CN112383330B - Mu-mimo信号检测方法及装置、设备、存储介质 - Google Patents

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    • H04B17/336—Signal-to-interference ratio [SIR] or carrier-to-interference ratio [CIR]

Abstract

本发明提供了MU‑MIMO信号检测方法及装置、设备、存储介质，包括：从当前干扰空间流中选出干扰能量最强的干扰空间流，记为最强干扰流；若最强干扰流的干扰能量值小于预设能量门限，或最强干扰流的信噪比估计值小于预设信噪比门限，则采用第一检测算法基于本用户空间流对接收信号进行检测。本发明可以根据实际传输中干扰空间流的强弱动态选择SU‑MIMO检测算法或MU‑MIMO检测算法，实现了接收性能和计算复杂度的平衡。

Description

MU-MIMO信号检测方法及装置、设备、存储介质
技术领域
本发明涉及无线通信领域，尤指MU-MIMO信号检测方法及装置、设备、存储介质。
背景技术
多输入多输出(Multiple Input Multiple Output，简称MIMO)天线技术广泛应用在多天线无线通信系统中，它一方面有效地提高无线通信系统的频谱效率，另一方面显著地改善无线链路传输性能，因此，MIMO技术是无线通信中一项核心技术。
在MIMO技术中，空间复用是指沿着不同的波束发送多个空间流，从而达到提高频谱效率的目的。当所有发送的空间流都是专用于单个用户时，称为单用户多输入多输出方案(SU-MIMO，Single UserMIMO)。当发送多个空间流并且这些空间流中的至少两个流是专用于两个不同的用户时，称为多用户多输入多输出方案(MU-MIMO，Multiple UserMIMO)。
3GPP LTE(Long Term Evolution)从R8协议开始引入下行MU-MIMO。MU-MIMO充分利用信道的空间独立性，使用相同的时频资源调度多个用户(UE，User Equipment)，来提高小区的整体频谱效率。
通常，基站调度下行MU-MIMO时，用户只能通过下行控制信息(DCI，DownlinkControl Information)接收属于自己的空间流，而不能感知与其配对的UE及其专用空间流的存在。
如果UE完全忽略可能存在的配对UE及其专用空间流，仅基于本用户空间流做检测，即采用SU-MIMO检测的方法进行MIMO信号检测，比如白化-MMSE(Minimum Mean SquaredError，最小均方误差)检测，可能因为较强干扰空间流的存在导致性能较差。
如果UE能够感知到配对UE及其空间流的存在，则可以联合本UE的空间流和配对UE的空间流做联合检测，即MU-MIMO检测，比如基于QR分解的ML(Maximum Likelihood，最大似然)检测等，通常可以获得更好的接收性能，但是付出的是实现复杂度的代价，比如需要去感知配对UE的存在，对干扰空间流的调制方式进行盲检，特别是在干扰空间流能量较弱的时候，可能MU-MIMO检测的性能还不如SU-MIMO检测。
发明内容
本发明提供了MU-MIMO信号检测方法及装置、设备、存储介质，用于动态选择MU-MIMO检测算法或SU-MIMO检测算法，以实现性能与计算复杂度的平衡。
本发明提供的技术方案如下：
一种MU-MIMO信号检测方法，包括：从当前干扰空间流中选出干扰能量最强的干扰空间流，记为最强干扰流；若所述最强干扰流的干扰能量值小于预设能量门限，或所述最强干扰流的信噪比估计值小于预设信噪比门限，则采用第一检测算法基于本用户空间流对接收信号进行检测。
进一步地，还包括：若所述最强干扰流的干扰能量值大于预设能量门限，且所述最强干扰流的信噪比估计值大于预设信噪比门限，则采用第二检测算法基于本用户空间流和所述最强干扰流对接收信号进行检测。
进一步地，所述的从当前干扰空间流中选出干扰能量最强的干扰空间流包括：
获取本用户的信道估计矩阵；根据所述本用户的信道估计矩阵，统计各个干扰空间流的干扰能量值；从所有干扰空间流的干扰能量值中选取最大值对应的干扰空间流。
进一步地，所述的采用第二检测算法基于本用户空间流和所述最强干扰流对接收信号进行检测，包括：对所述最强干扰流的调制方式进行检测，得到所述最强干扰流的调制方式；基于本用户空间流的调制方式和所述最强干扰流的调制方式对所述接收信号进行检测。
进一步地，在所述从当前干扰空间流中选出干扰能量最强的干扰空间流之前，包括：获取参考信号端口在有参考信号发送时的平均能量值；统计干扰空间流对应的参考信号端口的能量；根据所述平均能量值和所述干扰空间流对应的参考信号端口的能量判断所述干扰空间流是否发送。
本发明还提供一种MU-MIMO信号检测装置，包括：干扰流确定模块，用于从当前干扰空间流中选出干扰能量最强的干扰空间流，记为最强干扰流；算法选择执行模块，用于若所述最强干扰流的干扰能量值小于预设能量门限，或所述最强干扰流的信噪比估计值小于预设信噪比门限，则采用第一检测算法基于本用户空间流对接收信号进行检测。
进一步地，所述算法选择执行模块，还用于若所述最强干扰流的干扰能量值大于预设能量门限，且所述最强干扰流的信噪比估计值大于预设信噪比门限，则采用第二检测算法基于本用户空间流和所述最强干扰流对接收信号进行检测。
进一步地，还包括：端口检测模块，用于获取参考信号端口在有参考信号发送时的平均能量值；统计干扰空间流对应的参考信号端口的能量；根据所述平均能量值和所述干扰空间流对应的参考信号端口的能量判断所述干扰空间流是否发送。
本发明还提供一种电子设备，包括：存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于运行所述计算机程序时实现前述任一项所述的MU-MIMO信号检测方法。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如前所述的MU-MIMO信号检测方法的步骤。
通过本发明提供的MU-MIMO信号检测方法及装置、设备、存储介质，至少能够带来以下有益效果：根据实际传输中干扰空间流的强弱动态选择SU-MIMO检测算法或MU-MIMO检测算法，实现了接收性能和计算复杂度的平衡。
附图说明
下面将以明确易懂的方式，结合附图说明优选实施方式，对MU-MIMO信号检测方法及装置、设备、存储介质的上述特性、技术特征、优点及其实现方式予以进一步说明。
图1是本发明的一种MU-MIMO信号检测方法的一个实施例的流程图；
图2是本发明的一种MU-MIMO信号检测装置的一个实施例的结构示意图；
图3是本发明的一种电子设备的一个实施例的结构示意图。
附图标号说明：
100.干扰流确定模块，200.算法选择执行模块，300.端口检测模块，20.电子设备，30.存储器，40.处理器，50.计算机程序。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对照附图说明本发明的具体实施方式。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，并获得其他的实施方式。
为使图面简洁，各图中只示意性地表示出了与本发明相关的部分，它们并不代表其作为产品的实际结构。另外，以使图面简洁便于理解，在有些图中具有相同结构或功能的部件，仅示意性地绘制了其中的一个，或仅标出了其中的一个。在本文中，“一个”不仅表示“仅此一个”，也可以表示“多于一个”的情形。
本发明的一个实施例，如图1所示，一种MU-MIMO信号检测方法，包括：
步骤S100基于收到的参考信号的能量判断对应的干扰空间流是否发送。
具体地，业务数据流在发送时通常会伴随参考信号的发送，用于信道估计等。所以可根据收到的参考信号的能量判断参考信号是否发送，进一步判断对应的业务数据流是否发送。
在MU-MIMO传输中，本UE根据收到的控制信息仅知道哪些空间流属于自身，对于不属于自身的空间流(即干扰空间流)是否发送并不清楚。本UE可基于收到的参考信号的能量判断对应的干扰空间流是否发送。
可选地，获取参考信号端口在有参考信号发送时的平均能量值；统计干扰空间流对应的参考信号端口的能量；根据该平均能量值和该干扰空间流对应的参考信号端口的能量判断干扰空间流是否发送。
步骤S200当存在干扰空间流时，从当前干扰空间流中选出干扰能量最强的干扰空间流，记为最强干扰流。
若当前干扰空间流只有一个干扰空间流，则将该干扰空间流作为最强干扰流。若当前干扰空间流存在多个干扰空间流，则从中选出干扰能量最强的干扰空间流作为最强干扰流。
可选地，获取本用户的信道估计矩阵；根据该信道估计矩阵，统计各个干扰空间流的干扰能量值；从所有干扰空间流的干扰能量值中选取最大值对应的干扰空间流。
步骤S300判断最强干扰流的干扰能量值和信噪比估计值是否均大于各自的门限。
步骤S310若最强干扰流的干扰能量值小于预设能量门限，或最强干扰流的信噪比估计值小于预设信噪比门限，则采用第一检测算法基于本用户空间流对接收信号进行检测。
具体地，当最强干扰流的干扰能量值小时，忽略干扰流的存在，相当于把其当成噪声，按照网络侧仅发送本用户空间流的信道模型，采用第一检测算法(SU-MIMO的检测算法)，基于本用户空间流对本用户的接收信号进行MIMO检测，可采用MMSE等线性检测算法或ML等非线性检测算法。
步骤S320若最强干扰流的干扰能量值大于预设能量门限，且最强干扰流的信噪比估计值大于预设信噪比门限，则采用第二检测算法基于本用户空间流和最强干扰流对接收信号进行检测。
具体地，当最强干扰流的干扰能量值大时，不能忽略最强干扰流的存在，忽略其他干扰流，按照网络侧仅发送最强干扰流和本用户空间流的信道模型，采用第二检测算法(MU-MIMO的检测算法)，基于最强干扰流和本用户空间流对本用户的接收信号进行MIMO检测，可采用QR分解的ML等非线性检测算法。
若采用ML检测算法，需要先对最强干扰流的调制方式进行检测，得到最强干扰流的调制方式；再基于本用户空间流的调制方式和最强干扰流的调制方式对接收信号进行检测。
可以遍历最强干扰流所有可能的候选调制方式，依次获取最强干扰流在每种候选调制方式下的星座误差度量；从所有星座误差度量中选取最小值对应的调制方式作为最强干扰流的调制方式。
其中，获取最强干扰流在每种候选调制方式下的星座误差度量，包括：
根据该候选调制方式和本用户空间流的调制方式，对接收信号进行检测，得到最强干扰流的估计量；
在该候选调制方式的星座图中获取与该估计量距离最近的估计星座点；
根据该估计量和该估计星座点计算该候选调制方式的星座误差度量。
本实施例，根据实际传输中干扰空间流的强弱动态选择SU-MIMO检测算法或MU-MIMO检测算法，实现了接收性能和计算复杂度的平衡。
本发明的一个实施例，如图2所示，一种MU-MIMO信号检测装置，包括：
端口检测模块300，用于基于收到的参考信号的能量判断对应的干扰空间流是否发送。
具体地，业务数据流在发送时通常会伴随参考信号的发送，用于信道估计等。所以可根据收到的参考信号的能量判断参考信号是否发送，进一步判断对应的业务数据流是否发送。
在MU-MIMO传输中，本UE根据收到的控制信息仅知道哪些空间流属于自身，对于不属于自身的空间流(即干扰空间流)是否发送并不清楚。本UE可基于收到的参考信号的能量判断对应的干扰空间流是否发送。
可选地，端口检测模块，还用于获取参考信号端口在有参考信号发送时的平均能量值；统计干扰空间流对应的参考信号端口的能量；根据该平均能量值和该干扰空间流对应的参考信号端口的能量判断干扰空间流是否发送。
干扰流确定模块100，用于当存在干扰空间流时，从当前干扰空间流中选出干扰能量最强的干扰空间流，记为最强干扰流。
若当前干扰空间流只有一个干扰空间流，则将该干扰空间流作为最强干扰流。若当前干扰空间流存在多个干扰空间流，则从中选出干扰能量最强的干扰空间流作为最强干扰流。
可选地，干扰流确定模块100，还用于获取本用户的信道估计矩阵；根据该信道估计矩阵，统计各个干扰空间流的干扰能量值；从所有干扰空间流的干扰能量值中选取最大值对应的干扰空间流。
算法选择执行模块200，用于判断最强干扰流的干扰能量值和信噪比估计值是否均大于各自的门限；若最强干扰流的干扰能量值小于预设能量门限，或最强干扰流的信噪比估计值小于预设信噪比门限，则采用第一检测算法基于本用户空间流对接收信号进行检测；若最强干扰流的干扰能量值大于预设能量门限，且最强干扰流的信噪比估计值大于预设信噪比门限，则采用第二检测算法基于本用户空间流和最强干扰流对接收信号进行检测。
具体地，当最强干扰流的干扰能量值小时，忽略干扰流的存在，相当于把其当成噪声，按照网络侧仅发送本用户空间流的信道模型，采用第一检测算法(SU-MIMO的检测算法)，基于本用户空间流对本用户的接收信号进行MIMO检测，可采用MMSE等线性检测算法或ML等非线性检测算法。
当最强干扰流的干扰能量值大时，不能忽略最强干扰流的存在，忽略其他干扰流，按照网络侧仅发送最强干扰流和本用户空间流的信道模型，采用第二检测算法(MU-MIMO的检测算法)，基于最强干扰流和本用户空间流对本用户的接收信号进行MIMO检测，可采用QR分解的ML等非线性检测算法。
若采用ML检测算法，需要先对最强干扰流的调制方式进行检测，得到最强干扰流的调制方式；再基于本用户空间流的调制方式和最强干扰流的调制方式对接收信号进行检测。
可选地，还包括调制方式检测模块，用于遍历最强干扰流所有可能的候选调制方式，依次获取最强干扰流在每种候选调制方式下的星座误差度量；从所有星座误差度量中选取最小值对应的调制方式作为最强干扰流的调制方式。其中，获取最强干扰流在每种候选调制方式下的星座误差度量，包括：根据该候选调制方式和本用户空间流的调制方式，对接收信号进行检测，得到最强干扰流的估计量；在该候选调制方式的星座图中获取与该估计量距离最近的估计星座点；根据该估计量和该估计星座点计算该候选调制方式的星座误差度量。
本实施例，根据实际传输中干扰空间流的强弱动态选择SU-MIMO检测算法或MU-MIMO检测算法，实现了接收性能和计算复杂度的平衡。
需要说明的是，本发明提供的MU-MIMO信号检测装置的实施例与前述提供的MU-MIMO信号检测方法的实施例均基于同一发明构思，能够取得相同的技术效果。因而，MU-MIMO信号检测装置的实施例的其它具体内容可以参照前述MU-MIMO信号检测方法的实施例内容的记载。
本发明还提供了一个具体实施场景示例，将本申请提供的MU-MIMO信号检测方法和装置应用于LTE系统进行下行MU-MIMO传输的信号检测中。具体如下：
接收天线数为Nr、发射空间流数为Nt的MIMO无线通信系统的模型为：
y＝Hs+n
其中，
Figure BDA0002758553300000091
是接收信号向量，维度是Nr×1；
Figure BDA0002758553300000092
是发射信号向量，维度是Nt×1；
Figure BDA0002758553300000093
是接收天线噪声向量，维度是Nr×1，n中的元素是由独立同分布的均值为0、方差为σ2的复高斯随机变量所构成；
Figure BDA0002758553300000094
是信道估计矩阵，维度是Nr×Nt，其中每个元素hij表示接收天线i和发射空间流j之间的信道衰落系数。
以Nr＝4，Nt＝4的MIMO系统为例，即本UE的接收天线数为4，系统发射的空间流数为4，假设空间流0和1属于本UE，空间流2和3属于配对UE，空间流2和3对本UE而言又称为干扰空间流。
基于解调参考信号进行干扰空间流的检测，具体如下：
原理：若存在干扰空间流的发送，则对应的DMRS(解调参考信号，DemodulationReference Signal)端口上必然有参考信号(RS信号)发射；若无干扰空间流的发送，则对应的DMRS端口也无参考信号发射；所以根据收到的DMRS端口的能量可判断是否存在对应干扰空间流的发送。
1)根据本用户空间流对应的DMRS端口的RS信号的能量，得到DMRS端口有RS信号发送的平均能量值。比如，本UE有空间流0～1，对应有两个DMRS端口A和B，两个端口的能量分别记为PA和PB，计算有RS信号发送的平均能量值为：P＝(PA+PB)/2。
2)分别统计干扰空间流对应的DMRS端口的能量。
3)若干扰空间流对应的DMRS端口的能量相对有RS信号发送的平均能量值超过预设门限，则表明该端口有发送，对应的干扰空间流有发送。比如，
比如，干扰空间流2和3分别对应DMRS端口C和D，统计端口C、D上的RS信号的能量，分别记为PC和PD；若PC>Th1*P，Th1为预设门限，则端口C上有发送，干扰空间流2有发送；若PD不满足上述条件，则端口D上没有发送，干扰空间流3没有发送。
1、通过上述方法，本UE检测到存在干扰空间流2、3。
2、从干扰空间流2、3中选出最强干扰流。
经过信道估计，得到信道估计矩阵H1为：
Figure BDA0002758553300000101
经过信道估计，得到干扰空间流2～3的信噪比估计值，分别为SNR2和SNR3。
统计各个干扰空间流对本用户的干扰能量值(干扰空间流2和3的干扰能量值分别为E2和E3)：
Figure BDA0002758553300000102
Figure BDA0002758553300000103
根据E2和E3选出最强干扰流：若E2＞E3，则干扰空间流2为最强干扰流；否则，干扰空间流3为最强干扰流。
3、根据最强干扰流选择第二检测算法或第一检测算法。
得到最强干扰流的干扰能量值Einf＝max(E2,E3)和信噪比估计值SNRinf：
Figure BDA0002758553300000104
如果Einf和SNRinf均过门限，即：
Figure BDA0002758553300000105
Thr_E是预设能量门限，Thr_SNR是预设信噪比门限，则本UE选择空间流0、空间流1和最强干扰流做MU-MIMO检测，记为第二检测算法；否则，选择空间流0、空间流1做SU-MIMO检测，记为第一检测算法。
假设最强干扰流为干扰空间流3，则基于空间流0、空间流1和干扰空间流3做MU-MIMO检测的第二检测算法，相当于把空间流2做噪声处理。按照基站仅发送空间流0、1、3，其信道模型为y1＝H2*s1+n1，
Figure BDA0002758553300000111
其中，y1＝[y0,y1,y2,y3]T是本UE的接收信号向量，H2是用于第二检测算法的信道估计矩阵，s1＝[s0,s1,s3]T是用于第二检测算法的发射信号向量，n1＝[n0,n1,n2,n3]T是用于第二检测算法的接收天线噪声向量。
第二检测算法若采用基于QR分解的最大似然检测，得到：
Figure BDA0002758553300000112
其中，R是对信道估计矩阵H2进行QR分解得到的上三角矩阵，Q是对H2进行QR分解得到的正交矩阵，QH是Q矩阵的共轭转置，|| ||2表示二范数的平方；采用公开技术获取最强干扰流的调制方式，S3表示包含所有星座点取值可能的s1的集合。
Figure BDA0002758553300000113
是对发射信号向量s1的估计，从
Figure BDA0002758553300000114
中可获取基站发送给本UE的两个空间流s0、s1。
基于空间流0、空间流1做SU-MIMO检测的第一检测算法，相当于把空间流2、3做噪声处理。按照基站仅发送本用户空间流，其信道模型为y1＝H3*s1'+n1，
Figure BDA0002758553300000121
其中，y1＝[y0,y1,y2,y3]T是本UE的接收信号向量，H3是用于第一检测算法的信道估计矩阵，s1'＝[s0,s1]T是用于第一检测算法的发射信号向量，n1＝[n0,n1,n2,n3]T是用于第一检测算法的接收天线噪声向量。
第一检测算法若采用MMSE检测算法，得到：
Figure BDA0002758553300000122
其中I是2*2的单位阵。
Figure BDA0002758553300000123
是对发射信号向量s1'的估计，从
Figure BDA0002758553300000124
中可获取基站发送给本UE的两个空间流s0、s1。
第一检测算法也可采用基于QR分解的最大似然检测；与前述第二检测算法的区别在于，第一检测算法是基于信道估计矩阵H3进行QR分解，本UE可根据收到的控制信息获取空间流0～1的调制方式。
需要说明的是，若本UE的接收天线数大于本用户空间流数，才可能基于本用户空间流和干扰空间流进行前述第二检测算法，否则，只能基于本用户空间流进行第一检测算法。只有在可能进行第二检测算法时，才有必要进行本实施例的操作，即先检测干扰空间流，当存在符合条件的干扰空间流时，对接收信号进行第二检测算法。
比如，本UE只有2根接收天线，系统发射了4个空间流，其中2个空间流属于本用户；本UE的接收天线数等于本用户空间流数，所以只能进行第一检测算法。
本实施例，通过检测干扰空间流，联合本用户空间流和最强干扰空间流，充分利用本UE的天线进行MU-MIMO检测，改善了本用户的接收性能。
本发明的一个实施例，如图3所示，一种计算机设备20，包括存储器30、处理器40；所述存储器30，用于存储计算机程序50；所述处理器40，用于运行所述计算机程序50时实现前述任一实施例的MU-MIMO信号检测方法。
作为一个示例，处理器40执行计算机程序时实现根据前述记载的步骤S100至S320。另外地，处理器40执行计算机程序时实现前述记载的MU-MIMO信号检测装置中的各模块、单元的功能。作为又一个示例，处理器40执行计算机程序时干扰流确定模块100、算法选择执行模块200和端口检测模块300的功能。
可选地，根据完成本发明的具体需要，所述计算机程序可以被分割为一个或多个模块/单元。每个模块/单元可以为能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段。该计算机程序指令段用于描述所述计算机程序在MU-MIMO信号检测装置中的执行过程。作为示例，所述计算机程序可以被分割为虚拟装置中的各个模块/单元，比如干扰流确定模块100、算法选择执行模块200和端口检测模块300。
所述处理器用于通过执行所述计算机程序从而实现寻呼周期的调整。根据需要，所述处理器可以是中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、通用处理器或其他逻辑器件等。
所述存储器可以为任意能够实现数据、程序存储的内部存储单元和/或外部存储设备。譬如，所述存储器可以为插接式硬盘、智能存储卡(SMC)、安全数字(SD)卡或闪存卡等。所述存储器用于存储计算机程序、MU-MIMO信号检测装置的其他程序及数据。
根据需要，所述计算机设备20还可以包括输入输出设备、显示设备、网络接入设备及总线等。
在本发明的一个实施例中，一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时可实现如前述实施例记载的MU-MIMO信号检测方法。也即是，当前述本发明实施例对现有技术做出贡献的技术方案的部分或全部通过计算机软件产品的方式得以体现时，前述计算机软件产品存储在一个计算机可读存储介质中。所述计算机可读存储介质可以为任意可携带计算机程序代码实体装置或设备。譬如，所述计算机可读存储介质可以是U盘、移动磁盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器、随机存取存储器等。
应当说明的是，上述实施例均可根据需要自由组合。以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种MU-MIMO信号检测方法，其特征在于，包括：
从当前干扰空间流中选出干扰能量最强的干扰空间流，记为最强干扰流；
若所述最强干扰流的干扰能量值小于预设能量门限，或所述最强干扰流的信噪比估计值小于预设信噪比门限，则采用第一检测算法基于本用户空间流对接收信号进行检测；第一检测算法为SU-MIMO的检测算法；
还包括：
若所述最强干扰流的干扰能量值大于预设能量门限，且所述最强干扰流的信噪比估计值大于预设信噪比门限，则采用第二检测算法基于本用户空间流和所述最强干扰流对接收信号进行检测；第二检测算法为MU-MIMO的检测算法；
在步骤从当前干扰空间流中选出干扰能量最强的干扰空间流，记为最强干扰流之前，还包括基于收到的RS信号的能量判断对应的干扰空间流是否发送的步骤，具体包括：
根据本用户空间流对应的DMRS端口的RS信号的能量，得到DMRS端口有RS信号发送的平均能量值；
分别统计干扰空间流对应的DMRS端口的能量；
若干扰空间流对应的DMRS端口的能量相对有RS信号发送的平均能量值超过预设门限，则表明该端口有发送，对应的干扰空间流有发送。
2.根据权利要求1所述的MU-MIMO信号检测方法，其特征在于，所述的从当前干扰空间流中选出干扰能量最强的干扰空间流包括：
获取本用户的信道估计矩阵；
根据所述本用户的信道估计矩阵，统计各个干扰空间流的干扰能量值；
从所有干扰空间流的干扰能量值中选取最大值对应的干扰空间流。
3.根据权利要求1所述的MU-MIMO信号检测方法，其特征在于，所述的采用第二检测算法基于本用户空间流和所述最强干扰流对接收信号进行检测，包括：
对所述最强干扰流的调制方式进行检测，得到所述最强干扰流的调制方式；
基于本用户空间流的调制方式和所述最强干扰流的调制方式对所述接收信号进行检测。
4.根据权利要求1所述的MU-MIMO信号检测方法，其特征在于，在所述从当前干扰空间流中选出干扰能量最强的干扰空间流之前，包括：
获取参考信号端口在有参考信号发送时的平均能量值；
统计干扰空间流对应的参考信号端口的能量；
根据所述平均能量值和所述干扰空间流对应的参考信号端口的能量判断所述干扰空间流是否发送。
5.一种MU-MIMO信号检测装置，其特征在于，包括：
干扰流确定模块，用于从当前干扰空间流中选出干扰能量最强的干扰空间流，记为最强干扰流；
算法选择执行模块，用于若所述最强干扰流的干扰能量值小于预设能量门限，或所述最强干扰流的信噪比估计值小于预设信噪比门限，则采用第一检测算法基于本用户空间流对接收信号进行检测；第一检测算法为SU-MIMO的检测算法；
所述算法选择执行模块，还用于若所述最强干扰流的干扰能量值大于预设能量门限，且所述最强干扰流的信噪比估计值大于预设信噪比门限，则采用第二检测算法基于本用户空间流和所述最强干扰流对接收信号进行检测，第二检测算法为MU-MIMO的检测算法；
MU-MIMO信号检测装置中还包括基于收到的RS信号的能量判断对应的干扰空间流是否发送的模块，用于根据本用户空间流对应的DMRS端口的RS信号的能量，得到DMRS端口有RS信号发送的平均能量值；分别统计干扰空间流对应的DMRS端口的能量；及若干扰空间流对应的DMRS端口的能量相对有RS信号发送的平均能量值超过预设门限，则表明该端口有发送，对应的干扰空间流有发送。
6.根据权利要求5所述的MU-MIMO信号检测装置，其特征在于，还包括：
端口检测模块，用于获取参考信号端口在有参考信号发送时的平均能量值；统计干扰空间流对应的参考信号端口的能量；根据所述平均能量值和所述干扰空间流对应的参考信号端口的能量判断所述干扰空间流是否发送。
7.一种电子设备，其特征在于，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于运行所述计算机程序时实现如权利要求1至4中任一项所述的MU-MIMO信号检测方法。
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述的MU-MIMO信号检测方法的步骤。
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