CN105450576A - 干扰信道下基于正则化的mimo-ofdm系统的检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种干扰信道下基于正则化的MIMO-OFDM系统的检测方法，通过正则化方法、确定近似最优正则化参数β的简化算法以及引入新的频域扩展信道矩阵和排序QR分解(SQRD)方法，大幅降低了干扰信道下MIMO-OFDM系统检测方法的计算复杂度；并且，与干扰信道下传统的线性MMSE检测、MMSE？SQRD检测和改进的MMSE？SQRD检测方法相比，该检测方法在具有低复杂度的同时，性能优于线性MMSE检测和MMSE？SQRD检测，逼近于改进的MMSE？SQRD检测，具有较好的检测性能。

Description

干扰信道下基于正则化的MIMO-OFDM系统的检测方法

技术领域

本发明涉及MIMO-OFDM系统的检测方法，特别是涉及干扰信道下基于正则化的MIMO-OFDM系统的检测方法。

背景技术

MIMO系统通过在发射端和接收端配置多根天线，利用空间复用与分集技术，在不增加系统带宽的前提下，有效提升了系统容量和链路稳定性。OFDM技术可将频率选择性信道转换为一组平坦衰落的子信道集合，在大幅提高频谱效率的同时，降低了接收端均衡器的设计复杂度。因此，MIMO与OFDM技术的结合在目前最新的移动通信系统中得了广泛应用，例如LTE(LongTermEvolution)、LTE-A(LongTermEvolutionAdvanced)移动通信系统。对于第5代(5G)移动通信系统，大规模MIMO和小小区(SmallCell)都是关键技术。然而，大规模MIMO与SmallCell技术均会引起用户间存在干扰信道的问题，影响系统的整体性能。因此，对干扰信道下MIMO-OFDM系统检测方法的研究具有十分重要的实际意义。

对于MIMO系统，最大后验概率(MaximumAposterioriProbability,MAP)检测是最优检测，但是由于MAP检测的高复杂度使其无法应用于实际系统，特别是在系统的调制阶数较高和天线数目较大的情况下。

发明内容

发明目的：本发明的目的是提供一种能够降低计算复杂度的干扰信道下基于正则化的MIMO-OFDM系统的检测方法。

技术方案：为达到此目的，本发明采用以下技术方案：

本发明所述的干扰信道下基于正则化的MIMO-OFDM系统的检测方法，包括如下的步骤：

S1：各个基站与各个用户分别配置n_T和n_R根天线；

S2：各基站在同一时频资源上与本小区内用户进行无线通信的同时，对其他小区的用户产生干扰，用户的接收信号除了本小区基站发送给自己的信号外，还接收到了来自其他小区基站的干扰信号，并同时受到信道噪声的影响；

S3：在检测前，接收端获取在第k(k＝1,2,…,K)个子载波上各个用户与各个基站之间的信道状态信息，包括第m个基站与第m个用户之间n_R×n_T的频域信道矩阵H_m(k)、第u(u≠m)个基站与第m个用户之间n_R×n_T的信道矩阵H_u(k)、n_R×n_R的干扰与噪声的协方差矩阵表示接收信号中的噪声功率，表示n_R阶单位矩阵，K为子载波总数；

S4：接收经过离散傅里叶变换的频域接收信号，其中第m个用户在子载波k处的频域接收信号向量为y_m(k)；

S5：在一个OFDM符号内，以第一个子载波求得的近似最优正则化参数β来近似该OFDM符号内所有子载波的最优正则化参数β_opt；

S6：由近似最优正则化参数β、频域信道矩阵H_m和频域接收信号向量y_m，定义频域扩展信道矩阵H _m以及对应的频域扩展接收信号矩阵y _m，如式(1)所示：

${\underset{\‾}{H}}_m=\left[\begin{array}{c}{H}_m\\ {\mathrm{\βI}}_{n_T}\end{array}\right],{\underset{\‾}{y}}_m=\left[\begin{array}{c}{y}_m\\ 0_{n_T}\end{array}\right]---\left(1\right)$

其中，H_m为H_m(k)的简写，y_m为y_m(k)的简写，H _m为H _m(k)的简写，y _m为y _m(k)的简写，表示n_T阶单位矩阵，表示n_T×1的列向量；

S7：根据修正的Gram-Schmidt正交化方法对频域扩展信道矩阵H _m进行排序QR分解，得到(n_R+n_T)×n_T的预滤波矩阵Q _m、n_T×n_T的上三角矩阵R _m和列置换向量P_m，Q _m可以表示为：

${\underset{\‾}{Q}}_m=\left[\begin{array}{c}{Q}_{1,m}\\ Q_{2,m}\end{array}\right]---\left(2\right)$

其中，Q_1,m为n_R×n_T阶矩阵，Q_2,m为n_T×n_T阶上三角矩阵，Q _m、Q_1,m、Q_2,m、R _m、P_m分别为Q _m(k)、Q_1,m(k)、Q_2,m(k)、R _m(k)、P_m(k)的简写；

S8：根据QR分解得到的预滤波矩阵Q _m对第m个用户的频域扩展接收信号矩阵y _m进行预滤波，得到预滤波后的频域扩展接收信号矩阵

$\begin{array}{c}{\underset{\‾}{\tilde{y}}}_m={\underset{\‾}{Q}}_m^H{\underset{\‾}{y}}_m\\ ={\underset{\‾}{R}}_m{x}_m+Q_{1,m}^H{\tilde{z}}_m-{\mathrm{\βQ}}_{2,m}^H{x}_m\\ =\left({\underset{\‾}{R}}_m-{\mathrm{\β\Λ}}_m^H\right)x_m-\mathrm{\β}\left(Q_{2,m}^H-{\mathrm{\Λ}}_m^H\right)x_m+Q_{1,m}^H{\tilde{z}}_m\\ =\left({\underset{\‾}{R}}_m-{\mathrm{\β\Λ}}_m^H\right)x_m+{\tilde{z}}_m^{\′}\end{array}---\left(3\right)$

其中，Λ_m是由Q_2,m的对角元素构成的对角矩阵，表示Q _m的共轭转置矩阵，表示剩余干扰项，x_u是第u个用户的发送信号向量，x_m是第m个用户的发送信号向量，z_m是第m个用户接收信号中包含的加性噪声部分，H_u、x_u、z_m、x_m、Λ_m和分别是H_u(k)、x_u(k)、z_m(k)、x_m(k)、Λ_m(k)和的简写；

S9：计算剩余干扰项的协方差矩阵Φ_m：

$\begin{array}{c}{\mathrm{\Φ}}_m=|\mathrm{\β}{|}^2{(Q_{2,m}-{\mathrm{\Λ}}_m)}^H(Q_{2,m}-{\mathrm{\Λ}}_m)+Q_{1,m}^H{\Σ}_m{Q}_{1,m}\\ ={\left|\mathrm{\β}\right|}^2{\left(Q_{2,m}-{\mathrm{\Λ}}_m\right)}^H\left(Q_{2,m}-{\mathrm{\Λ}}_m\right)+{\left|\mathrm{\β}\right|}^2{Q}_{1,m}^H{Q}_{1,m}+{\mathrm{\Δ}}_m\end{array}---\left(4\right)$

其中，Φ_m的第i个主对角线元素为：

${\mathrm{\Φ}}_{m,ii}=|\mathrm{\β}{|}^2(1-q_{2,m,ii}^2)+{\mathrm{\Δ}}_{m,ii}---\left(5\right)$

其中，Δ_m,ii和q_2,m,ii分别是Δ_m和Q_2,m的第i个主对角线元素，Φ_m、Σ_m、Δ_m分别是Φ_m(k)、Σ_m(k)、Δ_m(k)的简写；

S10：根据列置换向量p_m＝[p₁,p₂,...,p_nT]确定当前检测符号为x_m,i，i＝p_m，第一次进入该步骤时，m＝n_T,以后每次进入该步骤时m减1；

S11：提取当前检测符号x_m,i对应的预滤波信号为预滤波后的频域扩展接收信号矩阵中的第i个元素，利用已检测符号的重建均值j＝p_m+1,…,对预滤波信号进行干扰抵消，得到：

其中，r _m,ij为上三角矩阵R _m的第i行第j列元素；

S12：计算当前检测符号x_m,i的估计值

${\underset{\‾}{\hat{x}}}_{m,i}={\left({\underset{\‾}{r}}_{m,ii}-{\mathrm{\βq}}_{2,m,ii}\right)}^{-1}\left({\underset{\‾}{\tilde{y}}}_{m,i}-\underset{j=i+1}{\overset{n_T}{\Σ}}{\underset{\‾}{r}}_{m,ij}{\mathrm{\μ}}_{x_{m,j}}\right)---\left(7\right)$

其中，r _m,ii为上三角矩阵R _m的第i行第i列元素；

S13：计算估计值的条件方差

$v_{{\underset{\‾}{\hat{x}}}_{m,i}}={\left({\underset{\‾}{r}}_{m,ii}-{\mathrm{\βq}}_{2,m,ii}\right)}^{-2}\left({\mathrm{\Φ}}_{m,ii}+\underset{j=i+1}{\overset{n_T}{\Σ}}{\left|{\underset{\‾}{r}}_{m,ij}\right|}^2{v}_{x_{m,j}}\right)---\left(8\right)$

其中，为已检测符号x_m,j的重建方差；

S14：根据所得当前检测符号估计值和估计值的条件方差计算当前检测符号x_m,i对应比特的对数似然比和传递给译码器的外信息对数似然比；

S15：根据所得当前检测符号对应比特的对数似然比信息，计算当前检测符号x_m,i的重建均值和重建方差

S16：判断是否所有符号检测完毕，如果是，则结束，如果不是，则重复步骤S10至S15。

进一步，所述步骤S5包括如下的子步骤：

S5.1：若k＝1，进入步骤S5.2，否则跳至S5.5；

S5.2：令 $A_m\left(k\right)=H_m^H\left(k\right)H_m\left(k\right),B_m\left(k\right)=H_m^H\left(k\right){\mathrm{\Σ}}_m\left(k\right)H_m\left(k\right);$

S5.3：计算α₀＝tr{B_m(k)}/tr{A_m(k)}；

S5.4：计算 ${\mathrm{\α}}_1=tr\left\{{\left(A_m\right(k)+{\mathrm{\α}}_0{I}_{n_T})}^{-3}{B}_m\left(k\right)\right\}/tr\left\{{\left(A_m\right(k)+{\mathrm{\α}}_0{I}_{n_T})}^{-3}{A}_m\left(k\right)\right\};$

S5.5： $\mathrm{\β}=\sqrt{{\mathrm{\α}}_1};$

S5.6：若k＝K，结束，否则，k＝k+1，跳至S5.1。

进一步，所述步骤S7包括如下的子步骤：

S7.1：初始化 Q _m＝H _m，p_m＝[1,2,…,n_T]，其中表示n_T×n_T阶零矩阵；

S7.2：对于i＝1,2,…,n_T，计算norm_m,i＝||q _m,i||²，其中q _m,i表示Q _m的第i列，令i＝1；

S7.3：找到交换R _m、p_m、norm_m及Q _m中前n_R+i-1行的第i列和第j^*列；

S7.4：计算令q _m,i＝q _m,i/r _m,ii；

S7.5：若i＝n_T，则终止程序；否则，置j＝i+1；

S7.6：计算更新q _m,j＝q _m,j-r _m,ij q _m,i和norm_m,j＝norm_m,j-|r _m,ij|²；

S7.7：若j＝n_T，则置i＝i+1并返回到步骤S7.3；否则，置j＝j+1并返回到步骤S7.5。

有益效果：本发明具有如下的有益效果：

1)该检测方法通过正则化方法、确定近似最优正则化参数β的简化算法以及引入新的频域扩展信道矩阵和排序QR分解方法，大幅降低了干扰信道下MIMO-OFDM系统检测方法的计算复杂度；

2)与干扰信道下传统的线性MMSE检测、MMSESQRD检测和改进的MMSESQRD检测方法相比，该检测方法在具有低复杂度的同时，性能优于线性MMSE检测和MMSESQRD检测，逼近于改进的MMSESQRD检测，具有较好的检测性能。

附图说明

图1为干扰信道下MIMO系统模型示意图；

图2为本发明的方法流程图。

具体实施方式

下面结合具体实施方式对本发明的技术方案作进一步的介绍。

1、干扰信道下的MIMO系统模型

如图1所示，各基站(BS)在同一时频资源上与小区内用户(UE)进行无线通信的同时，对其他小区的用户产生干扰，用户的接收信号除了本小区基站发送给自己的信号外，还接收到了来自其他小区基站的干扰信号(CCI)，并同时受到信道噪声的影响。

在检测前，接收端已知各个用户与各个基站之间的信道状态信息，包括第m个基站与第m个用户之间n_R×n_T的信道矩阵H_m(k)、第u(u≠m)个基站与第m个用户之间n_R×n_T的信道矩阵H_u(k)、n_R×n_R干扰与噪声的协方差矩阵表示接受信号中的噪声功率，所述的第k(k＝1,2,…,K)个子载波上各个用户与各个基站之间的信道状态信息均可以利用导频信号进行信道估计的方法获取，表示n_R阶单位矩阵，K为子载波总数。

2、干扰信道下基于正则化的MIMO-OFDM系统的检测方法

本发明的方法流程图如图2所示，包括如下的步骤：

S1：各个基站与各个用户分别配置n_T和n_R根天线；

S2：各基站在同一时频资源上与本小区内用户进行无线通信的同时，对其他小区的用户产生干扰，用户的接收信号除了本小区基站发送给自己的信号外，还接收到了来自其他小区基站的干扰信号，并同时受到信道噪声的影响；

S3：在检测前，接收端通过利用导频信号进行信道估计的方法来获取在第k(k＝1,2,…,K)个子载波上各个用户与各个基站之间的信道状态信息，包括第m个基站与第m个用户之间n_R×n_T的频域信道矩阵H_m(k)、第u(u≠m)个基站与第m个用户之间n_R×n_T的信道矩阵H_u(k)、n_R×n_R的干扰与噪声的协方差矩阵表示接收信号中的噪声功率,为后续表达简洁，除特别说明外，符号H_m(k)、H_u(k)和Σ_m(k)分别缩写为H_m、H_u和Σ_m，表示n_R阶单位矩阵，K为子载波总数；

S4：接收经过离散傅里叶变换的频域接收信号，其中第m个用户在子载波k处的频域接收信号向量为y_m(k)，除特别说明外，y_m(k)均缩写为y_m；

S5：在一个OFDM符号内，以第一个子载波求得的近似最优正则化参数β来近似该OFDM符号内所有子载波的最优正则化参数β_opt；

S6：由近似最优正则化参数β、频域信道矩阵H_m和频域接收信号向量y_m，定义新的频域扩展信道矩阵H _m以及对应的频域扩展接收信号矩阵y _m，如式(1)所示：

${\underset{\‾}{H}}_m=\left[\begin{array}{c}{H}_m\\ {\mathrm{\βI}}_{n_T}\end{array}\right],{\underset{\‾}{y}}_m=\left[\begin{array}{c}{y}_m\\ 0_{n_T}\end{array}\right]---\left(1\right)$

其中，为了表达简洁，H_m为H_m(k)的简写，y_m为y_m(k)的简写，H _m为H _m(k)的简写，y _m为y _m(k)的简写，表示n_T阶单位矩阵，表示n_T×1的列向量；

S7：根据修正的Gram-Schmidt正交化方法对频域扩展信道矩阵H _m进行排序QR分解，得到(n_R+n_T)×n_T的预滤波矩阵Q _m、n_T×n_T的上三角矩阵R _m和列置换向量P_m，Q _m可以表示为：

${\underset{\‾}{Q}}_m=\left[\begin{array}{c}{Q}_{1,m}\\ Q_{2,m}\end{array}\right]---\left(2\right)$

其中，Q_1,m为n_R×n_T阶矩阵，Q_2,m为n_T×n_T阶上三角矩阵，Q _m、Q_1,m、Q_2,m、R _m、P_m分别为Q _m(k)、Q_1,m(k)、Q_2,m(k)、R _m(k)、P_m(k)的简写；

S8：根据QR分解得到的预滤波矩阵Q _m对第m个用户的频域扩展接收信号矩阵y _m进行预滤波，得到预滤波后的频域扩展接收信号矩阵

$\begin{array}{c}{\underset{\‾}{\tilde{y}}}_m={\underset{\‾}{Q}}_m^H{\underset{\‾}{y}}_m\\ ={\underset{\‾}{R}}_m{x}_m+Q_{1,m}^H{\tilde{z}}_m-{\mathrm{\βQ}}_{2,m}^H{x}_m\\ =\left({\underset{\‾}{R}}_m-{\mathrm{\β\Λ}}_m^H\right)x_m-\mathrm{\β}\left(Q_{2,m}^H-{\mathrm{\Λ}}_m^H\right)x_m+Q_{1,m}^H{\tilde{z}}_m\\ =\left({\underset{\‾}{R}}_m-{\mathrm{\β\Λ}}_m^H\right)x_m+{\tilde{z}}_m^{\′}\end{array}---\left(3\right)$

其中，Λ_m是由Q_2,m的对角元素构成的对角矩阵，表示Q _m的共轭转置矩阵，表示剩余干扰项，x_u是第u个用户的发送信号向量，x_m是第m个用户的发送信号向量，z_m是第m个用户接收信号中包含的加性噪声部分，H_u、x_u、z_m、x_m、Λ_m和分别是H_u(k)、x_u(k)、z_m(k)、x_m(k)、Λ_m(k)和的简写；

S9：计算剩余干扰项的协方差矩阵Φ_m：

$\begin{array}{c}{\mathrm{\Φ}}_m=|\mathrm{\β}{|}^2{(Q_{2,m}-{\mathrm{\Λ}}_m)}^H(Q_{2,m}-{\mathrm{\Λ}}_m)+Q_{1,m}^H{\Σ}_m{Q}_{1,m}\\ ={\left|\mathrm{\β}\right|}^2{\left(Q_{2,m}-{\mathrm{\Λ}}_m\right)}^H\left(Q_{2,m}-{\mathrm{\Λ}}_m\right)+{\left|\mathrm{\β}\right|}^2{Q}_{1,m}^H{Q}_{1,m}+{\mathrm{\Δ}}_m\end{array}---\left(4\right)$

其中，Φ_m的第i个主对角线元素为：

${\mathrm{\Φ}}_{m,ii}=|\mathrm{\β}{|}^2(1-q_{2,m,ii}^2)+{\mathrm{\Δ}}_{m,ii}---\left(5\right)$

其中，Δ_m,ii和q_2,m,ii分别是Δ_m和Q_2,m的第i个主对角线元素，Φ_m、Σ_m、Δ_m分别是Φ_m(k)、Σ_m(k)、Δ_m(k)的简写；

S10：根据列置换向量确定当前检测符号为x_m,i，i＝p_m，第一次进入该步骤时，m＝n_T,以后每次进入该步骤时m减1；

S11：提取当前检测符号x_m,i对应的预滤波信号为预滤波后的频域扩展接收信号矩阵中的第i个元素，利用已检测符号的重建均值j＝p_m+1,…,对预滤波信号进行干扰抵消，得到：

其中，r _m,ij为上三角矩阵R _m的第i行第j列元素；

S12：计算当前检测符号x_m,i的估计值

${\underset{\‾}{\hat{x}}}_{m,i}={\left({\underset{\‾}{r}}_{m,ii}-{\mathrm{\βq}}_{2,m,ii}\right)}^{-1}\left({\underset{\‾}{\tilde{y}}}_{m,i}-\underset{j=i+1}{\overset{n_T}{\Σ}}{\underset{\‾}{r}}_{m,ij}{\mathrm{\μ}}_{x_{m,j}}\right)---\left(7\right)$

其中，r _m,ii为上三角矩阵R _m的第i行第i列元素；

S13：计算估计值的条件方差

$v_{{\underset{\‾}{\hat{x}}}_{m,i}}={\left({\underset{\‾}{r}}_{m,ii}-{\mathrm{\βq}}_{2,m,ii}\right)}^{-2}\left({\mathrm{\Φ}}_{m,ii}+\underset{j=i+1}{\overset{n_T}{\Σ}}{\left|{\underset{\‾}{r}}_{m,ij}\right|}^2{v}_{x_{m,j}}\right)---\left(8\right)$

其中，为已检测符号x_m,j的重建方差；

S14：根据所得当前检测符号估计值和估计值的条件方差计算当前检测符号x_m,i对应比特的对数似然比和传递给译码器的外信息对数似然比；

S15：根据所得当前检测符号对应比特的对数似然比信息，计算当前检测符号x_m,i的重建均值和重建方差

S16：判断是否所有符号检测完毕，如果是，则结束，如果不是，则重复步骤S10至S15。

其中，所述步骤S5包括如下的子步骤：

S5.1：若k＝1，进入步骤S5.2，否则跳至S5.5；

S5.2：令 $A_m\left(k\right)=H_m^H\left(k\right)H_m\left(k\right),B_m\left(k\right)=H_m^H\left(k\right){\mathrm{\Σ}}_m\left(k\right)H_m\left(k\right);$

S5.3：计算α₀＝tr{B_m(k)}/tr{A_m(k)}；

S5.4：计算 ${\mathrm{\α}}_1=tr\left\{{\left(A_m\right(k)+{\mathrm{\α}}_0{I}_{n_T})}^{-3}{B}_m\left(k\right)\right\}/tr\left\{{\left(A_m\right(k)+{\mathrm{\α}}_0{I}_{n_T})}^{-3}{A}_m\left(k\right)\right\};$

S5.5： $\mathrm{\β}=\sqrt{{\mathrm{\α}}_1};$

S5.6：若k＝K，结束，否则，k＝k+1，跳至S5.1。

所述步骤S7包括如下的子步骤：

S7.1：初始化 Q _m＝H _m，p_m＝[1,2,…,n_T]，其中表示n_T×n_T阶零矩阵；

S7.2：对于i＝1,2,…,n_T，计算norm_m,i＝||q _m,i||²，其中q _m,i表示Q _m的第i列，令i＝1；

S7.3：找到交换R _m、p_m、norm_m及Q _m中前n_R+i-1行的第i列和第j^*列；

S7.4：计算令q _m,i＝q _m,i/r _m,ii；

S7.5：若i＝n_T，则终止程序；否则，置j＝i+1；

S7.6：计算更新q _m,j＝q _m,j-r _m,ij q _m,i和norm_m,j＝norm_m,j-|r _m,ij|²；

S7.7：若j＝n_T，则置i＝i+1并返回到步骤S7.3；否则，置j＝j+1并返回到步骤S7.5。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的方法，在没有超过本申请的精神和范围内，可以通过其他的方式实现。当前的实施例只是一种示范性的例子，不应该作为限制，所给出的具体内容不应该限制本申请的目的。例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (3)

1.干扰信道下基于正则化的MIMO-OFDM系统的检测方法，其特征在于：包括如下的步骤：

S1：各个基站与各个用户分别配置n_T和n_R根天线；

S2：各基站在同一时频资源上与本小区内用户进行无线通信的同时，对其他小区的用户产生干扰，用户的接收信号除了本小区基站发送给自己的信号外，还接收到了来自其他小区基站的干扰信号，并同时受到信道噪声的影响；

S3：在检测前，接收端获取在第k(k＝1,2,…,K)个子载波上各个用户与各个基站之间的信道状态信息，包括第m个基站与第m个用户之间n_R×n_T的频域信道矩阵H_m(k)、第u(u≠m)个基站与第m个用户之间n_R×n_T的信道矩阵H_u(k)、n_R×n_R的干扰与噪声的协方差矩阵 表示接收信号中的噪声功率，表示n_R阶单位矩阵，K为子载波总数；

S4：接收经过离散傅里叶变换的频域接收信号，其中第m个用户在子载波k处的频域接收信号向量为y_m(k)；

S5：在一个OFDM符号内，以第一个子载波求得的近似最优正则化参数β来近似该OFDM符号内所有子载波的最优正则化参数β_opt；

S6：由近似最优正则化参数β、频域信道矩阵H_m和频域接收信号向量y_m，定义频域扩展信道矩阵H _m以及对应的频域扩展接收信号矩阵y _m，如式(1)所示：

${\underset{\‾}{H}}_m=\left[\begin{array}{c}{H}_m\\ {\mathrm{\βI}}_{n_T}\end{array}\right],{\underset{\‾}{y}}_m=\left[\begin{array}{c}{y}_m\\ 0_{n_T}\end{array}\right]---\left(1\right)$

其中，H_m为H_m(k)的简写，y_m为y_m(k)的简写，H _m为H _m(k)的简写，y _m为y _m(k)的简写，表示n_T阶单位矩阵，表示n_T×1的列向量；

S7：根据修正的Gram-Schmidt正交化方法对频域扩展信道矩阵H _m进行排序QR分解，得到(n_R+n_T)×n_T的预滤波矩阵Q _m、n_T×n_T的上三角矩阵R _m和列置换向量P_m，Q _m可以表示为：

${\underset{\‾}{Q}}_m=\left[\begin{array}{c}{Q}_{1,m}\\ Q_{2,m}\end{array}\right]---\left(2\right)$ 其中，Q_1,m为n_R×n_T阶矩阵，Q_2,m为n_T×n_T阶上三角矩阵，Q _m、Q_1,m、Q_2,m、R _m、P_m分别为Q _m(k)、Q_1,m(k)、Q_2,m(k)、R _m(k)、P_m(k)的简写；

S8：根据QR分解得到的预滤波矩阵Q _m对第m个用户的频域扩展接收信号矩阵y _m进行预滤波，得到预滤波后的频域扩展接收信号矩阵

$\begin{array}{c}{\underset{\‾}{\tilde{y}}}_m={\underset{\‾}{Q}}_m^H{\underset{\‾}{y}}_m\\ ={\underset{\‾}{R}}_m{x}_m+Q_{1,m}^H{\tilde{z}}_m-{\mathrm{\βQ}}_{2,m}^H{x}_m\\ =\left({\underset{\‾}{R}}_m-{\mathrm{\β\Λ}}_m^H\right)x_m-\mathrm{\β}\left(Q_{2,m}^H-{\mathrm{\Λ}}_m^H\right)x_m+Q_{1,m}^H{\tilde{z}}_m\\ =\left({\underset{\‾}{R}}_m-{\mathrm{\β\Λ}}_m^H\right)x_m+{\tilde{z}}_m^{\′}\end{array}---\left(3\right)$

其中，Λ_m是由Q_2,m的对角元素构成的对角矩阵，表示Q _m的共轭转置矩阵，表示剩余干扰项，x_u是第u个用户的发送信号向量，x_m是第m个用户的发送信号向量，z_m是第m个用户接收信号中包含的加性噪声部分，H_u、x_u、z_m、x_m、Λ_m和分别是H_u(k)、x_u(k)、z_m(k)、x_m(k)、Λ_m(k)和的简写；

S9：计算剩余干扰项的协方差矩阵Φ_m：

$\begin{array}{c}{\mathrm{\Φ}}_m=|\mathrm{\β}{|}^2{(Q_{2,m}-{\mathrm{\Λ}}_m)}^H(Q_{2,m}-{\mathrm{\Λ}}_m)+Q_{1,m}^H{\mathrm{\Σ}}_m{Q}_{1,m}\\ =|\mathrm{\β}{|}^2{(Q_{2,m}-{\mathrm{\Λ}}_m)}^H(Q_{2,m}-{\mathrm{\Λ}}_m)+|\mathrm{\β}{|}^2{Q}_{1,m}^H{Q}_{1,m}+{\mathrm{\Δ}}_m\end{array}---\left(4\right)$

其中， ${\mathrm{\Δ}}_m=Q_{1,m}^H({\mathrm{\Σ}}_m-|\mathrm{\β}{|}^2{I}_{n_T})Q_{1,m},$ Φ_m的第i个主对角线元素为：

${\mathrm{\Φ}}_{m,ii}=|\mathrm{\β}{|}^2(1-q_{2,m,ii}^2)+{\mathrm{\Δ}}_{m,ii}---\left(5\right)$

其中，Δ_m,ii和q_2,m,ii分别是Δ_m和Q_2,m的第i个主对角线元素，Φ_m、Σ_m、Δ_m分别是Φ_m(k)、Σ_m(k)、Δ_m(k)的简写；

S10：根据列置换向量确定当前检测符号为x_m,i，i＝p_m，第一次进入该步骤时，m＝n_T,以后每次进入该步骤时m减1；

S11：提取当前检测符号x_m,i对应的预滤波信号为预滤波后的频域扩展接收信号矩阵中的第i个元素，利用已检测符号的重建均值对预滤波信号进行干扰抵消，得到：

其中，r _m,ij为上三角矩阵R _m的第i行第j列元素；

S12：计算当前检测符号x_m,i的估计值

${\widehat{\underset{\‾}{x}}}_{m,i}={\left({\underset{\‾}{r}}_{m,ii}-{\mathrm{\βq}}_{2,m,ii}\right)}^{-1}\left({\underset{\‾}{\tilde{y}}}_{m,i}-\underset{j=i+1}{\overset{n_T}{\Σ}}{\underset{\‾}{r}}_{m,ij}{\mathrm{\μ}}_{x_{m,j}}\right)---\left(7\right)$

其中，r _m,ii为上三角矩阵R _m的第i行第i列元素；

S13：计算估计值的条件方差

$v_{{\underset{\‾}{\hat{x}}}_{m,i}}={({\underset{\‾}{r}}_{m,ii}-{\mathrm{\βq}}_{2,m,ii})}^{-2}\left({\mathrm{\Φ}}_{m,ii}+\underset{j=i+1}{\overset{n_T}{\Σ}}|{\underset{\‾}{r}}_{m,ij}{|}^2{v}_{x_{m,j}}\right)---\left(8\right)$

其中，为已检测符号x_m,j的重建方差；

S14：根据所得当前检测符号估计值和估计值的条件方差计算当前检测符号x_m,i对应比特的对数似然比和传递给译码器的外信息对数似然比；

S15：根据所得当前检测符号对应比特的对数似然比信息，计算当前检测符号x_m,i的重建均值和重建方差

S16：判断是否所有符号检测完毕，如果是，则结束，如果不是，则重复步骤S10至S15。

2.根据权利要求1所述的干扰信道下基于正则化的MIMO-OFDM系统的检测方法，其特征在于：所述步骤S5包括如下的子步骤：

S5.1：若k＝1，进入步骤S5.2，否则跳至S5.5；

S5.2：令 $A_m\left(k\right)=H_m^H\left(k\right)H_m\left(k\right),B_m\left(k\right)=H_m^H\left(k\right){\mathrm{\Σ}}_m\left(k\right)H_m\left(k\right);$

S5.3：计算α₀＝tr{B_m(k)}/tr{A_m(k)}；

S5.4：计算 ${\mathrm{\α}}_1=tr\left\{{\left(A_m\right(k)+{\mathrm{\α}}_0{I}_{n_T})}^{-3}{B}_m\left(k\right)\right\}/tr\left\{{\left(A_m\right(k)+{\mathrm{\α}}_0{I}_{n_T})}^{-3}{A}_m\left(k\right)\right\};$

S5.5： $\mathrm{\β}=\sqrt{{\mathrm{\α}}_1};$

S5.6：若k＝K，结束，否则，k＝k+1，跳至S5.1。

3.根据权利要求1所述的干扰信道下基于正则化的MIMO-OFDM系统的检测方法，其特征在于：所述步骤S7包括如下的子步骤：

S7.1：初始化 Q _m＝H _m，p_m＝[1,2,…,n_T]，其中表示n_T×n_T阶零矩阵；

S7.2：对于i＝1,2,…,n_T，计算norm_m,i＝||q _m,i||²，其中q _m,i表示Q _m的第i列，令i＝1；

S7.3：找到交换R _m、p_m、norm_m及Q _m中前n_R+i-1行的第i列和第j^*列；

S7.4：计算令q _m,i＝q _m,i/r _m,ii；

S7.5：若i＝n_T，则终止程序；否则，置j＝i+1；

S7.6：计算更新q _m,j＝q _m,j-r _m,ij q _m,i和norm_m,j＝norm_m,j-|r _m,ij|²；

S7.7：若j＝n_T，则置i＝i+1并返回到步骤S7.3；否则，置j＝j+1并返回到步骤S7.5。