专利名称：一种mimo通信系统中最小均方误差滤波算法的制作方法
技术领域：
一种MIMO通信系统中最小均方误差滤波算法，属于电子通信技术领域，它特别涉及4G中的MIMO检测设计和工程实现技术。
背景技术：
新一代移动通信(beyond 3G/4G)将可以提供的数据传输速率高达100Mbit/s，甚至更高，支持的业务从语音到多媒体业务，包括实时的流媒体业务。数据传输速率可以根据这些业务所需的速率不同动态调整。新一代移动通信的另一个特点是低成本。这样在有限的频谱资源上实现高速率和大容量，需要频谱效率极高的技术。MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)技术充分开发空间资源，利用多个天线(如图1所示)实现多发多收，在不需要增加频谱资源和天线发送功率的情况下，可以成倍地提高信道容量，同时也可以提高信道的可靠性，降低误码率。
现有的MIMO检测算法有很多，如贝尔实验室的BLAST算法、ZF算法、MMSE算法、ML算法等等。ML算法具有很好的译码性能，但是复杂度比较大，对于实时性要求较高的无线通信难以满足要求。ZF算法简单容易实现，但是对信道的信噪比要求较高。MMSE(最小均方误差滤波)算法是一种综合考虑性能和复杂度后得到的一种比较优化的算法。现在将MMSE算法简洁描述如下设NR×NT的MIMO系统信道模型(如图2所示)为y=PSNTHs+n---(0.1)]]>式中，NR、NT分别表示接收天线数和发射天线数，y=[y1,y2,...,yNR]T]]>表示接收到的信号矢量，H是NR×NT信道矩阵，s=[s1,s2,...,sNT]T]]>为发送信号矢量，Si，Sj∈A＝{a1，...，aM}，A是调制星座点的集合(可以是M-PSK或M-QAM调制方式)，Ps为发射天线总功率，n=[n1,n2,...,nNR]T]]>代表零均值高斯白噪声矢量。
为了抑止天线间的信号干扰(Co-antenna Interference，CAI)，对接收信号y进行MMSE滤波，得到发送天线上符号s的估计值
_＝wHy (0.2)w为MMSE滤波器权值矢量。w由下式计算得到w=PSNT[HHH+NTρINR]-1H---(0.3)]]>其中INR是NR×NR的单位阵，ρ为系统的信噪比。
整个MMSE算法的复杂度主要由计算MMSE滤波系数w决定，即W=PSNT[HHH+NTρINR]-1H,]]>此公式中涉及复矩阵乘法、复矩阵与复向量之间的乘法、复矩阵求逆。
基于MMSE滤波的MIMO检测算法会有少许的不同，但矩阵求逆是MMSE算法不可避免的过程。矩阵求逆的算法有很多，如最常规的克莱姆法则、高斯消元法、全选主元高斯—约当消去法等等。这些方法的特点无一例外的是运算繁杂，所用到的乘法器、加法器太多，尽管全选主元高斯—约当消去法对运算复杂度有所降低，但在选主元的过程中有很多不确定因素，故时间开销不定，同样也不利于硬件实现。
发明内容
本发明的主要任务就是提供一种基于简洁快速有利于硬件实现的矩阵求逆算法的MIMO检测算法。
一种MIMO通信系统中最小均方误差滤波算法，其特征是，它包括以下步骤一、根据系统信道信息H、ρ计算MMSE滤波器权值矢量w，具体步骤为1、计算矩阵A=HHH+NTρINR;]]>2、计算矩阵A的逆矩阵[HHH+NTρINR]-1,]]>本发明提供一种变量循环重新编号法来实现该矩阵求逆，具体算法如下设A=HHH+NTρINR,]]>则A为正定Hermite阵(共轭对称)，满足正定性及共轭对称性的矩阵均可以采用变量循环重新编号法来实现该矩阵求逆。设ai，j为A的第i行第j列上的元素，则我们按下面一组公式进行运算得到另一个矩阵A1，ai，j′为A1中第i行第j列上的元素，an，n′＝1/a1，1an，j′＝-a1，j+1/a1，1，j＝1，2，3，…，n-1ai，n′＝ai+1，1/a1，1，i＝1，2，…，n-1ai，j′＝ai+1，j+1-ai+1，1a1j+1/a1，1，i，j＝1，2，…，n-1然后将A1中的元素(在这一次的循环中ai，j表示A1中的元素，ai，j′表示A2中的元素)再次带入上述公式，得到的矩阵为A2，以后依次循环，直至求出An为止，An便是A的逆矩阵。
3、计算MMSE滤波器权值矢量ww=PSNT[HHH+NTρINR]-1H.]]>二、为了抑止天线间的信号干扰，对接收信号y进行MMSE滤波，得到发送天线上符号s的估计值_＝wHy上述步骤一中的步骤2计算矩阵A=HHH+NTρINR]]>的逆矩阵[HHH+NTρINR]-1]]>的具体操作过程为(处理框图见图4)第一步将A矩阵的第一个元素a1，1作为地址码，通过查表的方法来求出1/a1，1，即an，n′。所要消耗的仅是存储资源，所占存储空间为2m，m为a1，1的位宽。
第二步将a1，j+1(j＝1，2，3，…，n-1)，取反得-a1，j+1(j＝1，2，3，…，n-1)，用-a1，j+1(j＝1，2，3，…，n-1)与an，n′相乘得到an，j′(j＝1，2，3，…，n-1)。
an，n′为实数，-a1，j+1(j＝1，2，3，…，n-1)为复数，an，j′(j＝1，2，3，…，n-1)为复数，求出一个an，j′(j＝1，2，3，…，n-1)需两个乘法器。
第三步用ai+1，1(i＝1，2，…，n-1)与an，n′相乘得到ai，n′(i＝1，2，…，n-1)。
an，n′为实数，ai+1，1(i＝1，2，…，n-1)为复数，ai，n′(i＝1，2，…，n-1)为复数，求出一个ai，n′(i＝1，2，…，n-1)需两个乘法器。
第四步用ai+1，1(i＝1，2，…，n-1)与an，j′(j＝1，2，3，…，n-1)相乘算得-ai+1，1a1，j+1/a1，1，(i，j＝1，2，…，n-1)，再用ai+1，j+1(i，j＝1，2，…，n-1)与-ai+1，1a1，j+1/a1，1，(i，j＝1，2，…，n-1)相加，得到ai，j′(i，j＝1，2，…，n-1)。
求出一个ai，j′(i，j＝1，2，…，n-1)需四个乘法器和六个加法器。
第五步重复第一步至第四步进行循环运算，循环n(n＝NR)次后便求出了[HHH+NTρINR]-1.]]>本发明的创新之处在于把通常认为不能应用于基于MMSE滤波的MIMO检测算法的变量循环重新编号法应用于MIMO检测算法；并针对MIMO检测计算过程的特点做了进一步的化简，使运算的复杂度大大降低，降低了实现的难度。
本发明的有益效果本发明将变量循环重新编号法引入到MIMO检测算法中来，其核心步骤—变量循环重新编号法矩阵求逆较其它MIMO检测算算法中的矩阵求逆相比，差别可以通过下表看出(以4发4收的MIMO信道为例)
通过上表可以看出本发明所提出的用变量循环重新编号法及简化的变量循环重新编号法来实现MIMO检测，解决了MMSE滤波器的设计难题，可以极大地降低运算复杂度，大大节约硬件资源，提高运算速度。
图1采用MIMO技术的通信系统示意图移动台和AP(Access Point，访问节点)之间采用多天线阵，移动台发出的信号经MIMO信道后到达AP，然后再和PSTN网(Public Switched Telephone Network，传统的电话交换网络)、控制域以及IP网络进行互联。
图2MIMO信道示意图信源数据经过空时编码后上发端的多路天线发射，经MIMO信道后到达接收端的多路天线，然后再经过时空解码后变为信宿数据。MMSE滤波即是空时解码的一部分，其中心任务就是滤除天线之间的相互干扰噪声。MIMO信道上的映射关系为发射端的第j(1≤j≤NT)根天线到接收方的第i(1≤i≤NR)根天线的传播系数为hi，j。
图3本发明所述一种MIMO通信系统中最小均方误差滤波算法原理框图信道信息和信号需要从外部输入进来，信道信息包括信道传播矩阵H和信噪比ρ(在第一个框中表示)，然后进行第一级处理，求出HHH+NTρINR,]]>然后再进行核心处理求出HHH+NTρINR]]>的逆矩阵[HHH+NTρINR]-1,]]>然后进行第三步处理w=PSNT[HHH+NTρINR]-1H,]]>处理后便求出了滤波系数w，在最后一步中对接收信号y进行滤波即可求出所需的发送天线上符号s的估计值_。图4变量循环重新命名法的内部结构框图将A矩阵的第一个元素a1，1作为地址码，通过查表的方法来求出1/a1，1，即an，n′。用-a1，j+1与an，n′相乘得到an，j′，j＝1，2，3，…，n-1。用ai+1，1与an，n′相乘得到ai，n′，i＝1，2，…，n-1。用ai+1，1与an，j′相乘算得-ai+1，1a1，j+1/a1，1，i，j＝1，2，…，n-1。用ai+1，j+1与-ai+1，1a1，j+1/a1，1，i，j＝1，2，…，n-1。做完后把输出数据重新按顺序输入到上述模块中去进行循环运算，循环n(n＝NR)次后便得到了所需求逆的那个矩阵的逆矩阵。
图5原矩阵A=HHH+NTρINR]]>示意图。
图6第一次循环后的矩阵示意图。
图7第二次循环后的矩阵示意图。
图8第k次循环后的矩阵示意图。
对角线上的元素全部为实数，在对称区域1≤i＜j≤n-k与1≤j＜i≤n-k之间的元素互为共轭复数即ai,j′=aj,i′‾;]]>在对称区域n-k+1≤i＜j≤n与n-k+1≤j＜i≤n之间的元素也互为共轭复数即；在两个对称的矩形区域n-k+1≤j≤n1≤i≤n-k]]>与n-k+1≤i≤n1≤j≤n-k]]>中的元素互为负共轭对称复数即ai,j′=-aj,i′‾.]]>图9第(n-1)次循环后的矩阵示意图。
图10第n次循环后的矩阵，即逆矩阵[HHH+NTρINR]-1]]>示意图。
图5至图10中， 表示所在位置上的元素为一个实数； 表示所在位置上的元素和关于主对角线对称位置上的元素为一对共轭对称复数； 表示所在位置上的元素和关于主对角线对称位置上的元素为一对负共轭对称复数，即共轭对称后再加负号(实部相反，虚部相同)。
具体实施例方式
在循环运算的过程中有这样的结论主对角线上的元素ai，i(1≤i≤n)永远为实数，关于对角线对称的两个复数(ai，j与aj，i)要么互为共轭复数，要么互为负共轭复数(即一个为另一个共轭复数的相反数)，他们的对应关系可以用附图5～附图10来表示，现在把它们的关系用公式表示如下第k次循环后，在两组对称(关于主对角线对称，下同)的三角形性区域1≤i＜j≤n-k与1≤j＜i≤n-k，n-k+1≤i＜j≤n与n-k+1≤j＜i≤n中的元素互为共轭复数即ai,j′=aj,i′‾;]]>在两个对称的矩形区域n-k+1≤j≤n1≤i≤n-k]]>与n-k+1≤i≤n1≤j≤n-k]]>中的元素互为负共轭对称复数即ai,j′=-aj,i′‾.]]>故，可以利用对称性来简化上述运算，简化后的方案有如下四种。
具体实施方式
一一种MIMO通信系统中最小均方误差滤波算法，其他步骤与发明内容中的步骤相同，在此不再赘述，其特征在于，所述步骤一中的步骤2为在第k(1≤k≤n)次循环时，对角线及其以上的元素ai，j′(i≤j)仍按上述公式计算，即an,n′=1/a1,1ai,n′=ai+1,1/a1,11≤i≤n-1ai,j′=ai+1,j+1-ai+1,1a1,j+1/a1,11≤i≤j≤n-1]]>主对角线以下的元素ai，j′(i＞j)靠对称性算出，即具体实施方式
二一种MIMO通信系统中最小均方误差滤波算法，其他步骤与发明内容中的步骤相同，在此不再赘述，其特征在于，所述步骤一中的步骤2为在第k(1≤k≤n)次循环时，对角线及其以下的元素ai，j′(i≥j)仍按上述公式计算，即an,n′=1/a1,1an,j′=a1,j+1/a1,11≤j≤n-1ai,j′=ai+1,j+1-ai+1,1a1,j+1/a1,11≤j≤i≤n-1]]>主对角线以上的元素ai，j′(i＜j)靠对称性算出，即具体实施方式
三一种MIMO通信系统中最小均方误差滤波算法，其他步骤与发明内容中的步骤相同，在此不再赘述，其特征在于，所述步骤一中的步骤2为在运算的过程中始终不对下三角形(不包括主对角线)内的数据进行运算，一直到n＝NR次循环完毕后，再根据对称性求出下三角形区域内的数据。在第k(1≤k≤n)次循环时上三角形内的数据口。ai，j′(i≤j)按下述公式运算，an,n′=1/a1,1]]>ai,n′=a1,i+1‾/a1,11≤i≤n-k;-a1,i+1‾/a1,1n-k+1≤i≤n-1;]]>ai,j′=ai+1,j+1-a1,i+1‾a1,j+1/a1,11≤i<j≤n-k+1;ai+1,j+1+a1,i+1‾a1,j+1/a1,1n-k+1≤i<j≤n;]]>ai,i′=ai+1,i+1-|a1,i+1|2/a1,11≤i≤n-k;ai+1,i+1+|a1,i+1|2/a1,1n-k+1≤i≤n;]]>循环n次后根据对称性求下三角形内的数据ai，j′(i＞j)，ai,j′=aj,i′‾.]]>具体实施方式
四一种MIMO通信系统中最小均方误差滤波算法，其他步骤与发明内容中的步骤相同，在此不再赘述，其特征在于，所述步骤一中的步骤2为在运算的过程中始终不对上三角形(不包括主对角线)内的数据进行运算，一直到n＝NR次循环完毕后，再根据对称性求出上三角形区域内的数据，具体运算公式如下
在第k(1≤k≤n)次循环时下三角形内的数据ai，j′(i≥j)按下述公式运算an,n′=1/a1,1]]>an,j′=-aj+1,1‾/a1,11≤j≤n-k;aj+1,1‾/a1,1n-k+1≤j≤n-1;]]>ai,j′=ai+1,j+1-ai+1,1aj+1,1‾/a1,11≤j<i≤n-k+1;ai+1,j+1+ai+1,1aj+1,1‾/a1,1n-k+1≤j<i≤n;]]>aj,j′=aj+1,j+1-|aj+1,1|2/a1,11≤j≤n-k;aj+1,j+1+|aj+1,1|2/a1,1n-k+1≤j≤n;]]>循环n次后根据对称性求上三角形内的数据ai，j′(i＜j)，ai,j′=aj,i′‾.]]>
权利要求
1.一种MIMO通信系统中最小均方误差滤波算法，其特征是，它包括以下步骤一、根据系统信道信息H、ρ计算MMSE滤波器权值矢量w，具体步骤为1)、计算矩阵A=HHH+NTρINR;]]>2)、计算矩阵A的逆矩阵[HHH+NTρINR]-1,]]>本发明提供一种变量循环重新编号法来实现该矩阵求逆，具体算法如下设A=HHH+NTρINR,]]>则A为正定Hermite阵(共轭对称)，满足正定性及共轭对称性的矩阵均可以采用变量循环重新编号法来实现该矩阵求逆。设ai，j为A的第i行第j列上的元素，则我们按下面一组公式进行运算得到另一个矩阵A1，ai，j＇为A1中第i行第j列上的元素，an,n′=1/a1,1]]>an,j′=-a1,j+1/a1,1,j=1,2,3,···,n-1]]>ai,n′=ai+1,1/a1,1,i=1,2,···,n-1]]>ai,j′=ai+1,j+1-ai+1,1a1,j+1/a1,1,i,j=1,2,···,n-1]]>然后将A1中的元素(在这一次的循环中ai，j表示A1中的元素，ai，j＇表示A2中的元素)再次带入上述公式，得到的矩阵为A2，以后依次循环，直至求出An为止，An便是A的逆矩阵；3)、计算MMSE滤波器权值矢量ww=PSNT[HHH+NTρINR]-1H;]]>二、为了抑止天线间的信号干扰，对接收信号y进行MMSE滤波，得到发送天线上符号s的估计值s^=wHy.]]>
2.根据权利要求1所述的一种MIMO通信系统中最小均方误差滤波算法，其特征是，所述步骤一中的步骤2)的具体操作步骤为第一步将A矩阵的第一个元素a1，1作为地址码，通过查表的方法来求出1/a1，1，即an，n＇；第二步将a1，j+1(j＝1，2，3，…，n-1)，取反得-a1，j+1(j＝1，2，3，…，n-1)，用-a1，j+1(j＝1，2，3，…，n-1)与an，n＇相乘得到an，j＇(j＝1，2，3，…，n-1)；第三步用ai+1，1(i＝1，2，…，n-1)与an，n＇相乘得到ai，n＇(i＝1，2，…，n-1)；第四步用ai+1，1(i＝1，2，…，n-1)与an，j＇(j＝1，2，3，…，n-1)相乘算得-ai+1，1a1，j+1/a1，1，(i，j＝1，2，…，n-1)，再用ai+1，j+1(i，j＝1，2，…，n-1)与-ai+1，1a1，j+1/a1，1，(i，j＝1，2，…，n-1)相加，得到ai，j＇(i，j＝1，2，…，n-1)；第五步重复第一步至第四步进行循环运算，循环n(n＝NR)次后便求出了[HHH+NTρINR]-1.]]>
3.根据权利要求1所述的一种MIMO通信系统中最小均方误差滤波算法，其他步骤与发明内容中的步骤相同，在此不再赘述，其特征是，所述步骤一中的步骤2)为在第k(1≤k≤n)次循环时，对角线及其以上的元素ai，j＇(i≤j)仍按上述公式计算，即an,n′=1/a1,1ai,n′=ai+1,1/a1,11≤i≤n-1ai,j′=ai+1,j+1-ai+1,1a1,j+1/a1,11≤i≤j≤n-1]]>主对角线以下的元素ai，j＇(i＞j)靠对称性算出，即
4.根据权利要求1所述的一种MIMO通信系统中最小均方误差滤波算法，其他步骤与发明内容中的步骤相同，在此不再赘述，其特征是，所述步骤一中的步骤2)为在第k(1≤k≤n)次循环时，对角线及其以下的元素ai，j＇(i≥j)仍按上述公式计算，即an,n′=1/a1,1an,i′=a1,j+1/a1,11≤j≤n-1ai,j′=ai+1,j+1-ai+1,1a1,j+1/a1,11≤j≤i≤n-1]]>主对角线以上的元素ai，j′(i＜j)靠对称性算出，即
5.根据权利要求1所述的一种MIMO通信系统中最小均方误差滤波算法，其他步骤与发明内容中的步骤相同，在此不再赘述，其特征是，所述步骤一中的步骤2)为在运算的过程中始终不对下三角形(不包括主对角线)内的数据进行运算，一直到n＝NR次循环完毕后，再根据对称性求出下三角形区域内的数据。在第k(1≤k≤n)次循环时上三角形内的数据ai，j′(i≤j)按下述公式运算，an，n′＝1/a1，1ai,n′=a1,i+1‾/a1,11≤i≤n-k;-a1,i+1‾/a1,1n-k≤i≤n-1;]]>ai,j′=ai+1,j+1-a1,i+1‾a1,j+1/a1,11≤i<j≤n-k+1;ai+1,j+1+a1,i+1‾a1,j+1/a1,1n-k+1≤i<j≤n;]]>ai,i′=ai+1,i+1-|a1,i+1|2/a1,11≤i≤n-k;ai+1,i+1+|a1,i+1|2/a1,1n-k+1≤i≤n;]]>循环n次后根据对称性求下三角形内的数据ai，j′(i＞j)ai,j′=aj,i′‾.]]>
6.根据权利要求1所述的一种MIMO通信系统中最小均方误差滤波算法，其他步骤与发明内容中的步骤相同，在此不再赘述，其特征是，所述步骤一中的步骤2)为在运算的过程中始终不对上三角形(不包括主对角线)内的数据进行运算，一直到n＝NR次循环完毕后，再根据对称性求出上三角形区域内的数据，具体运算公式如下在第k(1≤k≤n)次循环时下三角形内的数据ai，j′(i≥j)按下述公式运算an，n′＝1/a1，1ai,n′=-aj+1,1‾/a1,11≤j≤n-k;-aj+1,1‾/a1,1n-k+1≤j≤n-1;]]>ai,j′=ai+1,j+1-ai+1,1aj+1,1‾/a1,11≤j<i≤n-k+1;ai+1,j+1+ai+1,1a1,i+1‾/a1,1n-k+1≤j<i≤n;]]>aj,j′=aj+1,j+1-|aj+1,1|2/a1,11≤j≤n-k;aj+1,j+1+|aj+1,1|2/a1,1n-k+1≤j≤n;]]>循环n次后根据对称性求上三角形内的数据ai，j′(i＜j)ai,j′=aj,i′‾.]]>
全文摘要
一种MIMO通信系统中最小均方误差滤波算法，属于电子通信技术领域，它特别涉及4G中的MIMO检测算法。包括1.根据系统信道信息H、ρ计算MMSE滤波器权值矢量
文档编号H04L1/06GK1744587SQ20051002165
公开日2006年3月8日 申请日期2005年9月12日 优先权日2005年9月12日
发明者刘皓, 王灵光, 王军, 李少谦 申请人:电子科技大学