一种相关信道下大规模mimo线性检测硬件构架及方法
【专利摘要】本发明公开了一种相关信道下大规模MIMO线性检测硬件构架及方法，包括下三角脉动乘法模块、加噪模块、对角阵求逆模块、向量乘法器、迭代模块和检测模块，所述迭代模块包括主对角加法模块、系数调整模块，将信道响应矩阵依次经过下三角脉动乘法模块和加噪模块后分别进入对角阵求逆模块和向量乘法器；所述向量乘法器将从加噪模块输出的矩阵中除去主对角线元素，并将与对角阵求逆模块中所求的矩阵相乘。本发明适用与更广泛信道条件下的矩阵求逆算法，其计算复杂度小，准确度高、灵活性好，并且大大提高了线性检测构架的信道适应能力和吞吐率。
【专利说明】
-种相关信道下大规模MI MO线性检测硬件构架及方法
技术领域
[0001] 本发明适用于当下热口通信技术大规模MIM0。本设计提供了一种适用于相关信道 情况下的，多输入多输出背景下的低复杂度求逆的线性检测框架。
【背景技术】
[0002] MIM0(Multipie-I叩Ut Multiple-Output)技术指在发射端和接收端分别使用多 个发射天线和接收天线，使信号通过发射端与接收端的多个天线传送和接收。在频谱紧缺 的当下并非从频率入手，同时并没有对天线的发射功率带来更大的消耗，运种技术利用了 空间资源，成倍的提高系统信道容量，改善通信质量，有着相当优越的性能，被视为下一代 移动通信的核屯、技术。已经被纳入第四代移动通信标准。
[0003] 传统的小规模MIMO收发天线数都处于比较小的量级，对通信质量的改良并不明 显，切没有很好的展现MIMO的最佳特性。在此基础上的大规模MIMO的基站(BS)配备了大量 的天线(N)，同时提供一个相对较低的用户数或移动站数(M)。基本上，为基站配备一个大的 天线阵列(N^w)，在运样的大比例天线下，更能带来更多的信道容量增益。现已证明，在有 利的传播条件下，所有不相关的噪声和快速衰落。
[0004] MIMO技术作为目前最受瞩目的未来通信技术他的理论优势是造就他高容量高精 确度的基础，而落实到具体的实现，才是与我们利用运一项技术息息相关的。虽然大规模 MIMO有着优越的性能，但是天线量级的巨大增幅带来了计算复杂度的指数上升。如何结合 信道的具体情况，设计高效的发送及检测构架，成了将理论付诸实践的重要环节，运也是最 终确定第五代移动通信标准必不可少的一部分。
[0005] 目前对于预编码W及检测部分的构想已有多篇文章提及，其主要的计算复杂度在 于一个MXM阶矩阵的求逆，其中M为用户天线数。精确的矩阵求逆方法，如化Olesky分解法 复杂度在于〇(M3)数量级。那么当M的数量极大时，运样的求逆方案带来了巨大的计算复杂 度和硬件消耗。同时，对于不同框架的判别还需要依赖一个重要的因素，就是信道。比较多 的研究都是基于高斯理想信道。但是在我们的实际生活中，不可能保证信道的理想性，那么 在相关信道下，检测模块的性能与硬件成本的多方考察更加有实际意义。本发明就是建立 在MIMO背景下的在不同信道情况探讨低成本高效率的硬件构架。
【发明内容】
[0006] 发明目的：为了克服现有技术中对于相关信道情况下低复杂度高效率的MIMO线性 检测的缺失，本发明提供一种相关信道下大规模MIMO线性检测硬件构架及方法，适用与更 广泛信道条件下的矩阵求逆算法，计算复杂度小，准确度高、灵活性好，并且大大提高了线 性检测构架的信道适应能力和吞吐率。
[0007] 技术方案:为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：
[000引一种相关信道下大规模MIMO线性检测硬件构架，包括下=角脉动乘法模块、加噪 模块、对角阵求逆模块、向量乘法器、迭代模块和检测模块，所述迭代模块包括主对角加法 模块、系数调整模块，其中：
[0009] 下=角脉动乘法模块用于根据信道响应矩阵H得到魏莎特矩阵G = HHh，并将该魏 莎特矩阵G = HHh输送给加噪模块；用于根据向量乘法器输入的矩阵Q和对角线加法模块输 出的结果得到QA;Ai，其中A立1为迭代模块前一次得到的迭代结果，并将得到的 输入到系数调整模块。
[0010] 加噪模块用于接受输入的噪声方差并将噪声方差O2加到下=角脉动乘法模块 输入的魏莎特矩阵G的对角线上求得待求逆矩阵A，A = G+〇2Im = E+X，其中矩阵X为待求逆矩 阵A的主对角线元素对角阵，E为待求逆矩阵A中减去主对角线元素对角阵的矩阵，H为信道 响应矩阵，O2为噪声方差，Im为单位阵，（.）H为共辆转置操作;并将主对角线元素对角阵X发 送给对角阵求逆模块，将待求逆矩阵A中减去主对角线元素对角阵的矩阵E发送给向量乘法 器。
[0011] 对角阵求逆模块用于对主对角线元素对角阵X求逆，得到主对角线元素对角阵的 逆矩阵)Ti，并将主对角线元素对角阵的逆矩阵)Ti输入到向量乘法器和迭代模块中的对角 阵加法模块。
[0012] 向量乘法器用于根据待求逆矩阵A中减去主对角线元素对角阵的矩阵E和主对角 线元素对角阵的逆矩阵)Tl进行相乘并取反，得到矩阵Q = -X^i(A-X),其中E = A-X,并将获得 矩阵Q输入到迭代模块中的下=角脉动乘法模块。
[0013] 系数调整模块用于根据下=角脉动乘法模块输入的QA[ii进行迭代系数调整，得 到ak_i QAi^l 1，并将1推送给主对角加法模块。
[0014] 主对角加法模块用于根据主对角线元素对角阵的逆矩阵Fi和,得到A左1， 完成一次迭代，其中：
[0015]
[0016] 然后将得到的A[i雅送给下=角脉动乘法模块进行下一次迭代，同时推送给检测 模块进行检测。
[0017] 检测模块将接收到的滤波器输出巧日下立角脉动乘法模块得到的相乘得到传 输信号向量的估计二歹，进而得到基于大规模MIMO的线性检测结果。
[0018] 优选的:所述迭代次数k为2-6次。
[0019] 优选的：所述下S角脉动乘法模块包括（l+M)M/2个加法器和（l+M)M/2个乘法器， 其中M表示用户的数量。
[0020] 优选的:所述向量乘法器M个乘法器。
[0021] 优选的:所述主对角加法模块包括M个加法器。
[0022] 优选的:所述检测模块包括M个乘法器，M个加法器。
[0023] 进一步地:所述迭代模块中的对角阵加法模块与下=角脉动乘法模块设置有寄存 器，迭代模块中的对角阵加法模块输出的数据先存放在寄存器内，下=角脉动乘法模块在 通过寄存器调用迭代模块中的对角阵加法模块输出的数据。
[0024] -种相关信道下大规模MIMO线性检测硬件构架的线性检测方法，包括W下步骤：
[0025] 步骤I，将信道响应矩阵H输入下S角脉动乘法模块得到魏莎特矩阵G = HHh;将魏 莎特矩阵G和噪声方差O2输入到加噪模块，加噪模块将噪声O2加到魏莎特矩阵G的对角线上 求得待求逆矩阵A = G+〇2Im = E巧，其中矩阵X为待求逆矩阵A的主对角线元素对角阵，E为待 求逆矩阵A中减去主对角线元素对角阵的矩阵，H为信道响应矩阵，O2为噪声方差，Im为单位 阵，（.）H为共辆转置操作。
[0026] 步骤2,对角阵求逆模块对主对角线元素对角阵X求逆，得到主对角线元素对角阵 的逆矩阵ri，并将主对角线元素对角阵的逆矩阵ri输入到向量乘法器和迭代模块中的对 角阵加法模块。
[0027] 步骤3,将步骤2获得逆矩阵Fi和步骤1获得的待求逆矩阵A中减去主对角线元素对 角阵的矩阵E输入到向量乘法器中进行相乘并取反，得到矩阵Q = -X^i(A-X),其中E = A-X,并 将获得矩阵Q输入到迭代模块中的下=角脉动乘法模块。
[0028] 步骤4,所述下=角脉动乘法模块根据向量乘法器输入的矩阵Q和对角线加法模块 输出的结果得到QA己1，并将得到的QA立1输入到系数调整模块；系数调整模块对 QATl 1进行系数调整，得到3k_iQA岂1，并将推送给主对角加法模块，其中ak-i为调 整系数；主对角加法模块根据主对角线元素对角阵的逆矩阵^1和31<_1〇义^^^1得到&1^1，其 中：
[0029]
[0030] 然后将得到的分别推送给下=角脉动乘法模块进行下一次迭代，k为迭代次 数，同时推送给检测模块进行检测;在迭代时，通过时钟信号控制迭代次数。
[0031] 步骤5,检测模块将接收到的滤波器输出和下S角脉动乘法模块得到的相乘 得到传输信号向量的估计g，s = 巧，进而得到基于大规模MIMO的线性检测结果。
[0032] 优选的:所述步骤4中系数调整的模型：
[0033]
[0034] 优选的:所述步骤4中的迭代次数为2-6次
[0035] 有益效果:本发明提供的一种相关信道下大规模MIMO线性检测硬件构架及方法， 相比现有技术，具有W下有益效果：
[0036] 本发明重点考虑了信道的相关性能，该构架适用于相关信道的线性检测，与物理 实际相符度更高。而且本发明的硬件复杂度较低，大大降低了计算复杂度；同时，迭代计算 可W得到任意精度的准确度，迭代次数的改变灵活，为性能需求不同的场合提供了更好的 灵活性。且此时精确度的调整只与迭代次数有关，即只与吞吐量大小有一定关系，并不影响 硬件构架。且本发明的系数调整只设及数据左移右移，从而实现系数相乘，较好的规避了额 外的乘法器，在不增加硬件资源消耗的同时大大提高了线性检测构架的信道适应能力。本 发明还大大提高了吞吐率。
【附图说明】
[0037] 图I:基于相关信道下大规模MIMO线性检测硬件构架示意图；
[0038] 图2:信道系数C = O.3时，采用本发明系数调整型线性检测与单纯主对角线诺依曼 线性检测与化Olesky分解精确求逆线性检测的误码率曲线对比图；
[0039] 图3:信道系数C = O.6时，采用本发明系数调整型线性检测与单纯主对角线诺依曼 线性检测与化Olesky分解精确求逆线性检测的误码率曲线对比图；
[0040] 图4:采用本发明系数调整型诺依曼级数求逆的时序图。
【具体实施方式】
[0041] 下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本发明，应理解运些实例仅用于说明本 发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种 等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。
[0042] -种相关信道下大规模MIMO线性检测硬件构架，包括下=角脉动乘法模块、加噪 模块、对角阵求逆模块、向量乘法器、迭代模块和检测模块，所述迭代模块包括主对角加法 模块、系数调整模块，其中：
[0043] 下=角脉动乘法模块用于根据信道响应矩阵H得到魏莎特矩阵G = HHh，并将该魏 莎特矩阵G = HHh输送给加噪模块；用于根据向量乘法器输入的矩阵Q和对角线加法模块输 出的结果得到壬1，其中壬1为迭代模块前一次得到的迭代结果，并将得到的 输入到系数调整模块。
[0044] 加噪模块用于接受输入的噪声方差O2，并将噪声方差O2加到下=角脉动乘法模块 输入的魏莎特矩阵G的对角线上求得待求逆矩阵A，A = G+〇2Im = E+X，其中矩阵X为待求逆矩 阵A的主对角线元素对角阵，E为待求逆矩阵A中减去主对角线元素对角阵的矩阵，H为信道 响应矩阵，O2为噪声方差，Im为单位阵，（.）H为共辆转置操作;并将主对角线元素对角阵X发 送给对角阵求逆模块，将待求逆矩阵A中减去主对角线元素对角阵的矩阵E发送给向量乘法 器。
[0045] 对角阵求逆模块用于对主对角线元素对角阵X求逆，得到主对角线元素对角阵的 逆矩阵)Ti，并将主对角线元素对角阵的逆矩阵)Ti输入到向量乘法器和迭代模块中的对角 阵加法模块。
[0046] 向量乘法器用于根据待求逆矩阵A中减去主对角线元素对角阵的矩阵E和主对角 线元素对角阵的逆矩阵)Tl进行相乘并取反，得到矩阵Q = -X^i(A-X),其中E = A-X,并将获得 矩阵Q输入到迭代模块中的下=角脉动乘法模块。
[0047] 系数调整模块用于根据下=角脉动乘法模块输入的进行迭代系数调整，得 到a k_j 1，并将3k_ 1QA!山推送给主对角加法模块。
[004引主对角加法模块用于根据主对角线元素对角阵的逆矩阵ri和这1得到Aji， 完成一次迭代，其中：
[0049]
[0化0]然后将得到的&1^1推送给下=角脉动乘法模块进行下一次迭代，同时推送给检测 模块进行检测。
[0051]检测模块将接收到的滤波器输出F和下=角脉动乘法模块得到的Af/相乘得到传 输信号向量的估计§，§二冷;^15^进而得到基于大规模1加〇的线性检测结果。
[0化2] 所述迭代次数k为2-6次。
[0053] 所述下S角脉动乘法模块包括（l+M)M/2个加法器和（l+M)M/2个乘法器，其中M表 示用户的数量。
[0054] 所述向量乘法器M个乘法器。
[0055] 所述主对角加法模块包括M个加法器。
[0056] 所述检测模块包括M个乘法器，M个加法器。
[0057] 所述迭代模块中的对角阵加法模块与下=角脉动乘法模块设置有寄存器，迭代模 块中的对角阵加法模块输出的数据先存放在寄存器内，下=角脉动乘法模块在通过寄存器 调用迭代模块中的对角阵加法模块输出的数据。
[005引一种相关信道下大规模MIMO线性检测硬件构架的线性检测方法，包括W下步骤：
[0059] 步骤1，将信道响应矩阵H输入下=角脉动乘法模块得到魏莎特矩阵G = HHh;将魏 莎特矩阵G和噪声方差O2输入到加噪模块，加噪模块将噪声O2加到魏莎特矩阵G的对角线上 求得待求逆矩阵A = G+〇2Im = E巧，其中矩阵X为待求逆矩阵A的主对角线元素对角阵，E为待 求逆矩阵A中减去主对角线元素对角阵的矩阵，H为信道响应矩阵，O2为噪声方差，Im为单位 阵，（.）H为共辆转置操作。
[0060] 步骤2,对角阵求逆模块对主对角线元素对角阵X求逆，即各主对角线元素求倒;得 到主对角线元素对角阵的逆矩阵ri，并将主对角线元素对角阵的逆矩阵ri输入到向量乘 法器和迭代模块中的对角阵加法模块。
[0061] 步骤3,将步骤2获得逆矩阵Fi和步骤1获得的待求逆矩阵A中减去主对角线元素对 角阵的矩阵E输入到向量乘法器中进行相乘并取反，得到矩阵Q = -X^i(A-X),其中E = A-X,并 将获得矩阵Q输入到迭代模块中的下=角脉动乘法模块。
[0062] 步骤4,在迭代模块中，主对角加法模块、系数调整模块和下=角脉动乘法模块进 行循环迭代，所述下=角脉动乘法模块根据向量乘法器输入的矩阵Q和对角线加法模块输 出的结果得到QA岩1，并将得到的输入到系数调整模块；系数调整模块对QA^i 进行系数调整，得到端_1〇进吉1，并将ak_iQA台1推送给主对角加法模块，其中ak-i为调整系 数，系数为2的正整数或负整数倍;主对角加法模块根据主对角线元素对角阵的逆矩阵Fi和 ak-iQA&得到其中：
[0063]
[0064] 然后将得到的分别推送给下=角脉动乘法模块进行下一次迭代，k为迭代次 数，同时推送给检测模块进行检测;在迭代时，通过时钟信号控制迭代次数。
[0065] 调整系数ak的选取问题，可根据公式：
[0066]
[0067]根据信道相关性的不同W及检测精确度要求的不同，迭代次数为2-6次。
[0068] 步骤5,检测模块将接收到的滤波器输出歹和下=角脉动乘法模块得到的相乘 得到传输信号向量的估计§:，Y = HHy表示为y的滤波器输出
A[呼进而得到基于大规模MIMO的线性检测结果。
[0069] 工作原理:本发明采用主对角线诺依曼级数求逆作为整体求逆框架，考虑大规模 MIMO的主对角线元素相对于其他对角线元素占优的特性，采用主对角线矩阵作为X矩阵，有 效避免了在求逆方案中进行除法运算，非常适合在硬件中的实现，大大降低了硬件复杂度。 同时考虑到相关信道对主对角占优性能的影响，将诺依曼级数的各项系数做优化调整，且 系数控制为2的正整数或负整数倍，从而通过数据左移右移完成系数乘法而不消耗额外硬 件资源。通过系数调整后的线性检测构架对相关信道的适应能力更强，其线性检测误比特 曲线增益增强。且数据流是流水线形式，有非常好的框架性。
[0070] 具体的，建立一个MIMO信道模型进行模拟操作，采用是Kronecker模型，根据 Kronecker模型写出大规模MIMO系统中上行线路的信道响应矩阵H如下式：
[0071] H=r1/2t
[0072] 其中Ri/2为接收端相关系数矩阵表示。传输矩阵T建模为独立的快衰落（fast fading)、几何衰减（geomehiC attenuation)和对数正态阴影衰落（log-normal shadow fading)的系数矩阵。
[0073] 相关系数矩阵R的公式如下：
[0074]
[0075] 其中R(c，v)表示相关系数矩阵R中第C行第V列的元素;其中表示连续 传输天线间的相关系数的数量级，我们将C定义为信道系数，当（=0时，为理想信道模型，当 C = I时，表征相关性最大的信道传输情况，即最恶劣信道，0为给定的相位，它并不影响对整 个系统的性能。e为自然对数的底，e = 2.7182818...:(.)*为共辆操作。
[0076] 运样，影响信道响应矩阵哺勺决定性因素为（，他的大小表示了信道相关情况。
[0077] 在大规模MIMO系统中，一般有N>>M(基站天线数N远大于用户数M)。让s=[si，S2, S3,…，sm]t表示信号向量，S中包含了分别从M个用户产生的传输符号。H表维度是NXM信道 响应矩阵，即为信道建模中所建立的信道响应矩阵，故基站端的接收信号向量y可W表示为 [007引 7 =化+丫
[0079] 其中丫是一个NXl维的加性高斯白噪声向量，其元素服从零均值方差为O2的高斯 分布。基站的多用户信号检测任务就是从接收机接收到的加噪声信号向量y=[yi，y2, y3,…，yN]T估计传输信号符号S。假设H能通过时域或者频域导频获得。采用最小均方误差 (MMSE)线性检测理论，对传输信号向量的估计表示为
[0080]
[0081] 其中（.）H表示共辆转置操作
^^为y的滤波器输出，将MMSE滤波器矩阵A 表示为
[0082] A=G+〇2Im
[008引其中G = HHh表示魏莎特矩阵，其中（.）嗦示共辆转置操作。Im为M阶单位矩阵。
[0084] 在上行多用户大规模MIMO系统中，MMSE线性检测机制接近最佳检测机制。但是， MMSE理论不可避免地设及到复杂矩阵A^i计算，然后才能得到MMSE估计。而一般矩阵求逆方 法的计算复杂度在于〇(M3)，当大规模MIMO系统中M的值急剧增大时，运使得一般求逆方法 的复杂度变得不能承受。本发明同时考虑到在大规模MIMO的背景下，信道传输矩阵有着一 定的特性，运W此为突破口借助其他手段求取所需的逆矩阵。
[0085] 为了解决上述对矩阵A的求逆问题，本发明采用诺依曼级数理论来达到近似求逆， 因为运个方法只设及加法运算和乘法运算，特别适合硬件实现，因此非常适合大规模MIMO 系统。
[0086] 对于一个可逆矩阵A，假设一个矩阵X满足
[0087] Iim抑(I-X-iA)m=〇 或 Iim抑(I-AX-i)m=〇;
[0088] 那么A的逆可W表示为
[0089]
[0090] 然而公式中显示的无穷级数加法想要在硬件上实现是很不现实的，即延时达到无 限长。故取有限k阶诺依曼级数的近似结果作为求逆的最终结果：
[0091]
[0092] 其中，下标m表示阶数的标号，k表示阶数的总数，矩阵X是一个初始近似的矩阵，同 时它必须易于实现求逆。考虑到大规模MIMO情况下信道模型的特点，采用A的主对角阵作为 原始矩阵：1、对角阵是最一种特别的稀疏矩阵，利于求逆，其逆矩阵就是对角线各元素求倒 数;2、虽然相关信道下主对角线优势下降，但可W通过其他方法提升系统对信道的适应能 力。
[0093] 由于相关信道下，A矩阵主对角线优势被削弱。单纯的主对角线诺依曼级数线性检 测构架收敛性较差，在较高迭代周期下都不能收敛，故采用系数调整算法对诺依曼级数的 系数进行调整，从而提高系统对相关信道的适应能力。加入系数调整因子ak后的诺依曼级 数求逆设化/A井而前写责.
[0094]
[00对其中，X为A的主对角阵，Q为Q = -X^1(A-X)。系数调整因子为2的正整数或负整数倍。
[0096] 调整系数ak的选取问题，可根据一组较优的经验公式：
[0097]
[0098] 如图1所示，本设计中采用相关信道下大规模MIMO线性检测硬件构架，包括下=角 脉动乘法模块、加噪模块、对角阵求逆模块、向量乘法器、迭代模块和检测模块;其中，将信 道响应矩阵H依次经过=角脉动乘法模块和加噪模块后分别进入对角阵求逆模块和向量乘 法器;对角阵求逆模块取加噪模块输出的矩阵A中的主对角线组成矩阵X并其求逆，求逆方 法就是按位取倒数；向量乘法器将从加噪模块输出的矩阵中除去对角线元素之后的矩阵E = A-X,并与对角阵求逆模块中所求的ri相乘取反得到矩阵Q;迭代模块包含了对角线加法 模块、系数调整模块和下=角脉动乘法模块，对角阵求逆模块的结果输入至对角阵加法模 块，向量乘法器的结果输入至下=角脉动乘法模块，对角线加法模块、系数调整模块和下= 角脉动乘法模块进行循环迭代后将生成的矩阵AJi输入检测模块。
[0099] 其中，下=角脉动矩阵乘法模块:经典的下=角脉动乘法模块可W用来求解公式 hHh，本实施例中假设已经获取信道响应矩阵H，则可W将H作为输入通入下=角脉动乘法模 块，从而求出hHh。输出结果通过G=HHh通入加噪模块。硬件构架上，下=角脉动矩阵乘法模 块需要（l+M)M/2个加法器，与（l+M)M/2个乘法器，其中M为用户数。
[0100] 加噪模块:矩阵G作为加噪模块的一个输入，噪声O2是加噪模块的另一个输入。将 数值O2加到G的对角线上，从而求得待求逆矩阵A=G+〇2Im。硬件构架上，加噪模块需要M个加 法器。
[0101] 对角阵求逆模块:对角阵是一种极其特殊的稀疏矩阵，其逆矩阵就是将对角线上 的元素顺次取倒数即可，且)Tl依旧是一个对角阵。在运里求倒数时，采用FPGA查表得方法。 查表法可W免除除法器的使用，是硬件优化设计必不可少的一步。
[0102] 向量乘法器：用于求的矩阵〇,9 = -乂-1^-乂）.即对角阵尸1与一般矩阵￡=(4-乂)乘 法器。可W将中的主对角线元素看为一个向量解1，培\...X品1)，向量的每个元素与E的对 应行元素相乘，运样就可W得到Q。该模块通过M个乘法器，即可实现对角阵与任意矩阵的乘 法。结果Q作为迭代的输入之一通入迭代模块中的下=角脉动乘法模块。
[0103] 迭代模块:运里的迭代模块是基于诺依曼级数的系数可调型，矩阵求逆计算迭代， 将和Q分别输入迭代模块。迭代模块由用时钟信号控制迭代次数，迭代计算一次时，近似 的矩阵_
I迭代2次时，输出2阶近似的矩阵
故迭代k次时，输出 k阶近似的矩罔
；当1(^ -时，近似解等于精确解A^i。 所W本发明将迭代模块分为了对角线加法模块、系数调整模块和下=角脉动乘法模块=部 分。通入乘法模块的两个输入一个是向量乘法器的输出Q，一个是上一次循环迭代的近似结 果，相乘后得到由于本发明通过脉动矩阵完成两个矩阵的乘法。由于我们运里 讨论的是阿弥共辆矩阵的求逆，故框架中设及到的所有矩阵都是阿弥共辆矩阵，那么此处 的乘法结果也是阿弥共辆的，所W我们只需完成下=角脉动矩阵即可，上=角部分通过共 辆求出。硬件构架上，下立角脉动矩阵乘法模块需要（l+M)M/2个加法器，与（l+M)M/2个乘法 器。将下=角脉动矩阵乘法模块的结果QAki.1通入系数调整模块，增强系统对相关信道的适 应能力。调整系数ak为2的正整数或负整数倍，从而通过左移或右移完成系数乘法化_.1〇八己， 而不引入额外的乘法器资源。将系数调整后的结果通入矩阵加法模块实现Aki = ri+3k_iQA山g 之后通过不断的循环迭代，求出阶数的41^1.，直到满足要求为止。此处矩阵加法模块的硬件 复杂度为M个加法器。
[0104] 检测模块:完成一般矩阵与向量的乘法运算。输入所求的逆矩阵应^^^接收到的向 量家，将两者相乘得到最终检测结果§ = ，运是我们对传输向量S的线性检测结果。检测 模块需要M个乘法器，M个加法器。
[0105] 系数调整模块的具体移位操作示意如下：
[0106]
[0107] 采用本发明提供的基于相关信道下大规模MIMO线性检测硬件构架的线性检测方 法，包括W下步骤：
[0108] 步骤1:将信道响应矩阵H依次输入下=角脉动乘法模块和加噪模块生成矩阵A;矩 阵A= (hHh+〇2Im)，其中，H为信道响应矩阵，O2为噪声方差，Im为单位阵，（.）H为共辆转置操 作；
[0109] 步骤2:将矩阵A的主对角线元素对角阵求逆模块，所述对角阵模块提出待矩阵A中 主对角线元素组成矩阵X并对所述对角阵X求逆，即各主对角线元素求倒;将矩阵ri输入到 向量乘法器和迭代模块中的对角阵加法模块；
[0110] 步骤3:将步骤2获得逆矩阵ri与(A-X)矩阵输入到向量乘法器中进行相乘并取反 的操作，得到矩阵Q = -X^i(A-X);并将获得矩阵Q输入到迭代模块中的下立角脉动乘法模块；
[0111] 步骤4:在迭代模块中，主对角加法模块、系数调整模块和下=角脉动乘法模块进 行循环迭代，根据公
巧得近似逆矩阵，其中，k为 迭代次数，时钟信号控制迭代次数，ak为循环迭代中的调整系数，该系数为2的正整数或负 整数倍；
[0112] 步骤5:将步骤4中获得的近似逆矩阵与接收到的家向量输入到检测模块中相乘 巧=HHy表示为y的滤波器输出），得到基于大规模MIMO的线性检测结果，对传输信号向量 的估刊
[011：3]如图巧晒3所示，在信道相关性较大的情况下K = O.3)(( = 0.6)本发明所采用的 带有系数调控性方法的误码曲线在相比于传统的单纯主对角线诺依曼级数方案，与 化Olesky分解求逆方法上性能的对比，可W看出本设计可W较好的完成与精确算法类似的 性能，相比于单纯的主对角线诺依曼级数构架节省了 3-4个迭代周期。性能上有较大提升， 故加入信道系数调整后的系统对相关信道的适应能力有了显著增强。图2与图3中本设计采 用的公式均为：
[0114]
[0115] 如图4所示，从时序图中可W清晰看出数据流的迭代规律，也可W明确算出本发明 的延时为化+3)M+k-l，其中k为迭代次数，M为用户数。
[0116] 本发明系数可调的诺依曼近似线性检测构架硬件复杂度:下=角脉动矩阵乘法模 块消耗（l+M)M/2个加法器，（l+M)M/2个乘法器;加噪模块消耗M个加法器;对角阵求逆查表 可得;-X^iE求解模块消耗M个乘法器;迭代模块中的加法部分消耗M个加法器;迭代模块中的 乘法部分消（l+M)M/2个加法器，与（l+M)M/2个乘法器;迭代模块中的系数调整模块为左移 右移实现，不带来额外消耗;检测模块中消耗M个加法器与M个乘法器。共计M2+4M个加法器 与M2+3M个乘法器。
[0117] 如表1所示，给出了=种方案的硬件对比：
[011引表1:
[0119]
[0120] 从硬件综合结果对比表可W看出，诺依曼级数近似线性检测构架要比基于精确求 逆的化Olesky分解的线性检测构架在硬件资源占用率上和最高时钟频率上有较高的优势。 由于不同场景下诺依曼级数所需迭代阶数的不同。单纯的出对角线诺依曼方案与本设计提 出的系数可调型线性检测方案在硬件消耗上并没有什么差别，但是其算法收敛性能带来的 区别导致了其吞吐率的差别。
[0121 ]如图2，图3所示，当信道系数C为0.3时，单纯主对角构架需五阶迭代而系数可调构 架需要=阶迭代；当信道系数C为0.6时，单纯主对角构架需九阶迭代而系数可调构架需要 六阶迭代。由此我们给出信道情况变化时的吞吐率对比，如表2所示。
[0122] 表2
[0123]
[0124] 根据上述吞吐率表可W看出，当（ = 0.3时，单纯主对角构架吞吐率已与经典构架 持平，而本发明构架的吞吐率优势显现了出来；当C = O.6时，单纯主对角框架已经收敛能力 急剧下降，吞吐率较低，而本发明构架在吞吐率上与经典构架持平，但硬件上有巨大的优 势；当信道系数逼近1时，诺依曼级数近似求逆已经不能收敛。但是考虑到实际情况下信道 不可能达到最恶劣的情况，所W本发明构架可W满足精确度的需求同时具有较低的复杂度
[0125] W上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人 员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可W做出若干改进和润饰，运些改进和润饰也应 视为本发明的保护范围。
【主权项】
1. 一种相关信道下大规模ΜΙΜΟ线性检测硬件构架，其特征在于:包括下Ξ角脉动乘法 模块、加噪模块、对角阵求逆模块、向量乘法器、迭代模块和检测模块，所述迭代模块包括主 对角加法模块、系数调整模块，其中： 下Ξ角脉动乘法模块用于根据信道响应矩阵Η得到魏莎特矩阵G = hHh，并将该魏莎特矩 阵G = hHh输送给加噪模块；用于根据向量乘法器输入的矩阵Q和对角线加法模块输出的结 果:乂1；11得到〇八1^^，其中八岩1为迭代模块前一次得到的迭代结果，并将得到的〇义5^：^输入到 系数调整模块； 加噪模块用于接受输入的噪声方差σ2,并将噪声方差σ2加到下Ξ角脉动乘法模块输入 的魏莎特矩阵G的对角线上求得待求逆矩阵A，A=G+〇2Im=E巧，其中矩阵X为待求逆矩阵A的 主对角线元素对角阵，E为待求逆矩阵A中减去主对角线元素对角阵的矩阵，Η为信道响应矩 阵，σ2为噪声方差，Ιμ为单位阵，（.）Η为共辆转置操作;并将主对角线元素对角阵X发送给对 角阵求逆模块，将待求逆矩阵A中减去主对角线元素对角阵的矩阵Ε发送给向量乘法器； 对角阵求逆模块用于对主对角线元素对角阵X求逆，得到主对角线元素对角阵的逆矩 阵ri，并将主对角线元素对角阵的逆矩阵输入到向量乘法器和迭代模块中的对角阵加 法模块； 向量乘法器用于根据待求逆矩阵A中减去主对角线元素对角阵的矩阵E和主对角线元 素对角阵的逆矩阵)Τ?进行相乘并取反，得到矩阵Q=-X^(A-X)，其中E=A-X，并将获得矩阵 Q输入到迭代模块中的下Ξ角脉动乘法模块； 系数调整模块用于根据下Ξ角脉动乘法模块输入的QA这1进行迭代系数调整，得到推送给主对角加法模块； 主对角加法模块用于根据主对角线元素对角阵的逆矩阵X-哺ak-iQA占得到與产，完成 一次迭代，其中：;k为迭代次数； 然后将得到的稚送给下Ξ角脉动乘法模块进行下一次迭代，同时推送给检测模块 进行检测； 检测模块将接收到的滤波器输出雨下Ξ角脉动乘法模块得到的相乘得到传输信 号向量的估计氣§ = 歹，进而得到基于大规模ΜΙΜΟ的线性检测结果。2. 根据权利要求1所述的相关信道下大规模ΜΙΜΟ线性检测硬件构架，其特征在于:所述 迭代次数k为2-6次。3. 根据权利要求1所述的相关信道下大规模ΜΙΜΟ线性检测硬件构架，其特征在于:所述 下^角脉动乘法模块包括(1+1)1/^2个加法器和（1+1)1/^2个乘法器，其中1表示用户的数量。4. 根据权利要求1所述的相关信道下大规模ΜΙΜΟ线性检测硬件构架，其特征在于:所述 向量乘法器Μ个乘法器;所述主对角加法模块包括Μ个加法器。5. 根据权利要求1所述的相关信道下大规模ΜΙΜΟ线性检测硬件构架，其特征在于:所述 检测模块包括Μ个乘法器，Μ个加法器。6. 根据权利要求1所述的相关信道下大规模ΜΙΜΟ线性检测硬件构架，其特征在于:所述 迭代模块中的对角阵加法模块与下Ξ角脉动乘法模块设置有寄存器，迭代模块中的对角阵 加法模块输出的数据先存放在寄存器内，下Ξ角脉动乘法模块在通过寄存器调用迭代模块 中的对角阵加法模块输出的数据。7. -种权利要求1所述的相关信道下大规模ΜΙΜΟ线性检测硬件构架的线性检测方法， 其特征在于，包括W下步骤： 步骤1，将信道响应矩阵Η输入下Ξ角脉动乘法模块得到魏莎特矩阵G=hHh;将魏莎特矩 阵G和噪声方差σ2输入到加噪模块，加噪模块将噪声σ2加到魏莎特矩阵G的对角线上求得待 求逆矩阵A = G+〇2Im = E巧，其中矩阵X为待求逆矩阵A的主对角线元素对角阵，Ε为待求逆矩 阵A中减去主对角线元素对角阵的矩阵，Η为信道响应矩阵，为噪声方差，Im为单位阵，（.）H 为共辆转置操作； 步骤2,对角阵求逆模块对主对角线元素对角阵X求逆，得到主对角线元素对角阵的逆 矩阵)Γ?，并将主对角线元素对角阵的逆矩阵)Γ?输入到向量乘法器和迭代模块中的对角阵 加法模块； 步骤3,将步骤2获得逆矩阵ri和步骤1获得的待求逆矩阵A中减去主对角线元素对角阵 的矩阵E输入到向量乘法器中进行相乘并取反，得到矩阵Q = -X^i(A-X)，其中E = A-X，并将获 得矩阵Q输入到迭代模块中的下Ξ角脉动乘法模块； 步骤4,所述下Ξ角脉动乘法模块根据向量乘法器输入的矩阵Q和对角线加法模块输出 的结果得到并将得到的Qi每输入到系数调整模块;系数调整模块对QAki_i进 行系数调整，得到％_iQA這1，并将推送给主对角加法模块，其中ak-i为调整系数； 主对角加法模块根据主对角线元素对角阵的逆矩阵Fi和3k_iGA岩1得到Ail，其中：然后将得到的分别推送给下Ξ角脉动乘法模块进行下一次迭代，k为迭代次数，同 时推送给检测模块进行检测;在迭代时，通过时钟信号控制迭代次数； 步骤5,检测模块将接收到的滤波器输出歹和下Ξ角脉动乘法模块得到的相乘得到 传输信号向量的估计§，§ = A[i家，进而得到基于大规模ΜΙΜΟ的线性检测结果。8. 根据权利要求1所述的相关信道下大规模ΜΙΜΟ线性检测硬件构架的线性检测方法， 其特征在于:所述步骤4中系数调整的模型：9. 根据权利要求1所述的相关信道下大规模ΜΙΜΟ线性检测硬件构架的线性检测方法， 其特征在于:所述调整系数ak-i为2的正整数或负整数倍。10. 根据权利要求1所述的相关信道下大规模ΜΙΜΟ线性检测硬件构架的线性检测方法， 其特征在于:所述步骤4中的迭代次数为2-6次。
【文档编号】H04B7/04GK105978609SQ201610261507
【公开日】2016年9月28日
【申请日】2016年4月25日
【发明人】张川, 梁霄, 尤肖虎
【申请人】东南大学