CN109951214B - 一种适用于大规模mimo系统的信号检测方法 - Google Patents

一种适用于大规模mimo系统的信号检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种适用于大规模MIMO系统的信号检测方法，包括S1、获取信道矩阵和接收信号，并将所述信道矩阵按照其列向量范数进行排序形成新的信道矩阵；S2、基于所述接收信号和新的信道矩阵，构造出检测模型；S3、基于所述检测模型、接收信号和新的信道矩阵，计算出发射信号的初始估计值；S4、将所述发射信号的初始估计值输入至PIC检测器，获得经过PIC检测后的信号，并对该信号进行迭代，得到发射信号的最终估计值。本发明能够有效降低算法的复杂度，且误码率明显低于传统非线性信号检测算法。

Description

一种适用于大规模MIMO系统的信号检测方法
技术领域
本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种适用于大规模MIMO系统的信号检测方法。
背景技术
近年来，随着移动数据业务量的爆发式增加，传统的多输入多输出技术(multiple-input multiple-output，MIMO)因其仅能提供4×4或者8×8天线规模的系统而显得日益力不从心。因此，大规模MIMO技术应运而生，大规模MIMO系统是指在基站端配置多达几十甚至数百根的天线阵列来同时服务于多个单天线用户终端，大大提高了系统的频谱和能量效率。但是，随着天线数量的增加，大规模MIMO系统同时也面临着几个问题，如何实现高效可靠的上行链路信号检测就是其中之一。
随着基站端天线数量的大幅度增加，信道之间逐渐趋于正交，基于这个特性，线性检测算法如最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)等在大规模MIMO系统中也能获得很好的性能。但是，这些线性检测算法涉及复杂的矩阵求逆运算从而导致算法复杂度过高。为了降低矩阵求逆带来的计算复杂度，Neumann级数展开算法被用于信号检测，但是当迭代次数大于2时，其计算复杂度又回到O(k3)，并且当基站端天线和用户天线数量之比接近1时，会带来明显的BER性能损失。GAO X提出了Richardson迭代算法，但迭代参数计算量较大且迭代次数较低时算法性能很差。TANG C和DAI L提出了Gauss-Seidel算法和Newton算法，但这两种算法更多的是关注于精度，所以计算复杂度也比较大。
发明内容
针对上述问题，本发明提出一种适用于大规模MIMO系统的信号检测方法，能够有效降低算法的复杂度，且误码率明显低于传统非线性信号检测算法。
实现上述技术目的，达到上述技术效果，本发明通过以下技术方案实现：
一种适用于大规模MIMO系统的信号检测方法，包括以下步骤：
S1、获取信道矩阵和接收信号，并将所述信道矩阵按照其列向量范数进行排序形成新的信道矩阵；
S2、基于所述接收信号和新的信道矩阵，构造出检测模型；
S3、基于所述检测模型、接收信号和新的信道矩阵，计算出发射信号的初始估计值；
S4、将所述发射信号的初始估计值输入至PIC检测器，获得经过PIC检测后的信号，并对该信号进行迭代，得到发射信号的最终估计值。
优选地，所述步骤S1具体包括以下子步骤：
S1.1、获取参数，所述参数包括信道矩阵H、接收信号R、发射天线数Nt、接收天线数Nr、计数器i＝1；
S1.2、按照信道矩阵H的列向量列范数大小进行降序排列形成新的信道矩阵，所述降序排列的依据为：
Figure GDA0002965517200000021
其中，发射信号矢量为
Figure GDA0002965517200000022
是Nt×1维的列向量，xi表示第i根发射天线的发射信号；
Figure GDA0002965517200000023
Hi表示信道矩阵重排后的第i列向量，||Hi||表示Hi的二范数。
Figure GDA0002965517200000024
表示系统传输过程中的加性复高斯噪声，噪声矢量的每个元素相互独立。
优选地，所述步骤S2和S3具体包括以下子步骤：
S1.3:判断i是否大于Nt，若是，则执行S1.9；否则，执行S1.4；
S1.4:构造检测矩阵A＝HH，将检测矩阵A的第i行向量赋值给变量a1，将信道矩阵H的第i列向量赋值给变量h2；
S1.5:检测第i个发射信号
Figure GDA0002965517200000025
其中，Q为判决符号；
S1.6:进行串行干扰抵消，即令
Figure GDA0002965517200000026
S1.7:将已经检测过的发射信号对应的信道矩阵的列清零，更新信道矩阵；
S1.8:令i＝i+1，返回S1.3；
S1.9:全部发射信号检测完毕，输出初始估计信号
Figure GDA0002965517200000027
优选地，所述步骤S4具体包括以下步骤：
S4.1、将所述初始估计信号
Figure GDA0002965517200000028
输入至PIC检测器作为PIC检测的输入，重构出除了要检测当前用户信号xi(i＝1,2,...,Nt)之外的所有用户干扰信息并相加，产生要检测用户信号总的干扰信息
Figure GDA0002965517200000029
S4.2、利用接收信号R减去
Figure GDA00029655172000000210
得到Nr根接收天线收到的要检测的信号矢量ΔRi；
S4.3、通过检测矩阵A左乘ΔRi即可得到要检测的发射信号的最终估计值
Figure GDA00029655172000000211
S4.4:重复步骤S4.1到S4.3得到所有发射信号的估计值集合
Figure GDA00029655172000000212
S4.5、更新重构符号
Figure GDA00029655172000000213
重复迭代指定次数后得到发射信号的最终估计值集合
Figure GDA00029655172000000214
优选地，所述Nr根接收天线收到的要检测的信号矢量ΔRi的表达式为：
Figure GDA0002965517200000031
其中，R表示接收信号矢量，
Figure GDA0002965517200000032
表示检测第i个发送信号时接收信号的重构结果，h(ki),(k＝1,2,...,Nr)表示矩阵H的第k行第i列元素，ni表示噪声向量n的第i个元素。
优选地，所述步骤S4.1中的重构过程为：
Figure GDA0002965517200000033
其中，
Figure GDA0002965517200000034
表示信道矩阵H删去其第i列向量得到的矩阵。
与现有技术相比，本发明的有益效果：
本发明提出的适用于大规模MIMO系统的信号检测方法，其信号检测性能较好，在收发端天线数量相等的大规模MIMO系统中，误码率明显低于传统非线性信号检测算法。
本发明提出的适用于大规模MIMO系统的信号检测方法，计算复杂度较低，非常适合天线数量较多的大规模MIMO系统。
附图说明
图1是本发明具体实施方式的流程图；
图2是接收天线数Nr＝64，发射端天线数Nt＝64，迭代次数为2的大规模MIMO系统中本发明与其他算法的误码率表现比较图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
下面结合附图对本发明的应用原理作详细的描述。
实施例1
本发明实施提供了一种适用于大规模MIMO系统的信号检测方法，如图1所示，包括以下步骤：
S1、获取信道矩阵和接收信号，并将所述信道矩阵按照其列向量范数进行排序形成新的信道矩阵；
在本发明实施例的一种具体实施方式中，所述步骤S1具体包括以下子步骤：
S1.1、获取参数，所述参数包括信道矩阵H、接收信号R、发射天线数Nt、接收天线数Nr、计数器i＝1；
S1.2、按照信道矩阵H的列向量列范数大小进行降序排列形成新的信道矩阵，所述降序排列的依据为：
Figure GDA0002965517200000041
其中，发射信号矢量为
Figure GDA0002965517200000042
是Nt×1维的列向量，xi表示第i根发射天线的发射信号；
Figure GDA0002965517200000043
Hi表示信道矩阵重排后的第i列向量，||Hi||表示Hi的二范数。
Figure GDA0002965517200000044
表示系统传输过程中的加性复高斯噪声，噪声矢量的每个元素相互独立。
S2、基于所述接收信号和新的信道矩阵，构造出检测模型；
S3、基于所述检测模型、接收信号和新的信道矩阵，计算出发射信号的初始估计值；
在本发明实施例的一种具体实施方式中，所述步骤S2和S3具体包括以下子步骤：
S1.3:判断i是否大于Nt，若是，则执行S1.9；否则，执行S1.4；
S1.4:构造检测矩阵A＝HH，将检测矩阵A的第i行向量赋值给变量a1，将信道矩阵H的第i列向量赋值给变量h2；
S1.5:检测第i个发射信号
Figure GDA0002965517200000045
其中，Q为判决符号；
S1.6:进行串行干扰抵消：
Figure GDA0002965517200000046
S1.7:将已经检测过的发射信号对应的信道矩阵的列清零，更新信道矩阵；
S1.8:令i＝i+1，返回S1.3；
S1.9:全部发射信号检测完毕，输出初始估计信号
Figure GDA0002965517200000047
S4、将所述发射信号的初始估计值输入至PIC检测器，获得经过PIC检测后的信号，并对该信号进行迭代，得到发射信号的最终估计值；
在本发明的一种具体实施方式中，所述步骤S4具体包括以下步骤：
S4.1、将所述初始估计信号
Figure GDA0002965517200000048
输入至PIC检测器作为PIC检测的输入，重构出除了要检测当前用户信号xi(i＝1,2,...,Nt)之外的所有用户干扰信息并相加，产生要检测用户信号总的干扰信息
Figure GDA0002965517200000049
在本发明实施例的一种具体实施方式中，所述步骤S4.1中的重构过程为：
Figure GDA00029655172000000410
其中，
Figure GDA00029655172000000411
表示信道矩阵H删去其第i列向量得到的矩阵。
S4.2、利用接收信号R减去
Figure GDA00029655172000000412
得到Nr根接收天线收到的要检测的信号矢量ΔRi；即得到其他用户信号对第i个用户信号的干扰后，从原接收信号矢量R中消除这些干扰即可得到针对第i个用户信号，所述Nr根接收天线收到的要检测的信号矢量ΔRi的表达式为：
Figure GDA0002965517200000051
其中，R表示接收信号矢量，
Figure GDA0002965517200000052
表示检测第i个发送信号时接收信号的重构结果，h(ki),(k＝1,2,...,Nr)表示矩阵H的第k行第i列元素，ni表示噪声向量n的第i个元素。
S4.3、通过检测矩阵A左乘ΔRi即可得到要检测的发射信号的最终估计值
Figure GDA0002965517200000053
S4.4:重复步骤S4.1到S4.3得到所有发射信号的最终估计值集合
Figure GDA0002965517200000054
S4.5、更新重构符号
Figure GDA0002965517200000055
重复迭代指定次数后得到发射信号的最终估计值集合
Figure GDA0002965517200000056
最后，对本发明的检测性和复杂度进行分析：
在检测性能方面，从图2可以看出，在收发端天线数量相等的大规模MIMO系统中，本发明的误比特率明显低于非线性检测算法MF-SIC和MMSE-SIC，且低于未加入上述两种改进方案的MF-PIC算法，说明本发明的信号检测性能非常好。
在计算复杂度方面，与检测性能相近的MMSE-SIC算法相比，由于MMSE-SIC算法的检测矩阵AMMSE＝(HHH+σ2I)-1HH涉及大量的矩阵逆运算，计算复杂度极高。而本发明是基于MF检测设计的，其检测矩阵AMF＝HH没有涉及矩阵的逆运算，所以显然本发明的计算复杂度与MMSE-SIC相比较小。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (3)

1.一种适用于大规模MIMO系统的信号检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、获取信道矩阵和接收信号，并将所述信道矩阵按照其列向量范数进行排序形成新的信道矩阵；
S2、基于所述接收信号和新的信道矩阵，构造出检测模型；
S3、基于所述检测模型、接收信号和新的信道矩阵，计算出发射信号的初始估计值；
S4、将所述发射信号的初始估计值输入至PIC检测器，获得经过PIC检测后的信号，并对该信号进行迭代，得到发射信号的最终估计值；
所述步骤S1具体包括以下子步骤：
S1.1、获取参数，所述参数包括信道矩阵H、接收信号R、发射天线数Nt、接收天线数Nr、计数器i＝1；
S1.2、按照信道矩阵H的列向量列范数大小进行降序排列形成新的信道矩阵，所述降序排列的依据为：
Figure FDA0002965517190000011
其中，发射信号矢量为
Figure FDA0002965517190000012
是Nt×1维的列向量，xi表示第i根发射天线的发射信号；
Figure FDA0002965517190000013
Hi表示信道矩阵重排后的第i列向量，||Hi||表示Hi的二范数；
Figure FDA0002965517190000014
表示系统传输过程中的加性复高斯噪声，噪声矢量的每个元素相互独立；
所述步骤S2和S3具体包括以下子步骤：
S1.3:判断i是否大于Nt，若是，则执行S1.9；否则，执行S1.4；
S1.4:构造检测矩阵A＝HH，将检测矩阵A的第i行向量赋值给变量a1，将信道矩阵H的第i列向量赋值给变量h2；
S1.5:检测第i个发射信号
Figure FDA00029655171900000110
Figure FDA0002965517190000015
其中，Q为判决符号；
S1.6:进行串行干扰抵消，即令
Figure FDA0002965517190000016
S1.7:将已经检测过的发射信号对应的信道矩阵的列清零，更新信道矩阵；
S1.8:令i＝i+1，返回S1.3；
S1.9:全部发射信号检测完毕，输出初始估计信号
Figure FDA0002965517190000017
所述步骤S4具体包括以下步骤：
S4.1、将所述初始估计信号
Figure FDA0002965517190000018
输入至PIC检测器作为PIC检测的输入，重构出除了要检测当前用户信号xi(i＝1,2,...,Nt)之外的所有用户干扰信息并相加，产生要检测用户信号总的干扰信息
Figure FDA0002965517190000019
S4.2、利用接收信号R减去
Figure FDA0002965517190000021
得到Nr根接收天线收到的要检测的信号矢量ΔRi；
S4.3、通过检测矩阵A左乘ΔRi即可得到要检测的发射信号的最终估计值
Figure FDA0002965517190000022
S4.4:重复步骤S4.1到S4.3得到所有发射信号的估计值集合
Figure FDA0002965517190000023
S4.5、更新重构符号
Figure FDA0002965517190000024
重复迭代指定次数后得到发射信号的最终估计值集合
Figure FDA0002965517190000025
2.根据权利要求1所述的一种适用于大规模MIMO系统的信号检测方法，其特征在于：所述Nr根接收天线收到的要检测的信号矢量ΔRi的表达式为：
Figure FDA0002965517190000026
其中，R表示接收信号矢量，
Figure FDA0002965517190000027
表示检测第i个发送信号时接收信号的重构结果，h(ki),(k＝1,2,...,Nr)表示矩阵H的第k行第i列元素，ni表示噪声向量n的第i个元素。
3.根据权利要求1所述的一种适用于大规模MIMO系统的信号检测方法，其特征在于：所述步骤S4.1中的重构过程为：
Figure FDA0002965517190000028
其中，
Figure FDA0002965517190000029
表示信道矩阵H删去其第i列向量得到的矩阵。
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