一种应用于空间调制的低复杂度排序A*检测算法的制作方法

技术特征：

1.一种应用于空间调制的低复杂度排序A*检测算法，所述空间调制的发送天线数为N_t，接收天线数为N_r，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、接收天线序列按照每根天线的平均度量值E_r进行降序排列，即E_r表示当前节点到根节点的欧氏距离的期望，将各E_r值降序排列得到一个排列后的索引序列；

步骤2、按照排序后的接收天线索引序列作为搜索的层数顺序画出树形搜索图，层数的排序根据接收天线欧式距离的期望降序排列；

步骤3、对排序后的接收天线利用A*检测算法树搜索，找到最优路径点；

步骤4、对步骤3中找到的最优路径点解映射，检测结束。

2.根据权利要求1所述的应用于空间调制的低复杂度排序A*检测算法，其特征在于，所述步骤1中接收天线的欧氏距离的期望E_r用下列公式表示：

$\begin{array}{c}{E}_r=E|y_r-h_{l,r}s{|}^2=\frac{1}{{\mathrm{KN}}_t}\underset{l\∈S_l}{\Σ}\underset{s\∈S_M}{\Σ}{y}_r-h_{l,r}s{|}^2\\ =\frac{1}{{\mathrm{KN}}_t}\underset{l\∈S_l}{\Σ}\underset{s\∈S_M}{\Σ}\[|y_r{|}^2-y_r^{*}{h}_{l,s}s-y_r^{*}{h}_{l,s}^{*}{s}^{*}+|h_{l,s}{|}^2|s{|}^2\]\end{array};$

这里S_M表示所有星座点的集合，S_l表示所有发送天线索引的集合，y_r表示接收向量y的第r行，h_l，r表示信号冲击函数H的第1列、r行，s表示可能的发送符号，K表示发送端采用传统调制方式的阶数，和s^*分别表示y_r、h_l，r和s的共轭；

当采用QAM或PSK调制时，上式可以变成

$E_r=E|y_r-h_{l,r}s{|}^2=|y_r{|}^2+\frac{{{\mathrm{\σ}}_s}^2}{N_t}|h_{r,l}{|}^2$

这里，是平均符号功率。

3.根据权利要求2所述的应用于空间调制的低复杂度排序A*检测算法，其特征在于，所述步骤3中利用A*检测算法树搜索具体步骤如下：

1)初始化PED₀＝0；

2)求第一层中每一个检测点的累积度量值，即执行PED_r＝PED_r-1+|y_r-h_rls_m|；并将PED_r的值赋给g(r，x)，g(r，x)是到当前节点(r，x)的实际路径成本；求出第一层中每一个节点到该分支下一个节点的度量值，并赋值给h(r，x)，即执行公式h(r，x)＝|y_r+1-H_r+1，ls_m|²，执行k(x)＝g(r，x)+h(r，x)，将第一层所有节点加入队列；

3)选出当前队列中k(x)最小的点，如果该点的下一节点为叶子节点，即h(r，x)＝0，则搜索结束，否则执行下一步；

4)选择上述最小k(x)对应节点的下一层分支节点为下一个搜索节点，计算该点的k(x)＝g(r，x)+h(r，x)，并将该点加入队列，重复执行步骤4)。

4.根据权利要求1-3之一所述的应用于空间调制的低复杂度排序A*检测算法，其特征在于，所述步骤2中根据E_r降序顺序，将接收信号y和信道冲击响应H的各行重新排列，重新行排列的y和H分别用y_0和H_0表示。

5.根据权利要求4所述的应用于空间调制的低复杂度排序A*检测算法，其特征在于，所述步骤2中层数的排序根据接收天线欧式距离的期望降序排列，树形搜索图中的圆圈内表示的数值即为当前节点到前一节点的累积度量值，如果第二层的平均度量值大于第一层，就将第二层调整到第一层，优先搜索。