CN103378898A - Mimo系统中的信号检测方法和设备 - Google Patents

Abstract

本发明的实施方式提供了MIMO系统中的信号检测方法和设备。该方法包括：根据MIMO系统中的多个接收信号，在星座图中选择针对多个发送信号中的每个发送信号的星座点搜索范围；根据针对每个发送信号的星座点搜索范围，计算多个发送信号中的其余发送信号的候选检测结果；以及基于所计算的候选检测结果，在星座图中确定与每个发送信号匹配的星座点。本发明的实施方式降低了最大似然检测算法在MIMO系统中的实现复杂度，从而在提高性能的同时降低了实施成本。

Description

MIMO系统中的信号检测方法和设备

相关申请的交叉引用

本申请要求于2012年4月24日递交的第61/637,462号美国临时申请的优先权以及于2012年4月25日递交的第61/638,397号美国临时申请的优先权，其公开内容通过引用的方式全部并入于此。

技术领域

本发明的实施方式涉及通信领域，尤其涉及多输入多输出(MIMO)系统中的信号检测方法和设备。

背景技术

MIMO技术是采用多个发射天线和接收天线以成倍提高无线通信系统的信道容量的技术。采用这种技术的无线通信系统通常被称为MIMO系统。由于MIMO系统能够有效提高信道容量、系统频谱效率和可靠性，并降低误码率，因此已经成为一种常用的高速无线通信系统。

为了充分利用MIMO系统的信道容量，目前已经提出了一些方案，例如基于空间多路复用技术的贝尔实验室分层空时结构(BLAST)、基于空间分集技术的空时格码和空时分组码等。在MIMO系统的接收机中，常用的检测方法有：最大似然(ML)检测算法、最小二乘(LS)检测算法、最小均方误差(MMSE)检测算法、干扰消除算法等。

就这些常用的检测方法而言，高性能与低复杂度这二者通常无法兼得。具体来说，对于一种检测方法而言，复杂度越低，则性能越差；复杂度越高，则性能越好。特别是当发射天线较多、传输速率较高时，性能好的算法通常复杂度也较高。例如，LS检测算法和MMSE检测算法这两种算法是较为常见的线性检测算法，它们的优点是复杂度较低，实现比较容易，但同时性能并不理想；最大似然检测算法性能较优，但其复杂度随着发射天线数目、每天线平均传输速率的增长、高阶调制(例如64QAM)而呈指数增长。因此，当MIMO系统中天线数目较多和/或传输速率较高时，最大似然检测算法的实现复杂度较高，从而导致最大似然检测算法在MIMO系统中的应用受到很大限制。

因此，本领域需要一种用于MIMO系统的既具有高性能又具有低复杂度的信号检测方案。

发明内容

本发明的实施方式提供了一种用于MIMO系统的信号检测方法和设备，其具有较高的性能和较低的复杂度，便于在MIMO系统中应用，从而可以解决或者至少部分地缓解现有技术中存在的上述问题。

在第一方面中，本发明的实施方式提供了一种MIMO系统中的信号检测方法，该方法可以包括：根据MIMO系统中的多个接收信号，在星座图中选择针对多个发送信号中的每个发送信号的星座点搜索范围；根据针对每个发送信号的星座点搜索范围，计算多个发送信号中的其余发送信号的候选检测结果；以及基于所计算的候选检测结果，在星座图中确定与每个发送信号匹配的星座点。

在一个示例性实施方式中，根据MIMO系统中的多个接收信号，在星座图中选择针对多个发送信号中的每个发送信号的星座点搜索范围可以包括：根据MIMO系统中的多个接收信号，按照如下算法中的至少一个来计算多个发送信号中的每个发送信号的估计结果：最小二乘LS算法，最小均方误差MMSE算法和干扰消除算法；以及根据每个发送信号的估计结果，在星座图中选择针对每个发送信号的星座点搜索范围。

在一个示例性实施方式中，根据每个发送信号的估计结果，在星座图中选择针对每个发送信号的星座点搜索范围可以包括：确定星座点搜索范围包含的星座点的预定数目；以及从星座图中选择包含估计结果的预定数目的星座点作为星座点搜索范围。

在一个示例性实施方式中，基于根据针对每个发送信号的星座点搜索范围，计算多个发送信号中的其余发送信号的候选检测结果可以包括：针对每个发送信号的星座点搜索范围中的每个星座点，按照如下算法中的至少一个来计算其余发送信号的相应候选检测结果：最小二乘LS算法，最小均方误差MMSE算法和干扰消除算法。

在一个示例性实施方式中，基于所计算的候选检测结果，在星座图中确定与每个发送信号匹配的星座点可以包括：基于所计算的候选检测结果，在星座图中确定简化的搜索空间；以及按照最大似然检测算法从简化的搜索空间中确定与每个发送信号匹配的星座点。

在一个示例性实施方式中，该方法还可以包括：基于与每个发送信号匹配的星座点，估计与每个发送信号相关联的软比特信息。

在第二方面中，本发明的实施方式提供了一种MIMO系统中的信号检测设备，该设备可以包括：搜索范围选择器，被配置用于根据MIMO系统中的多个接收信号，在星座图中选择针对多个发送信号中的每个发送信号的星座点搜索范围；候选检测结果计算器，被配置用于根据针对每个发送信号的星座点搜索范围，计算多个发送信号中的其余发送信号的候选检测结果；以及匹配星座点确定器，被配置用于基于所计算的候选检测结果，在星座图中确定与每个发送信号匹配的星座点。

在一个示例性实施方式中，搜索范围选择器可以包括：估计结果计算单元，被配置用于根据MIMO系统中的多个接收信号，按照如下算法中的至少一个来计算多个发送信号中的每个发送信号的估计结果：最小二乘LS算法，最小均方误差MMSE算法和干扰消除算法；以及第一选择单元，被配置用于根据每个发送信号的估计结果，在星座图中选择针对每个发送信号的星座点搜索范围。

在一个示例性实施方式中，第一选择单元可以包括：数目确定单元，被配置用于确定星座点搜索范围包含的星座点的预定数目；以及第二选择单元，被配置用于从星座图中选择包含估计结果的预定数目的星座点作为星座点搜索范围。

在一个示例性实施方式中，候选检测结果计算器可以包括：计算单元，被配置用于针对每个发送信号的星座点搜索范围中的每个星座点，按照如下算法中的至少一个来计算其余发送信号的相应候选检测结果：最小二乘LS算法，最小均方误差MMSE算法和干扰消除算法。

在一个示例性实施方式中，匹配星座点确定器可以包括：路径确定单元，被配置用于基于所计算的候选检测结果，在星座图中确定简化的搜索空间；以及匹配星座点确定单元，被配置用于按照最大似然检测算法从简化的搜索空间中确定与每个发送信号匹配的星座点。

在一个示例性实施方式中，该设备还可以包括：估计器，被配置用于基于与每个发送信号匹配的星座点，估计与每个发送信号相关联的软比特信息。

根据本发明的实施方式的MIMO系统中的信号检测方法和设备，降低了最大似然检测算法在MIMO系统中的实现复杂度，从而在提高性能的同时实现了成本的降低。根据本发明的实施方式的最大似然检测方案，可以获得与QRM-MLD之类的已有的最大似然检测方法几乎相等的性能，同时可以将复杂度进一步减少大约70％。

通过以下对说明本发明原理的优选实施方式的描述，并结合附图，本发明的其他特征以及优点将会是显而易见的。

附图说明

通过以下结合附图的说明，并且随着对本发明的更全面了解，本发明的其他目的和效果将变得更加清楚和易于理解，其中：

图1是适合实施根据本发明的实施方式的信号检测设备的MIMO系统的示意图；

图2是根据本发明的一个实施方式的MIMO系统中的信号检测方法的流程图；

图3是根据本发明的另一个实施方式的MIMO系统中的信号检测方法的流程图；

图4是根据本发明的一个实施方式的MIMO系统中的信号检测设备的框图；

图5是16QAM调制的星座图映射的示意图；以及

图6是64QAM调制的星座图映射的示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的实施方式进行更详细的解释和说明。应当理解，本发明的附图及实施方式仅用于示例性作用，并非用于限制本发明的保护范围。

附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施方式的系统、方法和设备的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，所述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为备选的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。应当理解，本发明的附图及实施方式仅用于示例性作用，并非用于限制本发明的保护范围。以下结合附图对本发明进行更详细的解释和说明。

图1是适合实施根据本发明的实施方式的信号检测设备的MIMO系统100的示意图。如图1所示，MIMO系统100的发射器110和接收器120分别具有多根天线。发射器110通过多根发射天线对多个发送信号进行发射；接收器120通过多根接收天线接收这样的多个发送信号，从而得到对应的多个接收信号。

MIMO系统的接收信号的模型可以简单地表示为：

Y′＝H′Fs+n′                   (1)

其中Y′以及s分别表示在一个资源元素(RE)的接收信号和发送信号，H′是信道矩阵，F是预解码矩阵，n′为噪声加干扰。

经过诸如白化、QR分解和矩阵变换之类的预处理之后，等式(1)可以简化为

Y＝Hs+n                       (2)

其中y以及s分别表示接收信号和发送信号，H是信道矩阵，F是预解码矩阵，n近似是白噪声。

采用具有两根接收天线和两根发射天线的MIMO系统(即，2×2MIMO系统)作为示例来进行描述，等式(1)进一步被表达为：

$\left[\begin{array}{c}{y}_0\\ y_1\end{array}\right]=H^{2*2}\left[\begin{array}{c}{s}_0\\ s_1\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{n}_0\\ n_1\end{array}\right]---\left(3\right)$

其中 $Y=\left[\begin{array}{c}{y}_0\\ y_1\end{array}\right],$ $s=\left[\begin{array}{c}{s}_0\\ s_1\end{array}\right],$ $n=\left[\begin{array}{c}{n}_0\\ n_1\end{array}\right],$ 并且n近似是白噪声。

最大似然检测的原理如下

$\hat{s}=\underset{s}{\arg }\min {\left|\right|Y-\mathrm{Hs}\left|\right|}^2---\left(4\right)$

在最大似然检测算法中，目的是寻找使得||Y-Hs||²最小化的s。根据等式(4)，采用理想的最大似然检测算法的接收器针对需要N^L大小的搜索空间。其中，N表示星座大小，对于64QAM和16QAM而言N分别是64和16；L表示MIMO的流数目，对于2×2(或4×2)MIMO而言L是2，而对于4×4MIMO而言L是4。

显然，理想的最大似然检测算法的搜索空间太大，对于目前的技术状况而言难以在实际应用中实现。

针对这一问题，本发明提出了一种MIMO系统中的信号检测方法和设备。如图1所示的适合实施根据本发明的实施方式的MIMO系统100所示，接收器120包括根据本发明的实施方式的信号检测设备121，该信号检测设备121适于根据本发明的信号检测方法在MIMO系统中进行信号检测，以利用简化的最大似然算法根据多个接收信号得到与这些接收信号相对应的多个发送信号，从而在提高信号检测效果的同时有效降低了MIMO系统的最大似然检测算法的复杂度。以下通过图2和图3所示的实施方式来具体描述根据本发明的信号检测方法。

图2是根据本发明的一个实施方式的MIMO系统中的信号检测方法的流程图。

在步骤S201，根据MIMO系统中的多个接收信号，在星座图中选择针对多个发送信号中的每个发送信号的星座点搜索范围。

根据本发明的实施方式，存在多种方式来从星座图中选择针对多个发送信号中的每个发送信号的星座点搜索范围。

在根据本发明的一个实施方式中，可以将星座图中的所有星座点都确定为针对各个发送信号的星座点搜索范围。例如，当系统采用的是16QAM调制方案时，可以将星座图中的16个星座点的集合作为针对各个发送信号的星座点搜索范围。例如，当系统采用的是64QAM之类的高阶调制方案时，可以将星座图中的64个星座点的集合作为针对各个发送信号的星座点搜索范围。

在根据本发明的另一个实施方式中，可以根据MIMO系统中的多个接收信号，按照最小二乘LS算法、最小均方误差MMSE算法、干扰消除算法和/或其他适当的信号检测方法，来计算多个发送信号中的每个发送信号的估计结果；以及根据所述每个发送信号的估计结果，在星座图中选择针对所述每个发送信号的星座点搜索范围。

对于一个发送信号的星座点搜索范围而言，可以存在多种方法来从星座图中进行选择。根据本发明的一个实施方式，可以首先确定星座点搜索范围包含的星座点的预定数目，然后从星座图中选择包含估计结果的预定数目的星座点作为星座点搜索范围。例如，可以以估计结果为圆心、按照预定半径来得到一个圆，将这个圆内的星座点确定为星座点搜索范围。又例如，可以以估计结果为中心，将包含其前后各2个星座点和左右各2个星座点的正方形确定为星座点搜索范围。

根据本发明的实施方式，在采用64QAM的调制方案的情况下，针对每个发送信号的星座点搜索范围可以是星座图中的所有64个星座点，也可以是这64个星座点中的一部分，例如12至35个星座点。

在步骤S202，根据针对每个发送信号的星座点搜索范围，计算多个发送信号中的其余发送信号的候选检测结果。

根据本发明的实施方式，可以针对每个发送信号的星座点搜索范围中的每个星座点，按照多种算法来计算多个发送信号中的其余发送信号的相应候选检测结果。这些算法例如是最小二乘LS算法、最小均方误差MMSE算法、干扰消除算法和/或任何其他适当的信号检测算法。

在步骤S203，基于所计算的候选检测结果，在星座图中确定与每个发送信号匹配的星座点。

根据本发明的实施方式，可以基于从步骤S202计算出的候选检测结果，在星座图中确定简化的搜索空间；以及按照最大似然检测算法从这些简化的搜索空间中确定与每个发送信号匹配的星座点。

然后，图2所示的实施方式的流程结束。

可选地，根据本发明的实施方式的信号检测方法还可以包括软比特信息估计步骤。在一个实施方式中，可以基于与所述每个发送信号匹配的星座点，来估计与所述每个发送信号相关联的软比特信息。这一过程将结合图3所示实施方式的步骤S306来具体描述。

图3是根据本发明的另一个实施方式的MIMO系统中的信号检测方法的流程图。图3所示的实施方式是图2所示的实施方式的一种具体实现方式。在图3的实施方式中，采用2×2MIMO系统作为示例来进行描述。但是，应该注意的是，虽然在本发明的实施方式中采用了2×2MIMO系统来描述，但是这仅仅是示例性的，本发明的技术方案完全可以适用于接收天线数目和/或发射天线数目不同于在此所述的实施方式的MIMO系统，例如4×4MIMO系统。

在步骤S301，根据MIMO系统中的多个接收信号，按照LS算法来计算多个发送信号中的每个发送信号的估计结果。

在此步骤中，可以按照多种算法来计算多个发送信号中的每个发送信号的估计结果，这些算法例如LS算法、MMSE算法、干扰消除算法和/或其他适当的信号检测算法。在本实施方式中，以LS算法为例进行说明，本领域的技术人员应该理解这是示例性的而不是限制性的。

在本发明的实施方式中，假设发送信号用s统一表示，则对于2×2MIMO系统，则存在两个发送信号，分别表示为第一发送信号s₀和第二发送信号s₁， $s=\left[\begin{array}{c}{s}_0\\ s_1\end{array}\right].$ 根据LS算法，可以通过下式来计算多个发送信号中的每个发送信号的估计结果：

s＝(H^HH)^-1H^HY                    (5)

应该注意的是，式(5)中的“s”是矢量，其包含s₀和s₁，因此通过步骤S301可以根据LS算法得到s₀和s₁这两个发送信号的估计结果。

随后，可以对上述估计结果进行到星座图中的星座点的硬判决，从而得到与上述估计结果相对应的星座点。

在步骤S302，根据每个发送信号的估计结果，在星座图中选择针对每个发送信号的星座点搜索范围。

在根据本发明的实施方式中，可以基于第一发送信号s₀的估计结果，确定第一发送信号的星座点搜索范围s_0，candi ^set。可以基于第二发送信号s₁的估计结果，确定第二发送信号的星座点搜索范围：s_1，candi ^set。

在步骤S302中，可以对于第一发送信号s₀和第二发送信号s₁独立确定搜索范围。这可以通过针对每个星座点的预定义的查找表来实现。查找表可以通过多种方式来设计，例如，针对一个星座点，可以选择具有最短汉明(Hamming)和欧几里德(Euclid)距离两者的M个星座点作为针对该星座点的星座点搜索范围。在该实施方式中，最短Euclid距离对于寻找s的可靠结果是有益的，而Hamming距离对于获得精确的软比特信息是重要的。根据本发明的实施方式，M的值可以是从12到35中的一个整数。

在步骤S303，针对每个发送信号的星座点搜索范围中的每个星座点，按照LS算法来计算其余发送信号的相应候选检测结果。

根据本发明的实施方式，由于MIMO系统的发射天线有两根，所以发送信号有两个，其中第一发送信号是s₀，所以其余发送信号只有一个，也即第二发送信号s₁。

对于第一发送信号s₀的星座点搜索范围s_0，candi ^set中的每个元素，可以使用LS算法得到与第二发送信号s₁对应的候选检测结果，例如可以表示为{s_0，candi，s_1，result}^set。对于第二发送信号s₁的星座点搜索范围s_1，candi ^set中的每个元素，可以使用LS算法得到与第一发送信号s₀对应的候选检测结果，例如可以表示为{s_0，result，s_1，candi}^set。

在本发明的实施方式中，假定已知s₀和s₁之一，式(3)可以简化为：

$\left[\begin{array}{c}{y}_0\\ y_1\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}{H}_0^{2*1}& H_1^{2*1}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{s}_0\\ s_1\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{n}_0\\ n_1\end{array}\right]=H_0^{2*1}{s}_0+H_1^{2*1}{s}_1+\left[\begin{array}{c}{n}_0\\ n_1\end{array}\right]$

$\⇔\left[\begin{array}{c}{y}_0\\ y_1\end{array}\right]-H_0^{2*1}{s}_0=Y_{-0}=H_1^{2*1}{s}_1+\left[\begin{array}{c}{n}_0\\ n_1\end{array}\right]---\left(6\right)$

$\⇔\left[\begin{array}{c}{y}_0\\ y_1\end{array}\right]-H_1^{2*1}{s}_1=Y_{-1}=H_0^{2*1}{s}_0+\left[\begin{array}{c}{n}_0\\ n_1\end{array}\right]$

从而， $s_{1,\mathrm{result}}={\left({H_1}^H{H}_1\right)}^{-1}{H_1}^H{Y}_{-0,s_{0,\mathrm{candi}}}$ 以及 $s_{0,\mathrm{result}}={\left({H_0}^H{H}_0\right)}^{-1}{H_0}^H{Y}_{-1,s_{1,\mathrm{candi}}},$ 随后可以进行到星座的硬判决。

在式(8)中，对于全部候选存在两个公共部分(H₁ ^HH₁)^-1H₁ ^H和(H₀ ^HH₀)^-LH₀ ^H，它们仅需要被计算一次而不是M次，从而可以在很大程度上节省复杂度。为了更清楚地表达该过程，将它们再次重写如下：

R₀＝(H₀ ^HH₀)^-1H₀ ^H，                         (7)

R₁＝(H₁ ^HH₁)^-1H₁ ^H。                      (8)

由此，在步骤S303中，对于s_0，candi ^set中的每个元素s_0，candi ^k，计算

同时，对于s_1，candi ^set中的每个元素s₁，_candi ^k，计算

从而可以针对每个星座点计算出其余发送信号的相应候选检测结果。

在步骤S304，基于所计算的候选检测结果，在星座图中确定简化的搜索空间。

根据本发明的实施方式，简化的搜索空间可以是基于步骤S303计算出的候选检测结果而得到的，例如简化的搜索空间可以是计算出的各个候选检测结果的并集。将简化的搜索空间表示为{s₀，s₁}_final ^set，则简化的搜索空间可以确定为：

{S₀，S₁}_final ^set＝{s_0，candi，s_1，result}^set∪{s_0，result，s_1，candi}^set       (9)

在步骤S305，按照最大似然检测算法从简化的搜索空间中确定与每个发送信号匹配的星座点。

根据本发明的实施方式，定义ED(s)＝||Y一Hs||²，可以通过求解下式来按照最大似然检测算法得到s的最终结果：

$\hat{s}\underset{s\∈{{\{s_0,s_1\}}_{\mathrm{final}}}^{\mathrm{set}}}{=\arg \min }\mathrm{ED}\left(s\right)---\left(10\right)$

根据式(10)可以从简化的搜索空间{s₀，s₁}f_inal ^set中得到使得ED(s)最小化的s(记为)，其包含与第一发送信号匹配的星座点(记为

)和与第二发送信号匹配的星座点(记为

)， $\hat{s}=\left[\begin{array}{c}{\hat{s}}_0\\ {\hat{s}}_1\end{array}\right].$

在步骤S306，基于与每个发送信号匹配的星座点，估计与每个发送信号相关联的软比特信息。

软比特信息也可以通过下式获得

${\mathrm{LLR}}_{j,\mathrm{bit}\left(i\right)}\≈\left(\underset{s\∈\left\{{s_{j,\mathrm{bit}\left(i\right)}}^{+}\right\}}{\min }\right\{\mathrm{ED}\left(s\right)\}-\underset{s\∈\left\{{s_{j,\mathrm{bit}\left(i\right)}}^{-}\right\}}{\min }\{\mathrm{ED}\left(s\right)\left\}\right)/{\mathrm{\σ}}^2---\left(11\right)$

其中，σ²表示噪声方差；

{s_j，bit(i) ⁺}表示简化的搜索空间{s₀，s₁}_final ^set中的如下星座点组成的集合：由该星座点表示的第j个信号流的第i个比特是1；

{s_j，bit(i) ^-}表示简化的搜索空间{s₀，s₁}_final ^set中的如下星座点组成的集合：由该星座点表示的第j个信号流的第i个比特是0，并且，{s₀，s₁}_final ^set＝{s_j，bit(i) ⁺}∪{s_j，bit(i) ^-}；

i是比特索引，对于64QAM而言，i是0～5中的一个整数，而对于16QAM而言，i是0～3中的一个整数；并且

j是流索引，在本实施方式的2×2MIMO系统中，j是0或者1。

图5和图6分别示出了对于16QAM和64QAM调制的星座映射示意图，如图5和图6所描绘，16QAM和64QAM的星座映射规则有助于理解如何将{s₀，s₁}_final ^set分离为{s_j，bit(i) ⁺}和{s_j，bit ^(i)-}。

然后，图3所示的实施方式的流程结束。

图4是根据本发明的一个实施方式的MIMO系统中的信号检测设备4的框图。MIMO系统例如可以是如图1所示的通信环境。图4所示的信号检测设备400可以在MIMO系统中的例如接收器或者收发器之类的接收设备中实现，或者可以在本领域技术人员可用的MIMO系统中的其他任何适当的接收设备中实现。信号检测设备400可以执行图2所示的方法200和图3所示的方法300。

根据本发明的实施方式，信号检测设备400可以包括：搜索范围选择器410，被配置用于根据MIMO系统中的多个接收信号，在星座图中选择针对多个发送信号中的每个发送信号的星座点搜索范围；候选检测结果计算器420，被配置用于根据针对每个发送信号的星座点搜索范围，计算多个发送信号中的其余发送信号的候选检测结果；以及匹配星座点确定器430，被配置用于基于所计算的候选检测结果，在星座图中确定与每个发送信号匹配的星座点。

根据本发明的实施方式，搜索范围选择器410可以包括：估计结果计算单元，被配置用于根据MIMO系统中的多个接收信号，按照如下算法中的至少一个来计算多个发送信号中的每个发送信号的估计结果：最小二乘LS算法，最小均方误差MMSE算法和干扰消除算法；以及第一选择单元，被配置用于根据每个发送信号的估计结果，在星座图中选择针对每个发送信号的星座点搜索范围。

根据本发明的实施方式，搜索范围选择器410的第一选择单元可以包括：数目确定单元，被配置用于确定星座点搜索范围包含的星座点的预定数目；以及第二选择单元，被配置用于从星座图中选择包含估计结果的预定数目的星座点作为星座点搜索范围。

根据本发明的实施方式，候选检测结果计算器420可以包括：计算单元，被配置用于针对每个发送信号的星座点搜索范围中的每个星座点，按照如下算法中的至少一个来计算其余发送信号的相应候选检测结果：最小二乘LS算法，最小均方误差MMSE算法和干扰消除算法。

根据本发明的实施方式，匹配星座点确定器430可以包括：路径确定单元，被配置用于基于所计算的候选检测结果，在星座图中确定简化的搜索空间；以及匹配星座点确定单元，被配置用于按照最大似然检测算法从简化的搜索空间中确定与每个发送信号匹配的星座点。

根据本发明的实施方式，信号检测设备400还可以可选地包括：估计器(未示出)，被配置用于基于与每个发送信号匹配的星座点，估计与每个发送信号相关联的软比特信息。

应当理解，图4所述的结构框图是仅仅为了示例的目的而示出的，并非是对本发明的限制。在一些情况下，可以根据需要添加或者减少其中的一些装置/单元。

本发明的实施方式所公开的方法可以在软件、硬件、或软件和硬件的结合中实现。硬件部分可以利用专用逻辑来实现；软件部分可以存储在存储器中，由适当的指令执行系统，例如微处理器、个人计算机(PC)或大型机来执行。在优选实施方式中，本发明实现为软件，其包括但不限于固件、驻留软件、微代码等。

而且，本发明的实施方式还可以采取可从计算机可用或计算机可读介质访问的计算机程序产品的形式，这些介质提供程序代码以供计算机或任何指令执行系统使用或与其结合使用。出于描述目的，计算机可用或计算机可读机制可以是任何有形的装置，其可以包含、存储、通信、传播或传输程序以由指令执行系统、装置或设备使用或与其结合使用。

介质可以是电的、磁的、光的、电磁的、红外线的、或半导体的系统(或装置或器件)或传播介质。计算机可读介质的例子包括半导体或固态存储器、磁带、可移动计算机磁盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、硬磁盘和光盘。目前光盘的例子包括紧凑盘-只读存储器(CD-ROM)、压缩盘-读/写(CD-R/W)和DVD。

适合于存储/或执行根据本发明的实施方式的程序代码的系统将包括至少一个处理器，其直接地或通过系统总线间接地耦合到存储器元件。存储器元件可以包括在程序代码的实际执行期间所利用的本地存储器、大容量存储器、以及提供至少一部分程序代码的临时存储以便减少执行期间从大容量存储器必须取回代码的次数的高速缓存存储器。

应当注意，为了使本发明的实施方式更容易理解，上面的描述省略了对于本领域的技术人员来说是公知的、并且对于本发明的实施方式的实现可能是必需的更具体的一些技术细节。

提供本发明的说明书是为了说明和描述，而不是用来穷举或将本发明限制为所公开的形式。对本领域的普通技术人员而言，许多修改和变更都是可以的。

因此，选择并描述实施方式是为了更好地解释本发明的原理及其实际应用，并使本领域普通技术人员明白，在不脱离本发明实质的前提下，所有修改和变更均落入由权利要求所限定的本发明的保护范围之内。

Claims (12)

1.一种多输入多输出(MIMO)系统中的信号检测方法，包括：

根据MIMO系统中的多个接收信号，在星座图中选择针对多个发送信号中的每个发送信号的星座点搜索范围；

根据针对所述每个发送信号的星座点搜索范围，计算所述多个发送信号中的其余发送信号的候选检测结果；以及

基于所计算的候选检测结果，在星座图中确定与所述每个发送信号匹配的星座点。

2.根据权利要求1所述的方法，其中根据MIMO系统中的多个接收信号，在星座图中选择针对多个发送信号中的每个发送信号的星座点搜索范围包括：

根据MIMO系统中的多个接收信号，按照如下算法中的至少一个来计算多个发送信号中的每个发送信号的估计结果：最小二乘LS算法，最小均方误差MMSE算法和干扰消除算法；以及

根据所述每个发送信号的估计结果，在星座图中选择针对所述每个发送信号的星座点搜索范围。

3.根据权利要求2所述的方法，其中根据所述每个发送信号的估计结果，在星座图中选择针对所述每个发送信号的星座点搜索范围包括：

确定所述星座点搜索范围包含的星座点的预定数目；以及

从所述星座图中选择包含所述估计结果的预定数目的星座点作为所述星座点搜索范围。

4.根据权利要求1所述的方法，其中根据针对所述每个发送信号的星座点搜索范围，计算所述多个发送信号中的其余发送信号的候选检测结果包括：

针对所述每个发送信号的星座点搜索范围中的每个星座点，按照如下算法中的至少一个来计算所述其余发送信号的相应候选检测结果：最小二乘LS算法，最小均方误差MMSE算法和干扰消除算法。

5.根据权利要求1所述的方法，其中基于所计算的候选检测结果，在星座图中确定与所述每个发送信号匹配的星座点包括：

基于所计算的候选检测结果，在星座图中确定简化的搜索空间；以及

按照最大似然检测算法从所述简化的搜索空间中确定与所述每个发送信号匹配的星座点。

6.根据权利要求1所述的方法，还包括：

基于与所述每个发送信号匹配的星座点，估计与所述每个发送信号相关联的软比特信息。

7.一种多输入多输出(MIMO)系统中的信号检测设备，包括：

搜索范围选择器，被配置用于根据MIMO系统中的多个接收信号，在星座图中选择针对多个发送信号中的每个发送信号的星座点搜索范围；

候选检测结果计算器，被配置用于根据针对所述每个发送信号的星座点搜索范围，计算所述多个发送信号中的其余发送信号的候选检测结果；以及

匹配星座点确定器，被配置用于基于所计算的候选检测结果，在星座图中确定与所述每个发送信号匹配的星座点。

8.根据权利要求7所述的设备，其中所述搜索范围选择器包括：

估计结果计算单元，被配置用于根据MIMO系统中的多个接收信号，按照如下算法中的至少一个来计算多个发送信号中的每个发送信号的估计结果：最小二乘LS算法，最小均方误差MMSE算法和干扰消除算法；以及

第一选择单元，被配置用于根据所述每个发送信号的估计结果，在星座图中选择针对所述每个发送信号的星座点搜索范围。

9.根据权利要求8所述的设备，其中所述第一选择单元包括：

数目确定单元，被配置用于确定所述星座点搜索范围包含的星座点的预定数目；以及

第二选择单元，被配置用于从所述星座图中选择包含所述估计结果的预定数目的星座点作为所述星座点搜索范围。

10.根据权利要求7所述的设备，其中所述候选检测结果计算器包括：

计算单元，被配置用于针对所述每个发送信号的星座点搜索范围中的每个星座点，按照如下算法中的至少一个来计算所述其余发送信号的相应候选检测结果：最小二乘LS算法，最小均方误差MMSE算法和干扰消除算法。

11.根据权利要求7所述的设备，其中所述匹配星座点确定器包括：

路径确定单元，被配置用于基于所计算的候选检测结果，在星座图中确定简化的搜索空间；以及

匹配星座点确定单元，被配置用于按照最大似然检测算法从所述简化的搜索空间中确定与所述每个发送信号匹配的星座点。

12.根据权利要求7所述的设备，还包括：

估计器，被配置用于基于与所述每个发送信号匹配的星座点，估计与所述每个发送信号相关联的软比特信息。

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