CN112398512A - Mimo信号检测方法及装置、电子设备、可读存储介质 - Google Patents

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CN112398512A CN202011211837.2A CN202011211837A CN112398512A CN 112398512 A CN112398512 A CN 112398512A CN 202011211837 A CN202011211837 A CN 202011211837A CN 112398512 A CN112398512 A CN 112398512A
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Abstract

本发明提供了MIMO信号检测方法及装置、电子设备、可读存储介质，包括：获取当前调制信息和当前信噪比；根据所述当前调制信息，确定当前传输所属组别；获取所述组别的SNR门限；若所述当前信噪比小于所述组别的SNR门限，则选择线性检测算法对接收的MIMO信号进行检测。本发明可以根据实际传输的调制信息、信噪比估计、信道相关性估计，自适应选择线性检测算法和非线性检测算法，实现接收性能和计算复杂度的平衡。

Description

MIMO信号检测方法及装置、电子设备、可读存储介质
技术领域
本发明涉及无线通信领域，尤指MIMO信号检测方法及装置、电子设备、可读存储介质。
背景技术
无线通信系统中对于数据传输的需求增加已使得对于较高吞吐量系统的需求增加。高阶调制和/或MIMO技术可解决对于高吞吐量的需求。例如，第三代合作伙伴计划(3GPP)组在LTE Release 12中已采用了256QAM信号以增加系统吞吐量，电气和电子工程师协会(IEEE)在802.11ax标准也采用了1024QAM以进一步增加吞吐量。
MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)技术是指在发射端和接收端分别使用多个发射天线和接收天线，其出发点是利用多输入多输出改善无线通信系统传输质量或者提高无线通信系统传输速率。MIMO技术实质上是为系统提供空间复用增益和空间分集增益，空间复用技术可以成倍的提高信道容量，而空间分集则可以大大提高信道的可靠性，降低传输误码率。
MIMO信号检测算法是MIMO系统的核心技术之一，传统的检测算法可分为线性检测算法和非线性检测算法两大类：
1)线性检测算法包括迫零(ZF)检测算法、最小均方误差(MMSE，Minimum MeanSquared Error)检测算法等；
2)非线性检测算法包括ML(Maximum Likelihood)检测算法(基于最大似然准则的检测算法，又叫最大似然检测算法)。
其中，ML检测算法是性能最佳检测算法。线性检测算法计算复杂度低，但精确度低，特别是对于高阶调制信号，其性能和最佳检测算法相差较大；ML检测算法精确度高，但是其计算复杂度随着传输层数和调制方式呈指数增长。
发明内容
本发明的目的之一是为了克服现有技术中存在的不足，提供了MIMO信号检测方法及装置、电子设备、可读存储介质。
本发明提供的技术方案如下：
一种MIMO信号检测方法，包括：获取当前调制信息和当前信噪比；根据所述当前调制信息，确定当前传输所属组别；获取所述组别的SNR门限；若所述当前信噪比小于所述组别的SNR门限，则选择线性检测算法对接收的MIMO信号进行检测。
进一步地，还包括：若所述当前信噪比大于所述组别的SNR门限，则选择非线性检测算法对接收的MIMO信号进行检测。
进一步地，所述的获取当前调制信息和当前信噪比，包括：获取当前调制信息、当前信噪比和当前信道相关性；所述的获取所述组别的SNR门限，包括：获取所述组别的SNR门限和信道相关性门限；还包括：若当前信噪比大于所述组别的SNR门限，且所述当前信道相关性小于所述组别的信道相关性门限，则选择线性检测算法对接收的MIMO信号进行检测。
进一步地，还包括：若当前信噪比大于所述组别的SNR门限，且所述当前信道相关性大于所述组别的信道相关性门限，则选择非线性检测算法对接收的MIMO信号进行检测。
进一步地，所述的获取当期信道相关性，包括：通过信道估计获取当前信道矩阵；根据所述当前信道矩阵的特征值计算当前信道相关性，其值越大表明信道相关性越强。
进一步地，所述的获取当前调制信息，包括：若当前传输存在至少两种调制方式时，从中选择调制方式最高的调制方式作为当前调制信息。
本发明还提供一种MIMO信号检测装置，包括：信息获取模块，用于获取当前调制信息和当前信噪比；门限确定模块，用于根据所述当前调制信息，确定当前传输所属组别；获取所述组别的SNR门限；算法选择模块，用于若所述当前信噪比小于所述组别的SNR门限，则选择线性检测算法对接收的MIMO信号进行检测。
进一步地，所述算法选择模块，还用于若所述当前信噪比大于所述组别的SNR门限，则选择非线性检测算法对接收的MIMO信号进行检测。
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MIMO信号检测方法的步骤。
通过本发明提供的MIMO信号检测方法及装置、电子设备、可读存储介质，至少能够带来以下有益效果：根据实际传输的调制信息、信噪比估计、信道相关性估计等信息，自适应选择线性检测算法和非线性检测算法，实现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MIMO信号检测方法及装置、电子设备、可读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MIMO信号检测方法的另一个实施例的流程图；
图3是本发明的一种MIMO信号检测装置的一个实施例的结构示意图；
图4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.信息获取模块，200.门限确定模块，300.算法选择模块，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MIMO信号检测方法，包括：
步骤S100获取当前调制信息和当前信噪比。
调制信息包括调制方式，根据需要还可包括信道编码速率、并发的空间流数目等。在现有的无线通信系统(比如LTE/WIFI/5G NR)中，通常会定义一组MCS(Modulation andCoding Scheme，调制编码策略)，每一个MCS会对应特定的调制方式和信道编码速率，并且MCS信息会随着控制信道通知到接收端，所以，接收端根据接收的控制信息，可获取当前传输采用的调制信息。
在MIMO传输中，往往同时存在多个传输层，不同的传输层一般采用相同的调制方式，但有的情况可能采用不同的调制方式。若当前传输存在至少两种调制方式时，从中选择调制方式最高的调制方式作为当前调制信息。各种调制方式的优先级为：1024QAM>256QAM>64QAM>16QAM>QPSK>BPSK。
对于LTE系统，可从当前传输所采用的MCS中选择最大值作为当前调制信息。
接收端可根据收到的参考信号对信道的信噪比进行实时估计，得到当前信噪比(即SNR，Signal-to-noise ratio)。MIMO传输中往往同时存在多个传输层，每个传输层的SNR可能有所差异，可根据多个传输层的SNR综合得到当前信噪比，比如求平均值等。
步骤S200根据当前调制信息，确定当前传输所属组别。
步骤S300获取该组别的SNR门限。
按系统支持的调制信息，将各种传输方式预先分成若干组别。针对每种组别，可通过仿真分别确定线性检测算法与非线性检测算法的划分门限，比如确定SNR门限。组别的划分可根据经验或仿真结果进行。不同组别的SNR门限可不同。
根据上述预设信息和当前传输所使用的调制信息，确定当前传输所属组别，并获取对应组别的相关门限，比如SNR门限。
步骤S400判断当前信噪比是否小于该组别的SNR门限。
步骤S410若当前信噪比小于该组别的SNR门限，则选择线性检测算法对接收的MIMO信号进行检测。
步骤S420若当前信噪比大于该组别的SNR门限，则选择非线性检测算法对接收的MIMO信号进行检测。
线性检测算法可以为迫零(ZF)检测算法、最小均方误差(MMSE)检测算法之一。非线性检测算法可以为最大似然(ML)检测算法、球形译码检测算法之一。
通过仿真发现，非线性检测算法相对于线性检测算法性能优势明显的场景需要满足：1)SNR较高；2)调制阶数较高和信道编码速率较高。所以若当前信噪比小于对应组别的SNR门限时，选择线性检测算法进行检测。
本实施例，根据实际传输的调制信息和信噪比估计动态选择检测算法，可达到性能和计算复杂度的平衡。
本发明的另一个实施例，如图2所示，一种MIMO信号检测方法，包括：
通过仿真，确定每个组别的SNR门限和信道相关性门限。
步骤S110获取当前调制信息、当前信噪比和当前信道相关性。
接收端根据接收的控制信息，可获取当前传输采用的调制信息；在LTE/WIFI/5GNR等系统中，调制信息可以为MCS信息。根据收到的参考信号进行信道估计，得到信道矩阵和当前信噪比；根据当前信道矩阵的特征值计算当前信道相关性，其值越大表明信道相关性越强。不同的接收天线对应不同的信道，所以信道相关性也反映了接收天线之间的相关性。
比如，计算当前信道矩阵的特征值，从中获取最大值Hmax和最小值Hmin。计算Hmax和Hmin的比值。若该比值越小说明信道之间的相关性越低，信号在每条信道上的衰落独立强；若该比值越大则说明信道之间的相关性高，信号在每条信道的衰落相关独立性差。
步骤S200根据当前调制信息，确定当前传输所属组别。
步骤S310获取该组别的SNR门限和信道相关性门限。
通过遍历仿真，将SNR从高到低、调制信息从高到低、信道相关性按低中高区分，得到接收机在各个场景下的具体性能，根据仿真结果预先划分合适的组别，并确定每个组中的SNR门限和信道相关性门限。不同组别的SNR门限、信道相关性门限可不同。
根据上述预设信息和当前传输所使用的调制信息，确定当前传输所属组别，并获取对应组别的相关门限。
步骤S400判断当前信噪比是否小于该组别的SNR门限。
步骤S410若当前信噪比小于该组别的SNR门限，则选择线性检测算法对接收的MIMO信号进行检测。
步骤S430若当前信噪比大于该组别的SNR门限，则进一步判断当前信道相关性是否小于该组别的信道相关性门限。
步骤S440若当前信噪比大于该组别的SNR门限，且当前信道相关性小于该组别的信道相关性门限，则选择线性检测算法对接收的MIMO信号进行检测。
步骤S450若当前信噪比大于该组别的SNR门限，且当前信道相关性大于该组别的信道相关性门限，则选择非线性检测算法对接收的MIMO信号进行检测。
具体地，通过仿真发现，非线性检测算法相对于线性检测算法性能优势明显的场景需要满足：1)SNR较高；2)调制阶数较高和信道编码速率较高；3)信道相关性较高。
所以若当前信噪比小于对应组别的SNR门限时，选择线性检测算法进行检测。若当前信噪比大于对应组别的SNR门限，但当前信道相关性小于对应组别的信道相关性门限时，选择线性检测算法进行检测。若当前信噪比大于对应组别的SNR门限，且当前信道相关性大于对应组别的信道相关性门限时，选择非线性检测算法进行检测。
本实施例，根据实际传输的调制信息、信噪比估计、信道相关性估计等信息，可进一步准确识别适合线性检测算法或非线性检测算法的场景，从而更准确选择相应的检测算法。
本发明的一个实施例，如图3所示，一种MIMO信号检测装置，包括：
信息获取模块100，用于获取当前调制信息和当前信噪比。
调制信息包括调制方式，根据需要还可包括信道编码速率、并发的空间流数目等。在现有的无线通信系统(比如LTE/WIFI/5G NR)中，通常会定义一组MCS(Modulation andCoding Scheme，调制编码策略)，每一个MCS会对应特定的调制方式和信道编码速率，并且MCS信息会随着控制信道通知到接收端，所以，接收端根据接收的控制信息，可获取当前传输采用的调制信息。
在MIMO传输中，往往同时存在多个传输层，不同的传输层一般采用相同的调制方式，但有时可能采用不同的调制方式。若当前传输存在至少两种调制方式时，从中选择调制方式最高的调制方式作为当前调制信息。各种调制方式的优先级为：1024QAM>256QAM>64QAM>16QAM>QPSK>BPSK。
对于LTE系统，可从当前传输所采用的MCS中选择最大值作为当前调制信息。
接收端可根据收到的参考信号对信道的信噪比进行实时估计，得到当前信噪比(即SNR，Signal-to-noise ratio)。MIMO传输中往往同时存在多个传输层，每个传输层的SNR可能有所差异，可根据多个传输层的SNR综合得到当前信噪比，比如求平均值等。
门限确定模块200，用于根据所述当前调制信息，确定当前传输所属组别；获取所述组别的SNR门限。
按系统支持的调制信息，将各种传输方式预先分成若干组别。针对每种组别，可通过仿真分别确定线性检测算法与非线性检测算法的划分门限，比如确定SNR门限。组别的划分可根据经验或仿真结果进行。不同组别的SNR门限可不同。
根据上述预设信息和当前传输所使用的调制信息，确定当前传输所属组别，并获取对应组别的相关门限，比如SNR门限。
算法选择模块300，用于判断当前信噪比是否小于所述组别的SNR门限；若所述当前信噪比小于所述组别的SNR门限，则选择线性检测算法对接收的MIMO信号进行检测；若所述当前信噪比大于所述组别的SNR门限，则选择非线性检测算法对接收的MIMO信号进行检测。
线性检测算法可以为迫零(ZF)检测算法、最小均方误差(MMSE)检测算法之一。非线性检测算法可以为最大似然(ML)检测算法、球形译码检测算法之一。
通过仿真发现，非线性检测算法相对于线性检测算法性能优势明显的场景需要满足：1)SNR较高；2)调制阶数较高和信道编码速率较高。所以若当前信噪比小于对应组别的SNR门限时，选择线性检测算法进行检测。
本实施例，根据实际传输的调制信息和信噪比估计动态选择检测算法，可达到性能和计算复杂度的平衡。
本发明的另一个实施例，如图3所示，一种MIMO信号检测装置，包括：
信息获取模块100，用于当前调制信息、当前信噪比和当前信道相关性。
接收端根据接收的控制信息，可获取当前传输采用的调制信息；在LTE/WIFI/5GNR等系统中，调制信息可以为MCS信息。根据收到的参考信号进行信道估计，得到信道矩阵和当前信噪比；根据当前信道矩阵的特征值计算当前信道相关性，其值越大表明信道相关性越强。不同的接收天线对应不同的信道，所以信道相关性反映了接收天线之间的相关性。
比如，计算当前信道矩阵的特征值，从中获取最大值Hmax和最小值Hmin。计算Hmax和Hmin的比值。若该比值越小说明信道之间的相关性越低，信号在每条信道上的衰落独立强；若该比值越大则说明信道之间的相关性高，信号在每条信道的衰落相关独立性差。
门限确定模块200，用于根据所述当前调制信息，确定当前传输所属组别；获取所述组别的SNR门限和信道相关性门限。
通过遍历仿真，将SNR从高到低、调制信息从高到低、信道相关性按低中高区分，得到接收机在各个场景下的具体性能，根据仿真结果预先划分合适的组别，并确定每个组中的SNR门限和信道相关性门限。不同组别的SNR门限、信道相关性门限可不同。
根据上述预设信息和当前传输所使用的调制信息，确定当前传输所属组别，并获取对应组别的相关门限。
算法选择模块300，用于判断当前信噪比是否小于所述组别的SNR门限；若所述当前信噪比小于所述组别的SNR门限，则选择线性检测算法对接收的MIMO信号进行检测；若所述当前信噪比大于所述组别的SNR门限，则进一步判断当前信道相关性是否小于所述组别的信道相关性门限；若当前信噪比大于所述组别的SNR门限，且所述当前信道相关性小于所述组别的信道相关性门限，则选择线性检测算法对接收的MIMO信号进行检测；若当前信噪比大于所述组别的SNR门限，且所述当前信道相关性大于所述组别的信道相关性门限，则选择非线性检测算法对接收的MIMO信号进行检测。
具体地，通过仿真发现，非线性检测算法相对于线性检测算法性能优势明显的场景需要满足：1)SNR较高；2)调制阶数较高和信道编码速率较高；3)信道相关性较高。
所以若当前信噪比小于对应组别的SNR门限时，选择线性检测算法进行检测。若当前信噪比大于对应组别的SNR门限，但当前信道相关性小于对应组别的信道相关性门限时，选择线性检测算法进行检测。若当前信噪比大于对应组别的SNR门限，且当前信道相关性大于对应组别的信道相关性门限时，选择非线性检测算法进行检测。
本实施例，根据实际传输的调制信息、信噪比估计、信道相关性估计等信息，可进一步准确识别适合线性检测算法或非线性检测算法的场景，从而更准确选择相应的检测算法。
需要说明的是，本发明提供的信号检测装置的实施例与前述提供的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，信号检测装置的实施例的其它具体内容可以参照前述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MIMO信号检测方法和装置应用于LTE系统的MIMO信道的检测中。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 BDA0002759071270000111
是接收信号向量，维度是Nr×1；
Figure BDA0002759071270000112
是发射信号向量，维度是Nt×1；
Figure BDA0002759071270000113
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 BDA0002759071270000114
是信道矩阵，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。
若采用线性检测算法，以MMSE检测算法为例，得到的解为：
Figure BDA0002759071270000115
其中，HH表示信道矩阵H的共轭转置，
Figure BDA0002759071270000116
表示Nt×Nt的单位阵，
Figure BDA0002759071270000117
y为接收信号(即收到的调制信号)。
若采用非线性检测算法，以ML检测算法为例，得到的解为：
Figure BDA0002759071270000118
其中，
Figure BDA0002759071270000119
表示包含所有星座点取值可能的Nt维向量的集合，|| ||2表示二范数的平方。
假设PDSCH的MCS(调制与编码策略)调度采用table2，即MCS0～26，其中0～26为MCS索引，调制方式包括QPSK、16QAM、64QAM和256QAM。
根据协议36.104，信道相关性有High,Medium and Low三种。SNR取值范围根据接收机性能决定。结合仿真结果，按照MCS索引分成4组，比如QPSK、16QAM、64QAM和256QAM调制方式各一组；每组分别设置对应的SNR门限和天线相关性门限；各组门限之间没有关联。
具体检测步骤如下：
步骤S10获取当前MCS索引、当前信噪比和当前信道相关性。
步骤S20根据当前MCS索引，确定当前传输所属组别。
步骤S30获取对应组别的SNR门限和信道相关性门限。
步骤S40判断当前信噪比是否小于对应组别的SNR门限。
步骤S41若当前信噪比小于对应组别的SNR门限，则选择线性检测算法对接收的MIMO信号进行检测。
步骤S42若当前信噪比大于对应组别的SNR门限，则进一步判断当前信道相关性是否小于对应组别的信道相关性门限。
步骤S43若当前信噪比大于对应组别的SNR门限，且当前信道相关性小于对应组别的信道相关性门限，则选择线性检测算法对接收的MIMO信号进行检测。
步骤S44若当前信噪比大于对应组别的SNR门限，且当前信道相关性大于对应组别的信道相关性门限，则选择非线性检测算法对接收的MIMO信号进行检测。
需要说明的是，若当前传输存在至少两种不同的MCS，则先从存在的MCS索引中选择最高的MCS索引作为当前MCS索引，再进行前述的检测步骤。
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S420。另外地，处理器40执行计算机程序时实现前述记载的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执行计算机程序时信息获取模块100、门限确定模块200和算法选择模块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，比如信息获取模块100、门限确定模块200和算法选择模块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、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 (10)

1.一种MIMO信号检测方法，其特征在于，包括：
获取当前调制信息和当前信噪比；
根据所述当前调制信息，确定当前传输所属组别；
获取所述组别的SNR门限；
若所述当前信噪比小于所述组别的SNR门限，则选择线性检测算法对接收的MIMO信号进行检测。
2.根据权利要求1所述的MIMO信号检测方法，其特征在于，还包括：
若所述当前信噪比大于所述组别的SNR门限，则选择非线性检测算法对接收的MIMO信号进行检测。
3.根据权利要求1所述的MIMO信号检测方法，其特征在于：
所述的获取当前调制信息和当前信噪比，包括：获取当前调制信息、当前信噪比和当前信道相关性；
所述的获取所述组别的SNR门限，包括：获取所述组别的SNR门限和信道相关性门限；
还包括：
若当前信噪比大于所述组别的SNR门限，且所述当前信道相关性小于所述组别的信道相关性门限，则选择线性检测算法对接收的MIMO信号进行检测。
4.根据权利要求3所述的MIMO信号检测方法，其特征在于，还包括：
若当前信噪比大于所述组别的SNR门限，且所述当前信道相关性大于所述组别的信道相关性门限，则选择非线性检测算法对接收的MIMO信号进行检测。
5.根据权利要求3所述的MIMO信号检测方法，其特征在于，所述的获取当期信道相关性，包括：
通过信道估计获取当前信道矩阵；
根据所述当前信道矩阵的特征值计算当前信道相关性，其值越大表明信道相关性越强。
6.根据权利要求1所述的MIMO信号检测方法，其特征在于，所述的获取当前调制信息，包括：
若当前传输存在至少两种调制方式时，从中选择调制方式最高的调制方式作为当前调制信息。
7.一种MIMO信号检测装置，其特征在于，包括：
信息获取模块，用于获取当前调制信息和当前信噪比；
门限确定模块，用于根据所述当前调制信息，确定当前传输所属组别；获取所述组别的SNR门限；
算法选择模块，用于若所述当前信噪比小于所述组别的SNR门限，则选择线性检测算法对接收的MIMO信号进行检测。
8.根据权利要求7所述的MIMO信号检测装置，其特征在于：
所述算法选择模块，还用于若所述当前信噪比大于所述组别的SNR门限，则选择非线性检测算法对接收的MIMO信号进行检测。
9.一种电子设备，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6中任一项所述的MIMO信号检测方法。
10.一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6中任一项所述的MIMO信号检测方法的步骤。
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