CN108471323A - 一种基于mimo系统的信号检测方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于MIMO系统的信号检测方法，所述方法包括：获取干扰噪声的第一协方差矩阵，根据所述第一协方差矩阵中的第一主对角线元素对所述第一协方差矩阵进行缩放计算，得到第二协方差矩阵；根据所述第二协方差矩阵得到白化矩阵；将所述白化矩阵、接收信号的向量及信道矩阵作为输入参数，输入用于白化运算的数学模型中进行白化计算后得到运算结果；根据所述运算结果对多输入多输出(MIMO)系统中的发射信号进行检测，得到检测结果。本发明还同时公开了一种基于MIMO系统的信号检测装置。

Description

一种基于MIMO系统的信号检测方法及装置
技术领域
本发明涉及信号检测技术，具体涉及一种基于多输入多输出(MIMO，Multiple-Input Multiple-Output)系统的信号检测方法及装置。
背景技术
在长期演进技术升级版(LTE-A，Long Term Evolution-Advanced)系统中，尤其是在第三代合作伙伴计划(3GPP，3rd Generation Partnership Project)R12/R13规范中异构网越来越重要、微小区部署越来越密集。这种越来越密集的微小区部署导致用户设备(UE，User Equipment)在微小区边缘面临越来越强的宏小区或微小区干扰。从3GPP R12规范开始，要求终端支持网络辅助干扰消除和抑制(NAICS，Network AssistantInterference Cancelation and Suppression)系统的接收算法，一个典型的NAICS接收机只能解决一个强干扰邻区，其他的邻区则被看作是随机干扰。
现有技术中，UE通过接收信号的系统方程和干扰噪声协方差矩阵对MIMO系统中的发射信号进行检测。
具体地，接收信号的系统方程为：Y＝HX+N；其中Y是接收信号向量，H是信道矩阵，X是发射符号向量，N是干扰噪声向量，这里，干扰噪声向量包含干扰和白噪声两部分。对于NAICS系统，被解决的1个强干扰邻区的信道和发射符号等效包含在H和X中，而其他小区的干扰则体现在N中。
定义R为干扰噪声协方差矩阵，即R＝E(NNH)，其中，R为正定Hermitian矩阵，NNH中的H表示复共轭转置矩阵，这里，UE可以通过多种方法估计出R的参数值。
现有技术中，UE的信号检测以及NAICS中检测邻区参数时，通常通过算法ZF、MMSE、ML以及R-ML(包括SD)进行信号估计，而这些算法都只适用于R＝k﹒I的情况，其中，k为实常系数，代表白噪声功率，I为单位矩阵。具体如图1所示。
图1为现有技术中信号检测时的实现过程示意图；如图1所示：
输入k、Y和H，通过检测单元中的ZF、MMSE以及R-ML(包括SD)等算法检测得到的X的估计在NAICS中则得到邻区对应的参数估计。
当有邻区干扰时，R就不再满足k﹒I的性质，对于MMSE算法，可以用MMSE-IRC干扰抑制合并(IRC，Interference Rejection Combining)检测，而其他算法则无法进行有效的干扰抑制。于是需要利用白化矩阵W，对系统方程进行白化处理，即WY＝WHX+WN，那么系统方程等效变形为：Yw＝HwX+Nw
白化后的协方差矩阵Rw为：
适当选取W，使得Rw具有k﹒I的形式。例如：
(a)取
(b)R-1进行cholesky分解，R-1＝UH·U，其中U为上三角矩阵，取W＝U；
(c)R进行cholesky分解，R＝L·LH，其中L为下三角矩阵，取W＝L-1。
利用上述(a)、(b)、(c)三种W(不限于这三种形式)，均能使Rw具有k﹒I的形式。其中形式(c)为业内常用方式，因为下三角矩阵更方便求逆。下面以形式(c)为例进行证明：
W＝L-1代入白化后的协方差矩阵Rw，则Rw＝WRWH＝L-1RL-H＝L-1L·LHL-H＝I＝1·I；
该证明同时说明了白化后Rw不但有k﹒I的形式，而且k还为固定常数“1”，同理可证(a)和(b)也有一样的结果。因此这样UE只需要增加一个白化单元就可以使用原来的各种检测算法，具体如图2所示。
图2为现有技术中通过白化矩阵进行信号检测的实现过程示意图；如图2所示：
通过协方差矩阵R得到白化矩阵W，然后再将白化矩阵W和系统方程中的Y和H作为白化单元的输入，对Y和H进行白化计算，得到白化后的YW和HW，再将白化后的YW和HW通过检测单元中的ZF、MMSE以及R-ML(包括SD)等算法检测得到的X的估计在NAICS盲检测过程中则得到邻区对应的参数估计。
图2显示k总为固定常数“1”，他的含义是无论干扰噪声多大，最终都被等效到“1”的白噪声水平上。当UE处于很低干扰噪声环境时，干扰噪声功率本身很小，白化会使Y和H在数值上放大很多倍变成YW和HW；当UE处于高干扰噪声环境时，干扰噪声功率本身很大，白化会使Y和H在数值上缩小很多倍变成YW和HW，从而YW和HW的变化范围非常大，需要很大的位宽才能表示，这样会大大增加检测单元通过ZF、MMSE以及R-ML算法(包括SD)进行信号检测的面积。同时，由于干扰环境时常变化，直接导致R的数值范围也很大，使得利用协方差矩阵R计算白化矩阵W的过程面积也相对较大。
发明内容
为解决现有存在的技术问题，本发明实施例期望提供一种基于MIMO系统的信号检测方法及装置，能够降低位宽和用于白化运算的数字模型的面积。
本发明实施例的技术方案是这样实现的：
根据本发明实施例的一方面，提供一种基于MIMO系统的信号检测方法，所述方法包括：获取干扰噪声的第一协方差矩阵，根据所述第一协方差矩阵中的第一主对角线元素对所述第一协方差矩阵进行缩放计算，得到第二协方差矩阵；
根据所述第二协方差矩阵得到白化矩阵；
将所述白化矩阵、接收信号的向量及信道矩阵作为输入参数，输入用于白化运算的数学模型中进行白化计算后得到运算结果；
根据所述运算结果对多输入多输出MIMO系统中的发射信号进行检测，得到检测结果。
上述方案中，所述根据所述第一协方差矩阵中的第一主对角线元素对所述第一协方差矩阵进行缩放计算，得到第二协方差矩阵，包括：
根据所述第一协方差矩阵中的第一主对角线元素得到第一缩放因子，并将所述第一缩放因子量化为2的幂次形式，得到第二缩放因子；
根据所述第二缩放因子对所述第一协方差矩阵进行缩放计算，得到第二协方差矩阵。
上述方案中，所述第一缩放因子为第一主对角线元素的均值、最大值或最小值。
上述方案中，所述根据所述运算结果对MIMO系统中的发射信号进行检测，得到检测结果，包括：
根据所述运算结果通过迫零ZF算法、最小均方误差MMSE算法或简化的最大似然法R-ML算法对所述MIMO系统中的发射信号进行检测计算，得到检测结果。
根据本发明实施例的另一方面，提供一种基于MIMO系统的信号检测装置，所述装置包括：
缩放单元、白化单元和检测单元；其中，
所述缩放单元，用于获取干扰噪声的第一协方差矩阵，根据所述第一协方差矩阵中的第一主对角线元素对所述第一协方差矩阵进行缩放计算，得到第二协方差矩阵；
所述白化单元，用于根据所述缩放单元得到的所述第二协方差矩阵得到白化矩阵；将所述白化矩阵、接收信号的向量及信道矩阵作为输入参数，输入用于白化运算的数学模型中进行白化计算后得到运算结果；
所述检测单元，用于根据所述白化单元得到的所述运算结果，对MIMO系统中的发射信号进行检测，得到检测结果。
上述方案中，所述缩放单元，具体用于根据所述第一协方差矩阵中的第一主对角线元素得到第一缩放因子，并将所述第一缩放因子量化为2的幂次形式，得到第二缩放因子；根据所述第二缩放因子对所述第一协方差矩阵进行缩放计算，得到第二协方差矩阵。
上述方案中，所述第一缩放因子为第一主对角线元素的均值、最大值或最小值。
上述方案中，所述检测单元，具体用于根据所述运算结果通过ZF算法、MMSE算法或R-ML算法对所述MIMO系统中的发射信号进行检测计算，得到检测结果。
本发明实施例提供一种基于MIMO系统的信号检测方法及装置，通过获取干扰噪声的第一协方差矩阵，根据所述第一协方差矩阵中的第一主对角线元素对所述第一协方差矩阵进行缩放计算，得到第二协方差矩阵；根据所述第二协方差矩阵得到白化矩阵；将所述白化矩阵、接收信号的向量及信道矩阵作为输入参数，输入用于白化运算的数学模型中进行白化计算后得到运算结果；根据所述运算结果对MIMO系统中的发射信号进行检测，得到检测结果。如此，通过协方差矩阵中的主对角线元素对协方差矩阵进行缩放计算，实现对协方差矩阵进行归一化处理，从而使得缩放后的协方差矩阵中的数值集中不再发散，达到降低位宽和降低用于白化运算的数字模型的面积；另外，通过对第一缩放因子转换成2的幂次形式，使得除法运算变为移位运算，节省了资源。
附图说明
图1为现有技术中信号检测时的实现过程示意图；
图2为现有技术中通过白化矩阵进行信号检测的实现过程示意图；
图3为本发明实施例一种基于MIMO系统的信号检测方法的实现流程图；
图4为本发明实施例中对MIMO系统中的发射信号进行检测的实现流程示意图；
图5为本发明实施例中利用缩放单元对R进行缩放计算的具体实现流程示意图；
图6为本发明实施例一种基于MIMO系统的信号检测装置的组成结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明，并不用于限制本发明。
图3为本发明实施例一种基于MIMO系统的信号检测方法的实现流程图；如图3所示，所述方法包括：
步骤301，获取干扰噪声的第一协方差矩阵，根据所述第一协方差矩阵中的第一主对角线元素对所述第一协方差矩阵进行缩放计算，得到第二协方差矩阵。
这里，所述方法主要应用于MIMO系统中实现，具体定义采集干扰噪声的第一协方差矩阵为：R＝E(NNH)，其中，R为正定Hermitian矩阵，N表示干扰噪声向量，H表示复共轭转置矩阵。并且根据所述第一协方差矩阵中第一主对角线元素的均值、最大值或最小值对所述第一协方差矩阵进行缩放计算，得到第二协方差矩阵，能够实现对第一协方差矩阵的归一化处理，并使所得到的第二协方差矩阵的数值集中不再发散，从而降低了位宽。
步骤302，根据所述第二协方差矩阵得到白化矩阵；将所述白化矩阵、接收信号的向量及信道矩阵作为输入参数，输入用于白化运算的数学模型中进行白化计算后得到运算结果；
这里，具体根据所述第二协方差矩阵得到白化矩阵W，然后将所述白化矩阵W、接收信号的向量Y及信道矩阵H作为输入参数，输入用于白化运算的数字模型中，进行白化计算后，得到白化后的YW和HW。
这步骤303，根据所述运算结果对MIMO系统中的发射信号进行检测，得到检测结果。
这里，将白化后的YW和HW通过迫零(ZF，Zero Forcing)算法、最小均方误差(MMSE，Minimum Mean Square Error)算法或简化的最大似然法(R-ML，Reduced MaximumLikelihood)算法对所述MIMO系统中的发射信号进行检测计算，得到检测结果。
图4为本发明实施例中对MIMO系统中的发射信号进行检测的实现流程示意图；如图4所示：
以对R进行cholesky分解，R＝L·LH，其中L为下三角矩阵，取W＝L-1为例，通过缩放单元对R进行缩放计算，得到R0，其中，
然后，用R0得到白化矩阵W，令则
之后，依据R的主对角线元素选择合适的第一缩放因子k值，再将所述白化矩阵W、接收信号的向量Y及信道矩阵H作为白化单元的输入参数，输入用于白化运算的数学模型中进行白化计算后得到运算结果；再由检测单元根据所述运算结果通过ZF算法、MMSE算法或R-ML算法对所述MIMO系统中的发射信号进行检测计算，得到检测结果。具体地，依据R的主对角线元素选择k值如图5所示。
图5为本发明实施例中利用缩放单元对R进行缩放计算的具体实现流程示意图；如图5所示：
使用R的主对角元素rii作为计算第一缩放因子的输入，例如令第一缩放因子k为R主对角线元素的均值，最大值或最小值，但不限于此种方法，包含所有基于主对角元素获取第一缩放因子k值的方法，比如适当缩放等，从而对R有归一化的作用，使所得R0数值集中不再发散，这就降低了位宽，从而降低计算白化矩阵模块的面积。同时，k不再是固定值“1”，与本来的干扰噪声在数值大小上变化不大，从而Yw和Hw的数值范围变化也不大，使得后续通过ZF、MMSE、R-ML(包括SD)单元也不必增加位宽，优化了信号检测的实现面积。
在本发明实施例中，所述根据所述第一协方差矩阵中的第一主对角线元素对所述第一协方差矩阵进行缩放计算，得到第二协方差矩阵，包括：
根据所述第一协方差矩阵中的第一主对角线元素得到第一缩放因子，并将所述第一缩放因子量化为2的幂次形式，得到第二缩放因子；
根据所述第二缩放因子对所述第一协方差矩阵进行缩放计算，得到第二协方差矩阵。
这里，可以对第一缩放因子k进行量化，具体地，所述第一缩放因子可以为第一主对角线元素R的为均值、最大值或最小值以及其他值，然后采用最接近的2的幂次形式的数值作为第二缩放因子k，即k＝2m，其中m为整数。这样可以将中的除法用移位运算代替，而移位运算不耗费资源，即R0＝2-m·R。例如：
(1)如果不对R进行缩放计算，而是直接进行白化计算，则对R进行cholesky分解后，R＝L·LH，则：
得到白化矩阵：
从上式可以看出，W的数值非常大，需要较多整数位，使得位宽变大。
Y和H通过白化处理后，得到：
可以看出，Yw和Hw和原本的Y和H比较，变大了很多，这就需要更多的整数位来表示，因此增加了位宽，也就增加了检测单元的实现面积。
(2)利用R主对角元素的均值对R进行缩放，
k＝(0.013+0.03185)/2＝0.0215
对R0进行cholesky分解，
得到白化矩阵
可见W的范围已经收缩了。需要指出的是，计算W的白化单元实际也是电路实现的，由于R0的范围集中，使得计算W的过程位宽也大大减小，从而减小了计算W的白化单元面积。
可见，R缩放和不缩放比较，Yw和Hw没有变得异常大，并且范围和原来的Y和H基本相同，使得后续检测单元通过ZF、MMSE和R-ML(包括SD)等算法进行信号检测时，基本不需要进行位宽调整就可以使用。
进一步地，将第一缩放因子k量化为2的幂次形式得到第二缩放因子，k＝0.0215，则最接近的2的幂次形式的数值为2-6＝0.015625，因此实际可以取k＝2-6＝0.015625来进一步简化R的缩放过程，通过移位运算代替除法运算，大大降低检测单元的实现面积。
对R0进行cholesky分解，
白化矩阵
将所述白化矩阵W、接收信号的向量Y及信道矩阵H作为输入参数，输入用于白化运算的数学模型中进行白化计算：
可见W的范围已经收缩了。需要指出的是，计算W的白化单元实际也是电路实现的，由于R0的范围集中，使得白化单元计算W的过程位宽也大大减小，从而减小了白化单元计算W的实现面积。
图6为本发明实施例一种基于MIMO系统的信号检测装置的组成结构示意图；如图6所示，所述装置包括：缩放单元601、白化单元602和检测单元603；
其中，所述缩放单元601，用于获取干扰噪声的第一协方差矩阵，根据所述第一协方差矩阵中的第一主对角线元素对所述第一协方差矩阵进行缩放计算，得到第二协方差矩阵；
所述白化单元602，用于根据所述缩放单元601得到的所述第二协方差矩阵得到白化矩阵；将所述白化矩阵、接收信号的向量及信道矩阵作为输入参数，输入用于白化运算的数学模型中进行白化计算后得到运算结果；
所述检测单元603，用于根据所述白化单元602得到的所述运算结果，对MIMO系统中的发射信号进行检测，得到检测结果。
这里，具体通过所述缩放单元601定义干扰噪声的第一协方差矩阵为：R＝E(NNH)，其中，R为正定Hermitian矩阵，N表示干扰噪声向量，H表示复共轭转置矩阵。并且根据所述第一协方差矩阵中第一主对角线元素的均值、最大值或最小值对所述第一协方差矩阵进行缩放计算，得到第二协方差矩阵。能够实现对第一协方差矩阵的归一化处理，并使所得到的第二协方差矩阵的数值集中不再发散，从而降低了位宽。
然后，由所述白化单元602根据所述第二协方差矩阵得到白化矩阵W，然后将所述白化矩阵W、接收信号的向量Y及信道矩阵H作为输入参数，输入用于白化运算的数字模型中，进行白化计算后，得到白化后的YW和HW。
然后，由所述检测单元603将白化后的YW和HW通过ZF算法、MMSE算法或R-ML算法对所述MIMO系统中的发射信号进行检测计算，得到检测结果。具体地，对MIMO系统中的发射信号进行检测的实现流程参照图4描述。
在本发明实施例中，所述缩放单元601，具体用于根据所述第一协方差矩阵中的第一主对角线元素得到第一缩放因子，并将所述第一缩放因子量化为2的幂次形式，得到第二缩放因子；根据所述第二缩放因子对所述第一协方差矩阵进行缩放计算，得到第二协方差矩阵。具体地，利用缩放单元601对R进行缩放计算的具体实现流程参照图5描述。如此通过将协方差矩阵中的除法用移位运算代替，降低了资源。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种基于MIMO系统的信号检测方法，其特征在于，所述方法包括：
获取干扰噪声的第一协方差矩阵，根据所述第一协方差矩阵中的第一主对角线元素对所述第一协方差矩阵进行缩放计算，得到第二协方差矩阵；
根据所述第二协方差矩阵得到白化矩阵；
将所述白化矩阵、接收信号的向量及信道矩阵作为输入参数，输入用于白化运算的数学模型中进行白化计算后得到运算结果；
根据所述运算结果对多输入多输出MIMO系统中的发射信号进行检测，得到检测结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一协方差矩阵中的第一主对角线元素对所述第一协方差矩阵进行缩放计算，得到第二协方差矩阵，包括：
根据所述第一协方差矩阵中的第一主对角线元素得到第一缩放因子，并将所述第一缩放因子量化为2的幂次形式，得到第二缩放因子；
根据所述第二缩放因子对所述第一协方差矩阵进行缩放计算，得到第二协方差矩阵。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一缩放因子为第一主对角线元素的均值、最大值或最小值。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述运算结果对MIMO系统中的发射信号进行检测，得到检测结果，包括：
根据所述运算结果通过迫零ZF算法、最小均方误差MMSE算法或简化的最大似然法R-ML算法对所述MIMO系统中的发射信号进行检测计算，得到检测结果。
5.一种基于MIMO系统的信号检测装置，其特征在于，所述装置包括：
缩放单元、白化单元和检测单元；其中，
所述缩放单元，用于获取干扰噪声的第一协方差矩阵，根据所述第一协方差矩阵中的第一主对角线元素对所述第一协方差矩阵进行缩放计算，得到第二协方差矩阵；
所述白化单元，用于根据所述缩放单元得到的所述第二协方差矩阵得到白化矩阵；将所述白化矩阵、接收信号的向量及信道矩阵作为输入参数，输入用于白化运算的数学模型中进行白化计算后得到运算结果；
所述检测单元，用于根据所述白化单元得到的所述运算结果，对MIMO系统中的发射信号进行检测，得到检测结果。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述缩放单元，具体用于根据所述第一协方差矩阵中的第一主对角线元素得到第一缩放因子，并将所述第一缩放因子量化为2的幂次形式，得到第二缩放因子；根据所述第二缩放因子对所述第一协方差矩阵进行缩放计算，得到第二协方差矩阵。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一缩放因子为所述第一主对角线元素的均值、最大值或最小值。
8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述检测单元，具体用于根据所述运算结果通过ZF算法、MMSE算法或R-ML算法对所述MIMO系统中的发射信号进行检测计算，得到检测结果。
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