集合CS、CSW和CS0,使得Ru肩 AR)中满足条件rank([iv"uklu]) =k的最短格向量。子算法GSVP的过程如下，其流程 图在图3中给出。
[0106] 子算法GSVP具体包括如下步骤：
[0107] Step I :k 一 1，uk-u k+ok，Ok^--ok_sgn*(o k)〇
[0108] step 2 :计算朽,+. wf。若 WnewC W。，执行 Step 3 ;否则执行 Step 5。
[0109] Step 3 :若 k 辛 1，贝丨J 令：
L%1', 〇k-sgn*(ck-uk);若 k= 1，执行 Step 4。
[0110] Step 4 :计算 K - rank([iv..uk !U])。若 K = k，则令 uk-u，W。一 W new，并将此时 的uk、1。和〇分别作为最后一个元素存储在CS、CSW和CSO中，接着令k - k+1，u k- u k+〇k， 〇k-_〇k_sgn*(ok)，返回 Step 2。若K 乒 k，则令 uk-uk+ok，ok--〇k_sgn*(o k)并返回 Step 2〇
[0111] St印5:若k = m，输出uk，CS、CSW和CS0,终止程序；若k乒m，则令k -k+1， uk- u k+ok，ok- -O k-sgn*(0k)并返回 Step 2。
[0112] 本发明精确求解实数格逐次最小量问题的方法（算法SMPR)当应用到迫整线性接 收机中时，这个方法（算法SMPR)能够找到最优的系数矩阵，从而确保迫整线性接收机能够 获得最好的接收性能。与现有的精确求解方法相比，本发明的方法（算法SMPR)避免了穷 举，并且通过子算法Initialization对球解码搜索过程中找到的中间结果进行了充分地 利用，因此本发明的方法（算法SMPR)能够极大地降低计算复杂度和对存储的要求，因此是 一种更加实际可行的算法。
[0113] 以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定 本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在 不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的 保护范围。
【主权项】
1. 一种精确求解实数格逐次最小量问题的方法，其特征在于，包括如下步骤： 第一步：对给定的生成矩阵G进行LLL规约，把规约得到的新基直接赋给G，把规约得 到的一个单模矩阵赋给T; 第二步：对G进行QR分解，得到G=QR;构造集合CSQ={eldx⑴，eldx⑵，? ??，eldxW}，CSW。 ={11g油⑴112,11g油⑵112,…，IIgldxwI12}，和三个空集CS、CSW和cso; 第三步：对于k= 1，2, ? ? ?，m，依次进行下述操作： (1)利用子算法Initialization确定W。、初始的uk、u和o; ⑵利用子算法GSVP找到系数向量uk并更新CS、CSW和CSO; 第四步：返回U-T? [up；；…uj。2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述子算法Initialization中，如果 |CS| 彡 1，则计算rank([ur"ukfS。⑴]):若结果为k，就令uk-CS。（1)，W。一CSW〇(l)， u- 〇nX1，〇 -lnX1，并且令CS- {uk}，CSW- {ffQ}，CS0- {〇}，最后从CS。和CSW。中删除第 1个元素；如果结果不为k，那么从CS。和CSW。中删除第1个元素后重复上述操作，直至找到 满足条件的初始值。3. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述子算法Initialization中，如 果|〇5|彡2，则计算抑]^([111一11151〇5(611(1-1)]) :如果结果为1^，那么令1115-〇5(611(1-1)， W。一CSW(end-l)，u-CS(end)，〇 -CSO(end)，并从CS、CSW和CS0 中删除最后一个元素； 而如果结果不为k，那么从CS、CSW和CS0中删除最后一个元素后重复上述操作，直至找到 满足条件的初始值，或者直到CS中的元素个数少于两个。4. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述子算法GSVP包括如下步骤： 步骤1:k一1，uk-uk+ok，ok--〇k-sgn*(ok)； 步骤2 :计算<- % +wf，若W_<W。，执行步骤3,否则执行步骤5 ; 步骤3 :若k乒1，则令k-k-1，Wk-Wnew ok-sgn* (ck-uk);若k= 1，执行步骤 4 ;步骤4 :计算K-rank([iv"uk4])，若K=k，则令uk-u，W。一Wnew，并将此时的uk、1。和〇分别作为最后一个元素存储在CS、CSW和CSO中，接着令k-k+1，uk-uk+〇k， 〇k--Ok-sgnYok)，返回步骤 2 ;若K#k，则令uk-uk+ok，ok--Ok-sgnYok)并返回步骤 2 ; 步骤5:若k=m，输出uk，CS、CSW和CSO,终止程序；若k辛m，则令k-k+1，uk-uk+ok，〇k- _〇k-sgnYok)并返回步骤 2。5. 根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，该精确求解实数格逐次最小量 问题的方法应用到MIM0无线通信系统的迫整线性接收机中。6. -种精确求解实数格逐次最小量问题的系统，其特征在于，包括： 预处理模块：用于对给定的生成矩阵G进行LLL规约，把规约得到的新基直接赋给G， 把规约得到的一个单模矩阵赋给T; 分解模块：用于对G进行QR分解，得到G=QR;构造集合CSQ={eidx⑴，eidx⑵，? ? ?，ei(i x(n)}，CSWQ={IIgldx⑴I12,IIgldx⑵I12, ? ??，IIgldxWI12}，和三个空集CS、CSW和CSO; 处理模块：用于对于k= 1，2,. . .，m，依次进行下述操作： (1)利用子算法Initialization确定W。、初始的uk、u和o; ⑵利用子算法GSVP找到系数向量uk并更新CS、CSW和CSO; 返回模块：用于返回U-T? [up；；…uj。7. 根据权利要求6所述的系统，其特征在于，在所述子算法Initialization中，如果 CS| 彡 1，则计算rank([iv..ukfS。⑴]):如果结果为k，那么令uk-CS。（1)，W。一CSW。（1)， u- 〇nX1，〇 -lnX1，并且令CS- {uk}，CSW- {ffQ}，CS0- {〇}，最后从CS。和CSW。中删除第 1个元素；如果结果不为k，那么从CS。和CSW。中删除第1个元素后重复上述操作，直至找到 满足条件的初始值。8. 根据权利要求6所述的系统，其特征在于，在所述子算法Initialization中，如 果|〇5|彡2，则计算抑]^([111一11151〇5(611(1-1)]) :如果结果为1^，那么令1115-〇5(611(1-1)， W。一CSW(end-l)，u-CS(end)，〇 -CSO(end)，并从CS、CSW和CS0 中删除最后一个元素； 而如果结果不为k，那么从CS、CSW和CS0中删除最后一个元素后重复上述操作，直至找到 满足条件的初始值，或者直到CS中的元素个数少于两个。9. 根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述子算法GSVP包括如下步骤： 步骤 1:k一 1，uk-uk+ok，ok- -〇k-sgn*(ok)； 步骤2 :计算f士 .，若W_<W。，执行步骤3,否则执行步骤5 ; 步骤3 :若k辛1，则令k-k-1ok-sgn* (ck-uk);若k= 1，执行步骤 4 ; 步骤4 :计算K-rank([iv"uk4])，若K=k，则令uk-u，W。一Wnew，并将此时的uk、1。和〇分别作为最后一个元素存储在CS、CSW和CSO中，接着令k-k+1，uk-uk+〇k， 〇k--Ok-sgnYok)，返回步骤 2 ;若K#k，则令uk-uk+ok，ok--Ok-sgnYok)并返回步骤 2 ; 步骤5 :若k=m，输出uk，CS、CSW和CSO,终止程序；若k辛m，则令k-k+1，uk-uk+ok， 〇k- _〇k-sgnYok)并返回步骤 2。10. -种用于MIMO无线通信系统的迫整线性接收机，其特征在于，在该迫整线性接收 机中运行权利要求6至9任一项所述精确求解实数格逐次最小量问题的系统。
【专利摘要】本发明提供了一种精确求解实数格逐次最小量问题的方法及系统。本发明的有益效果是：本发明精确求解实数格逐次最小量问题的方法当应用到MIMO无线通信系统的迫整线性接收机中时，这个方法能够找到最优的系数矩阵，从而确保迫整线性接收机能够获得最好的接收性能。与现有的精确求解方法相比，本发明的方法避免了穷举，并且通过子算法Initialization对球解码搜索过程中找到的中间结果进行了充分地利用，因此本发明的方法能够极大地降低计算复杂度和对存储的要求，因此是一种更加实际可行的算法。
【IPC分类】H04L1/00
【公开号】CN105119692
【申请号】CN201510439709
【发明人】丁丽琴, 汪洋, 马鲁娟, 张继良
【申请人】哈尔滨工业大学深圳研究生院
【公开日】2015年12月2日
【申请日】2015年7月24日