CN115051900A - 无线多输入多输出的接收机检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种无线多输入多输出的接收机检测方法，涉及无线通信技术领域，包括：获取搜索半径；对信道矩阵进行QR分解，之后基于搜索半径，获取局部最优发送矢量，保留路径矢量对应的累积度量值，以及保留路径矢量，其中，局部最优发送矢量为各层最小路径度量值对应的候选分支集合；对局部最优发送矢量进行扩展；基于保留路径矢量对应的累积度量值以及保留路径矢量、局部最优发送矢量对应路径度量值及局部最优发送矢量，计算每层每个bit对应的LLR；输出每层每个bit对应的LLR。本发明可得到所有软比特的LLR，且获得所有bit软信息的复杂度可控；相对现有技术中通过硬判决输出来辅助更新MMSE估计获得的bit软信息，在性能上有较大提升可获得最优检测性能。

Description

无线多输入多输出的接收机检测方法

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，具体而言，涉及一种无线多输入多输出的接收机检测方法。

背景技术

多输入多输出(Multiple Input and Multiple Output，MIMO)技术作为宽带无线通信的关键技术，它充分利用空间资源以提高频谱效率，在不需要损失频带和发射功率资源的前提下，能有效的提高系统能量，但它却无法克制多径衰落现象。正交频分复用(OrthogonalFrequency Division Multiplexing，OFDM)技术通过把高速数据分配至多个相互正交的子载波上进行传输，把频率选择性衰落信道变成了平坦衰落信道，可以有效地对抗多径衰落。

使用多输入多输出技术能够大大的增加数据传输的速率的同时，由于多路信号在接收天线上混合在一起使得接收机变得异常的复杂。多输入多输出情况下的解调称为MIMO检测。大型MIMO是指超过2个数据流的多输入多输出的信号检测技术。

在MIMO检测技术中，球形译码(sphere decoding，SD)检测在性能上能逼近最优性能，即最大似然(maximum likelihood，ML)性能，而复杂度远低于ML，因此常被用于进行MIMO检测。球形译码(Sphere Decoding,SD)算法的思想是在以接收信号为中心，初始半径给定的球体内进行遍历搜索，寻求超球体内距离接收信号最近的点。若搜索到一个信号格点与接收信号格点间欧几里得距离小于搜索半径，则将搜索半径更新为其欧几里得距离，在缩小后的球体内继续搜索；如果在给定半径内没有搜索到满足条件的信号点，则放大半径重新搜索，直到得到满足最后条件的信号点，即为发射信号的估计值。如何在支持不同调制方式的多层MIMO球形译码检测中进行合理排序，以使性能逼近最优性能，是目前亟待解决的问题。

专利文献CN102594467 A(申请号：201210041179.6)公开了一种在多层MIMO球形译码检测的方法。该方法存在的问题是：在层数或调制阶数较高时，不能确保可以得到所有bit的软信息。如果想得到软比特的话，需要增加很多的幸存路径，计算量增加，并且即便这样也不能保证能够得到所有的软比特LLR。

专利文献CN102904687A(申请号202011043407.4)提供了一种线性检测与非线性检测相结合的方法，利用k-Best方法硬判决输出来辅助更新MMSE估计获得的bit软信息。该方法利用的是k-Best的硬判决，在硬判决的过程中损失了一部分解调信息与k-Best方法的软判决存在较大的性能差异。

发明内容

本发明在于提供一种无线多输入多输出的接收机检测方法，其能解决大规模多输入多输出非线性软检测系统中搜索到任意一层因检测门限限制引起保留路径缺失，导致部分软比特对应符号集为空集的问题，该方法可有效提升译码性能。

为了缓解上述的问题，本发明采取的技术方案如下：

本发明提供了一种无线多输入多输出的接收机检测方法，包括以下步骤：

S1、获取搜索半径；

S2、对信道矩阵进行QR分解，之后基于搜索半径，获取局部最优发送矢量，保留路径矢量对应的累积度量值，以及保留路径矢量，其中，局部最优发送矢量为各层最小路径度量值对应的候选分支集合；

S3、对局部最优发送矢量进行扩展；

S4、基于保留路径矢量对应的累积度量值以及保留路径矢量、局部最优发送矢量对应路径度量值及局部最优发送矢量，计算每层每个bit对应的LLR；

S5、输出每层每个bit对应的LLR。

本技术方案的技术效果是：通过扩展后局部最优发送矢量可得到所有软比特的LLR，而且扩展出M*N条局部最优的发送矢量可获得所有bit软信息即最大复杂度可控；相对现有技术中通过硬判决输出来辅助更新MMSE估计获得的bit软信息，本方案利用扩展后的局部最优发送矢量对应的bit软信息来更新保留路径矢量的bit软信息，因此在性能上有较大提升可获得最优检测性能。

在本发明的一较佳实施方式中，所述搜索半径为仿真经验值。

本技术方案的技术效果是：根据扩展后的局部最优矢量及保留路径矢量来近似ML搜索的得到的M^N条路径矢量，在复杂度更小的情况下可使解调性能逼近ML检测。

在本发明的一较佳实施方式中，在步骤S2中，设信道矩阵为H，其对应的接收天线信号表达式为：

y＝Hs+n

其中，y是Nx1的接收矢量，s是Nx1发送信号矢量，n是Nx1噪声矢量，发送符号的调制阶数为M。

本技术方案的技术效果是：根据得到的局部最优路径矢量及保留路径矢量，可以进一步近似得到全局最优路径矢量。

在本发明的一较佳实施方式中，步骤S2具体包括：

S21、对信道矩阵H进行QR分解，

H＝QR

其中，Q为酉矩阵，R及

表示如下

其中y_N、x_N表示矢量y、x的第N个元素，N为层数，r_kk表示矩阵R的第k行第k列的元素，x表示可能发送的信号矢量，x_N是变量代指可能发送的信号，且可能发送的信号有M种可能，共有N^M个可能发送信号矢量；

S22、从第N层到第1层依次进行检测，得到局部最优发送矢量，保留路径矢量对应的累积度量值，以及保留路径矢量。

本技术方案的技术效果是：根据搜索半径进行逐层搜索得到保留路径矢量，同时得到的第一局部最优矢量及第二局部最优矢量，并从第一局部最优矢量及第二局部最优矢量中根据路径度量值选取局部最优路径矢量，由于该局部最优路径矢量对应的路径度量值是所有保留路径中最小的一条，从而该局部最优路径矢量可认为是全局最优路径矢量。

在本发明的一较佳实施方式中，步骤S22具体包括：

步骤S22具体包括：

S221、初始度量值赋为0，计算第N层的累积度量值，令：

其中，n＝0,1,…,M-1；S为M个星座调制映射符号集合，当i＝N时，x_i,n表示第N层发送信号的第n个可能性，n有M个取值可选，即认为第N层可扩展为M个候选分支路径，每一个分支路径代表第N层发送信号的一种可能性，Δd_N,1,n表示发送信号为x_N,n第N层第n个候选分支路径对应路径的度量值；

需注意的是，第N层的累积度量值＝第N-1层的累积度量值+第N层的每个分支的度量值，由于共有N层，所以此处第N层的累积度量值＝0+第N层每个分支的度量值；

S222、判断第N层的第n个候选分支度量值Δd_N,1,n是否小于搜索半径D₀，若小于搜索半径D₀，则保留对应的信号x_N,n，x_N,n记为第N层的一个保留分支路径，第N层的第l个保留分支路径记为c_N,l，第N层的第l条保留路径矢量表示为C_l，c_N,l为C_l第N层的分量，记录第N层第l个保留路径对应的路径度量值，标记为d_N,l；

该步骤关键点：从候选分支路径中筛选出保留分支路径，筛选条件是判断路径累积度量值是否小于搜索半径D₀；

S223、当检测到第k层时，保留路径C_l在第k层进一步扩展为M个候选分支路径，M个分支路径对应的第k层的发送信号的M种可能性，即若第k+1层共有L条保留条路径，则第k层共有L*M个候选分支路径，若将第k+1层第l个路径的第n个分支对应的累积度量值表示为d_k,l,n，该度量值由第l个候选路径截止到第k+1层的累积度量值d_k+1,l以及第k层第l个保留路径的第n个候选分支的度量值求和得到Δd_k,l,n，

d_k,n,l＝d_k+1,l+Δd_k,l,n

其中，x_k,n表示第k层发送信号的第n个候选分支路径，c_i,l表示第l个候选路径第i层的分量，即保留路径矢量C_l第i层的元素，候选路径条数L为变量，其等于d_k,n,l小于搜索半径D₀的条数；

S224、依次判断第k层所有候选分支路径对应的路径度量值d_k,n,l，若d_k,n,l小于搜索半径D₀则保留对应的候选分支路径x_k,n，x_k,n标记为c_k,l为保留路径矢量C_l的第k层的分量，并将d_k,n,l记为d_k,l；若d_k,min为第k层J*M条分支路径中最小的分支度量值，则记录第k层最小路径度量值d_k,min对应的候选分支为s_k,min；

S225、当第1层检测完成，即依次完成了从第N层到第1层的检测时，输出三个检测结果，分别为第一局部最优发送矢量s1_min，L条保留路径矢量对应的累积度量值d_1,l,0≤l≤L-1，以及L条保留路径矢量C_l,0≤l≤L-1，

s1_min＝{s_1,min,s_2,min,…,s_k,min,…,s_N,min}^T

S226、将L个累积度量值d_1,l中的最小值对应的保留路径矢量作为第二局部最优发送矢量s2_min；

S227、计算第一局部最优发送矢量s1_min对应的路径度量值，标记为第一局部最优路径度量值，计算第二局部最优发送矢量s2_min对应的路径度量值，标记为第二局部最优路径度量值，若第一局部最优路径度量值不大于第二局部最优路径度量值，则将第一局部最优发送矢量s1_min标记为最终的局部最优发送矢量s_min输出，反之则第二局部最优发送矢量s2_min标记为最终的局部最优发送矢量s_min输出。

本技术方案的技术效果是：通过扩展局部最优发送矢量s_min，得到M*N个扩展后的发送矢量s_k,n，从而使每层每个bit对应的符号集都不为空集。

在本发明的一较佳实施方式中，在步骤S3中，对局部最优发送矢量s_min的扩展方法包括：固定除了第k层外其他的分量值，令第k层的分量有M个可能取值，即扩展出M个发送矢量表示为

s_k,n＝{s_1,min,s_2,min,…,x_k,n,…,s_N,min}^T

第k层扩展得到的第n个发送矢量对应的路径度量值由下式得到

其中，n有M个取值，k有N个取值，则最终计算得到M*N个局部最优发送矢量s_k,n和每个局部最优发送矢量s_k,n对应的路径度量值为d_k,n,min(1≤k≤N)。

本技术方案的技术效果是：通过扩展局部最优发送矢量得到的第k层bit为0或1对应的度量值

来更新保留路径矢量对应的

避免了因搜索路径限制导致

为空集引起bit软信息可信度下降，同时根据S43更新后得到bit软信息的可信度更高。

在本发明的一较佳实施方式中，步骤S4具体包括：

S41、将L条保留路径矢量C_l第k层对应的L个分量符号c_k,l按照第i个bit为0、1分成两组，并将L条保留路径对应的路径度量值{d_1,1,…,d_1,l,…,d_1,L}也相应分成两个集合

例如：c_k,l的第i个bit为1，则c_k,l对应的度量值d_1,l，则属于集合

检索第k层第i个为比特0对应的度量值集合

将集合

中最小度量值标记为

检索第k层第i个为比特1对应的度量值集合

将集合

中最小度量值标记为

S42、将M*N个局部最优发送矢量s_k,n，第k层对应的M*N个分量符号按照第i个bit为0、1分成两组，并将M*N个局部最优发送矢量对应的路径度量值也相应分成两个集合

检索第k层第i个为比特0对应的度量值集合

将集合

中最小度量值标记为

检索第k层第i个为比特1对应的度量值集合

将集合

中最小度量值标记为

S43、令

若

则

若

则

若

即

为空集，则

若

即

为空集，则

S44、根据

按照以下公式计算发送矢量中每层每个bit对应的LLR，

本技术方案有两个关键的量：一个是层搜索过程中根据局部最优的分支生成的局部最优发送矢量，另外一个是全部层搜索完产生的保留路径矢量，该方案的核心就是使用局部最优的发送矢量来更新保留路径矢量中缺失的关键信息，从而提高解调性能。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举本发明实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。

图1是本发明所述检测方法的总体流程图；

图2是本发明的矩阵分层检测流程图；

图3是本发明的LLR计算流程图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，或者是该发明产品使用时惯常摆放的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

在本发明的描述中，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“设置”、“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

实施例

请参照图1、图2和图3，本发明提供了一种无线多输入多输出的接收机检测方法，具体如下：

在2x2的MIMO系统中，对于每一个子载波，2根接收天线上信号表达式为：

y＝Hs+n

其中，y是2x1的接收矢量；H是2x2矩阵；s是2x1发送信号矢量；n是2x1噪声矢量，发送符号的调制阶数为M＝16。

(1)获取搜索半径D₀为0.8085，该半径为仿真经验值。

(2)对上述信道矩阵H进行QR分解，

其中Q为酉矩阵，R及

可如下表示,r_kk表示矩阵R的第k行第k列的元素，x表示可能发送的信号矢量，x_N是变量代指可能发送的信号，且可能发送的信号有16种可能。

(3)从第2层到第1层依次进行检测。

a)计算第2层的累积度量值，初始度量值为0，令：

其中，n＝0,1,…,15；S为星座调制映射符号集合，x_i,n表示第i层发送信号的第n个可能性，n有16个取值可选，计算得到第2层16个候选分支对应的路径度量值分别为

Δd_2,1,n＝{0.3711,0.7612,0.2478,0.6380,0.1633,0.1378,0.0401,0.0146,0.6766,1.0667,1.1645,1.5546,0.4688,0.4434,0.9567,0.9312}。

b)判断第2层的第n个候选分支度量值Δd_N,1,n是否小于D₀，若小于D₀，则保留对应的信号x_N,n，x_N,n记为第2层的一个保留分支路径，可得到第二层有L＝11条保留路径，保留分支路径为

c_N,l＝{x_2,n},n＝[0,1,2,3,4,5,6,7,8,12,13]

保留路径度量值为

d_N,l＝{Δd_N,1,n},n＝[0,1,2,3,4,5,6,7,8,12,13]

将该层的最小度量值Δd_N,1,7＝0.0146对应的候选分支x_2,7标记为s_2,min。

s_2,min＝x_2,7

c)当检测到第1层时，候选路径C_l在第1层进一步可扩展为16个分支路径，第2层共保留L＝11条路径则第1层共有11*16个候选分支路径，若将第l个保留路径第1层第n个分支对应的累积度量值表示为d_1,l,n，该度量值由第l个候选路径截止到第2层的累积度量值d_2,l以及第l保留路径第1层的第n个分支的度量值求和得到Δd_1,l,n。

d_1,n,l＝d_2,l+Δd_1,l,n

其中，x_1,n表示第1层发送信号的第n个分支路径，c_i,l表示第l个保留路径第i层的分量，即C_l第i层的元素。以第7条保留路径为例，计算得到第7条保留路径第1层16个分支的累积度量值为

d_1,n,7＝d_2,1+Δd_1,7,n

d_2,1＝0.0146

{Δd_1,7,n,0≤n≤15}＝{6.40,10.94,10.38,14.91,3.65,2.67,7.62,6.64,4.21,8.75,3.80,8.34,1.45,0.47,1.04,0.06}

{d_1,n,7,0≤n≤15}＝{6.4146,10.9546,10.3946,14.9246,3.6646,2.6846,7.6346,6.6546,4.2246,8.7646,3.8146,8.3546,1.4646,0.4846,1.0546,0.0746}

d)判断第1层所有候选路径对应的路径度量值d_1,n,7是否小于D₀，若d_1,n,7小于D₀则保留对应的候选分支路径x_1,n，并将d_1,n,7记为d_1,7；第7条保留路径第1层16个候选分支路径中保留路径有2条，第7条保留路径第1层的路径分量分别为{x_1,13,x_1,15}，可道道两条保留路径矢量如下

这两条保留路径对应的累积度量值为

{d_1,13,1,d_1,15,1}

依次计算出所有11*16条候选分支路径累积度量值，判断得到保留路径L＝5条，将最小路径度量值d_1,15,1对应的候选分支x_1,15标记为s_1,min；

e)当第1层检测完成时，可输出三个检测结果：

a.第一局部最优发送矢量s1_min，

s1_min＝{x_2,7,x_1,15}^T

c.5条保留路径矢量C_l,0≤l≤4。

b.5条保留路径矢量对应的累积度量值d_1,l,0≤l≤l-1

{0.2034,0.5467,0.4846,0.0746,0.7514}

f)选取累积度量值最小对应的保留路径矢量记为第二局部最优发送矢量，最小度量值为0.0746，对应的保留路径矢量C₃记为第二局部最优发送矢量s2_min。

g)计算第一局部最优发送矢量s1_min对应的路径度量值，可得路径度量值为0.0746，第一局部最优发送矢量的度量值等于第二局部最优发送矢量的度量值，最终得到的局部最优发送矢量为s_min＝s1_min。

(4)将局部最优发送矢量s_min扩展为16*2个局部最优发送矢量，以第1层扩展为例，扩展方式为：固定除了第1层外其他的分量值，令第1层的分量有16个可能取值，即可扩展出16个发送矢量可表示为

s_1,n＝{x_2,7,x_1,n}^T

第1层扩展得到的第n个发送矢量对应的路径度量值可由下式得到

最终可计算得到32个局部最优发送矢量s_k,n和每个局部最优发送矢量s_k,n对应的路径度量值为d_k,n,min(1≤k≤N)；

(5)根据如下步骤依次计算每层每个bit对应的LLR。

a)将5条保留路径矢量{C_l,0≤l≤4}第k层对应的5个分量符号c_k,l按照第i个bit为0或1分成两组，并将5条保留路径对应的路径度量值{d_1,0,…,d_1,l,…,d_1,4}也相应分成两个集合

选取第k层第i个为比特0对应的度量值集合中

中最小度量值为

选取第k层第i个为比特1对应的度量值集合中

中最小度量值为

以第1层第2个bit为例，将第1层的5个分量符号按照第一个bit为0或1分成两组，对应的度量值分成两个集合

得到

b)以局部最优发送矢量第1层第2个bit为例，将32个扩展得到的局部最优发送矢量第1层的32个分量符号按照第2个bit为0或1分成两组，对应的度量值分成两个集合

得到两集合的最小度量值为

c)因

可得

d)根据得到的

可计算出第2层第1个bit对应的LLR如下：

(6)进行完上述步骤后输出每层每个bit对应的LLR。

在本实施例中实施本方案前

为空集即第2层第1个bit为0的概率是0，得到的LLR_2,1是负无穷，而实施本方案后

此时得到的LLR_2,1为-53.68，可以看出实施本方案后得到的LLR更为准确，获得了最优检测性能。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种无线多输入多输出的接收机检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、获取搜索半径；

S2、对信道矩阵进行QR分解，之后基于搜索半径，获取局部最优发送矢量，保留路径矢量对应的累积度量值，以及保留路径矢量，其中，局部最优发送矢量为各层最小路径度量值对应的候选分支集合；

S3、对局部最优发送矢量进行扩展；

S4、基于保留路径矢量对应的累积度量值以及保留路径矢量、局部最优发送矢量对应路径度量值及局部最优发送矢量，计算每层每个bit对应的LLR；

S5、输出每层每个bit对应的LLR。

2.根据权利要求1所述无线多输入多输出的接收机检测方法，其特征在于，所述初始搜索半径为仿真经验值。

3.根据权利要求2所述无线多输入多输出的接收机检测方法，其特征在于，在步骤S2中，设信道矩阵为H，其对应的接收天线信号表达式为：

y＝Hs+n

其中，y是Nx1的接收矢量，s是Nx1发送信号矢量，n是Nx1噪声矢量，发送符号的调制阶数为M。

4.根据权利要求3所述无线多输入多输出的接收机检测方法，其特征在于，步骤S2具体包括：

S21、对信道矩阵H进行QR分解，

H＝QR

其中，Q为酉矩阵，R及

表示如下

其中y_N、x_N表示矢量y、x的第N个元素，N为层数，r_kk表示矩阵R的第k行第k列的元素，x表示可能发送的信号矢量，x_N是变量代指可能发送的信号，且可能发送的信号有M种可能，共有N^M个可能发送信号矢量；

S22、从第N层到第1层依次进行检测，得到局部最优发送矢量，保留路径矢量对应的累积度量值，以及保留路径矢量。

5.根据权利要求4所述无线多输入多输出的接收机检测方法，其特征在于，步骤S22具体包括：

S221、初始度量值赋为0，计算第N层的累积度量值，令：

其中，n＝0，1，...，M-1；S为M个星座调制映射符号集合，当i＝N时，x_i，n表示第N层发送信号的第n个可能性，n有M个取值可选，即认为第N层可扩展为M个候选分支路径，每一个分支路径代表第N层发送信号的一种可能性，Δd_N，1，n表示发送信号为x_N，n第N层第n个候选分支路径对应路径的度量值；

S222、判断第N层的第n个候选分支度量值Δd_N，1，n是否小于搜索半径D₀，若小于搜索半径D₀，则保留对应的信号x_N，n，x_N，n记为第N层的一个保留分支路径，第N层的第l个保留分支路径记为c_N，l，第N层的第l条保留路径矢量表示为C_l，c_N，l为C_l第N层的分量，记录第N层第l个保留路径对应的路径度量值，标记为d_N，l；

S223、当检测到第k层时，保留路径C_l在第k层进一步扩展为M个候选分支路径，M个分支路径对应的第k层的发送信号的M种可能性，即若第k+1层共有L条保留条路径，则第k层共有L*M个候选分支路径，若将第k+1层第l个路径的第n个分支对应的累积度量值表示为d_k，l，n，该度量值由第l个候选路径截止到第k+1层的累积度量值d_k+1，l以及第k层第l个保留路径的第n个候选分支的度量值求和得到Δd_k，l，n，

d_k，n，l＝d_k+1，l+Δd_k，l，n

其中，x_k，n表示第k层发送信号的第n个候选分支路径，c_i，l表示第l个候选路径第i层的分量，即保留路径矢量C_l第i层的元素，候选路径条数L为变量，其等于d_k，n，l小于搜索半径D₀的条数；

S224、依次判断第k层所有候选分支路径对应的路径度量值d_k，n，l，若d_k，n，l小于搜索半径D₀则保留对应的候选分支路径x_k，n，x_k，n标记为c_k，l为保留路径矢量C_l的第k层的分量，并将d_k，n，记为d_k，l；若d_k，min为第k层J*M条分支路径中最小的分支度量值，则记录第k层最小路径度量值d_k，min对应的候选分支为s_k，min；

S225、当第1层检测完成，即依次完成了从第N层到第1层的检测时，输出三个检测结果，分别为第一局部最优发送矢量s1_min，L条保留路径矢量对应的累积度量值d_1，l，0≤l≤L-1，以及L条保留路径矢量C_l，0≤l≤L-1，

s1_min＝{s_1，min，s_2，min，...，s_k，min，…，s_N，min}^T

S226、将L个累积度量值d_1，l中的最小值对应的保留路径矢量作为第二局部最优发送矢量s2_min；

S227、计算第一局部最优发送矢量s1_min对应的路径度量值，标记为第一局部最优路径度量值，计算第二局部最优发送矢量s2_min对应的路径度量值，标记为第二局部最优路径度量值，若第一局部最优路径度量值不大于第二局部最优路径度量值，则将第一局部最优发送矢量s1_min标记为最终的局部最优发送矢量s_min输出，反之则第二局部最优发送矢量s2_min标记为最终的局部最优发送矢量s_min输出。

6.根据权利要求5所述无线多输入多输出的接收机检测方法，其特征在于，在步骤S3中，对局部最优发送矢量s_min的扩展方法包括：固定除了第k层外其他的分量值，令第k层的分量有M个可能取值，即扩展出M个发送矢量表示为

s_k，n＝{s_1，min，s_2，min，...，x_k，n，...，s_N，min}^T

第k层扩展得到的第n个发送矢量对应的路径度量值由下式得到

其中，n有M个取值，k有N个取值，则最终计算得到M*N个局部最优发送矢量s_k，n和每个局部最优发送矢量s_k，n对应的路径度量值为d_k，n，min(1≤k≤N)。

7.根据权利要求6所述无线多输入多输出的接收机检测方法，其特征在于，步骤S4具体包括：

S41、将L条保留路径矢量C_l第k层对应的L个分量符号c_k，l按照第i个bit为0、1分成两组，并将L条保留路径对应的路径度量值{d_1，1，...，d_1，l，...，d_1，L}也相应分成两个集合

检索第k层第i个为比特0对应的度量值集合

将集合

中最小度量值标记为

检索第k层第i个为比特1对应的度量值集合

将集合

中最小度量值标记为

S42、将M*N个局部最优发送矢量s_k，n，第k层对应的M*N个分量符号按照第i个bit为0、1分成两组，并将M*N个局部最优发送矢量对应的路径度量值也相应分成两个集合

检索第k层第i个为比特0对应的度量值集合

将集合

中最小度量值标记为

检索第k层第i个为比特1对应的度量值集合

将集合

中最小度量值标记为

S43、令

若

则

若

则

若

即

为空集，则

若

即

为空集，则

S44、根据

按照以下公式计算发送矢量中每层每个bit对应的LLR，

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