CN103888217B - 一种球形译码检测方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种球形译码检测方法及装置，包括：对接收信号进行预处理，得到所述接收信号的信号近似估计值Xpre，根据所述Xpre导出球形译码检测的初始平方半径D2，根据所述接收信号的当前信噪比确定星座空间的大小l；按照深度优先和球形约束法则，根据所述星座空间的大小l和初始平方半径D2查找搜索路径，所述搜索路径所经过的节点均落在以初始平方半径为半径的球内；在查找到一条搜索路径后，并且查找到的搜索路径的局部欧式距离和小于当前的平方半径时，更新所述平方半径，并在以所述接收信号为球心，更新后的平方半径为半径的多维球内，重新查找搜索路径，直到查找不到搜索路径，确定最新保存的搜索路径所对应的候选信号点为最优的信号估计点。

Description

一种球形译码检测方法及装置
技术领域
本发明涉及移动通信领域，尤其涉及一种球形译码检测方法及装置。
背景技术
近年来，已经有大量的研究人员对无线MIMO通信系统中信号检测方法进行了广泛而深入的研究。这些信号检测方法包括：最大似然检测(Maximum Likelyhood Detection，MLD)、迫零检测(Zero Forcing，ZF)、最小均方误差(Minimum Mean Square Error，MMSE)检测、半定松弛检测(Semi-Definite Relaxation，SDR)和球形译码(Sphere Decoding，SD)检测等。
MLD具有最优的性能，但是复杂度达到指数级别，几乎不可能在硬件中实现。而ZF和MMSE检测，尽管计算简单，但是误比特性能相当差，而半定松弛检测，由于是在MLD的基础上给以条件放松处理，这样性能有不少的损失。而SD检测具有逼近于MLD的误码性能并且复杂度适中，是一种比较理想的信号检测方法。
标准的球形译码检测方法，其复杂度仍然较高，硬件设计实现起来比较困难；为了使得SD检测能够在硬件中得以较好的实现，一些改进版本的SD检测被提出。Fincke-PohstSD(FP-SD)是一种有效的策略，该算法通过在一个给定初始半径的超球内枚举所有的星座格点来搜索最优信号点。由于该算法只进行一次缩小搜索空间，因此其初始半径D的选择比较敏感。针对这一缺陷，另外有人将Schnorr-Euchner算法应用于SD称为SE-SD，并且采用深度优先的顺序搜索，在降低复杂度方面取得了不错的效果。
中国专利申请公开说明书CN200910084580.6公开了一种基于深度优先搜索的球形译码检测方法，虽然算法的复杂度有了不错的控制，但是由于限制树形搜索的节点数最大为M，导致信号的性能有一定的损失。
中国专利申请公开说明书CN201010515931.7中公开了一种基于QR预处理的深度优先的SD检测算法，该方法仅仅适合高信噪比区域和采用低阶调制的MIMO的信号检测，对于低信噪比区域的信号检测不适用。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种球形译码检测方法及装置，能够在不降低误比特性能的基础上，降低计算的复杂度。
为解决上述技术问题，本发明的一种球形译码检测方法，包括：
对接收信号进行预处理，得到所述接收信号的信号近似估计值Xpre，根据所述Xpre导出球形译码检测的初始平方半径D2，根据所述接收信号的当前信噪比确定星座空间的大小l；
按照深度优先和球形约束法则，根据所述星座空间的大小l和初始平方半径D2查找搜索路径，所述搜索路径所经过的节点均落在以初始平方半径为半径的球内；
在查找到一条搜索路径后，并且查找到的搜索路径的局部欧式距离和小于当前的平方半径时，更新所述平方半径，并在以所述接收信号为球心，更新后的平方半径为半径的多维球内，重新查找搜索路径，直到查找不到搜索路径，确定最新保存的搜索路径所对应的候选信号点为最优的信号估计点。
进一步地，对接收信号进行预处理，得到所述接收信号的信号近似估计值Xpre，包括：
将所述接收信号经过半定松弛的检测器进行处理，得到所述接收信号的近似估计值Xpre。
进一步地，根据所述Xpre导出球形译码检测的初始平方半径D2，包括：所述其中，Y′＝QTY，Y为所述接收信号，是Xpre的硬判决，Q为酉矩阵，R为上三角矩阵。
进一步地，根据所述接收信号的当前信噪比确定星座空间的大小l，包括：
确定星座空间的大小l的值随所述接收信号的当前信噪比的变大而增加。
进一步地，按照深度优先和球形约束法则，根据所述星座空间的大小l和初始平方半径D2查找搜索路径，包括：
生成当前节点的l个子节点，并计算节点列表，按照所述节点列表中节点的优先级高低顺序，计算第k层的节点的局部欧式距离和d(x(k，t))；判断节点的局部欧式距离和d(x(k，t))是否大于如果是，则裁掉该节点，返回k+1层，重新扩展搜索的子节点；如果所述节点的d(x(k，t))不大于在k不等于1时，进入k-1层搜索，在k＝1时，查找到一条搜索路径，其中，是矢量的一个分量。
进一步地，计算节点列表，包括：
查找落在以接收信号为圆心，D2为平方半径的多维球内的星座节点，按照局部欧式距离从小到大的顺序排序多维球内的星座节点，得到多维球内的星座节点对应的节点列表。
进一步地，一种球形译码检测装置，包括：预处理单元、平方半径计算单元、星座空间大小确定单元和路径搜索单元，其中：
所述预处理单元，用于对接收信号进行预处理，得到所述接收信号的信号近似估计值Xpre；
所述平方半径计算单元，用于根据所述Xpre导出球形译码检测的初始平方半径D2；
所述星座空间大小确定单元，用于根据所述接收信号的当前信噪比确定星座空间的大小l；
所述路径搜索单元，用于按照深度优先和球形约束法则，根据所述星座空间的大小l和初始平方半径D2查找搜索路径，所述搜索路径所经过的节点均落在以初始平方半径为半径的球内，在查找到一条搜索路径后，并且查找到的搜索路径的局部欧式距离和小于当前的平方半径时，更新所述平方半径，并在以所述接收信号为球心，更新后的超球平方半径为半径的多维球内，重新查找搜索路径，直到查找不到搜索路径，确定最新保存的搜索路径所对应的候选信号点为最优的信号估计点。
进一步地，所述预处理单元，具体用于将所述接收信号经过半定松弛的检测器进行处理，得到所述接收信号的近似估计值Xpre。
进一步地，所述星座空间大小确定单元，用于确定星座空间的大小l的值随所述接收信号的当前信噪比的变大而增加。
进一步地，所述平方半径计算单元，具体用于计算所述其中，Y′＝QTY，Y为所述接收信号，是Xpre的硬判决，Q为酉矩阵，R为上三角矩阵；
所述路径搜索单元，具体用于生成当前节点的l个子节点，并计算节点列表，按照所述节点列表中节点的优先级高低顺序，计算第k层的节点的局部欧式距离和d(x(k，t))，判断节点的局部欧式距离和d(x(k，t))是否大于如果是，则裁掉该节点，返回k+1层，重新扩展搜索的子节点；如果所述节点的d(x(k，t))不大于在k不等于1时，进入k-1层搜索，在k＝1时，查找到一条搜索路径，其中，是矢量的一个分量。
综上所述，本发明具有如下有益效果：
本发明是一种基于球形译码检测的信噪比自适应的MIMO信号检测方法，通过半定松弛的检测器进行预处理，导出一个较紧的初始平方半径以及树形搜索的遍历顺序，较小的初始平方半径可以减少树形搜索所访问的节点个数，采用离预检测信号最近的星座格点开始搜索从而加快了树形搜索中找到最优信号格点的时间；
更重要的一点，根据信噪比的不同来调整搜索星座格点的个数，在保持信号质量(误比特性能)不变的情况下，有效地减少了树形搜索中所访问的节点个数，因此本发明具有减少系统运算时间，提高系统实时处理能力的特征，同时降低终端设备功耗，延长终端待机时间的优点。
附图说明
图1为本发明的系统模型；
图2为本发明的球形译码检测方法的流程图；
图3为本发明的实现中查找搜索路径的流程图；
图4为本发明在实现方法中不同信噪比下星座空间大小的选取方法图；
图5为本发明的实现方法的误比特性能分析图；
图6为本发明的实现方法复杂度仿真分析图；
图7为本发明的球形译码检测装置的架构图。
具体实施方式
如图1所示，下面以4发4收的MIMO无线通信系统为例，说明本文方法的原理，4发4收的MIMO无线通信系统的信道模型为：其中，Y为4×1的接收信号复列向量，X为4×1的发送信号复列向量，H为4×4的独立同分布的瑞利衰落信道传输矩阵，H的元素(i＝0，1，2，3，4；j＝1，2，3，4)，CN(0，1)是代表均值为0方差为1的复高斯分布，为4×1理想加性复高斯白噪声列向
为了便于数值计算，将上述复数信道模型转化为实数信道模型：
球形译码检测的树形搜索过程，模型可用下式表示：D2≥‖Y-HX‖2；
为了便于计算，将信道矩阵H进行QR分解，即H＝QR，其中Q为酉矩阵，R为上三角矩阵，则上式等价于：
D′2≥‖Y-RX‖2，其中Y′＝QTY，‖·‖2表示矩阵的范数，将D′2≥‖Y-RX‖2表示为矩阵的形式为：
从上述模型可以看出SD检测的本质就是一个树形搜索的过程，即在一棵树中执行星座格点搜索，找到一条最短的搜索路径，其对应的值组成的向量即为所要找的信号估计值。
为了使本发明的目的，优点和技术方案更加明确，下面将结合附图对本发明进行详细的阐述。
已有的检测方法的复杂度较高，尤其在低信噪比区域SD检测算法的复杂度相当大，硬件设计实现起来比较困难；或者即使能够在硬件上设计出来，成本很大，实时性较差或者功耗很大，距离大范围的商用还较远。
如图2所示，本实施方式的球形译码检测方法，包括：
步骤201：将接收信号Y经过一个次优的半定松弛的检测器进行预处理，得到一个信号近似估计值Xpre；
半定松弛的检测器的实现方法如下：
半定松弛的检测实质是在MLD的基础上对约束条件进行相应的放松，将其转化为可以在多项式时间内解决半正定规划问题，其本质上是一个凸优化问题。
MLD可描述为：
由2范数的定义，‖Y-HX‖2＝(Y-HX)T(Y-HX)＝Trace(QwwT)
其中， Trace(·)代表矩阵的迹。那么MLD可化为：
min Trace(QW)
其中，E表示全为1的列向量。将上式中的(b)式进行放松处理，从而MLD检测问题可以转化为凸优化问题，即：
min Trace(QW)
其中，W＞＝0表示是一个对称并正定的矩阵。
由于MLD通过半定松弛最终化为凸优化问题，因此可以采用内点法来求解，并且具有多项式的复杂度。
选择半定松弛检测器进行预检测的优势在于：
进行预检测，能够确保在之后所设置的初始平方半径的多维球内搜索最优信号点不会失败。
半定松弛预检测比传统的ZF检测以及MMSE检测具有更好的误比特性能，尤其在低信噪比区域，半定松弛预检测比ZF、MMSE预检测具有更优的误比特性能，这样可以导出更加小的半径，从而较早地将不需要的信号点提前淘汰出局，较快的找到所要找的最优信号点。
半定松弛检测的计算复杂度是恒定的，不论在低信噪比还是高信噪比，不论是采用低阶调制还是采用高阶调制。而ZF、MMSE在低阶调制和高信噪比下复杂度较低，若遇到高阶调制或者低信噪比的环境，复杂度会迅速提高。
步骤202：将信道矩阵H进行QR分解(为了方便计算)，根据步骤201中的信号近似估计值Xpre导出SD检测的初始平方半径D2；
D2的求解方法为：
其中，Y′＝QTY， 是Xpre的硬判决。
步骤203：根据接收信号Y当前的信噪比的大小确定有限星座空间大小l；
l个星座格点的分布如附图4所示。l的可能的取值为：9，13，21，37，55，64。
本实施方式中在不同信噪比下l的取值是按照下表来对应的：
在不同信噪比下，限制搜索星座格点的大小的优势在于：已有的球形检测方法的误比特性能和其他次优检测在低信噪比相差微小，换句话说，就是在低信噪比区域，真正有用的信号点很少，那么可以考虑限制星座空间的大小，根据信噪比的不同来调整(减少)星座空间的大小，这样能够在保持误码性能的条件下较大地降低对应信噪比范围的算法复杂度。
步骤204：从树的根节点(k＝8)到叶子节点(k＝1)按照深度优先的顺序和球形约束法则，在大小为l星座空间中依次查找的满足条件的搜索路径；
深度优先是指，在执行树形搜索过程中，在树的每一层找到一个满足条件的节点后，就进入下一层进行搜索，而不是在本层继续找到所有满足条件的节点。
球形约束是指，裁掉落在球外的树的节点。
满足条件的搜索路径是指从树的根节点出发直到树的叶子节点，所经过的所有的节点必须落在球内的搜索路径。
在树的每一层上的节点的搜索顺序为：按照节点列表的顺序来搜索。
节点列表的计算方法：首先查找落在以接收信号为圆心，D2为平方半径的多维球内的星座节点，接着按照局部欧式距离从小到大的顺序排序，即可得到优先搜索的星座节点的节点列表。
第k层第t个节点的欧式距离δ(x(k))以及局部欧式距离和的计算方法：
其中，
如图3所示，按照节点列表确定最优路径的方法，包括：
步骤301：生成当前节点的l个子节点，并计算l个子节点对应的节点列表；
步骤302：计算第k层的节点(取自节点列表，从优先级别高的开始)的局部欧式距离和d(x(k，t))；
步骤303：判断是否如果是，则执行步骤304；否则，执行步骤305；
是矢量的一个分量。
步骤304：将该节点裁掉，返回上一层(k+1)，重新扩展当前节点搜索的子节点，执行步骤301；
步骤305：判断k是否等于1，如果不等于，则执行步骤306；否则，执行步骤307；
步骤306：进入下一层(k-1)搜索；
步骤307：按照上述步骤，直到k＝1，即树形搜索抵达叶子节点，此时，就找到一个完整的搜索路径，该路径对应的值即为一个候选信号点X＝(x1，x2，…，x8)。
步骤205：若找到一个完整的搜索路径，判断局部欧式距离和是否小于当前平方半径，如果是，则执行步骤206；否则，执行步骤207；
步骤206：则更新平方半径，将搜索路径的局部欧式距离和作为更新后的平方半径，在以接收信号为球心，更新后的平方半径的多维球内，按照步骤204的方法，继续搜索最优的树形搜索路径直到最近一次更新半径后找不到一个完整的搜索路径，即找不到树的叶子节点，执行步骤207；
步骤207：最新保存的搜索路径所对应的候选信号点即为最优的信号估计点，到此搜索完毕。
下面通过仿真验证本实施方式的SD检测的效果。
仿真环境：单用户，4发4收的MIMO通信系统，信道估计为理想信道估计，并且在接收端信道状态信息是已知的，发射端对信号未进行信道编码，采用64QAM调制，信道为非相关平坦Rayleigh衰落信道。
仿真内容和仿真结果：
本实施方式SD-PRO信号检测方法与已有的SD检测以及传统的检测进行误比特性能分析以及平均复杂度分析。
从图5可以看出，本实施方式基本上保持了已有的SD检测的误比特性能，即性能损失很小几乎可忽略不计。
从附图6可以看出，本实施方式的SD检测方法具有更小的计算复杂度，尤其在低信噪比区域，计算复杂度降低的幅度较大。
如图7所示，本实施方式还提供了一种球形译码检测装置，包括：预处理单元、平方半径计算单元、星座空间大小确定单元和路径搜索单元，其中：
预处理单元，用于对接收信号进行预处理，得到接收信号的信号近似估计值Xpre；
平方半径计算单元，用于根据Xpre导出球形译码检测的初始平方半径D2；
星座空间大小确定单元，用于根据接收信号的当前信噪比确定星座空间的大小l；
路径搜索单元，用于按照深度优先和球形约束法则，根据星座空间的大小l和初始平方半径D2查找搜索路径，搜索路径所经过的节点均落在以初始平方半径为半径的球内，在查找到一条搜索路径后，并且查找到的搜索路径的局部欧式距离和小于当前的平方半径时，更新平方半径，并在以接收信号为球心，更新后的超球平方半径为半径的多维球内，重新查找搜索路径，直到查找不到搜索路径，确定最新保存的搜索路径所对应的候选信号点为最优的信号估计点。
预处理单元，具体用于将接收信号经过半定松弛的检测器进行处理，得到接收信号的近似估计值Xpre。
星座空间大小确定单元，用于确定星座空间的大小l的值随接收信号的当前信噪比的变大而增加。
平方半径计算单元，具体用于计算其中，Y′＝QTY，Y为接收信号，是Xpre的硬判决，Q为酉矩阵，R为上三角矩阵；
路径搜索单元，具体用于生成当前节点的l个子节点，并计算节点列表，按照节点列表中节点的优先级高低顺序，计算第k层的节点的局部欧式距离和d(x(k，t))，判断节点的局部欧式距离和d(x(k，t))是否大于如果是，则裁掉该节点，返回k+1层，重新扩展搜索的子节点；如果节点的d(x(k，t))不大于在k不等于1时，进入k-1层搜索，在k＝1时，查找到一条搜索路径，其中，是矢量的一个分量。
显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
以上该仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种球形译码检测方法，包括：
对接收信号进行预处理，得到所述接收信号的信号近似估计值Xpre，根据所述Xpre导出球形译码检测的初始平方半径D2，根据所述接收信号的当前信噪比确定星座空间的大小l；
按照深度优先和球形约束法则，根据所述星座空间的大小l和初始平方半径D2查找搜索路径，所述搜索路径所经过的节点均落在以初始平方半径为半径的球内；
在查找到一条搜索路径后，并且查找到的搜索路径的局部欧式距离和小于当前的平方半径时，更新所述平方半径，并在以所述接收信号为球心，更新后的平方半径为半径的多维球内，重新查找搜索路径，直到查找不到搜索路径，确定最新保存的搜索路径所对应的候选信号点为最优的信号估计点。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对接收信号进行预处理，得到所述接收信号的信号近似估计值Xpre，包括：
将所述接收信号经过半定松弛的检测器进行处理，得到所述接收信号的近似估计值Xpre。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述Xpre导出球形译码检测的初始平方半径D2，包括：
所述其中，Y′＝QTY，Y为所述接收信号，是Xpre的硬判决，Q为酉矩阵，R为上三角矩阵。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述接收信号的当前信噪比确定星座空间的大小l，包括：
确定星座空间的大小l的值随所述接收信号的当前信噪比的变大而增加。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，按照深度优先和球形约束法则，根据所述星座空间的大小l和初始平方半径D2查找搜索路径，包括：
生成当前节点的l个子节点，并计算节点列表，按照所述节点列表中节点的优先级高低顺序，计算第k层的节点的局部欧式距离和d(x(k，t))；
判断节点的局部欧式距离和d(x(k，t))是否大于如果是，则裁掉该节点，返回k+1层，重新扩展搜索的子节点；如果所述节点的d(x(k，t))不大于在k不等于1时，进入k-1层搜索，在k＝1时，查找到一条搜索路径，其中，是矢量的一个分量。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，计算节点列表，包括：
查找落在以接收信号为圆心，D2为平方半径的多维球内的星座节点，按照局部欧式距离从小到大的顺序排序多维球内的星座节点，得到多维球内的星座节点对应的节点列表。
7.一种球形译码检测装置，包括：预处理单元、平方半径计算单元、星座空间大小确定单元和路径搜索单元，其中：
所述预处理单元，用于对接收信号进行预处理，得到所述接收信号的信号近似估计值Xpre；
所述平方半径计算单元，用于根据所述Xpre导出球形译码检测的初始平方半径D2；
所述星座空间大小确定单元，用于根据所述接收信号的当前信噪比确定星座空间的大小l；
所述路径搜索单元，用于按照深度优先和球形约束法则，根据所述星座空间的大小l和初始平方半径D2查找搜索路径，所述搜索路径所经过的节点均落在以初始平方半径为半径的球内，在查找到一条搜索路径后，并且查找到的搜索路径的局部欧式距离和小于当前的平方半径时，更新所述平方半径，并在以所述接收信号为球心，更新后的超球平方半径为半径的多维球内，重新查找搜索路径，直到查找不到搜索路径，确定最新保存的搜索路径所对应的候选信号点为最优的信号估计点。
8.如权利要求7所述的装置，其特征在于：
所述预处理单元，具体用于将所述接收信号经过半定松弛的检测器进行处理，得到所述接收信号的近似估计值Xpre。
9.如权利要求7所述的装置，其特征在于：
所述星座空间大小确定单元，用于确定星座空间的大小l的值随所述接收信号的当前信噪比的变大而增加。
10.如权利要求7所述的装置，其特征在于：
所述平方半径计算单元，具体用于计算所述其中，Y′＝QTY，Y为所述接收信号，是Xpre的硬判决，Q为酉矩阵，R为上三角矩阵；
所述路径搜索单元，具体用于生成当前节点的l个子节点，并计算节点列表，按照所述节点列表中节点的优先级高低顺序，计算第k层的节点的局部欧式距离和d(x(k，t))，判断节点的局部欧式距离和d(x(k，t))是否大于如果是，则裁掉该节点，返回k+1层，重新扩展搜索的子节点；如果所述节点的d(x(k，t))不大于在k不等于1时，进入k-1层搜索，在k＝1时，查找到一条搜索路径，其中，是矢量的一个分量。
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