CN115720126A - 信号检测方法和装置、电子设备、计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请提供了一种信号检测方法和装置、电子设备、计算机可读存储介质，信号检测方法包括：将第MT层的节点划分为M个分块；其中，MT为发射层数量，M为大于或等于2的整数；搜索每一个分块的中心节点对应的路径，得到M条路径；从所述M条路径中选择出欧式距离最小的N条路径；其中，N为小于M的整数；对于所述N条路径的第MT层的N个节点，搜索所述N个节点所在的分块的所有节点对应的路径，得到P条路径；从所述P条路径中选择出欧式距离最小的一条路径。
Description
技术领域
本申请实施例涉及无线通信领域，特别涉及信号检测方法和装置、电子设备、计算机可读存储介质。
背景技术
多输入多输出(MIMO，Multiple Input Multiple Output)通信系统如图1所示，包括：发送终端101和接收终端102。其中，发送终端101包括：正交幅度调制(QAM，QuadratureAmplitude Modulation)映射器1011，用于将输入的比特源x映射为符号z；MIMO编码器1012，用于对符号z进行编码得到信号s；发射天线1013，用于发送信号s。接收终端102包括：接收天线1021，用于接收信号y；MIMO解码器1022，用于采用信号检测方法对信号y进行检测得到估计的信号
对估计的信号
进行解码得到估计的符号
QAM解映射器1023，用于对估计的符号
进行解映射得到估计的比特
多路器1024，用于将估计的比特
恢复为原始的一流或二流的数据，即解层映射；比特接收器1025，用于接收估计的比特
目前的信号检测方法一般采用均衡检测算法实现，常用的均衡检测算法分为线性均衡算法和非线性均衡算法。线性均衡算法包括迫零(ZF，ZeroForcing)算法与最小均方误差(MMSE，Minimum Mean Square Error)算法等，线性均衡算法的复杂度比较低，利于实现，但性能一般；非线性均衡算法包括串行干扰消除检测(SIC，SuccessiveInterferenceCancellation)算法、最大似然检测(ML，MaximumLikelihood)算法、球形译码(SD，SphereDecoding)算法等。其中，ML算法具有理论上的最佳性能，但计算复杂度随着调制阶数和数据流的增加呈指数级上升，当数据流大于或等于4层，调制阶数超过16QAM时，ML算法几乎不具有实现可行性。为了能够在可接受的复杂度内获得与ML算法的性能接近的效果，学术界提出了SD算法。经过多年的研究和优化改进，SD算法的复杂度和计算时延已经获得了有效降低，在一些MIMO系统中获得了应用。工程师也提出了很多基于超大规模集成电路(VLSI，Very Large Scale Integration)的SD算法，以进一步改善SD算法的效率与时延，便于芯片的开发设计。
SD算法通过捡枝、控制搜索路径等方式限制树状图的搜索规模，通过较低的复杂度获得ML算法对应的节点。SD算法存在多种实现方案，其区别在于采用不同的方式简化树状图搜索，在可接受的计算复杂度和时延范围内获得最优节点，重要的SD算法包括深度优先搜索算法、K-Best算法等。
K-Best算法的处理流程大致包括：在MT层的节点中挑选欧氏距离最小的K个节点，MT为发射天线数量，对K个节点的子节点进行扩展，共访问
个MT-1层的节点；从
个MT-1层的节点中再挑选出欧氏距离最小的K个节点，继续向MT-2层进行扩展，一直到第1层为止。K-Best算法虽然不能保证一定会搜索到ML解，但其计算复杂度可预测，更适合芯片加速器的实现，实际采用的算法大多数都可视为K-Best算法的变种。
随着移动通信技术的快速发展，对通信系统在高速路传输、大容量和低延时等方面的要求越来越高。对于K-Best算法也存在如何在保证算法性能的前提下，尽可能的减少算法实现延时的问题。
发明内容
本申请实施例提供一种信号检测方法和装置、电子设备、计算机可读存储介质。
第一方面，本申请实施例提供一种信号检测方法，包括：
将第MT层的节点划分为M个分块；其中，MT为发射层数量，M为大于或等于2的整数；
搜索每一个分块的中心节点对应的路径，得到M条路径；
从所述M条路径中选择出欧式距离最小的N条路径；其中，N为小于M的整数；
对于所述N条路径的第MT层的N个节点，搜索所述N个节点所在的分块的所有节点对应的路径，得到P条路径；
从所述P条路径中选择出欧式距离最小的一条路径。
第二方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括：
至少一个处理器；
存储器，存储器上存储有至少一个程序，当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行时，实现上述任意一种信号检测方法。
第三方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质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上述任意一种信号检测方法。
第四方面，本申请实施例提供一种信号检测装置，包括：
分块模块，用于将第MT层的节点划分为M个分块；其中，MT为发射层数量，M为大于或等于2的整数；
第一路径搜索模块，用于搜索每一个分块的中心节点对应的路径，得到M条路径；
第一路径选择模块，用于从所述M条路径中选择出欧式距离最小的N条路径；其中，N为小于M的整数；
第二路径搜索模块，用于对于所述N条路径的第MT层的N个节点，搜索所述N个节点所在的分块的所有节点对应的路径，得到P条路径；
第二路径选择模块，用于从所述P条路径中选择出欧式距离最小的一条路径。
本申请实施例提供的信号检测方法，先搜索M条路径，再从M条路径中选择出欧式距离最小的N条路径，再搜索N条路径的第MT层的N个节点所在的分块的所有节点对应的P条路径，最后从P条路径中选择出欧式距离最小的一条路径。本申请实施例的信号检测方法的延时为M+P条路径的搜索延时之和，在保证算法性能的前提下，减少了算法实现延时。
附图说明
图1为相关技术提供的MIMO通信系统的信号传输示意图；
图2为本申请一个实施例提供的信号检测方法的流程图；
图3为本申请实施例中将第MT层的节点划分为M个分块的一种可实现示意图；
图4为本申请另一个实施例提供的信号检测装置的组成框图。
具体实施方式
为使本领域的技术人员更好地理解本申请的技术方案，下面结合附图对本申请提供的信号检测方法和装置、电子设备、计算机可读存储介质进行详细描述。
在下文中将参考附图更充分地描述示例实施例，但是所述示例实施例可以以不同形式来体现且不应当被解释为限于本文阐述的实施例。反之，提供这些实施例的目的在于使本申请透彻和完整，并将使本领域技术人员充分理解本申请的范围。
在不冲突的情况下，本申请各实施例及实施例中的各特征可相互组合。
如本文所使用的，术语“和/或”包括至少一个相关列举条目的任何和所有组合。
本文所使用的术语仅用于描述特定实施例，且不意欲限制本申请。如本文所使用的，单数形式“一个”和“该”也意欲包括复数形式，除非上下文另外清楚指出。还将理解的是，当本说明书中使用术语“包括”和/或“由……制成”时，指定存在所述特征、整体、步骤、操作、元件和/或组件，但不排除存在或添加至少一个其它特征、整体、步骤、操作、元件、组件和/或其群组。
除非另外限定，否则本文所用的所有术语(包括技术和科学术语)的含义与本领域普通技术人员通常理解的含义相同。还将理解，诸如那些在常用字典中限定的那些术语应当被解释为具有与其在相关技术以及本申请的背景下的含义一致的含义，且将不解释为具有理想化或过度形式上的含义，除非本文明确如此限定。
MIMO系统的接收终端的数学模型如公式(1)。
y＝Hs+n (1)
其中，y为接收到的信号，H为信道估计矩阵，s为发送的信号，n为噪声。
假设信号估计矩阵H的维度为MR×MT，其中MR≥MT。将信道估计矩阵H进行QR分解，如公式(2)。
H＝QR (2)
其中，Q矩阵为维度为MR×MT的酉矩阵，满足QH·Q＝I，R矩阵为维度为MT×MT的上三角矩阵，对角线为实数。
对公式(1)进行变换得到公式(3)。
QH·y＝QH·Hs+QH·n＝Rs+QH·n(3)
记QH·y为
记QH·n为
得到公式(4)。
其中，最大似然检测就是按照公式(5)进行信号检测。
其中，
为以星座点为元素的MT维矩阵的集合。
简单来说，就是在一个高维的欧式空间中，寻找星座点构成的MT维矢量
使得
与
的高维欧式距离最小。然而，直接得到该高维欧式距离并不容易，通常采用在MT维欧式空间的各个维度内计算欧式距离，再来计算总的MT维欧式距离。
利用R矩阵为上三角的特性，第i层内的星座点的欧式距离可以采用公式(6)表示。
其中，ei为第i层内的星座点的欧式距离，
为第i个接收天线接收的信号yi和QH矩阵的第i列的乘积，Ri，j为R矩阵的第i行第j列的元素，sj为第j个发射天线发送的信号。
因此，SD算法就是寻找欧式距离
最小的各层的s值。
图2为本申请一个实施例提供的信号检测方法的流程图。
第一方面，参照图2，本申请一个实施例提供一种信号检测方法，包括：
步骤200，将第MT层的节点划分为M个分块；其中，MT为发射层数量，M为大于或等于2的整数。
在一些示例性实施例中，M根据计算复杂度和精度确定。M越大，计算复杂度越大，精度也越高；M越小，计算复杂度越小，精度也越小。M的具体取值可以通过仿真获得。例如，对于256QAM的调制阶数，第MT层的节点数量为256，那么可以将这256个节点划分为36个分块，如图3所示。
在申请实施例对M的分块中每一个分块所包括的节点数量不作限定，但是在划分时尽量保证每一个分块所包括的节点数量相同。例如，图3给出了一种可实现方式的示意图，从图3中可以看出，大部分分块中包含的节点数量为9，一小部分分块中包含的节点数量为3，其中一个分块中包含的节点数量为1。
步骤201，搜索每一个分块的中心节点对应的路径，得到M条路径。
在本申请实施例中，搜索分块的中心节点对应的路径是指搜索包括分块的中心节点的所有路径中欧氏距离最小的路径。可以采用本领域技术人员熟知的任何一种搜索方法搜索每一个分块的中心节点对应的路径，得到M条路径。例如，对于2个发射天线，256QAM的调制阶数，可以将公式(4)展开为：
由于s1固定不变，因此，按照公式
找到使得欧氏距离dst最小的s0值即可。
在一些示例性实施例中，为了提高精度，可以在搜索每一个分块的中心节点对应的路径，得到M条路径的过程中，所采用的Q矩阵的最后一列为能量最小的列。
在一些示例性实施例中，Q矩阵的某一列的能量是指该列的所有元素的平方之和。
在一些示例性实施例中，为了减少延时，可以将M条路径划分为L1个分组；其中，L1为大于或等于2的整数；每一次对一个分组内的路径进行搜索，这样，在对一个分组内的路径搜索完成后，进行下一个分组内的路径的搜索的同时，可以对已经完成搜索的分组内的路径进行排序。
在本申请实施例中，L1的取值越大，运算并行度越高，同时对硬件的要求也越高，因此，应综合考虑运算并行度和硬件条件对L1进行取值。
步骤202，从M条路径中选择出欧式距离最小的N条路径；其中，N为小于M的整数。
在一些示例性实施例中，N根据计算复杂度和精度确定。N越大，计算复杂度越大，精度也越高；N越小，计算复杂度越小，精度也越小。N的具体取值可以通过仿真获得。
在一些示例性实施例中，从M条路径中选择出欧式距离最小的N条路径包括：对M条路径的欧式距离进行排序得到第一排序结果；从第一排序结果中选择出欧式距离最小的N条路径。
在一些示例性实施例中，为了减少延时，可以采用双调排序算法对M条路径的欧式距离进行排序。
在一些示例性实施例中，为了减少延时，如果在搜索每一个分块的中心节点对应的路径时，将M条路径划分为L个分组，那么，在采用双调排序算法对M条路径的欧式距离进行排序时，可以在每搜索到一个分组内的路径后，采用双调排序算法对该分组内的路径的欧式距离进行排序得到该分组的第二排序结果。例如，在搜索到第k1个分组内的路径后，采用双调排序算法对第k1个分组内的路径的欧式距离进行排序得到第k1个分组的第二排序结果；其中，k1为大于或等于1，且小于或等于L1的整数。
另外，不同分组内的路径分别排序后，还需要将不同分组的排序结果进行进一步排序。具体可以在第k1个分组内的路径数量大于N的情况下，根据第k1个分组的第二排序结果从第k1个分组中选择出欧式距离最小的N条路径；将L个分组划分为A个部分；其中，A为大于或等于1的整数；对于某一个部分中的第k2个分组，采用双调排序算法对从第k2个分组中选择出的N条路径与从上一次排序结果中选择出的欧式距离最小的N条路径进行排序得到本次排序结果；其中，k2为大于或等于1，且小于或等于所述部分中包含的分组数量的整数；将k2加1继续执行采用双调排序算法对从第k2个分组中选择出的N条路径与从上一次排序结果中选择出的欧式距离最小的N条路径进行排序得到本次排序结果的步骤，直到某一部分中的分组遍历完成，输出本次排序结果作为某一个部分对应的第三排序结果；
从第一排序结果中选择出欧式距离最小的N条路径包括：分别从每一个部分对应的第三排序结果中选择出每一个部分对应的欧式距离最小的N条路径；从A个部分对应的AN条路径中选择出欧式距离最小的N条路径。
在一些示例性实施例中，在所第k1个分组内的路径数量小于或等于N的情况下，将所述L个分组划分为A个部分；其中，A为大于或等于1的整数；对于所述某一个部分中的第k2个分组，在上一次排序结果中的路径数量大于N的情况下，采用所述双调排序算法对所述第k2个分组内的路径与从上一次排序结果中选择出的欧式距离最小的N条路径进行排序得到本次排序结果；其中，k2为大于或等于1，且小于或等于所述部分中包含的分组数量的整数；将k2加1继续执行判断所述上一次排序结果中的路径数量是否大于N的步骤，直到所述某一部分中的分组遍历完成，输出本次排序结果作为所述某一个部分对应的第三排序结果。
在一些示例性实施例中，在上一次排序结果中的路径数量小于或等于N的情况下，采用所述双调排序算法对所述第k2个分组内的路径与所述上一次排序结果中的路径进行排序得到本次排序结果。
在一些示例性实施例中，A根据系统时延和双调排序算法的时延确定，例如，A为双调排序算法的时延和系统时延的比值。
例如，假设A为2，在得到第1个分组的第二排序结果和第2个分组的第二排序结果后，如果每一个分组内的路径数量均大于N，则根据第1个分组的第二排序结果从第1个分组中选择出欧式距离最小的N条路径，根据第2个分组的第二排序结果从第2个分组中选择出欧式距离最小的N条路径，采用双调排序算法对从第1个分组中选择出的N条路径的欧式距离和从第2个分组中选择出的N条路径的欧式距离进行排序，得到第一个部分的第1次排序结果，从第一个部分的第1次排序结果中选择出欧式距离最小的N条路径；在得到第3个分组的第二排序结果和第4个分组的第二排序结果后，如果每一个分组内的路径数量均大于N，则根据第3个分组的第二排序结果从第3个分组中选择出欧式距离最小的N条路径，根据第4个分组的第二排序结果从第4个分组中选择出欧式距离最小的N条路径，采用双调排序算法对从第3个分组中选择出的N条路径的欧式距离和从第4个分组中选择出的N条路径的欧式距离进行排序，得到第二个部分的第1次排序结果，从第二个部分的第1次排序结果中选择出欧式距离最小的N条路径；在得到第5个分组的第二排序结果后，根据第5个分组的第二排序结果从第5个分组中选择出欧式距离最小的N条路径，采用双调排序算法对从第一个部分的第1次排序结果中选择出的N条路径和从第5个分组中选择出的N条路径进行排序得到第一个部分的第2次排序结果，从第一个部分的第2次排序结果中选择出欧式距离最小的N条路径；在得到第6个分组的第二排序结果后，根据第6分组的第二排序结果从第6个分组中选择出欧式距离最小的N条路径，采用双调排序算法对从第二个部分的第1次排序结果中选择出的N条路径和从第6个分组中选择出的N条路径进行排序得到第二个部分的第2次排序结果，从第二个部分的第2次排序结果中选择出欧式距离最小的N条路径；以此类推，直到两个部分中的分组遍历完成，最终得到第一个部分中欧式距离最小的N条路径，以及第二个部分中欧式距离最小的N条路径，将第一个部分中欧式距离最小的N条路径，和第二个部分中欧式距离最小的N条路径进行比较得到M条路径中欧式距离最小的N条路径。
步骤203，对于N条路径的第MT层的N个节点，搜索N个节点所在的分块的所有节点对应的路径，得到P条路径。
在本申请实施例中，P为N个节点所在的分块的所有节点数量之和。
在本申请实施例中，搜索N个节点所在的分块的某一个节点对应的路径是指搜索包括N个节点所在的分块的某一个节点的所有路径中欧氏距离最小的路径。可以采用本领域技术人员熟知的任何一种搜索方法搜索N个节点所在的分块的某一个节点对应的路径，得到P条路径。例如，对于2个发射天线，256QAM的调制阶数，可以将公式(4)展开为：
由于s1固定不变，因此，按照公式
找到使得欧氏距离dst最小的s0值即可。
在一些示例性实施例中，在搜索N个节点所在的分块的所有节点对应的路径，得到P条路径的过程中，所采用的Q矩阵的最后一列为能量最小的列。
在一些示例性实施例中，Q矩阵的某一列的能量是指该列的所有元素的平方之和。
步骤204，从P条路径中选择出欧式距离最小的一条路径。
在本申请实施例中，可以将P条路径进行两两比较得到欧式距离最小的一条路径。例如，将所述P条路径中的任意两条路径的欧式距离进行比较得到欧式距离较小的一条路径；继续将得到的路径中的任意两条路径的欧式距离进行比较得到欧式距离最小的一条路径，直到得到欧式距离最小的一条路径。
本申请实施例的信号检测方法的延时为M+P条路径的搜索延时之和，在保证算法性能的前提下，减少了算法实现延时。
第二方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括：至少一个处理器；存储器，存储器上存储有至少一个程序，当至少一个程序被至少一个处理器执行时，实现上述任意一种信号检测方法。
其中，处理器为具有数据处理能力的器件，其包括但不限于中央处理器(CPU)等；存储器为具有数据存储能力的器件，其包括但不限于随机存取存储器(RAM，更具体如SDRAM、DDR等)、只读存储器(ROM)、带电可擦可编程只读存储器(EEPROM)、闪存(FLASH)。
在一些实施例中，处理器、存储器通过总线相互连接，进而与计算设备的其它组件连接。
第三方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述任意一种信号检测方法。
图4为本申请另一个实施例提供的一种信号检测装置的组成框图。
第四方面，参照图4，本申请另一个实施例提供的一种信号检测装置，包括：分块模块401，用于将第MT层的节点划分为M个分块；其中，MT为发射层数量，M为大于或等于2的整数；第一路径搜索模块402，用于搜索每一个分块的中心节点对应的路径，得到M条路径；第一路径选择模块403，用于从M条路径中选择出欧式距离最小的N条路径；其中，N为小于M的整数；第二路径搜索模块404，用于对于N条路径的第MT层的N个节点，搜索N个节点所在的分块的所有节点对应的路径，得到P条路径；第二路径选择模块405，用于从P条路径中选择出欧式距离最小的一条路径。
在一些示例性实施例中，第一路径选择模块403具体用于：采用双调排序算法对M条路径的欧式距离进行排序得到第一排序结果；从第一排序结果中选择出欧式距离最小的N条路径。
在一些示例性实施例中，第一路径搜索模块402具体用于：将M条路径划分为L1个分组；其中，L1为大于或等于2的整数；对第k1个分组内的路径进行搜索；其中，k1为大于或等于1，且小于或等于L1的整数；
第一路径选择模块403具体用于采用以下方式实现采用双调排序算法对M条路径的欧式距离进行排序得到第一排序结果：在搜索到第k1个分组内的路径后，采用双调排序算法对第k1个分组内的路径的欧式距离进行排序得到所述第k1个分组的第二排序结果；在所述第k1个分组内的路径数量大于N的情况下，根据所述第k1个分组的第二排序结果从所述第k1个分组中选择出欧式距离最小的N条路径；将所述L个分组划分为A个部分；其中，A为大于或等于1的整数；对于所述某一个部分中的第k2个分组，采用所述双调排序算法对从所述第k2个分组中选择出的N条路径与从上一次排序结果中选择出的欧式距离最小的N条路径进行排序得到本次排序结果；其中，k2为大于或等于1，且小于或等于所述部分中包含的分组数量的整数；将k2加1继续执行所述采用所述双调排序算法对从所述第k2个分组中选择出的N条路径与从上一次排序结果中选择出的欧式距离最小的N条路径进行排序得到本次排序结果的步骤，直到所述某一部分中的分组遍历完成，输出本次排序结果作为所述某一个部分对应的第三排序结果；
第一路径选择模块403具体用于采用以下方式实现所述从所述第一排序结果中选择出欧式距离最小的N条路径：分别从每一个部分对应的第三排序结果中选择出每一个部分对应的欧式距离最小的N条路径；从A个部分对应的AN条路径中选择出欧式距离最小的N条路径。
在一些示例性实施例中，第一路径选择模块403还用于：在所第k1个分组内的路径数量小于或等于N的情况下，将所述L个分组划分为A个部分；其中，A为大于或等于1的整数；对于所述某一个部分中的第k2个分组，在上一次排序结果中的路径数量大于N的情况下，采用所述双调排序算法对所述第k2个分组内的路径与从上一次排序结果中选择出的欧式距离最小的N条路径进行排序得到本次排序结果；其中，k2为大于或等于1，且小于或等于所述部分中包含的分组数量的整数；将k2加1继续执行判断所述上一次排序结果中的路径数量是否大于N的步骤，直到所述某一部分中的分组遍历完成，输出本次排序结果作为所述某一个部分对应的第三排序结果。
在一些示例性实施例中，第一路径选择模块403还用于：在上一次排序结果中的路径数量小于或等于N的情况下，采用所述双调排序算法对所述第k2个分组内的路径与所述上一次排序结果中的路径进行排序得到本次排序结果。
在一些示例性实施例中，第二路径选择模块405具体用于：将所述P条路径中的任意两条路径的欧式距离进行比较得到欧式距离较小的一条路径；继续将得到的路径中的任意两条路径的欧式距离进行比较得到欧式距离最小的一条路径，直到得到欧式距离最小的一条路径。
在一些示例性实施例中，在搜索每一个分块的中心节点对应的路径，得到M条路径的过程中，或搜索N个节点所在的分块的所有节点对应的路径，得到P条路径的过程中，所采用的Q矩阵的最后一列为能量最小的列。
在一些示例性实施例中，M和N根据计算复杂度和精度确定。
上述信号检测装置的具体实现过程与前述实施例的信号检测方法的具体实现过程相同，这里不再赘述。
本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统、装置中的功能模块/单元可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。在硬件实施方式中，在以上描述中提及的功能模块/单元之间的划分不一定对应于物理组件的划分；例如，一个物理组件可以具有多个功能，或者一个功能或步骤可以由若干物理组件合作执行。某些物理组件或所有物理组件可以被实施为由处理器，如中央处理器、数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其它数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其它存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其它光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其它磁存储器、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其它的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其它传输机制之类的调制数据信号中的其它数据，并且可包括任何信息递送介质。
本文已经公开了示例实施例，并且虽然采用了具体术语，但它们仅用于并仅应当被解释为一般说明性含义，并且不用于限制的目的。在一些实例中，对本领域技术人员显而易见的是，除非另外明确指出，否则可单独使用与特定实施例相结合描述的特征、特性和/或元素，或可与其它实施例相结合描述的特征、特性和/或元件组合使用。因此，本领域技术人员将理解，在不脱离由所附的权利要求阐明的本申请的范围的情况下，可进行各种形式和细节上的改变。
Claims (11)
1.一种信号检测方法，包括：
将第MT层的节点划分为M个分块；其中，MT为发射层数量，M为大于或等于2的整数；
搜索每一个分块的中心节点对应的路径，得到M条路径；
从所述M条路径中选择出欧式距离最小的N条路径；其中，N为小于M的整数；
对于所述N条路径的第MT层的N个节点，搜索所述N个节点所在的分块的所有节点对应的路径，得到P条路径；
从所述P条路径中选择出欧式距离最小的一条路径。
2.根据权利要求1所述的信号检测方法，其中，所述从所述M条路径中选择出欧式距离最小的N条路径包括：
采用双调排序算法对所述M条路径的欧式距离进行排序得到第一排序结果；
从所述第一排序结果中选择出欧式距离最小的N条路径。
3.根据权利要求2所述的信号检测方法，其中，所述搜索每一个分块的中心节点对应的路径，得到M条路径包括：将所述M条路径划分为L个分组；其中，L为大于或等于2的整数；对第k1个分组内的路径进行搜索；其中，k1为大于或等于1，且小于或等于L的整数；
所述采用双调排序算法对所述M条路径的欧式距离进行排序得到第一排序结果包括：在搜索到第k1个分组内的路径后，采用所述双调排序算法对所述第k1个分组内的路径的欧式距离进行排序得到所述第k1个分组的第二排序结果；在所述第k1个分组内的路径数量大于N的情况下，根据所述第k1个分组的第二排序结果从所述第k1个分组中选择出欧式距离最小的N条路径；将所述L个分组划分为A个部分；其中，A为大于或等于1的整数；对于所述某一个部分中的第k2个分组，采用所述双调排序算法对从所述第k2个分组中选择出的N条路径与从上一次排序结果中选择出的欧式距离最小的N条路径进行排序得到本次排序结果；其中，k2为大于或等于1，且小于或等于所述部分中包含的分组数量的整数；将k2加1继续执行所述采用所述双调排序算法对从所述第k2个分组中选择出的N条路径与从上一次排序结果中选择出的欧式距离最小的N条路径进行排序得到本次排序结果的步骤，直到所述某一部分中的分组遍历完成，输出本次排序结果作为所述某一个部分对应的第三排序结果；
所述从所述第一排序结果中选择出欧式距离最小的N条路径包括：分别从每一个部分对应的第三排序结果中选择出每一个部分对应的欧式距离最小的N条路径；从A个部分对应的AN条路径中选择出欧式距离最小的N条路径。
4.根据权利要求3所述的信号检测方法，所述采用双调排序算法对所述M条路径的欧式距离进行排序得到第一排序结果还包括：
在所第k1个分组内的路径数量小于或等于N的情况下，将所述L个分组划分为A个部分；其中，A为大于或等于1的整数；对于所述某一个部分中的第k2个分组，在上一次排序结果中的路径数量大于N的情况下，采用所述双调排序算法对所述第k2个分组内的路径与从上一次排序结果中选择出的欧式距离最小的N条路径进行排序得到本次排序结果；其中，k2为大于或等于1，且小于或等于所述部分中包含的分组数量的整数；将k2加1继续执行判断所述上一次排序结果中的路径数量是否大于N的步骤，直到所述某一部分中的分组遍历完成，输出本次排序结果作为所述某一个部分对应的第三排序结果。
5.根据权利要求4所述的信号检测方法，所述采用双调排序算法对所述M条路径的欧式距离进行排序得到第一排序结果还包括：
在上一次排序结果中的路径数量小于或等于N的情况下，采用所述双调排序算法对所述第k2个分组内的路径与所述上一次排序结果中的路径进行排序得到本次排序结果。
6.根据权利要求1所述的信号检测方法，其中，所述从所述P条路径中选择出欧式距离最小的一条路径包括：
将所述P条路径中的任意两条路径的欧式距离进行比较得到欧式距离较小的一条路径；
继续将得到的路径中的任意两条路径的欧式距离进行比较得到欧式距离最小的一条路径，直到得到欧式距离最小的一条路径。
7.根据权利要求1-6任意一项所述的信号检测方法，其中，在搜索每一个分块的中心节点对应的路径，得到M条路径的过程中，或搜索所述N个节点所在的分块的所有节点对应的路径，得到P条路径的过程中，所采用的Q矩阵的最后一列为能量最小的列。
8.根据权利要求1-6任意一项所述的信号检测方法，其中，M和N根据计算复杂度和精度确定。
9.一种电子设备，包括：
至少一个处理器；
存储器，所述存储器上存储有至少一个程序，当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行时，实现根据权利要求1-8任意一项所述的信号检测方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质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根据权利要求1-8任意一项所述的信号检测方法。
11.一种信号检测装置，包括：
分块模块，用于将第MT层的节点划分为M个分块；其中，MT为发射层数量，M为大于或等于2的整数；
第一路径搜索模块，用于搜索每一个分块的中心节点对应的路径，得到M条路径；
第一路径选择模块，用于从所述M条路径中选择出欧式距离最小的N条路径；其中，N为小于M的整数；
第二路径搜索模块，用于对于所述N条路径的第MT层的N个节点，搜索所述N个节点所在的分块的所有节点对应的路径，得到P条路径；
第二路径选择模块，用于从所述P条路径中选择出欧式距离最小的一条路径。
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