[发明专利]一种软输出并行堆栈MIMO信号检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及MIMO（Multi-Input Multi-Output，多输入多输出）传输技术领域，特别是涉及一种软输出并行堆栈MIMO信号检测方法。

背景技术

在发射端和接收端均使用多根天线的MIMO(Multiple Input Multiple Output)技术，可以在不增加频率和功率开销的情况下，极大地提高系统的容量和传输的可靠性。特别是空间多路复用MIMO技术，使系统的传输速率随天线数目的增加而线性增长，吸引了学术界和工业界的广泛关注。随着Internet和多媒体等高速数据业务在无线通信系统中的广泛应用，IMT-Advanced(4G)和IEEE802.11ac等下一代主流无线通信系统需要在物理层采用高阶天线配置和高阶调制来支持超过1Gbps的峰值传输速率。

为了提高系统传输的可靠性，满足未来无线通信系统的性能要求，信道编码逐步从卷积编码向性能更加优异的Turbo码和LDPC码演进，这就要求MIMO检测器提供软信息来提升系统性能。然而MIMO检测算法的计算复杂度随着天线数目和调制阶数的增加而指数增长。比如IEEE802.11ac超高速无线局域网采用8x8天线和256-QAM调制方式来支持Gbps的传输速率，导致MIMO检测器需要从惊人的2568（1.84x1019）个发射信号向量中检测出原始的发送信号。因此软输出MIMO检测算法复杂度增加的速度远远高于半导体工艺的发展和电池性能的提升，这给接收机中MIMO检测算法和超大规模集成电路体系架构设计带来了严峻的挑战。

在采用编码（LDPC码，Turbo码等）MIMO系统中，软输出MIMO检测算法可以被划分为四大类：最大后验概率（Maximum A Posteriori,MAP）检测算法、线性检测算法、干扰消除（Interference Cancellation，IC）算法和树搜索（Tree Search）检测算法。

MAP检测算法能够最大限度的发挥MIMO技术带来的容量增益，达到最优的检测性能，但其复杂度随发射天线数和调制阶数而呈指数增长，目前的硬件处理能力尚不能满足要求。基于迫零（Zero Forcing,ZF）和最小均方误差（Minimum Mean-Square Error，MMSE）的线性检测算法以及干扰消除算法具有相对较低复杂度，但它们的检测性能差，无法满足下一代无线通信系统链路传输的性能要求。

树搜索检测算法的核心思想是通过把MAP检测等价变换成加权树最小路径搜索的问题，通过不同的搜索方式缩小访问空间范围，以降低检测算法的复杂度。根据遍历树的顺序和剪枝的方法，该类算法可以分为三类：深度优先搜索球形译码（Sphere Decoding,SD）算法；广度优先算法；度量优先（Metric-first）算法。