CN116131888A - 检测方法、芯片和终端设备 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种检测方法、芯片及终端设备；其中，方法包括：确定多个子载波中的子载波对应的信道矩阵；其中，所述多个子载波为OFDM符号所对应的子载波；基于所述子载波对应的信道矩阵，得到所述子载波对应的第一信噪比相关信息；至少基于所述子载波对应的第一信噪比相关信息与第一预设阈值之间的关系，确定出所述子载波对应的目标检测算法；其中，所述目标检测算法为第一检测算法或第二检测算法，所述第一检测算法的复杂度大于第二检测算法的复杂度。
Description
技术领域
本申请涉及通信领域，更具体地，涉及一种检测方法、芯片和终端设备。
背景技术
多输入多输出(Multiple Input and Multiple Output，MIMO)技术是采用多天线方式传输信号，已经广泛的应用于各个通信系统中。而空分复用是MIMO系统中提高数据传输速率的一种传输模式。在不增加系统带宽的基础上，大大增加了数据的吞吐量。最小均方误差(Minimum Mean Squared Error，MMSE)算法和带QR分解的最大似然检测(MaximumLikelihood Detection with QR Decomposition，QRM-MLD)算法是空分复用系统的两种基本检测方法。其中，MMSE算法有较低的复杂度，但是性能相对差，而QRM-MLD是最优的检测算法，但是它的复杂度却成指数增加。因此，如何自适应地选择上述两种检测算法成为亟待解决的问题。
发明内容
本申请实施例提供一种检测方法、芯片和终端设备，可以降低芯片的功耗。
本申请实施例提供一种检测方法，包括：
确定多个子载波中的子载波对应的信道矩阵；其中，所述多个子载波为OFDM符号所对应的子载波；
基于所述子载波对应的信道矩阵，得到所述子载波对应的第一信噪比相关信息；
至少基于所述子载波对应的第一信噪比相关信息与第一预设阈值之间的关系，确定出所述子载波对应的目标检测算法；
其中，所述目标检测算法为第一检测算法或第二检测算法，所述第一检测算法的复杂度大于第二检测算法的复杂度。
本申请实施例提供一种芯片，包括：
矩阵处理单元，用于确定多个子载波中的子载波对应的信道矩阵；其中，所述多个子载波为OFDM符号所对应的子载波；
算法处理单元，用于基于所述子载波对应的信道矩阵，得到所述子载波对应的第一信噪比相关信息；至少基于所述子载波对应的第一信噪比相关信息与第一预设阈值之间的关系，确定出所述子载波对应的目标检测算法；
其中，所述目标检测算法为第一检测算法或第二检测算法，所述第一检测算法的复杂度大于第二检测算法的复杂度。
本申请实施例提供一种芯片，用于实现上述检测方法。
具体地，该芯片包括：处理器和存储器，其中，
所述存储器，用于存储计算机程序；
所述处理器，用于从所述存储器中调用并运行所述计算机程序，以执行以上所述的检测方法。
本申请实施例提供一种终端设备，包括壳体和设置于所述壳体内部的芯片；其中，所述芯片为以上所述的芯片。
本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序，当该计算机程序被设备运行时执行以上所述的检测方法。
本申请实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机程序指令，该计算机程序指令使得计算机执行以上所述的检测方法。
本申请实施例提供一种计算机程序，当其在计算机上运行时，使得计算机执行以上所述的检测方法。
本申请实施例，能够得到针对OFDM符号对应的子载波的目标检测算法，如此，从整体上，有效降低了处理复杂度，降低了芯片功耗。
附图说明
图1是根据本申请实施例的应用场景的示意图。
图2是根据本申请一实施例的检测方法的示意性流程图一。
图3是根据本申请一实施例的检测方法的示意性流程图二。
图4是根据本申请一实施例的检测方法的示意性流程图三。
图5是根据本申请一实施例的终端设备的示意性框图一。
图6是根据本申请一实施例的终端设备的示意性框图二。
图7是根据本申请实施例的通信设备示意性框图。
图8是根据本申请实施例的芯片的示意性框图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。
本申请实施例的技术方案可以应用于各种通信系统，例如：全球移动通讯(GlobalSystem of Mobile communication，GSM)系统、码分多址(Code Division MultipleAccess，CDMA)系统、宽带码分多址(Wideband Code Division Multiple Access，WCDMA)系统、通用分组无线业务(General Packet Radio Service，GPRS)、长期演进(Long TermEvolution，LTE)系统、先进的长期演进(Advanced long term evolution，LTE-A)系统、新无线(New Radio，NR)系统、NR系统的演进系统、非授权频谱上的LTE(LTE-based access tounlicensed spectrum，LTE-U)系统、非授权频谱上的NR(NR-based access to unlicensedspectrum，NR-U)系统、非地面通信网络(Non-Terrestrial Networks，NTN)系统、通用移动通信系统(Universal Mobile Telecommunication System，UMTS)、无线局域网(WirelessLocal Area Networks，WLAN)、无线保真(Wireless Fidelity，WiFi)、第五代通信(5th-Generation，5G)系统或其他通信系统等。
通常来说，传统的通信系统支持的连接数有限，也易于实现，然而，随着通信技术的发展，移动通信系统将不仅支持传统的通信，还将支持例如，设备到设备(Device toDevice，D2D)通信，机器到机器(Machine to Machine，M2M)通信，机器类型通信(MachineType Communication，MTC)，车辆间(Vehicle to Vehicle，V2V)通信，或车联网(Vehicleto everything，V2X)通信等，本申请实施例也可以应用于这些通信系统。
在一种实施方式中，本申请实施例中的通信系统可以应用于载波聚合(CarrierAggregation，CA)场景，也可以应用于双连接(Dual Connectivity，DC)场景，还可以应用于独立(Standalone，SA)布网场景。
在一种实施方式中，本申请实施例中的通信系统可以应用于非授权频谱，其中，非授权频谱也可以认为是共享频谱；或者，本申请实施例中的通信系统也可以应用于授权频谱，其中，授权频谱也可以认为是非共享频谱。
本申请实施例结合网络设备和终端设备描述了各个实施例，其中，终端设备也可以称为用户设备(User Equipment，UE)、接入终端、用户单元、用户站、移动站、移动台、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。
终端设备可以是WLAN中的站点(STAION，ST)，可以是蜂窝电话、无绳电话、会话启动协议(Session Initiation Protocol，SIP)电话、无线本地环路(Wireless Local Loop，WLL)站、个人数字处理(Personal Digital Assistant，PDA)设备、具有无线通信功能的手持设备、计算设备或连接到无线调制解调器的其它处理设备、车载设备、可穿戴设备、下一代通信系统例如NR网络中的终端设备，或者未来演进的公共陆地移动网络(Public LandMobile Network，PLMN)网络中的终端设备等。
在本申请实施例中，终端设备可以部署在陆地上，包括室内或室外、手持、穿戴或车载；也可以部署在水面上(如轮船等)；还可以部署在空中(例如飞机、气球和卫星上等)。
在本申请实施例中，终端设备可以是手机(Mobile Phone)、平板电脑(Pad)、带无线收发功能的电脑、虚拟现实(Virtual Reality，VR)终端设备、增强现实(AugmentedReality，AR)终端设备、工业控制(industrial control)中的无线终端设备、无人驾驶(self driving)中的无线终端设备、远程医疗(remote medical)中的无线终端设备、智能电网(smart grid)中的无线终端设备、运输安全(transportation safety)中的无线终端设备、智慧城市(smart city)中的无线终端设备或智慧家庭(smart home)中的无线终端设备等。
作为示例而非限定，在本申请实施例中，该终端设备还可以是可穿戴设备。可穿戴设备也可以称为穿戴式智能设备，是应用穿戴式技术对日常穿戴进行智能化设计、开发出可以穿戴的设备的总称，如眼镜、手套、手表、服饰及鞋等。可穿戴设备即直接穿在身上，或是整合到用户的衣服或配件的一种便携式设备。可穿戴设备不仅仅是一种硬件设备，更是通过软件支持以及数据交互、云端交互来实现强大的功能。广义穿戴式智能设备包括功能全、尺寸大、可不依赖智能手机实现完整或者部分的功能，例如：智能手表或智能眼镜等，以及只专注于某一类应用功能，需要和其它设备如智能手机配合使用，如各类进行体征监测的智能手环、智能首饰等。
在本申请实施例中，网络设备可以是用于与移动设备通信的设备，网络设备可以是WLAN中的接入点(Access Point，AP)，GSM或CDMA中的基站(Base Transceiver Station，BTS)，也可以是WCDMA中的基站(NodeB，NB)，还可以是LTE中的演进型基站(EvolutionalNode B，eNB或eNodeB)，或者中继站或接入点，或者车载设备、可穿戴设备以及NR网络中的网络设备(gNB)或者未来演进的PLMN网络中的网络设备或者NTN网络中的网络设备等。
作为示例而非限定，在本申请实施例中，网络设备可以具有移动特性，例如网络设备可以为移动的设备。可选地，网络设备可以为卫星、气球站。例如，卫星可以为低地球轨道(low earth orbit，LEO)卫星、中地球轨道(medium earth orbit，MEO)卫星、地球同步轨道(geostationary earth orbit，GEO)卫星、高椭圆轨道(High Elliptical Orbit，HEO)卫星等。可选地，网络设备还可以为设置在陆地、水域等位置的基站。
在本申请实施例中，网络设备可以为小区提供服务，终端设备通过该小区使用的传输资源(例如，频域资源，或者说，频谱资源)与网络设备进行通信，该小区可以是网络设备(例如基站)对应的小区，小区可以属于宏基站，也可以属于小小区(Small cell)对应的基站，这里的小小区可以包括：城市小区(Metro cell)、微小区(Micro cell)、微微小区(Pico cell)、毫微微小区(Femto cell)等，这些小小区具有覆盖范围小、发射功率低的特点，适用于提供高速率的数据传输服务。
图1示例性地示出了一种通信系统100。该通信系统包括一个网络设备110和两个终端设备120。在一种实施方式中，该通信系统100可以包括多个网络设备110，并且每个网络设备110的覆盖范围内可以包括其它数量的终端设备120，本申请实施例对此不做限定。
在一种实施方式中，该通信系统100还可以包括移动性管理实体(MobilityManagement Entity，MME)、接入与移动性管理功能(Access and Mobility ManagementFunction，AMF)等其他网络实体，本申请实施例对此不作限定。
其中，网络设备又可以包括接入网设备和核心网设备。即无线通信系统还包括用于与接入网设备进行通信的多个核心网。接入网设备可以是长期演进(long-termevolution，LTE)系统、下一代(移动通信系统)(next radio，NR)系统或者授权辅助接入长期演进(authorized auxiliary access long-term evolution，LAA-LTE)系统中的演进型基站(evolutional node B，简称可以为eNB或e-NodeB)宏基站、微基站(也称为“小基站”)、微微基站、接入站点(access point，AP)、传输站点(transmission point，TP)或新一代基站(new generation Node B，gNodeB)等。
应理解，本申请实施例中网络/系统中具有通信功能的设备可称为通信设备。以图1示出的通信系统为例，通信设备可包括具有通信功能的网络设备和终端设备，网络设备和终端设备可以为本申请实施例中的具体设备，此处不再赘述；通信设备还可包括通信系统中的其他设备，例如网络控制器、移动管理实体等其他网络实体，本申请实施例中对此不做限定。
应理解，本文中术语“系统”和“网络”在本文中常被可互换使用。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，在本申请的实施例中提到的“指示”可以是直接指示，也可以是间接指示，还可以是表示具有关联关系。举例说明，A指示B，可以表示A直接指示B，例如B可以通过A获取；也可以表示A间接指示B，例如A指示C，B可以通过C获取；还可以表示A和B之间具有关联关系。
在本申请实施例的描述中，术语“对应”可表示两者之间具有直接对应或间接对应的关系，也可以表示两者之间具有关联关系，也可以是指示与被指示、配置与被配置等关系。
为便于理解本申请实施例的技术方案，以下对本申请实施例的相关技术进行说明，以下相关技术作为可选方案与本申请实施例的技术方案可以进行任意结合，其均属于本申请实施例的保护范围。
多输入多输出(Multiple Input and Multiple Output，MIMO)技术是采用多天线方式传输信号，已经广泛的应用于各个通信系统中，如LTE，5G，Wifi。空分复用是MIMO系统中提高数据传输速率的一种传输模式。在不增加系统带宽的基础上，大大增加了数据的吞吐量。最小均方误差(Minimum Mean Squared Error，MMSE)算法和带QR分解的最大似然检测(Maximum Likelihood Detection with QR Decomposition，QRM-MLD)算法是空分复用系统的两种基本检测方法。其中，MMSE算法有较低的复杂度，但是性能相对差，而QRM-MLD是最优的检测算法，但是它的复杂度却成指数增加。虽然已经采用了球形译码器或M路径算法来简化QRM-MLD算法的搜索星座点的个数，但是，相比于MMSE算法而言，QRM-MLD算法的复杂度，还是非常巨大的。
因此，需要自适应地选择QRM-MLD算法还是MMSE算法，来降低芯片的功耗。
相关方案中，自适应计算方法通常是计算信道矩阵的秩，比如，利用信道自相关矩阵主对角线上的功率除以非主对角线上的元素功率和来得到信道矩阵的秩rank(i)，计算公式具体如下：
Y＝HX+N；
R＝HHH；
这里，X表示发射信号向量；Y表示接收信号向量；H表示信道矩阵；N表示复高斯白噪声；R表示信道自相关矩阵，其中，rii表示信道自相关矩阵R的主对角线元素，rik表示信道自相关矩阵R的非主对角线元素，σn表示奇异值。
进一步地，根据正交频复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)符号对应的信道自相关矩阵R的秩rank(i)的平均值或最小值来选择MMSE模式或者QRM-MLD模式；也就是说，每个OFDM符号对应的所有子载波统一选择MMSE算法或者统一选择QRM-MLD算法。
举例来说，在信道的相关性较大的情况下，信道自相关矩阵的秩rank(i)的平均值或最小值较大，此时，OFDM符号对应的所有子载波统一选择MMSE算法；在信道的相关性较小时，信道自相关矩阵的秩rank(i)的平均值或最小值较小，此时，OFDM符号对应的所有子载波统一选择QRM-MLD算法。
需要指出的是，上述信道矩阵对应的秩计算较为复杂，处理效率较低；而且，对于同一OFDM符号对应的所有子载波而言，只能选择相同的检测算法，灵活性较差，可能会出现选择QRM-MLD算法的较多的情况，进而导致芯片功耗较大。
基于此，本公开方案提供了一种自适应的检测方案，能够有效解决同一OFDM符号对应的所有子载波必须选择同一检测算法的问题，实现了针对子载波维度选择检测算法目的，如此，从整体上，有效降低了处理复杂度，进而有效降低了芯片功耗。
图2是根据本申请一实施例的检测方法的示意性流程图一。该方法可选地可以应用于图1所示的系统，但并不仅限于此。该方法包括以下内容的至少部分内容。
S210、确定多个子载波中的子载波对应的信道矩阵；其中，所述多个子载波为OFDM符号所对应的子载波。
S220、基于所述子载波对应的信道矩阵，得到所述子载波对应的第一信噪比相关信息。
S230、至少基于所述子载波对应的第一信噪比相关信息与第一预设阈值之间的关系，确定出所述子载波对应的目标检测算法。
这里，所述目标检测算法为第一检测算法或第二检测算法，所述第一检测算法的复杂度大于第二检测算法的复杂度。
也就是说，基于本公开方案能够得到针对OFDM符号对应的各子载波的目标检测算法。如此，使得每个子载波能够独立选取与之对应的检测算法，有效降低了第一检测算法的整体占比，进而，从整体上，有效降低了处理复杂度，降低了芯片功耗。
在一种实施方式中，在所述目标检测算法为所述第一检测算法的情况下，所述第一检测算法为QRM-MLD算法，此时，该QRM-MLD算法能够更能真实的反映系统的信噪比。
在另一种实施方式中，在所述目标检测算法为所述第二检测算法的情况下，所述第二检测算法为MMSE算法，该MMSE算法的复杂度小于所述第一检测算法的复杂度；进一步地，该MMSE算法的复杂度小于QRM-MLD算法的复杂度。
在再一种实施方式中，所述第一检测算法为QRM-MLD算法，以及所述第二检测算法为MMSE算法。
在一些可能的实施方式中，所述多个子载波中存在两个子载波，且所述两个子载波中各子载波所对应的目标检测算法不同。也就是说，OFDM符号所对应的所有子载波中，存在不同的子载波所选择的目标检测算法不同的情况，比如，存在至少一个子载波，该至少一个子载波对应的目标检测算法为第一检测算法，同时，还存在另外至少一个子载波，该另外至少一个子载波对应的目标检测算法为第二检测算法，如此，实现了针对子载波维度选择检测算法的目的，提升了灵活性，同时，有效降低了第一检测算法的整体占比，进而，从整体上，有效降低了处理复杂度，降低了芯片功耗。
进一步地，在一具体示例中，即便本公开方案能够实现针对子载波维度选择检测算法的目的，但是，实际场景中，也可能出现如下情况：基于本公开方案确定出的OFDM符号的所有子载波对应的目标检测算法均相同，比如，均为第一检测算法，或均为第二检测算法。
在一些可能的实施方式中，可以采用如下方式确定出所述子载波对应的目标检测算法；具体地，以上S230具体包括：
方式一：在所述第一信噪比相关信息大于等于第一预设阈值的情况下，将所述第一检测算法作为所述目标检测算法。
方式二：在所述第一信噪比相关信息小于第一预设阈值的情况下，将所述第二检测算法作为所述目标检测算法。
也就是说，在所述第一信噪比相关信息大于等于第一预设阈值的情况下，选择更能真实反映系统的信噪比的复杂度较高的第一检测算，而在所述第一信噪比相关信息小于第一预设阈值的情况下，可以选择与第一检测算法的性能接近，但复杂度却较小的第二检测算法，如此，来降低了第一检测算法的整体占比，进而，从整体上，有效降低了处理复杂度，降低了芯片功耗。
在一些可能的实施方式中，可以采用如下方式得到第一信噪比相关信息，具体地，图3是根据本申请一实施例的检测方法的示意性流程图二。该方法可选地可以应用于图1所示的系统，但并不仅限于此。该方法包括以下内容的至少部分内容。
S310、确定多个子载波中的子载波对应的信道矩阵；其中，所述多个子载波为OFDM符号所对应的子载波。
S320、基于所述子载波对应的信道矩阵，得到所述子载波的目标后验信噪比，以及得到所述子载波的目标先验信噪比。
在一具体示例中，可以采用如下方式得到目标后验信噪比，具体步骤包括：在所述子载波对应多个传输层的情况下，基于所述子载波对应的信道矩阵，得到所述多个传输层中各传输层的后验信噪比；基于所述多个传输层中各传输层的后验信噪比，得到所述子载波的目标后验信噪比。比如，直接将一个传输层的后验信噪比作为所述子载波对应的目标后验信噪比。
或者，进一步地，在一示例中，在得到所述多个传输层中各传输层的后验信噪比之后，可以将所述多个传输层中的最小后验信噪比，作为所述子载波的目标后验信噪比。或者，基于所述多个传输层中各传输层的后验信噪比，得到平均后验信噪比，进而将平均后验信噪比作为所述子载波的目标后验信噪比。
举例来说，可以采用如下公式得到MMSE的后验信噪比(Post Signal-to-noiseratio，PostSnr)：
Y＝HX+N。
这里，X表示发射信号向量；Y表示接收信号向量；H表示信道矩阵；N表示复高斯白噪声；I表示单位矩阵；Rn表示噪声的自相关矩阵；σ表示奇异值。diag(·)表示行列式运算符。
进一步地，可基于上述PostSnrMmse的公式得到该子载波对应多个传输层中各传输层的后验信噪比PostSnr，进而得到目标后验信噪比。
在另一具体示例中，可以采用如下方式得到目标先验信噪比，具体步骤包括：在所述子载波对应多个传输层的情况下，基于所述子载波对应的信道矩阵，得到所述多个传输层中各传输层的先验信噪比；基于所述多个传输层中各传输层的先验信噪比，得到所述子载波的目标先验信噪比。比如，直接将一个传输层的先验信噪比，作为所述子载波的目标先验信噪比。
或者，进一步地，在一示例中，在得到所述多个传输层中各传输层的后验信噪比之后，可以将所述多个传输层中的最小先验信噪比，作为所述子载波的目标先验信噪比；或者，基于所述多个传输层中各传输层的先验信噪比，得到平均先验信噪比，进而将平均先验信噪比作为所述子载波的目标先验信噪比。
举例来说，可以采用如下公式得到先验信噪比PreSnr：
PreSnr＝H'Rn-1H；
这里，H表示信道矩阵；Rn表示噪声的自相关矩阵。
进一步地，可基于上述先验信噪比PreSnr的公式，得到该子载波对应多个传输层中各传输层的先验信噪比，进而得到目标先验信噪比。
S330、基于所述子载波的目标先验信噪比和目标后验信噪比之差，得到所述子载波对应的第一信噪比相关信息。
需要指出的是，上述先验信噪比PreSnr(也可称为无损信噪比)，相当于只考虑信道矩阵H的主对角线的功率值，也即得到的目标先验信噪比，相当于只考虑信道矩阵H的主对角线的功率值；而上述后验信噪比(如PostSnrMmse)，相当于考虑信道矩阵H的主对角线和辅对角线的功率值，也即上述得到的目标后验信噪比，相当于考虑信道矩阵H的主对角线和辅对角线的功率值；基于此，两者的差值，也即目标先验信噪比与目标后验信噪比之间的差值，等价于干扰对系统最优信噪比带来的影响，如此，即可基于目标先验信噪比与目标后验信噪比之间的差值，来确定该子载波对应的检测算法。比如，当该影响(也即目标先验信噪比与目标后验信噪比之间的差值)大于一个门限值时，考虑使用第一检测算法(比如，使用多层的QRM-MLD算法)，如此，更能真实反映系统的信噪比。而当该影响(也即目标先验信噪比与目标后验信噪比之间的差值)较小时，可以选择与第一检测算法的性能接近但复杂度低的第二检测算法(比如MMSE算法)，如此，在不降低性能的基础上，来提升处理效率。
进一步地，在一具体示例中，可以基于如下方式之一得到第一信噪比相关信息，具体地：
方式一：将所述多个传输层中的最小后验信噪比作为所述子载波的目标后验信噪比，以及将所述多个传输层中的最小先验信噪比作为所述子载波的目标先验信噪比，此时，第一信噪比相关信息＝最小先验信噪比-最小后验信噪比。
方式二：将平均后验信噪比作为所述子载波的目标后验信噪比，以及将所述多个传输层中的最小先验信噪比作为所述子载波的目标先验信噪比，此时，第一信噪比相关信息＝最小先验信噪比-平均后验信噪比。
方式三：将所述多个传输层中的最小后验信噪比作为所述子载波的目标后验信噪比，以及将平均先验信噪比作为所述子载波的目标先验信噪比，此时，第一信噪比相关信息＝平均先验信噪比-最小后验信噪比。
方式四：将平均后验信噪比作为所述子载波的目标后验信噪比，将平均先验信噪比作为所述子载波的目标先验信噪比，此时，第一信噪比相关信息＝平均先验信噪比-平均后验信噪比。
S340、至少基于所述子载波对应的第一信噪比相关信息与第一预设阈值之间的关系，确定出所述子载波对应的目标检测算法。
可以理解的是，S340的具体处理方式可参见以上陈述，此处不再赘述。如此，在不降低性能的基础上，有效降低了第一检测算法的整体占比，进而，从整体上，有效降低了处理复杂度，降低了芯片功耗。
在一些可能的实施方式中，可以采用如下方式得到第一信噪比相关信息，具体地，图4是根据本申请一实施例的检测方法的示意性流程图三。该方法可选地可以应用于图1所示的系统，但并不仅限于此。该方法包括以下内容的至少部分内容。
S410、确定多个子载波中的子载波对应的信道矩阵；其中，所述多个子载波为OFDM符号所对应的子载波。
S420、基于所述子载波对应的信道矩阵，得到所述子载波对应的第一信噪比相关信息。
可以理解的是，第一信噪比相关信息的确定方式，均可适用于该方案，换言之，第一信噪比相关信息的确定方式可以参见以上图3对应的相关描述，此处不再赘述。
S430、基于所述子载波对应的信道矩阵，得到所述子载波对应的第二信噪比相关信息。
可以理解的是，S420和S430的执行顺序可以调换，本公开方案对此不作具体限制，只要在S440之前得到第一信噪比相关信息和第二信噪比相关信息即可。
在一具体示例中，可以采用如下方式得到第二信噪比相关信息，也即S430具体包括：在所述子载波对应多个传输层的情况下，基于所述子载波对应的信道矩阵，得到所述多个传输层中各传输层的后验信噪比；进而基于所述多个传输层中两个传输层(比如任意两个传输层)的后验信噪比之差，得到所述子载波对应的第二信噪比相关信息。比如，将多个传输层中任意两个传输层的后验信噪比之差，作为所述子载波对应的第二信噪比相关信息。
进一步地，在一示例中，将所述多个传输层中的最大后验信噪比与最小后验信噪比之差，作为所述子载波对应的第二信噪比相关信息。也就是说，在得到多个传输层中各传输层的后验信噪比之后，可选取出最大后验信噪比，以及最小后验信噪比，进而将最大后验信噪比与最小后验信噪比之差作为第二信噪比相关信息。
可以理解的是，各传输层的后验信噪比可参见前述方式得到，此处不再赘述。
S440、基于所述子载波对应的第一信噪比相关信息与第一预设阈值之间的关系，以及所述子载波对应的第二信噪比相关信息与第二预设阈值之间的关系，确定出所述子载波对应的目标检测算法。
在一具体示例中，S440具体包括：
在所述子载波对应的第一信噪比相关信息小于第一预设阈值，且所述子载波对应的第二信噪比相关信息小于所述第二预设阈值的情况下，将所述第二检测算法作为所述目标检测算法。
或者，在以下三者关系之一的情况下，将所述第一检测算法作为所述目标检测算法：
在所述子载波对应的第一信噪比相关信息小于第一预设阈值，但所述子载波对应的第二信噪比相关信息大于等于所述第二预设阈值；
所述子载波对应的第一信噪比相关信息大于等于第一预设阈值，但所述子载波对应的第二信噪比相关信息小于所述第二预设阈值；
所述子载波对应的第一信噪比相关信息大于等于第一预设阈值，且所述子载波对应的第二信噪比相关信息大于等于所述第二预设阈值。
也就是说，该示例中，在所述子载波对应的第一信噪比相关信息小于第一预设阈值，以及所述子载波对应的第二信噪比相关信息小于所述第二预设阈值的情况下，可将复杂度较低的第二检测算法作为该子载波对应的目标检测算法，否则，其他情况下，均可将复杂度较高的第一检测算法作为该子载波对应的目标检测算法。
举例来说，该示例中存在如下几种情况：
情况一：第一信噪比相关信息＝最小先验信噪比-最小后验信噪比，第二信噪比相关信息＝最大后验信噪比-最小后验信噪比；此时，若子载波对应的第一信噪比相关信息小于第一预设阈值，且该子载波对应的第二信噪比相关信息小于所述第二预设阈值的情况下，选择复杂度较小的所述第二检测算法作为所述子载波对应的目标检测算法。否则，其他情况下，选择复杂度较大的所述第一检测算法作为所述子载波对应的目标检测算法。
方式二：第一信噪比相关信息＝最小先验信噪比-平均后验信噪比，第二信噪比相关信息＝最大后验信噪比-最小后验信噪比；此时，若子载波对应的第一信噪比相关信息小于第一预设阈值，且该子载波对应的第二信噪比相关信息小于所述第二预设阈值的情况下，选择复杂度较小的所述第二检测算法作为所述子载波对应的目标检测算法。否则，其他情况下，选择复杂度较大的所述第一检测算法作为所述子载波对应的目标检测算法。
方式三：第一信噪比相关信息＝平均先验信噪比-最小后验信噪比，第二信噪比相关信息＝最大后验信噪比-最小后验信噪比；此时，若子载波对应的第一信噪比相关信息小于第一预设阈值，且该子载波对应的第二信噪比相关信息小于所述第二预设阈值的情况下，选择复杂度较小的所述第二检测算法作为所述子载波对应的目标检测算法。否则，其他情况下，选择复杂度较大的所述第一检测算法作为所述子载波对应的目标检测算法。
方式四：第一信噪比相关信息＝平均先验信噪比-平均后验信噪比，第二信噪比相关信息＝最大后验信噪比-最小后验信噪比；此时，若子载波对应的第一信噪比相关信息小于第一预设阈值，且该子载波对应的第二信噪比相关信息小于所述第二预设阈值的情况下，选择复杂度较小的所述第二检测算法作为所述子载波对应的目标检测算法。否则，其他情况下，选择复杂度较大的所述第一检测算法作为所述子载波对应的目标检测算法。
以下结合具体示例，对本公开方案做进一步详细说明，具体地，本示例可以采用每个子载波对应无损信噪比(也即先验信噪比)和后验信噪比的差作为子载波的第一判别门限，进而来确每个子载波对应的检测算法。该方式与计算矩阵的秩的物理意义相同，换言之，该方式，可解释性强，但算法复杂度相较于计算矩阵的秩而言，简便且计算量低，因此，有效降低了整理处理复杂度，进而有效降低了芯片功耗。
具体地，本示例中的无损信噪比(也即先验信噪比)相当于只考虑信道矩阵的主对角线的功率值，后验信噪比相当于考虑信道矩阵的主对角和辅对角线的功率值。两者的差等价于干扰带对系统最优信噪比的影响。因此，当该影响(也即先验信噪比与后验信噪比之差)大于一个门限值时，可选用多层的QRM-MLD算法，更能真实反映系统的信噪比。当该影响较小时，MMSE算法和QRM-MLD性能接近，这时，可以采用复杂度更低的MMSE算法。
基于此，本示例能够实现每个符号对应的每个子载波均可独立选择MMSE算法或者QRM-MLD算法；如此，再通过配置合适的MMSE算法的软比特的SCALING，以及和QRM-MLD算法的软比特的SCALING，使得两种算法得的结果在进入译码器前达到合适的大小，如此，在不降低性能的基础上，可以在大大降低QRM-MLD占比，进而降低芯片功耗。
这里，给出第一判别门限(也即以上所述的第一信噪比相关信息)的确定方法，进而基于第一判别门限来确定该子载波对应的检测算法；具体地，所述第一判别门限＝子载波对应的目标先验信噪比-该子载波对应的目标后验信噪比。
其中，子载波对应的目标先验信噪比，可以是该子载波的N(大于等于2的正整数)个传输层的各传输层(layer)对应的先验信噪比(PreSnr)中的最小值，也即最小先验信噪比PreSnr；或者，是N个传输层的各传输层(layer)对应的先验信噪比的平均值，也即平均先验信噪比PreSnr。进一步地，子载波中的各传输层的先验信噪比PreSnr，可通过如下公式得到：
PreSnr＝H'Rn-1H；
这里，H表示子载波对应的信道矩阵；Rn表示噪声的自相关矩阵。
进一步地，子载波对应的目标后验信噪比，可以是该子载波的N个传输层的各传输层(layer)对应的后验信噪比(比如PostSnr)中的最小值，也即最小后验信噪比PostSnr；或者，是N个传输层的各传输层(layer)对应的后验信噪比的平均值，也即平均后验信噪比PostSnr。
这里，子载波中的各传输层的后验信噪比PostSnr，可以具体为MMSE的后验信噪比PostSnr(即PostSnrMmse)，其计算公式：
Y＝HX+N；
这里，X表示发射信号向量；Y表示接收信号向量；H表示信道矩阵；N表示复高斯白噪声；I表示单位矩阵；Rn表示噪声的自相关矩阵；σ表示奇异值。diag(·)表示行列式运算符。
而QRM-MLD算法的后验信噪比(可记为PostSnrMLD)满足如下要求：
目标后验信噪比<PostSnrMLD<目标先验信噪比。
基于此，即可在第一判别门限大于等于门限值1(也即第一预设阈值)的情况下，选择QRM-MLD算法作为该子载波对应的检测算法；而在第一判别门限小于门限值1(也即第一预设阈值)的情况下，选择MMSE算法作为该子载波对应的检测算法。
进一步地，还可以设置第二判别门限(也即以上所述的第二信噪比相关信息)，该第二判别门限＝该子载波N个传输层的各传输层对应的后验信噪比中的最大值(也即最大后验信噪比)-该子载波N个传输层的各传输层对应的后验信噪比中的最小值(也即最小后验信噪比)。
此时，在第一判别门限小于门限值1，且第二判别门限小于门限值2的情况下，选择MMSE算法作为该子载波对应的检测算法；否则，均选择QRM-MLD算法作为该子载波对应的检测算法。
这样，本公开方案实现自适应调整MMSE算法和QRM-MLD算法的占比，如此，可以在不降低性能的基础上，选择尽量少的QRM-MLD算法，进而有效降低芯片功耗。
以下给出具体仿真示例来进一步说明本示例的有效性；具体地，表1中的case是HESU模式下，AWGN信道中，8发(指8个发射天线)2收(指2个接收天线)2流(指两个不同的信号)的仿真结果，从仿真结果可以看出，MMSE占比是60％，QRM-MLD(简记为MLD)占比40％，此时可以达到接近QRM-MLD的性能结果，换言之，使用本公开方案能够在微小的性能代价的基础上，可有效降低复杂度。
表1HESU 8*2*2不同MCS仿真结果
表2是在HESU模式下，CHANNEL B信道中，6发2收2流的仿真结果。
表2非CSD条件下某格式不同带宽的仿真结果
| CHANNEL B | mld(snr) | mmse(snr) | adaptive | ratio | ||||
| MCS0 | 3 | 2 | BPSK | 1/2 | 6.919 | 8.513 | 7.318 | 0.42 |
| MCS1 | 3 | 2 | QPSK | 1/2 | 10.482 | 13.719 | 10.983 | 0.42 |
| MCS2 | 3 | 2 | QPSK | 3/4 | 14.413 | 20.055 | 15.049 | 0.42 |
| MCS3 | 3 | 2 | 16-QAM | 1/2 | 18.384 | 21.316 | 18.524 | 0.42 |
| MCS4 | 3 | 2 | 16-QAM | 3/4 | 22.54 | 27.588 | 22.942 | 0.42 |
| MCS5 | 3 | 2 | 64-QAM | 2/3 | 28.151 | 30.914 | 28.289 | 0.42 |
| MCS6 | 3 | 2 | 64-QAM | 3/4 | 29.777 | 33.492 | 30.158 | 0.42 |
| MCS7 | 3 | 2 | 64-QAM | 5/6 | 32.29 | 37.594 | 32.641 | 0.42 |
| MCS8 | 3 | 2 | 256-QAM | 3/4 | 36.516 | 40.31 | 37.085 | 0.42 |
| MCS9 | 3 | 2 | 256-QAM | 5/6 | 39.909 | 43.922 | 39.572 | 0.42 |
| MCS10 | 3 | 2 | 1024QAM | 3/4 | 44.199 | 46.161 | 43.024 | 0.42 |
| MCS11 | 3 | 2 | 1024QAM | 5/6 | 46.571 | 50.071 | 46.071 | 0.42 |
| MCS12 | 3 | 2 | 4096QAM | 3/4 | 49.492 | 54.41 | 49.171 | 0.42 |
| MCS13 | 3 | 2 | 4096QAM | 5/6 | 52.4 | 58 | 53.275 | 0.42 |
本公开方案还提供了一种终端设备，具体地，图5是根据本申请一实施例的终端设备500的示意性框图一。具体地，该终端设备500可以包括：
矩阵处理单元510，用于确定多个子载波中的子载波对应的信道矩阵；其中，所述多个子载波为OFDM符号所对应的子载波；
算法处理单元520，用于基于所述子载波对应的信道矩阵，得到所述子载波对应的第一信噪比相关信息；至少基于所述子载波对应的第一信噪比相关信息与第一预设阈值之间的关系，确定出所述子载波对应的目标检测算法；
其中，所述目标检测算法为第一检测算法或第二检测算法，所述第一检测算法的复杂度大于第二检测算法的复杂度。
在本公开方案的一具体示例中，在所述目标检测算法为所述第一检测算法的情况下，所述第一检测算法为带QR分解的最大似然检测算法；或者，
在所述目标检测算法为所述第二检测算法的情况下，所述第二检测算法为最小均方误差算法。
在本公开方案的一具体示例中，所述算法处理单元520，具体用于：
在所述第一信噪比相关信息大于等于第一预设阈值的情况下，将所述第一检测算法作为所述目标检测算法；或者，
在所述第一信噪比相关信息小于第一预设阈值的情况下，将所述第二检测算法作为所述目标检测算法。
在本公开方案的一具体示例中，在确定出所述子载波对应的目标检测算法之前，所述算法处理单元520，还用于：
基于所述子载波对应的信道矩阵，得到所述子载波对应的第二信噪比相关信息；
基于所述子载波对应的第一信噪比相关信息与第一预设阈值之间的关系，以及所述子载波对应的第二信噪比相关信息与第二预设阈值之间的关系，确定出所述子载波对应的目标检测算法。
在本公开方案的一具体示例中，所述算法处理单元520，具体用于：
在所述子载波对应的第一信噪比相关信息小于第一预设阈值，且所述子载波对应的第二信噪比相关信息小于所述第二预设阈值的情况下，将所述第二检测算法作为所述目标检测算法；
或者，在以下之一的情况下，将所述第一检测算法作为所述目标检测算法：
在所述子载波对应的第一信噪比相关信息小于第一预设阈值，且所述子载波对应的第二信噪比相关信息大于等于所述第二预设阈值；
所述子载波对应的第一信噪比相关信息大于等于第一预设阈值，且所述子载波对应的第二信噪比相关信息小于所述第二预设阈值；
所述子载波对应的第一信噪比相关信息大于等于第一预设阈值，且所述子载波对应的第二信噪比相关信息大于等于所述第二预设阈值。
在本公开方案的一具体示例中，所述多个子载波中存在两个子载波，且所述两个子载波中各子载波所对应的目标检测算法不同。
在本公开方案的一具体示例中，所述算法处理单元520，具体用于：
基于所述子载波对应的信道矩阵，得到所述子载波的目标后验信噪比，以及得到所述子载波的目标先验信噪比；
基于所述子载波的目标先验信噪比和目标后验信噪比之差，得到所述子载波对应的第一信噪比相关信息。
在本公开方案的一具体示例中，所述算法处理单元520，具体用于：
在所述子载波对应多个传输层的情况下，基于所述子载波对应的信道矩阵，得到所述多个传输层中各传输层的后验信噪比；
基于所述多个传输层中各传输层的后验信噪比，得到所述子载波的目标后验信噪比。
在本公开方案的一具体示例中，所述算法处理单元520，具体用于：
将所述多个传输层中的最小后验信噪比，作为所述子载波的目标后验信噪比；
或者，基于所述多个传输层中各传输层的后验信噪比，得到平均后验信噪比；将平均后验信噪比作为所述子载波的目标后验信噪比。
在本公开方案的一具体示例中，所述算法处理单元520，具体用于：
在所述子载波对应多个传输层的情况下，基于所述子载波对应的信道矩阵，得到所述多个传输层中各传输层的先验信噪比；
基于所述多个传输层中各传输层的先验信噪比，得到所述子载波的目标先验信噪比。
在本公开方案的一具体示例中，所述算法处理单元520，具体用于：
将所述多个传输层中的最小先验信噪比，作为所述子载波的目标先验信噪比；
或者，基于所述多个传输层中各传输层的先验信噪比，得到平均先验信噪比；将平均先验信噪比作为所述子载波的目标先验信噪比。
在本公开方案的一具体示例中，所述算法处理单元520，具体用于：
在所述子载波对应多个传输层的情况下，基于所述子载波对应的信道矩阵，得到所述多个传输层中各传输层的后验信噪比；
基于所述多个传输层中两个传输层的后验信噪比之差，得到所述子载波对应的第二信噪比相关信息。
在本公开方案的一具体示例中，所述算法处理单元520，具体用于：
将所述多个传输层中的最大后验信噪比与最小后验信噪比之差，作为所述子载波对应的第二信噪比相关信息。
图6是根据本申请一实施例的终端设备600的示意性框图二。该终端设备600可以包括：
处理器610和存储器620，该存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于调用并运行所述存储器中存储的计算机程序，以使所述终端设备执行所述检测方法。本申请实施例的终端设备600能够实现前述的方法实施例中的终端设备的对应功能。该终端设备600中的各个模块(子模块、单元或组件等)对应的流程、功能、实现方式以及有益效果，可参见上述方法实施例中的对应描述，在此不再赘述。需要说明，关于申请实施例的终端设备600中的各个模块(子模块、单元或组件等)所描述的功能，可以由不同的模块(子模块、单元或组件等)实现，也可以由同一个模块(子模块、单元或组件等)实现。
在本申请实施例中，上述终端设备各单元可以是以软件，或硬件，或软件与硬件相结合的形式实现各单元的功能。在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其他的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，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装置，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，机械或其他的形式。
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一个物理单元或多个物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个不同地方。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。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。例如，终端设备的矩阵处理单元和算法处理单元的至少之一可以由终端设备的处理器实现。
图7是根据本申请实施例的通信设备700示意性结构图。该通信设备700包括处理器710，处理器710可以从存储器中调用并运行计算机程序，以使通信设备700实现本申请实施例中的方法。
在一种实施方式中，通信设备700还可以包括存储器720。其中，处理器710可以从存储器720中调用并运行计算机程序，以使通信设备700实现本申请实施例中的方法。
其中，存储器720可以是独立于处理器710的一个单独的器件，也可以集成在处理器710中。
在一种实施方式中，通信设备700还可以包括收发器730，处理器710可以控制该收发器730与其他设备进行通信，具体地，可以向其他设备发送信息或数据，或接收其他设备发送的信息或数据。
其中，收发器730可以包括发射机和接收机。收发器730还可以进一步包括天线，天线的数量可以为一个或多个。
在一种实施方式中，该通信设备700可为本申请实施例的网络设备，并且该通信设备700可以实现本申请实施例的各个方法中由网络设备实现的相应流程，为了简洁，在此不再赘述。
在一种实施方式中，该通信设备700可为本申请实施例的终端设备，并且该通信设备700可以实现本申请实施例的各个方法中由终端设备实现的相应流程，为了简洁，在此不再赘述。
图8是根据本申请实施例的芯片800的示意性结构图。该芯片800包括处理器810，处理器810可以从存储器中调用并运行计算机程序，以实现本申请实施例中的方法。
在一种实施方式中，芯片800还可以包括存储器820。其中，处理器810可以从存储器820中调用并运行计算机程序，以实现本申请实施例中由终端设备或者网络设备执行的方法。
其中，存储器820可以是独立于处理器810的一个单独的器件，也可以集成在处理器810中。
在一种实施方式中，该芯片800还可以包括输入接口830。其中，处理器810可以控制该输入接口830与其他设备或芯片进行通信，具体地，可以获取其他设备或芯片发送的信息或数据。
在一种实施方式中，该芯片800还可以包括输出接口840。其中，处理器810可以控制该输出接口840与其他设备或芯片进行通信，具体地，可以向其他设备或芯片输出信息或数据。
在一种实施方式中，该芯片可应用于本申请实施例中的网络设备，并且该芯片可以实现本申请实施例的各个方法中由网络设备实现的相应流程，为了简洁，在此不再赘述。
在一种实施方式中，该芯片可应用于本申请实施例中的终端设备，并且该芯片可以实现本申请实施例的各个方法中由终端设备实现的相应流程，为了简洁，在此不再赘述。
应用于网络设备和终端设备的芯片可以是相同的芯片或不同的芯片。
应理解，本申请实施例提到的芯片还可以称为系统级芯片，系统芯片，芯片系统或片上系统芯片等。
上述提及的处理器可以是通用处理器、数字信号处理器(digital signalprocessor，DSP)、现成可编程门阵列(field programmable gate array，FPGA)、专用集成电路(application specific integrated circuit，ASIC)或者其他可编程逻辑器件、晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。其中，上述提到的通用处理器可以是微处理器或者也可以是任何常规的处理器等。
上述提及的存储器可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(read-only memory，ROM)、可编程只读存储器(programmable ROM，PROM)、可擦除可编程只读存储器(erasable PROM，EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(electrically EPROM，EEPROM)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(random access memory，RAM)。
应理解，上述存储器为示例性但不是限制性说明，例如，本申请实施例中的存储器还可以是静态随机存取存储器(static RAM，SRAM)、动态随机存取存储器(dynamic RAM，DRAM)、同步动态随机存取存储器(synchronous DRAM，SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(double data rate SDRAM，DDR SDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(enhanced SDRAM，ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(synch link DRAM，SLDRAM)以及直接内存总线随机存取存储器(Direct Rambus RAM，DR RAM)等等。也就是说，本申请实施例中的存储器旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
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。该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该计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例中的流程或功能。该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。该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，该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。该计算机可读存储介质可以是计算机能够存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。该可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘(Solid State Disk，SSD))等。
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。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
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该权利要求的保护范围为准。
Claims (17)
1.一种检测方法，包括：
确定多个子载波中的子载波对应的信道矩阵；其中，所述多个子载波为OFDM符号所对应的子载波；
基于所述子载波对应的信道矩阵，得到所述子载波对应的第一信噪比相关信息；
至少基于所述子载波对应的第一信噪比相关信息与第一预设阈值之间的关系，确定出所述子载波对应的目标检测算法；
其中，所述目标检测算法为第一检测算法或第二检测算法，所述第一检测算法的复杂度大于第二检测算法的复杂度。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述至少基于所述子载波对应的第一信噪比相关信息与第一预设阈值之间的关系，确定出所述子载波对应的目标检测算法，包括：
在所述第一信噪比相关信息大于等于第一预设阈值的情况下，将所述第一检测算法作为所述目标检测算法；或者，
在所述第一信噪比相关信息小于第一预设阈值的情况下，将所述第二检测算法作为所述目标检测算法。
3.根据权利要求1所述的方法，在确定出所述子载波对应的目标检测算法之前，所述方法还包括：
基于所述子载波对应的信道矩阵，得到所述子载波对应的第二信噪比相关信息；
其中，所述至少基于所述子载波对应的第一信噪比相关信息与第一预设阈值之间的关系，确定出所述子载波对应的目标检测算法，包括：
基于所述子载波对应的第一信噪比相关信息与第一预设阈值之间的关系，以及所述子载波对应的第二信噪比相关信息与第二预设阈值之间的关系，确定出所述子载波对应的目标检测算法。
4.根据权利要求3所述的方法，所述基于所述子载波对应的第一信噪比相关信息与第一预设阈值之间的关系，以及所述子载波对应的第二信噪比相关信息与第二预设阈值之间的关系，确定出所述子载波对应的目标检测算法，包括：
在所述子载波对应的第一信噪比相关信息小于第一预设阈值，且所述子载波对应的第二信噪比相关信息小于所述第二预设阈值的情况下，将所述第二检测算法作为所述目标检测算法；
或者，在以下之一的情况下，将所述第一检测算法作为所述目标检测算法：
在所述子载波对应的第一信噪比相关信息小于第一预设阈值，且所述子载波对应的第二信噪比相关信息大于等于所述第二预设阈值；
所述子载波对应的第一信噪比相关信息大于等于第一预设阈值，且所述子载波对应的第二信噪比相关信息小于所述第二预设阈值；
所述子载波对应的第一信噪比相关信息大于等于第一预设阈值，且所述子载波对应的第二信噪比相关信息大于等于所述第二预设阈值。
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其中，所述多个子载波中存在两个子载波，且所述两个子载波中各子载波所对应的目标检测算法不同。
6.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其中，所述基于所述子载波对应的信道矩阵，得到所述子载波对应的第一信噪比相关信息，包括：
基于所述子载波对应的信道矩阵，得到所述子载波的目标后验信噪比，以及得到所述子载波的目标先验信噪比；
基于所述子载波的目标先验信噪比和目标后验信噪比之差，得到所述子载波对应的第一信噪比相关信息。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述基于所述子载波对应的信道矩阵，得到所述子载波的目标后验信噪比，包括：
在所述子载波对应多个传输层的情况下，基于所述子载波对应的信道矩阵，得到所述多个传输层中各传输层的后验信噪比；
基于所述多个传输层中各传输层的后验信噪比，得到所述子载波的目标后验信噪比。
8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述基于所述多个传输层中各传输层的后验信噪比，得到所述子载波的目标后验信噪比，包括：
将所述多个传输层中的最小后验信噪比，作为所述子载波的目标后验信噪比；
或者，基于所述多个传输层中各传输层的后验信噪比，得到平均后验信噪比；将平均后验信噪比作为所述子载波的目标后验信噪比。
9.根据权利要求6所述的方法，其中，所述基于所述子载波对应的信道矩阵，得到所述子载波的目标先验信噪比，包括：
在所述子载波对应多个传输层的情况下，基于所述子载波对应的信道矩阵，得到所述多个传输层中各传输层的先验信噪比；
基于所述多个传输层中各传输层的先验信噪比，得到所述子载波的目标先验信噪比。
10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述基于所述多个传输层中各传输层的先验信噪比，得到所述子载波的目标先验信噪比，包括：
将所述多个传输层中的最小先验信噪比，作为所述子载波的目标先验信噪比；
或者，基于所述多个传输层中各传输层的先验信噪比，得到平均先验信噪比；将平均先验信噪比作为所述子载波的目标先验信噪比。
11.根据权利要求3或4所述的方法，其中，所述基于所述子载波对应的信道矩阵，得到所述子载波对应的第二信噪比相关信息，包括：
在所述子载波对应多个传输层的情况下，基于所述子载波对应的信道矩阵，得到所述多个传输层中各传输层的后验信噪比；
基于所述多个传输层中两个传输层的后验信噪比之差，得到所述子载波对应的第二信噪比相关信息。
12.根据权利要求10所述的方法，其中，所述基于所述多个传输层中两个传输层的后验信噪比之差，得到所述子载波对应的第二信噪比相关信息，包括：
将所述多个传输层中的最大后验信噪比与最小后验信噪比之差，作为所述子载波对应的第二信噪比相关信息。
13.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其中，
在所述目标检测算法为所述第一检测算法的情况下，所述第一检测算法为带QR分解的最大似然检测算法；或者，
在所述目标检测算法为所述第二检测算法的情况下，所述第二检测算法为最小均方误差算法。
14.一种芯片，包括：
矩阵处理单元，用于确定多个子载波中的子载波对应的信道矩阵；其中，所述多个子载波为OFDM符号所对应的子载波；
算法处理单元，用于基于所述子载波对应的信道矩阵，得到所述子载波对应的第一信噪比相关信息；至少基于所述子载波对应的第一信噪比相关信息与第一预设阈值之间的关系，确定出所述子载波对应的目标检测算法；
其中，所述目标检测算法为第一检测算法或第二检测算法，所述第一检测算法的复杂度大于第二检测算法的复杂度。
15.一种芯片，包括：处理器和存储器，其中，
所述存储器，用于存储计算机程序；
所述处理器，用于从所述存储器中调用并运行所述计算机程序，以执行如权利要求1至13中任一项所述的方法。
16.一种终端设备，包括：壳体和设置于所述壳体内部的芯片；其中，所述芯片为权利要求15所述的芯片。
17.一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序，当所述计算机程序被设备运行时使得所述设备执行如权利要求1至13中任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310135322.6A CN116131888A (zh) | 2023-02-17 | 2023-02-17 | 检测方法、芯片和终端设备 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310135322.6A CN116131888A (zh) | 2023-02-17 | 2023-02-17 | 检测方法、芯片和终端设备 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116131888A true CN116131888A (zh) | 2023-05-16 |
Family
ID=86297259
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310135322.6A Pending CN116131888A (zh) | 2023-02-17 | 2023-02-17 | 检测方法、芯片和终端设备 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116131888A (zh) |
-
2023
- 2023-02-17 CN CN202310135322.6A patent/CN116131888A/zh active Pending
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