CN103957042A - 基于分层检测的空移键控传输系统接收端数据检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于分层检测的空移键控传输系统接收端数据检测方法，包括以下步骤：第一步、确立接收端模型；第二步、化简接收端模型；第三步、通过分层检测算法解调出发送的数据。本发明的基于分层检测的空移键控传输系统接收端数据检测方法，其误码（BER）性能随着搜索半径的增加逐渐逼近最优检测算法（ML），当搜索半径为发送端天线数目时，本发明的检测算法等价于最大似然检测算法。本算法通过对每层进行计算排序使得在较小的搜索半径下可获得接近最优检测算法的误码率性能，因此本发明能在获得较好性能的同时，大幅度降低接收端算法的复杂度。

Description

基于分层检测的空移键控传输系统接收端数据检测方法

技术领域

本发明涉及无线通信领域，特别是一种基于分层检测的空移键控传输系统接收端数据检测方法。

背景技术

多输入多输出（Multiple Input Multiple Output，MIMO）技术作为未来无线通信领域的关键技术之一，极大地提高了链路可靠性和系统频谱效率（Spectrum Efficient，SE）。其中一种重要的MIMO技术是空移键控调制技术（SSK：space shift keying）。

空移键控调制技术独创性地将输入比特与发射天线序号构成一种映射关系，即运用传输比特来选择激活对应序号的天线。在每一个时隙，只有一根发射天线承载信息，其他若干天线处于空闲状态。接收端采用最大似然检测（ML）算法，把解调出天线序号译码即可得到原始发射数据。空移键控技术由于同一时隙只有一根天线激活，所以不存在信道干扰（inter-channel interference，ICI），同时也不需要发送端进行天线同步，降低了发送端的算法负载。在检测复杂度上，空移键控技术采用的ML检测与VBLAST的ML检测相比，空移键控技术的检测算法大大降低了接收端复杂度。由于在每一个时隙只有一根发送天线发送数据，该副天线承载的数据量的多少由发送天线数所决定，因此只有在发送端具有大量天线情况下，该技术才能获得较高频谱效率。因此对空移键控技术来说，其频谱效率是该技术的一个瓶颈问题。

为了提高空移键控传输系统的频谱效率，有研究提出了基于分层调制的空移键控调制技术。其算法把发送的数据分为多层进行SSK调制，每一层采用基于天线删除的方式映射到单根天线上，不同层的数据发送不同的固定信号来区别层数，调制完成的多层数据在不同天线上同时发送。分层SSK调制技术能大大提升传统SSK技术的频谱效率,并能够获得良好的误码性能。

传统的分层SSK技术检测算法为最大似然检测，即对发送信号的组合向量进行全搜索，找出其中与接受向量的范数最小的信号组合向量作为发送信号。然后把解调出的发送信号进行比特反映射即为发送的数据。

然而，分层SSK调制系统中接收端最大似然检测算法的复杂度随着频谱效率的提高大幅度增加。在高频谱效率的场景下，接收端的复杂度成为限制分层SSK调制技术的一个重要因素。因此尽可能的降低接收端检测的复杂度是一个重要的研究课题。

发明内容

本发明是解决上述问题，提供一种在获得较好误码率性能的同时，降低计算方法复杂度的基于分层检测的空移键控传输系统接收端数据检测方法。

本发明的基于分层检测的空移键控传输系统接收端数据检测方法，包括以下步骤：

第一步、确立接收端模型；

第二步、化简接收端模型；

第三步、通过分层检测算法解调出发送的数据。

所述第一步的接收端模型为分层空移键控传输系统具有N_t根发送天线和N_r根接收天线，发送端采用L层比特映射方式，每层进行M维的空移键控调制。首先输入的比特数据经过层映射被划分为长度为L log₂ M比特的数据块，对长度为L log₂ M的数据块采用L层的比特映射方式，其中每层log₂ M比特的数据进行M维的空移键控调制，最终在发送端形成发射信号S=[0...x_i...x_L...x₁...0]^T，其中x_i为第i层的调制映射符号。发射信号S经过N_t发N_r收的MIMO信道和高斯白噪声信道后到达接收端；由上可得出接收端的模型为其中ρ为发送端总的信噪比（SNR）， $H=\left[\begin{array}{ccccc}{h}_1& h_2& h_3& \·\·\·& h_{N_t}\end{array}\right]$ 为N_r×N_t的MIMO信道矩阵，h_i为第i根发送天线对应的N_r×1维的MIMO信道向量，n是接收端的高斯噪声（n服从高斯分布）。

所述接收端模型化简过程为：

$\begin{array}{c}y=\sqrt{\frac{\mathrm{\ρ}}{L}}\mathrm{HS}+n\\ =\sqrt{\frac{\mathrm{\ρ}}{L}}\left[\begin{array}{ccccc}{h}_1& h_2& h_3& \·\·\·& h_{N_t}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}0\\ \·\\ \·\\ \·\\ x_i\\ x_L\\ \·\\ \·\\ \·\\ 0\end{array}\right]+n\\ =\sqrt{\frac{\mathrm{\ρ}}{L}}(h_{l_1}{x}_1+h_{l_2}{x}_2+\·\·\·h_{l_L}{x}_L)+n\end{array}$

其中x_i为第i(1≤i≤L)层的发送的调制符号，l_i为i层发送信号x_i所激活的天线序号，h_li为发送x_i对应激活的天线的信道向量。

所述分层检测算法包括如下步骤，计算出检测获取的各层传输所激活的天线序号l₁,l₂,...,l_L；然后通过对l₁,l₂,...,l_L进行分层空移键控调制的比特反映射，可解调出发送的数据。

所述各层传输所激活的天线序号l₁,l₂,...,l_L的计算过程如下：检测第i层的数据时，对任意天线序号κ∈Α={1,2,3,...,N_t}计算令则第i层通过分层检测获得N_t个值组成集合 $D^i=\left\{\begin{array}{cccccc}{D}_1^i& D_2^i& \·\·\·& D_{\mathrm{\κ}}^i& \·\·\·& D_{N_t}^i\end{array}\right\}.$ 对集合Dⁱ中的数值从小到大依次排序记为sort(Dⁱ)↑，并找出排序后的值对应的天线序号κ的取值有以下公式：

$\left[\begin{array}{cccc}{\mathrm{\κ}}_1^i& {\mathrm{\κ}}_2^i& ...& {\mathrm{\κ}}_{N_t}^i\end{array}\right]=\arg \mathrm{sort}\left(D^i\right)\↑,i\∈\mathrm{\Ω}$

其中Ω={1,2,3,...,L}。取 $\left[\begin{array}{cccc}{\mathrm{\κ}}_1^i& {\mathrm{\κ}}_2^i& \·\·\·& {\mathrm{\κ}}_{N_t}^i\end{array}\right]$ 中前C_i个数值，形成搜索集合 ${\mathrm{\Ψ}}_i=\left\{\begin{array}{cccc}{\mathrm{\κ}}_1^i& {\mathrm{\κ}}_2^i& ...& {\mathrm{\κ}}_{C_i}^i\end{array}\right\},$ 其中C_i称为第i层的搜索半径， $\begin{array}{cccc}{\mathrm{\κ}}_1^i& {\mathrm{\κ}}_2^i& \·\·\·& {\mathrm{\κ}}_{C_t}^i\end{array}$ 为搜索半径下第i层检测后的候选结果，即第i层传输可能激活的天线序号；对L层依次计算出D¹ D²...Dⁱ...D^L。根据每层预设的搜索半径C_i，计算出每一层的搜索集合Ψ₁ Ψ₂...Ψ_i...Ψ_L；对各层进行联合的最大似然检测。在每一个搜索集合 ${\mathrm{\Ψ}}_i=\left\{\begin{array}{cccccc}{\mathrm{\κ}}_1^i& {\mathrm{\κ}}_2^i& \·\·\·& {\mathrm{\κ}}_{\mathrm{ji}}^i& \·\·\·& {\mathrm{\κ}}_{C_i}^i\end{array}\right\},$ 中取出任意一个值计算

$Q_m=\left|\right|y-\sqrt{\frac{\mathrm{\ρ}}{L}}{h}_{{\mathrm{\κ}}_{j1}^1}{x}_1-\sqrt{\frac{\mathrm{\ρ}}{L}}{h}_{{\mathrm{\κ}}_{j2}^2}{x}_2-\·\·\·-\sqrt{\frac{\mathrm{\ρ}}{L}}{h}_{{\mathrm{\κ}}_{\mathrm{jL}}^L}{x}_L\left|\right|$

可知Q_m共有个值,找出Q_m中的的最小值,并找出Q_m最小值时对应集合Ψ₁ Ψ₂...Ψ_L中的这时的 $\begin{array}{cccc}{\mathrm{\κ}}_{j1}^1& {\mathrm{\κ}}_{j2}^2& \·\·\·& {\mathrm{\κ}}_{j4}^L\end{array}$ 即为检测获取的各层传输所激活的天线序号l₁,l₂,...,l_L。

所述公式

$Q_m=\left|\right|y-\sqrt{\frac{\mathrm{\ρ}}{L}}{h}_{{\mathrm{\κ}}_{j1}^1}{x}_1-\sqrt{\frac{\mathrm{\ρ}}{L}}{h}_{{\mathrm{\κ}}_{j2}^2}{x}_2-\·\·\·-\sqrt{\frac{\mathrm{\ρ}}{L}}{h}_{{\mathrm{\κ}}_{\mathrm{jL}}^L}{x}_L\left|\right|$

可简化为

$\{l_1,l_2,\·\·\·,l_L\}=\underset{{\mathrm{\κ}}_{\mathrm{ji}}^i\∈C_i}{\arg \min }\left|\right|y-\underset{i=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}\sqrt{\frac{\mathrm{\ρ}}{L}}{h}_{{\mathrm{\κ}}_{\mathrm{ji}}^i}{x}_i\left|\right|.$

综上所述，本发明的基于分层检测的空移键控传输系统接收端数据检测方法，其误码率（BER）性能随着搜索半径的增加逐渐逼近最优检测算法（ML），当搜索半径为发送端天线数目时，本发明的检测算法等价于最大似然检测算法。本算法通过对每层进行计算排序使得在较小的搜索半径下可获得接近最优检测算法的误码率性能，因此本发明能在获得较好性能的同时，大幅度降低接收端算法的复杂度。

附图说明

图1为基于分层调制的空移键控系统原理框图；

图2为本发明实施例与最大似然检测算法的误比特性能比较图；

图3为本发明实施例与最大似然检测算法的复杂度比较图。

具体实施方式

下面结合附图和具体的实施例对本发明作进一步的阐述。

如图一所示：分层空移键控系统具有N_t根发送天线和N_r根接收天线，发送端采用L层比特映射方式，每层进行M维的空移键控调制。首先输入的比特数据经过层映射被划分为长度为L log ₂M比特的数据块，对长度为L log₂ M的数据块采用L层的比特映射方式，其中每层log₂ M比特的数据进行M维的空移键控调制，最终在发送端形成发射信号S=[0...x_i...x_L...x₁...0]^T，其中x_i为第i层的调制映射符号。发射信号S经过N_t发N_r收的MIMO信道和高斯白噪声信道后到达接收端。接收端的系统模型为：

$y=\sqrt{\frac{\mathrm{\ρ}}{L}}\mathrm{HS}+n$

其中ρ为发送端总的信噪比（SNR）， $H=\left[\begin{array}{ccccc}{h}_1& h_2& h_3& \·\·\·& h_{N_t}\end{array}\right]$ 为N_r×N_t的MIMO信道矩阵，h_i为第i根发送天线对应的N_r×1维的MIMO信道向量，n是接收端的高斯噪声（n服从高斯分布）。

下面详细介绍基于层检测的低复杂度算法。

接收端模型经化简可写为：

$\begin{array}{c}y=\sqrt{\frac{\mathrm{\ρ}}{L}}\mathrm{HS}+n\\ =\sqrt{\frac{\mathrm{\ρ}}{L}}\left[\begin{array}{ccccc}{h}_1& h_2& h_3& \·\·\·& h_{N_t}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}0\\ \·\\ \·\\ \·\\ x_i\\ x_L\\ \·\\ \·\\ \·\\ 0\end{array}\right]+n\\ =\sqrt{\frac{\mathrm{\ρ}}{L}}(h_{l_1}{x}_1+h_{l_2}{x}_2+\·\·\·h_{l_L}{x}_L)+n\end{array}$

其中x_i为第i(1≤i≤L)层的发送的调制符号，l_i为i层发送信号x_i所激活的天线序号，h_li为发送x_i对应激活的天线的信道向量。因此本发明算法拟通过分层检测算法获得每一层数据传输对应激活的天线序号l_i,i=1,2,...,L。

检测第i层的数据时，对任意天线序号κ∈Α={1,2,3,",Nt}计算令则第i层通过分层检测获得N_t个值组成集合 $D^i=\left\{\begin{array}{cccccc}{D}_1^i& D_2^i& \·\·\·& D_{\mathrm{\κ}}^i& \·\·\·& D_{N_t}^i\end{array}\right\}.$ 对集合Dⁱ中的数值从小到大依次排序记为sort(Dⁱ)^↑，并找出排序后的值对应的天线序号κ的取值有以下公式：

$\left[\begin{array}{cccc}{\mathrm{\κ}}_1^i& {\mathrm{\κ}}_2^i& ...& {\mathrm{\κ}}_{N_t}^i\end{array}\right]=\arg \mathrm{sort}\left(D^i\right)\↑,i\∈\mathrm{\Ω}$

其中Ω={1,2,3,...,L}。取 $\left[\begin{array}{cccc}{\mathrm{\κ}}_1^i& {\mathrm{\κ}}_2^i& \·\·\·& {\mathrm{\κ}}_{N_t}^i\end{array}\right]$ 中前C_i个数值，形成搜索集合 ${\mathrm{\Ψ}}_i=\left\{\begin{array}{cccc}{\mathrm{\κ}}_1^i& {\mathrm{\κ}}_2^i& ...& {\mathrm{\κ}}_{C_i}^i\end{array}\right\},$ 其中C_i称为第i层的搜索半径， $\begin{array}{cccc}{\mathrm{\κ}}_1^i& {\mathrm{\κ}}_2^i& \·\·\·& {\mathrm{\κ}}_{C_t}^i\end{array}$ 为搜索半径下第i层检测后的候选结果，即第i层传输可能激活的天线序号。

对L层依次计算出D¹ D²...Dⁱ...D^L。根据每层预设的搜索半径C_i，计算出每一层的搜索集合Ψ₁ Ψ₂...Ψ_i...Ψ_L。

对各层进行联合的最大似然检测。在每一个搜索集合 ${\mathrm{\Ψ}}_i=\left\{\begin{array}{cccccc}{\mathrm{\κ}}_1^i& {\mathrm{\κ}}_2^i& \·\·\·& {\mathrm{\κ}}_{\mathrm{ji}}^i& \·\·\·& {\mathrm{\κ}}_{C_i}^i\end{array}\right\},$ 中取出任意一个值计算

$Q_m=\left|\right|y-\sqrt{\frac{\mathrm{\ρ}}{L}}{h}_{{\mathrm{\κ}}_{j1}^1}{x}_1-\sqrt{\frac{\mathrm{\ρ}}{L}}{h}_{{\mathrm{\κ}}_{j2}^2}{x}_2-\·\·\·-\sqrt{\frac{\mathrm{\ρ}}{L}}{h}_{{\mathrm{\κ}}_{\mathrm{jL}}^L}{x}_L\left|\right|,$

可知Q_m共有个值,找出Q_m中的的最小值,并找出Q_m最小值时对应集合Ψ₁ Ψ₂...Ψ_i...Ψ_L中的这时的 $\begin{array}{cccc}{\mathrm{\κ}}_{j1}^1& {\mathrm{\κ}}_{j2}^2& \·\·\·& {\mathrm{\κ}}_{j4}^L\end{array}$ 即为检测获取的各层传输所激活的天线序号l₁,l₂,...,l_L。其简化的计算公式如下：

$\{l_1,l_2,\·\·\·,l_L\}=\underset{{\mathrm{\κ}}_{\mathrm{ji}}^i\∈C_i}{\arg \min }\left|\right|y-\underset{i=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}\sqrt{\frac{\mathrm{\ρ}}{L}}{h}_{{\mathrm{\κ}}_{\mathrm{ji}}^i}{x}_i\left|\right|$

l₁,l₂,...,l_L为本发明算法各层的解，对l₁,l₂,..",l_L进行分层空移键控调制的比特反映射，可解调出发送的数据。

值得提出的是，C_i的取值可依据不同的信噪比ρ时取不同的值，并且各层之间搜索半径可不同。实际中，C_i值的选择可根据系统性能的要求和场景参数具体设置。

下面结合图2和图3以具体实例的形式对本发明进行详细的说明。

图2用于显示本发明算法与最大似然算法的性能比较，图3用于显示本发明算法与最大似然算法的复杂度比较。

L-空移键控系统发送端配置129根天线，接收端配置10根接收天线。采用L=2层的调制方式，每层可传输7比特数据。搜索半径C₁、C₂设置为40。根据上述检测算法可知，此时接收端的模型可写为首先对于第一层计算所有并对N_t个按照从小到大的顺序依次排列，记录排序后的下标κ形成序列 $\begin{array}{cccc}{\mathrm{\κ}}_1^1& {\mathrm{\κ}}_2^2& \·\·\·& {\mathrm{\κ}}_{N_t}^L\end{array}.$ 在上述序列中，取第1个到第40个数据形成第一层的搜索集合 $C_1=\left\{\begin{array}{cccc}{\mathrm{\κ}}_1^1& {\mathrm{\κ}}_2^1& \·\·\·& {\mathrm{\κ}}_{40}^1\end{array}\right\}.$ 类似的对第二层计算排序后形成第二层搜索集合 $C_2=\left\{\begin{array}{cccc}{\mathrm{\κ}}_1^2& {\mathrm{\κ}}_2^2& \·\·\·& {\mathrm{\κ}}_{40}^2\end{array}\right\}.$

在搜索集合C₁、C₂中，对C₁中的每一个和C₂中的每一个计算这时1≤m≤40²。然后寻找最小值Q_m对应的这时 即为每一层检测获取的数据l₁,l₂。对l₁,l₂采用L-空移键控系统调制的反比特映射即可获得发送数据。

本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。

Claims (6)

1.一种基于分层检测的空移键控传输系统接收端数据检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

第一步、确立接收端模型；

第二步、化简接收端模型；

第三步、通过分层检测算法解调出发送的数据。

2.如权利要求1所述的基于分层检测的空移键控传输系统接收端数据检测方法,其特征在于：所述第一步的接收端模型为分层空移键控传输系统具有N_t根发送天线和N_r根接收天线，发送端采用L层比特映射方式，每层进行M维的空移键控调制。首先输入的比特数据经过层映射被划分为长度为L log₂ M比特的数据块，对长度为L log₂ M的数据块采用L层的比特映射方式，其中每层log₂ M比特的数据进行M维的空移键控调制，最终在发送端形成发射信号S=[0...x_i...x_L...x₁...0]^T，其中x_i为第i层的调制映射符号。发射信号S经过N_t发N_r收的MIMO信道和高斯白噪声信道后到达接收端；由上可得出接收端的模型为其中ρ为发送端总的信噪比（SNR）， $H=\left[\begin{array}{ccccc}{h}_1& h_2& h_3& \·\·\·& h_{N_t}\end{array}\right]$ 为N_r×N_t的MIMO信道矩阵，h_i为第i根发送天线对应的N_r×1维的MIMO信道向量，n是接收端的高斯噪声（n服从高斯分布）。

3.如权利要求2所述的基于分层检测的空移键控传输系统接收端数据检测方法,其特征在于：所述接收端模型化简过程为：

$\begin{array}{c}y=\sqrt{\frac{\mathrm{\ρ}}{L}}\mathrm{HS}+n\\ =\sqrt{\frac{\mathrm{\ρ}}{L}}\left[\begin{array}{ccccc}{h}_1& h_2& h_3& \·\·\·& h_{N_t}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}0\\ \·\\ \·\\ \·\\ x_i\\ x_L\\ \·\\ \·\\ \·\\ 0\end{array}\right]+n\\ =\sqrt{\frac{\mathrm{\ρ}}{L}}(h_{l_1}{x}_1+h_{l_2}{x}_2+\·\·\·h_{l_L}{x}_L)+n\end{array}$

其中x_i为第i(1≤i≤L)层的发送的调制符号，l_i为i层发送信号x_i所激活的天线序号，h_li为发送x_i对应激活的天线的信道向量。

4.如权利要求3所述的基于分层检测的空移键控传输系统接收端数据检测方法,其特征在于：所述分层检测算法包括如下步骤，计算出检测获取的各层传输所激活的天线序号l₁,l₂,...,l_L；然后通过对l₁,l₂,...,l_L进行分层空移键控调制的比特反映射，可解调出发送的数据。

5.如权利要求4所述的基于分层检测的空移键控传输系统接收端数据检测方法,其特征在于：所述各层传输所激活的天线序号l₁,l₂,...,l_L的计算过程如下：检测第i层的数据时，对任意天线序号κ∈Α={1,2,3,...,N_t}计算令则第i层通过分层检测获得N_t个值组成集合 $D^i=\left\{\begin{array}{cccccc}{D}_1^i& D_2^i& \·\·\·& D_{\mathrm{\κ}}^i& \·\·\·& D_{N_t}^i\end{array}\right\}.$ 对集合Dⁱ中的数值从小到大依次排序记为sort(Dⁱ)↑，并找出排序后的值对应的天线序号κ的取值有以下公式：

$\left[\begin{array}{cccc}{\mathrm{\κ}}_1^i& {\mathrm{\κ}}_2^i& ...& {\mathrm{\κ}}_{N_t}^i\end{array}\right]=\arg \mathrm{sort}\left(D^i\right)\↑,i\∈\mathrm{\Ω}$

其中Ω={1,2,3,...,L}。取 $\left[\begin{array}{cccc}{\mathrm{\κ}}_1^i& {\mathrm{\κ}}_2^i& \·\·\·& {\mathrm{\κ}}_{N_t}^i\end{array}\right]$ 中前C_i个数值，形成搜索集合 ${\mathrm{\Ψ}}_i=\left\{\begin{array}{cccc}{\mathrm{\κ}}_1^i& {\mathrm{\κ}}_2^i& ...& {\mathrm{\κ}}_{C_i}^i\end{array}\right\},$ 其中C_i称为第i层的搜索半径， $\begin{array}{cccc}{\mathrm{\κ}}_1^i& {\mathrm{\κ}}_2^i& \·\·\·& {\mathrm{\κ}}_{C_t}^i\end{array}$ 为搜索半径下第i层检测后的候选结果，即第i层传输可能激活的天线序号；对L层依次计算出D¹ D²...Dⁱ...D^L。根据每层预设的搜索半径C_i，计算出每一层的搜索集合Ψ₁ Ψ₂...Ψ_i...Ψ_L；对各层进行联合的最大似然检测。在每一个搜索集合 ${\mathrm{\Ψ}}_i=\left\{\begin{array}{cccccc}{\mathrm{\κ}}_1^i& {\mathrm{\κ}}_2^i& \·\·\·& {\mathrm{\κ}}_{\mathrm{ji}}^i& \·\·\·& {\mathrm{\κ}}_{C_i}^i\end{array}\right\},$ 中取出任意一个值计算

$Q_m=\left|\right|y-\sqrt{\frac{\mathrm{\ρ}}{L}}{h}_{{\mathrm{\κ}}_{j1}^1}{x}_1-\sqrt{\frac{\mathrm{\ρ}}{L}}{h}_{{\mathrm{\κ}}_{j2}^2}{x}_2-\·\·\·-\sqrt{\frac{\mathrm{\ρ}}{L}}{h}_{{\mathrm{\κ}}_{\mathrm{jL}}^L}{x}_L\left|\right|$

可知Q_m共有个值,找出Q_m中的的最小值,并找出Q_m最小值时对应集合Ψ₁ Ψ₂...Ψ_L中的这时的 $\begin{array}{cccc}{\mathrm{\κ}}_{j1}^1& {\mathrm{\κ}}_{j2}^2& \·\·\·& {\mathrm{\κ}}_{j4}^L\end{array}$ 即为检测获取的各层传输所激活的天线序号l₁,l₂,...,l_L。

6.如权利要求5所述的基于分层检测的空移键控传输系统接收端数据检测方法,其特征在于：所述公式

$Q_m=\left|\right|y-\sqrt{\frac{\mathrm{\ρ}}{L}}{h}_{{\mathrm{\κ}}_{j1}^1}{x}_1-\sqrt{\frac{\mathrm{\ρ}}{L}}{h}_{{\mathrm{\κ}}_{j2}^2}{x}_2-\·\·\·-\sqrt{\frac{\mathrm{\ρ}}{L}}{h}_{{\mathrm{\κ}}_{\mathrm{jL}}^L}{x}_L\left|\right|$

可简化为

$\{l_1,l_2,\·\·\·,l_L\}=\underset{{\mathrm{\κ}}_{\mathrm{ji}}^i\∈C_i}{\arg \min }\left|\right|y-\underset{i=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}\sqrt{\frac{\mathrm{\ρ}}{L}}{h}_{{\mathrm{\κ}}_{\mathrm{ji}}^i}{x}_i\left|\right|.$