接收到的M_R维接收信号向量萃取出所述发射端各层发射信号。

2.根据权利要求1所述的MIMO空间复用的译码方法，其特征在于：根据所述信道矩阵H和所述对角矩阵D，利用Greville算法计算所述加权矩阵W，具体为：

根据公式

计算所述加权矩阵W的第一行；其中

表示信道矩阵H的第一列，d₁为所述对角矩阵D的第一个对角元素，W₁表示所述加权矩阵W的第一行；

根据公式

k＝2，…，M_T和

计算所述加权矩阵W的第1到第k行数据；其中W_k表示所述加权矩阵W的第1到第k行数据，I表示单位矩阵，d_k为所述对角矩阵D的第k个对角元素，W_k-1表示所述加权矩阵W的第1到第k-1行数据，H_k-1表示所述信道矩阵H的第1到第k-1列数据，

表示所述信道矩阵H的第k列数据。

3.根据权利要求1或2所述的MIMO空间复用的译码方法，其特征在于：根据计算出的所述加权矩阵W得到各层发射信号的初始估计值，具体为：根据公式

得到各层发射信号的初始估计值；其中，表示第j层发射信号的初始估计值，

表示所述加权矩阵W的第j行，

为接收端接收到的M_R维接收信号列向量，Q代表对信号进行的判决操作。

4.一种MIMO空间复用的译码装置，其特征在于，包括：

计算模块，用于获取恢复发射端各层发射信号所需要的M_T×M_R维加权矩阵W；其中W＝(H^HH+D²)^-1H^H，D为对角矩阵，其对角元素值为发射端各个发射天线的信噪比的倒数，H表示信道矩阵，M_T表示所述发射天线数目，M_R表示接收端的接收天线数目；并根据所述信道矩阵H和所述对角矩阵D，利用Greville算法计算所述加权矩阵W；

判决模块，用于根据计算出的所述加权矩阵W得到各层发射信号的初始估计值；

萃取模块，用于根据所述初始估计值、所述信道矩阵、所述对角矩阵和接收端接收到的M_R维接收信号向量萃取出所述发射端各层发射信号。

5.根据权利要求4所述的MIMO空间复用的译码装置，其特征在于：所述计算模块根据所述信道矩阵H和所述对角矩阵D，利用Greville算法计算所述加权矩阵W，具体为：

根据公式

计算所述加权矩阵W的第一行；其中

表示信道矩阵H的第一列，d₁为所述对角矩阵D的第一个对角元素，W₁表示所述加权矩阵W的第一行；

根据公式k＝2，…，M_T和计算所述加权矩阵W的第1到第k行数据；其中W_k表示所述加权矩阵W的第1到第k行数据，I表示单位矩阵，d_k为所述对角矩阵D的第k个对角元素，W_k-1表示所述加权矩阵W的第1到第k-1行数据，H_k-1表示所述信道矩阵H的第1到第k-1列数据，

表示所述信道矩阵H的第k列数据。

6.根据权利要求4或5所述的MIMO空间复用的译码装置，其特征在于：所述判决模块根据计算出的所述加权矩阵W得到各层发射信号的初始估计值，具体为：

根据公式

得到各层发射信号的初始估计值；其中，

表示第j层发射信号的初始估计值，

表示所述加权矩阵W的第j行，

为接收端接收到的M_R维接收信号列向量，Q代表对信号进行的判决操作。

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