一种改进的mimo信号检测方法
【专利摘要】本发明公开了一种MIMO信号检测方法。对于V?BLAST系统的接收信号,首先采用ZF?OSIC算法进行检测，得到ZF?OSIC算法的检测结果。由于ZF?OSIC算法的缺陷,该检测结果可靠性较低。本发明在该检测结果基础之上,应用ML准则对检测结果中的一个或多个元素进行修正。修正的元素个数可根据实际情况进行选取,以满足实际应用对复杂度及误码率的要求。本发明保持复杂度较低的同时,获得了较低的误码率,且具有较强的适应性。
【专利说明】
-种改进的ΜI MO信号检测方法
技术领域
[0001] 本发明属于无线通信技术领域，特别是一种改进的ΜΙΜΟ信号检测方法。
【背景技术】
[0002] 多输入多输出系统简称ΜΙΜΟ系统，它利用空间分集来提高频谱利用率，是第四代 移动通信中极具发展前景的技术。ΜΙΜΟ技术提高了信息传输速率和数据可靠性，且具有较 高的能源效率。由于收发端天线数量较多，无论对于传统ΜΙΜΟ还是大规模ΜΙΜΟ系统，接收信 号检测都是值得研究的问题。
[0003] 对ΜΙΜΟ系统的接收信号检测可采用最大似然检测(Maximum L化el化oocUML)，迫 零检测（Zero F'orcingJF)，串行干扰抵消（Successive Inte;rference Cancellation, SIC)，球形解码（s地ere decoding,SD)等方法。其中，ML算法能够获得完全的接收分集增 益。ML算法本质上是一种枚举算法，通过穷举调制星座集中所有可能的信号点，选取与接收 信号最接近的作为检测输出，具有较高的复杂度。如果W误码率为评判准则，则ML是最优算 法。ML算法缺陷在于，随着天线数W及调制星座阶数增加，其算法复杂度呈指数上升。ZF算 法是一种线性算法，用滤波矩阵与接收信号相乘得到信号估计值，其复杂度较低，易于实 现。但由于线性迫零矩阵是非正交的，在低信噪比的情况下，将会放大噪声，因此该算法在 低信噪比下的误码率较高。为了提高ZF算法的可靠性，SIC方法被提出。SIC算法基于ZF或 MMSE，分为迫零串行干扰抵消（Zero F'orcing Successive Inte;rference Cancellation, ZF-SIC)和最小均方误差（Minimum Mean Square Error Successive Interference Cancellation，MMSE-SIC)。利用ZF或MMSE准则检测某一发送信号，从接收信号中去除已检 测出的信号，再进行下一信号的检测。考虑到信号检测顺序对信号检测结果的影响，提出了 基于排序的串行干扰消除（Ordered Successive Inte;rference (^incellation，0SIC)算 法。由于ZF-OSIC算法要先借助ZF算法检测某一发送信号，同样利用了迫零滤波矩阵，所W ZF算法原本的低可靠性并未得到改善，ZF-0SIC算法的误码率仍需进一步降低。
[0004] 由上可知，ML检测算法复杂度极高，实际应用中难W实现。ZF-0SIC复杂度虽较低， 但精确度太低，该缺陷限制了其使用范围。
【发明内容】
[0005] 本发明所解决的技术问题在于提供一种改进的ΜΙΜΟ信号检测方法。
[0006] 实现本发明目的的技术解决方案为:一种改进的ΜΙΜΟ信号检测方法，包括W下步 骤：
[0007] 步骤UV-BLAST系统的接收天线接收信号，并将信号传输给信号处理模块；
[000引步骤2、信号处理模块采用ZF-0SIC算法对接收的信号进行检测，得到ZF-0SIC算法 检测结果；
[0009]步骤3、对ZF-0SIC算法检测结果进行修正，得到修正后的检测输出，完成对信号的 检测。
[0010]本发明与现有技术相比，其显著优点为：1)本发明WML准则修正ZF-OSIC的检测结 果，和ZF-0SIC检测相比，大大提高了检测结果的可靠性;2)本发明WZF-0SIC检测结果为基 础进行优化，和ML检测相比，大大降低了算法复杂度;3)本发明适应性强，本发明的修正因 子K可看成复杂度和可靠性之间的权衡因子，可W根据具体情况在[1，M]中灵活取值。在不 能承受较高复杂度但允许较大误码率的应用场景，可选择较小的K值;在对误码率要求高但 能承受较高复杂度的应用场合，可选择较大的K值。
[0011] 下面结合附图对本发明作进一步详细描述。
【附图说明】
[0012] 图1是本发明实施例的系统组成图。
[OOK]图視改进的ΜΙΜΟ信号检ii方法流程图。
[0014] 图3是本发明实施例的误码率随信噪比变化曲线。
【具体实施方式】
[0015] 结合附图，本发明的一种改进的ΜΙΜΟ信号检测方法，包括W下步骤：
[0016] 步骤UV-BLAST系统的接收天线接收信号，并将信号传输给信号处理模块；
[0017] 步骤2、信号处理模块采用ZF-0SIC算法对接收的信号进行检测，得到ZF-0SIC算法 检测结果;采用ZF-0SIC算法对接收的信号进行检测具体为：
[001引步骤2-1、寻找V-BLAST系统信道矩阵的广义逆矩阵中行范数最小的行h，所用公 式为：
[0019]
[0020] 式中，Gi为处理后的信道矩阵的广义逆矩阵，Gi = r，H为V-BLAST系统的信道矩阵， j为行数，i为迭代次数，初始值为1;
[0021] 步骤2-2、确定第li次检测出的信号估计值巧'所用公式为：
[0022] 巧=巧,义
[0023] 式中，y功第i次检测前的待检测信号，当i = l时，y功V-BLAST系统的接收信号；
[0024] 步骤2-3、在第i次检测前的待检测信号yi中，删除第i次检测出的信号，具体公式 为：
[0025]
[0026] 式中，悼、为V-BLAST系统的信道矩阵的第h列Λ为第i次检测出的信号估计值巧 进行量化判决后的结果==yiO，Q(*)为量化函数；
[0027] 步骤2-4、将信道矩阵中第h列删除，对处理后的信道矩阵，求其广义逆，之后返回 步骤2-1进行下一次迭代，直至i=M为止，Μ为V-BLAST系统的发送天线数。
[00%]步骤3、对ZF-0SIC算法检测结果进行修正，得到修正后的检测输出，完成对信号的 检测。对ZF-0SIC算法检测结果进行修正具体步骤为：
[0029] 步骤3-1、确定修正因子Κ，Κ表示待修正元素个数，其取值范围为[1，M];
[0030] 步骤3-2、确定从Μ个元素中选取K个元素的选取方法种数T，所用公式为：
[0031]
[0032] 步骤3-3、用调制星座集中的s个星座点W穷举方式分别取代选取的Κ个元素，得到 sK个新向量，并分别计算其距离矩阵，所用公式为：
[0033]
[0034] 式中，y为V-BLAST系统的接收信号，Η为V-BLAST系统的信道矩阵，q为从Μ个元素中 选取Κ个元素的第q种取法，q同时为迭代次数，初始值为1; i苦为从Μ个元素中选取Κ个元素的 第q种取法中第Ρ个新向量的距离矩阵为用调制星座集中的S个星座点W穷举方式 分别取代选取的K个元素后所得的第P个新向量，P e [ 1，sK];
[00巧]步骤3-4、返回步骤3-3进行下一次迭代，直至q = T为止；
[0036] 步骤3-5、对上述迭代结果进行判断，选取最小的^^^所对应的向量作为最终检测结 果。
[0037] 下面结合实施例对本发明做进一步详细的描述：
[003引实施例
[0039] 整个系统组成如图1。系统采用4发4收的V-BLAST系统。数据比特流长度为8 X 106， 调制方式为4QAM。假设传输信道为平坦瑞利衰落信道，信道状态信息在发送和接收端均已 知，且接收端已实现定时和符号同步。
[0040] 首先对系统接收天线接收到的信号进行ZF-0SIC检测，具体步骤为：
[0041] 步骤1、寻找V-BLAST系统信道矩阵的广义逆矩阵中行范数最小的行h，所用公式 为：
[0042]
[0043] 式中，Gi为处理后的信道矩阵的广义逆矩阵，Gi = r，H为V-BLAST系统的信道矩阵， j为行数，i为迭代次数，初始值为1;
[0044] 步骤2、确定第h次检测出的信号估计值>;,，所用公式为：
[0045] 巧=Μ';_ν,
[0046] 式中，y功第i次检测前的待检测信号，当i = l时，y功V-BLAST系统的接收信号；
[0047] 步骤3、在第i次检测前的待检测信号yi中，删除第i次检测出的信号，具体公式为：
[004引 3? (W).
[0049] 式中，的、为V-BLAST系统的信道矩阵的第li列Λ为第i次检测出的信号估计值巧 进行量化判决后的结果Λ =￡牛;.,）
[0050] 步骤4、将信道矩阵中第li列删除，对处理后的信道矩阵，求其广义逆，之后返回步 骤1进行下一次迭代，直至i = 4为止。
[0051] 然而迫零滤波矩阵G是非正交的，与接收信号y相乘的同时也放大了噪声。因此，本 发明在ZF-0SIC之后，应用ML准则对检测结果进行修正。因为发送天线数Μ为4,所W修正因 子Κ取值为[1，4]。本发明W修正因子Κ为1和2为例，若mb表示的第b个元素，则电 可W表示为[mi，m2，m3，m4]T。对检测结果修正的具体步骤为：
[0化2] (1化=1时
[0化3] 步骤1、选择Κ为1。
[0054]步骤2、确定从4个元素中选取1个元素的选取方法种数Τ。所用公式为：
[0化5]
[0056] 步骤3、用4-QAM调制星座集中的4个星座点(-1-。，（-1+1)，（1-1)，（1+1)^穷举方 式分别取代选取的1个元素，得到sK个新向量，并分别计算其距离矩阵。所用公式为：
[0化7]
[005引式中，y为V-BLAST系统的接收信号，Η为V-BLAST系统的信道矩阵。q为从4个元素中 选取1个元素的第q种取法。q同时为迭代次数，初始值为1。0^为从Μ个元素中选取K个元素 的第q种取法中第Ρ个新向量的距离矩阵。瑪为用调制星座集中的4个星座点W穷举方 式分别取代选取的1个元素后所得的第P个新向量，pe[l，4]。
[0化9] 假设q=l表示从4个元素中选取第一个元素进行修正。则马=[-1-/，"!:，"!3，η!4；Γ，
[0060] 步骤4、返回步骤3进行下一次迭代，直至q = 4为止。
[0061] 步骤5、选取最小的所对应的向量作为最终检测结果。
[0062] (2 化=2 时
[0063] 步骤1、确定Κ为2。
[0064] 步骤2、确定从4个元素中选取2个元素的选取方法种数Τ。所用公式为：
[00 化]
[0066] 步骤3、用4-QAM调制星座集中的4个星座点(-1-i)，（-1+i)，（ 1-i)，（ 1+i) W穷举方 式分别取代选取的2个元素，得到42= 16个新向量，并分别计算其距离矩阵。所用公式为：
[0067]
[006引式中，y为V-BLAST系统的接收信号，Η为V-BLAST系统的信道矩阵。q为从4个元素中 选取1个元素的第q种取法。q同时为迭代次数，初始值为1。为从4个元素中选取2个元素 的第q种取法中第P个新向量的距离矩阵。辉PDW为用调制星座集中的4个星座点W穷举方 式分别取代选取的2个元素后所得的第P个新向量，pe[l，16]。
[0069] 假设q = l表示从4个元素中选取第一和第二个元素进行修正。贝U
[0070] 步骤4、返回步骤3进行下一次迭代，直至q = 6为止。
[0071] 步骤5、选取最小的坏所对应的向量最为最终检测结果。
[0072] W此类推，当Κ = 3和4时，检测过程与上述类似。
[0073] 图3为几种信号检测方法的误码率随接收天线处平均信噪比的变化曲线。图中， ZF-0SIC Ic和ZF-0SIC 2c分别表示修正因子Κ为1和2的情况。可W看出，ML检测是可靠性最 高的，本发明在κ = 1时比ZF-OSIC性能提高了约1 dB，Κ = 2时比ZF-OSIC提高了约3dB。可见， 本发明取得了低于ZF-0SIC算法误码率的较好性能，且Κ = 2的误码率比K=1时的误码率还 有所降低。修正因子K越大，修正的位数越多，检测结果将越准确，性能曲线将越接近ML算 法。
[0074]从复杂度和性能仿真结果可W看出，本发明W很小的复杂度增加为代价，取得了 低于ZF-0SIC检测的误码率，性能得W提高，是一种很好的ΜΙΜΟ信号检测方法。
【主权项】
1. 一种改进的ΜΙΜΟ信号检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、V-BLAST系统的接收天线接收信号，并将信号传输给信号处理模块； 步骤2、信号处理模块采用ZF-0SIC算法对接收的信号进行检测，得到ZF-0SIC算法检测 结果； 步骤3、对ZF-0SIC算法检测结果进行修正，得到修正后的检测输出，完成对信号的检 测。2. 根据权利要求1所述的改进的MM0信号检测方法，其特征在于，步骤2中采用ZF-0SIC 算法对接收的信号进行检测具体为： 步骤2-1、寻找V-BLAST系统信道矩阵的广义逆矩阵中行范数最小的行h，所用公式为：式中，Gi为处理后的信道矩阵的广义逆矩阵= Η为V-BLAST系统的信道矩阵，j为 行数，i为迭代次数，初始值为1; 步骤2-2、确定第1^欠检测出的信号估计值所用公式为： ? 式中，为第i次检测前的待检测信号，当i = 1时，yiSV_BLAST系统的接收信号； 步骤2-3、在第i次检测前的待检测信号71中，删除第i次检测出的信号，具体公式为： 3',n =3； -?/, (^);, 式中，(句，为V-BLAST系统的信道矩阵的第h列，今为第i次检测出的信号估计值'进行 量化判决后的结果A =^/;小9(*)为量化函数； 步骤2-4、将信道矩阵中第h列删除，对处理后的信道矩阵，求其广义逆，之后返回步骤 2-1进行下一次迭代，直至i =M为止，Μ为V-BLAST系统的发送天线数。3. 根据权利要求1所述的改进的ΜΜ0信号检测方法，其特征在于，步骤3中对ZF-0SIC算 法检测结果进行修正具体步骤为： 步骤3-1、确定修正因子Κ，Κ表示待修正元素个数，其取值范围为[1，Μ]; 步骤3-2、确定从Μ个元素中选取Κ个元素的选取方法种数Τ，所用公式为： T = ct 步骤3-3、用调制星座集中的s个星座点以穷举方式分别取代选取的K个元素，得到sK个 新向量，并分别计算其距离矩阵，所用公式为： =|.v-焉纖『 式中，y为V-BLAST系统的接收信号，Η为V-BLAST系统的信道矩阵，q为从Μ个元素中选取 Κ个元素的第q种取法，q同时为迭代次数，初始值为1; β(为从Μ个元素中选取Κ个元素的第q 种取法中第P个新向量的距离矩阵，为用调制星座集中的s个星座点以穷举方式分别 取代选取的K个元素后所得的第p个新向量，p e [ 1，SK]; 步骤3-4、返回步骤3-3进行下一次迭代，直至q = T为止； 步骤3-5、对上述迭代结果进行判断，选取最小的％所对应的向量作为最终检测结果。
【文档编号】H04B7/08GK106059646SQ201610339898
【公开日】2016年10月26日
【申请日】2016年5月20日
【发明人】王芮, 朱唯唯, 谢仁宏, 芮义斌, 郭山红, 李鹏, 张家庆, 陈倩
【申请人】南京理工大学