.，Χ2Μ]，信道矩阵为Η2ΝΧ2Μ，接收信号r = [ri，r2,. . .，Γ2Ν]。判决输出时的迭代次数为I。
[0036]图1显示了基于实数域的因子图，其描述了BP迭代检测过程中信号节点和观测节 点之间的消息传递。对于4-QAM，在第1次迭代中，信号节点的先验消息为<%=<；，观测 节点的后验消息为^；^ =禮、BP迭代检测过程如下：
[0037] 1)观测节点的消息更新：
[0042] 2)信号节点的消息更新：
[0043] _
(4)： ? = [ΛΦ j
[0044] 3)输出判决：
[0045]
(5)
[0046] 图2显示了本发明大规模ΜΜ0检测装置(后文简称随机检测器)的一种硬件实现架 构。该检测装置可以并行地检测Μ个复值符号。各个子处理单元(PE)底部的小字表示并行运 算的该单元数目。阴影框中的结构实为同一模块，以分时复用方式工作。
[0047] 其中，各个子处理单元的逻辑结构如图3所示。图3中，SNG(stochastic number generator)为随机数产生器；SDC(stochastic digital convertor)为随机比特流到确定 性数转换器。本实施例中，SNG与SDC的逻辑结构如图4所示。其中，| |代表取绝对值运算， LFSR(linear feedback shift register)为线性反馈移位寄存器，用于产生伪随机数。SRA (stochastic real adder)为随机实数加法器，SRM(stochastic real multiplier)为随机 实数乘法器。-X代表符号位的比特翻转操作;RR为重新随机化操作；Sign代表取符号比特； Counter为带控制信号的加减计数器。假定SRA、SRM的输入随机比特流为xlPys，输出随机比 特流为z s，SRA的真值表如表1所示。其中c(zs(t))可看作加法器的进位，用以提高随机加法 运算的准确性。由此可知，SRM及SRA的逻辑结构如图5所示。
[0048] 表1.SRA的真值表
[0049]
[0050] 结合图2,本发明的操作步骤如下：
[0051 ] 1)初始化:确定性变量r，Η和σ,2进行归一量化处理，并经SNG转换为随机比特流。 以有符号确定性数值Ae[-l，l]的13bits二进制表示作为地址，De(〇，l)为数据，构建大小 为8K的数据存储块，其中D与A的对应关系如下：
[0052]
(6)
[0053] 2)观测节点的消息更新：公式(8)通过在分子中引入系数』/占，来实现近似的除 法运算。4NM个PE1~PE2根据公式⑴并行计算E{ Xs}和Var{Xs}。PE3~PE6完成公式(2)(3)的 并行计算，得到随机比特流μΙΡΜ) 1 最后，4MN个PE7并行实现公式(8)的运算，更新后验信 息比特流r。
[0054] (7)
[0055] (:8).
[0056] 3)信号节点的消息更新:2M个PE8并行执行公式(5)的操作，以并行流水线方式更 新先验信息比特流a s，并得到输出软信息γ s。
[0057] 4)4MN个SDC并行模块将随机比特流<^转化为确定性数值α，并将其作为地址线，访 问数据存储块，得到先验概率Ρ，再经过SNG转化为随机比特流P s。
[0058] 5)重复步骤2)~4)，直到完成I次迭代。
[0059] 6)判决输出：2M个PE9并行模块完成公式(5)的运算，得到最终检测值￡。
[0060] 为了验证本发明效果，在不同天线配置下将本发明的随机检测器与现有定点的归 一化确定性检测器的性能进行了实验比对。对于定点的归一化确定性检测器设定循环次数 为1 = 7。对于本发明的随机检测器，循环次数为1 = 11，随机比特流长度为L = 2n。对于8X8， 16 X 16，32 X 32的ΜΜ0系统，采用4-QAM调制，其BER性能对比如图6所示。当天线规模较小时 (8X8)，随机检测器相比确定性检测器，BER性能损失较大。然而，随机检测器的性能随着天 线规模的增大而不断改善，并逐渐接近确定性检测器。对于32 X 32的MMO系统，随机检测器 的性能略优于确定性检测器。这种大系统行为与大规模MMO系统的理论分析一致。因此，本 发明提出的Μ頂0检测装置适用于大规模Μ頂0系统。
[0061 ]假定系统时钟周期为Ts，数据存储器的访问延时为nTs，忽略组合逻辑门的延时。对 于Μ X N的ΜΜ0系统，采用4-QAM调制，提出的随机检测器的硬件消耗如表2所示。其中，CMP、 CNT及SWT分别代表比较器、计数器及开关元件。由表2可知，该随机检测器主要由寄存器、基 本门电路及存储器构成。当Μ(Ν)固定时，随机检测器的硬件消耗及系统延时仅随Ν(Μ)的增 加呈线性增加。因此，该随机检测器适用于大规模ΜΜ0检测的硬件实现。
[0062] 表2.随机检测器的硬件消耗及系统延时
[0063]
[0064]与现有大规模ΜΜ0检测器相比，本发明的主要贡献在于:将实数域的ΒΡ迭代检测 算法与随机计算相结合，综合考虑并行流水线处理，用简单的逻辑结构实现了高效的大规 模ΜΜ0检测器。在保证与确定性检测一致的性能下，降低了复杂度，提高了硬件实现效率。 此外，该随机检测器的性能随着天线规模的增大而得到进一步改善。同时，硬件消耗及系统 延时仅随天线数的增加呈线性增加，能够适用于大规模Μ頂0检测器的硬件实现。
【主权项】
1. 一种大规模MMO检测方法，利用实数域下的基于置信度传播BP迭代算法进行mMO信 号的检测；其特征在于，在ΒΡ迭代开始前，先对所有确定性变量进行归一量化处理，使其位 于[-1，1]的范围内，然后将各归一量化后的确定性变量用带符号的随机比特流表示;在ΒΡ 迭代过程中，通过随机计算完成消息的更新和传递;在ΒΡ迭代完成后，将迭代输出的随机比 特流转换为确定性变量，作为输出软信息。2. 如权利要求1所述大规模ΜΜΟ检测方法，其特征在于，所述带符号的随机比特流的长 度为212。3. 如权利要求1所述大规模ΜΙΜΟ检测方法，其特征在于，在ΒΡ迭代过程中，定时对随机 比特流进行重新随机化处理。4. 如权利要求1~3所述大规模ΜΙΜΟ检测方法，其特征在于，利用一个伪随机数生成器 和一个比较器所构成的随机数生成器，将确定性数值转换为随机比特流;利用一个可控的 加减计数器和一组移位寄存器所构成的随机到确定转换器，将随机比特流转换为确定性数 值;利用一个X0R门和一个AND门所构成的随机实数加法器实现随机比特流的加运算;利用 一组乂如1?401?、01?^勵门以及二选一数据选择器所构成的随机实数乘法器实现随机比特流 的乘运算。5. 如权利要求4所述大规模MMO检测方法，其特征在于，利用并行随机计算的方式实现 消息的更新。6. -种大规模ΜΜ0检测装置，利用实数域下的基于置信度传播ΒΡ迭代算法进行MMO信 号的检测;其特征在于，该装置包括： 归一量化单元，用于在ΒΡ迭代开始前，先对所有确定性变量进行归一量化处理，使其位 于[-1，1]的范围内； 随机数生成单元，用于将各归一量化后的确定性变量用带符号的随机比特流表示； 随机计算单元，用于在ΒΡ迭代过程中，通过随机计算完成消息的更新和传递； 随机到确定转换单元，用于在ΒΡ迭代完成后，将迭代输出的随机比特流转换为确定性 变量，作为输出软信息。7. 如权利要求6所述大规模ΜΜ0检测装置，其特征在于，所述带符号的随机比特流的长 度为212。8. 如权利要求6所述大规模ΜΜ0检测装置，其特征在于，还包括重新随机化处理单元， 用于在ΒΡ迭代过程中，定时对随机比特流进行重新随机化处理。9. 如权利要求6~8任一项所述大规模ΜΙΜΟ检测装置，其特征在于，所述随机数生成单 元包括由一个伪随机数生成器和一个比较器所构成的随机数生成器，用于将确定性数值转 换为随机比特流;所述随机到确定转换单元包括由一个可控的加减计数器和一组移位寄存 器所构成的随机到确定转换器，用于将随机比特流转换为确定性数值;所述随机计算单元 包括随机实数加法器和随机实数乘法器，随机实数加法器由一个X0R门和一个AND门构成， 随机实数乘法器由一组XN0R、X0R、OR、AND门以及二选一数据选择器构成。10. 如权利要求9所述大规模ΜΙΜΟ检测装置，其特征在于，随机计算单元利用并行随机 计算的方式实现消息的更新。
【专利摘要】本发明公开了一种大规模MIMO检测方法，属于无线通信技术领域。本发明利用实数域下的基于置信度传播BP迭代算法进行MIMO信号的检测；在BP迭代开始前，先对所有确定性变量进行归一量化处理，使其位于[-1,1]的范围内，然后将各归一量化后的确定性变量用带符号的随机比特流表示；在BP迭代过程中，通过随机计算完成消息的更新和传递；在BP迭代完成后，将迭代输出的随机比特流转换为确定性变量，作为输出软信息。本发明还公开了一种大规模MIMO检测装置。本发明将实数域BP算法与随机计算相结合，在保证与确定性检测相同的检测性能下，其硬件消耗及系统延时仅随发送或接收天线数的增加呈线性增加，从而能够很好地适应大规模MIMO的场景。
【IPC分类】H04L25/03, H04B7/04
【公开号】CN105515627
【申请号】CN201510889908
【发明人】张川, 杨俊梅, 尤肖虎
【申请人】东南大学
【公开日】2016年4月20日
【申请日】2015年12月7日