[发明专利]一种多输入多输出系统的信号检测方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及无线通信系统的信号检测技术，尤其涉及一种多输入多输出(MIMO)系统的信号检测方法和装置。

背景技术

MIMO技术已经成为新一代无线通信系统的关键技术之一。MIMO系统在发射端和接收端均采用多个天线，多个数据流在相同时间和频带被发送和接收。与传统的单输入单输出(SISO)系统相比，MIMO系统接收端接收到的是在时间上和频带上均相互重叠的多路信号，因此MIMO系统的信号检测复杂度远高于SISO系统的信号检测。

MIMO系统的信号检测可以采用最大似然检测(ML)方法，但由于最大似然检测需要遍历所有可能的发射向量，其复杂度与调制阶数和发射天线数的乘积成指数关系，在调制阶数和发射天线数较大的情况下，由于其复杂度太高，在实际系统中基本无法采用。为了在保持最大似然算法的性能的同时降低计算复杂度，很多学者提出了一些改进的算法，其中包括球形译码算法、K-Best算法等。

球形译码算法是一种基于深度优先的树搜索算法，基本思想是，只在接收到的信号y周围半径为d的超球内对所有节点进行搜索，以此来减小计算复杂度。

球形译码的复杂度与初始球半径呈指数式关系，合理的初始球半径选取对于降低球形译码的复杂度具有重要意义，过大的初始球半径会导致过大的运算复杂度，而过小的初始球半径又可能导致搜索失败。

K-Best算法也是一种基于树搜索的MIMO检测算法，不同的是，K-Best算法是一种基于宽度优先的树搜索算法。K-Best算法在每一层的搜索中，只保留K个节点，在这K个节点中继续搜索。在有些文献中，K-Best算法也称为M算法。

现有技术中，MIMO系统模型如图1所示，发射天线数为M，接收天线数为N，用公式(1)表示为：

y＝Hs+n  (1)

其中，y＝[y₁，y₂，…，y_N]^T表示N×1维接收信号向量，s＝[s₁，s₂，…，s_M]^T表示M×1维发送信号向量，n＝[n₁，n₂，…，n_N]^T表示N×1维接收端噪声向量，H为N×M维的信道增益矩阵。

采用最大似然方法可以得到公式(2)：

sML=argmins∈ΩM||y-H·s||2---(2)]]>

对H作QR分解得到式(3)：

H=[Q1,Q2]RO---(3)]]>