專利名稱：多輸入多輸出天線系統(tǒng)空分復(fù)用的最大似然簡化檢測方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種多輸入多輸出(MIMO)天線數(shù)據(jù)復(fù)用傳輸模式的移動通信鏈路的檢測方法。
背景技術(shù)：
隨著通信技術(shù)的發(fā)展和人們對高速數(shù)據(jù)通信的要求，MIMO技術(shù)得到應(yīng)用。因為在MIMO中，多個不同的數(shù)據(jù)流從不同的天線發(fā)送出去，接收端多天線接收并解調(diào)這些數(shù)據(jù)，這種基于復(fù)用的空分多址方式可以將頻譜效率成倍地提高。
MIMO復(fù)用的接收檢測方法有線性檢測、最大似然法(ML)檢測等，線性檢測方式又有迫零(ZF)檢測、MMSE檢測等方式，相對于ML檢測而言，這些檢測方式實現(xiàn)起來更簡單，但是其性能遠不如ML檢測，且當(dāng)發(fā)送天線與接收天線數(shù)相同時，其空間分集度僅為1。ML檢測可以獲得較小的誤碼率，且當(dāng)接收天數(shù)大于發(fā)送天線數(shù)時，其空間分集度為接收天線數(shù)；除此之外還有一些非線性的檢測方式，諸如球形譯碼檢測，格簡化輔助(LRA)檢測，連續(xù)干擾抵消(SUC)等檢測方式，相對于ML檢測與線性檢測而言，這些方法在復(fù)雜度和性能方面體現(xiàn)一定程度的折中。其中SUC檢測實現(xiàn)相對簡單，而且其性能優(yōu)于ZF檢測和MMSE檢測。

發(fā)明內(nèi)容
技術(shù)問題本發(fā)明的目的是給出一種多輸入多輸出(MIMO)天線系統(tǒng)空分復(fù)用的最大似然簡化檢測方法，本方法可以有效降低系統(tǒng)的復(fù)雜度，而不降低系統(tǒng)性能。
技術(shù)方案本發(fā)明提供一種多天線移動通信系統(tǒng)MIMO復(fù)用的檢測方法。該方法在多輸入多輸出天線復(fù)用中，發(fā)送端有多個發(fā)送天線，不同的發(fā)送天線發(fā)送的數(shù)據(jù)不相同，采用某一發(fā)送天線的檢測信號用迫零“ZF”檢測，而其它發(fā)送天線的檢測采用最大似然“ML”檢測窮舉搜索，這樣可提高發(fā)送數(shù)據(jù)率；每個時刻每個天線發(fā)送的信號是從有限復(fù)信號集中選出一個元素，該元素的實部和虛部分別對應(yīng)頻帶調(diào)制的載波同相分量和正交分量；設(shè)發(fā)送端有M個天線，第i個發(fā)送天線的發(fā)送信號集合為Ci＝{ci1，ci2，…cisi}，si為第i個發(fā)送天線的發(fā)送信號集合元素數(shù)；在接收端用最大似然檢測方法接收時，接收信號矢量為y，信道增益矩陣為H，且H在接收端用信道估計方法估計出來；所述檢測方法如下1)選取最大信號集合元素數(shù)的發(fā)送天線j用于做ZF檢測，即J=argmaxi{si,i=1,2,...M},]]>2)除第j個發(fā)送天線外，對其它發(fā)送天線上發(fā)送信號進行最大似然ML窮舉搜索，得這些發(fā)送信號為{x1，x2，…xj-1，xj+1，…xM)，其中xi∈Ci，3)在接收信號中去掉其它天線發(fā)送信號的影響，即yt=y-Σi=1,i≠jMhixi]]>其中hi為H的第i列，4)用yt對第j個天線進行ZF檢測，即xj=Q((hjHyt)/(hjHhj))]]>，其中Q()為判決函數(shù)，其返回值為自變量參數(shù)與星座集中距離最近的星座點；上標H表示矩陣或向量的共軛轉(zhuǎn)置，5)令x＝{x1，x2，…xM)，計算d＝‖y-Hx‖，其中“‖‖”為向量的2-范數(shù)，并保存假設(shè)發(fā)送矢量x和2-范數(shù)d，6)如果{x1，x2，…xj-1，xj+1，…xM)沒有搜索完所有可能出現(xiàn)的組合，則選一個新的組合，并返回到3)重新計算，比較新的d與舊的d大小，如果新的d較小，則將x更新為新的組合；否則重新找一組新的組合返回3)繼續(xù)處理，7)重復(fù)上述過程，一直到搜索完所有的組合，最后得到檢測數(shù)據(jù)x。
還可以選取N個發(fā)送天線進行最大似然ML檢測，剩余的M-N個發(fā)送天線采用迫零ZF檢測，其中N＜M。
在該方法中，ZF檢測采用最小均方差MMSE、串行干擾抵消SUC、排序串行干擾抵消OSUC的線性檢測方式。最大似然ML檢測球形譯碼檢測方式。
有益效果本發(fā)明的多輸入多輸出天線系統(tǒng)空分復(fù)用的最大似然簡化檢測方法提出了一種最大似然(ML)和迫零(ZF)檢測相結(jié)合算法—簡化最大似然算法(RML)，該算法與最大似然算法性能相同，但其復(fù)雜度比ML檢測要低。該方法可以簡化檢測算法使通信吞吐量增大，減少接收機復(fù)雜度(同時也減小了接收機體積，功耗等)。


圖1是多天線系統(tǒng)簡化ML檢測流程圖。
具體實施例方式
在MIMO復(fù)用中，發(fā)送端有多個發(fā)送天線，不同的發(fā)送天線發(fā)送的數(shù)據(jù)不相同，這樣可使發(fā)送數(shù)據(jù)速率提高，但在接收端用最大似然接收時，復(fù)雜度將會成指數(shù)形式增加。本發(fā)明所采用的方法是某一發(fā)送天線的信號檢測用迫零(ZF)方法，而其它發(fā)送天線的信號檢測采用最大似然方法。經(jīng)理論和實驗證明這種檢測方法和ML檢測方法的性能相同，而復(fù)雜度比ML檢測方法降低一個數(shù)量級。每個時刻每個天線發(fā)送的信號是從有限復(fù)信號集中選出一個元素，該元素的實部和虛部分別對應(yīng)頻帶調(diào)制的載波同相分量和正交分量。設(shè)發(fā)送端有M個天線，第i個發(fā)送天線的發(fā)送信號集合為Cj＝{ci1，ci2，…cisi)，si為第i個發(fā)送天線的發(fā)送信號集合元素數(shù)，接收信號矢量為y，信道增益矩陣為H，且H在接收端用信道估計方法估計出來。所述檢測方法如下1)選取最大信號集合元素數(shù)的發(fā)送天線j用于做迫零檢測，即j=argmaxi{si,i=1,2,...M}]]>2)除第j個發(fā)送天線外，對其它發(fā)送天線上發(fā)送信號進行ML窮舉搜索，得這些發(fā)送信號為{x1，x2，…xj-1，xj+1，…xM)，其中xi∈Ci。
3)在接收信號中去掉其它天線發(fā)送信號的影響。即yt=y-Σi=1,i≠jMhixi]]>其中hi為H的第i列。
4)用yt對第j個天線進行ZF檢測，即:xj=Q((hjHyt)/(hjHhj))]]>，其中Q()為判決函數(shù)，其返回值為自變量參數(shù)與星座集中距離最近的星座點。上標H表示矩陣或向量的共軛轉(zhuǎn)置。
5)令{x1，x2，…xM}，計算d＝‖y-Hx‖，其中‖‖為向量的2-范數(shù)，并保存x和d。
6)如果{x1，x2，…xj-1，xj+1，…xM}沒有搜索完所有可能出現(xiàn)的組合，則選一個新的組合，并返回到3)重新計算，比較新的d與舊的d大小，如果新的d較小，則將x更新為新的組合。否則重新找一組新的組合返回3)繼續(xù)處理。
7)重復(fù)上述過程，一直到搜索完所有的組合，最后得到檢測數(shù)據(jù)x。
以3發(fā)送天線為例，我們結(jié)合附圖1對本發(fā)明做進一步的說明。
假設(shè)三個發(fā)送天線的調(diào)制方式相同(QPSK，也可以采用不同的調(diào)制方式和調(diào)制星座)，可選的發(fā)送信號集合為C＝{c1，c2，c3，c4}＝{1，j，-1，-j}，其中j=-1,]]>為虛數(shù)單位。
設(shè)接收端為N個天線，當(dāng)發(fā)送信號為x＝(x1，x2，x3)T時，信道矩陣為H=[h1,h2,...hN]H=h11h21...hN1h12h22...hN2h13h23...hN3H]]>其中hij表示第i個發(fā)送天線與第j個接收天線之間的矩陣。
在接收端收到的信號為y＝(y1，y2，…yN)T。
由于各發(fā)送天線的調(diào)制形式相同，因而每一個發(fā)送天線可選的發(fā)送集合元素個數(shù)都為4，我們選擇任一發(fā)送天線做ZF檢測，其它發(fā)送天線則進行搜索(即搜索所有的可能發(fā)送信號組合)。假設(shè)選第3個發(fā)送天線進行ZF檢測，而第1，2兩個發(fā)送天線上進行搜索，檢測結(jié)果為xd＝(xd1，xd2，xd3)T。其檢測的流程如圖1所示。
首先在發(fā)送端對第1，2兩個發(fā)送天線進行窮舉搜索?？偣菜阉鞔螖?shù)為16次。在每次搜索時，先假設(shè)發(fā)送天線1，2的信號是正確的，接收信號中減去發(fā)送天線1，2的影響，因而在剩下的信號只剩下第3個發(fā)送天線和噪聲的影響。對第3個天線的信號在其星座圖上進行ZF檢測。即第3個發(fā)送天線上的信號與天第1，2個天線的信號有關(guān)。因而可以算出此時的噪聲。當(dāng)在天線1，2上的所有可能性都遍歷完以后，選擇所計算的噪聲最小的一組信號(發(fā)送天線1，2及ZF檢測的發(fā)送天線3)做為發(fā)送信號的譯碼。
以上僅是本發(fā)明的基本部分，應(yīng)當(dāng)指出，本發(fā)明的應(yīng)用很容易擴展到其它方面。如對QOSTC(準正交編碼)的解調(diào)中需要對發(fā)送符號兩兩編組，然后對兩個第兩個符號進行ML檢測，采用本方法先對其中一個符號進行窮舉搜索然后對另外一個符號進行ZF檢測。再比如，對多發(fā)送天線中的某些天線采用窮舉搜索，而對另一部分天線(不僅僅是1個天線)采用ZF，MMSE(最小均方誤差)，或者OSUC(排序的干擾抵消)等檢測方式，這樣雖然在性能上有一部分損失，但有計算量上有大量減少。以及其它在本發(fā)明基礎(chǔ)上的擴展都應(yīng)屬于本發(fā)明的專利保護范圍。
權(quán)利要求
1.一種多輸入多輸出天線系統(tǒng)空分復(fù)用的最大似然簡化檢測方法，其特征在于在多輸入多輸出天線復(fù)用中，發(fā)送端有多個發(fā)送天線，不同的發(fā)送天線發(fā)送的數(shù)據(jù)不相同，采用某一發(fā)送天線的檢測信號用迫零“ZF”檢測，而其它發(fā)送天線的檢測采用最大似然“ML”檢測窮舉搜索，這樣可提高發(fā)送數(shù)據(jù)率；每個時刻每個天線發(fā)送的信號是從有限復(fù)信號集中選出一個元素，該元素的實部和虛部分別對應(yīng)頻帶調(diào)制的載波同相分量和正交分量；設(shè)發(fā)送端有M個天線，第i個發(fā)送天線的發(fā)送信號集合為Ci={ci1,ci2,...cisi}]]>，si為第i個發(fā)送天線的發(fā)送信號集合元素數(shù)；在接收端用最大似然檢測方法接收時，接收信號矢量為y，信道增益矩陣為H，且H在接收端用信道估計方法估計出來；所述檢測方法如下1)選取最大信號集合元素數(shù)的發(fā)送天線j用于做ZF檢測，即j=argmaxi{si,i=1,2,...M},]]>2)除第j個發(fā)送天線外，對其它發(fā)送天線上發(fā)送信號進行最大似然ML窮舉搜索，得這些發(fā)送信號為{x1，x2，…xj-1,xj+1，…xM}，其中xi∈Ci，3)在接收信號中去掉其它天線發(fā)送信號的影響，即yt=y-Σi=1,i≠jMhixi]]>其中hi為H的第i列，4)用yt對第j個天線進行ZF檢測，即xj=Q((hjHyt)/(hjHhj)),]]>其中Q()為判決函數(shù)，其返回值為自變量參數(shù)與星座集中距離最近的星座點；上標H表示矩陣或向量的共軛轉(zhuǎn)置，5)令x＝{x1，x2，…xM)，計算d＝‖y-Hx‖，其中“‖ ‖為向量的2-范數(shù)，并保存假設(shè)發(fā)送矢量x和2-范數(shù)d，6)如果{x1，x2，…xj-1，xj+1，…xM}沒有搜索完所有可能出現(xiàn)的組合，則選一個新的組合，并返回到3)重新計算，比較新的d與舊的d大小，如果新的d較小，則將x更新為新的組合；否則重新找一組新的組合返回3)繼續(xù)處理，7)重復(fù)上述過程，一直到搜索完所有的組合，最后得到檢測數(shù)據(jù)x。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述多輸入多輸出天線系統(tǒng)空分復(fù)用的最大似然簡化檢測方法，其特征在于選取N個發(fā)送天線進行最大似然ML檢測，剩余的M-N個發(fā)送天線采用迫零ZF檢測，其中N＜M。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述多輸入多輸出天線系統(tǒng)空分復(fù)用的最大似然簡化檢測方法，其特征在于ZF檢測采用最小均方差MMSE、串行干擾抵消SUC、排序串行干擾抵消OSUC的線性檢測方式。
4.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述多輸入多輸出天線系統(tǒng)空分復(fù)用的最大似然簡化檢測方法，其特征在于最大似然ML檢測球形譯碼檢測方式。
全文摘要
多輸入多輸出天線系統(tǒng)空分復(fù)用的最大似然簡化檢測方法提出了一種最大似然(ML)和迫零(ZF)檢測相結(jié)合算法—簡化最大似然算法(RML)，該算法與最大似然算法性能相同，但其復(fù)雜度比ML檢測要低。具體實現(xiàn)過程為，當(dāng)信道參數(shù)已知時，首先找到一個調(diào)制制式最大的發(fā)送天線，然后對其它發(fā)送天線上的調(diào)制星座進行ML窮舉搜索，接著在接收信號中減去這些發(fā)送天線上信號的影響，再用ZF算法對調(diào)制階數(shù)最大的天線進行解調(diào)。每一次ML窮舉搜索對應(yīng)一個ZF解調(diào)結(jié)果，最后在所有的發(fā)送天線ML窮舉搜索和ZF解調(diào)信號組合中找出一個最優(yōu)的組合，做為發(fā)送天線的解調(diào)信號。
文檔編號H04B1/707GK101022325SQ20071002102
公開日2007年8月22日 申請日期2007年3月23日 優(yōu)先權(quán)日2007年3月23日
發(fā)明者王炎, 尤肖虎, 潘文 申請人:東南大學(xué)