RU2426255C2 - Усовершенствованный способ декодирования в системе многоантенной приемопередачи и устройство для реализации способа - Google Patents

Усовершенствованный способ декодирования в системе многоантенной приемопередачи и устройство для реализации способа Download PDF

Info

Publication number
RU2426255C2
RU2426255C2 RU2009100150/09A RU2009100150A RU2426255C2 RU 2426255 C2 RU2426255 C2 RU 2426255C2 RU 2009100150/09 A RU2009100150/09 A RU 2009100150/09A RU 2009100150 A RU2009100150 A RU 2009100150A RU 2426255 C2 RU2426255 C2 RU 2426255C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
module
detection
symbol
euclidean distance
candidate
Prior art date
Application number
RU2009100150/09A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2009100150A (ru
Inventor
Андрей Леонидович Рог (RU)
Андрей Леонидович Рог
Алексей Олегович МЕЛЬНИКОВ (RU)
Алексей Олегович Мельников
Александр Викторович ЧЕРНЫШ (RU)
Александр Викторович Черныш
Михаил Владимирович ГОЛИКОВ (RU)
Михаил Владимирович Голиков
Сунгьун ЧОИ (KR)
Сунгьун ЧОИ
Original Assignee
Корпорация "САМСУНГ ЭЛЕКТРОНИКС Ко., Лтд."
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Корпорация "САМСУНГ ЭЛЕКТРОНИКС Ко., Лтд." filed Critical Корпорация "САМСУНГ ЭЛЕКТРОНИКС Ко., Лтд."
Priority to RU2009100150/09A priority Critical patent/RU2426255C2/ru
Priority to KR1020100002522A priority patent/KR101671263B1/ko
Priority to US12/657,087 priority patent/US8396155B2/en
Publication of RU2009100150A publication Critical patent/RU2009100150A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2426255C2 publication Critical patent/RU2426255C2/ru

Links

Images

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L1/00Arrangements for detecting or preventing errors in the information received
    • H04L1/02Arrangements for detecting or preventing errors in the information received by diversity reception
    • H04L1/06Arrangements for detecting or preventing errors in the information received by diversity reception using space diversity
    • H04L1/0618Space-time coding
    • H04L1/0631Receiver arrangements
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04BTRANSMISSION
    • H04B7/00Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/08Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the receiving station
    • H04B7/0837Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the receiving station using pre-detection combining
    • H04B7/0842Weighted combining
    • H04B7/0848Joint weighting
    • H04B7/0857Joint weighting using maximum ratio combining techniques, e.g. signal-to- interference ratio [SIR], received signal strenght indication [RSS]
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L25/00Baseband systems
    • H04L25/02Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
    • H04L25/0202Channel estimation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Radio Transmission System (AREA)

Abstract

Изобретение относится к технике связи и может использоваться в системах беспроводной связи с применением принципа многоантенной приемопередачи (MIMO). Технический результат состоит в разработке системы, обладающей точностью. Для этого определяют вектор принятых сигналов с помощью нескольких приемных антенн; проводят оценку канала между каждой передающей и приемной антеннами и формируют матрицу канала, устанавливают на основе данных о состоянии канала порядок детектирования символов, переданных различными передающими Тх антеннами, и вычисляют весовые коэффициенты для детектирования символов в MIMO-системе, на основе вектора принятых сигналов детектируют последовательно символы в установленном порядке и рассчитывают дисперсию ошибки в детектировании символа, формируют группу наиболее вероятных символов-кандидатов из точек символьного созвездия. 2 н. и 4 з.п. ф-лы, 5 ил.

Description

Изобретение относится к области радиосвязи, а более конкретно, к системам беспроводной связи с применением принципа многоантенной приемопередачи (MIMO - Multiple Input Multiple Output) и техники декодирования, основанной на упорядоченном последовательном исключении помеховой составляющей (OSIC - Ordered Successive Interference Cancellation).
Для качественной связи в MIMO-системе необходим эффективный инструмент детектирования сигнала. В частности, в известной схеме детектирования V-BLAST (см. P.W.Wolniansky, G.J.Foschini, G.D.Golden, and R.A.Valenzuela, “V-BLAST: an architecture for realizing very high data rates over the rich-scattering wireless channel,” in URSI International Symposium on Signals, Systems and Electronics, pp.295-300, September) [1] применяется последовательное исключение помеховой составляющей, что не требует высоких вычислительных ресурсов и демонстрирует хорошие результаты при работе с жесткими решениями на выходе. Однако эта схема значительно уступает по эффективности схеме максимального правдоподобия (ML - maximum likelihood), которая обеспечивает мягкие решения, но очень требовательна к вычислительным ресурсам. Представленное изобретение относится к устройству и способу детектирования сигналов в MIMO системах, по эффективности близкому к схеме ML и невысокой сложностью реализации.
Наиболее близким к заявляемому изобретению является техническое решение, описанное в заявке США №2008/0152032 [2]. В этой заявке предлагается способ и устройство, которые позволяют использовать в системах MIMO детектирование сигнала на основе OSIC, при этом детектирование сигнала позволяет оценивать вероятность выходного бита, получая мягкие решения (soft output).
Схема передачи MIMO с использованием m передающих (Tx) антенн и n приемных (Rx) антенн описывается уравнением:
y=Hx+ν
Figure 00000001
Процедура сортировки, регламентирующая последовательность определения переданных символов, основана на принципе наибольшей нормы столбца матрицы канальных коэффициентов, что позволяет в первую очередь выбирать Тх антенну с наибольшим значением вектора канальных коэффициентов. В представленном изобретении также рассмотрен альтернативный способ сортировки с применением упорядочивания на основе минимума среднего квадрата ошибки (MMSE).
Способ детектирования предусматривает оценку всех возможных переданных сигналов послойно, где в качестве слоя понимается сигнал, переданный одной Тх антенной. Так, например, в случае модуляции 16 QAM (квадратурная амплитудная модуляция) первоначально вычисляются 16 кандидатов в слое 1, который определяется в качестве наилучшего по вышеупомянутой процедуре сортировки. С помощью способа MMSE-OSIC (MMSE - Minimum Mean Square Error - минимум среднего квадрата ошибки) для каждого символа из слоя 1 детектируются символы, принадлежащие другим слоям, что приводит к формированию 16 векторов-кандидатов. Среди этих 16 векторов выделяют K наилучших кандидатов, где K - это параметр, который для примера в заявке установлен как K=3. Наилучшие кандидаты определяются по критерию минимума эвклидова расстояния:
Figure 00000002
где - xi вектор-кандидат. Кроме того, при вычислении эвклидова расстояния (2) определяют логарифм отношения правдоподобия (LLR) для мягкого решения:
Figure 00000003
После этого путем перебора всех возможных символов в слое 2 при фиксировании K символов из слоя 1 определяют следующую группу векторов-кандидатов (состоящую из К векторов). Вектор-решение для других слоев также определяется с помощью способа MMSE-OSIC. Таким образом, необходимо протестировать m*K кандидатов. Значения логарифма отношения правдоподобия LLR для слоя 2 вычисляются по формуле (3). Также значения LLR для слоя 1 могут быть пересчитаны в случае, если получено более короткое эвклидово расстояние по сравнению с рассчитанными в предыдущем слое. Такую процедуру аналогичным образом применяют для всех оставшихся слоев. Для обработки каждого слоя определяют соответствующий фильтр MMSE:
Figure 00000004
Недостаток прототипа заключается в том, что хотя степень сложности такого способа значительно ниже, чем у способа ML, тем не менее, она все еще очень высока, особенно в случае, когда число Tx и Rx антенн является большим.
Задача, на решение которой направлено заявляемое изобретение, состоит в том, чтобы разработать, во-первых, усовершенствованный способ детектирования сигнала в системе MIMO, обладающий точностью, близкой к методу максимального правдоподобия, но менее требовательный к вычислительным ресурсам, и, во-вторых, разработать устройство для реализации такого способа.
Первая часть этой технической задачи решена за счет разработки способа детектирования сигнала в системах беспроводной связи с применением принципа многоантенной приемопередачи (MIMO), при этом способ предусматривает выполнение следующих операций:
- определяют вектор полученных сигналов с помощью нескольких приемных антенн;
- проводят оценку канала между каждой передающей Tx антенной и каждой приемной Rx антенной и формируют матрицу канала, устанавливают на основе данных о состоянии канала порядок (очередность) детектирования символов, переданных различными передающими Тх антеннами, и вычисляют весовые коэффициенты для детектирования символов в MIMO-системе, на основе вектора принятых сигналов детектируют последовательно символы в установленном порядке и рассчитывают дисперсию ошибки в детектировании символа, вычисляют эвклидово расстояние между обнаруженными символами и точками созвездия символов, определяют значения логарифма отношения правдоподобия (LLR) для оценки вероятности выходного бита (soft bit output), формируют группу наиболее вероятных символов-кандидатов из точек созвездия символа, при этом
- определяют на этапе n эвклидово расстояние через нормализованную сумму эвклидовых расстояний:
Figure 00000005
, где
Figure 00000006
- это эвклидово расстояние, вычисленное на предыдущем этапе для кандидата с индексом i,
Figure 00000007
- оценка дисперсии ошибки в детектировании символа на этапе n,
Figure 00000008
- эвклидово расстояние между обнаруженным символом и точкой к созвездия сигнала, причем это последнее расстояние вычисляют для всех точек созвездия и для каждого символа-кандидата из группы кандидатов, сформированной на предыдущем этапе, затем формируют новую группу символов-кандидатов, основанную на принципе минимума нормализованной эвклидовой суммы, после чего удаляют символы-кандидаты из обновленных данных о полученном векторе.
Вторая часть задачи решена за счет новой конструкции устройства, реализующего заявляемый способ детектирования сигнала в системах беспроводной связи с применением принципа многоантенной приемопередачи (MIMO). Предлагаемое устройство предусматривает использование нескольких приемных Rx антенн, при этом оно состоит из
- модуля сортировки сигналов, устанавливающего порядок детектирования символов, каждый из которых передается с помощью одной передающей Тх антенны;
- модуля расчета весовых коэффициентов, определяющего весовые коэффициенты фильтра для детектирования символов в MIMO системе;
- модуля детектирования символов, осуществляющего оценку символа, переданного одной Тх антенной, и определяющего дисперсию ошибки оценивания;
- модуля вычисления эвклидова расстояния и оценки значения логарифма отношения правдоподобия (LLR), определяющего эвклидово расстояние между детектированным символом и точками сигнального созвездия, а также значение логарифма отношения правдоподобия (LLR) на основе эвклидовых расстояний;
- модуля формирования групп кандидатов, определяющего наиболее вероятные переданные точки символьного созвездия;
- модуля исключения символа-кандидата, вычитающего символ, переданный одной Тх антенной из вектора принятого сигнала;
при этом на вход модуля сортировки сигналов поступает информация о параметрах канала между каждой Тх антенной и каждой Rx антенной, выход модуля сортировки сигналов подключен к первому входу модуля расчета весовых коэффициентов, на второй вход модуля расчета весовых коэффициентов поступает информация об отношении сигнал/шум, выход модуля расчета весовых коэффициентов подключен к первому входу модуля детектирования символов, на второй вход модуля детектирования символов поступает вектор принятого сигнала, выход модуля детектирования символов подключен к входу модуля вычисления эвклидова расстояния, первый выход которого подключен ко второму входу модуля детектирования символов через последовательно соединенные модуль формирования групп кандидатов и модуль исключения символа-кандидата, обновляющий вектор принятых данных с исключенным символом-кандидатом, обновленный вектор подается на вход модуля детектирования символов, символы, переданные различными Тх антеннами, детектируются последовательно, в соответствии с порядком, определенным модулем сортировки, а второй выход модуля вычисления эвклидова расстояния является источником данных об оценке логарифма отношения правдоподобия (LLR), при этом конструкция устройства отличается тем, что на вход модуля вычисления эвклидова расстояния подается только информация о детектированном символе и об оценке дисперсии ошибки детектирования, таким образом, данный модуль вычисляет евклидовы расстояния до точек созвездия и производит оценку LLR только на основании информации о детектированном символе и о типе модуляции, в то время как в прототипе на вход модуля вычисления эвклидова расстояния подаются дополнительно вектор принятого сигнала и матрица канальных коэффициентов.
Блок-схема устройства MIMO детектора, реализующего предложенный способ, показана на Фиг.2. Модуль сортировки сигналов (Signal Sorter) определяет порядок детектирования символов в соответствии с критерием минимума среднеквадратичной ошибки MMSE решения либо (в другом исполнении) в соответствии с критерием максимума веса столбца канальной матрицы. Данный модуль аналогичен модулю Channel Sorter (312) прототипа. Модуль Weight Calculator осуществляет расчет элементов матрицы MMSE. Данный модуль аналогичен одноименному модулю (314) прототипа. Модуль Symbol Detector (Estimator) вычисляет значение переданного символа методом MMSE. Данный модуль аналогичен модулю Symbol Detector (414, 416, 418, 514, 516, 614) прототипа. Модуль Euclidean Distance Calculator & LLR estimator производит расчет эвклидовых расстояний между точкой MMSE решения и каждой из точек созвездия для данного типа модуляции. Данный модуль аналогичен функционально модулю Euclidean Calculator (422, 522, 622) прототипа, однако он использует отличный от прототипа метод расчета эвклидовых расстояний и использует для этого другие входные данные. Прототип согласно пункту [0090] вычисляет евклидовы расстояния между принятым вектором и оценкой принятого вектора для данного набора переданных символов, и, таким образом, на вход данного модуля в прототипе подается принятый вектор Y и вычисленная оценка данного вектора Hx. В заявленном устройстве на вход данного модуля подается MMSE решение (точка на на комплексной плоскости) для обрабатываемого слоя, что требует существенно меньшего объема входных данных и упрощает расчет эвклидовых расстояний. Одновременно данный модуль производит расчет значений LLR аналогично тому, как это делается в модулях LLR Generator (332, 334, 336, 338) прототипа. Модуль Best symbol candidate former формирует группу из точек символьного созвездия с наименьшим евклидовым расстоянием относительно точки MMSE решения. Функционально данный модуль аналогичен модулю Candidate Group Selector (424, 524, 624) прототипа. Модуль Candidate canceller вычитает символ-кандидат из вектора принятого сигнала. Данный модуль аналогичен модулю Symbol Substitution Unit (412, 512, 612, 712) прототипа.
Для лучшего понимания сущности заявляемого изобретения далее приводится его детальное описание с привлечением графических материалов.
На Фиг.1 представлена блок-схема MIMO приемника, где 101 - блок оценки канала, 102 - MIMO детектор, 103 - де-интерливер, 104 - декодер коррекции ошибки.
На Фиг.2 представлена блок-схема MIMO детектора согласно заявляемому изобретению, где 201 - блок сортировки сигнала, 202 - блок расчета веса, 203 - блок оценки символа, 204 - блок расчета эвклидова расстояния и оценки LLR, 205 - блок формирования наилучшего символа-кандидата, 206 - блок отмены кандидата.
Нам Фиг.3 приведена блок-схема, иллюстрирующая процесс детектирования сигнала согласно заявляемому изобретению.
На Фиг.4 приведены данные, иллюстрирующие работу приемника (вероятность битовой ошибки), где предложенное решение сравнивается с приемником MMSE MIMO и прототипом [2]. Моделирование было проведено для системы 2×2 MIMO V-BLAST (каждый поток имеет 16QAM модуляцию), соответствующей стандарту IEEE 802.16е со сверточным кодером и декодером Viterbi. Модель канала - 3GPP/25.943/RA-10. Отношение сигнал/шум (signal/noise ratio - SNR) определяется как отношение энергии сигнала, излучаемой всеми Тх антеннами, к энергии шума в каждой Rx антенне.
Нам Фиг.5 приведен график, иллюстрирующий работу приемника (вероятность битовой ошибки), где предложенное решение сравнивается с приемником MMSE MIMO и прототипом [2]. Было проведено моделирование для системы 4×4 MIMO V-BLAST (каждый поток имеет 16QAM модуляцию), соответствующей стандарту IEEE 802.16е со сверточным кодером и декодером Viterbi. Модель канала 3GPP/25.943/RA-10. Отношение сигнал/шум определяется как отношение энергии сигнала, излучаемой всеми Тх антеннами, к энергии шума в каждой Rx антенне.
Для достижения заявленного результата процедура детектирования должна состоять из следующих этапов:
Этап 1 - оценивают матрицу Н канала.
Этап 2 - определяют MMSE-фильтры Wi, i=0, … m-1 согласно формуле (4), где индекс 0 соответствует полной матрице H, и определяют порядок (очередность выполнения) процедуры MMSE-OSIC, на основе минимума дисперсии ошибки в MMSE решении. Легко показать, что этот порядок определяется путем сортировки модулей диагональных элементов матрицы WH, при этом наибольший элемент соответствует первому слою, затем процедуру сортировки повторяют для уменьшенной матрицы H1 используя диагональные элементы W1H1 и так далее вплоть до последнего слоя.
Этап 3 - получают решения, используя MMSE фильтр (весовые коэффициенты) для слоя 1, где индекс 1 означает наилучший слой для процедуры сортировки:
Figure 00000009
Figure 00000010
, где w - строка матрицы W MMSE фильтра, соответствующая наилучшему слою.
Этап 4 - определяют К наилучших символов-кандидатов для слоя 1 исходя из минимального эвклидова расстояния между детектированньш символом
Figure 00000011
и точками сигнального созвездия
Figure 00000012
и определяют значения LLR для слоя 1:
Figure 00000013
- комплексная оценка дисперсии ошибок для слоя 1.
Этап 5 - исключают символы-кандидаты
Figure 00000014
слоя 1 из принятого вектора y:
Figure 00000015
где
Figure 00000016
- столбец матрицы Н, соответствующий слою 1. Соответственно получают K обновленных принятых векторов y1 с исключенным слоем 1.
Этап 6 - повторяют этапы 3-5 для остальных слоев, при этом эвклидово расстояние d в слое k(k>1) определяют по формуле
Figure 00000017
где i обозначает номер кандидата, определенного на предшествующем слое, второй индекс у d и индекс у σ обозначают номер слоя. Например, d1,1 означает эвклидово расстояние, определенное для кандидата 1 в слое 1, d1,2 - эвклидово расстояние, определенное для кандидата 1 в слое 2, и т.д.
После определения эвклидовых расстояний вычисляют значения LLR для слоя k по формуле:
Figure 00000018
где dp, dt обозначают евклидовы расстояния между MMSE-решеннем в слое k и точкой созвездия, имеющей подходящий бит bi.
Легко убедиться, что для всех других слоев, за исключением первого слоя, при выявлении наилучших кандидатов и вычислении LLR приходится учитывать K*М кандидатов, где K - число кандидатов, которые отслеживают после обработки предыдущего слоя, M - число точек в созвездии.
Упрощение предлагаемого алгоритма по сравнению с прототипом [2] достигается за счет исключения из него ряда вычислений. В частности, при получении решения для каждого слоя, за исключением первого слоя, по способу-прототипу приходится учитывать K*М вариантов вектора yi, в то время как решение по заявляемому способу требует учитывать только K вариантов. Следует отметить, что получение MMSE - решения для каждого слоя требует m комплексных перемножений. Кроме того, прототип [2] определяет эвклидово расстояние как квадрат нормы разности между принятым вектором y и Hx (см. формулу (2)), где число кандидатов снова равно K*M. Даже если учесть, что x принадлежит фиксированному созвездию (компоненты x являются целыми числами) и поэтому перемножение Hx может быть заменено суммированием, количество вычислений остается большим. В заявляемом способе эвклидово расстояние рассчитывается как расстояние между MMSE-решением
Figure 00000011
(которое является просто точкой в комплексном пространстве) и точками созвездия сигнала A∈S, поэтому в случае QAM-модуляции вычисляют квадрат нормы разности между двумя комплексными величинами, а не между векторами.
По сравнению с прототипом [2] в заявляемом способе требуются некоторые дополнительные вычисления. В частности, эвклидово расстояние d рассчитывают с помощью формулы (5), что требует дополнительных перемножений для сложения дробей. Кроме того, необходимо вычислять MMSE-фильтр W для полной матрицы H. Однако эти дополнительные вычисления несопоставимо малы по сравнению с вышеупомянутым снижением сложности. В нижеприведенной таблице приведено сравнение числа необходимых перемножений в заявляемом алгоритме и в прототипе [2] для MIMO системы 4×4 и модуляции 16QAM. В обоих алгоритмах используют 4 кандидата. Следует отметить, что благодаря тому, что в случае QAM-модуляции передаваемые символы представлены целыми числами (т.е. ±1, ±3), во многих случаях перемножение может быть заменено сложением, которое требует значительно меньших аппаратных ресурсов, чем перемножение. Эта отличительная черта была принята во внимание при оценке числа необходимых перемножений в прототипе [2] и в заявляемом алгоритме.
Составные части алгоритма Способ [2] (используются 4 кандидата) Заявляемый способ (используются 4 кандидата) Комментарии
Вычисление матрицы весовых коэффициентов 189 472 Заявляемый способ требует дополнительно вычисления 4×4 MMSE матрицы, а способ-прототип [2] использует только 3×3 и меньшие матрицы
Применение матрицы весовых коэффициентов 144 160 Получение решений с помощью MMSE фильтрации
Вычисление LLR для 4 слоев 128+480·3 32+128·3+21 Для получения нормализованного эвклидова расстояния в заявляемом способе требуется дополнительно 21 перемножение
Итого 1901 1069 Соотношение 1,778:1
Также следует отметить, что поскольку в способе-прототипе [2] эвклидово расстояние определяют по формуле (2), отказ от перемножений в Hx и Wyi ведет к большому числу операций сложения, что в любом случае увеличивает время ожидания решения. В заявляемом способе эта операция отсутствует.
Фиг.4 и Фиг.5 иллюстрируют рабочие характеристики заявляемого способа по сравнению со способом-прототипом [2] и стандартным линейным MMSE-детектором. Видно, что хотя заявляемый способ демонстрирует некоторое ухудшение по сравнению с прототипом [2], тем не менее, он значительно лучше стандартного MMSE-детектора. Это может рассматриваться в качестве хорошего компромисса между эффективностью и сложностью для применения в конкретных устройствах.
Для эффективной работы заявляемого способа, важно, чтобы порядок детектирования устанавливали в соответствии с процедурой MMSE-OSIC, и, соответственно, детектирование символа выполняли с использованием весовой матрицы MMSE.
Возможен также вариант реализации заявляемого способа, при котором порядок детектирования устанавливают в соответствии с процедурой Zero-Forcing и соответственно детектирование символа выполняют с использованием весовой матрицы Zero-Forcing.
Возможен также вариант реализации заявляемого способа, при котором порядок детектирования устанавливают в соответствии с нисходящим порядком норм столбцов матрицы.
Для эффективной работы заявляемого способа важно, чтобы эвклидово расстояние и значение LLR вычисляли по формуле:
Figure 00000019
, где dp, dt обозначают нормализованную сумму эвклидова расстояния до точек созвездия сигнала, имеющих i-й бит 0(Ap∈Si,0), и до точек имеющих i-й бит 1 (At∈Si,1).
Аппаратное воплощение идеи иллюстрируется на Фиг.1 и Фиг.2, а работа способа поясняется на Фиг.3. При этом заявляемый алгоритм значительно упрощен с точки зрения вычислительных сложностей, и поэтому его целесообразно применять в проектируемых MIMO-OFDM системах.

Claims (6)

1. Способ детектирования сигналов в системах беспроводной связи с применением принципа многоантенной приемопередачи (МГМО), предусматривающий выполнение следующих операций:
определяют вектор принятых сигналов с помощью нескольких приемных антенн;
проводят оценку канала между каждой передающей Тх антенной и каждой приемной Rx антенной и формируют матрицу канала;
устанавливают на основе данных о состоянии канала порядок детектирования символов, переданных различными передающими Тх антеннами, и вычисляют весовые коэффициенты для детектирования символов в MIMO-системе;
на основе вектора принятых сигналов детектируют последовательно символы в установленном порядке и рассчитывают дисперсию ошибки в детектировании символа;
вычисляют эвклидово расстояние между детектированными символами и точками созвездия символов и определяют значения логарифма отношения правдоподобия (LLR) для оценки вероятности выходного бита (soft bit output);
формируют группу наиболее вероятных символов-кандидатов из точек символьного созвездия, при этом эвклидово расстояние на этапе n определяют через нормализованную сумму эвклидовых расстояний:
Figure 00000020
где di - эвклидово расстояние, вычисленное на предыдущем этапе для кандидата с индексом i,
Figure 00000007
- оценка дисперсии ошибки детектирования символа на этапе n, dk - эвклидово расстояние между детектированным символом и точкой k сигнального созвездия, причем последнее расстояние вычисляют для всех точек созвездия и для каждого символа-кандидата из группы кандидатов, сформированной на предыдущем этапе, затем на основе минимума нормализованной эвклидовой суммы формируют новую группу символов-кандидатов, после чего удаляют символы-кандидаты из обновленного принятого вектора данных.
2. Способ по п.1, отличающийся тем, что порядок детектирования устанавливают в соответствии с процедурой MMSE-OSIC, и, соответственно, детектирование символа выполняют с использованием весовой матрицы MMSE.
3. Способ по п.1, отличающийся тем, что порядок детектирования устанавливают в соответствии с процедурой Zero-Forcing, и, соответственно, детектирование символа выполняют с использованием весовой матрицы Zero-Forcing.
4. Способ по п.1, отличающийся тем, что порядок детектирования устанавливают в соответствии с нисходящим порядком норм столбцов матрицы.
5. Способ по п.1, отличающийся тем, что вычисление эвклидова расстояния и значения LLR осуществляют по формуле:
Figure 00000021
где dp, dt обозначают нормализованную сумму эвклидова расстояния до точек сигнального созвездия, для которых i-й бит равен 0(Ap∈Si,0) и до точек, для которых i-й бит равен 1(At∈Si,1).
6. Устройство детектирования сигнала в системах беспроводной связи с применением принципа многоантенной приемопередачи (MIMO), состоящее из последовательно соединенных модуля сортировки сигналов; модуля расчета весовых коэффициентов; модуля детектирования символов; модуля вычисления эвклидова расстояния и оценки значения логарифма отношения правдоподобия (LLR); модуля формирования групп кандидатов; модуля исключения символа-кандидата; причем на вход модуля сортировки сигналов поступает информация о параметрах канала между каждой Тх антенной и каждой Rx антенной, выход модуля сортировки сигналов подключен к первому входу модуля расчета весовых коэффициентов, на второй вход модуля расчета весовых коэффициентов поступает информация об отношении сигнал/шум, выход модуля расчета весовых коэффициентов подключен к первому входу модуля детектирования символов, на второй вход модуля детектирования символов поступает вектор принятого сигнала, выход модуля детектирования символов подключен к входу модуля вычисления эвклидова расстояния, первый выход которого подключен ко второму входу модуля детектирования символов через последовательно соединенные модуль формирования групп кандидатов и модуль исключения символа-кандидата, обновляющий вектор принятых данных с исключенным символом-кандидатом, обновленный вектор подается на вход модуля детектирования символов, символы, переданные различными Тх антеннами, детектируются последовательно, в соответствии с порядком, определенным модулем сортировки, а второй выход модуля вычисления эвклидова расстояния является источником данных об оценке логарифма отношения правдоподобия (LLR), при этом конструкция устройства отличается тем, что на вход модуля вычисления эвклидова расстояния поступает только информация о детектированном символе и об оценке дисперсии ошибки детектирования.
RU2009100150/09A 2009-01-12 2009-01-12 Усовершенствованный способ декодирования в системе многоантенной приемопередачи и устройство для реализации способа RU2426255C2 (ru)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2009100150/09A RU2426255C2 (ru) 2009-01-12 2009-01-12 Усовершенствованный способ декодирования в системе многоантенной приемопередачи и устройство для реализации способа
KR1020100002522A KR101671263B1 (ko) 2009-01-12 2010-01-12 미모 시스템에서 향상된 디코딩 방법 및 이를 구현하기 위한 장치
US12/657,087 US8396155B2 (en) 2009-01-12 2010-01-12 Advanced method for decoding in the MIMO system and apparatus for implementing thereof

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2009100150/09A RU2426255C2 (ru) 2009-01-12 2009-01-12 Усовершенствованный способ декодирования в системе многоантенной приемопередачи и устройство для реализации способа

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2009100150A RU2009100150A (ru) 2010-07-20
RU2426255C2 true RU2426255C2 (ru) 2011-08-10

Family

ID=42319087

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2009100150/09A RU2426255C2 (ru) 2009-01-12 2009-01-12 Усовершенствованный способ декодирования в системе многоантенной приемопередачи и устройство для реализации способа

Country Status (3)

Country Link
US (1) US8396155B2 (ru)
KR (1) KR101671263B1 (ru)
RU (1) RU2426255C2 (ru)

Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100858440B1 (ko) * 2006-12-04 2008-09-12 삼성전자주식회사 휴대용 단말기의 오디오 출력 장치 및 방법
KR101372409B1 (ko) * 2012-04-25 2014-03-11 한국항공대학교산학협력단 다중 입력 다중 출력 시스템의 연판정 심볼 검파 방법
CN102970085B (zh) * 2012-11-19 2015-01-14 北京航空航天大学 信号检测方法
US8908810B2 (en) * 2012-12-27 2014-12-09 Intel Corporation Systems and methods for implementing soft-decision Reed-Solomon decoding to improve cable modem and cable gateway performance
US9066247B2 (en) * 2013-01-28 2015-06-23 Intel Mobile Communications GmbH Communication devices and methods for signal detection
US9008240B1 (en) 2013-12-31 2015-04-14 Cambridge Silicon Radio Limited Near maximum likelihood spatial multiplexing receiver
CN104601298B (zh) * 2015-02-17 2018-04-24 英特尔公司 在多重输入输出通信系统中检测信号的方法及装置
US10050683B2 (en) * 2015-08-14 2018-08-14 Mediatek Inc. Signal modulation and demodulation for multiuser superposition transmission scheme
WO2019196036A1 (en) * 2018-04-11 2019-10-17 Nokia Shanghai Bell Co., Ltd. Method and apparatus for signal detection in wireless communication system
CN113330695B (zh) * 2018-11-21 2023-06-23 上海诺基亚贝尔股份有限公司 信道估计中的数据符号的锚定过程

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7830988B2 (en) * 2005-03-28 2010-11-09 Nec Corporation MIMO decoder and MIMO decoding method
KR100891448B1 (ko) * 2005-08-04 2009-04-01 삼성전자주식회사 다중 안테나 시스템에서 공간 멀티플랙싱 방식의 검출 장치및 방법
KR100892104B1 (ko) * 2005-11-16 2009-04-08 삼성전자주식회사 다중 안테나 통신시스템에서 로그 우도 율 생성 장치 및방법
US7702050B2 (en) * 2006-02-17 2010-04-20 Broadcom Corporation Method and system for an adaptive VBLAST receiver for wireless multiple input multiple output (MIMO) detection
US8432986B2 (en) * 2006-12-22 2013-04-30 Samsung Electronics Co., Ltd. Apparatus and method for receiving signals in multiple-input multiple-output wireless communication system
US20080225976A1 (en) * 2007-03-14 2008-09-18 Narayan Prasad Method for multiple-input-multiple-output system demodulation
US7720169B2 (en) * 2007-05-10 2010-05-18 Ilan Reuven Multiple-input multiple-output (MIMO) detector incorporating efficient signal point search and soft information refinement
KR101508700B1 (ko) * 2007-06-12 2015-04-08 중앙대학교 산학협력단 다중 입출력 무선통신 시스템에서 신호 검출 장치 및 방법

Also Published As

Publication number Publication date
KR101671263B1 (ko) 2016-11-01
KR20100083105A (ko) 2010-07-21
RU2009100150A (ru) 2010-07-20
US20100177837A1 (en) 2010-07-15
US8396155B2 (en) 2013-03-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2426255C2 (ru) Усовершенствованный способ декодирования в системе многоантенной приемопередачи и устройство для реализации способа
Li et al. Multiple feedback successive interference cancellation detection for multiuser MIMO systems
Fa et al. Multi-branch successive interference cancellation for MIMO spatial multiplexing systems: design, analysis and adaptive implementation
EP1897224B1 (en) Sphere decoding apparatus for mimo channel
US8000422B2 (en) Apparatus and method for detecting signal in multiple-input multiple-output (MIMO) wireless communication system
US8077788B2 (en) Soft demapping for MIMO decoding
EP1750402B1 (en) Spatial multiplexing detection apparatus and method in MIMO system
US8130877B2 (en) Apparatus and method for detecting signal in multi-antenna system
US20060188044A1 (en) Reduced-complexity multiple-input multiple-output (MIMO) channel detection via sequential Monte Carlo
EP3048766B1 (en) Double iterative MIMO receiver
WO2016128027A1 (en) Method and apparatus for detecting data in wireless communication networks via a reduced complexity tree search
KR101508700B1 (ko) 다중 입출력 무선통신 시스템에서 신호 검출 장치 및 방법
JP2006005791A (ja) 通信路推定及びデータ検出方法
Lee et al. Symbol detection in V-BLAST architectures under channel estimation errors
US10097288B2 (en) Single-stream sliced maximum likelihood aided successive interference cancellation
US7835458B2 (en) Method of decoding a spatially multiplexed signal and its corresponding receiver
CN101227254A (zh) 一种在多入多出系统中v-blast的检测方法
Hijazi et al. Near-optimal performance with low-complexity ML-based detector for MIMO spatial multiplexing
US9025708B1 (en) Method and apparatus for detecting a desired signal in the presence of an interfering signal
US9066247B2 (en) Communication devices and methods for signal detection
EP2267918A1 (en) Receiver and communication system
Im et al. A new signal detection method for spatially multiplexed MIMO systems and its VLSI implementation
Bittner et al. Low complexity soft interference cancellation for MIMO-systems
CN102006113A (zh) 基于迫零预检测的并行mimo信号检测方法
KR101937559B1 (ko) Mimo-ofdm 시스템을 이용한 선형 근사화 신호 검출 장치 및 그 방법

Legal Events

Date Code Title Description
FZ9A Application not withdrawn (correction of the notice of withdrawal)

Effective date: 20100923

MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20200113