一种基于随机列表的mmse-2las大规模mimo检测方法
【技术领域】
[0001] 本发明具体涉及一种基于随机列表的MMSE-2LAS大规模Μ頂0检测方法。 技术背景
[0002] 新一代无线通信系统需要高速率、高可靠性的无线数据传输，然而发射功率受限、 频率受限以及无线信道的衰落特性等是阻碍高速无线传输的几大主要因素。为了克服这 些问题，人们在编码、调制、分集、信号处理等方面进行了深入的研究，特别是基于空间分集 的ΜΜ0技术早已被认为是提高速率及传输可靠性的有效手段之一。ΜΜ0技术通过在通信 链路收、发两端分别配置多根天线，发射机将多路数据流映射到不同的发射天线并同时、同 频发送；接收机利用多径信道的空间不相关特性从混合信号中分离出原始子数据流。因此 ΜΠΚ)技术可以在不额外增加发射功率和传输带宽的情况下使系统的容量得到倍增，通信系 统性能得以极大提高。近年来，为了适应无线通信需求的快速增长，贝尔实验室的科学家于 2010年底提出了大规模Μ頂0 (既Massive Μ頂0)的概念。大规模Μ頂0技术将Μ頂0的天线 数目扩展到几十甚至上百根。大规模ΜΜ0技术具有以下优点：
[0003] 1、提高数据传输速率；天线数目增多，传播信道可以提供更多的空间自由度和复 用增益；通过多个数据流的并行传输，提高系统的数据传输速率和频谱效率。
[0004] 2、提高数据可靠性；天线数目增多，可提供更多的空间分集增益；通过无线信号 在空间的多径传播，补偿信道衰落的影响。
[0005] 3、降低干扰；多天线能够提供更多的时间、空间和频域资源；通过基站的协调和 预编码，可以有效减少甚至避免传输信号在空间上的相互干扰。
[0006] 因此大规模ΜΜ0技术目前已经成为高效节能、安全稳定、高频谱利用率的宽带网 络的核心和前沿技术之一。此外，由于接收机的检测性能的好坏对于大规模ΜΙΜΟ通信系 统的性能有着至关重要的影响，甚至直接影响到大规模ΜΠΚ)系统能否在实际中得以应用， 因此越来越多的科研人员致力于接收机检测方法的研究。目前常用的大规模ΜΜ0系统检 测方案有：似然上升方案（LAS)、随机搜索方案（RS)、禁忌搜索方案（RTS)、蒙特卡洛方案 (MCMC)。其中随机搜索方案具有复杂度低的优点，但是其检测性能不佳；禁忌搜索方案在检 测性能上十分优越，但是其复杂度过高；蒙特卡洛方案复杂度虽低，但是该方案在高信噪比 时检测性能不稳定；似然上升方案在复杂度以及检测性能上得到了较好的折中，并且在高 信噪比时检测性能也很稳定，所以目前应用较多。似然上升方案中常用的是基于最小均方 误差的2个符号更新似然上升检测方案（MMSE-2LAS)，但是该方案是以最小均方误差检测 结果为基础，通过搜索其邻居向量实现最终的信号检测。这种方案得到的信号检测结果只 是一个局部解，具有一定的局限性。为了克服该方案的局限性问题，提高大规模ΜΙΜΟ系统 的误码率性能，本发明提出一种适用于大规模ΜΜ0系统上行链路的信号检测方法一基于 随机列表的MMSE-2LAS检测方法。
【发明内容】
[0007] 本发明的目的在于实现一种适用于大规模ΜΜ0系统上行链路的基于随机列表的 MMSE-2LAS大规模Μ頂0检测方法。
[0008] 本发明的目的是这样实现的：
[0009] (1)第i个用户发送叫路二进制数据，则Κ个用户共发送Ν 7路二进制数据；
[0010] (2)将步骤⑴发送的Ντ路二进制数据分别进行正交振幅调制得到N潞调制信 号，并将这队路调制信号组成一个NTX1的原始发送信号矩阵；
[0011] (3)原始发送信号矩阵经过ΜΜ0信道传输模型得到NRX1的接收信号矩阵；
[0012] (4)基站使用最小均方误差检测方案得到维数为Ντ的发送信号估计值向量；
[0013] (5)将步骤（4)所得到的发送信号估计值向量的实数部分作为前队位，虚数部分 作为后队位，得到一个维数为2N τ的实数估计值向量；
[0014] (6)将步骤（5)所得到的实数估计值向量作为原始向量，使用2个符号更新似然上 升检测方案，得到临时解向量；
[0015] (7)使用标准化最大似然代价函数，计算临时解向量的标准化最大似然代价值；
[0016] (8)初始化最小迭代次数，量度参数；
[0017] (9)计算以e为底数，以步骤7中得到的标准化最大似然代价值为指数的幂，再与 步骤⑶中初始化的量度参数相乘后，与步骤⑶中初始化的最小迭代次数相比较，选取大 于这二者中最大值的最小整数值作为终止迭代次数；
[0018] (10)在区间[1，2NT]内随机选取一个整数作为步骤（5)中得到的实数估计值向量 的待改变元素个数；
[0019] (11)按照步骤（10)中得到的实数估计值向量的待改变元素个数，在区间[1，2NT] 内随机选取与之相同数目个整数；这些整数分别对应步骤（5)得到的实数估计值向量中待 改变元素的下标；
[0020] (12)按照步骤（11)中得到的待改变元素的下标，将步骤（5)中得到的实数估计值 向量中与之对应的元素分别替换成与之前元素不同的星座图符号，从而得到邻居向量；
[0021] (13)将步骤（12)中得到的邻居向量作为原始向量，使用2个符号更新似然上升检 测方案，得到邻居向量检测值；
[0022] (14)使用最大似然代价函数，分别计算邻居向量检测值以及临时解向量的最大似 然代价值，并将这两个向量的最大似然代价值进行比较，选择较小最大似然代价值对应的 向量作为新的临时解向量；
[0023] (15)如果步骤（14)中更新了临时解向量，则重复步骤（7)到步骤（9)重新计算终 止迭代次数；
[0024] (16)判断当前的迭代次数是否小于终止迭代次数，如果当前的迭代次数小于终止 迭代次数，则当前的迭代次数加1，并重复步骤（10)至步骤（15)，反之则输出当前的临时解 向量为最终解向量；
[0025] (17)将步骤（16)中所得到的最终解向量的前队位作为实数部分，后N ]立作为虚 数部分，得到维数为Ντ的原始发送信号检测向量；
[0026] (18)将步骤（17)得到的原始发送信号检测向量进行正交振幅解调，得到K个用户 发送的Ντ路二进制数据的检测值。
[0027] 本发明的有益效果在于：
[0028] 由于传统的基于最小均方误差的2个符号更新似然上升检测方案是一个以最小 均方误差检测结果作为原始向量，通过搜索原始向量的邻居向量，并将邻居向量中最大似 然代价值最小的向量作为最终检测结果，这样搜索出来的最终检测结果只是一个局部最小 值，具有一定的局限性。本发明提出的方法通过采用随机列表法选取原始向量的邻居向量， 再分别将每个随机选取出的邻居向量作为原始向量，分别执行2个符号更新似然上升检测 方案，得到多个解向量，并从中选取最大似然代价值最小的向量作为最终检测结果。本发明 提出的方法克服了传统方案中的局限性问题，从而提高大规模ΜΜ0通信系统的误比特率 性能。
【附图说明】
[0029] 图1为大规模Μ頂0系统上行链路模型图；
[0030] 图2为数据传输模型图；
[0031] 图3为基于最小均方误差的2个符号更新似然上升检测方案流程图；
[0032] 图4为计算终止迭代次数流程图；
[0033] 图5为本发明中迭代方法流程图；
[0034] 图6为最终解向量解调过程流程图；
[0035] 图7为本发明检测方法总流程图；
[0036] 图8为传统检测方法与本发明检测方法的误码率性能比较。
【具体实施方式】
[0037] 下面结合附图对本发明做进一步描述。
[0038] 以一个大规模Μ頂0通信系统的上行链路为例，结合附图对本发明进行详细描述：
[0039] 大规模ΜΜ0系统中有Κ个用户，第i个用户有叫根天线，这里i e [1，Κ]，并且Κ 个用户的天线数目总和为
。基站有队根天线，并且满足NR>N T。针对这样的大规 模MM)系统，
[0040] 图1为大规模ΜΜ0系统上行链路模型图。如图1所示，基站的天线数目为NR根， 发射端共有Ντ个用户，每个用户拥有一根天线，并且满足N N τ。
[0041] 图2为数据传输模型图。如图2所示，201模块中Ντ个用户生成的二进制数据分 别为：戽，仄，……，5、v;202模块分别将Ντ路二进制数据尽，…进行正交 振幅调制后得到队个用户的调制信号分别为：I，'，&~*这队个调制信号组成一 个ΝΤΧ 1的原始发送信号矩阵)(。;203模块生成N RXΝτ的信道矩阵Η。，信道矩阵Η。的每个元 素都服从独立同分布均值为0,方差为1的复高斯分布；204模块生成队乂1的噪声矩阵Ν。， 噪声矩阵Ν。的每个元素都服从独立同分布的均值为0,方差为ση2的复高斯分布。通过ΜΜ0 信道传输模型，得到NRX 1的接收信号矩阵Υ。。
[0042] Yc= HCXC+NC (1)
[0043] 图3是基于最小均方误差的2个符号更新似然上升检测方案流程图。如图3所 示，301模块将由公式（2)得到的均衡矩阵GMMSE乘以接收信号矩阵Y。并将结果映射到星座 图上得到维数为队的发送信号估计值向量;
[0045] 公式（2)中，if为Η。的共辄转置矩阵，以为噪声功率，为发射信号功率，I为单 位矩阵。302模块将的实数部分作为前队位，的虚数部分作为后队位，构建一 个维数为2NT的实数估计值向量^ ; 303模块将^/^#作为原始向量，使用2个符号更新 似然上升检测方案，得到临时解向量dMMSE。
[0046] 图4是计算终止迭代次数流程图。如图4所示，401模块利用公式（3)计算临时解 向量dMMSE的标准化最大似然代价值；
[0048] 公式⑶中σ n2为噪声功率，
，其中R( ·)表 示取实部，I (·)表示取虚部；402模块初始化量度参数m和最小迭代次数，通常情况 下m，取值为小于10的正整数；403模块利用公式（4)计算终止迭代次数Np (dMMSE)。
[0050] 公式⑷中的「.1表示向上取整函数。
[0051] 图5为本发明中迭代方法流程图。如图5所示，501模块初始化迭代次数k= 1; 502模块在1到2NT之间随机地选择一个整数c，c表示实数估计值向量i^MSE的待改变元 素个数；503模块是在1到2队之间随机地选择c个整数，这c个整数分别表示实数估计值 向量.中待改变元素的下标；504模块针对实数估计值向量fl^1MSE中每个待改变元素， 分别在星座图中随机地选取一个与该元素不同的符号将其替代，从而得到邻居向量 505模块将邻居向量