基于概率计算的多输入多输出检测器及检测方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于概率计算的多输入多输出检测器，包括一个矩阵QR分解器，矩阵QR分解器分别连接两个随机序列生成器，两个随机序列生成器分别连接一个概率复数乘法器，其中一个概率复数乘法器连接Gibbs采样更新单元，另一个概率复数乘法器和Gibbs采样更新单元同时连接对数似然比计算单元。本发明多输入多输出检测器使用概率计算来实现MCMC算法，大大降低了运算复杂度，提高了MCMC算法中马尔科夫链的转移概率，解决了高性噪比下锁定的问题。利用滑窗生成序列法进行Gibbs采样更新，减少了概率序列的长度。应用本发明多输入多输出检测器构建全并行检测器，能够以全并行的方式实现以达到较高的吞吐率。
【专利说明】基于概率计算的多输入多输出检测器及检测方法【技术领域】
[0001]本发明涉及无线通信【技术领域】，特别涉及一种基于概率计算的多输入多输出(Multiple Input Multiple Output, ΜΙΜΟ)检测器,及应用该多输入多输出检测器的组成的全并行检测系统，及多输入多输出检测器的检测方法。
【背景技术】
[0002]MIMO通信系统在无线链路的两端均采用多天线，分别同时接收与发射信号，能够充分开发空间资源，在无需增加频谱资源和发射功率的情况下，成倍地提升通信系统的容量与可靠性。由于多输入多输出(MIMO)技术可以在无线移动环境下为移动用户提供高质量、高速率的信息传递，因此MIMO技术成为第四代移动通信和未来无线/移动通信的核心技术。
[0003]目前的MMO通信系统仅是对接收信号转换后检测还原成发送信号，得到发送信号的估计值，没有进一步检测得到的发送信号与接收信号的相似度，不能直接与译码器连接使用。此外，MIMO通信系统中常采用蒙特卡洛马尔科夫链(MCMC)算法对接收信号进行检测。MCMC算法是一个非常有利的数学工具，其基本思想是:构造一条马尔科夫链，使其平稳分布为待估参数的后验分布，通过这条马尔科夫链产生后验分布的样本，并基于马尔科夫链达到平稳分布时的样本(有效样本)进行蒙特卡罗积分。由于传统的MCMC算法中Gibbs采样(吉布斯采样)更新涉及大量的乘法运算和加法运算，因此传统的MCMC算法需要大量的运算量来更新条件概率和采样数据，计算复杂度高。
【发明内容】
[0004]本发明的目的在于克服现有技术中所存在的基于传统MCMC算法的MIMO检测器运算量大、结构复杂的不足，提供一种基于概率计算的多输入多输出检测器，及应用该多输入多输出检测器组成的全并行检测系统。本发明多输入多输出检测器及全并行检测系统，采用基于概率计算的MCMC算法，可大大降低计算复杂度，简化MIMO检测器的结构。
[0005]为了实现上述发明目的，本发明提供了以下技术方案:
[0006]基于概率计算的多输入多输出检测器，包括一个矩阵QR分解器，所述矩阵QR分解器分别连接第二随机序列生成器、第三随机序列生成器；所述第三随机序列生成器通过第二概率复数乘法器连接GibbS采样更新单元；所述第二随机序列生成器连接第一概率复数乘法器，所述第一概率复数乘法器还连接第一随机序列生成器和对数似然比计算单元；第一概率复数乘法器的运算结果输出至对数似然比计算单元，Gibbs采样更新单元的运算结果分别输出至对数似然比计算单元和第二概率复数乘法器，对数似然比计算单元的输出作为Gibbs采样更新单元的输入。
[0007]上述的基于概率计算的多输入多输出检测器中，所述第一随机序列生成器、第二随机序列生成器和第三随机序列生成器的结构相同，均包括绝对值运算模块和比较器，绝对值运算模块对每一个时钟的输入信号求取绝对值后输出至比较器，比较器将输入信号的绝对值与区间[0，m)内任一个满足均匀分布的随机数进行比较，如果输入信号的绝对值大于随机数则输出1，否则输出O，获得由I和O组成的值序列；与值序列中每个比特相对应，如果输入信号小于O，则输出1，否则输出O，根据值序列获得由O和I组成的符号序列。
[0008]上述的基于概率计算的多输入多输出检测器中，所述第一概率复数乘法器和第二概率复数乘法器的结构相同，均由四个概率实数乘法器、两个概率实数加法器和一个取反电路组成；四个概率实数乘法器分别为第一概率实数乘法器、第二概率实数乘法器、第三概率实数乘法器和第四概率实数乘法器；两个概率实数加法器分别为第一概率实数加法器和第二概率实数加法器；第一概率实数乘法器连接第一概率实数加法器，第二概率实数乘法器通过取反电路连接第一概率实数加法器；第三概率实数乘法器和第四概率实数乘法器分别与第二概率实数加法器连接；第一随机序列生成器输出的第一随机序列P和第二随机序列生成器输出的第二随机序列Q经过复数乘法运算后获得第一乘积序列QHJl.ζ，第三随机序列生成器输出的第三随机序列R 与GibbS采样更新单元输出的似然估计序列S经过复数运算后获得第二乘积序列
【权利要求】
1.基于概率计算的多输入多输出检测器，其特征在于，包括一个矩阵QR分解器，所述矩阵QR分解器分别连接第二随机序列生成器、第三随机序列生成器；所述第三随机序列生成器通过第二概率复数乘法器连接Gibbs采样更新单元；所述第二随机序列生成器连接第一概率复数乘法器，所述第一概率复数乘法器还连接第一随机序列生成器和对数似然比计算单元；第一概率复数乘法器的运算结果输出至对数似然比计算单元，Gibbs采样更新单元的运算结果分别输出至对数似然比计算单元和第二概率复数乘法器，对数似然比计算单元的输出作为Gibbs采样更新单元的输入。
2.根据权利要求1所述的基于概率计算的多输入多输出检测器，其特征在于，所述第一随机序列生成器、第二随机序列生成器和第三随机序列生成器的结构相同，均包括绝对值运算模块和比较器，绝对值运算模块对每一个时钟的输入信号求取绝对值后输出至比较器，比较器将输入信号的绝对值与区间[0，m)内任一个满足均匀分布的随机数进行比较，如果输入信号的绝对值大于随机数则输出1，否则输出O，获得由I和O组成的值序列；与值序列中每个比特相对应，如果输入信号小于O，则输出1，否则输出O，根据值序列获得由O和I组成的符号序列。
3.根据权利要求1所述的基于概率计算的多输入多输出检测器，其特征在于，所述第一概率复数乘法器和第二概率复数乘法器的结构相同，均由四个概率实数乘法器、两个概率实数加法器和一个取反电路组成；四个概率实数乘法器分别为第一概率实数乘法器、第二概率实数乘法器、第三概率实数乘法器和第四概率实数乘法器；两个概率实数加法器分别为第一概率实数加法器和第二概率实数加法器；第一概率实数乘法器连接第一概率实数加法器，第二概率实数乘法器通过取反电路连接第一概率实数加法器；第三概率实数乘法器和第四概率实数乘法器分别与第二概率实数加法器连接；第一随机序列生成器输出的第一随机序列z η和第二随机序列生成器输出的第二随机序列Q Η?1经过复数乘法运算后获得第一乘积序列Q M Ih，第三随机序列生成器输出的第三随机序列R A与Gibbs采样更新单元输出的似然估计序列S经过复数运算后获得第二乘积序列# -5。
4.根据权利要求3所述的基于概率计算的多输入多输出检测器，其特征在于，所述对数似然比计算单元对第一概率复数乘法器输出的第一乘积序列”和第二概率复数乘法器输出的第二乘积序列茫进行滑窗处理，分别截取第一乘积序列QhH1和第二乘积序列s P时间窗口 h内的数据，截取的数据与Gibbs采样更新单元输出的似然估计序列S进行对数似然值计算，获取最大似然估计值llr(#6|zm，<img/ >, Nt 为接收天线数，S丨力似然估计序列S中的第k个参数。
5.根据权利要求1所述的基于概率计算的多输入多输出检测器，其特征在于，所述 Gibbs采样更新单元根据<img/ >，获得由M个变量组成的
参数序列.Sfui，=[&，...，Xk,..，Aju]，经过QAM映射后的参数序列#更替似然估计序列S中的参数句，获得更新后的似然估计序列，M为时间窗口 ti内截取的数据数。
6.一种全并行检测系统，其特征在于，包括多个权利要求1所述的基于概率计算的多输入多输出检测器，多个基于概率计算的多输入多输出检测器分别与同一个译码器并行连接。
7.根据权利要求6所述的全并行检测系统，其特征在于，所述全并行检测系统还包括矩阵预处理单元，所述矩阵预处理单元中包括矩阵QR分解器和两个随机序列生成器，信道矩阵H经矩阵QR分解器分解为子矩阵Q和子矩阵R，子矩阵R经过一个随机序列生成器生成第三随机序列丨，子矩阵Q经过另一个随机序列生成器生成第二随机序列Q ΗΛ，第三随机序列K 和第二随机序列O 播至多个并行的基于概率计算的多输入多输出检测器。
8.权利要求1所述的基于概率计算的多输入多输出检测器的检测方法，其特征在于，包括以下步骤: 步骤1:矩阵QR分解器将信道矩阵H分解成子矩阵Q和R，子矩阵R经过第三随机序列生成器生成第三随机序列P，并输出至第一概率复数乘法器，子矩阵Q经过矩阵求逆运算得到表征矩阵QH，表征矩阵Qh再经过第二随机序列生成器生成第二随机序列O μ，并输出至第二概率复数乘法器；接收信号Z经过第一随机序列生成器生成第一随机序列〖&，并输出至第一概率复数乘法器； 步骤2:第一概率复数乘法器对第二随机序列Q ΗΛ:和第一随机序列P进行复数乘法运算，获得第一乘积序列Q μ 'Ih，并输出至对数似然比计算单元；第二概率复数乘法器对第三随机序列R ?和Gibbs采样更新单元输出的似然估计序列S进行复数乘法运算，获得第二乘积序列# -5； 步骤3:对数似然比计算单元对第一乘积序列和第二乘积序列妒.《S进行滑窗处理，分别截取第一乘积序列Q ΗΑ.Ζ(1和第二乘积序列浐J中时间窗口 h内的数据，截取的数据与Gibbs采样更新单元输出的似然估计序列S进行对数似然值计算，获取最大似然估计值
9.根据权利要求8所述的检测方法，其特征在于，所述步骤2中，第一概率复数乘法器和第二概率复数乘法器中，第一概率实数乘法器对输入被乘数的实部随机序列和输入乘数的实部随机序列进行乘法运算，并将运算结果输出至第一概率实数加法器；第二概率实数乘法器对输入被乘数的虚部随机序列和输入乘数的虚部随机序列进行乘法运算，运算结果经过取反后输出至第一概率实数加法器；第一概率实数加法器对两个输入量求和后获得输出量的实部随机序列；第三概率实数乘法器对输入被乘数的实部随机序列和输入乘数的虚部随机序列进行乘法运算，并将运算结果输出至第二概率实数加法器；第四概率实数乘法器对输入被乘数的虚部随机序列和输入乘数的实部随机序列进行乘法运算，并将运算结果输出至第二概率实复数加法器；第二概率实数加法器对两个输入量求和后获得输出量的虚部随机序列 。
【文档编号】H04L25/03GK103746731SQ201410027994
【公开日】2014年4月23日 申请日期:2014年1月21日 优先权日:2014年1月21日
【发明者】胡剑浩, 陈杰男, 周将运 申请人:电子科技大学