一种基于置信度传播的MIMO检测方法、装置与流程

一种基于置信度传播的mimo检测方法、装置
技术领域
1.本发明涉及通信领域，具体而言，涉及一种mimo检测方法、装置。


背景技术：

2.随着直播、高清电话会议，物联网通信等高速率高容量低延迟的应用场景的需要，5g比4g具有更高速率和更高的网络容量。为了满足人类的现实需求，另一方面解决频率资源短缺的问题，多输入多输出(mimo)技术成为5g的关键技术之一。mimo技术是在发送端和接收端都部署多根天线进行无线通信的技术，主要的研究方向包括空间复用，空间分集，预编码、信号检测等领域。所以mimo检测算法的好坏决定着整个mimo系统的整体表现。
3.现有的mimo检测算法性能最好的是最大似然检测算法，但是其复杂度会随着系统的天线数和调制阶数指数级增长，其他的线性检测算法虽然复杂度要低于最大似然检测，但是通常是以付出较大的性能损失作为代价的。而另一种非线性检测算法，基于置信度传播(bp)的检测算法在性能上可以逼近最大似然检测，而在复杂度上可以低于最大似然检测。bp检测算法由于其优秀的性能，得到广泛的关注，但是由于其在进行概率更新时涉及到指数运算与除法运算，同样具有一定的复杂度。在硬件实现过程中，指数运算采用查表的方式时，首先要存储的数据要从0到正无穷，这是一个很大的数据量存储量，同时，由于每次都只能读一个地址，为了防止地址冲突，进而需要同时存储多张e指数表，对于硬件资源是一个巨大的挑战。


技术实现要素：

4.为了解决上述问题，本发明提供一种复杂度低、硬件资源损耗小而且能够避免了e指数查表需要同时存储多张表以及地址读取冲突问题的mimo检测方法以及装置。
5.为了实现上述目的，本发明一方面提供一种基于置信度传播的mimo检测方法，包括以下步骤：
6.获取mimo的系统参数；所述系统参数包括发送天线数，接收天线数,系统的调制阶数，接收天线所接收到的发射天线经过信道传输和噪声干扰的接收信号、对应的信道信息以及噪声方差；
7.观察节点根据所述系统参数以及各个符号节点的先验概率计算各个接收符号的后验概率的llr值，并将其传回给各个符号节点；
8.根据观察节点的后验概率的llr值得到先验概率的llr值；
9.根据所述先验概率的llr值计算出符号节点要发给各个观察节点的先验概率值，并开始新一轮的先验概率的迭代；
10.当达到最大迭代次数时，根据需求输出符号；
11.其中所述根据所述先验概率的llr值计算出符号节点要发给各个观察节点的先验概率值包括：
12.对于α
i,j
(s)，从选出最大值α
max
，然后[α
max
‑
α
i,j
(s
k
)]乘以常
数log2e，得到一个新的数a＝u+v,v为小数部分数值，u为整数部分数值，将1
‑
0.5v右移u位，得到的值；
[0013]
将得到的的值进行累加得到f，根据f最高位相应的2的幂次，确定w的值，将f右移w位得到m的值，则根据ln(f)＝ln2
·
(w+m
‑
1)完成对数运算；
[0014]
[α
max
‑
α
i,j
(s
k
)]的值与ln(f)求和，再乘以常数log2e得到一个新的数值a
′
＝u
′
+v
′
，v
′
为小数部分数值，u
′
为整数部分数值，将1
‑
0.5v
′
右移u
′
位，即可得到相对应的先验概率值；
[0015]
其中，α
i,j
(s)表示第i个符号节点到第j个观察节点的先验信息的llr值；s是发送符号值的集合；系统调制阶数为log2q；f表示所有的值累加得到的数值；w表示f最高位相应的2的幂次的数值；m表示将f右移w位得到的数值。
[0016]
可选的，所述观察节点根据符号节点的先验概率计算各个接收符号的后验概率的llr值，并将其传回给各个符号节点，具体包括：
[0017]
计算观察节点j所收信息的均值和方差和方差
[0018]
计算其他符号节点和信道带来的噪声干扰的均值μ
j,i
＝μ
j
‑
h
j,i
s
t
p
i,j
,1≤i≤2m,1≤j≤2n和方差
[0019]
计算观察节点的后验概率的llr值，
[0020][0021]
式中，m为发送天线数；n为接收天线数；h
j,i
为信道矩阵h的内部元素；i表示第i个符号节点；j表示第j个观察节点；s是发送符号值的集合；系统调制阶数为log2q；(*)
t
表示对该矩阵做转置；p
i,j
为第l次迭代中符号节点i到观察节点j传递的先验概率；σ2为信道噪声；r
j
为天线接收的信号y＝hx+σ2的内部元素。
[0022]
可选的，，计算过程中的指数运算采用以下方法：
[0023]
对于输入的值x
i
,乘以一个常数log
2 e，得到x
i log
2 e,将其整数部分和小数部分分离，并将小数部分右移一位，1减去右移一位后的小数值再右移整数位即得到对应的指数运算的值。
[0024]
可选的，计算过程中的对数运算采用以下方法：
[0025]
对于输入的值x
i
，找到其转换成二进制表示的整数最高位1的位置w，将x
i
右移w位得到m，再与w
‑
1相加，最后乘以常数ln 2完成对数运算。
[0026]
另一方面，本发明还提供一种基于置信度传播的mimo检测装置，包括：
[0027]
获取单元，用于获取mimo的系统参数；所述系统参数包括发送天线数，接收天线数,系统的调制阶数，接收天线所接收到的发射天线经过信道传输和噪声干扰的接收信号、对应的信道信息以及噪声方差；
[0028]
第一计算单元，用于观察节点根据所述系统参数以及各个符号节点的先验概率计算各个接收符号的后验概率的llr值，并将其传回给各个符号节点；
[0029]
第二计算单元，用于根据观察节点的后验概率的llr值得到先验概率的llr值；
[0030]
第三计算单元，用于根据所述先验概率的llr值计算出符号节点要发给各个观察节点的先验概率值，并开始新一轮的先验概率的迭代；
[0031]
选取单元，用于当达到最大迭代次数时，根据需求输出符号；
[0032]
其中所述根据所述先验概率的llr值计算出符号节点要发给各个观察节点的先验概率值包括：
[0033]
对于α
i,j
(s)，从选出最大值α
max
，然后[α
max
‑
α
i,j
(s
k
)]乘以常数log
2 e，得到一个新的数a＝u+v,v为小数部分数值，u为整数部分数值，将1
‑
0.5v右移u位，得到的值；
[0034]
将得到的的值进行累加得到f，根据f最高位相应的2的幂次，确定w的值，将f右移w位得到m的值，则根据ln(f)＝ln 2
·
(w+m
‑
1)完成对数运算；
[0035]
[α
max
‑
α
i,j
(s
k
)]的值与ln(f)求和，再乘以常数log
2 e得到一个新的数值a
′
＝u
′
+v
′
，v
′
为小数部分数值，u
′
为整数部分数值，将1
‑
0.5v
′
右移u
′
位，即可得到相对应的先验概率值；
[0036]
其中，α
i,j
(s)表示第i个符号节点到第j个观察节点的先验信息的llr值；s是发送符号值的集合；系统调制阶数为log
2 q；f表示所有的值累加得到的数值；w表示f最高位相应的2的幂次的数值；m表示将f右移w位得到的数值。
[0037]
在上述mimo检测装置中，可选的，所述第一计算单元包括llr计算单元，所述llr计算单元用于计算观察节点的llr值，具体包括：
[0038]
观察节点接收到的信息r
j
减去均值u
j,i
,信道h
j,i
左移一位与r
j
‑
μ
j,i
相乘，得到的结果2h
j,i
(r
j
‑
μ
j,i
)，再与(s
‑
s1)做乘法；信道h
j,i
与自身做乘法，再与s2‑
s
12
做乘法，得到两者做一次减法得到值除以得到观察节点的llr值；
[0039]
其中，r
j
为天线接收的信号y＝hx+σ2的内部元素，h
j,i
为信道矩阵h的内部元素；i表示第i个符号节点；j表示第j个观察节点，σ2为信道噪声。
[0040]
在上述mimo检测装置中，可选的，所述第三计算单元包括指数计算，所述指数计算单元用于对整个计算过程中的指数进行运算，具体的运算步骤如下：
[0041]
对于输入的值x
i
,乘以一个常数log2e，得到x
i
log2e将其整数部分和小数部分分离，并将小数部分右移一位，1减去右移一位后的小数值再右移整数位即得到对应的指数运算的值。
[0042]
在上述mimo检测装置中，可选的，，所述第三计算单元包括对数计算，所述对数计算单元用于对整个计算过程中的对数进行运算，具体的运算步骤如下：
[0043]
对于输入的值x
i
，找到其转换成二进制表示的整数最高位1的位置w，将x
i
右移w位得到m，再与w
‑
1相加，最后乘以常数ln 2完成对数运算。
[0044]
本发明对于mimo置信度传播检测算法中的概率更新计算公式，采用线性插值的方式进行近似计算，避免了e指数查表需要同时存储多张表以及地址读取冲突问题，使得在确保算法性能的前提下，减少硬件存储单元和计算单元的损耗。
附图说明
[0045]
图1是本发明中一种基于置信度传播的mimo检测方法的流程图；
[0046]
图2是本发明中一种基于置信度传播的mimo检测装置的结构图；
[0047]
图3是本发明中一种基于置信度传播的mimo检测装置中均值计算模块的结构图；
[0048]
图4是本发明中一种基于置信度传播的mimo检测装置中方差计算模块的示意图；
[0049]
图5是本发明中一种基于置信度传播的mimo检测装置中llr计算模块的示意图；
[0050]
图6是本发明中一种基于置信度传播的mimo检测装置中概率计算模块的结构图；
[0051]
图7是本发明中一种基于置信度传播的mimo检测装置中指数计算模块的示意图；
[0052]
图8是本发明中一种基于置信度传播的mimo检测装置中对数计算模块的示意图。
具体实施方式
[0053]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0054]
参照图1，本实施例提供一种基于置信度传播的mimo检测方法，包括以下步骤：
[0055]
s10：获取mimo的系统参数；
[0056]
具体的，系统参数包括发送天线数，接收天线数,系统的调制阶数，接收天线所接收到的发射天线经过信道传输和噪声干扰的接收信号、对应的信道信息以及噪声方差。
[0057]
s20：观察节点根据所述系统参数以及各个符号节点的先验概率计算各个观察节点的后验概率的llr值，并将其传回给各个符号节点；发送天线数m,接收天线数n,信道矩阵的维度h
n
×
m
,将mimo系统从复数域扩展到实数域：
[0058]
x1×
2m
＝[realx1×
m
,imagx1×
m
]＝[x1,x2,
…
,x
2m
]
t
[0059]
y1×
2n
＝[realx1×
n
,imagx1×
n
]＝[y1,y2,
…
,y
2n
]
t
[0060][0061]
h
j,i
为信道矩阵h的内部元素，1≤i≤2m,1≤j≤2n；
[0062]
r
j
为天线接收的信号y＝hx+σ2,的内部元素，1≤j≤2n；
[0063]
σ2为信道噪声。
[0064]
相关的计算步骤如下：
[0065]
步骤一：系统的调制阶数为log
2 q；s是发送符号值的集合，
[0066]
假设第l次迭代中符号节点i到观察节点j传递的先验概率包含个概率值。初始化先验概率则对应s中取各个元素的选
取
[0067]
步骤二:计算观察节点j所收信息的均值和方差和方差
[0068]
步骤三:计算其他符号节点和信道带来的噪声干扰的均值μ
j,i
＝μ
j
‑
h
j,i
s
t
p
i,j
,1≤i≤2m,1≤j≤2n
[0069]
和方差
[0070][0071]
建立高斯模型
[0072]
需要说明的是，上述均值计算的过程如下，以观察节点j为例，与j相关的符号节点有2m个，如图2所示，对于每个符号节点可能的符号值以及其对应的概率做乘法，送入累加器，得到的结果乘以该符号节点i和观察节点j之间的信道信息h
j,i
,进行累加，对于累加的结果减去各自对应的信息，即高斯模型所需的均值信息。
[0073]
另外，上述方差计算的过程如下，以观察节点j为例，与j相关的符号节点有2m个，对于每个符号节点可能的符号值的平方以及其对应的概率做乘法，送入累加器。对于每个符号节点可能的符号值以及其对应的概率做乘法，送入累加器，再做平方，得到的结果乘以该符号节点i和观察节点j之间的信道h
j,i
,进行累加，对于累加的结果减去各自对应的信息再加上信道带来的噪声方差即高斯模型所需的方差信息。
[0074]
步骤四：计算观察节点的llr值；
[0075]
具体的，由以下公式计算得出，
[0076][0077]
s30：根据观察节点的后验概率的llr值得到先验概率的llr值；
[0078]
具体的，对于第i个符号节点，将2n个观察节点反馈回来的信息进行综合，得到为第i号天线上符号的llr信息，进一步得到先验概率的llr值α
i,j
(s)，
[0079][0080]
s40：根据所述先验概率的llr值计算出符号节点要发给各个观察节点的先验概率值，并开始新一轮的先验概率的迭代；
[0081]
具体的，分析用于计算的α
i,j
(s)的维度，在具体计算时，以单根天线为例分三步计算相应的概率值：
[0082]
利用α
i,j
(s)计算的先验概率值，首先从选出最大值α
max
，然后[α
max
‑
α
i,j
(s
k
)]乘以常数log2e，得到一个新的数a＝u+v,v为小数部分数值，u为整数部分数值，将1
‑
0.5v右移u位，得到的值；
[0083]
将得到的的值进行累加得到f，根据f最高位相应的2的幂次，确定w的
值，将f右移w位得到m的值，则根据in(f)＝ln 2
·
(w+m
‑
1)完成对数运算；
[0084]
[α
max
‑
α
i,j
(s
k
)]的值与ln(f)求和，再乘以常数log2e得到一个新的数值a
′
＝u
′
+v
′
，v
′
为小数部分数值，u
′
为整数部分数值，将1
‑
0.5v
′
右移u
′
位，即可得到相对应的先验概率值。
[0085]
需要说明的是，上述f表示所有的值累加得到的数值；w表示f最高位相应的2的幂次的数值；m表示将f右移w位得到的数值。
[0086]
另外需要说明的是，在上述概率计算的过程中，指数运算采用以下方法：对于输入的值x
i
,乘以一个常数log
2 e，得到x
i log
2 e,将其整数部分和小数部分分离，并将小数部分右移一位，1减去右移一位后的小数值再右移整数位即得到对应的指数运算的值。
[0087]
另外，在上述概率计算的过程中，指数运算采用以下方法：对于输入的值x
i
，找到其转换成二进制表示的整数最高位1的位置w,将x
i
右移w位得到m，再与w
‑
1相加，最后乘以常数ln 2完成对数运算。
[0088]
s50：当达到最大迭代次数时，根据需求输出符号。
[0089]
具体的，在完成迭代后，输出最大后验信息γ
max
＝max(γ)对应s中的符号即为检测结果。
[0090]
由以上步骤可知，该mimo bp检测方法在复杂度上低于最大似然检测。相较于mmse检测算法，避免了该算法中涉及到的矩阵求逆运算，较大程度上减少了硬件资源损耗。对于mimo bp检测算法中的概率更新计算公式，采用线性插值的方式进行近似计算，避免了e指数查表需要同时存储多张表以及地址读取冲突问题。
[0091]
参照图2，本实施例还提供本发明提供一种基于置信度传播的mimo检测装置，包括：
[0092]
获取单元100，用于获取mimo的系统参数；具体的获取过程在上述mimo检测方法的步骤s10中已经详细阐述，在此不再赘述。
[0093]
第一计算单元200，用于观察节点根据所述系统参数以及各个符号节点的先验概率计算各个接收符号的后验概率的llr值，并将其传回给各个符号节点；具体的计算过程在上述mimo检测方法的步骤s20中已经详细阐述，在此不再赘述。
[0094]
需要说明的是，该第一计算模块中涉及到均值计算是利用均值计算模块实现的，如图3所示，以观察节点j为例，与j相关的符号节点有2m个，对于每个符号节点可能的符号值以及其对应的概率做乘法，送入累加器。，得到的结果乘以该符号节点i和观察节点j之间的信道信息h
j,i
,进行累加，对于累加的结果减去各自对应的信息，即高斯模型所得的均值信息。
[0095]
同样的，第一计算模块中涉及到方差计算是利用方差计算模块实现的，方差计算模块如图4所示，以观察节点j为例，与j相关的符号节点有2m个，对于每个符号节点可能的符号值的平方以及其对应的概率做乘法，送入累加器。对于每个符号节点可能的符号值以及其对应的概率做乘法，送入累加器，再做平方，得到的结果乘以该符号节点i和观察节点j之间的信道h
j,i
,进行累加，对于累加的结果减去各自对应的信息，即高斯模型所得的方差信息。
[0096]
第二计算单元300，用于根据观察节点的后验概率的llr值得到先验概率的llr值；具体的计算过程在上述mimo检测方法的步骤s40中已经详细阐述，在此不再赘述。
[0097]
需要说明的是，该过程中涉及到的llr值计算是利用llr计算模块实现的，llr计算模块如图5所示，观察节点接收到的信息r
j
减去均值u
j,i
,信道h
j,i
左移一位与r
j
‑
μ
j,i
相乘，得到的结果2h
j,i
(r
j
‑
μ
j,i
)，再与(s
‑
s1)做乘法；信道h
j,i
与自身做乘法，再与s2‑
s
12
做乘法，得到两者做一次减法得到值除以得到观察节点的llr值。
[0098]
第三计算单元400，用于根据所述先验概率的llr值计算出符号节点要发给各个观察节点的先验概率值，并开始新一轮的先验概率的迭代；具体的计算过程在上述mimo检测方法的步骤s40中已经详细阐述，在此不再赘述。
[0099]
具体的概率计算模块如图6所示：分析用于计算的α
i,j
(s)的维度，在具体计算时，以单根天线为例分三步计算相应的概率值：
[0100]
利用α
i,j
(s)计算的先验概率值，首先从选出最大值α
max
，然后[α
max
‑
α
i,j
(s
k
)]乘以常数log
2 e，得到一个新的数a＝u+v,v为小数部分数值，u为整数部分数值，将1
‑
0.5v右移u位，得到的值；
[0101]
将得到的的值进行累加得到f，根据f最高位相应的2的幂次，确定w的值，将f右移w位得到m的值，则根据in(f)＝ln 2
·
(w+m
‑
1)完成对数运算；
[0102]
[α
max
‑
α
i,j
(s
k
)]的值与ln(f)求和，再乘以常数log2e得到一个新的数值a
′
＝u
′
+v
′
，v
′
为小数部分数值，u
′
为整数部分数值，将1
‑
0.5v
′
右移u
′
位，即可得到相对应的先验概率值。
[0103]
上述概率计算的过程中涉及到的指数计算利用指数计算模块实现，具体的指数计算模块如图7所示：对于输入的值x
i
,乘以一个常数log
2 e，得到x
i log
2 e，将其整数部分和小数部分分离，并将小数部分右移一位，1减去右移一位后的小数值再右移整数位即得到对应的指数运算的值。
[0104]
上述概率计算的过程中涉及到的对数计算利用对数计算模块实现，对数计算模块如图8所示：对于输入的值x
i
，找到其转换成二进制表示的整数最高位1的位置w，将x
i
右移w位得到m，再与w
‑
1相加，最后乘以常数ln 2完成对数运算。
[0105]
选取单元500，迭代完成后，根据需求输出符号。具体的选取过程在上述mimo检测方法的步骤s50中已经详细阐述，在此不再赘述。
[0106]
另外，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其中，该计算机可读存储介质可存储有程序，该程序执行时包括上述方法实施例中记载的任何mimo检测方法的部分或全部步骤。
[0107]
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
[0108]
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分
步骤。而前述的存储器包括：u盘、只读存储器(rom，read
‑
only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0109]
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储器中，存储器可以包括：闪存盘、只读存储器(英文：read
‑
only memory，简称：rom)、随机存取器(英文：random access memory，简称：ram)、磁盘或光盘等。
[0110]
以上参照附图描述了根据本发明的实施例的用于实现服务链的方法的示例性流程图。应指出的是，以上描述中包括的大量细节仅是对本发明的示例性说明，而不是对本发明的限制。在本发明的其他实施例中，该方法可具有更多、更少或不同的步骤，且各步骤之间的顺序、包含、功能等关系可以与所描述和图示的不同。