CN106067869B - 用于对高阶qam符号进行软检测的方法和设备 - Google Patents

用于对高阶qam符号进行软检测的方法和设备 Download PDF

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Abstract

提供了一种用于对高阶QAM符号进行软检测的方法和设备。描述了用于缩减初始候选的对高阶QAM符号进行软MIMO检测的方法和设备。所述方法包括：接收包括Q阶QAM符号的多个信号；确定包括C个潜在候选的缩减的候选集，其中，C小于Q；基于缩减的候选集来计算欧氏距离(ED)；基于计算出的ED来产生LLR信息。

Description

用于对高阶QAM符号进行软检测的方法和设备
本申请要求分别于2015年4月24日和2015年11月3日提交到美国专利和商标局的第62/152,366号和第62/250,268号美国临时申请的优先权，每个申请的内容通过引用合并于此。
技术领域
本公开总体上涉及对高阶正交幅度调制(QAM)符号进行软检测，更具体地讲，涉及在利用或不利用先验信息的情况下对多输入多输出(MIMO)信道中的高阶QAM符号进行软检测。
背景技术
无线网络中对于数据传输的需求增加已使得对于较高吞吐量系统的需求增加。高阶调制和/或MIMO架构可解决对于高吞吐量的需求。例如，第三代合作伙伴计划(3GPP)组在长期演进(LTE)在Release 12中已采用了256-QAM信号以增加LTE系统吞吐量。此外，当前发展的电气和电子工程师协会(IEEE)802.11ax标准正在考虑1024-QAM以进一步增加Wi-Fi吞吐量。
然而，MIMO信道的最大似然(ML)检测的硬件实现复杂度随着传输层数和调制阶数呈指数增长，这使得现实中的硬件实现不可行。例如，用于对具有两个传输层的256-QAMMIMO进行软检测的硬件复杂度是具有两个传输层的64-QAM MIMO的硬件复杂度的大约16倍。因此，在实际硬件实践中不可避免地使用次优方案。
已采用了一些次优检测方案。利用max-log-MAP(MLM)近似法来获得降低最优ML复杂度的最为普遍的方案。然而，诸如256-QAM的高阶调制信号仍使得MLM方案的硬件实现不可行。
已采用软列表球解码(LSD)作为替代方案来进一步降低对编码后的MIMO信道进行软检测的复杂性。然而，LSD的可变复杂度以及LSD的搜索空间选择的复杂度在硬件实施中引入了新的挑战。
发明内容
根据本公开的一方面，提供了一种用于MIMO编码信道中的QAM符号的软检测的对数似然比(LLR)产生的方法。所述方法包括：接收包括Q阶QAM符号的多个信号；确定包括C个潜在候选的缩减的候选集，其中，C小于Q；基于缩减的候选集来计算欧氏距离(ED)；基于计算出的ED来产生LLR信息。
根据本公开的另一方面，提供了一种用于对MIMO编码信道中的QAM符号进行软检测的设备。所述设备包括：多个天线；MIMO检测器，经由所述多个天线接收包括Q阶QAM符号的多个信号，确定包括C个潜在候选的缩减的候选集，基于缩减的候选集来计算ED，并基于计算出的ED来产生LLR信息，其中，C小于Q。
根据本公开的另一方面，提供了一种片上系统，其中，所述片上系统包括：MIMO检测器，接收包括Q阶QAM符号的多个信号，确定包括C个潜在候选的缩减的候选集，基于缩减的候选集来计算欧氏距离(ED)，并基于计算出的ED来产生对数似然比(LLR)信息，其中，C小于Q；解码器，使用LLR信息对所述信号进行解码。
附图说明
本公开的特定实施例的以上和其他方面、特征和优点将通过下面结合附图的详细描述而变得更加清楚，在附图中：
图1是根据本公开的实施例的用于对MIMO编码后的信道进行软检测的产生LLR的方法的流程图；
图2示出根据本公开的实施例的缩减的初始候选集；
图3和图4是示出根据本公开的实施例的分别针对低天线相关性情况和高天线相关性情况以及不同的码率(CR)的初始候选缩减(ICR)方案和MLM的块错误率(BLER)的示图；
图5和图6是示出根据本公开实施例的分别针对低天线相关性情况和高天线相关性情况以及不同的CR的使用利用交叉先验信息的最小均方误差(MMSE)的ICR方案、使用不利用交叉先验信息的最小均方误差(MMSE)的ICR方案和MLM的BLER性能的示图；
图7是示出根据本公开实施例的接收设备的框图。
具体实施方式
现在将参照附图来具体描述本公开的各个实施例。在下面的描述中，仅提供诸如具体的配置和组件的具体细节来帮助对于本公开的这些实施例的整体理解。因此，对本领域技术人员而言将清楚的是，在不脱离本公开的范围和精神的情况下，可做出对于在此描述的实施例的各种改变和修改。此外，为了清楚和简明，省略对于公知功能和构造的描述。
各种实施例可包括一个或更多个元件。元件可包括被布置为执行特定操作的任何结构。虽然可通过示例方式利用特定配置的有限数量的元件来描述本实施例，但根据给定实施的需要，实施例可包括更多或更少的替换配置的元件。值得提及的是，对于“一个实施例”或“实施例”的任何引用表示包括在至少一个实施例中的与实施例相关地描述的特定特征、结构或特性。短语“在一个实施例中”出现在本说明书中的各种地方不一定全部指示同一实施例。
已做出本公开以至少解决上述问题和/或缺点，并至少提供下述优点。
本公开的一方面在于提供一种用于在利用或不利用先验信息的情况下对MIMO信道中的高阶QAM符号进行软检测的低复杂度方案。
本公开的另一方面在于提供一种用于降低LLR产生阶段的ED计算的次数的ICR方案。
本公开的另一方面在于提供一种依赖于线性MMSE检测的用于初始候选集选择的方案。
本公开的另一方面在于提供一种简化MMSE检测的、通过仅检测目标层的I标记和Q标记进行的用于初始候选集选择的方案。
本公开的另一方面在于利用MMSE软干扰抵消(MMSE-SIC)通过在初始候选集选择中使用先验信息来提高初始候选集的精确度。
本公开的另一方面在于，通过使用自先验信息提供对于MMSE-SIC的近似来提高初始候选集的精确度，以避免计算中的复杂度。
这里，术语“搜索空间”和“初始候选集”可被可交换地使用。
本公开首先描述具有两个传输层的MIMO信道中的256QAM信号检测，应理解的是，本公开可通用于其他QAM调制阶和更高秩的MIMO信道。为了降低搜索空间(或等同的候选集)选择的复杂度，使用128个初始候选来提供固定复杂度的搜索空间，使得在搜索空间(或初始候选集)的选择中，仅获得对于发送的信号的同相(I)标记(I sign)和正交(Q)标记(Qsign)的初始估计。本公开随后描述了对于用于提高初始候选集选择正确性的(来自解码器输出的)先验信息的使用。对使用交叉先验信息和自先验信息的MMSE-SIC进行描述。随后，使用自先验信息来提供低复杂度方案，其中，在不利用任何先验信息的情况下获得发送信号的初始MMSE估计，随后在对初始MMSE估计值的硬检测(划分，slicing over)中，(从在重传或迭代检测和解码(IDD)中的解码器输出)应用关于发送信号的I标记和Q标记的先验信息。此方案为提供作为自先验信息的线性函数的划分器(slicer)边界，这显著减少了复杂度。
虽然下面将提供对于本公开所关注的具有两个传输层的MIMO信道中的256-QAM信令检测的各个实施例的描述，但本领域普通技术人员将理解的是，本公开还可被应用于其他QAM调制阶(例如，512-QAM和1024-QAM)和更高秩的MIMO信道。
此外，为了降低搜索空间(或候选集)选择的复杂度，根据本公开的实施例，使用具有128个初始候选(而不是针对256-QAM信号检测的256个初始候选)的尺寸减小、复杂度固定的搜索空间，使得在对于初始候选集的选择中，仅获得对于初始候选发送信号的I标记和Q标记的初始估计。然而，本领域普通技术人员将理解的是，本公开还可被应用于其他尺寸减小的初始候选集(例如，64或32)。
根据本公开的另一实施例，(例如从解码器输出的)先验信息被用于提高初始候选集选择精确度。
ICR方案
图1是根据本公开的实施例的用于对MIMO编码后的信道进行软检测的产生LLR的方法的流程图。
参照图1，在105，包括多个天线的接收设备从多个发送信号接收多个信号流。
在具有2个发送天线和nR个接收天线的点到点MIMO系统中，针对秩为2的MIMO的信道模型可被写为如下面的等式(1)所示。
y＝Hx+n＝h0x0+h1x1+n…(1)
在等式(1)中，y＝[y0,…,yr-1]T是nR×1接收信号矢量，x＝[x0,x1]T是2×1的发送信号矢量，H＝[h0,h1]是nR×2的信道系数矩阵，
Figure GDA0001627583510000051
Figure GDA0001627583510000052
hi,j表示第i个发送天线和第j个接收天线之间的信道，n是协方差为E{nnH}＝σ2I的加性高斯白噪声矢量。此外，每个符号xi携带有比特矢量bi＝(bi,0…bi,M-1)∈{0,1}M。因此，从具有256个星座点的256-QAM星座选择第i层的发送符号xi，并对第i层的发送符号xi进行归一化，使得E{|xi|2}＝1。
针对如等式(1)所示的信道模型，在等式(2)中示出用于产生针对第l比特b0,l的后验对数似然比(LLR)的软最大似然(ML)接收器(LLR)。
Figure GDA0001627583510000053
在等式(2)中，
Figure GDA0001627583510000054
和
Figure GDA0001627583510000055
是针对b0,l的先验LLR。然而，上面的LLR计算的直接实现涉及搜索256×256ED，导致对于硬件实现的严重负担。为了减少在LLR计算中涉及的ED的数量并避免指数运算，考虑针对x0＝I+jQ的LLR产生，其中，用于软非线性联合MIMO检测的MLM近似法使用最大值运算来替代等式(2)中的求和运算，如等式(3)所示。
Figure GDA0001627583510000061
如以上等式(3)中所示，即使对于MLM方案，也需要计算b0,l的LLR产生中的256个ED。
再次参照图1，在110，接收设备(例如，这里的MIMO检测器)确定减小的初始候选集。根据本公开的实施例，利用128的初始候选集来提供ICR方案，以减少ED计算的数量。
与球解码(SD)类似，MIMO检测的搜索空间(或候选集)可限于Babai点周围的点阵。根据本公开的实施例，搜索空间的尺寸被减小以降低对于x0的初始估计周围的搜索空间的选择的计算复杂度。例如，MIMO检测搜索空间限于x0的初始估计周围的128个点。
根据本公开的实施例，x0的线性MMSE检测可被用于选择搜索空间(或初始候选集)。可使用等式(4)来获得MMSE估计
Figure GDA0001627583510000062
Figure GDA0001627583510000063
在等式(4)中，
Figure GDA0001627583510000064
并且
Figure GDA0001627583510000065
针对软解码，为了在选择的候选集(即，针对每个i∈{0,…,7})中包括比特的所有可能性，b0,i＝0的至少一个字符和b0,i＝1的一个字符被使用。为了针对给定数量的候选而满足这一条件，针对初始候选集可存在许多种可能性。然而，针对128个初始候选，根据本公开的实施例，针对
Figure GDA0001627583510000071
和
Figure GDA0001627583510000072
如图2中所示地确定初始候选集。图2中示出的初始候选集确保针对每个比特位置的每个比特值存在至少一个候选。
参照图2，初始候选集被示出，其中，初始估计位于框200内。针对其他象限，可选择对称点。
根据本公开的实施例，初始候选集选择仅需要检测x0的I标记和Q标记，这极大地简化了线性MMSE检测。代替计算
Figure GDA0001627583510000073
在候选集选择中可使用I和Q的任何缩放版本。因此，代替
Figure GDA0001627583510000074
Figure GDA0001627583510000075
可被用于初始候选集选择，仅
Figure GDA0001627583510000076
的I标记和Q标记被确定。作为结果，与原始MMSE估计相比，由于不需要如上面的等式(4)所示的chpow计算和通过chpow的划分，初始估计复杂度大幅降低。
再次参照图1，在确定减小的初始候选集之后，在115计算ED，在120产生针对x0的LLR。
相应地，如果
Figure GDA0001627583510000077
被定义为由初始MMSE估计
Figure GDA0001627583510000078
(例如，图2中的阴影区域内的星座点表示针对I>0和Q>0的
Figure GDA0001627583510000079
)选择的128个初始候选的集，随后可使用下面的等式(5)来产生b0,l的后验LLR，即，可使用下面的等式(5)来产生LA(b0,l)。
Figure GDA00016275835100000710
通过应用最大对数近似，还通过将搜索空间限制为星座点的子集，获得实际LLR的非线性估计。因此，与如上面的等式(2)中所示的传统LLR计算相比，LLR削波(clipping)可被应用以使用ICR方案来限制LLR产生中的错误量。
在125，向接收设备的解码器提供针对x0的产生的LLR。
在实际LTE信道条件下，可使用如下面的表1所示的仿真参数来测试如上所述的ICR方案的性能。
表1：仿真参数
系统带宽 10MHz
FFT大小 1024
发送天线的数量 2
接收天线的数量 2
天线相关性 低、中、高
图3和图4是示出根据本公开的实施例的分别针对低天线相关性情况和高天线相关性情况以及不同的CR的ICR方案和MLM的BLER性能的示图。具体地，图3示出根据本公开实施例的ICR方案和完整计算的MLM检测在低天线相关性下针对0.6和0.8的CR的BLER性能之间的比较，图4示出根据本公开实施例的ICR方案和完整计算的MLM检测在高天线相关性下针对0.6的CR的BLER性能之间的比较。
如图3和图4所示，可将完全计算的MLM检测的BLER性能(例如，如上面的等式(3)所示)与ICR方案的BLER性能(例如，如上面的等式(5)所示)进行比较。尤其，针对低天线相关性(例如，3GPP标准中所限定的天线相关性)，MLM方案和ICR方案之间的任何差异都可忽略。也就是说，如图3所示，针对两个码率的MLM曲线与ICR方案曲线大致重合。
然而，如图4的高天线相关性情况所示，存在多于0.2dB的差异。在初始MMSE检测中更高的天线相关性导致更高的干扰电平，等式(4)中的
Figure GDA0001627583510000081
的信号与干扰加噪声比：
Figure GDA0001627583510000082
如等式(6)中可观察到的那样，针对固定的σ2、|h0|2和|h1|2，SINR是
Figure GDA0001627583510000083
的递减函数。作为结果，MMSE检测质量是天线相关性
Figure GDA0001627583510000084
的递减函数。
基于所述观察，根据本公开的实施例，可使用ICR方案在初始MMSE估计中使用先验信息，以提高估计质量和总体软检测性能。
利用先验信息的MMSE-SIC
这里，x0可被称为自层(self layer，即，软检测中期望的层)，x1可被称为跨层(cross layer)。在本公开的一个实施例中，MMSE-SIC法在x0的MMSE检测中使用关于自层(在下文中，被称为“自先验信息”)的先验信息和关于跨层的先验信息(在下文中，被称为“跨先验信息”)。在另一实施例中，自先验信息被用于避免MMSE-SIC法的计算复杂度。
根据本公开的实施例，可在MMSE-SIC方案中使用关于x0的自先验信息和/或关于x1的跨先验信息，以提高初始候选选择质量，如等式(7)中所示。
Figure GDA0001627583510000091
在等式(7)中，
Figure GDA0001627583510000092
μi＝E{xi}，并且
Figure GDA0001627583510000093
根据本公开的实施例，来自解码器输出(例如，在IDD中)和/或来自先前接收的信号(例如，来自重传中的混合自动重传请求(HARQ)缓冲器)的先验LLR可被用于计算μi和
Figure GDA0001627583510000094
然而，μi和
Figure GDA0001627583510000095
的精确计算涉及指数项，这增加了计算复杂度。
因此，根据本公开的实施例，提供对于MMSE-SIC的近似，这使用自先验信息来降低通常与μi和
Figure GDA0001627583510000096
计算相关联的计算复杂度。
利用先验信息的MMSE-SIC近似
不失一般性地，在下面的描述中假设不存在可用的交叉先验信息，即，μ1＝0且
Figure GDA0001627583510000097
因此，在初始MMSE检测中使用自先验信息的情况下，可获得s0(μ0,λ0)并随后在没有任何先验信息的情况下将其用于正交相移键控(QPSK)划分(I标记和Q标记检测)，如等式(8)所示。
Figure GDA0001627583510000098
Figure GDA0001627583510000101
不失一般性地，I的标记检测等同于从s0(μ0,λ0)中检测b0,0。因此，在没有先验信息的情况下对s0(μ0,λ0)进行QPSK划分，可如等式(9)所示地确定b0,0。
Figure GDA0001627583510000102
以上操作等同于如等式(10)所示的通过改变划分边界对
Figure GDA0001627583510000103
Figure GDA0001627583510000104
进行划分。
Figure GDA0001627583510000105
另一方面，在计算Re{μ0}时，甚至仅仅是定位的比特(即，针对i∈{0,2,4,6}的b0,i)是有效的。另一方面，关于b0,0的先验信息确定Re{μ0}的标记。预期的是，在利用b0,0的先验进行检测方面最重要的效果来自于关于b0,0的先验信息以及来自将被平均的其他比特的先验信息的效果。因此，为了降低划分的复杂度，在计算μ0和
Figure GDA0001627583510000106
时仅考虑关于b0,0的先验信息，而其他可用的先验信息被忽略，即，假设针对i≠0，
Figure GDA0001627583510000107
因此，针对256-QAM，仅使用关于b0,0的先验信息，
Figure GDA0001627583510000108
Figure GDA0001627583510000109
且
Figure GDA00016275835100001010
Figure GDA00016275835100001011
其中，E{|x0|2}＝1。
可如等式(11)中所示地确定对于
Figure GDA00016275835100001012
和L＝La(b0,0)的定义以及对于
Figure GDA00016275835100001013
的使用。
Figure GDA00016275835100001014
Figure GDA0001627583510000111
将
Figure GDA0001627583510000112
在L＝0时的Taylor展开用作
Figure GDA0001627583510000113
Figure GDA0001627583510000114
TH0可被近似为如等式(12)所示。
Figure GDA0001627583510000115
因此，基于前述，可如等式(13)所示地获得判定规则。
Figure GDA0001627583510000116
因此，在对于I的标记检测中的阈值是先验信息的线性函数，这降低了硬件实现复杂度。
图5和图6是示出根据本公开实施例的分别针对低天线相关性情况和高天线相关性情况以及不同的CR的使用利用交叉先验信息的最小均方误差(MMSE)的ICR方案、使用利用交叉先验信息的最小均方误差(MMSE)的ICR方案和MLM的BLER性能的示图。具体地，图5示出分别使用利用交叉先验信息的MMSE的ICR方案、使用不利用交叉先验信息的MMSE的ICR方案以及完整计算的MLM检测在低天线相关性的情况下针对0.6和0.8的CR的BLER性能之间的比较，图6示出使用利用交叉先验信息的MMSE的ICR方案、使用不利用交叉先验信息的MMSE的ICR方案以及完整计算的MLM检测在高天线相关性的情况下针对0.6的CR的BLER性能之间的比较。
如图5所示，针对低天线相关性，使用利用交叉先验信息的MMSE的ICR方案、使用不利用交叉先验信息的MMSE的ICR方案以及完整计算的MLM检测之间的性能差异可被忽略。也就是说，使用利用交叉先验信息的MMSE的ICR方案、使用不利用交叉先验信息的MMSE的ICR方案以及完整计算的MLM检测之间的差异非常之小以至于这三者的曲线看起来像是一条线。
此外，如图6所示，使用交叉先验信息的过程中的性能增益随着天线相关性的增加而增加，其中，交叉先验信息的使用降低了初始MMSE检测中的跨层的干扰。此外，针对高天线相关性，使用利用交叉先验信息的MMSE的ICR方案与使用不利用交叉先验信息的MMSE的ICR方案相比将性能提升约0.1dB。此外，针对高天线相关性，使用不利用交叉先验信息的MMSE的ICR方案比MLM具有约0.1dB的增益的更好性能。
图7是示出根据本公开实施例的接收设备的框图。
参照图7，接收设备(例如，用户设备(UE))包括多个天线705、MIMO检测器710和解码器715。虽然接收设备可包括另外的组件(例如，解调器、交织器、解交织器等)，但由于这些另外的组件与本公开不直接相关，因此已省略对其的说明和描述。此外，虽然在图7中MIMO检测器710和解码器715未被示出为单独组件，但这些组件也可被合并为单个处理单元，诸如调制解调器芯片组。
图7中示出的接收设备可执行如图1所示的方法，其中，所述方法包括如上所示的ICR方案、使用先验信息的MMSE-SIC方案、使用先验信息的MMSE-SIC方案的近似的多个变型。
具体地，MIMO检测器710接收通过天线705接收的多个信号流，确定缩减的初始候选集，计算ED，产生针对x0的LLR，并向解码器715提供针对x0产生的LLR。
此外，当MIMO检测器710使用先验信息来确定缩减的初始候选集时，例如，使用利用先验信息的MMSE-SIC方案和利用先验信息的MMSE-SIC的近似，解码器715可将先验信息反馈给MIMO检测器710。
如上所述，本公开的特定实施例提供用于对于利用或不利用(来自解码器的)先验信息的MIMO信道中的高阶QAM符号进行软检测的低复杂度方案。
此外，提供ICR方案，与软ML检测相比，ICR方案将ED计算的数量减少一半，作为结果，ICR方案可使整体硬件大小降低约50％。
此外，针对初始候选集选择，仅目标层的I标记和Q标记需要被检测，这简化了MMSE检测。
此外，为了提高初始候选集的准确性，在利用MMSE-SIC的初始候选集选择时使用先验信息。为了避免MMSE-SIC的计算复杂度，还提供利用先验信息的低复杂度初始检测。
基于本公开的实施例，本领域普通技术人员将理解的是，在不同的实施例中，根据本公开的步骤和/或操作可按照不同的顺序发生、并行发生或者在不同时段同时发生等等。
基于实施例，一些或全部步骤和/或操作可至少部分在便携式装置上被实现或执行。这里使用的“便携式装置”指示能够接收无线信号的任何便携式、移动或可移动电子装置，包括但不限于多媒体播放器、通信装置、计算装置、导航装置等。因此，移动装置包括但不限于膝上型计算机、平板计算机、便携式数字助理(PDA)、mp3播放器、手持PC、即时消息装置(IMD)、蜂窝电话、全球导航卫星系统(GNSS)接收器、手表、相机或任何这样的可由一个人佩戴或携带或者可与人保持近距离的装置。
根据实施例，一些或所有步骤和/或操作可至少部分使用运行指令、程序、交互数据结构、客户和/或服务器组件的一个或更多个处理器而被实现或执行，其中，这样的指令、程序、交互数据结构、客户和/或服务器组件被存储在一个或更多个非暂时性计算机可读介质中。所述一个或更多个非暂时性计算机可读介质可以以软件、固件(或嵌入的软件)、硬件和/或其任意组合的方式被实体化。此外，在此描述的任何“模块”的功能可以以软件、固件、硬件和/或其任意组合的方式被实现。
用于实现/执行本公开的实施例的一个或更多个操作/步骤/模块的所述一个或更多个非暂时性计算机可读介质和/或工具可包括但不限于执行合适的指令的专用集成电路(ASIC)、标准集成电路、控制器(包括微控制器和/或嵌入式控制器)、现场可编程门阵列(FPGA)、复杂可编程逻辑器件(CPLD)等。任何系统组件和/或数据结构中的一些或所有还可在非暂时性计算机可读介质(例如，硬盘；存储器；计算机网络或蜂窝无线网络或其他数据传输介质；或将由合适的硬盘读取或经由可视的连接读取的便携式介质物，诸如DVD或闪存装置)上被存储为内容(例如，可执行或其他非暂时性机器可读软件指令或结构数据)，以允许或配置计算机可读介质和/或一个或更多个相关计算系统或装置执行或使用或提供用于执行上述技术中的至少一些的内容。任何系统组件和数据结构中的一些或全部可在各种非暂时性计算机可读传输介质上被存储为数据信号，可从所述非暂时性计算机可读传输介质上被读取并随后被发送，并可表现为各种形式(例如，作为单个或多路复用模拟信号，或者作为多路离散数字包或帧)，其中，所述非暂时性计算机可读传输介质包括经由基于无线的介质和基于有线/线缆的介质。这样的计算机程序产品还可在其他实施例中表现为其它形式。因此，本公开的实施例还可以其他计算机系统配置而实现。
因此，这里使用的术语“非暂时性计算机可读介质”指示包括包含操作的实际执行(诸如硬件电路)、包括将被提供给用于执行/实现(诸如，存储在非暂时性存储器中的指令)一个或更多个处理器的程序和/或高级指令并且/或者包括存储在例如固件或非易失性存储器中的机器级别指令的任何介质。非暂时性计算机可读介质可采用许多形式，诸如非易失性介质和易失性介质，包括但不限于：可从其读取计算机指令的软盘、可折叠盘、硬盘、RAM、PROM、EPROM、闪式EPROM、EEPROM、任何存储器芯片或卡盘、任何磁带或任何其他磁介质；可从其读取计算机指令的CD-ROM、DVD或任何其他光介质或可从其读取计算机指令的任何其他非暂时性介质。
虽然已在此示出和描述了本公开的特定实施例，但本领域普通技术人员将理解的是，在不脱离本公开的精神和范围的情况下，可在此做出形式和细节上的各种改变，即，本公开不限于在此描述的任何实施例，而是由权利要求及其等同物来限定。

Claims (35)

1.一种方法，包括：
接收包括Q阶正交幅度调制QAM符号的多个信号；
确定包括C个潜在候选的缩减的候选集，其中，C小于Q；
基于缩减的候选集来计算欧氏距离；
基于计算出的欧氏距离来产生对数似然比LLR信息，
其中，确定缩减的候选集的步骤包括：
确定线性最小均方误差MMSE；
基于确定的线性MMSE来选择缩减的候选集，其中，线性MMSE是使用下面的等式确定的：
Figure FDA0002407228640000011
其中，
Figure FDA0002407228640000012
表示初始MMSE估计，y＝[y0,…,yr-1]T是nR×1的接收信号矢量，x＝[x0,x1]T是2×1的发送信号矢量，H＝[h0,h1]是nR×2的信道系数矩阵，
Figure FDA0002407228640000013
hi,j表示第i个发送天线与第j个接收天线之间的信道，n是协方差为E{nnH}＝σ2I的加性高斯白噪声矢量，
Figure FDA0002407228640000014
并且
Figure FDA0002407228640000015
Figure FDA0002407228640000016
2.如权利要求1所述的方法，还包括：向解码器提供产生的LLR信息。
3.如权利要求1所述的方法，其中，Q是256且C是128。
4.如权利要求1所述的方法，其中，LLR信息是使用下面的等式产生的：
Figure FDA0002407228640000021
其中，b0,l表示符号x0的第l个比特，LA(b0,l)是b0,l的后验LLR，并且
Figure FDA0002407228640000022
是使用初始MMSE估计
Figure FDA0002407228640000023
选择出的128个初始候选的集。
5.一种方法，包括：
接收包括Q阶正交幅度调制QAM符号的多个信号；
确定包括C个潜在候选的缩减的候选集，其中，C小于Q；
基于缩减的候选集来计算欧氏距离；
基于计算出的欧氏距离来产生对数似然比LLR信息，
其中，确定缩减的候选集的步骤包括：
接收先验信息；
确定线性最小均方误差软干扰抵消MMSE-SIC；
基于确定的线性MMSE-SIC来选择缩减的候选集，其中，线性MMSE-SIC是使用下面的等式计算的：
Figure FDA0002407228640000024
其中，y＝[y0,…,yr-1]T是nR×1的接收信号矢量，x＝[x0,x1]T是2×1的发送信号矢量，H＝[h0,h1]是nR×2的信道系数矩阵，
Figure FDA0002407228640000025
Figure FDA0002407228640000026
hi,j表示第i个发送天线与第j个接收天线之间的信道，
Figure FDA0002407228640000027
μi＝E{xi}，并且
Figure FDA0002407228640000031
6.如权利要求5所述的方法，其中，先验信息包括自先验信息和交叉先验信息中的至少一个。
7.一种设备，包括：
多个天线；
多输入多输出MIMO检测器，经由所述多个天线接收包括Q阶正交幅度调制QAM符号的多个信号，确定包括C个潜在候选的缩减的候选集，基于缩减的候选集来计算欧氏距离，并基于计算出的欧式距离来产生对数似然比LLR信息，其中，C小于Q，
其中，MIMO检测器通过以下处理来确定缩减的候选集：
确定线性最小均方误差MMSE；
基于确定的线性MMSE来选择缩减的候选集，其中，MIMO检测器使用下面的等式来确定线性MMSE：
Figure FDA0002407228640000032
其中，
Figure FDA0002407228640000033
表示初始MMSE估计，y＝[y0,…,yr-1]T是nR×1的接收信号矢量，x＝[x0,x1]T是2×1的发送信号矢量，H＝[h0,h1]是nR×2的信道系数矩阵，
Figure FDA0002407228640000034
hi,j表示第i个发送天线与第j个接收天线之间的信道，n是协方差为E{nnH}＝σ2I的加性高斯白噪声矢量，
Figure FDA0002407228640000035
Figure FDA0002407228640000036
并且
Figure FDA0002407228640000037
8.如权利要求7所述的设备，其中，MIMO检测器向解码器提供产生的LLR信息。
9.如权利要求7所述的设备，其中，Q是256且C是128。
10.如权利要求7所述的设备，其中，MIMO检测器使用下面的等式来产生LLR信息：
Figure FDA0002407228640000041
其中，b0,l表示符号x0的第l个比特，LA(b0,l)是b0,l的后验LLR，并且
Figure FDA0002407228640000042
是使用初始MMSE估计
Figure FDA0002407228640000043
选择出的128个初始候选的集。
11.一种设备，包括：
多个天线；
多输入多输出MIMO检测器，经由所述多个天线接收包括Q阶正交幅度调制QAM符号的多个信号，确定包括C个潜在候选的缩减的候选集，基于缩减的候选集来计算欧氏距离，并基于计算出的欧式距离来产生对数似然比LLR信息，其中，C小于Q，
其中，MIMO检测器通过以下处理来确定缩减的候选集：
接收先验信息；
确定线性最小均方误差软干扰抵消MMSE-SIC；
基于确定的线性MMSE-SIC来选择缩减的候选集，其中，MIMO检测器使用下面的等式来确定线性MMSE-SIC：
Figure FDA0002407228640000044
其中，y＝[y0,…,yr-1]T是nR×1的接收信号矢量，x＝[x0,x1]T是2×1的发送信号矢量，H＝[h0,h1]是nR×2的信道系数矩阵，
Figure FDA0002407228640000045
Figure FDA0002407228640000046
hi,j表示第i个发送天线与第j个接收天线之间的信道，
Figure FDA0002407228640000051
μi＝E{xi}，并且
Figure FDA0002407228640000052
12.如权利要求11所述的设备，其中，先验信息包括自先验信息和交叉先验信息中的至少一个。
13.一种片上系统，包括：
多输入多输出MIMO检测器，接收包括Q阶正交幅度调制QAM符号的多个信号，确定包括C个潜在候选的缩减的候选集，基于缩减的候选集来计算欧氏距离，并基于计算出的欧式距离来产生对数似然比LLR信息，其中，C小于Q；
解码器，使用LLR信息对所述信号进行解码，
其中，MIMO检测器通过以下处理来确定缩减的候选集：
确定线性最小均方误差MMSE；
基于确定的线性MMSE来选择缩减的候选集，其中，MIMO检测器使用下面的等式来确定线性MMSE：
Figure FDA0002407228640000053
其中，
Figure FDA0002407228640000054
表示初始MMSE估计，y＝[y0,…,yr-1]T是nR×1的接收信号矢量，x＝[x0,x1]T是2×1的发送信号矢量，H＝[h0,h1]是nR×2的信道系数矩阵，
Figure FDA0002407228640000055
hi,j表示第i个发送天线与第j个接收天线之间的信道，n是协方差为E{nnH}＝σ2I的加性高斯白噪声矢量，
Figure FDA0002407228640000056
Figure FDA0002407228640000057
并且
Figure FDA0002407228640000058
14.一种片上系统，包括：
多输入多输出MIMO检测器，接收包括Q阶正交幅度调制QAM符号的多个信号，确定包括C个潜在候选的缩减的候选集，基于缩减的候选集来计算欧氏距离，并基于计算出的欧式距离来产生对数似然比LLR信息，其中，C小于Q；
解码器，使用LLR信息对所述信号进行解码，
其中，MIMO检测器通过以下处理来确定缩减的候选集：
接收先验信息；
确定线性最小均方误差软干扰抵消MMSE-SIC；
基于确定的线性MMSE-SIC来选择缩减的候选集，其中，MIMO检测器使用下面的等式来确定线性MMSE-SIC：
Figure FDA0002407228640000061
其中，y＝[y0,…,yr-1]T是nR×1的接收信号矢量，x＝[x0,x1]T是2×1的发送信号矢量，H＝[h0,h1]是nR×2的信道系数矩阵，
Figure FDA0002407228640000062
Figure FDA0002407228640000063
hi,j表示第i个发送天线与第j个接收天线之间的信道，
Figure FDA0002407228640000064
μi＝E{xi}，并且
Figure FDA0002407228640000065
15.一种方法，包括：
接收包括Q阶正交幅度调制QAM符号的多个信号；
基于使用目标层的同相标记和正交标记的检测的线性最小均方误差MMSE估计来确定包括C个潜在候选的缩减的候选集，其中，C小于Q；
基于缩减的候选集来计算欧氏距离；
基于计算出的欧氏距离来产生对数似然比LLR信息。
16.如权利要求15所述的方法，还包括：向解码器提供产生的LLR信息。
17.如权利要求15所述的方法，其中，Q是256且C是128。
18.如权利要求15所述的方法，其中，确定缩减的候选集的步骤包括：
估计线性MMSE；
基于估计的线性MMSE来选择缩减的候选集。
19.如权利要求18所述的方法，其中，线性MMSE是使用下面的等式来估计的：
Figure FDA0002407228640000071
其中，
Figure FDA0002407228640000072
表示初始MMSE估计，y＝[y0,…,yr-1]T是nR×1的接收信号矢量，x＝[x0,x1]T是2×1的发送信号矢量，H＝[h0,h1]是nR×2的信道系数矩阵，
Figure FDA0002407228640000073
hi,j表示第i个发送天线与第j个接收天线之间的信道，n是协方差为E{nnH}＝σ2I的加性高斯白噪声矢量，
Figure FDA0002407228640000074
Figure FDA0002407228640000075
并且
Figure FDA0002407228640000076
20.如权利要求19所述的方法，其中，LLR信息是使用下面的等式产生的：
Figure FDA0002407228640000077
其中，b0,l表示符号x0的第l个比特，LA(b0,l)是b0,l的后验LLR，并且
Figure FDA0002407228640000078
是使用初始MMSE估计
Figure FDA0002407228640000079
选择出的128个初始候选的集。
21.如权利要求15所述的方法，其中，确定缩减的候选集的步骤包括：
接收先验信息；
确定线性最小均方误差软干扰抵消MMSE-SIC；
基于确定的线性MMSE-SIC来选择缩减的候选集。
22.如权利要求21所述的方法，其中，先验信息包括自先验信息和交叉先验信息中的至少一个。
23.如权利要求21所述的方法，其中，线性MMSE-SIC是使用下面的等式确定的：
Figure FDA0002407228640000081
其中，y＝[y0,…,yr-1]T是nR×1的接收信号矢量，x＝[x0,x1]T是2×1的发送信号矢量，H＝[h0,h1]是nR×2的信道系数矩阵，
Figure FDA0002407228640000082
Figure FDA0002407228640000083
hi,j表示第i个发送天线与第j个接收天线之间的信道，
Figure FDA0002407228640000084
μi＝E{xi}，并且
Figure FDA0002407228640000085
24.如权利要求15所述的方法，其中，确定缩减的候选集的步骤包括：
接收先验信息；
在不利用先验信息的情况下估计MMSE；
基于接收的先验信息对估计出的MMSE进行划分；
基于经过划分的估计出的MMSE来选择缩减的候选集。
25.一种设备，包括：
多个天线；
多输入多输出MIMO检测器，经由所述多个天线接收包括Q阶正交幅度调制QAM符号的多个信号，基于使用目标层的同相标记和正交标记的检测的线性最小均方误差MMSE估计来确定包括C个潜在候选的缩减的候选集，基于缩减的候选集来计算欧氏距离，并基于计算出的欧式距离来产生对数似然比LLR信息，其中，C小于Q。
26.如权利要求25所述的设备，其中，MIMO检测器向解码器提供产生的LLR信息。
27.如权利要求25所述的设备，其中，Q是256且C是128。
28.如权利要求25所述的设备，其中，MIMO检测器通过以下处理来确定缩减的候选集：
估计线性MMSE；
基于估计的线性MMSE来选择缩减的候选集。
29.如权利要求28所述的设备，其中，MIMO检测器使用下面的等式来估计线性MMSE：
Figure FDA0002407228640000091
其中，
Figure FDA0002407228640000092
表示初始MMSE估计，y＝[y0,…,yr-1]T是nR×1的接收信号矢量，x＝[x0,x1]T是2×1的发送信号矢量，H＝[h0,h1]是nR×2的信道系数矩阵，
Figure FDA0002407228640000093
hi,j表示第i个发送天线与第j个接收天线之间的信道，n是协方差为E{nnH}＝σ2I的加性高斯白噪声矢量，
Figure FDA0002407228640000094
Figure FDA0002407228640000095
并且
Figure FDA0002407228640000096
30.如权利要求29所述的设备，其中，MIMO检测器使用下面的等式来产生LLR信息：
Figure FDA0002407228640000097
其中，b0,l表示符号x0的第l个比特，LA(b0,l)是b0,l的后验LLR，并且
Figure FDA0002407228640000101
是使用初始MMSE估计
Figure FDA0002407228640000107
选择出的128个初始候选的集。
31.如权利要求25所述的设备，其中，MIMO检测器通过以下处理来确定缩减的候选集：
接收先验信息；
确定线性最小均方误差软干扰抵消MMSE-SIC；
基于确定的线性MMSE-SIC来选择缩减的候选集。
32.如权利要求31所述的设备，其中，先验信息包括自先验信息和交叉先验信息中的至少一个。
33.如权利要求31所述的设备，其中，MIMO检测器使用下面的等式来确定线性MMSE-SIC：
Figure FDA0002407228640000102
其中，y＝[y0,…,yr-1]T是nR×1的接收信号矢量，x＝[x0,x1]T是2×1的发送信号矢量，H＝[h0,h1]是nR×2的信道系数矩阵，
Figure FDA0002407228640000103
Figure FDA0002407228640000104
hi,j表示第i个发送天线与第j个接收天线之间的信道，
Figure FDA0002407228640000105
μi＝E{xi}，并且
Figure FDA0002407228640000106
34.如权利要求25所述的设备，其中，MIMO检测器通过以下处理确定缩减的候选集：
接收先验信息；
在不利用先验信息的情况下估计MMSE；
基于接收的先验信息对估计出的MMSE进行划分；
基于经过划分的估计出的MMSE来选择缩减的候选集。
35.一种片上系统，包括：
多输入多输出MIMO检测器，接收包括Q阶正交幅度调制QAM符号的多个信号，基于使用目标层的同相标记和正交标记的检测的线性最小均方误差MMSE估计来确定包括C个潜在候选的缩减的候选集，基于缩减的候选集来计算欧氏距离，并基于计算出的欧式距离来产生对数似然比LLR信息，其中，C小于Q；
解码器，使用LLR线性对信号进行解码。
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