CN106850017A - 基于并行gs迭代的大规模mimo检测算法及硬件架构 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于并行GS迭代的大规模MIMO检测算法（MMSE‑PGS）及相应的硬件架构，通过改变原有GS迭代方法中元素的更新顺序，使得所提出的MMSE‑PGS算法能够被并行实现。根据数值模拟结果，本发明所提出的MMSE‑PGS算法在复杂性和性能方面优于常规的基于NSE的方法。与现有技术相比，本发明重点考虑了计算复杂度和算法性能，有效避免了复杂度高的高阶矩阵求逆过程，且能够达到和传统GS迭代算法一致的检测效果；由于并行化了传统的GS迭代方法，本发明采用的并行GS迭代方法减少了每轮迭代的硬件延时，大大提高了硬件吞吐率。另一方面，由于引入的预处理和辅助变量，并行GS迭代模块中的每个PE采用的乘法器所需字长明显减少，进一步减少了整体硬件消耗。

Description

基于并行GS迭代的大规模MIMO检测算法及硬件架构

技术领域

本发明属于计算机通信和数字电路领域，涉及一种大规模MIMO系统上行链路信号线性检测方法及其硬件架构。

背景技术

大规模多输入多输出(MIMO)被认为是第5代(5G)无线系统的关键技术之一。通过装备大量天线(例如，在基站处安装数百个并且用户端安装数十个)，该技术可以提供更高的频谱效率，更快的峰值数据速率以及比小规模MIMO系统上的更好的能量效率。然而，在大规模MIMO上行链路中，随着天线数目的显着增加，诸如最大似然(ML)检测和最大后验(MAP)检测的最佳检测方法在计算复杂度方面变得难以承受。因此研究人员将目光转向近似MAP算法(例如消息传递检测器)和近似ML检测算法(例如多分支和可能性上升搜索(LAS)检测器)。同时，线性检测方法，如迫零(ZF)和最小均方误差(MMSE)，在大规模MIMO系统中因其次优性能和低复杂性特性备受关注。

虽然大规模MIMO有着优越的性能，但是天线量级的巨大增幅带来了计算复杂度的指数上升。目前已有多篇文章提出了大规模MIMO上行链路信号检测的算法及架构，其主要的计算复杂度在于一个高阶矩阵的求逆，假设M为用户数。若采用精确的矩阵求逆方法，如Cholesky分解法，则计算复杂度为O(M³)。那么当M的数量极大时，这样的求逆方案将带来巨大的计算和硬件消耗。

近几年，Linglong Dai等研究人员提出了基于Gauss-Seidel(GS)方法的软输出检测算法，该算法主要采用GS迭代方法求解线性方程组，从而避免了复杂度较高的矩阵精确求逆，但由于GS迭代方法固有的数据依赖特性，每轮迭代中的元素必须按顺序更新，不能并行计算，这使得该算法不利于高吞吐率的硬件实现。

发明内容

发明目的：针对现有技术的不足，本发明提出了一种基于并行GS迭代的大规模MIMO检测算法(MMSE-PGS)及相应的硬件架构。通过略微改变原有GS迭代方法中元素的更新顺序，使得所提出的MMSE-PGS算法能够被并行实现，从而进一步提高硬件的吞吐率。根据数值模拟结果，本发明所提出的MMSE-PGS算法在复杂性和性能方面优于常规的基于NSE的方法，当迭代次数足够大时，所提出的MMSE-PGS算法能够达到和传统GS迭代检测算法一样的误码率性能。

技术方案：本发明提供了一种基于并行GS迭代方法的大规模MIMO线性检测算法，包括以下步骤：

步骤1：将信道矩阵H和接收信号y经过匹配滤波和矩阵运算，得到匹配滤波器输出y^MF＝H^Hy和规则化Gram矩阵W＝G+N_OI_M，其中Gram矩阵G＝H^HH，N_O为噪声方差，I_M为M维单位矩阵，(.)^H为共轭转置操作，M为矩阵W的维度，即发射天线数；

步骤2：计算系数矩阵A＝D^-1W和常数向量b＝D^-1y^MF，使得系数矩阵对角线元素为1，其中D为W的对角阵；

步骤3：设置迭代初始解为x⁰＝0和辅助向量初始化s＝b，目标迭代次数K；

步骤4：开始迭代过程，每轮迭代中对矩阵和向量的每列进行并行运算，当行号和列号相同时，令x_i＝s_i，s_i＝b_i，否则令s_i＝s_i-A_ijx_j，i和j分别为系数矩阵的行号和列号，K轮迭代后，x^K即为待检测信号的估计结果。

一种实现上述的基于并行GS迭代的大规模MIMO线性检测算法的硬件架构，包括Gram矩阵&匹配滤波模块、预处理模块和并行GS迭代模块；

所述Gram矩阵&匹配滤波模块包括：由复数乘法累加器(MAC)组成的匹配滤波计算单元，用于计算y^MF＝H^Hy，以及规则化Gram矩阵计算单元，用于计算W＝G+N_OI_M；

所述预处理模块包括：求倒数单元，用于计算W对角元素的倒数D^-1，以及乘法器阵列，用于计算A＝D^-1W和b＝D^-1y^MF；

所述并行GS迭代模块包括一个控制器和一系列结构相同的处理单元(PE)，每个处理单元并行计算，实现x_i＝s_i，s_i＝b_i运算或s_i＝s_i-A_ijx_j运算。

进一步地，每个处理单元(PE)包括：一个乘法器，用于计算A_ijx_j；一个加法器，用于计算s_i-A_ijx_j；一个寄存器，用于保存s_i的当前值；两个交换电路，用于切换PE工作模式，在模式1中PE执行s_i＝s_i-A_ijx_j运算，在模式2中PE执行x_i＝s_i，s_i＝b_i运算。

进一步地，所述并行GS迭代模块中共有M个PE与控制器相连，控制器负责向PE输入A_ij和b_i，并与PE交换x_i和x_j；同时，控制器提供控制信号，负责切换PE的工作模式，经过K轮迭代后，控制器输出检测结果。

工作原理：考虑到大规模MIMO系统上行链路MMSE检测中滤波矩阵W为Hermitian正定阵且主对角线占优，本发明采用的并行GS迭代方法在多次迭代后一定收敛，有效避免了复杂度高的矩阵求逆过程，从而得到近似线性MMSE检测效果。另一方面，由于本发明采用的并行GS迭代方法打破了传统GS迭代方法的元素更新次序，因此在初始的几轮迭代内，性能略低于传统GS迭代方法，但随着迭代次数的增大，本发明采用的并行GS迭代方法最终功能能够达到和传统GS迭代方法一致的误码率效果。

有益效果：与现有技术相比，本发明重点考虑了计算复杂度和算法性能，有效避免了复杂度高的高阶矩阵求逆过程，且能够达到和传统GS迭代算法一致的检测效果(接近线性MMSE检测效果)；由于并行化了传统的GS迭代方法，本发明采用的并行GS迭代方法减少了每轮迭代的硬件延时，有利于提高硬件吞吐率。另一方面，本发明为迭代算法，在软件编程方面可以节省内存消耗，在硬件实现方面具有节省面积的优点。

附图说明

图1为发射天线(用户)数为16，接收天线数为64时，采用本发明信号检测算法和其他传统检测算法的误码率对比图；

图2为发射天线(用户)数为16，接收天线数为128时，采用本发明信号检测算法和其他传统检测算法的误码率对比图；

图3为本发明提供的基于并行GS迭代的大规模MIMO检测算法的硬件架构示意图；

图4为并行GS迭代模块硬件架构图及内部处理单元(PE)结构图；

图5为并行GS迭代模块时序调度示意图。

具体实施方式

本实施例中建立一个大规模MIMO上行链路系统进行模拟操作。在大规模MIMO上行链路中，一般有N_r》N_t(基站天线数N_r远大于发射天线数，即用户数N_t)。首先N_t个不同用户产生的并行传输比特流分别通过信道编码进行编码，然后映射到星座符号，并采取星座图集合能量归一化。让x＝[x₁,x₂,x₃,…,x_Nt]^T表示信号向量，x中包含了分别从N_t个用户产生的传输符号，采用64-QAM方式映射。H表示维度是N_r×N_t信道矩阵，故上行链路基站端的接收信号向量y可以表示为

y＝Hx+n

其中y的维度为N_r×1，n为N_t×1维的加性白噪声向量，其元素服从零均值方差为N_o的高斯分布。上行链路多用户信号检测任务就是从接收机接收向量y＝[y₁,y₂,y₃,…,y_Nr]^T估计传输信号符号x。假设H已知(平坦Rayleigh衰落信道)，其元素服从均值为0方差为1的独立同分布，采用最小均方误差(MMSE)线性检测理论，对传输信号向量的估计表示为

该估计过程等效为求解线性方程组

基于上述模型，本发明实施例公开的基于并行GS迭代方法的大规模MIMO线性检测算法，包括如下步骤：

步骤1：将信道矩阵H和接收信号y经过匹配滤波和矩阵运算，得到匹配滤波器输出y^MF＝H^Hy和规则化Gram矩阵W＝H^HH+N_OI_M；M为矩阵W的维度即发射天线(用户)数N_t；

步骤2：预处理，计算A＝D^-1W和b＝D^-1y^MF，使得系数矩阵对角线元素为1；

步骤3：设置迭代初始解为x⁰＝0和辅助向量初始化s＝b，目标迭代次数K；

步骤4：开始迭代过程(M路并行操作)，算法伪代码如下

在进行步骤4中的K轮迭代之后，x^K即为待检测信号的估计结果。

上述检测算法的所需的复数乘法次数为(K+1)M²-(K-2)M，因此算法复杂度为

对于天线配置(N_r×N_t)为64×16和128×16的大规模MIMO系统，采用64-QAM映射，所述收敛速率可调的大规模MIMO迭代检测算法的仿真结果见图1、图2。可以看出，在迭代次数较大时(在具体应用时，可以根据仿真结果设置合理的迭代次数，通常10次以内，算法即有较好的性能)，本发明提出的MMSE-PGS检测算法和传统的GS迭代检测算法(MMSE-GS)性能一致，且误码率性能均优于传统的Neumann级数检测算法(MMSE-NSE)。这说明，本发明不仅提高了GS迭代算法的并行性，使其更加适合硬件实现，而且并不牺牲原始GS算法的性能表现。

硬件架构方面，本实施例中采用的基于并行GS迭代的大规模MIMO检测器硬件架构顶层示意图如图3所示，其中计算模块包括了Gram矩阵&匹配滤波模块、预处理模块、并行GS迭代模块(SINR计算模块、LLR计算模块为软输出检测器所需要添加的模块，可参考本专利发明人2016年在IEEE上发表的基于GS迭代方法的大规模MIMO系统软输出检测算法的高效硬件架构)。

具体来说，在Gram矩阵&匹配滤波模块中，包含：

1)匹配滤波计算单元(MF)：由N_t个复数乘法累加器(MAC)组成的线性脉动阵列，用于计算y^MF＝H^Hy；

2)规则化Gram矩阵计算单元：由(1+N_t)N_t/2个MAC组成的下三角脉动阵列，用于计算W＝H^HH+N_OI_Nt。

在预处理模块中，包含：

1)求倒数单元：由查找表(LUT)生成，用于计算对角元素的倒数D^-1；

2)乘法器阵列：用于计算A＝D^-1W和b＝D^-1y^MF。

在并行GS迭代模块中，包含：

1)控制器：将元素A_ij,b_i按MMSE-PGS算法中的顺序传递给处理单元(PE)，并负责在每个时钟周期更新最新的迭代结果x_i,x_j；

2)处理单元(PE)：共有N_t个PE，每个PE均能工作于模式1或者模式2，如图4所示。每个PE包括：一个乘法器，用于计算A_ijx_j；一个加法器，用于计算s_i-A_ijx_j；一个寄存器，用于保存s_i的当前值；两个交换电路，用于切换PE工作模式，在模式1中PE执行s_i＝s_i-A_ijx_j运算，在模式2中PE执行x_i＝s_i，s_i＝b_i运算。N_t个PE与控制器相连，控制器负责向PE输入A_ij和b_i，并与PE交换x_i和x_j。同时，控制器提供控制信号，负责切换PE的工作模式。经过K轮外部迭代后，控制器输出检测结果。

在实际运行过程中，并行GS迭代模块的时序调度方式如图5所示：每轮并行GS迭代需要消耗N_t个时钟周期，其中第i个PE在第i个时钟工作于模式2(深色方块)，其余时间工作于模式1(浅色方块)，因此对于K次迭代，该模块共需要消耗KN_t个时钟周期。这说明，本发明提出的并行GS迭代硬件架构在每轮迭代中的处理延时仅为传统GS迭代硬件架构延迟的一半，大大提高了硬件吞吐率。另一方面，由于引入的预处理和辅助变量，并行GS迭代模块中的每个PE采用的乘法器所需字长明显减少，进一步减少了整体硬件消耗。

Claims (4)

1.一种基于并行GS迭代的大规模MIMO检测算法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：将信道矩阵H和接收信号y经过匹配滤波和矩阵运算，得到匹配滤波器输出y^MF＝H^Hy和规则化Gram矩阵W＝G+N_oI_M，其中Gram矩阵G＝H^HH，N_o为噪声方差，I_M为M维单位矩阵，(.)^H为共轭转置操作，M为矩阵W的维度，即发射天线数；

步骤2：计算系数矩阵A＝D^-1W和常数向量b＝D^-1y^MF，使得系数矩阵对角线元素为1，其中D为W的对角阵；

步骤3：设置迭代初始解为x⁰＝0和辅助向量初始化s＝b，目标迭代次数K；

步骤4：开始迭代过程，每轮迭代中对矩阵和向量的每列进行并行运算，当行号和列号相同时，令x_i＝s_i，s_i＝b_i，否则令s_i＝s_i-A_ijx_j，i和j分别为系数矩阵的行号和列号，K轮迭代后，x^K即为待检测信号的估计结果。

2.一种实现权利要求1所述的基于并行GS迭代的大规模MIMO线性检测算法的硬件架构，其特征在于：包括Gram矩阵&匹配滤波模块、预处理模块和并行GS迭代模块；

所述Gram矩阵&匹配滤波模块包括：由复数乘法累加器(MAC)组成的匹配滤波计算单元，用于计算y^MF＝H^Hy，以及规则化Gram矩阵计算单元，用于计算W＝G+N_oI_M；

所述预处理模块包括：求倒数单元，用于计算W对角元素的倒数D^-1，以及乘法器阵列，用于计算A＝D^-1W和b＝D^-1y^MF；

所述并行GS迭代模块包括一个控制器和一系列结构相同的处理单元(PE)，每个处理单元并行计算，实现x_i＝s_i，s_i＝b_i运算或s_i＝s_i-A_ijx_j运算。

3.根据权利要求2所述的基于并行GS迭代的大规模MIMO检测器硬件架构，其特征在于：每个处理单元(PE)包括：一个乘法器，用于计算A_ijx_j；一个加法器，用于计算s_i-A_ijx_j；一个寄存器，用于保存s_i的当前值；两个交换电路，用于切换PE工作模式，在模式1中PE执行s_i＝s_i-A_ijx_j运算，在模式2中PE执行x_i＝s_i，s_i＝b_i运算。

4.根据权利要求3所述的基于并行GS迭代的大规模MIMO检测器硬件架构，其特征在于，所述并行GS迭代模块中共有M个PE与控制器相连，控制器负责向PE输入A_ij和b_i，并与PE交换x_i和x_j；同时，控制器提供控制信号，负责切换PE的工作模式，经过K轮迭代后，控制器输出检测结果。