附图对本发明做进一步的描述。
[0039] 结合附图1，对实现本发明的具体步骤描述如下：
[0040] 步骤1，输入数据矢量和导频矢量。
[0041] 在多入多出ΜΜ0检测模型中，输入数据信号为采用格雷码方式映射的16QAM调制 信号组成的数据矢量，数据矢量的每个元素均由4个比特位组成。
[0042] 在多入多出ΜΜ0检测模型中，任意输入一个单位阵的导频信号，利用功率归一化 公式，对导频信号进行功率归一化，得到导频矢量。
[0043] 功率归一化的公式如下：
[0045] 其中，xt表示导频矢量，
_表示开平方根操作，N表示多入多出ΜΙΜΟ系统接收天 线的数目，X表示相乘操作，I表示Ν行Ν列的单位矩阵。
[0046] 步骤2,获取接收信号。
[0047] 在多入多出ΜΜ0检测模型中，任意设定一个初始信道矩阵，初始信道矩阵中的元 素服从均值为〇方差为1的正态分布。
[0048] 采用导频辅助的信道估计方法，对初始信道矩阵进行估计，得到随机信道矩阵。
[0049] 导频辅助的信道估计方法的具体步骤如下：
[0050] 第一步，在多入多出ΜΜ0检测模型中，从（0, 10)区间中任意选取一个实数作为多 入多出ΜΜ0检测模型的总功率，从（0, 1)区间中任意选取一个实数作为数据矢量传输功率 的分配比值；
[0051] 第二步，按照下式，计算数据矢量的传输功率：
[0052] Pd= PXr
[0053] 其中，Pd表示数据矢量的传输功率，P表示多入多出MM0检测模型的总功率，r表 示数据矢量传输功率的分配比值；
[0054] 第三步，按照下式，计算导频矢量传输功率：
[0055] Pt= P-P d
[0056] 其中，Pt表示导频矢量传输功率，P表示多入多出MM0检测模型的总功率，P d表示 数据矢量的传输功率；
[0057] 第四步，按照下式，计算导频矢量的接收值：
[0059] 其中，yt表示导频矢量的接收值，P t表示导频传输功率，/"表示开平方根操作，X 表示相乘操作，Ht表示初始信道矩阵，X ,表示导频矢量，ν ,表示服从均值为0,方差为1的正 态分布的测量噪声矢量；
[0060] 第五步，按照下式，计算初始信道矩阵行向量的估计值：
[0062] 其中，hj表示初始信道矩阵行向量的估计值，j表示初始信道矩阵行向量的序号， j = 1，2,…，N，N表示多入多出ΜΜ0系统中接收天线的数目，f表示开平方根操作，X表 示相乘操作，Pt表示导频矢量的传输功率，y t表示导频矢量的接收值；
[0063] 第六步，用初始信道矩阵行向量的估计值h,的转置与数据矢量的传输功率P d的平方根相乘，得到信道估计矩阵氏，j表示初始信道矩阵行向量的估计值的序号，j = 1，2, "·，Ν，Ν表示多入多出ΜΜ0系统中接收天线的数目；
[0064] 第七步，用初始信道矩阵行向量的估计误差值&的转置与数据矢量的传输功率P d 的平方根相乘，得到信道估计误差矩阵H2, e表示信道估计误差矩阵H2的第e个行向量的序 号，e = 1，2,…，N，N表示多入多出MMO系统中接收天线的数目，信道矩阵行向量的估计误 差值ge服从均值为〇,方差为
·的正态分布，P表不总功率；
[0065] 第八步，用信道估计矩阵氏与信道估计误差矩阵Η 2相加，得到Μ行N列的随机信 道矩阵Η，其中，Μ表示多入多出ΜΜ0系统中发送天线的数目，Ν表示多入多出ΜΜ0系统中 接收天线的数目。
[0066] 采用线性时不变传输方法，对数据矢量在随机信道矩阵中进行传输，得到数据矢 量的接收值。
[0067] 线性时不变传输方法的公式如下：
[0069] 其中，yd表示数据矢量的接收值，P d表示数据矢量的传输功率，^表示开平方根 操作，X表示相乘操作，Η表示随机信道矩阵，X表示数据矢量，％表示服从均值为0,方差 为1的正态分布的信道噪声矢量。
[0070] 步骤3,预滤波。
[0071] 采用最小均方误差MMSE信号检测方法，对数据矢量的接收值进行分解，得到预滤 波加权矩阵。
[0072] 最小均方误差MMSE信号检测方法的具体步骤如下：
[0073] 第一步，按照下式，计算数据矢量接收值的合并噪声：
[0075] 其中，ζ表不数据矢量接收值的合并噪声，？4表不数据矢量的传输功率，表不开 平方根操作，X表示相乘操作，&表示信道矩阵行向量的估计误差值，e表示信道估计误差 矩阵第e个行向量的序号，e = 1，2,…，N，N表示多入多出ΜΙΜΟ系统中接收天线的数目，Xl表示数据矢量的第i个元素，i表示数据矢量元素的下标，i = 1，2,…，N，hj表示初始信道 矩阵行向量的估计值，j表示初始信道矩阵行向量的估计值的序号，j = 1，2,…，Ν，Σ表示 求和操作，vd表示信道噪声矢量；
[0076] 第二步，按照下式，计算数据矢量接收值的合并噪声的协方差：
[0078] 其中，〇：!表示数据矢量接收值的合并噪声的协方差，？,表示数据矢量的传输功 率，N表示多入多出MM)系统中接收天线的数目，P表示多入多出MM)检测模型的总功 率，X表示相乘操作，X表示数据矢量，I I · I I2表示求二范数操作，I N表示N行N列的单位 矩阵；
[0079] 步骤三，按照下式，计算预滤波加权矩阵：
[0080] ff = (H^XHi+o xXIN)
[0081] 其中，W表示预滤波加权矩阵,?表示信道估计矩阵，（·）1表示转置操作，X表示 相乘操作，σ ：!表示数据矢量接收值的合并噪声的协方差，I N表示N行N列的单位矩阵，N表 示多入多出ΜΙΜΟ系统中接收天线的数目，（·）1表示求逆操作。
[0082] 步骤4，输出软检测的比特位。
[0083] 将预滤波加权矩阵的行向量与数据矢量的接收值相乘，得到本地信号检测值。
[0084] 采用高斯分布的概率密度方法，对预滤波加权矩阵进行分解，得到本地信号检测 值的条件概率密度分布。
[0085] 高斯分布的概率密度方法的具体步骤如下：
[0086] 第一步，按照下式，计算数据矢量接收值的合并噪声能量：
[0088] 其中，σ η表示数据矢量接收值的合并噪声能量，η表示数据矢量接收值的合并噪 声能量的序号，η = 1，2，···，Ν，Ν表示多入多出ΜΙΜΟ系统中接收天线的数目，？,表示数据 矢量的传输功率，11 · 112表示求二范数操作，X表示相乘操作，wm表示预滤波加权矩阵的 第m个行向量，m表示预滤波加权矩阵行向量的序号，m = 1，2,…，N，m = η，Σ表示求和 运算，卜表示初始信道矩阵行向量的估计值，j表示初始信道矩阵行向量的估计值的序号， j = 1，2,…，N ;
[0089] 第二步，将预滤波加权矩阵的行向量wm与初始信道矩阵行向量的估计值h 相乘， 得到加权系数P ;
[0090] 第三步，按照下式，计算本地检测值的条件概率密度分布：
[0092] 其中，f(yk|Xl)表示本地检测值的条件概率密度的分布，y k表示本地检测值，k表 示本地检测值元素的序号，k = 1，2,…，N，N表示多入多出ΜΜ0系统中接收天线的数目，Xl表示数据矢量X的第i个元素，i表示数据矢量元素的序号，i = k，π表示圆周率，X表 示相乘操作，exp (·)表示求指数操作，σ η表示数据矢量接收值的合并噪声能量，η表示数 据矢量接收值的合并噪声能量的序号，n = k，Ρ表示加权系数，| · |2表示求模值的平方操 作。
[0093] 采用对数似然比方法，对本地信号检测值的条件概率密度分布取似然对数，得到 软检测的比特位，并输出软检测的比特位。
[0094] 对数似然比方法的具体步骤如下：
[0095] 第一步，按照下式，计算本地检测值的条件概率密度分布的对数似然比：
[0097] 其中，L (bu)表示本地检测值的条件概率密度分布的对数似然比，bu表示数据矢 量第i个元素的第1个比特位，i表示数据矢量元素的序号，i = 1，2,…，N，N表示多入多 出ΜΙΜΟ系统中接收天线的数目，1表示数据矢量元素比特位的序号，1 = 1，2,…，4, In( ·) 表示取自然对数操作，Σ表示求和操作，Si表示数据矢量X中所有的第1个比特位取值为1 的元素的集合，Xi表示数据矢量X的第i个元素，X S p e表示属于符号，S。表示数据矢 量X中所有的第1个比特位取值为0元素的集合，χρ表示数据矢量X的第P个元素，P = 1，2,…，N，p乒i，Xpe s。，f (yk I Xi)表示数据矢量第i个元素Xi的本地检测值的条件概率 密度分布，，yk表示本地检测值，k表示本地检测值元素的序号，k = i，f(y k |