CN108512580B - 适用于低精度量化的大规模多用户mimo迭代检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种适用于低精度量化的大规模多用户多输入多输出(MIMO)系统的迭代检测方法。本发明针对接收天线装配低精度模数转换器的大规模多用户MIMO系统，通过联合检测器和译码器协同工作，反复进行迭代检测以提升性能，提出了一种复杂度较低且性能优异的迭代检测算法。在发明方法中，检测器与低密度奇偶校验(LDPC)码的译码器协同工作，可以形成一种兼顾接收机性能与复杂度的迭代检测方法。

Description

适用于低精度量化的大规模多用户MIMO迭代检测方法

技术领域

本发明涉及一种适用于低精度量化的大规模多用户MIMO迭代检测方法，具体涉及大规模MIMO迭代检测技术，属于无线通信技术领域。

背景技术

大规模多入多出(Multiple-input multiple-output,MIMO)技术因其较高的谱效率以及能量效率已成为下一代移动通信(5G)的关键技术，对于采用大规模MIMO技术的系统，只需要在基站装备大量天线便可以利用简单的信号处理手段减小校区之间的干扰。然而，大量天线的引入使得传统的检测算法不再适用，例如，对于传统最优的最大后验概率(MAP)检测算法，其复杂度随着发送天线的增加呈指数上升，经典的最小均方误差(MMSE)检测算法因为涉及到矩阵求逆，在天线数目较多时产生的运算量也变得不可接受，因此，大规模MIMO系统亟需一种复杂度较低检测算法以保证其实施的可能性，另一方面，大量天线的引入意味着对接收端模数转换器(ADC)的需求增加，考虑到ADC消耗的功率随着采样频率和量化精度呈现指数级增长，为降低功率，一般大规模系统推荐使用较低精度的ADC。

一般系统中的检测器与信道译码器之间的关系是相互独立的，检测器与译码器之间只存在检测器到译码器的信息传递关系，而迭代检测技术实现了检测器和译码器之间相互的信息传递，通过联合检测器和译码器协同工作，提升系统性能。

针对装配低精度ADC的大规模MIMO系统的检测问题，参考文献[1]利用广义近似消息传递技术提出了避免矩阵求逆的三种检测算法，分别为解量化(DQ)检测、伪解量化(PDQ)检测、线性(linear)检测，其中DQ检测算法涉及到积分运算和高斯分布查表，复杂度最高，性能最优，PDQ检测算法避免了积分运算，复杂度与性能居中，linear检测算法复杂度最低但性能较差。

PDQ检测器较好的实现了检测复杂度与性能的折衷，其性能优于经典MMSE检测算法且避免了矩阵求逆，但是其没有给出检测器的软量提取方法，同时其装配低精度ADC的检测器性能尚不理想，因此，为了进一步提升性能，有必要考虑基于PDQ检测器的低精度量化大规模MIMO系统的迭代检测方法。

发明内容

本发明针对装配低精度ADC的大规模MIMO系统，为避免检测时矩阵求逆以降低复杂度，同时保证检测器和信道译码器有交互信息接口以提升系统性能，提出一种适用于低精度量化的大规模多用户MIMO迭代检测方法。

为了实现上述目的，本发明的技术方案如下，一种适用于低精度量化的大规模多用户MIMO迭代检测方法，该方法包括以下步骤：

S1：接收信号量化处理；

S2：按照设定的迭代检测次数进行迭代检测。

其中，步骤(1)具体包括：

S11：对于一个有K个单天线用户和基站侧装配N根天线的大规模多用户MIMO系统(N≥K),设置其上行链路的信道模型为y＝Hx+n，其中，y＝[y_i]∈C^N×1表示接收信号，x＝[x_j]∈C^K×1表示分量平均发送功率均为1的发送信号，x_j为用户j使用的调制星座点集Ω_j上的点，n∈[n_i]∈C^N×1表示加性高斯白噪声(AWGN)，其分量对应的噪声方差均为

H＝[h_ij]∈C^N×K表示基站与K个用户之间的信道矩阵，具体的，h_ij表示发送端第j个用户到基站第i个接收天线的信道增益；

S12：接收信号量化：根据信道噪声方差

接收天线配置的模数转换器的量化精度κ比特以及基于接收信号与量化信号差值的最小均方量化损失准则

其中y为接收信号，r为量化信号)得出的参考量化台阶Δ_norm,κ得到当前信噪比情况下的量化台阶Δ，然后对接收信号进行量化，具体的，对于量化精度为κ比特的模数转换器，其对应的量化台阶为

对于第i根接收天线，量化的接收信号为

其中量化器采用中升型均匀量化器，量化操作是分别对信号实部和虚部进行的，对于一个量化精度为κ比特、量化台阶为Δ的中升型均匀量化器，其量化函数为：

其中m为取值范围-2^κ-1≤m＜2^κ-1的整数。

其中，步骤S2具体包括：

设定迭代检测次数T_max和PDQ检测器内部使用的最大迭代次数t_max，令当前大迭代次数T＝1，按如下步骤进行迭代检测：

S21：迭代检测初始化；

S22：PDQ检测器根据译码器反馈的符号均值、方差和接收相关信息完成检测并提取出符号对应比特软量送入译码器；

S23：译码器根据步骤S22得到的比特软量信息进行译码，若当前大迭代次数T＝T_max，终止迭代检测过程，若T＜T_max，令大迭代次数T＝T+1,译码器利用译码得到的比特软量更新对应符号均值、方差并送入检测器，返回执行步骤S22。

其中，步骤S21具体包括：

对于任意用户j∈{1,…,K}和

若用户j采用的调制星座点集为Ω_j，设定译码成功标志D_j＝0，检测变量p_i＝0，符号x_j对应比特先验似然比

其中q∈{1,…,Q_j}，Q_j为星座点集Ω_j的调制阶数，初始化发送符号均值

发送符号方差

其中，步骤S22：为PDQ检测部分，具体包括：

S221、对于

将接收量化信号r_i、发送符号均值

发送符号方差

检测变量p_i、调制星座点集Ω_j、信道状态信息H、信道噪声方差

接收天线模数转换器的量化台阶Δ、检测器内部使用的最大迭代次数t_max和译码成功标志D_j送入PDQ检测器中进行检测，开始进行检测迭代；

S222、检测迭代初始化：设定当前迭代次数t＝0，对于每个用户初始化变量，具体的，对于第j个用户：

另外，对于

初始化p_i(0)＝p_i；

S223、令当前迭代次数t＝t+1，若得到的当前迭代次数t＞t_max，结束检测迭代过程，并令p_i＝p_i(t_max)，然后执行步骤S227，否则执行步骤S224；

S224、输出步骤：对于

根据接收量化信号r_i、信道状态信息H、信道噪声方差

和接收天线模数转换器的量化台阶Δ按照如下方式顺序更新四个输出变量：

其中

S225、输入步骤：对于

根据信道状态信息H、用户j的发送符号星座点集Ω_j、用户j的发送符号先验概率P_in,j(x_j)和步骤(2-2-4)中更新的输出变量按照如下方式顺序更新四个输入变量：

其中：

CN(x；μ,σ²)为均值为μ方差为σ²的复高斯变量x的概率密度函数。

S226、对于

若译码成功标志D_j＝1，则令

否则保留上一步的计算值，返回执行步骤S223；

S227、软量提取：对于

q∈{1,…,Q_j}，利用调制星座点集Ω_j、发送符号对应的复高斯分布的均值s_j(t_max)和方差

得到发送符号的后验概率：

其中x_j∈Ω_j，然后利用调制星座点集Ω_j和发送符号的后验概率

得到对应Q_j个比特软量：

其中Q_j为调制阶数，

为发送符号星座点集Ω_j中满足第q个比特为0的子集，

为发送符号星座点集Ω_j中满足第q个比特为1的子集。

其中，步骤S23具体包括：

S231:对于

q∈{1,…,Q_j}，若译码成功标志D_j＝0，则译码器根据检测器得到的比特软量信息

进行译码，若译码成功，则令D_j＝1，不成功则令D_j＝0，译码完成后译码器输出更新的比特软量信息

令比特先验似然比

利用调制星座点集Ω_j和比特先验似然比

更新符号均值和方差：

其中d为Q_j×1的发送数据比特向量，S为所有可能的发送比特向量集，α(d)∈Ω_j为根据d确定的发送符号，根据比特先验似然比计算的符号概率：

若译码成功标志D_j＝1，则跳过对应的译码过程，保留原有的符号均值和方差；

S232:若当前大迭代次数T＝T_max，终止迭代检测过程，若T＜T_max，令大迭代次数T＝T+1,将更新的符号均值、方差送入检测器，返回执行步骤S22。

相对于现有技术，本发明有益效果如下：

1、本发明针对大规模多用户MIMO系统采用了复杂度更低的检测算法，其计算复杂度阶数为O(NKt_max)，其中由于PDQ检测算法收敛速度较快，t_max一般为8-10，采用矩阵求逆的检测算法(如MMSE检测)计算复杂度阶数为O(NK²)，因此在大规模多用户MIMO场景中本发明使用的检测算法大大减少了检测部分的计算复杂度。

2、本发明提出的迭代检测方法区别于传统迭代检测方法另外引入译码成功标志来辅助检测，这一做法进一步提高了译码器和检测器之间的信息交互程度，进一步提升了系统性能，对于使用相同纠错编码的大规模多用户MIMO系统，使用本发明的系统性能优于使用基于最小均方误差的迭代软干扰抵消(MMSE-ISDIC)算法的系统性能。

3、本发明适用于任意天线ADC配置及任意调制阶数的大规模MIMO场景。

附图说明

图1为ADC量化精度均为κ比特大规模多用户MIMO系统示意图。

图2为量化精度为3比特、量化台阶为1的中升型均匀量化器示意图。

图3为本发明所述的大规模多用户MIMO系统迭代检测流程图。

图4为用户数K＝100，天线数N＝200的LDPC编码大规模多用户MIMO系统的误帧率曲线。

具体实施方式

为了加深对本发明的认识和理解，下面结合附图以及实施例对本发明进一步说明和介绍。

实施例1：一种适用于低精度量化的大规模多用户MIMO迭代检测方法，该方法包括以下步骤：

S1、接收信号量化处理；

该步骤具体包括：

S11、对于一个有K个单天线用户和基站侧装配N根天线的大规模多用户MIMO系统(N≥K),设置其上行链路的信道模型为y＝Hx+n，其中，y＝[y_i]∈C^N×1表示接收信号，x＝[x_j]∈C^K×1表示分量平均发送功率均为1的发送信号，x_j为用户j使用的调制星座点集Ω_j上的点，n∈[n_i]∈C^N×1表示加性高斯白噪声(AWGN)，其分量对应的噪声方差均为

H＝[h_ij]∈C^N×K表示基站与K个用户之间的信道矩阵，具体的，h_ij表示发送端第j个用户到基站第i个接收天线的信道增益。

S12、接收信号量化：根据信道噪声方差

接收天线配置的模数转换器的量化精度κ比特以及基于接收信号与量化信号差值的最小均方量化损失准则

其中y为接收信号，r为量化信号)得出的参考量化台阶Δ_norm,κ得到当前信噪比情况下的量化台阶Δ，然后对接收信号进行量化，具体的，对于量化精度为κ比特的模数转换器，其对应的量化台阶为

对于第i根接收天线，量化的接收信号为

其中量化器采用中升型均匀量化器，量化操作是分别对信号实部和虚部进行的，对于一个量化精度为κ比特、量化台阶为Δ的中升型均匀量化器，其量化函数为：

其中m为取值范围-2^κ-1≤m＜2^κ-1的整数。

例如，对于ADC量化精度均为κ＝2比特、用户数K＝100、基站天线数N＝200、每个用户均采用相同的QPSK调制方式的大规模多用户MIMO系统，每个用户使用的QPSK调制采用格雷映射且其映射规则为：

图1给出了系统示意图，当系统的信道矩阵为各元素均为独立同分布的均值为0方差为1的复高斯变量时，接收信号每个分量均满足高斯分布，在这样的条件下，参考文献[3]给出了对应系统下的参考量化台阶，具体数值见表1：

表1信道矩阵满足复高斯分布时对应系统的参考量化台阶

利用表1和设置的ADC量化精度κ＝3比特得到参考量化台阶Δ_norm,κ＝1.008，假定噪声方差

利用公式

计算得到量化台阶Δ_κ＝7.1632，根据量化台阶Δ_κ和量化精度κ进行接收信号的量化，得到量化后的接收信号r，图2给出了量化精度为3比特、量化台阶为1的中升型均匀量化器的示意图。

S2、按照设定的迭代检测次数进行迭代检测；

该步骤具体包括：

设定迭代检测次数T_max和检测器内部使用的最大迭代次数t_max，令当前大迭代次数T＝1，按如下步骤进行迭代检测：

S21、迭代检测初始化。

该步骤具体包括：

对于任意用户j∈{1,…,K}和

若用户j采用的调制星座点集为Ω_j，设定译码成功标志D_j＝0，检测变量p_i＝0，符号x_j对应比特先验似然比

其中q∈{1,…,Q_j}，Q_j为星座点集Ω_j的调制阶数，初始化发送符号均值

发送符号方差

接着上面的例子，设定迭代检测次数T_max＝2和检测器内部使用的最大迭代次数t_max＝10，由于每个用户均采用QPSK调制，所以对于任意用户j∈{1,…,K}，调制星座点集均为：

其调制阶数为Q_j＝2，然后根据这些信息进行迭代检测的初始化。

S22、检测器根据译码器反馈的符号均值、方差和接收相关信息完成检测并提取出符号对应比特软量送入译码器。

该步骤具体包括：

S221、对于

将接收量化信号r_i、发送符号均值

发送符号方差

检测变量p_i、调制星座点集Ω_j、信道状态信息H、信道噪声方差

接收天线模数转换器的量化台阶Δ、检测器内部使用的最大迭代次数t_max和译码成功标志D_j送入PDQ检测器中进行检测，开始进行检测迭代。

S222、检测迭代初始化：设定当前迭代次数t＝0，对于每个用户初始化变量，具体的，对于第j个用户：

另外，对于

初始化p_i(0)＝p_i。

S223、令当前迭代次数t＝t+1，若得到的当前迭代次数t＞t_max，结束检测迭代过程，并令p_i＝p_i(t_max)，然后执行步骤S227，否则执行步骤S224。

S224、输出步骤：对于

根据接收量化信号r_i、信道状态信息H、信道噪声方差

和接收天线模数转换器的量化台阶Δ按照如下方式顺序更新四个输出变量：

其中

S225、输入步骤：对于

根据信道状态信息H、用户j的发送符号星座点集Ω_j、用户j的发送符号先验概率P_in,j(x_j)和步骤(2-2-4)中更新的输出变量按照如下方式顺序更新四个输入变量：

其中：

CN(x；μ,σ²)为均值为μ方差为σ²的复高斯变量x的概率密度函数。

S226、对于

若译码成功标志D_j＝1，则令

否则保留上一步的计算值，返回执行步骤S223。

S227、软量提取：对于

q∈{1,…,Q_j}，利用调制星座点集Ω_j、发送符号对应的复高斯分布的均值s_j(t_max)和方差

得到发送符号的后验概率：

其中x_j∈Ω_j，然后利用调制星座点集Ω_j和发送符号的后验概率

得到对应Q_j个比特软量：

其中Q_j为调制阶数，

为发送符号星座点集Ω_j中满足第q个比特为0的子集，

为发送符号星座点集Ω_j中满足第q个比特为1的子集。

接着上面的例子，检测器在完成检测进行软量提取时，因为调制采用的映射规则为：

则对于

S23、译码器根据步骤S22得到的比特软量信息进行译码，若当前大迭代次数T＝T_max，终止迭代检测过程，若T＜T_max，令大迭代次数T＝T+1,译码器利用译码得到的比特软量更新对应符号均值、方差并送入检测器，返回执行步骤S22。

该步骤具体包括：

S231、对于

q∈{1,…,Q_j}，若译码成功标志D_j＝0，则译码器根据检测器得到的比特软量信息

进行译码，若译码成功，则令D_j＝1，不成功则令D_j＝0，译码完成后译码器输出更新的比特软量信息

令比特先验似然比

利用调制星座点集Ω_j和比特先验似然比

更新符号均值和方差：

其中d为Q_j×1的发送数据比特向量，S为所有可能的发送比特向量集，α(d)∈Ω_j为根据d确定的发送符号，根据比特先验似然比计算的符号概率：

若译码成功标志D_j＝1，则跳过对应的译码过程，保留原有的符号均值和方差。

S232、若当前大迭代次数T＝T_max，终止迭代检测过程，若T＜T_max，令大迭代次数T＝T+1,将更新的符号均值、方差送入检测器，返回执行步骤S22。

接着上面的例子，利用调制采用的映射规则得到P_in,j[x_j＝α(d)]，具体结果为：

然后利用得到的P_in,j[x_j＝α(d)]更新译码不成功用户对应的符号均值和方差。若当前大迭代次数T＝T_max，终止迭代检测过程，若T＜T_max，令大迭代次数T＝T+1,将更新的符号均值、方差送入检测器，返回执行步骤S22。

迭代检测过程完成后，得到每个用户的最终比特软量，将比特软量硬判决的结果与用户发送数据对比得到系统性能。为更加清楚地描述整个迭代检测过程，图3给出了迭代检测的流程图。改变系统信噪比，对于采用参考文献[2]提到的码率R＝0.5，码长C＝4928的LDPC编码系统，可得到仿真结果如图4所示，其中接收比特信噪比定义为：

其中N为接收端基站装配天线数，Q为调制阶数，R为纠错编码码率，

为噪声方差，译码算法为置信传播(BP)算法，译码最大迭代次数设置为50次，另外对比参照的迭代检测算法采用了相同的利用译码的成功与否来决定符号均值方差的是否更新的方式进行迭代检测。

需要说明的是上述实施例仅仅是本发明的较佳实施例，并没有用来限定本发明的保护范围，在上述技术方案的技术上做出的等同替换或者替代均属于本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种适用于低精度量化的大规模多用户MIMO迭代检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

S1：接收信号量化处理；

S2：按照设定的迭代检测次数进行迭代检测；

所述步骤S1、接收信号量化处理，具体如下：

S11：对于一个有K个单天线用户和基站侧装配N根天线的大规模多用户MIMO系统，其中N≥K,设置其上行链路的信道模型为y＝Hx+n，其中，y＝[y_i]∈C^N×1表示接收信号，x＝[x_j]∈C^K×1表示分量平均发送功率均为1的发送信号，x_j为用户j使用的调制星座点集Ω_j上的点，n∈[n_i]∈C^N×1表示加性高斯白噪声(AWGN)，其分量对应的噪声方差均为

H＝[h_ij]∈C^N×K表示基站与K个用户之间的信道矩阵，具体的，h_ij表示发送端第j个用户到基站第i个接收天线的信道增益；

S12：接收信号量化：根据信道噪声方差

接收天线配置的模数转换器的量化精度κ比特以及基于接收信号与量化信号差值的最小均方量化损失准则得出的参考量化台阶Δ_norm,κ得到当前信噪比情况下的量化台阶Δ，其中

其中y为接收信号，r为量化信号，然后对接收信号进行量化，具体的，对于量化精度为κ比特的模数转换器，其对应的量化台阶为

对于第i根接收天线，量化的接收信号为

其中量化器采用中升型均匀量化器，量化操作是分别对信号实部和虚部进行的，对于一个量化精度为κ比特、量化台阶为Δ的中升型均匀量化器，其量化函数为：

其中m为取值范围-2^κ-1≤m＜2^κ-1的整数；

所述步骤S2：按照设定的迭代检测次数进行迭代检测，具体如下：

设定迭代检测次数T_max和伪解量化(PDQ)检测器内部使用的最大迭代次数t_max，令当前大迭代次数T＝1，按如下步骤进行迭代检测：

S21、迭代检测初始化；

S22、PDQ检测器根据译码器反馈的符号均值、方差和接收相关信息完成检测并提取出符号对应比特软量送入译码器；

S23、译码器根据步骤S22得到的比特软量信息进行译码，若当前大迭代次数T＝T_max，终止迭代检测过程，若T＜T_max，令大迭代次数T＝T+1,译码器利用译码得到的比特软量更新对应符号均值、方差并送入检测器，返回执行步骤S22。

2.根据权利要求1所述的适用于低精度量化的大规模多用户MIMO迭代检测方法，其特征在于，

步骤S21迭代检测初始化，具体包括：

对于任意用户j∈{1,…,K}和

若用户j采用的调制星座点集为Ω_j，设定译码成功标志D_j＝0，检测变量p_i＝0，符号x_j对应比特先验似然比

其中q∈{1,…,Q_j}，Q_j为星座点集Ω_j的调制阶数，初始化发送符号均值

发送符号方差

3.根据权利要求1所述的适用于低精度量化的大规模多用户MIMO迭代检测方法，其特征在于，步骤S22具体包括：

S221、对于

将接收量化信号r_i、发送符号均值

发送符号方差

检测变量p_i、调制星座点集Ω_j、信道状态信息H、信道噪声方差

接收天线模数转换器的量化台阶Δ、检测器内部使用的最大迭代次数t_max和译码成功标志D_j送入PDQ检测器中进行检测，开始进行检测迭代；

S222、检测迭代初始化：设定当前迭代次数t＝0，对于每个用户初始化变量，具体的，对于第j个用户：

另外，对于

初始化p_i(0)＝p_i；

S223、令当前迭代次数t＝t+1，若得到的当前迭代次数t＞t_max，结束检测迭代过程，并令p_i＝p_i(t_max)，然后执行步骤S227，否则执行步骤S224；

S224、输出步骤：对于

根据接收量化信号r_i、信道状态信息H、信道噪声方差

和接收天线模数转换器的量化台阶Δ按照如下方式顺序更新四个输出变量：

其中

S225、输入步骤：对于

根据信道状态信息H、用户j的发送符号星座点集Ω_j、用户j的发送符号先验概率P_in,j(x_j)和步骤S224中更新的输出变量按照如下方式顺序更新四个输入变量：

其中：

CN(x；μ,σ²)为均值为μ，方差为σ²的复高斯变量x的概率密度函数；

S226、对于

若译码成功标志D_j＝1，则令

否则保留上一步的计算值，返回执行步骤S223；

S227、软量提取：对于

q∈{1,…,Q_j}，利用调制星座点集Ω_j、发送符号对应的复高斯分布的均值s_j(t_max)和方差

得到发送符号的后验概率：

其中x_j∈Ω_j，然后利用调制星座点集Ω_j和发送符号的后验概率

得到对应Q_j个比特软量：

其中Q_j为调制阶数，

为发送符号星座点集Ω_j中满足第q个比特为0的子集，

为发送符号星座点集Ω_j中满足第q个比特为1的子集。

4.根据权利要求1所述的适用于低精度量化的大规模多用户MIMO迭代检测方法，其特征在于，步骤S23具体包括：

S231：对于

q∈{1,…,Q_j}，若译码成功标志D_j＝0，则译码器根据检测器得到的比特软量信息

进行译码，若译码成功，则令D_j＝1，不成功则令D_j＝0，译码完成后译码器输出更新的比特软量信息

令比特先验似然比

利用调制星座点集Ω_j和比特先验似然比

更新符号均值和方差：

其中d为Q_j×1的发送数据比特向量，S为所有可能的发送比特向量集，α(d)∈Ω_j为根据d确定的发送符号，根据比特先验似然比计算的符号概率：

若译码成功标志D_j＝1，则跳过对应的译码过程，保留原有的符号均值和方差。

Images