专利名称：一种低复杂度的最小均方误差串行干扰删除检测器的制作方法
技术领域：
本发明属于无线通信技术领域，涉及一种应用于多入多出(MIMO)系统的检测器，同时这种检测器也适用于其它可建模成MIMO系统的通信系统，例如码分多址(CDMA)系统。
背景技术：
随着蜂窝移动通信、多媒体业务的发展，世界范围内无线通信的容量需求在迅速增长，而可利用的无线频率资源却十分有限，如何在有限的频带内提供更大的信道容量成为未来高速无线通信系统发展的主要挑战。MIMO系统是一种利用多根发射天线和多根接收天线进行数据传输的无线通信系统，可以提供非常大的信道容量，在理想传播条件下其频谱利用率与天线数目呈线性关系。由于MIMO系统具有极高的频谱利用率，因此被认为是未来高速无线通信系统的主要物理层技术之一。
最小均方误差串行干扰删除(MMSE-SIC)检测器是适用于MIMO系统的一种有效的检测器，它根据最小均方误差(MMSE)准则从多个接收数据流中依次检测出发送的数据符号，当检测出某一发送符号后，将此符号所引起的干扰从接收信号中删除掉，然后再检测下一个发送符号。其检测顺序可以根据一定的排序准则(如最小均方误差排序准则、最大信干噪比排序准则等)来确定。在传统的MMSE-SIC检测器中，由于计算MMSE矩阵时要多次进行复杂的矩阵求逆和排序运算，当收发天线数目较多时，其计算复杂度非常高。
如何在保证性能不下降的前提下，降低检测器的运算复杂度是此检测器进行实际应用的关键。
发明内容
本发明的目的在于提供一种MMSE-SIC检测器，它在保证检测性能不变的前提下，大幅度降低运算复杂度。
本发明提供的MMSE-SIC检测器的技术方案为在同一发送时隙内该检测器包含连续N次检测(N表示发射天线数目)，在第i次检测时，由扩展加权矩阵Wi获得用于本次检测的加权向量ωi和其对应的发射天线序号ki，然后对发射符号xki进行检测得到其判决值ki，并从接收信号中删除ki对其它未检测信号的干扰。其关键点在于扩展加权矩阵Wi采用递推计算的方法得到，加权向量ωi和其对应的发射天线序号ki可从Wi中直接获取。
Wi的递推算法如下1、计算扩展加权矩阵W1＝RN，RN可由R1，R2，…，RN-1逐步递推得到当j＝1时，计算Rj=(||h1||2+σ2)-1h1Hσ.]]>这里，hj表示信道矩阵H的第j列；σ表示噪声的标准差；(·)H表示共轭转置；‖·‖表示Frobenius范数。
当2≤j≤N时，Rj=Rj-1-Gj-βjdjgjHβj.]]>这里，dj=R~j-1hj,]]> 表示由Rj-1的前M列构成的矩阵；M表示接收天线数目；βj＝σαj，αj＝(σ2+‖fj‖2+σ2‖dj‖2)-1，fj＝hj-Hj-1dj，Hj-1表示信道矩阵H的前j-1列构成的矩阵；gj=[αjfjT-βjdjT]T,]]>(·)T表示转置；Gj=djgjH.]]>2、计算扩展加权矩 Wi(i＝2，3，…，N)。
W-i=Vi-1-||pi-1||-2Λi-1pi-1Hqi-1]]>这里，Λi-1表示删除Wi-1的第li-1行后得到的矩阵；Vi-1表示删除Λi-1的第M+li-1列后得到的矩阵；pi-1表示Wi-1的第li-1行；qi-1表示删除pi-1的第M+li-1个元素后得到的向量。
获取ωi和ki的方法如下1、抽取扩展加权矩阵Wi的前M列得到MMSE加权矩阵Wi，抽取扩展加权矩阵Wi的后N-i+1列得到排序矩阵Gi。
2、取出Gi最小对角线元素对应的行序号li，从Wi抽取第li行得到1×M维的加权向量ωi，ωi所对应的发射天线序号即为ki。
实施本发明的有益效果在于与传统的MMSE-SIC检测器相比，本发明提供的MMSE-SIC检测器采用了一种简单、高效的递推算法计算每一次检测所需的MMSE加权向量，在递推计算的同时直接提供基于MMSE排序准则的排序方案，这种处理方法极大地降低了检测器的运算复杂度，同时保证了检测器的性能没有受到任何损失。
图1是MIMO系统的基本原理框图。
图2是MMSE-SIC检测器第i次检测的流程图。这里，i＝1，2，…，N。
图3是计算加权向量ωi和其对应发射天线序号ki的流程图。这里，i＝1，2，…，N。
图4是计算扩展加权矩阵W1的流程图。
图5是计算扩展加权矩阵Wi的流程图。这里，i＝2，3，…，N。
图6是本发明提供的MMSE-SIC检测器与传统MMSE-SIC检测器的性能比较图(QPSK)。
图7是本发明提供的MMSE-SIC检测器与传统MMSE-SIC检测器的性能比较图(16QAM)。
具体实施例方式
下面通过附图和实施例对本发明进行详细阐述。
本发明提供的检测器适用于MIMO系统，或是能够建模为MIMO系统的其它通信系统。例如，本发明可直接用作CDMA系统的多用户检测器。下面以MIMO系统为例进行描述。
图1是MIMO系统的基本原理框图。在发射端，数据比特首先被映射成为信号星座中的信号，经过串并变换后形成多个并行的基带信号，然后经过调制后分别从多个不同的天线同时发射出去；经过无线信道衰落后，来自不同发射天线的信号与噪声叠加后被多个天线同时接收，经过解调后生成多个并行基带信号，MIMO检测器利用信道估计器产生的信道状态信息从基带信号中恢复出原始数据。实际系统中，数据比特在映射之前可以先经过编码和交织，相应的在接收机输出数据之前要经过解交织和译码。该系统基带信号输入输出关系的数学表达式可以表示为y＝Hx+ε(1)上式中，x＝[x1x2… xN]T表示发射信号向量，N表示发射天线数目，(·)T表示转置，xn表示从第n根发射天线发射的信号；ε＝[ε1ε2…εM]T表示噪声向量，M表示接收天线数目，εm表示第m根接收天线接收到的噪声；y＝[y1y2… yM]T表示接收信号向量，ym表示第m根接收天线接收到的信号；H是M×N维的矩阵，表示MIMO系统的等效基带信道矩阵；在进行MIMO检测处理之前，首先要通过信道估计器获得信道矩阵的估计值，这里假设接收机可以无误差的估计出信道矩阵，为了方便描述，文中把信道矩阵的估计值仍记为H。
图2是MMSE-SIC检测器第f次检测的流程图(i＝1，2，…，N)。该流程的步骤如下步骤l计算加权向量ωi和其对应的发射天线序号ki(具体方法见图3)。
步骤2计算xki的判决值x^ki=Q(ωiyi)]]>。这里，符号Q(·)表示硬判决；当i＝1时，y1＝y，当2≤i≤N时，yi由第i-1次检测的步骤3得到。
步骤3如果i＜N，将信号ki的干扰从接收信号yi中删除得到yi+1，即yi+1=yi-hkix^ki]]>；否则，输出判决值，结束算法。这里，hki表示信道矩阵H的第ki列。
图3是计算加权向量ωi和其对应发射天线序号ki的流程图(i＝1，2，…，N)。该流程的步骤如下步骤1令i＝1，递推计算扩展加权矩阵W1(具体方法见图4)。
步骤2抽取扩展加权矩阵Wi的前M列得到加权矩阵Wi，抽取扩展加权矩阵Wi的后N-i+1列得到排序矩阵Gi。
步骤3取出Gi的最小对角线元素对应的行序号li，从Wi中抽取第li行得到第i次检测的1×M维的加权向量ωi，其对应的发射天线序号ki为向量Li中第li个元素的值。这里，Li表示删除向量[1 2 … N]中值等于k1，k2，…，ki-1的元素后得到的向量。
步骤4令i＝i+1，如果i≤N，由Wi-1递推计算扩展加权矩阵Wi(具体方法见图5)，转向步骤2；否则，结束算法。
注第N次检测的加权向量ωN的计算可由如下的简化算法得到ωN=(||hkN||2+σ2)-1hkNH]]>这里，σ表示噪声的标准差；(·)H表示共轭转置；‖·‖表示Frobenius范数。
图4是计算扩展加权矩阵W1的流程图。该流程的步骤如下步骤1令j＝1，计算Rj=(||h1||2+σ2)-1h1Hσ.]]>步骤2令j＝j+1，取出Rj-1的前M列构成矩阵 计算dj=R~j-1hj,]]>fj＝hj-Hj-1dj，αj＝(σ2+‖fj‖2+σ2‖dj‖2)-1，βj＝σαj，gj=[αjfjT-βjdjT]T,]]>Gj=djgjH.]]>这里，Hj-1表示信道矩阵H的前j-1列构成的矩阵。
步骤3计算Rj=Rj-1-Gj-βjdjgjHβj.]]>步骤4当j＜N时，返回步骤2；当j＝N时，令W1＝RN，结束算法。图5是计算扩展加权矩阵Wi(i＝2，3，…，N)的流程图。该流程的步骤如下步骤1将Wi-1按行拆分为向量pi-1和矩阵Λi-1。其中，pi-1为Wi-1的第li-1行，Λi-1为删除Wi-1的第li-1行后得到的矩阵。
步骤2删除Ai-1的第M+li-1列得到矩阵Vi-1。
步骤3删除pi-1的第M+li-1个元素得到向量qi-1。
步骤4计算W-i=Vi-1-||pi-1||-2Λi-1pi-1Hqi-1,]]>结束算法。
图6和图7示出了本发明提供的检测器与传统MMSE-SIC检测器的两组性能比较结果。图中横坐标表示的是发射数据的每比特能量与噪声功率谱密度的比值(Eb/N0)，纵坐标表示的是误比特率(BER)。系统的收发天线数目均为4，信道是独立同分布的MIMO平坦瑞利衰落信道，并假设接收机可以无误差的估计出信道，检测器采用基于最小均方误差排序准则的排序方案。图6所仿真的系统采用QPSK调制，频谱效率为8bit/s/Hz；图7所仿真的系统采用16QAM调制，频谱效率为16bit/s/Hz。从图中可看出本发明提供的检测器性能与传统的MMSE-SIC检测器性能完全一致。
下面分析本发明提供的MMSE-SIC检测器的运算复杂度。这里以一次复数乘法的运算量为算法复杂度的单位，忽略加减法、比较、选择等相对简单的处理，只计算乘除法的复杂度。以发射天线数目N和接收天线数目M相等时为例，经过计算可知，本发明提供的检测器的复杂度大致为N3的水平，而传统的MMSE-SIC检测器的复杂度则达到N4的水平。
综上所述，本发明提供的检测器在不损失性能的前提下大幅度降低了运算复杂度。
权利要求
1.一种适用于多入多出(MIMO)系统的低复杂度最小均方误差串行干扰删除(MMSE-SIC)检测器，在同一发送时隙内该检测器包含连续N次检测(N表示发射天线数目)，其特征在于所述检测器的第i次检测包含如下步骤计算第i次检测的扩展加权矩阵Wi。根据Wi得到第i次检测的最小均方误差(MMSE)加权矩阵Wi和排序矩阵Gi。取出Gi最小对角线元素对应的行序号li，取出Wi的第li行得到第i次检测的1×M维的加权向量ωi。这里，M表示接收天线数目。利用加权向量ωi恢复与其对应的第ki根发射天线发送的数据符号ki，如果i≤N-1，则从接收数据中删除ki对其它未检测信号的干扰。这里，ki为ωi所对应的发射天线序号。
2.根据权利要求1所述的检测器，其特征在于，第1次检测的扩展加权矩阵W1＝RN，RN可由R1，R2，…，RN-1逐步递推得到，其中当j＝1时，Rj=(||h1||2+σ2)-1h1Hσ.]]>这里，hj表示信道矩阵H的第j列；σ表示噪声的标准差；‖·‖表示Frobenius范数；(·)H表示共轭转置。当2≤j≤N时，Rj=Rj-1-Gj-βjdjgjHβj.]]>这里，dj=R~j-1hj,]]> 表示由Rj-1的前M列构成的矩阵，M表示接收天线数目；βj＝σαj，αj＝(σ2+‖fj‖2+σ2‖dj‖2)-1，fj＝hj-Hj-1dj，Hj-1表示信道矩阵H的前j-1列构成的矩阵；gj=αjfjT-βjdjTT,]]>(·)T表示转置；Gj=djgjH.]]>
3.根据权利要求1所述的检测器，其特征在于，当i＝2，3，…，N时，Wi的递推算法为将Wi-1按行拆分为向量pi-1和矩阵Λi-1。其中，pi-1为Wi-1的第li-1行，Λi-1为删除Wi-1的第li-1行后得到的矩阵。删除Λi-1的第M+li-1列得到矩阵Vi-1。删除pi-1的第M+li-1个元素得到向量qi-1。计算W‾i=Vi-1-||pi-1||-2Λi-1pi-1Hqi-1.]]>
4.根据权利要求1所述的检测器，其特征在于，扩展加权矩阵Wi的前M列即为第i次检测的MMSE加权矩阵Wi。
5.根据权利要求1所述的检测器，其特征在于，扩展加权矩阵Wi的后N-i+1列即为第i次检测的排序矩阵Gi。
6.根据权利要求1所述的检测器，其特征在于，加权向量ωN的计算公式为ωN=(||hkN||2+σ2)-1hkNH.]]>
7.根据权利要求1所述的检测器，其特征在于，该检测器能够根据其它排序准则进行排序。
8.根据权利要求1所述的检测器，其特征在于，该检测算法适用于任意可建模成MIMO系统的通信系统。
全文摘要
本发明提供一种适用于多入多出(MIMO)系统的最小均方误差串行干扰删除(MMSE－SIC)检测器，其主要特点为用于每一次检测的最小均方误差(MMSE)加权向量可以通过简单的递推方法得到，在递推计算的同时直接提供基于MMSE排序准则的排序方案。与传统的MMSE－SIC检测器相比，本发明提供的检测器大幅度地降低了计算复杂度，而且没有带来任何性能损失。另外，本发明也适用于其它可建模成MIMO系统的通信系统，例如码分多址(CDMA)系统。
文档编号H04L25/02GK1697430SQ20051008011
公开日2005年11月16日 申请日期2005年6月30日 优先权日2005年6月30日
发明者罗振东, 刘思杨, 刘元安, 赵明 申请人:北京邮电大学