CN114629534B - 基于树搜索的mimo检测方法及装置、芯片及存储介质 - Google Patents

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CN114629534B CN202210169621.7A CN202210169621A CN114629534B CN 114629534 B CN114629534 B CN 114629534B CN 202210169621 A CN202210169621 A CN 202210169621A CN 114629534 B CN114629534 B CN 114629534B
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Abstract

提供了一种基于树搜索的MIMO检测方法、接收机、电子设备、芯片及存储介质。该方法包括：根据MIMO检测器和/或译码器输出的软信息确定发送符号的先验信息；根据先验信息确定当前检测层的路径度量；根据所述当前检测层的路径度量进行MIMO检测。本申请实施例通过由发送符号的先验信息而确定当前检测层的路径度量，可使所确定的当前检测层的路径度量相较于相关技术中所确定的路径度量具有更高准确度，从而使得后续根据该路径度量进行MIMO检测时的性能更好。

Description

基于树搜索的MIMO检测方法及装置、芯片及存储介质
技术领域
本申请涉及通信技术领域，更为具体地，涉及一种基于树搜索的MIMO检测方法及装置、芯片及存储介质。
背景技术
随着无线通信业务需求的日益增长，多输入多输出(Multiple Input MultipleOutput，MIMO)系统得到了广泛的应用。
MIMO系统在进行信号检测时，通常是根据当前检测层的路径度量而进行的。然而相关技术中所确定的路径度量准确度较低，从而导致MIMO检测的性能不佳。
发明内容
本申请提供一种基于树搜索的MIMO检测方法、接收机、电子设备、芯片及存储介质以解决上述问题。
第一方面，提供一种基于树搜索的MIMO检测方法，其特征在于，包括：根据MIMO检测器和/或译码器输出的软信息确定发送符号的先验信息；根据所述先验信息确定当前检测层的路径度量；根据所述当前检测层的路径度量进行所述MIMO检测。
可选地，所述根据所述先验信息确定所述当前检测层的路径度量包括：根据所述发送符号、接收符号以及信道矩阵确定欧式距离；根据所述欧式距离与所述先验信息确定所述当前检测层的父节点扩展中心；根据所述父节点扩展中心选取所述当前检测层的星座点集合；针对所述星座点集合内的星座点确定所述当前检测层的路径度量。
可选地，所述根据所述欧式距离与所述先验信息确定所述当前检测层的父节点扩展中心包括：根据所述欧式距离确定所述当前检测层的第一父节点扩展中心；根据所述先验信息的硬判决结果确定所述当前检测层的第二父节点扩展中心；根据所述第一父节点扩展中心选取当前检测层的第一星座点集合；根据所述第二父节点扩展中心选取的当前检测层的第二星座点集合；根据所述第一星座点集合和所述第二星座点集合更正所述当前检测层的父节点扩展中心。
可选地，所述根据所述欧式距离与所述先验信息确定所述当前检测层的父节点扩展中心包括：根据所述欧式距离与所述先验信息之和确定所述当前检测层的父节点扩展中心。
可选地，所述根据所述欧式距离和所述先验信息确定所述当前检测层的路径度量包括：根据所述欧式距离与赋予权重值的所述先验信息之和确定所述当前检测层的路径度量。
可选地，所述软信息为后验信息或者外信息。
第二方面，提供一种接收机，包括：MIMO检测器；译码器；以及处理器，用于执行以下操作：根据MIMO检测器和/或译码器输出的软信息确定发送符号的先验信息；根据所述先验信息确定当前检测层的路径度量；根据所述当前检测层的路径度量进行所述MIMO检测。
可选地，所述处理器还用于：根据所述发送符号、接收符号以及信道矩阵确定欧式距离；根据所述欧式距离与所述先验信息确定所述当前检测层的父节点扩展中心；根据所述父节点扩展中心选取所述当前检测层的星座点集合；针对所述星座点集合内的星座点确定所述当前检测层的路径度量。
可选地，所述处理器还用于：根据所述欧式距离确定所述当前检测层的第一父节点扩展中心；根据所述先验信息的硬判决结果确定所述当前检测层的第二父节点扩展中心；根据所述第一父节点扩展中心选取当前检测层的第一星座点集合；根据所述第二父节点扩展中心选取的当前检测层的第二星座点集合；根据所述第一星座点集合和所述第二星座点集合更正所述当前检测层的父节点扩展中心。
可选地，所述处理器还用于：根据所述欧式距离与所述先验信息之和确定所述当前检测层的父节点扩展中心。
可选地，所述处理器还用于：根据所述欧式距离与赋予权重值的所述先验信息之和确定所述当前检测层的路径度量。
可选地，所述软信息为后验信息或者外信息
第三方面，提供一种电子设备，所述电子设备包括处理器、存储有所述处理器可执行指令的存储器，当所述指令被所述处理器执行时，实现如第一方面所述的方法。
第四方面，提供一种芯片，所述芯片包括可编程逻辑电路和/或程序指令，当所述芯片运行时，实现如第一方面所述的方法。
第五方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，所述程序被处理器执行时，实现如第一方面所述的方法。
本申请实施例通过由发送符号的先验信息确定当前检测层的路径度量，可使所确定的当前检测层的路径度量相较于相关技术中所确定的路径度量具有更高准确度，从而使得后续根据该路径度量进行MIMO检测时的性能更好。
附图说明
图1是本申请实施例中MIMO系统的结构示意图。
图2是本申请实施例中MIMO系统的另一结构示意图。
图3是本申请实施例中的树搜索的结构示意图。
图4是本申请实施例提供的基于树搜索的MIMO检测方法的流程示意图。
图5是本申请实施例提供深度优先的球形树搜索算法的检测系统架构图。
图6是本申请实施例提供宽度优先的K-best算法的检测系统架构图。
图7是本申请另一实施例提供宽度优先的K-best算法的检测系统架构图。
图8是本申请实施例提供的仿真结果示意图。
图9是本申请实施例提供的接收机的结构示意图。
图10是本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下文将基于示例性实施例并结合附图来更详细地描述本申请。应该理解的是，附图仅是示意性的，本申请的保护范围并不局限于此。另外，在附图中使用相同或相似的附图标记来表示相同或相似的模块。
随着无线通信业务需求的日益增长，相应地需要无线系统的容量随之而增大。基于此，多输入多输出(Multiple Input Multiple Output，MIMO)系统得到了广泛的应用，例如，在3GPP LTE及3GPP LTE-A标准中便采用了MIMO系统。
为方便理解，下面结合图1对MIMO系统进行详细的说明。
如图1所示，MIMO系统包括发送端11和接收端12。在一些实现方式中，发送端11可以称为发射机，接收端12也可以称为接收机或者基带芯片。发送端11包括多个发射天线13，接收端12包括多个接收天线14，发射天线13和接收天线14的数目可以相等或不相等。
MIMO系统之所以可以增大无线系统的容量，是因为MIMO系统采用了空间多路复用的技术。发送端11可以把输入的原始信号分为多个独立的子信号，并将该多个子信号进行调制，调制后可以形成一些截然不同的发送符号x。这些发送符号可通过分开的各发射天线13进行发射，之后可通过接收端12的多个接收天线14接收。
发送符号通过由发射天线13与接收天线14形成的MIMO信道进行传输，使得接收天线14接收到相应的接收符号y。接收符号可根据MIMO信道的模型被表述为y＝Hx+n。
其中，以发射天线13的个数为Nt，接收天线14的个数为Nr为例，上述公式中的y是Nr×1维的接收符号向量，H是Nr×Nt维的信道矩阵，x是Nt×1维的发送符号向量，n是均值为0、方差为σ2的复高斯噪声向量。
为了在接收端12还原出发送端11所输入的原始信号，需要接收端12通过信道估计检测出接收符号，并对该接收符号进行解码操作。
本申请实施例对发送端11和接收端12的结构框架不做具体的限定，只要发送端11可以进行相应的编码和调制、接收端12可进行相应的信号检测以及解码即可。
作为一个示例，如图2所示，发送端11可包括编码器111、交织器112以及调制映射器113。接收端12可包括MIMO检测器121、解交织器122以及译码器123。
当原始信号进入发送端11之后，编码器111可对原始信号进行编码，并输出原始信号的编码比特。交织器112可接收编码比特并对其进行空时交织以得到交织后的比特矢量。调制映射器113可对比特矢量进行调制映射从而将比特矢量映射到星座图中，例如，可以是进行格雷映射，以获得通过星座点表示的发送符号。本申请实施例对星座图可以是通过根据正交振幅调制(Quadrature Amplitude Modulation，QAM)方式的星座图，例如，四进制QAM(l6QAM)、八进制QAM(64QAM)等。
发送符号通过信道传输后成为接收符号被接收天线接收。接收端12内的MIMO检测器121可检测出上述接收符号，并通过后续的解交织器122以及译码器123进行解码以还原出发送端11所输入的原始信号。在一些实现方式中，如图2所示，由于译码器输出的结果为软信息，接收端12还可以包括判决器124，以通过判决器124将软信息判决为输入发送端11的原始信息。本申请实施例对判决器124不做具体的限定，例如可以是硬判决器或者可以是软判决器。在一些实现方式中，判决器124可以既包括软判决器又包括硬判决器，其在MIMO系统的接收端12中的具体设置位置和连接结构可以根据实际需要自行设置。
由于传输信道中存在干扰和噪声，实际的接收符号会偏离理想的发送符号的星座点位置，因此，从接收符号中准确的检测出发送符号是MIMO系统的检测算法的目标。换句话说，为了保证无线通信系统的传输质量，MIMO系统的检测算法的准确度是保证接收端12性能的关键。这不仅会对基带通信功能产生较大影响，也会影响到用户的体验。
在现有各种MIMO检测算法中，最大似然(Maximum Likelihood，ML)检测算法可以达到最优的检测性能，但是其复杂度极其高，且会随着发送端11天线个数和调制阶数的增加呈指数增长。类最大似然检测算法可以以较低的复杂度取得接近最大似然检测算法的性能，是目前实际接收端12中主流的MIMO检测算法。
典型的类最大似然检测算法有深度优先的球形译码算法，测度值优先的堆栈算法和宽度优先的K-best或者其变异算法。这些检测算法都是基于树搜索的MIMO检测算法，通过将最大似然检测算法转化为树搜索问题，采用基于不同参数的剪枝操作来降低MIMO检测的复杂度。
如前所述，实际的接收符号会偏离理想的发送符号的星座点位置，MIMO检测可通过对接收符号与发送符号之间的度量信息而判决接收符号所对应的星座点。例如，采用类最大似然检测算法的MIMO检测是根据欧式距离作为度量值，其目标是通过找到一个发送符号向量x，使其与接收到的符号向量y具有最小的欧氏距离，而判决接收符号应对应于此具有最小欧式距离的星座点。有鉴于此，在基于树搜索的MIMO检测算法中，检测的目标均是通过欧式距离而确定从根节点至叶子节点的路径度量，并根据该路径度量准确的检测出发送符号。
为了便于理解，下面结合图3对上述路径度量进行说明。如图3所示，以树搜索的深度(即检测层)为4层为例，其中，叶子节点所在的检测层标记为第1层，根节点所在的检测层标记为第4层。如果当前检测层为第i层(i可以是2-4中的任何一个)时，当前检测层i的累积路径度量为检测层i+1的累积路径度量与当前检测层i的路径度量之和。也就是说，当前检测层i的路径度量可以被理解为是当前检测层i的路径度量相对于检测层i+1的累积路径度量的增加值。由于当前检测层的路径度量为最终需要检测的路径度量(上述根节点至叶子节点的路径度量)的一部分，因此，当前检测层的路径度量还可以称为当前检测层的部分路径度量，当前检测层的累积路径度量也可以称为当前检测层的累积部分路径度量。由此可知，根节点至叶子节点的路径度量为叶子节点所在的检测层(图3中为第1检测层)所输出的累积路径度量。由于叶子节点的累积路径度量需要根据每个检测层的路径度量累积而成，因此，每个检测层的路径度量的准确度对检测的性能有决定性的作用，尤其是先检测层。
下面结合公式对此进行说明。若定义bi,k为第i个发送符号所携带的第k个比特，对于实际接收端12，基于Max-Log-MAP准则其输出的软信息(例如可以是后验信息，后验信息可以是指后验对数似然比(Log-likelihood Rate，LLR))可导出为：
Figure BDA0003517003870000071
其中，
Figure BDA0003517003870000072
为bi,k＝b的发送符号向量的集合，P(x)为发送符号向量为x的先验概率，即
Figure BDA0003517003870000073
在相关技术中，假设所有发送符号向量的先验概率完全相同，因此，软信息的计算被简化为：
Figure BDA0003517003870000074
其中Lp和Le分别表示后验信息和外信息。通过该式可知在忽略先验信息的影响时，软信息中的后验信息等于外信息。
为了减少计算量，通常可通过对信道矩阵H进行QR分解(即H＝QR。其中Q是Nr×Nt维的正交矩阵，R是Nt×Nt维的上三角矩阵)，并基于QR分解后的上三角矩阵对接收符号向量进行预处理，预处理后可得z＝QHy。
基于此，相关技术中的当前检测层的路径度量可表示为：
Figure BDA0003517003870000081
其中，xi为当前检测层的节点所对应的星座点，而此时的路径度量也可以被理解为是根据发送符号向量、接受符号向量以及信道矩阵的上三角矩阵所确定的欧式距离。
由上式可知，在相关技术中，由于假设所有发送符号向量是等概率发送的，其路径度量仅与欧式距离有关。然而，通过研究发现，实际中的发送符号的先验发送概率并不是相等的。而相关技术忽略了此信息，这导致基于相关技术中的方法所确定的路径度量的准确度不高，从而导致MIMO系统的检测性能损失。
有鉴于此，如图4所示，本申请实施例提出一种基于树搜索的MIMO检测方法。该方法提出根据发送符号的先验信息确定当前检测层的路径度量。相较于相关技术，通过先验信息所确定的当前检测层的路径度量的准确度更高，也使得后续根据该路径度量进行MIMO检测时的性能更好。
下面结合图4，对本申请实施例中的基于树搜索的MIMO检测方法进行详细的说明。
在步骤S410，根据MIMO检测器和/或译码器输出的软信息确定发送符号的先验信息。
MIMO检测器是一种信号检测器，例如可以是MMSE检测器或者ML检测器。译码器也可以称为解码器，用于对接收符号的所有比特进行解码。本申请实施例对MIMO检测器和译码器不做具体的限定，只要MIMO检测器或译码器具有迭代结构即可。
MIMO检测器和/或译码器输出的软信息可以是后验信息或者外信息。对于MIMO检测器和/或译码器所输出的软信息具体是后验信息还是外信息可根据是实际需求设置相应的硬件架构。
在本申请实施例中，先验信息是一种量值，其可被表示为：
Figure BDA0003517003870000091
其中，
Figure BDA0003517003870000092
Qm为当前检测层的星座点集合；Λi,k第i个发送符号所携带的第k个比特的先验对数似然比(或称先验LLR)，可被表示为：
Figure BDA0003517003870000093
而P(bi,k＝0)和P(bi,k＝0)均是通过MIMO检测器和/或译码器输出的软信息而确定的。
在步骤S420，根据先验信息确定当前检测层的路径度量。
如前所述，当前检测层的路径度量也可以称为当前检测层的部分路径度量。为了便于理解，下文中的当前检测层的部分路径度量与当前检测层的路径度量是一致的。本申请实施例对根据先验信息确定当前检测层的部分路径度量的方式不做具体的限定。作为一种实现方式，可以首先根据发送符号向量x、接收符号向量y以及信道矩阵H确定欧式距离，然后根据欧式距离与先验信息的和确定当前检测层的部分路径度量。优选地，为了减少计算量，可以先对信道矩阵H进行QR分解，使得H＝QR。其中，Q是Nr×Nt维的正交矩阵，R是Nt×Nt维的上三角矩阵，其中R的第(i,j)个元素表示为rij。然后可以对接收符号向量y进行预处理，可得z＝QHy。基于此，当前检测层的部分路径度量可以被表示为：
Figure BDA0003517003870000094
由此可知，当m与Λi,k的符号不同时，部分路径度量的计算过程中加上先验信息(即相对应比特的先验对数似然比的绝对值的累加值)，以强化该比特的软信息在译码过程中的权重，进而提高整个接收机的性能。
作为另一种实现方式，还可以根据欧式距离与赋予权重值的先验信息之和确定所述当前检测层的部分路径度量。基于此，当前检测层的部分路径度量可以被表示为：
Figure BDA0003517003870000101
其中，权值ρ∈[0,1]。在信道性能较好时(也可以理解为先验信息准确性很高时)，例如，比如当互信息大于0.9或者高信噪比(Signal-Noise Ratio，SNR)时，可以加大先验信息的权重，以加速收敛并降低MIMO检测的复杂度。该权值的确定可以通过在不同场景下的仿真实验来获取，而其在硬件实现的过程中，可以通过查表而获得。
在步骤S430，根据当前检测层的路径度量进行MIMO检测。
本申请实施例中根据当前检测层的路径度量所进行的MIMO检测可以包括根据当前检测层的部分路径度量计算当前检测层的累积部分路径度量以及根据该累积部分路径度量确定对应的部分发送符号向量。在一些实现方式中，若当前检测层不为叶子节点所在的检测层时，MIMO检测还可以包括根据累积部分路径度量进行剪枝操作或者幸存者路径的选择。
本申请实施例所提供的基于树搜索的MIMO检测方法能够提出根据发送符号的先验信息确定当前检测层的路径度量。相较于相关技术，通过先验信息所确定的当前检测层的路径度量的准确度更高，也使得后续根据该部分路径度量进行MIMO检测时的性能更好。
如前所述，基于树搜索的MIMO检测算法包括多种形式，而当前检测层的部分路径度量在不同形式的树搜索算法中具有不同的体现。下面结合图5和图6对其在采用深度优先的球形译码算法和宽度优先的K-best算法中的体现形式进行说明。
深度优先是从搜索树的根节点开始出发，找到下一层的最优子节点，一直到叶子节点。如果路径不合适，返回上一级。而采用深度优先的球形译码算法通常是根据球形半径的大小所选取的星座点建立树结构，并基于该树结构进行树搜索。如图5所示，在深度优先的球形树搜索算法中，可以通过部分路径度量的大小为参考进行剪枝操作，以保证每个节点都会被遍历一次且仅有一次。其检测系统的架构可详见图5。
在相关技术中，其部分路径度量的计算公式可以如上文中的公式(3)所示。而采用了本申请实施例中的部分路径度量的确定方法后，其部分路径度量的计算公式可以如上文中的公式(4)或(5)所示。通过对检测结果的分析可以确定，采用本申请实施例中的方法进行部分路径度量的确定后，部分路径度量的准确度更高，从而使得后续MIMO检测的准确度更好，有利提升MIMO系统的检测性能。
宽度优先则是从树的根节点开始沿着树的宽度遍历树节点，直到本层所有节点遍历完毕，才到下一层。参见图6，在宽度优先的K-best算法中，可以通过部分路径度量选出幸存者路径，以保证所选取的节点组成的树结构的准确度更高。其检测系统的架构可详见图6。
在相关技术中，其部分路径度量的计算公式同样可以如上文中的公式(3)所示。而采用了本申请实施例中的部分路径度量的确定方法后，其部分路径度量的计算公式可以如上文中的公式(4)或(5)所示。通过对检测结果的分析可以确定，采用本申请实施例中的方法进行部分路径度量的确定后，部分路径度量的准确度更高，从而使得后续MIMO检测的准确度更好，有利提升MIMO系统的检测性能。
为了减少宽度优先的K-best算法中的计算复杂度，需要确定当前检测层中的检测节点。其具体形式如图6所以，在确定部分路径度量之前，可以先确定当前检测层的父节点扩展中心。然后以父节点扩展中心为质心，以较小的欧式距离优先在星座图中进行选点，而后根据所选取的星座点进行部分路径度量的确定。
父节点扩展中心可以理解为是当前检测层的优质节点或者节点中心，通过选取与该父节点扩展中心距离较近的星座点，可以保证所选取的星座点的测量值增量较小。换句话说，星座点选点的优劣依赖于父节点扩展中心的位置。而子节点扩展中心的计算依赖于父节点的位置。由此可见，父节点扩展中心的准确性越高，所选星座集中包含实际的发送符号的概率越高，MIMO检测算法的性能越好。
然而，父节点扩展中心的选取通常有赖于路径度量的计算方式。在相关技术中，父节点扩展中心为路径度量中具有最小欧式距离的节点，可基于最小欧式距离进行计算。具体地，父节点扩展中心ci可以被表示为：
Figure BDA0003517003870000121
然而，通过上述方式所确定的每个检测层的父节点扩展中心同样面临上文中所述的问题：不使用先验信息，而假设所有发送符号向量等概率发送。而直接忽略先验信息，降低了父节点扩展中心的准确性，这进一步的降低了部分路径度量的准确度，从而造成了MIMO检测算法的性能损失。
有鉴于此，本申请实施例中提出同时基于最小欧式距离和先验信息确定父节点扩展中心，并在此基础上确定当前检测层的部分路径度量的方法。
具体地，在一些实现方式中，步骤S420还可以包括以下步骤：
S421：根据发送符号、接收符号以及信道矩阵确定欧式距离。
S422：根据欧式距离与先验信息确定当前检测层的父节点扩展中心。
S423：根据父节点扩展中心选取当前检测层的星座点集合。
S424：针对星座点集合内的星座点确定当前检测层的部分路径度量。
本申请实施例对父节点扩展中心的表示方法不作具体的限定，只要父节点扩展中心是同时根据欧式距离和发送符号的先验信息确定即可。作为一个示例，当前检测层的父节点扩展中心可以类似于上述部分路径度量的表示，而被表示为：
Figure BDA0003517003870000122
其中，Q为全部星座点的集合，Qm为已检测出的星座点集合。
相较于上述公式(6)，通过上述公式(7)所确定的父节点扩展中心，可以有效提高父节点扩展中心的准确度和可靠性。
然而，相较于上述公式(6)，通过上述公式(7)确定父节点扩展中心的过程需要遍历所有星座点。而随着调制阶数的增长，遍历所有星座点的计算复杂度较高。
为了解决上述问题，本申请实施例还提出了以双中心为基点进行父节点扩展中心的方法。
上文中的步骤S422包括以下步骤：
S4221：根据欧式距离确定当前检测层的第一父节点扩展中心。
在一些实现方式中，根据欧式距离确定当前检测层的第一父节点扩展中心的方式可以如上文中的公式(6)所示。
在另一些实现方式中，据欧式距离确定当前检测层的第一父节点扩展中心的方式可以为：
Figure BDA0003517003870000131
通过公式(8)可以将父节点扩展中心映射到星座图中的星座点上。
S4222：根据先验信息的硬判决结果确定当前检测层的第二父节点扩展中心。
根据先验信息的硬判决结果确定当前检测层的第二父节点扩展中心也可以理解为将先验信息输入硬判决器后，根据硬判决器的输出的符号估量值所确定的第二父节点扩展中心。具体可以是：在MIMO接收端12可设置硬判决器，然后将对应于发送符号xi的先验信息
Figure BDA0003517003870000133
输入硬判决器，通过硬判决得到对应于发送符号xi的比特
Figure BDA0003517003870000134
最后通过星座点映射，得到第二父节点扩展中心
Figure BDA0003517003870000132
本申请实施例对硬判决器的设置位置不做具体的限定。例如其位置可以设置在图2中的判决器124的位置。作为另一种实现方式，也可以设置在MIMO检测器的输出端。或者，还可以设置在MIMO检测器的输出端至译码器的输出端的任意一个位置上。
S4223：根据第一父节点扩展中心选取当前检测层的第一星座点集合。
作为一种实现方式，上述第一父节点扩展中心可以被定义为：
Figure BDA0003517003870000141
Wd可用来表示扩展宽度，那么，以第一父节点扩展中心为质心所选取的第一星座点集合的I/Q值的集合分别为
Figure BDA0003517003870000142
Figure BDA0003517003870000143
和Qid-Wd,...,Qid,...,Qid+Wd。需要注意的是，当Iid±w或者Qid±w(其中w∈[0,2,4,...,Wd])超出星座点的范围时，可截止到星座点的边缘值位置。可以理解，较大的Wd代表较大的选点集合，较小的Wd代表较小的选点集合Qd。通过该方法所确定的第一星座点集合中的星座点距离父节点扩展中心
Figure BDA0003517003870000144
有1比特或者2比特的翻转。
S4224：根据第二父节点扩展中心选取的当前检测层的第二星座点集合。
在选取第二星座点集合时，为了在星座点映射的过程中降低复杂度，可以采用实值模型。作为一种实现方式，上述第二父节点扩展中心可以被定义为：
Figure BDA0003517003870000145
Wa可用来表示扩展宽度，那么，以第一父节点扩展中心为质心所选取的第二星座点集合的I/Q值的集合分别为
Figure BDA0003517003870000146
和
Figure BDA0003517003870000147
需要注意的是，当
Figure BDA0003517003870000148
或者
Figure BDA0003517003870000149
(其中w∈[0,2,4,...,Wa])超出星座点的范围时，可截止到星座点的边缘值位置。同样可以理解，较大的Wa代表较大的选点集合Qa，较小的Wa代表较小的选点集合Qa。通过该方法所确定的第二星座点集中的星座点距离父节点扩展中心
Figure BDA00035170038700001410
有1比特或者2比特的翻转。
S4225：根据第一星座点集合和第二星座点集合更正当前检测层的父节点扩展中心。
作为一种实现方式，当前检测层的父节点扩展中心的更正方式可以如下：
Figure BDA00035170038700001411
其中，Qd和Qa分别为第一星座点集合和第二星座点集合。根据上述父节点扩展中心进行MIMO检测的系统框架，可以如图7所示。
通过该方法所确定的父节点扩展中心，综合考虑了欧式距离和先验信息，因此兼顾了算法的性能，提高了准确度，同时由于该方法缩减了求取父节点扩展中心时的星座点的数目，因而该方法极大的减少了计算复杂度。另外，无论是基于此父节点扩展中心进行的星座点扩展(扩展到K)还是基于此父节点扩展中心确定当前检测层的部分路径度量，亦或是基于此方法找到最优子节点，都充分保证了先检测层的正确性，从而提高整个MIMO检测算法的性能。
如前所述，在信道性能较好时，可以加大先验信息的权重，以加速收敛并降低MIMO检测的复杂度。作为一种实现方式，在通过双节点求取父节点扩展中心的方法中，加大先验信息的权重的方式还可以如下：通过增加以基于先验信息所得的第二父节点扩展中心为质心的选点集合Qa的数目来增加先验信息的权重。反之，增加通过第一父节点扩展中心所确定的选点集合Qd的数目来减弱先验信息的权重。
另外，如果各个检测层的符号检测均正确，那么rii是一个影响第i层检测性能的关键因素，这使得具有较小rii的层的噪声对检测算法性能的影响较大。有鉴于此，在一次信道实现中，不同检测层根据不同的参数自适应地进行星座点选点方案，例如在具有较小的rii的层，适当的增加星座集合中的星座点的数目，以保证较小的性能损失。在另一些实施例中，在先验信息非常可靠的情况下，或者基于欧氏距离与基于先验信息的父节点扩展中心发生重合的情况下，相应的检测层可以直接被跳过，以进一步降低迭代算法的复杂度。
为了对本申请实施例中的MIMO检测的性能进行验证，本申请实施例对此进行了仿真实验，实验结果如图8所示。通过图8可以看出：在采用4X4的MIMO系统，且低密度奇偶校验(Low Density Parity Check，LDPC)-1944-0.5进行编码，四进制QAM进行调制时，本申请实施例中的采用深度优先的球形译码算法(图8中的球形树搜索2)和宽度优先的K-best算法(图8中的宽度优先2)相较于相关技术中的分别采用深度优先的球形译码算法(图8中的球形树搜索1)和宽度优先的K-best算法(图8中的宽度优先1)而言，本申请实施例中的树搜索MIMO检测具有误码率(Bit Error Rate，BER)和复杂度两方面的优势。
可以理解的是，本申请实施例的方法可以应用与多种场景，包括但不限于：无线局域网(WLAN)系统、蜂窝电话系统、无线电网络、计算机(例如，台式机、膝上计算机、手持式计算机、服务器等)和无线通信装置(例如，蜂窝电话、寻呼机、无线电台等)。
上文结合图1-图8，详细描述了本申请的方法实施例。下面描述本申请的装置实施例。应理解，装置实施例的描述与方法实施例的描述相互对应，因此，未详细描述的部分可以参见前面的方法实施例。
参见图9，本申请实施例提供了一种接收机900，包括：
MIMO检测器910、译码器920以及处理器930。
处理器930用于执行以下操作：根据MIMO检测器和/或译码器输出的软信息确定发送符号的先验信息；根据所述先验信息确定当前检测层的路径度量；根据所述当前检测层的路径度量进行所述MIMO检测。
可选地，处理器930还用于：根据所述发送符号、接收符号以及信道矩阵确定欧式距离；根据所述欧式距离与所述先验信息确定所述当前检测层的父节点扩展中心；根据所述父节点扩展中心选取所述当前检测层的星座点集合；针对所述星座点集合内的星座点确定所述当前检测层的路径度量。
可选地，处理器930还用于：根据所述欧式距离确定所述当前检测层的第一父节点扩展中心；根据所述先验信息的硬判决结果确定所述当前检测层的第二父节点扩展中心；根据所述第一父节点扩展中心选取当前检测层的第一星座点集合；根据所述第二父节点扩展中心选取的当前检测层的第二星座点集合；根据所述第一星座点集合和所述第二星座点集合更正所述当前检测层的父节点扩展中心。
可选地，处理器930还用于：根据所述欧式距离与所述先验信息之和确定所述当前检测层的父节点扩展中心。
可选地，处理器930还用于：根据所述欧式距离与赋予权重值的所述先验信息之和确定所述当前检测层的路径度量。
可选地，所述软信息为后验信息或者外信息。
图10是本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。图10所示的装置1000可以是能够执行基于树搜索的MIMO检测的电子设备。该装置1000可以是通信系统中的接收端，例如，可以是用户设备(user equipment，UE)、接入终端、用户单元、用户站、移动站、移动台(mobile station，MS)、移动终端(mobile Terminal，MT)、远方站、远程终端、移动设备、用户终端、终端、无线通信设备、用户代理或用户装置等。装置1000可以包括处理器1010、和存储器1020，其中存储器1020中存储有所述处理器1010可执行指令，当所述指令被所述处理器1020执行时，实现前文描述的各个方法的步骤。在一些实施方式中，该电子设备1000还可以包括网络接口1030，处理器1020与外部设备的数据交换可以通过该网络接口1030实现。
本申请实施例还提供了一种芯片，所述芯片包括可编程逻辑电路和/或程序指令，当所述芯片运行时，实现前文描述的各个方法的步骤。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，所述程序被处理器执行时，实现前文描述的各个方法的步骤。
应理解，在本申请实施例中，“与A相应的B”表示B与A相关联，根据A可以确定B。但还应理解，根据A确定B并不意味着仅仅根据A确定B，还可以根据A和/或其它信息确定B。
应理解，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
应理解，在本申请的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和装置，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(digital subscriber line，DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够读取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，数字通用光盘(digital video disc，DVD))或者半导体介质(例如，固态硬盘(solid state disk，SSD))等。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (13)

1.一种基于树搜索的MIMO检测方法，其特征在于，包括：
根据MIMO检测器和/或译码器输出的软信息确定发送符号的先验信息；
根据所述先验信息确定当前检测层的路径度量，当前检测层的路径度量为根节点至叶子节点的路径度量的一部分；
根据所述当前检测层的路径度量进行所述MIMO检测；
所述根据所述先验信息确定所述当前检测层的路径度量包括：
根据所述发送符号、接收符号以及信道矩阵确定欧式距离；
根据所述欧式距离与所述先验信息确定所述当前检测层的父节点扩展中心；
根据所述父节点扩展中心选取所述当前检测层的星座点集合；
针对所述星座点集合内的星座点确定所述当前检测层的路径度量。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述欧式距离与所述先验信息确定所述当前检测层的父节点扩展中心包括：
根据所述欧式距离确定所述当前检测层的第一父节点扩展中心；
根据所述先验信息的硬判决结果确定所述当前检测层的第二父节点扩展中心；
根据所述第一父节点扩展中心选取当前检测层的第一星座点集合；
根据所述第二父节点扩展中心选取的当前检测层的第二星座点集合；
根据所述第一星座点集合和所述第二星座点集合更正所述当前检测层的父节点扩展中心。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述欧式距离与所述先验信息确定所述当前检测层的父节点扩展中心包括：
根据所述欧式距离与所述先验信息之和确定所述当前检测层的父节点扩展中心。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述欧式距离和所述先验信息确定所述当前检测层的路径度量包括：
根据所述欧式距离与赋予权重值的所述先验信息之和确定所述当前检测层的路径度量。
5.根据权利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，所述软信息为后验信息或者外信息。
6.一种接收机，其特征在于，包括：
MIMO检测器；
译码器；以及
处理器，用于执行以下操作：
根据MIMO检测器和/或译码器输出的软信息确定发送符号的先验信息；
根据所述先验信息确定当前检测层的路径度量，当前检测层的路径度量为根节点至叶子节点的路径度量的一部分；
根据所述当前检测层的路径度量进行所述MIMO检测；
所述处理器还用于：
根据所述发送符号、接收符号以及信道矩阵确定欧式距离；
根据所述欧式距离与所述先验信息确定所述当前检测层的父节点扩展中心；
根据所述父节点扩展中心选取所述当前检测层的星座点集合；
针对所述星座点集合内的星座点确定所述当前检测层的路径度量。
7.根据权利要求6所述的接收机，其特征在于，所述处理器还用于：
根据所述欧式距离确定所述当前检测层的第一父节点扩展中心；
根据所述先验信息的硬判决结果确定所述当前检测层的第二父节点扩展中心；
根据所述第一父节点扩展中心选取当前检测层的第一星座点集合；
根据所述第二父节点扩展中心选取的当前检测层的第二星座点集合；
根据所述第一星座点集合和所述第二星座点集合更正所述当前检测层的父节点扩展中心。
8.根据权利要求6所述的接收机，其特征在于，所述处理器还用于：
根据所述欧式距离与所述先验信息之和确定所述当前检测层的父节点扩展中心。
9.根据权利要求6所述的接收机，其特征在于，所述处理器还用于：
根据所述欧式距离与赋予权重值的所述先验信息之和确定所述当前检测层的路径度量。
10.根据权利要求6-9任一所述的接收机，其特征在于，所述软信息为后验信息或者外信息。
11.一种电子设备，其特征在于，
所述电子设备包括处理器、存储有所述处理器可执行指令的存储器，当所述指令被所述处理器执行时，实现如权利要求1-5任一项所述的方法。
12.一种芯片，其特征在于，
所述芯片包括可编程逻辑电路和/或程序指令，当所述芯片运行时，实现如权利要求1-5任一项所述的方法。
13.一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，其特征在于，
所述程序被处理器执行时，实现如权利要求1-5任一项所述的方法。
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115333583B (zh) * 2022-08-10 2024-02-06 比科奇微电子(杭州)有限公司 多发多收通信系统的信号检测方法及装置
CN115396064B (zh) * 2022-08-16 2023-11-24 网络通信与安全紫金山实验室 检测译码方法、装置、计算机设备及可读存储介质

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016095488A1 (zh) * 2014-12-15 2016-06-23 深圳市中兴微电子技术有限公司 一种识别误检控制信息的方法、装置及存储介质
CN106130690A (zh) * 2016-06-21 2016-11-16 东南大学 结合极化码的mimo系统联合检测译码方法
CN112533294A (zh) * 2020-11-23 2021-03-19 Oppo广东移动通信有限公司 一种控制信道的检测方法、装置、通信设备和存储介质

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10411836B2 (en) * 2017-03-17 2019-09-10 Uurmi Systems Pvt. Ltd System and method for detecting spatially multiplexed and space time block coded multiple-input multiple-output (MIMO) signals
CN108322290B (zh) * 2018-02-05 2020-08-04 浙江理工大学 一种无线通信的迭代检测方法及系统
CN110830166B (zh) * 2019-10-31 2022-05-06 哈尔滨工业大学（深圳） 联合检测译码方法、装置、计算机设备及存储介质
CN111614583B (zh) * 2020-05-18 2023-04-28 Oppo广东移动通信有限公司 一种信号解调方法、电子设备及计算机可读存储介质

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016095488A1 (zh) * 2014-12-15 2016-06-23 深圳市中兴微电子技术有限公司 一种识别误检控制信息的方法、装置及存储介质
CN106130690A (zh) * 2016-06-21 2016-11-16 东南大学 结合极化码的mimo系统联合检测译码方法
CN112533294A (zh) * 2020-11-23 2021-03-19 Oppo广东移动通信有限公司 一种控制信道的检测方法、装置、通信设备和存储介质

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