CN103856254A - 一种软输出固定复杂度球形译码检测方法和装置 - Google Patents

一种软输出固定复杂度球形译码检测方法和装置 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种软输出固定复杂度球形译码(SFSD)检测方法和装置，其中，所述方法包括：对信道响应矩阵H进行QR分解，得到Q矩阵和R矩阵；将Q矩阵的共轭转置QH与接收信号相乘，得到接收信号的均衡信号；对均衡信号进行最大似然(ML)路径检测，采用顶层保留全部节点和其他层保留节点逐层递减方式得到ML路径，并保留与迭代次数数量相同的分支；对所述分支进行ML补集路径检测，采用所求补集层保留全部节点和其他层保留节点逐层递减方式得到ML补集路径；根据所述ML路径和ML补集路径，得出各层各个符号各个比特的似然比(LLR)信息。本发明对于大于两层的MIMO也能获得逼近ML性能的检测性能，同时可以满足目前可接受的硬件实现复杂度。

Description

一种软输出固定复杂度球形译码检测方法和装置
技术领域
本发明涉及无线通信中的多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Out-put，MIMO)检测技术，尤其涉及一种软输出固定复杂度球形译码(Soft-outputFixed-complexity Sphere Decoding，SFSD)检测方法和装置。
背景技术
第三代合作伙伴计划(3rd Generation Partnership Project，3GPP)长期演进(Long Term Evolution，LTE)技术的增强(LTE-Advanced，LTE-A)系统中的采用多层MIMO发送来实现高频谱效率，其对应的接收机需要对多层MIMO进行检测以得到解调数据。
MIMO检测有多种方法，由于球形译码(Sphere Decoding，SD)检测在性能上能逼近最优性能，即最大似然(Maximum Likelihood，ML)性能，因此为获得最优的性能，在可接受的硬件实现复杂度情况下，MIMO检测常采用SD检测。SD检测分为固定复杂度特性的球形译码(Fixed-complexity SphereDecoding，FSD)和非固定复杂度特性的球形译码，由于FSD易于超大规模集成电路(Very Large Scale Integration，VLSI)实现，因此常采用FSD。此外，软输出MIMO检测能够配合后续的软译码器使系统达到更优的检测性能，因此目前常采用SFSD检测。
通常，LTE-A系统中的接收机进行SFSD检测的主要流程包括：预处理、球形检测和似然比(Likelihood Ratio，LLR)输出，其中所述预处理包括等效信道矩阵生成、排序和QR分解。
由于国际电信联盟(International Telecommunications Union，ITU)的高级国际移动通信(International Mobile Telecommunications-Advanced，IMT-Advanced)对于系统的高频谱效率要求，LTE-A系统提出频谱效率要达到下行30bps/Hz以及上行15bps/Hz。为了满足这些指标，LTE-A系统采用了下行最多8层MIMO，上行最多4层MIMO，同时支持正交相移键控(Quadrature PhaseShift Keying，QPSK)/16正交振幅调制(Quadrature Amplitude Modulation，QAM)/64QAM调制方式。由于MIMO层数大量增加，球形检测的运算量变得非常巨大。
名称为一种低复杂度SFSD检测方法(A low-complexity soft mimo detectorbased on the fixed-complexity sphere decoder)的论文(现有技术1)(作者为L.G.Barbero，T.Ratnarajah，and C.Cowan，发表在IEEE International Conference onacoustics，speech and signal processing(ICASSP’08)，Las Vegas，USA，Mar./Apr.2006)，以及名称为用于MIMO检测的固定复杂度特性的球形译码(Fixing thecomplexity of the sphere decoder for MIMO detection)的论文(现有技术2)(作者为L.G.Barbero and J.Thompson，发表在IEEE Transaction.on WirelessCommunications，vol.7，no.6，June 2008)，提出了降低SFSD检测复杂度的方法，上述方法采用比特求反(bit-negating)的方法构造ML的补集路径，也就是说只计算ML路径中每一位比特依次相反的那条路径的度量(比如64QAM每个符号6个比特只有6条可能的补集路径)，这样虽然降低了复杂度，但只计算比特求反路径所损失的信息量过多，检测性能不能达到最优的ML性能。
名称为软输出球形译码：算法与超大规模集成电路实现(Soft-Output SphereDecoding：Algorithms and VLSI Implementation)的论文(现有技术3)(作者为Studer，C.；Burg，A.；Bolcskei，H.，发表在IEEE Journal on Selected Areas inCommunications，vol.26，no.2，Feb.2008)，提出了一种非固定复杂度的球形译码方法，不像固定复杂度的球形译码那样每层保留固定节点并且每层检测完所有可能节点后再进入下一层检测，而是每层检测完一个节点后就进入下一层的一个节点一直持续到底层，然后依据检测半径和一定准则进行路径回溯，直到找到最优路径。这样虽然可以达到最优的ML性能，但是复杂度不固定，当信道随机变化到某种情况时复杂度极高，不易实现。
发明内容
有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种SFSD检测和装置，对于大于两层的MIMO也能获得逼近ML性能的检测性能，同时可以满足目前可接受的硬件实现复杂度。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
本发明提供了一种SFSD检测方法，所述方法包括：
对信道响应矩阵进行QR分解，得到Q矩阵和R矩阵；
将Q矩阵的共轭转置与接收信号相乘，得到接收信号的均衡信号；
对均衡信号进行ML路径检测，采用各层保留节点逐层递减方式得到ML路径，并保留与迭代次数数量相同的分支；
对所述分支进行ML补集路径检测，采用所求补集层保留全部节点和其他层保留节点逐层递减方式得到ML补集路径；
根据所述ML路径和ML补集路径，得出各层各个符号各个比特的似然比(LLR)信息。
较佳地，所述对均衡信号进行ML路径检测，采用各层保留节点逐层递减方式得到ML路径，并保留与迭代次数数量相同的分支，为：
从矩阵R中只有一个非零元素对应的那一层，即顶层开始路径扩展，直至底层；
保留所述顶层的全部节点，所述顶层以下各层保留的节点逐层递减，得到各分支欧氏距离；
选取欧氏距离最小的分支作为ML路径，并保留与迭代次数数量相同的分支。
较佳地，所述对所述分支进行ML补集路径检测，采用所求补集层保留全部节点和其他层保留节点逐层递减方式得到ML补集路径，为：
从保留的各分支的所求补集层开始路径扩展，直至底层；
保留所述所求补集层的全部节点，所述所求补集层以下各层保留的节点逐层递减，得到各分支欧氏距离；
从所求补集层开始逐层选取欧氏距离最小的分支作为每层的ML补集路径。
较佳地，所述所求补集层以下各层保留的节点逐层递减，为：
所述所求补集层以下各层保留的节点逐层递减直到底层的节点数为1。
本发明提供了一种SFSD检测装置，应用于接收机，所述装置包括：
QR分解单元，用于对信道响应矩阵进行QR分解，得到Q矩阵和R矩阵；
均衡信号计算单元，用于将Q矩阵的共轭转置与接收信号相乘，得到接收信号的均衡信号；
ML路径检测单元，用于对均衡信号进行ML路径检测，用各层保留节点逐层递减方式得到ML路径，并保留与迭代次数数量相同的分支；
ML补集路径检测单元，对ML路径检测单元保留的分支进行ML补集路径检测，采用所求补集层保留全部节点和其他层保留节点逐层递减方式得到ML补集路径；
软值信息计算单元，用于根据ML路径和ML补集路径，得出各层各个符号各个比特的LLR信息。
较佳地，所述ML路径检测单元，具体用于从矩阵R中只有一个非零元素对应的那一层，即顶层开始路径扩展，直至底层；
保留所述顶层的全部节点，所述顶层以下各层保留的节点逐层递减，得到各分支欧氏距离；
选取欧氏距离最小的分支作为ML路径，并保留与迭代次数数量相同的分支。
较佳地，所述ML补集路径检测单元，具体用于从保留的各分支的所求补集层开始路径扩展，直至底层；
保留所述所求补集层的全部节点，所述所求补集层以下各层保留的节点逐层递减，得到各分支欧氏距离；
从所求补集层开始逐层选取欧氏距离最小的分支作为每层的ML补集路径。
较佳地，所述ML补集路径检测单元，具体用于保留所述所求补集层的全部节点，所述所求补集层以下各层保留的节点逐层递减直到底层的节点数为1，得到各分支欧氏距离。
由上可知，本发明的技术方案包括：对信道响应矩阵H进行QR分解，得到Q矩阵和R矩阵；将Q矩阵的共轭转置QH与接收信号相乘，得到接收信号的均衡信号；对均衡信号进行ML路径检测，采用各层保留节点逐层递减方式得到ML路径，并保留与迭代次数数量相同的分支；对所述分支进行ML补集路径检测，采用所求补集层保留全部节点和其他层保留节点逐层递减方式得到ML补集路径；根据所述ML路径和ML补集路径，得出各层各个符号各个比特的LLR信息；由此，本发明对于大于两层的MIMO也能获得逼近ML性能的检测性能，同时可以满足目前可接受的硬件实现复杂度。
附图说明
图1为本发明提供的一种SFSD检测方法的第一实施例的实现流程图；
图2为本发明提供的一种SFSD检测装置的实施例的结构示意图；
图3为ML路径检测树图；
图4为ML路径检测树图；
图5为ML补集路径检测树图；
图6为现有技术1、2和3与本发明64QAM的吞吐量(Throughput)性能仿真结果对比图；
图7为现有技术1、2和3与本发明16QAM的吞吐量性能仿真结果对比图。
具体实施方式
本发明提供的一种SFSD检测方法的第一实施例，如图1所示，包括以下步骤：
步骤101、对信道响应矩阵进行QR分解，得到Q矩阵和R矩阵；
步骤102、将Q矩阵的共轭转置与接收信号相乘，得到接收信号的均衡信号；
步骤103、对均衡信号进行ML路径检测，采用各层保留节点逐层递减方式得到ML路径，并保留与迭代次数数量相同的分支；
步骤104、对所述分支进行ML补集路径检测，采用所求补集层保留全部节点和其他层保留节点逐层递减方式得到ML补集路径；
步骤105、根据所述ML路径和ML补集路径，得出各层各个符号各个比特的LLR信息。
优选地，所述对均衡信号进行ML路径检测，采用各层保留节点逐层递减方式得到ML路径，并保留与迭代次数数量相同的分支，可以为：
从矩阵R中只有一个非零元素对应的那一层，即顶层开始路径扩展，直至底层；
保留所述顶层的全部节点，所述顶层以下各层保留的节点逐层递减，得到各分支欧氏距离；
选取欧氏距离最小的分支作为ML路径，并保留与迭代次数数量相同的分支。
优选地，所述对所述分支进行ML补集路径检测，采用所求补集层保留全部节点和其他层保留节点逐层递减方式得到ML补集路径，可以为：
从保留的各分支的所求补集层开始路径扩展，直至底层；
保留所述所求补集层的全部节点，所述所求补集层以下各层保留的节点逐层递减，得到各分支欧氏距离；
从所求补集层开始逐层选取欧氏距离最小的分支作为每层的ML补集路径。
优选地，所述所求补集层以下各层保留的节点逐层递减，为：所述所求补集层以下各层保留的节点逐层递减直到底层的节点数为1。
本发明提供的一种SFSD检测装置的实施例，如图2所示，所述装置包括：
QR分解单元，用于对信道响应矩阵进行QR分解，得到Q矩阵和R矩阵；
均衡信号计算单元，用于将Q矩阵的共轭转置与接收信号相乘，得到接收信号的均衡信号；
ML路径检测单元，用于对均衡信号进行ML路径检测，用各层保留节点逐层递减方式得到ML路径，并保留与迭代次数数量相同的分支；
ML补集路径检测单元，对ML路径检测单元保留的分支进行ML补集路径检测，采用所求补集层保留全部节点和其他层保留节点逐层递减方式得到ML补集路径；
软值信息计算单元，用于根据ML路径和ML补集路径，得出各层各个符号各个比特的LLR信息。
优选地，所述ML路径检测单元，具体用于从矩阵R中只有一个非零元素对应的那一层，即顶层开始路径扩展，直至底层；
保留所述顶层的全部节点，所述顶层以下各层保留的节点逐层递减，得到各分支欧氏距离；
选取欧氏距离最小的分支作为ML路径，并保留与迭代次数数量相同的分支。
优选地，所述ML补集路径检测单元，具体用于从保留的各分支的所求补集层开始路径扩展，直至底层；
保留所述所求补集层的全部节点，所述所求补集层以下各层保留的节点逐层递减，得到各分支欧氏距离；
从所求补集层开始逐层选取欧氏距离最小的分支作为每层的ML补集路径。
优选地，所述ML补集路径检测单元，具体用于保留所述所求补集层的全部节点，所述所求补集层以下各层保留的节点逐层递减直到底层的节点数为1，得到各分支欧氏距离。
本实施例中的SFSD检测装置可以应用于接收机。
下面对本发明提供的一种SFSD检测方法的第二实施例进行介绍。本实施例中，假设一个带编码的MIMO系统有MT个发射天线和MR≥MT个接收天线，编码后的比特流映射到星座图上并形成MT个发射符号
Figure BDA00002494838700081
其中o是星座点集合。则UE的接收信号可以表示为：y＝H*s+n，其中H表示MR*MT信道响应矩阵，n为噪声。
步骤301、对信道响应矩阵H进行排序和QR分解，得到Q矩阵和R矩阵；
这里，所述Q矩阵为正交阵，R矩阵为上三角阵。
步骤302、将Q的共轭转置QH左乘接收信号y，得到接收信号的均衡信号。
步骤303、从R矩阵中只有一个非零元素的那一层，即顶层开始检测；
这里，参见图3所示，所述顶层为顶部根节点向下的那一层。
步骤304、判断根节点向下的分支数是否大于预先设定的值，比如星座点数目；如果小于等于预先设定的值，进入步骤305；如果大于预先设定的值，进入步骤308；
步骤305、对于每一条分支，计算顶层的欧氏距离；
步骤306、由顶层向下进行路径扩展，继续计算其余各层的欧氏距离；
根据预设值保留每层最优的节点及其欧氏距离，同时累加到该分支的欧氏距离中。
步骤307、判断是否已经到叶子节点，如果已经到叶子节点，进入步骤308；如果没有到叶子节点，返回步骤306；
这里，参见图3所示，所述叶子节点为底层节点。
步骤308、将顶层根节点向下的一条分支数所得到的完整路径欧氏距离及对应各层符号对应的星座点序号进行暂存；返回步骤304，开始下一条分支的处理；
步骤309、将所有分支的完整欧氏距离按从小到大进行排序，选取欧氏距离最小的分支作为ML路径，并选取分支中各层符号对应的星座点序号；同时保留多条最优路径的各层星座点序号，所述最优路径的条数与迭代次数相同，用以后续ML补集路径时的迭代。
步骤310、根据ML路径检测中保留下来的各个分支欧氏距离及各层符号星座点序号，得到ML路径的顶层中每个符号每个比特的补集λML；
这里，每层每个符号每个比特的全补集要考虑由顶层到底层的所有可能情况。
步骤311、对于顶层以下各层的补集，比如第iRx层，要经过多次迭代，每层的迭代依据的路径遵照欧氏距离由小到依次进行；在一次迭代中，先求iRx层以上各层到该层的欧氏距离；
这里，要对该层每个符号每个比特进行遍历。
步骤312、再求iRx层以下各层的欧氏距离，参照步骤306，从该层往下进行路径扩展节点取舍。
步骤313、判断是否到叶子结点，如果已经到叶子节点，进入步骤314；如果没有到叶子节点，返回步骤312。
步骤314、将步骤311和312的结果求和，选取iRx层各符号各比特全补集中的最小值作为该次迭代的最优路径加以暂存。
步骤315、判断迭代次数是否已达到预设值，如果没有达到预设值，进入步骤316；如果达到预设值，进入步骤317。
步骤316、迭代次数加1，进行下一次迭代。
步骤317、对于需要求补集的层，可以得到多次迭代所暂存的最优路径，从这些路径中再选取最小值作为该层该符号该比特的最终补集路径。
步骤318、判断是否所有层都已求完补集，如果没有求完补集，进入步骤319；如果都已求完补集，进入步骤320；
步骤319、层数减1，进入下一层，依此类推求得各个层各个符号各个比特的补集
Figure BDA00002494838700091
步骤320、最终由ML路径检测得到的λML和ML补集路径搜得到的根据公式(2)求得各个层各个符号各个比特的LLR信息；
LLR i , k = 1 N 0 ( λ ML - λ i , k ML ‾ ) , if x i , k ML = 0 1 N 0 ( λ i , k ML ‾ - λ ML ) , if x i , k ML = 1 - - - ( 2 )
其中，xi，k表示第i个符号第k个比特位置的值，N0表示噪声。
下面举例说明ML路径检测的方法。
经过对信道矩阵H进行QR分解之后，可以将路径欧氏距离的求值看成如图4所示的树形节点的检测、取舍的问题。对于ML检测，每个父节点下面均包含星座点数个子节点，从根节点到叶节点依此类推；对于SFSD检测，在ML路径检测时，采用一组各层节点保留数对节点树进行取舍，对于每个父节点，只保留部分欧氏路径最优的几个子节点，同时依据该组参数从上到下进行路径扩展，最终在保留下来的几条完整路径中选最优作为ML路径。图3、4所示为4*4MIMO，QPSK的情况，图3中所示为各层保留节点数ns＝(n4，n3，n2，n1)T(其中ni表示父节点下面保留的子结点的个数)取(4，1，1，1)，从图3中可见最终幸存下来的完整路径数为
Figure BDA00002494838700102
即图3中的虚线路径和箭头线路径。最终这4条路径中的最优路径，参见图4中的箭头线路径，即为ML路径。
本发明采用保留节点数逐层递减的统一架构，以最大层数下每层配置最高调制时的最大支持分支度量为界，其他各种多种调制方式和层数的组合都在该分支度量以下进行配置。由于先检测层对后检测层(从树顶层到底层)有错误传播作用，顶层保留节点数就等于星座点个数(比如QPSK取4，16QAM取16，64QAM取64)，中间各层递减，最后几层均可选1。不同调制方式和不同层数都遵循这种规则。比如本发明考虑最大4层，每层都配置最大调制方式为64QAM时，保留节点数配置为支持(64 2 1 1)共128个分支的度量计算，其他各种调制层数的检测分支都在128之下，目前采用参数如表所1示：
Figure BDA00002494838700103
表1
对于顶层以下保留节点选2或1的情况，可以直接根据星座图区域找到度量值，不需进行对所有星座点遍历。因此，对于最复杂的64QAM，4层(64 2 11)，累计只需要128条路径(每条路径对应4段度量)独立运算。
下面举例说明ML补集路径检测的方法。
在ML路径确定后，补集路径采用与求ML路径一致的保留节点数和扩展路径，来求各层节点中各比特所对应的补集路径，具体体现为：
有限全补集：求ML路径上各层节点的补集路径，对于特定的某层，首先需要确定该层用于补集路径的节点。本发明采用各比特取有限全补集的方法，根据所选参数(迭代次数、保留节点)指示的范围内，如果需要求ML路径在该层的节点的第i个比特的补集，需要将该比特处的值取反，然后其余比特处的值自由组合得到的节点的集合，即为补集路径在该层的节点。以QPSK为例，假如该层ML路径的节点为‘01’，对于第一个比特，其所对应的该层的补集节点应该是‘10’、‘11’两个节点；同样，对于第二个比特，对应补集节点为‘00’、‘10’。可以发现，两个比特所对应的补集节点已经包含了QPSK的四个星座点，同时‘10’这个节点为两者共有，为避免重复运算，本发明引入有限全补集的概念，即在该层直接遍历星座点，来替代逐比特求全补集；
路径扩展：对于位于求补集的层以上的各层节点，可以复用路径检测中幸存路径的节点；而对于该层下面的点，采用和求ML路径一致的节点取舍原理，根据表1参数ns＝(n4，n3，n2，n1)T进行路径扩展直至叶子结点。由于采用有限全补集方式，最终保留下来星座点数(或者其倍数，视n2、n1参数而定)条完整路径；
迭代：对求ML路径时幸存下来的
Figure BDA00002494838700121
条路径，除去ML路径外的路径按欧氏距离从小到大进行排序(比如图4中的虚线路径)，根据迭代次数选取存留路径。上述有限全补集和路径扩展都是在幸存的ML路径上进行的，迭代就是将这两个步骤依次移植到ML路径外的其他存留路径中进行求值。
下面以4*4MIMO、QPSK为例，如图5所示为迭代次数为1的情况，实线路径为ML路径检测保留下来的路径，根据欧氏距离排序有||z-Rs1||2≤||z-Rs2||2…≤||z-Rs4||2，s1即为ML路径。
在求ML补集路径时，对于顶层(图5中i＝4)由于在算ML路径时已经遍历，各比特的补集就直接从实线路径中取。由于ML路径节点为‘01’，因此第一比特的补集在‘10’、‘11’两个节点所在的完整路径即s3、s4中取小，为s3；同理，第二比特的补集为s2；最终将s1、s2、s3这三个值通过公式2组合成该层两比特的LLR信息。
对于顶层以下3层的每一层(1≤i≤3)，依据有限全补集、路径扩展、迭代这三个步骤来求补集。假设迭代次数设为2。对于i＝3，先依托s1路径(就是把s1路径第一层的节点‘01’当成父节点)进行有限全补集节点扩充，如图5框中所示。而后对层2扩充出来的节点往下面几层进行路径扩展直至叶子结点。对于图5所示迭代次数为1的情况，还要再依托s2路径，同样进行有限全补集节点扩充及路径扩展。最终对于层2来说，有七条候选的补集路径(s1层2分支旁的三条曲线、s2层2分支旁的三条曲线及s2路径)。由于ML路径(箭头线所示)层2的节点为‘10’，第一比特对应全补集节点为‘00’、‘01’，因此从七条候选补集路径中抽取层2节点为‘00’、‘01’的路径(共4条)，在这几条路径中取欧氏最小距离作为ML补集路径的欧氏距离；同理可求第二比特的ML补集路径的欧氏距离。下面几层(i＝2、1)的ML补集路径搜索也依此类推。
根据表1参数ns＝(n4，n3，n2，n1)T进行ML补集路径的计算，顶层可以复用ML路径的结果，以下都是选保留节点1的情况，可以直接根据星座图区域找到度量值，不需进行对所有星座点遍历。因此，对于最复杂的64QAM、4层、迭代次数为2，i＝3层需要128(每条路径对应3段度量)条路径独立运算，i＝2层需要128(每条路径对应2段度量)条路径独立运算，i＝1层需要128(每条路径对应1段度量)条路径独立运算。并且所有层的运算是可以独立进行的。
下面通过对LTE-A系统(版本(Release)10)接收机的仿真来说明本发明的有益效果。具体仿真条件参照3GPP标准(Release 8)，主要仿真参数如表2所示。
Figure BDA00002494838700131
Figure BDA00002494838700141
表2
图6为现有技术1、2和3与本发明64QAM的吞吐量性能仿真结果对比图，图7为现有技术1、2和3与本发明16QAM的吞吐量性能仿真结果对比图；图6、图7中带有十字的曲线表示现有技术1、2的吞吐量性能，带有小圆圈的曲线表示现有技术3的吞吐量性能，带有正方形的曲线表示本发明的吞吐量性能，带有星形的曲线表示吞吐量性能的下限(最小均方误差MMSE)。当修剪等级参数Lmax＞0.2时可以认为逼近ML性能，图6中现有技术3的曲线为Lmax取0.5时得到的曲线，图7中现有技术3的曲线为Lmax取1时得到的曲线。
参见图6所示，带有十字的曲线位于带有星形的曲线之下，相同吞吐量的情况下，现有技术1、2的信噪比更高，这表明现有技术1、2的吞吐量性能没有达到吞吐量性能的下限，也就是说性能很差不能达到ML性能。
参见图6、7所示，带有小圆圈的曲线位于带有正方形的曲线之上，相同吞吐量的情况下，本发明的信噪比略高于现有技术3的信噪比，图6中在吞吐量为70％时，本发明和现有技术3的信噪比差小于0.3分贝(dB)，图7中在吞吐量为70％时，本发明和现有技术3的信噪比差小于0.2dB，由此可知本发明逼近ML性能。
但是，本发明的复杂度远小于现有技术3的复杂度，表3为本发明的复杂度统计表(64QAM 2、3、4层、16QAM 2、3、4层)，表4为现有技术3的复杂度统计表(16QAM，4层)，表5为信噪比为30dB时现有技术3的复杂度统计表(64QAM，4层)。由表3可知本发明的复杂度固定，由表4可知现有技术3的复杂度随信噪比的不同而变化，由表5可知高信噪比时现有技术3的复杂度很高。
参见表3和表4所示，例如对于16QAM，4层，本发明的加法为12794次，乘法为84次，现有技术3的加法在Lmax为1时均值为22461，乘法Lmax为1时均值为14757；参见表3和表5所示，例如对于64QAM，4层，本发明的加法为60370次，乘法为124次，现有技术3的加法在Lmax为0.5、信噪比为30dB时加法292130次，乘法为40459次。通过对比可知，本发明的加法和乘法的次数均比现有技术3的加法和乘法次数大幅减少，其中乘法的次数减少尤其显著，这表明本发明的复杂度较之现有技术3大大降低。
64QAM，4层 64QAM，3层 64QAM，2层 16QAM，4层 16QAM，3层 16QAM，2层
加法 60370 27833 4472 12794 5952 1032
乘法 124 75 42 84 51 20
表3
Figure BDA00002494838700151
表4
Figure BDA00002494838700152
表5
本发明适用于终端接收机，也适用于基站接收机。采用本发明可使MIMO检测获得逼近ML的性能，同时大大降低了复杂度，使MIMO检测具有可实现性。本发明所采用的迭代处理没有反馈机制，可以并行进行，并且各个分支采用统一的处理单元和参数，因此本发明的处理时延短，缓存量小，适合并行流水结构，在终端接收机的实现中更有优势。
以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种软输出固定复杂度球形译码(SFSD)检测方法，所述方法包括：
对信道响应矩阵进行QR分解，得到Q矩阵和R矩阵；
将Q矩阵的共轭转置与接收信号相乘，得到接收信号的均衡信号；
对均衡信号进行最大似然(ML)路径检测，采用各层保留节点逐层递减方式得到ML路径，并保留与迭代次数数量相同的分支；
对所述分支进行ML补集路径检测，采用所求补集层保留全部节点和其他层保留节点逐层递减方式得到ML补集路径；
根据所述ML路径和ML补集路径，得出各层各个符号各个比特的似然比(LLR)信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对均衡信号进行ML路径检测，采用各层保留节点逐层递减方式得到ML路径，并保留与迭代次数数量相同的分支，为：
从矩阵R中只有一个非零元素对应的那一层，即顶层开始路径扩展，直至底层；
保留所述顶层的全部节点，所述顶层以下各层保留的节点逐层递减，得到各分支欧氏距离；
选取欧氏距离最小的分支作为ML路径，并保留与迭代次数数量相同的分支。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述分支进行ML补集路径检测，采用所求补集层保留全部节点和其他层保留节点逐层递减方式得到ML补集路径，为：
从保留的各分支的所求补集层开始路径扩展，直至底层；
保留所述所求补集层的全部节点，所述所求补集层以下各层保留的节点逐层递减，得到各分支欧氏距离；
从所求补集层开始逐层选取欧氏距离最小的分支作为每层的ML补集路径。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述所求补集层以下各层保留的节点逐层递减，为：
所述所求补集层以下各层保留的节点逐层递减直到底层的节点数为1。
5.一种软输出固定复杂度球形译码(SFSD)检测装置，所述装置包括：
QR分解单元，用于对信道响应矩阵进行QR分解，得到Q矩阵和R矩阵；
均衡信号计算单元，用于将Q矩阵的共轭转置与接收信号相乘，得到接收信号的均衡信号；
ML路径检测单元，用于对均衡信号进行ML路径检测，用各层保留节点逐层递减方式得到ML路径，并保留与迭代次数数量相同的分支；
ML补集路径检测单元，对ML路径检测单元保留的分支进行ML补集路径检测，采用所求补集层保留全部节点和其他层保留节点逐层递减方式得到ML补集路径；
软值信息计算单元，用于根据ML路径和ML补集路径，得出各层各个符号各个比特的LLR信息。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述ML路径检测单元，具体用于从矩阵R中只有一个非零元素对应的那一层，即顶层开始路径扩展，直至底层；
保留所述顶层的全部节点，所述顶层以下各层保留的节点逐层递减，得到各分支欧氏距离；
选取欧氏距离最小的分支作为ML路径，并保留与迭代次数数量相同的分支。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述ML补集路径检测单元，具体用于从保留的各分支的所求补集层开始路径扩展，直至底层；
保留所述所求补集层的全部节点，所述所求补集层以下各层保留的节点逐层递减，得到各分支欧氏距离；
从所求补集层开始逐层选取欧氏距离最小的分支作为每层的ML补集路径。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述ML补集路径检测单元，具体用于保留所述所求补集层的全部节点，所述所求补集层以下各层保留的节点逐层递减直到底层的节点数为1，得到各分支欧氏距离。
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