CN102355295B - 一种多天线正交频分复用系统的高效接收方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种多天线正交频分复用系统的高效接收方法，该方法包括如下步骤：（1）检测当前分配给用户的数据流个数、调制方式和带宽大小；（2）如果数据流不超过四个，则采用遍历一层的固定复杂度球形译码；如果数据流超过四个，则根据带宽大小和调制方式确定检测算法：若调制方式为正交相移键控，则采用遍历两层的固定复杂度球形译码；若调制方式非正交相移键控的高阶调制且为最大带宽。本发明实施在数据流较多的情况下，根据带宽和调制方式自适应调整检测算法，显著提高低阶调制和未分配到最大带宽用户的性能，特别是双向固定球形译码算法具有性能优越复杂度低的优点，从而有效的利用硬件资源。

Description

一种多天线正交频分复用系统的高效接收方法
技术领域
本发明涉及一种多输入多输出系统的检测方法，尤其涉及一种适用MIMO-OFDM( MIMO：多输入多输出，OFDM：正交频分复用)系统使用的多天线检测方法。
背景技术
MIMO-OFDM是第四代移动通信系统的关键技术，该技术已被多种通信标准广泛采用。
MIMO技术能够使无线信道的容量随着发射天线数和接收天线数线性增长，数据流的空分复用可以有效的实现这种容量的增长。空分复用，是指系统借助空间维度在一个时频单元内并行地传输多路数据流。尽管多路数据流之间将产生混叠，但是接收端仍然可以利用空域均衡消除数据流之间的混叠。典型的空分复用系统是Bell实验室提出的BLAST系统。对于独立同分布的频率平坦衰落的MIMO信道，只要并行数据流数不超过发射天线数和接收天线数，就可以获得可观的传输能力。如果MIMO信道存在空间相关或者出现深衰落，则可能导致某些数据流通过的子信道的等效增益较低，从而大大增加了误码的可能性。
OFDM技术能够有效的抵抗无线信道中的多径现象，它将一个宽带的频率选择性信道等价的转化为多个平坦衰落的并行窄带信道，从而为MIMO技术提供了一个频率平坦衰落的信道环境。
空分复用检测算法的作用是，当存在加性白高斯噪声以及存在多流干扰的情况下，准确恢复出发送信号向量。传统的检测算法包括：最大似然检测算法，线性检测算法（迫零算法和MMSE（最小均方误差估计算法），串行干扰抵消算法以及简化的最大似然检测算法（如QRM（基于QR分解的M算法）算法，球形译码算法等）。
最大似然检测算法是对发送符号的所有可能组合进行穷举搜索，以寻求概率意义上最优的检测结果，是性能最优的检测算法，但是该算法的复杂度会随着发送数据流数量和信号调制阶数的增加而呈现指数级增加，因而在实现上存在比较大的难度。
线性检测算法分为迫零算法和MMSE算法两类。迫零算法直接对信道矩阵求逆，因而可能会放大噪声强度，导致性能的损失。由线性均方估计理论得到的最小均方误差MMSE检测综合考虑干扰和噪声的因素，其性能在低信噪比时大大优于迫零检测，但是对于空间相关性较大或者纠错码码率较高的情况性能会变差。这两类算法的复杂度都很低，易于实现。
串行干扰抵消算法在检测每层数据时，将已检测数据造成的空间干扰去除，再对去除干扰后的信号向量做线性加权，得到当前数据的估计值，合理排列检测顺序可以减少误差传播的影响。该类算法复杂度略高于线性检测算法。
简化的最大似然检测算法中的基于QR（正交阵-三角阵）分解的M（每层保留固定路径数的宽度优先搜索）算法首先通过对信道矩阵做QR分解消除前项数据对后项数据的干扰，然后按照从后到前的顺序依次遍历搜索每一层数据，并在每次搜索完成后仅保留M条幸存路径，当M较大时，性能接近最大似然检测算法；当M较小时，算法复杂度远低于最大似然检测算法。球形译码（Sphere decoder，SD）算法是一种深度优先搜索算法，该算法在接收信号周围的一个超球内进行搜索，当访问到某一个满足球形限制的叶节点时，对超球的半径进行更新。该算法能够获得近似最优的性能，但是其复杂度随着信道条件和噪声强度的变化而改变，并且它的顺序搜索结构会影响检测器的工作速度。一种称为固定复杂度球形译码（Fixed Complexity Sphere Decoder，FSD）的算法解决了这两个问题。该算法首先对各层数据流的检测顺序进行合理的安排，即首先检测信噪比最低的m层数据流，之后按照信噪比从高到低的顺序进行检测。对于前m层被检测的数据流遍历所有符号值，对于后续各层数据流则只保留一个使得当前路径度量最小的符号值。FSD算法的软输出可以采用如下方法得到：找出路径度量最小的符号向量，通过对该符号向量中每个符号的比特进行翻转构造出新的候选符号，这样每一层的比特软量都可以计算出。
当数据流数                                                
Figure 2011102340146100002DEST_PATH_IMAGE001
小于等于四时，FSD算法只需要遍历一层数据流，但是当数据流数大于四时，则至少需要遍历两层数据，这使得算法的复杂度变得很高，为此我们提出一种复杂度低且性能优良的双向FSD算法，基本思想是在遍历一层的FSD算法基础上，对检测顺序进行调整，然后再进行一次遍历一层的树形搜索。为了保证中小带宽用户的性能，并且充分利用硬件资源，在用户分配到最大带宽时，采用遍历一层的FSD算法，而在未分配到最大带宽时，采用双向FSD算法。
发明内容
技术问题：本发明的目的是提供一种适用于多天线正交频分复用的高效接收方法，在固定复杂度球形译码算法的基础上进一步改进，保证算法有较强的鲁棒性，且能以较低的复杂度获得优良的性能。
技术方案：为解决上述技术问题，本发明提出一种多天线正交频分复用系统的高效接收方法，该方法包括如下步骤：
1）检测当前分配给用户的数据流个数、调制方式和带宽大小；
2）如果数据流不超过四个，则采用遍历一层的固定复杂度球形译码；如果数据流超过四个，则根据带宽大小和调制方式确定检测算法： 若调制方式为正交相移键控，则采用遍历两层的固定复杂度球形译码；若调制方式非正交相移键控的高阶调制且为最大带宽，则采用遍历一层的固定复杂度球形译码；若调制方式不是正交相移键控且用户工作在非最大系统带宽状态，则采用双向固定复杂度球形译码。
优选的，遍历一层的固定复杂度球形译码的步骤如下：
（1）采用遍历一层的固定复杂度球形译码排序算法确定各层数据流的检测顺序
Figure 2011102340146100002DEST_PATH_IMAGE002
，根据该顺序交换信道矩阵
Figure 2011102340146100002DEST_PATH_IMAGE003
的列得到置换信道矩阵
Figure 2011102340146100002DEST_PATH_IMAGE004
，固定复杂度球形译码排序算法是指首先检测信噪比最低的数据流，之后按照信噪比从高到低的顺序进行检测；
（2）将
Figure 899883DEST_PATH_IMAGE004
分解成一个正交矩阵
Figure 2011102340146100002DEST_PATH_IMAGE005
和上三角阵
Figure 2011102340146100002DEST_PATH_IMAGE006
的乘积，将
Figure 2011102340146100002DEST_PATH_IMAGE007
与接收信号相乘，得到等效接收信号
Figure 2011102340146100002DEST_PATH_IMAGE009
，其中上标
Figure 2011102340146100002DEST_PATH_IMAGE010
表示矩阵的共轭转置；
（3）对于第一个被检测的数据流遍历所有符号值，对于后续各层数据流则只保留一个使得当前路径度量最小的符号值，得到含有
Figure 2011102340146100002DEST_PATH_IMAGE011
条路径集合
Figure 2011102340146100002DEST_PATH_IMAGE012
，其中是调制符号总数；
（4）找出路径集合中路径度量最小的符号向量
Figure 2011102340146100002DEST_PATH_IMAGE013
，依次翻转符号
Figure 2011102340146100002DEST_PATH_IMAGE014
的各个比特，
Figure 2011102340146100002DEST_PATH_IMAGE015
表示
Figure 365872DEST_PATH_IMAGE013
的第i个元素，
Figure 2011102340146100002DEST_PATH_IMAGE016
表示数据流数，得到
Figure 2011102340146100002DEST_PATH_IMAGE017
个新生成的符号，对这
Figure 2011102340146100002DEST_PATH_IMAGE018
个符号的后续各层都只保留一个使得当前路径度量最小的符号值，由此扩展成
Figure 2011102340146100002DEST_PATH_IMAGE019
条完整的路径；对于符号
Figure 2011102340146100002DEST_PATH_IMAGE020
，则只需依次翻转各个比特得到个新生成的符号；
（5）利用所有产生的路径，根据最大值-对数近似计算各层数据流的比特软量，计算时采用欧氏距离度量代替平方欧氏距离度量。
优选的，遍历两层的固定复杂度球形译码的步骤如下：
（1）采用遍历两层的固定复杂度球形译码排序算法确定各层数据流的检测顺序
Figure 2011102340146100002DEST_PATH_IMAGE021
，根据该顺序交换信道矩阵
Figure 317221DEST_PATH_IMAGE003
的列得到置换信道矩阵
Figure 2011102340146100002DEST_PATH_IMAGE022
，遍历两层的固定复杂度球形译码排序算法是指首先检测信噪比最低的两层数据流，之后按照信噪比从高到低的顺序进行检测；
（2）将置换信道矩阵
Figure 521937DEST_PATH_IMAGE022
分解成一个正交矩阵
Figure 2011102340146100002DEST_PATH_IMAGE023
和上三角阵
Figure 2011102340146100002DEST_PATH_IMAGE024
的乘积，将
Figure 2011102340146100002DEST_PATH_IMAGE025
与接收信号
Figure 907788DEST_PATH_IMAGE008
相乘，得到等效接收信号
Figure 2011102340146100002DEST_PATH_IMAGE026
，其中上标
Figure 2011102340146100002DEST_PATH_IMAGE027
表示矩阵的共轭转置；
（3）对于前两个被检测的数据流遍历所有符号值，对于后续各层数据流则只保留一个使得当前路径度量最小的符号值，得到含有条路径集合
Figure 2011102340146100002DEST_PATH_IMAGE029
，其中
Figure 701300DEST_PATH_IMAGE028
是调制符号总数的平方；
（4）找出含有
Figure 632347DEST_PATH_IMAGE028
条路径集合
Figure 386677DEST_PATH_IMAGE029
中路径度量最小的符号向量
Figure 2011102340146100002DEST_PATH_IMAGE030
，依次翻转符号
Figure 2011102340146100002DEST_PATH_IMAGE031
的各个比特，
Figure 2011102340146100002DEST_PATH_IMAGE032
表示
Figure 251252DEST_PATH_IMAGE030
的第i个元素，
Figure 774637DEST_PATH_IMAGE016
表示数据流数，得到
Figure 391432DEST_PATH_IMAGE017
个新生成的符号，对这
Figure 633058DEST_PATH_IMAGE018
个符号的后续各层都只保留一个使得当前路径度量最小的符号值，由此扩展成
Figure 908181DEST_PATH_IMAGE019
条完整的路径；对于符号
Figure 2011102340146100002DEST_PATH_IMAGE033
，则只需依次翻转各个比特得到个新生成的符号；
（5）利用所有产生的路径，根据最大值-对数近似计算各层数据流的比特软量，计算时采用欧氏距离度量代替平方欧氏距离度量。
优选的，双向固定复杂度球形译码的步骤如下：
（1）采用固定复杂度球形译码排序算法确定各层数据流的检测顺序
Figure 11452DEST_PATH_IMAGE002
，根据该顺序交换信道矩阵
Figure 740374DEST_PATH_IMAGE003
的列得到置换信道矩阵
Figure 819188DEST_PATH_IMAGE004
；将各层数据流的检测顺序
Figure 254849DEST_PATH_IMAGE002
中所有元素的顺序倒置，得到新的检测顺序
Figure 2011102340146100002DEST_PATH_IMAGE034
，并根据该顺序交换信道矩阵
Figure 213446DEST_PATH_IMAGE003
的列得到新的置换信道矩阵
Figure 2011102340146100002DEST_PATH_IMAGE035
；
（2）将
Figure 164085DEST_PATH_IMAGE004
分解成一个正交矩阵和上三角阵
Figure 336757DEST_PATH_IMAGE006
的乘积，将
Figure 2011102340146100002DEST_PATH_IMAGE036
与接收信号相乘，得到等效接收信号
Figure 918839DEST_PATH_IMAGE009
；将
Figure 277139DEST_PATH_IMAGE035
分解成一个新的正交矩阵
Figure 2011102340146100002DEST_PATH_IMAGE037
和新的上三角阵
Figure 2011102340146100002DEST_PATH_IMAGE038
的乘积，将
Figure DEST_PATH_IMAGE039
与接收信号相乘，得到新的等效接收信号；
（3）分别根据两种检测顺序
Figure 987792DEST_PATH_IMAGE002
和
Figure 99974DEST_PATH_IMAGE034
，遍历第一个被检测数据流的所有符号值，后续各层数据流则只保留一个使得当前路径度量最小的符号值，从而得到两个均含有
Figure 324282DEST_PATH_IMAGE011
条路径集合
Figure 323462DEST_PATH_IMAGE012
和
Figure DEST_PATH_IMAGE041
；
（4）找出含有条路径集合
Figure 207290DEST_PATH_IMAGE012
中路径度量最小的符号向量
Figure 235289DEST_PATH_IMAGE013
，依次翻转符号
Figure 354555DEST_PATH_IMAGE014
的各个比特，
Figure 544227DEST_PATH_IMAGE015
表示
Figure 633931DEST_PATH_IMAGE013
的第i个元素，
Figure 200041DEST_PATH_IMAGE016
表示数据流数，
得到个新生成的符号，对这
Figure 799967DEST_PATH_IMAGE018
个符号的后续各层都只保留一个使得当前路径度量最小的符号值，由此扩展成条完整的路径；对于符号，则只需依次翻转各个比特得到
Figure 634434DEST_PATH_IMAGE018
个新生成的符号；
（5）从另外一个含有
Figure 369172DEST_PATH_IMAGE011
条路径集合
Figure 978007DEST_PATH_IMAGE041
中找出路径度量最小的符号向量
Figure 2011102340146100002DEST_PATH_IMAGE042
，依次翻转符号
Figure DEST_PATH_IMAGE043
的各个比特，
Figure 2011102340146100002DEST_PATH_IMAGE044
表示
Figure 276134DEST_PATH_IMAGE042
的第j个元素，得到
Figure 286815DEST_PATH_IMAGE017
个新生成的符号，对这
Figure 254771DEST_PATH_IMAGE018
个符号的后续各层都只保留一个使得当前路径度量最小的符号值，由此扩展成
Figure 537854DEST_PATH_IMAGE019
条完整的路径；对于符号
Figure DEST_PATH_IMAGE045
，则只需依次翻转各个比特得到
Figure 187141DEST_PATH_IMAGE018
个新生成的符号；
（6）利用所有产生的路径，根据最大值-对数近似计算各层数据流的比特软量计算时采用欧氏距离度量代替平方欧氏距离度量。
优选的，该法还适用于多天线平坦衰落信道中，步骤如下：
（1）检测当前分配给用户的数据流个数和调制方式；
（2）如果数据流不超过四个，则采用遍历一层的固定复杂度球形译码；如果数据流超过四个，则根据调制方式确定检测算法： 若调制方式为正交相移键控,则采用遍历两层的固定复杂度球形译码；若调制方式非正交相移键控的高阶调制，则采用双向固定复杂度球形译码。
有益效果：本发明的有益效果主要体现在以下几个方面：
1)      当数据流数不大于四时，算法复杂度远远低于最大似然检测算法，且性能近似最优。
2)      在数据流数大于四的情况下，根据调制阶数自适应选择检测算法，大大改善低阶调制用户的性能，同时又充分利用硬件资源。
3)      在数据流数大于四的情况下，根据用户分配到的带宽(可利用子载波数)自适应选择检测算法，大大改善中小带宽(可利用子载波少)用户的性能，同时又充分利用硬件资源。
以略高的复杂度换取优于MMSE算法的性能，并且鲁棒性更强，对于空间相关性较大以及码率较高的情况，仍能获得优良的性能。
附图说明
图1为本发明提出的高效接收方法的工作流程图。
图2为针对LTE TDD系统开环空分复用模式，1.4M带宽，发送和接收天线数均为4，天线相关性为低，共4层数据流，采用码率0.5的Turbo码以及16QAM调制， EVA70（多普勒扩展为70赫兹的扩展的车载A模型）信道，不同算法的性能比较图。
图3为针对LTE TDD系统开环空分复用模式，1.4M带宽，发送和接收天线数均为8，天线相关性为低，共8层数据流，采用码率0.5的Turbo码以及16QAM调制， EVA70（多普勒扩展为70赫兹的扩展的车载A模型）信道，不同算法的性能比较图。
图4为针对LTE TDD系统开环空分复用模式，1.4M带宽，发送和接收天线数均为8，天线相关性为低，共8层数据流，采用码率0.8的Turbo码以及QPSK调制， EVA70（多普勒扩展为70赫兹的扩展的车载A模型）信道，不同算法的性能比较图。
所有的符号注解：
LTE：长期演进方案；
TDD：时分双工；
MIMO：多输入多输出；
MMSE：最小均方误差估计；
QRM：基于QR分解的M算法；
SD：球形译码；
FSD：固定复杂度球形译码；
QPSK：正交相移键控；
QAM：正交幅度调制；
：MIMO信道矩阵；
Figure DEST_PATH_IMAGE047
：采用遍历一层的固定复杂度球形译码排序算法确定的检测顺序；
Figure 242209DEST_PATH_IMAGE004
：按照检测顺序
Figure 318749DEST_PATH_IMAGE047
交换信道矩阵
Figure 902177DEST_PATH_IMAGE003
的列得到置换信道矩阵；
：对进行QR分解得到的正交矩阵；
Figure 633876DEST_PATH_IMAGE006
：对
Figure 642283DEST_PATH_IMAGE004
进行QR分解得到的上三角矩阵；
Figure 2011102340146100002DEST_PATH_IMAGE048
：接收信号；
Figure 695690DEST_PATH_IMAGE009
：将
Figure 722421DEST_PATH_IMAGE007
与接收信号
Figure 203081DEST_PATH_IMAGE008
相乘得到的等效接收信号；
Figure 433205DEST_PATH_IMAGE011
：调制符号总数；
Figure 290302DEST_PATH_IMAGE012
：遍历一层的FSD算法中得到的含有
Figure 171539DEST_PATH_IMAGE011
条路径集合；
Figure 823101DEST_PATH_IMAGE013
：
Figure 868417DEST_PATH_IMAGE012
中路径度量最小的符号向量；
Figure 201309DEST_PATH_IMAGE015
：
Figure 750102DEST_PATH_IMAGE013
的第i个元素；
Figure 28025DEST_PATH_IMAGE016
：数据流数；
Figure DEST_PATH_IMAGE049
：接收天线数；
Figure 295058DEST_PATH_IMAGE018
：调制符号的比特数；
Figure 2011102340146100002DEST_PATH_IMAGE050
：采用遍历两层的固定复杂度球形译码排序算法确定的检测顺序；
Figure 431641DEST_PATH_IMAGE022
：按照检测顺序交换信道矩阵
Figure 280834DEST_PATH_IMAGE003
的列得到置换信道矩阵；
Figure 35164DEST_PATH_IMAGE023
：对
Figure 709859DEST_PATH_IMAGE022
进行QR分解得到的正交矩阵；
Figure 233244DEST_PATH_IMAGE024
：对
Figure 850039DEST_PATH_IMAGE022
进行QR分解得到的上三角矩阵；
：将
Figure 304471DEST_PATH_IMAGE025
与接收信号
Figure 947942DEST_PATH_IMAGE008
相乘得到的等效接收信号；
：遍历两层的FSD算法中得到的含有
Figure 198981DEST_PATH_IMAGE028
条路径集合；
Figure 277795DEST_PATH_IMAGE030
：中路径度量最小的符号向量；
Figure 219523DEST_PATH_IMAGE032
：
Figure 435741DEST_PATH_IMAGE030
的第i个元素；
：集合
Figure 496408DEST_PATH_IMAGE029
中的符号向量；
：将
Figure 729123DEST_PATH_IMAGE002
中所有元素的顺序倒置得到的检测顺序；
：按照检测顺序
Figure 2011102340146100002DEST_PATH_IMAGE052
交换信道矩阵
Figure 774626DEST_PATH_IMAGE003
的列得到置换信道矩阵；
Figure 184878DEST_PATH_IMAGE037
：对
Figure 32749DEST_PATH_IMAGE035
进行QR分解得到的正交矩阵；
Figure 144930DEST_PATH_IMAGE038
：对
Figure 369238DEST_PATH_IMAGE035
进行QR分解得到的上三角矩阵；
Figure 696314DEST_PATH_IMAGE040
：将
Figure DEST_PATH_IMAGE053
与接收信号
Figure 918348DEST_PATH_IMAGE008
相乘得到的等效接收信号；
Figure 517825DEST_PATH_IMAGE041
：双向FSD算法中得到的第二个含有
Figure 280245DEST_PATH_IMAGE011
条路径的集合；
Figure 461828DEST_PATH_IMAGE042
：
Figure 854763DEST_PATH_IMAGE041
中路径度量最小的符号向量；
Figure 754586DEST_PATH_IMAGE044
：的第j个元素；
：集合
Figure 546666DEST_PATH_IMAGE012
中的符号向量；
Figure DEST_PATH_IMAGE055
：集合
Figure 110502DEST_PATH_IMAGE012
中符号向量
Figure 684572DEST_PATH_IMAGE054
的第t个符号
Figure 2011102340146100002DEST_PATH_IMAGE056
对应的路径度量；
Figure DEST_PATH_IMAGE057
：集合
Figure 726477DEST_PATH_IMAGE041
中的符号向量；
Figure 2011102340146100002DEST_PATH_IMAGE058
：集合
Figure 69603DEST_PATH_IMAGE041
中符号向量
Figure 866658DEST_PATH_IMAGE057
的第t个符号
Figure DEST_PATH_IMAGE059
对应的路径度量；
Figure 2011102340146100002DEST_PATH_IMAGE060
：向量
Figure 413177DEST_PATH_IMAGE054
的第k个符号；
Figure DEST_PATH_IMAGE061
：符号
Figure 773620DEST_PATH_IMAGE060
的第l个比特；
Figure 2011102340146100002DEST_PATH_IMAGE062
：满足
Figure DEST_PATH_IMAGE063
所有的集合；
Figure 2011102340146100002DEST_PATH_IMAGE064
：满足
Figure DEST_PATH_IMAGE065
所有
Figure 879820DEST_PATH_IMAGE054
的集合；
Figure 2011102340146100002DEST_PATH_IMAGE066
：符号第l个比特的软量；
Figure DEST_PATH_IMAGE067
：复高斯白噪声方差；
 具体实施方式
下面将参照附图对本发明进行说明。
以下结合附图对本发明作出进一步的说明：
图1为本发明提出的高效接收方法的工作流程图，算法的完整步骤如下：
（1）检测当前分配给用户的数据流个数、调制方式和带宽大小；
（2）如果数据流不超过四个，则采用遍历一层的固定复杂度球形译码；
如果数据流超过四个，则根据带宽大小和调制方式确定检测算法： 若调制方式为QPSK，则采用遍历两层的固定复杂度球形译码；若调制方式非QPSK的高阶调制（如16QAM）且为最大带宽，则采用遍历一层的固定复杂度球形译码；若调制方式不是QPSK且用户工作在非最大系统带宽状态，则采用双向固定复杂度球形译码。
遍历一层的固定复杂度球形译码具体过程如下：
（1）采用遍历一层的固定复杂度球形译码排序算法确定各层数据流的检测顺序
Figure 546611DEST_PATH_IMAGE002
，根据该顺序交换信道矩阵
Figure 677378DEST_PATH_IMAGE003
的列得到置换信道矩阵
Figure 753919DEST_PATH_IMAGE004
，固定复杂度球形译码排序算法是指首先检测信噪比最低的数据流，之后按照信噪比从高到低的顺序进行检测；
（2）将分解成一个正交矩阵
Figure 774013DEST_PATH_IMAGE005
和上三角阵的乘积，将
Figure 69045DEST_PATH_IMAGE007
与接收信号
Figure 77452DEST_PATH_IMAGE008
相乘，得到等效接收信号
Figure 130859DEST_PATH_IMAGE009
，其中上标表示矩阵的共轭转置；
（3）对于第一个被检测的数据流遍历所有符号值，对于后续各层数据流则只保留一个使得当前路径度量最小的符号值，得到含有
Figure 638250DEST_PATH_IMAGE011
条路径集合
Figure 868374DEST_PATH_IMAGE012
，其中
Figure 725471DEST_PATH_IMAGE011
是调制符号总数；
集合
Figure 419758DEST_PATH_IMAGE012
中符号向量
Figure 261200DEST_PATH_IMAGE054
的第t个符号
Figure 306516DEST_PATH_IMAGE056
对应的路径度量定义如下：
Figure 2011102340146100002DEST_PATH_IMAGE068
；
（4）找出
Figure 188201DEST_PATH_IMAGE012
中路径度量最小的符号向量
Figure 463194DEST_PATH_IMAGE013
，依次翻转符号
Figure 730227DEST_PATH_IMAGE014
的各个比特（
Figure 601231DEST_PATH_IMAGE015
表示
Figure 270110DEST_PATH_IMAGE013
的第i个元素，
Figure 716004DEST_PATH_IMAGE016
表示数据流数），得到
Figure 204754DEST_PATH_IMAGE017
个新生成的符号，对这个符号的后续各层都只保留一个使得当前路径度量最小的符号值，由此扩展成
Figure 668413DEST_PATH_IMAGE019
条完整的路径；对于符号
Figure 19629DEST_PATH_IMAGE020
，则只需依次翻转各个比特得到
Figure 261254DEST_PATH_IMAGE018
个新生成的符号；
（5）利用所有产生的路径，根据max-log（最大－对数）近似计算各层数据流的比特软量，计算时采用欧氏距离度量代替平方欧氏距离度量，具体的计算公式如下：
，其中
Figure 739640DEST_PATH_IMAGE067
表示复高斯白噪声方差； 
Figure 117532DEST_PATH_IMAGE054
表示集合
Figure 732377DEST_PATH_IMAGE012
中的符号向量，
Figure 2011102340146100002DEST_PATH_IMAGE070
表示符号
Figure 133402DEST_PATH_IMAGE060
（向量
Figure 664747DEST_PATH_IMAGE054
的第k个符号）的第l个比特，
Figure 162724DEST_PATH_IMAGE062
表示满足
Figure 606475DEST_PATH_IMAGE063
所有
Figure 822692DEST_PATH_IMAGE054
的集合，表示满足
Figure 244632DEST_PATH_IMAGE065
所有
Figure 921601DEST_PATH_IMAGE054
的集合。
遍历两层的固定复杂度球形译码具体过程如下：
（1）采用遍历两层的固定复杂度球形译码排序算法确定各层数据流的检测顺序，根据该顺序交换信道矩阵
Figure 983415DEST_PATH_IMAGE003
的列得到置换信道矩阵
Figure 377356DEST_PATH_IMAGE022
，遍历两层的固定复杂度球形译码排序算法是指首先检测信噪比最低的两层数据流，之后按照信噪比从高到低的顺序进行检测；
（2）将分解成一个正交矩阵
Figure 353720DEST_PATH_IMAGE023
和上三角阵
Figure 578028DEST_PATH_IMAGE024
的乘积，将与接收信号
Figure 379335DEST_PATH_IMAGE008
相乘，得到等效接收信号
Figure 526283DEST_PATH_IMAGE026
，其中上标
Figure 491965DEST_PATH_IMAGE010
表示矩阵的共轭转置；
（3）对于前两个被检测的数据流遍历所有符号值，对于后续各层数据流则只保留一个使得当前路径度量最小的符号值，得到含有
Figure 673547DEST_PATH_IMAGE028
条路径集合
Figure 315750DEST_PATH_IMAGE029
，其中
Figure 215573DEST_PATH_IMAGE028
是调制符号总数的平方；
集合
Figure 719367DEST_PATH_IMAGE029
中符号向量
Figure 755456DEST_PATH_IMAGE051
的第t个符号对应的路径度量定义如下：
；
（4）找出
Figure 506243DEST_PATH_IMAGE029
中路径度量最小的符号向量
Figure 627783DEST_PATH_IMAGE030
，依次翻转符号
Figure 184535DEST_PATH_IMAGE031
的各个比特（
Figure 340710DEST_PATH_IMAGE032
表示的第i个元素，
Figure 684283DEST_PATH_IMAGE016
表示数据流数），得到
Figure 782077DEST_PATH_IMAGE017
个新生成的符号，对这
Figure 792758DEST_PATH_IMAGE018
个符号的后续各层都只保留一个使得当前路径度量最小的符号值，由此扩展成
Figure 760714DEST_PATH_IMAGE019
条完整的路径；对于符号
Figure 794529DEST_PATH_IMAGE033
，则只需依次翻转各个比特得到
Figure 506133DEST_PATH_IMAGE018
个新生成的符号；
（5）利用所有产生的路径，根据max-log近似计算各层数据流的比特软量，计算时采用欧氏距离度量代替平方欧氏距离度量，在计算比特软量的时候，集合
Figure 823851DEST_PATH_IMAGE029
中符号向量
Figure 962708DEST_PATH_IMAGE051
的欧氏距离度量为。
双向固定复杂度球形译码具体过程如下：
（1）采用固定复杂度球形译码排序算法确定各层数据流的检测顺序
Figure 218240DEST_PATH_IMAGE002
，根据该顺序交换信道矩阵
Figure 733535DEST_PATH_IMAGE003
的列得到置换信道矩阵
Figure 905760DEST_PATH_IMAGE004
；将
Figure 215518DEST_PATH_IMAGE002
中所有元素的顺序倒置，得到新的检测顺序
Figure 958346DEST_PATH_IMAGE034
，并根据该顺序交换信道矩阵
Figure 11753DEST_PATH_IMAGE003
的列得到新的置换信道矩阵
Figure 851533DEST_PATH_IMAGE035
；
（2）将
Figure 519143DEST_PATH_IMAGE004
分解成一个正交矩阵和上三角阵
Figure 606365DEST_PATH_IMAGE006
的乘积，将与接收信号
Figure 217792DEST_PATH_IMAGE008
相乘，得到等效接收信号
Figure 187410DEST_PATH_IMAGE009
；将分解成一个新的正交矩阵
Figure 334674DEST_PATH_IMAGE037
和新的上三角阵
Figure 157137DEST_PATH_IMAGE038
的乘积，将
Figure 611121DEST_PATH_IMAGE039
与接收信号
Figure 810021DEST_PATH_IMAGE008
相乘，得到新的等效接收信号
Figure 478900DEST_PATH_IMAGE040
；
（3）分别根据两种检测顺序
Figure 409947DEST_PATH_IMAGE002
和
Figure 164276DEST_PATH_IMAGE034
，遍历第一个被检测数据流的所有符号值，后续各层数据流则只保留一个使得当前路径度量最小的符号值，从而得到两个均含有
Figure 353818DEST_PATH_IMAGE011
条路径集合
Figure 877203DEST_PATH_IMAGE012
和
Figure 41468DEST_PATH_IMAGE041
；
集合
Figure 220777DEST_PATH_IMAGE041
中符号向量
Figure 761479DEST_PATH_IMAGE057
的第t个符号对应的路径度量
Figure 927067DEST_PATH_IMAGE058
定义如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE075
；
（4）找出中路径度量最小的符号向量
Figure 672487DEST_PATH_IMAGE013
，依次翻转符号的各个比特（
Figure 854693DEST_PATH_IMAGE015
表示
Figure 743015DEST_PATH_IMAGE013
的第i个元素，
Figure 625520DEST_PATH_IMAGE016
表示数据流数），得到
Figure 164955DEST_PATH_IMAGE017
个新生成的符号，对这
Figure 107503DEST_PATH_IMAGE018
个符号的后续各层都只保留一个使得当前路径度量最小的符号值，由此扩展成条完整的路径；对于符号
Figure 169317DEST_PATH_IMAGE020
，则只需依次翻转各个比特得到
Figure 376307DEST_PATH_IMAGE018
个新生成的符号；
（5）从
Figure 676708DEST_PATH_IMAGE041
中找出路径度量最小的符号向量
Figure 601938DEST_PATH_IMAGE042
，依次翻转符号
Figure 763929DEST_PATH_IMAGE043
的各个比特（
Figure 91006DEST_PATH_IMAGE044
表示
Figure 296728DEST_PATH_IMAGE042
的第j个元素），得到
Figure 709255DEST_PATH_IMAGE017
个新生成的符号，对这个符号的后续各层都只保留一个使得当前路径度量最小的符号值，由此扩展成
Figure 856519DEST_PATH_IMAGE019
条完整的路径；对于符号
Figure 501652DEST_PATH_IMAGE045
，则只需依次翻转各个比特得到
Figure 73578DEST_PATH_IMAGE018
个新生成的符号；
（6）利用所有产生的路径，根据max-log近似计算各层数据流的比特软量计算时采用欧氏距离度量代替平方欧氏距离度量，在计算比特软量的时候，集合
Figure 639689DEST_PATH_IMAGE012
中符号向量
Figure 941357DEST_PATH_IMAGE054
的欧氏距离度量为
Figure 2011102340146100002DEST_PATH_IMAGE076
，集合
Figure 692145DEST_PATH_IMAGE041
中符号向量
Figure 635DEST_PATH_IMAGE057
的欧氏距离度量为
Figure DEST_PATH_IMAGE077
。
图2为针对LTE TDD系统开环空分复用模式，1.4M带宽，发送和接收天线数均为4，天线相关性为低，共4层数据流，采用码率0.5的Turbo码以及16QAM调制， EVA70（多普勒扩展为70赫兹的扩展的车载A模型）信道，不同算法的性能比较图。
由于用户分配到的数据流数为四，所以检测算法选用遍历一层的FSD算法。从图中可以看到遍历一层的FSD算法在性能上接近于最大似然检测算法，在误帧率10e-1附近，仅有约0.4dB的性能损失；其性能远远优于MMSE算法，在误帧率10e-1附近，性能提升约为0.7dB，在误帧率10e-2附近，性能增益则大于1dB； 双向FSD算法的性能优于遍历一层的FSD算法，在误帧率10e-1附近，性能提升约为0.25dB。
图3为针对LTE TDD系统开环空分复用模式，1.4M带宽，发送和接收天线数均为8，天线相关性为低，共8层数据流，采用码率0.5的Turbo码以及16QAM调制， EVA70（多普勒扩展为70赫兹的扩展的车载A模型）信道，不同算法的性能比较图。
由于此时未分配到最大带宽且数据流是大于四，因而检测算法选用双向FSD算法。从图中可以看到双向FSD算法在性能上接近于遍历两层的FSD算法，在误帧率10e-1附近，仅有约0.1dB的性能损失；其性能优于遍历一层的FSD算法，在误帧率10e-1附近，性能提升约为0.5dB；遍历一层的FSD算法性能则优于MMSE算法，在误帧率10e-1附近，性能提升约为0.7dB。
图4为针对LTE TDD系统开环空分复用模式，1.4M带宽，发送和接收天线数均为8，天线相关性为低，共8层数据流，采用码率0.8的Turbo码以及QPSK调制， EVA70（多普勒扩展为70赫兹的扩展的车载A模型）信道，不同算法的性能比较图。
由于此时数据流数大于四且采用QPSK调制，因而检测算法选用遍历两层的FSD算法。从图中可以看到遍历两层的FSD算法和双向FSD算法性能几乎一致，且性能优于遍历一层的FSD算法，在误帧率10e-1附近，性能提升约为1dB；遍历一层的FSD算法性能则优于MMSE算法，在误帧率10e-1附近，性能提升大于3dB。
表1是针对LTE TDD系统开环空分复用模式，发送和接收天线数均为4，共4层数据流，采用16QAM调制，不同算法的复杂度比较。
表格中给出的乘法次数是指每个子载波上的乘法运算量，且不包含预处理步骤（如QR分解）。从表中可以看出遍历一层的FSD算法的复杂度远远低于最大似然检测算法，相对于MMSE算法复杂度有一定的增加，双向FSD算法的计算量是遍历一层的FSD算法的两倍。
表2是针对LTE TDD系统开环空分复用模式，发送和接收天线数均为8，共8层数据流，采用16QAM调制，不同算法的复杂度比较。
表格中给出的乘法次数是指每个子载波上的乘法运算量，且不包含预处理步骤（如QR分解）。从表中可以看出双向FSD算法的复杂度远远低于遍历两层的FSD算法，是遍历一层的FSD算法计算量的两倍，MMSE算法需要的实数乘法次数最少。
表3是针对LTE TDD系统开环空分复用模式，发送和接收天线数均为8，共8层数据流，采用QPSK调制，不同算法的复杂度比较。
表格中给出的乘法次数是指每个子载波上的乘法运算量，且不包含预处理步骤（如QR分解）。从表中可以看出遍历两层的FSD算法相对于遍历一层的FSD算法和MMSE算法的复杂度有一定提高，双向FSD的复杂度略高于遍历两层的FSD算法，遍历一层的FSD算法复杂度低于MMSE算法（MMSE需要的预处理计算量小于遍历一层的FSD算法）。
表1是针对LTE TDD系统开环空分复用模式，发送和接收天线数均为4，共4层数据流，采用16QAM调制，不同算法的复杂度（单个子载波）比较。
表2是针对LTE TDD系统开环空分复用模式，发送和接收天线数均为8，共8层数据流，采用16QAM调制，不同算法的复杂度（单个子载波）比较。
表3是针对LTE TDD系统开环空分复用模式，发送和接收天线数均为8，共8层数据流，采用QPSK调制，不同算法的复杂度（单个子载波）比较。
算法名称 实数乘法次数
最大似然检测 139808
双向FSD 352
遍历一层的FSD 176
MMSE 64
表1
算法名称 实数乘法次数
遍历两层的FSD 3784
双向FSD 960
遍历一层的FSD 480
MMSE 256
表2
算法名称 实数乘法次数
遍历两层的FSD 316
双向FSD 352
遍历一层的FSD 176
MMSE 256
表3
以上所述仅为本发明的较佳实施方式，本发明的保护范围并不以上述实施方式为限，但凡本领域普通技术人员根据本发明所揭示内容所作的等效修饰或变化，皆应纳入权利要求书中记载的保护范围内。

Claims (2)

1.一种多天线正交频分复用系统的高效接收方法，其特征在于：该方法包括如下步骤： 
1)检测当前分配给用户的数据流个数、调制方式和带宽大小； 
2)如果数据流不超过四个，则采用遍历一层的固定复杂度球形译码；如果数据流超过四个，则根据带宽大小和调制方式确定检测算法：若调制方式为正交相移键控，则采用遍历两层的固定复杂度球形译码；若调制方式非正交相移键控的高阶调制且为最大带宽，则采用遍历一层的固定复杂度球形译码；若调制方式不是正交相移键控且用户工作在非最大系统带宽状态，则采用双向固定复杂度球形译码 ；
遍历一层的固定复杂度球形译码的步骤如下： 
1)采用遍历一层的固定复杂度球形译码排序算法确定各层数据流的检测顺序a1，根据该顺序交换信道矩阵H的列得到置换信道矩阵
Figure FDA0000404216510000011
，固定复杂度球形译码排序算法是指首先检测信噪比最低的数据流，之后按照信噪比从高到低的顺序进行检测； 
2)将
Figure FDA0000404216510000012
分解成一个正交矩阵Q和上三角阵R的乘积，将QH与接收信号y相乘，得到等效接收信号d，其中上标H表示矩阵的共轭转置； 
3)对于第一个被检测的数据流遍历所有符号值，对于后续各层数据流则只保留一个使得当前路径度量最小的符号值，得到含有Ω条路径集合L，其中Ω是调制符号总数； 
4)找出路径集合L中路径度量最小的符号向量
Figure FDA0000404216510000014
，依次翻转符号 ，2≤i＜NT的各个比特，表示
Figure FDA0000404216510000017
的第i个元素，NT表示数据流数，得到w＝log2Ω个新生成的符号，对这w个符号的后续各层都只保留一个使得当前路径度量最小的符号值，由此扩展成w条完整的路径；对于符号，则只需依次翻转各个比特得到w个新生成的符号； 
5)利用所有产生的路径，根据最大值-对数近似计算各层数据流的比特软 量，计算时采用欧氏距离度量代替平方欧氏距离度量； 
遍历两层的固定复杂度球形译码的步骤如下： 
1)采用遍历两层的固定复杂度球形译码排序算法确定各层数据流的检测顺序b，根据该顺序交换信道矩阵H的列得到置换信道矩阵
Figure FDA0000404216510000021
，遍历两层的固定复杂度球形译码排序算法是指首先检测信噪比最低的两层数据流，之后按照信噪比从高到低的顺序进行检测； 
2)将置换信道矩阵
Figure FDA0000404216510000022
分解成一个正交矩阵Q2和上三角阵R2的乘积，将 
Figure FDA0000404216510000023
与接收信号y相乘，得到等效接收信号d2，其中上标H表示矩阵的共轭转置； 
3)对于前两个被检测的数据流遍历所有符号值，对于后续各层数据流则只保留一个使得当前路径度量最小的符号值，得到含有Ω2条路径集合L2，其中Ω2是调制符号总数的平方； 
4)找出含有Ω2条路径集合L2中路径度量最小的符号向量，依次翻转符号
Figure FDA0000404216510000025
，3≤i＜NT的各个比特，表示
Figure FDA0000404216510000027
的第i个元素，NT表示数据流数，得到w＝log2Ω个新生成的符号，对这w个符号的后续各层都只保留一个使得当前路径度量最小的符号值，由此扩展成w条完整的路径；对于符号
Figure FDA0000404216510000028
，则只需依次翻转各个比特得到w个新生成的符号； 
5)利用所有产生的路径，根据最大值-对数近似计算各层数据流的比特软量，计算时采用欧氏距离度量代替平方欧氏距离度量； 
双向固定复杂度球形译码的步骤如下： 
1)采用固定复杂度球形译码排序算法确定各层数据流的检测顺序a1，根据该顺序交换信道矩阵H的列得到置换信道矩阵
Figure FDA0000404216510000029
；将各层数据流的检测顺序a1中所有元素的顺序倒置，得到新的检测顺序a2，并根据该顺序交换信道矩阵H的列得到新的置换信道矩阵
Figure FDA00004042165100000210
； 
2)将
Figure FDA00004042165100000211
分解成一个正交矩阵Q和上三角阵R的乘积，将QH与接收信号y相乘，得到等效接收信号d；将
Figure FDA00004042165100000212
分解成一个新的正交矩阵Q′和新的上三角阵R′的乘积，将(Q′)H与接收信号y相乘，得到新的等效接收信号d′； 
3)分别根据两种检测顺序a1和a2，遍历第一个被检测数据流的所有符号 值，后续各层数据流则只保留一个使得当前路径度量最小的符号值，从而得到两个均含有Ω条路径集合L和L′； 
4)找出含有Ω条路径集合L中路径度量最小的符号向量，依次翻转符号
Figure FDA0000404216510000037
，2≤i＜NT的各个比特，
Figure FDA0000404216510000038
表示
Figure FDA0000404216510000039
的第i个元素，NT表示数据流数，得到w＝log2Ω个新生成的符号，对这w个符号的后续各层都只保留一个使得当前路径度量最小的符号值，由此扩展成w条完整的路径；对于符号
Figure FDA00004042165100000310
，则只需依次翻转各个比特得到w个新生成的符号； 
5)从另外一个含有Ω条路径集合L′中找出路径度量最小的符号向量
Figure FDA0000404216510000031
，依次翻转符号
Figure FDA0000404216510000032
，2≤j＜NT的各个比特，
Figure FDA0000404216510000033
表示的第j个元素，得到w＝log2Ω个新生成的符号，对这w个符号的后续各层都只保留一个使得当前路径度量最小的符号值，由此扩展成w条完整的路径；对于符号
Figure FDA0000404216510000035
，则只需依次翻转各个比特得到w个新生成的符号； 
6)利用所有产生的路径，根据最大值-对数近似计算各层数据流的比特软量计算时采用欧氏距离度量代替平方欧氏距离度量。 
2.根据权利要求1所述的多天线正交频分复用系统的高效接收方法，其特征在于：该法还适用于多天线平坦衰落信道中，步骤如下： 
1)检测当前分配给用户的数据流个数和调制方式； 
2)如果数据流不超过四个，则采用遍历一层的固定复杂度球形译码；如果数据流超过四个，则根据调制方式确定检测算法：若调制方式为正交相移键控，则采用遍历两层的固定复杂度球形译码；若调制方式非正交相移键控的高阶调制，则采用双向固定复杂度球形译码。 
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CN101562464A (zh) * 2009-05-18 2009-10-21 北京天碁科技有限公司 一种基于深度优先搜索的球形译码检测方法

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