CN105207750B - 一种mcmc-mimo检测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种MCMC‑MIMO检测方法，包括：S1、初始化K条马氏链符号序列；S2、计算所述K条马氏链符号序列的每一条符号序列的第n个符号取状态θ_q时关于状态θ₁的条件对数似然比L_k,q；S3、得到更新的K条马氏链符号序列；S4、根据步骤S3得到的所述序列中概率最大的符号序列来计算每比特的外信息，并进行输出；其中K≥2，n≥1，q≥1，且K、n、q均为整数，θ₁为第一状态，θ_q为第q状态。本发明的一种MCMC‑MIMO检测方法可以避免马尔科夫链陷入锁死到局部最优态，从而大大提高采得最小欧氏距离符号样本序列的概率，提升系统整体性能；同时，能够避免非线性指数运算，降低了系统的复杂度，易于实现。

Description

一种MCMC-MIMO检测方法及系统

技术领域

本发明涉及无线通信领域，具体涉及一种MCMC-MIMO检测方法及系统。

背景技术

MIMO(Multiple Input Multiple Output，多输入多输出)技术能有效地提高系统容量和频谱效率，已经被3GPP LTE/LTE-Advanced和IEEE 802.16e/802.16m WiMax等无线协议所采纳。基于软输入软输出(Soft Input Soft Output，SISO)模型的迭代检测译码被认为能够逼近MIMO信道的香农限，因此学术界和工业界提出了多种迭代检测方法。

以下是现有技术中的MCMC-MIMO(Markov Chain Monte Carlo-Multiple InputMultiple Output)检测方法，具体的，参见图1-图4，该算法在初始化模马氏链步骤204只初始化一条马氏链的状态；条件对数似然比计算模块207根据当前马氏链的状态以及将被更新的符号位置n，计算得到第n个符号取不同星座符号的|θ|个条件对数似然比305；条件概率计算步骤209根据步骤207得到的|θ|个条件对数似然比计算第n个符号取不同状态时的条件概率402，此过程涉及1/∑exp(·)类型运算，复杂度极高；符号更新模块210只用来更新第n个符号505，先根据模块209得到的条件概率来计算当前位置符号的累积概率密度503，再根据产生的随机数501来确定更新的符号。

但是现有的MCMC算法存在如下问题：Gibbs采样在高信噪比(SNR)会陷入“锁死”到一个局部最优态，使得采样的状态数减少，从而导致计算LLR时出现较大的误差，即检测性能不佳；Gibbs采样过程是基于概率域的逐比特(逐符号)更新，需要计算每比特(每符号)的概率，然后根据概率分布进行采样更新，该过程涉及到指数等非线性运算，复杂度较高。

发明内容

为了解决这些潜在问题，本发明的目的在于克服现有技术中所存在的上述不足，提供一种检测性能更好、复杂度较低的基于K-best采样的MCMC-MIMO检测方法。

为了实现上述发明目的，本发明采用的技术方案是：

一种MCMC-MIMO检测方法，包括：

S1、初始化K条马氏链符号序列；

S2、计算所述K条马氏链符号序列的每一条符号序列的第n个符号取状态θ_q时关于状态θ₁的条件对数似然比L_k,q；

S3、得到更新的K条马氏链符号序列；

S4、根据步骤S3得到的所述序列中概率最大的符号序列来计算每比特的外信息，并进行输出；

其中K≥2，n≥1，q≥1，且K、n、q均为整数，θ₁为第一状态，θ_q为第q状态。

进一步地，所述S1步骤包括：

S101、设置Gibbs采样迭代变量i＝1；

S102、判断i是否小于等于总迭代次数p×d，若否，则停止迭代，若是，则执行步骤S103，其中K为马氏链条数，p是Gibbs采样的并行度，d是采样深度；

S103、判断mod(i，d)是否等于1，若是，则初始化K条马氏链符号序列，所述K条马氏链符号序列表示为 执行步骤S104，若否，则执行步骤S104，其中，K为马氏链条数，M为发射天线数，i为迭代变量；

S104、设置符号更新变量n＝1；

S105、判断n≤M是否成立，若否，则输出当前K条马氏链符号序列，执行步骤S4，执行步骤S106，若是，则执行步骤S2，其中，M为发射天线数；

S106、设置i＝i+1，跳至步骤S102。

进一步地，所述S2步骤包括：

S201、设置马氏链循环变量k＝1；

S202、设置状态空间循环变量q＝1；

S203、分别计算第k条马氏链第n个符号取状态θ_q时关于状态θ₁的条件对数似然比L_k,q，具体计算公式为：

S204、设置q＝q+1；

S205、判断q≤|θ|是否成立，若是，则执行步骤S203，若否，则设置k＝k+1，执行步骤S206；

S206、判断k≤K是否成立，若是，则执行步骤S202，若否，则记录K条马氏链第n个符号的K|θ|个条件对数似然比，并执行步骤S3；

其中K≥2，n≥1，q≥1，i≥1且K、n、q、i均为整数，θ₁为第一状态，θ_q为第q状态,为第k条马氏链第n个符号取状态θ_q时的概率，L_A1为信道译码器反馈给MIMO检测器的先验信息。

进一步地，所述S3步骤包括：

S301、在所述K条马氏链第n个符号的K|θ|个条件对数似然比中，筛选出K个较大的条件对数似然比；

S302、将所述K条马氏链的状态设置为步骤S301中K个较大条件对数似然比对应的符号序列；

S303、设置n＝n+1，并执行步骤S105。

进一步地，所述根据步骤S3得到的所述序列计算每比特的外信息为根据K个的符号序列中概率最大的的符号序列计算每比特的外信息，并进行输出。

本发明同时提供一种MCMC-MIMO检测系统，该系统用于实现本发明的一种MCMC-MIMO检测方法，包括：

马尔科夫链状态初始化模块，用于初始化K条马氏链符号序列；

对数似然比计算模块，用于计算所述K条马氏链符号序列的每一条符号序列的第n个符号取状态θ_q时关于状态θ₁的条件对数似然比L_k,q；

状态更新模块，用于更新得到K条马氏链符号序列；

外信息计算模块，用于根据所述更新的K条马氏链符号序列概率最大的符号序列计算每比特的外信息，并进行输出；

其中K≥2，n≥1，q≥1，且K、n、q均为整数，θ₁为第一状态，θ_q为第q状态。

与现有技术相比，本发明的有益效果

本发明的一种MCMC-MIMO检测方法通过对接收信号符号在对数空间进行K条路径的马氏链状态更新，在更新过程中跟踪概率最大的K条路径的方式，可以避免马尔科夫链陷入锁死到局部最优态，从而大大提高采得最小欧氏距离符号样本序列的概率，提升系统整体性能；同时，且该采样直接在对数域进行，能够避免非线性指数运算，降低了系统的复杂度，易于实现。

附图说明

图1所示是现有技术的MCMC-MIMO检测方法流程图。

图2所示是现有技术的MCMC-MIMO检测方法的计算第n个符号条件对数似然比的流程图。

图3所示是现有技术的MCMC-MIMO检测方法的计算第n个符号取不同状态时的条件概率的流程图。

图4所示是现有技术的MCMC-MIMO检测方法的更新第n个符号的流程图。

图5所示是本发明的一个具体实施例示出的一种MCMC-MIMO检测方法简化流程图。

图6所示是本发明的一个具体实施例示出的一种MCMC-MIMO检测方法具体流程图。

图7所示是本发明的一个具体实施例示出的一种MCMC-MIMO检测方法的计算第n个符号条件对数似然比流程图。

图8所示是本发明的一个具体实施例示出的一种MCMC-MIMO检测方法的符号序列更新流程图。

图9所示是本发明的一个具体实施例示出的一种MCMC-MIMO检测系统模块图。

图10所示是本发明的一个具体实施例示出的一种基于2-best采样的MCMC-MIMO检测方法。

具体实施方式

下面结合具体实施方式对本发明作进一步的详细描述。但不应将此理解为本发明上述主题的范围仅限于以下的实施例，凡基于本发明内容所实现的技术均属于本发明的范围。

实施例1：

图5所示是本发明的一个具体实施例示出的一种MCMC-MIMO检测方法流程图，包括：

S1、初始化K条马氏链符号序列；

S2、计算所述K条马氏链符号序列的每一条符号序列的第n个符号取状态θ_q时关于状态θ₁的条件对数似然比L_k,q；

S3、得到更新的K条马氏链符号序列；

S4、根据步骤S3得到的所述序列中概率最大(即对数似然比最大)的符号序列来计算每比特的外信息，并进行输出；

其中K≥2，n≥1，q≥1，且K、n、q均为整数，θ₁为第一状态，θ_q为第q状态。

具体的，参见图6-图8，所述S1步骤包括：

S101、设置Gibbs采样迭代变量i＝1；

S102、判断i是否小于等于总迭代次数p×d，若否，则停止迭代，若是，则执行步骤S103，其中K为马氏链条数，p是Gibbs采样的并行度，d是采样深度；

S103、判断mod(i，d)是否等于1，若是，则初始化K条马氏链符号序列，所述K条马氏链符号序列表示为 执行步骤S104，若否，则执行步骤S104，其中，K为马氏链条数，M为发射天线数，i为迭代变量；

S104、设置符号更新变量n＝1；

S105、判断n≤M是否成立，若否，则输出当前K条马氏链符号序列，执行步骤S4，执行步骤S106，若是，则执行步骤S2，其中，M为发射天线数；

S106、设置i＝i+1，跳至步骤S102。

进一步地，所述S2步骤包括：

S201、设置马氏链循环变量k＝1；

S202、设置状态空间循环变量q＝1；

S203、分别计算第k条马氏链第n个符号取状态θ_q时关于状态θ₁的条件对数似然比L_k,q，具体计算公式为：

S204、设置q＝q+1；

S205、判断q≤|θ|是否成立，若是，则执行步骤S203，若否，则设置k＝k+1，执行步骤S206；

S206、判断k≤K是否成立，若是，则执行步骤S202，若否，则记录K条马氏链第n个符号的K|θ|个条件对数似然比L_1,1,…,L_1,q,L_2,1,…,L_2,q,…,L_K,1,…,L_K,q，并执行步骤S3；

其中K≥2，n≥1，q≥1，i≥1且K、n、q、i均为整数，θ₁为第一状态，θ_q为第q状态,为第k条马氏链第n个符号取状态θ_q时的概率，L_A1为信道译码器反馈给MIMO检测器的先验信息。

进一步地，所述S3步骤包括：

S301、在所述K条马氏链第n个符号的K|θ|个条件对数似然比中，筛选出K个较大的条件对数似然比；

S302、将所述K条马氏链的状态设置为步骤S301中K个较大条件对数似然比对应的符号序列，例如，最大的似然比为所对应的符号序列为次大的似然比为所对应的符号序列为则前2条马氏链的状态被更新为

S303、设置n＝n+1，并执行步骤S105。

所述根据步骤S3得到的所述序列计算每比特的外信息为根据K个符号序列中最大的符号序列计算每比特的外信息，并进行输出，具体在本实施例中，是根据最大的似然比为所对应的符号序列为来计算每比特的外信息。

图9所示是本发明的一个具体实施例示出的一种MCMC-MIMO检测系统模块图，该系统用于实现本发明的一种MCMC-MIMO检测方法，包括：

马尔科夫链状态初始化模块，用于初始化K条马氏链符号序列；

对数似然比计算模块，用于计算所述K条马氏链符号序列的每一条符号序列的第n个符号取状态θ_q时关于状态θ₁的条件对数似然比L_k,q；

符号序列更新模块，用于计算得到更新的K条马氏链符号序列；

外信息计算模块，用于根据所述更新的K条马氏链符号序列中概率最大(即条件对数似然比最大)的符号序列计算每比特的外信息，并进行输出；

其中K≥2，n≥1，q≥1，且K、n、q均为整数，θ₁为第一状态，θ_q为第q状态。

值得一提的是，外信息计算模块输出的信号会送入译码器中，译码器输出的信号与外信息计算模块输出的信号进行相减运算，得到先验信息L_A1，所述先验信息用于下一次似然比的运算中，其中利用K条马氏链符号序列计算每比特的外信息属于现有技术的计算方法，在此不再赘述。

本发明的一种MCMC-MIMO检测方法通过对接收信号符号在对数空间进行K条路径的马氏链状态更新，在更新过程中跟踪概率最大的K条路径的方式，可以避免马尔科夫链陷入锁死到局部最优态，从而大大提高采得最小欧氏距离符号样本序列的概率，提升系统整体性能；同时，且该采样直接在对数域进行，能够避免非线性指数运算，降低了系统的复杂度，易于实现。

实施例2：

本实施例示出了计算基于2-best采样的MCMC-MIMO检测，其中该MIMO系统的收发送天线数为3，调制阶数为2。在步骤S1中，初始化2条马氏链，作为2条路径马氏链状态更新的起点，在更新过程中跟踪概率最大的2条路径。具体的，参见图10，假设初始状态相同，如 在更新符号s₁时，在K|θ|个条件对数似然比L_1,1,…,L_1,4,L_2,1,…,L_2,4中，选择最大的似然值为L_1,2和次大的似然值L_2,3所对应符号序列来更新马氏链的状态，此时两条马氏链的状态分别被更新为(θ₂,θ₂,θ₃)，(θ₃,θ₂,θ₃)。接着，更新符号s₂，用符号序列(θ₂,θ₂,θ₃)和(θ₃,θ₂,θ₃)分别去计算s₂取不同状态时的条件对数似然比，其中L_2,1，L_1,3为最大和次大的似然比，此时两条马氏链的状态分别被更新为(θ₃,θ₁,θ₃)，(θ₂,θ₃,θ₃)。最后用符号序列(θ₃,θ₁,θ₃)和(θ₂,θ₃,θ₃)去更新符号s₃，计算所得的最大和次大似然比为L_1,4和L_1,2，两条马氏链的状态分别被更新为和此时完成一次Gibbs采样迭代。

上面结合附图对本发明的具体实施方式进行了详细说明，但本发明并不限制于上述实施方式，在不脱离本申请的权利要求的精神和范围情况下，本领域的技术人员可以作出各种修改或改型。

Claims (3)

1.一种MCMC-MIMO检测方法，其特征在于，包括：

S1、初始化K条马氏链符号序列；所述S1步骤包括：

S101、设置Gibbs采样迭代变量i＝1；

S102、判断i是否小于等于总迭代次数p×d，若否，则停止迭代，若是，则执行步骤S103，其中K为马氏链条数，p是Gibbs采样的并行度，d是采样深度；

S103、判断mod(i，d)是否等于1，若是，则初始化K条马氏链符号序列，所述K条马氏链符号序列表示为 执行步骤S104，若否，则执行步骤S104，其中，K为马氏链条数，M为发射天线数，i为迭代变量；

S104、设置符号更新变量n＝1；

S105、判断n≤M是否成立，若否，则输出当前K条马氏链符号序列，执行步骤S4，执行步骤S106，若是，则执行步骤S2，其中，M为发射天线数；

S106、设置i＝i+1，跳至步骤S102；

S2、计算所述K条马氏链符号序列的每一条符号序列的第n个符号取状态θ_q时关于状态θ₁的条件对数似然比L_k,q；所述S2步骤包括：

S201、设置马氏链循环变量k＝1；

S202、设置状态空间循环变量q＝1；

S203、分别计算第k条马氏链第n个符号取状态θ_q时关于状态θ₁的条件对数似然比L_k,q，具体计算公式为：

S204、设置q＝q+1；

S205、判断q≤|θ|是否成立，若是，则执行步骤S203，若否，则设置k＝k+1，执行步骤S206；

S206、判断k≤K是否成立，若是，则执行步骤S202，若否，则记录、输出K条马氏链第n个符号的K|θ|个条件对数似然比，并执行步骤S3；

其中K≥2，n≥1，q≥1，i≥1且K、n、q、i均为整数，θ₁为第一状态，θ_q为第q状态,为第k条马氏链第n个符号取状态θ_q时的概率,L_A1为信道译码器反馈给MIMO检测器的先验信息；

S3、得到更新的K条马氏链符号序列；所述S3步骤包括：

S301、在所述K条马氏链第n个符号的K|θ|个条件对数似然比中，筛选出K个较大的条件对数似然比；

S302、将所述K条马氏链的状态设置为步骤S301中K个较大条件对数似然比对应的符号序列；

S303、设置n＝n+1，并执行步骤S105；

S4、根据步骤S3得到的所述序列中概率最大的符号序列来计算每比特的外信息，并进行输出；

其中K≥2，n≥1，q≥1，且K、n、q均为整数，θ₁为第一状态，θ_q为第q状态。

2.根据权利要求1所述的一种MCMC-MIMO检测方法，其特征在于，所述根据步骤S3得到的所述序列计算每比特的外信息为根据K个符号序列中概率最大即条件对数似然比最大的符号序列计算每比特的外信息，并进行输出。

3.一种MCMC-MIMO检测系统，用于实现如权利要求1-2任一项所述的方法，其特征在于，包括：

马尔科夫链状态初始化模块，用于初始化K条马氏链符号序列；

对数似然比计算模块，用于计算所述K条马氏链符号序列的每一条符号序列的第n个符号取状态θ_q时关于状态θ₁的条件对数似然比L_k,q；

状态更新模块，用于更新得到K条马氏链符号序列；

外信息计算模块，用于根据所述更新的K条马氏链符号序列中概率最大的符号序列计算每比特的外信息，并进行输出；

其中K≥2，n≥1，q≥1，且K、n、q均为整数，θ₁为第一状态，θ_q为第q状态。