[发明专利]一种混合自适应的MIMO接收检测方法

说明书

技术领域

本发明属于MIMO无线传输技术领域，更为具体地讲，涉及一种混合自适应的MIMO接收检测方法。

背景技术

随着无线互联网多媒体通信的快速发展，无线通信系统的容量与可靠性亟待提升，常规单天线收发通信系统面临严峻挑战。多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output，MIMO)技术是一种采用空时处理的多天线技术，能够充分开发空间资源，在无需增加频谱资源和发射功率的情况下，成倍地提升通信系统的容量与可靠性，具有较好发展前景。MIMO技术目前已经被写入了许多无线通信标准中，例如LTE/LTE-A、IEEE802.11n和HSDPA等等。图1是LTE MIMO下行链路传输系统示意图。如图1所示，发射系统划分为：加扰、调制、层映射、预编码、资源粒子映射和OFDM符号产生模块。接收系统为发射系统的一个逆过程，假设接收端的所有用户经过准确的同步和定时采样，则接受系统可以划分为OFDM解调、解资源粒子映射、信道估计、信号检测、解层映射、解扰模块。

在通常的MIMO通信系统中，发射机的多根天线在相同的时间相同的频率，利用空间的自由度，发射相同信号称作传输分集，发射不同信号称作空间复用。由于传输的信号会经过时变多径衰落信道，同时还会有高斯白噪声的叠加，这就使得MIMO检测算法比较复杂，会消耗更多的系统资源，增加成本。由于MIMO系统的每根接收天线接收到的信号是多根发射天线发射信号的混叠，MIMO检测技术就是将接收到的信号分离开来，恢复出每根发射天线上的原来的信号。传统的信号检测算法分为线性和非线性的检测算法。线性检测算法主要有迫零（Zero Force，ZF）、最小均方误差（Minimum Mean Square Error，MMSE）和干扰消除（Successive Interference Cancellation，SIC），这些算法在实现上都比较简单，但是性能不能达到理想的性能。非线性检测算法，特别是最大似然检测算法（Maximum Likelihood，ML），达到了检测算法的最优性能，但是其算法复杂度随着天线数和调制阶数的增加呈指数增加。

下面对几种经典MIMO检测算法进行简要说明：

1）ZF检测

ZF检测属于线性检测范畴，它是将一个滤波矩阵W乘以接收信号矢量，对其中的某一根接收天线来说，该滤波矩阵能够将其他天线的干扰置零，即：

W_ZF＝H^&＝(H^HH)^-1H^H          （1）

其中W_ZF代表ZF检测算法的滤波矩阵，H为信道矩阵，上标H表示矩阵求共轭转置，上标-1表示矩阵求逆。

ZF检测将每根发射天线上得到的检测信号作为期望信号，而其他天线上的信号完全为干扰信号，并将其置零。ZF检测算法在得到期望信号的同时，又将信道矩阵的伪逆乘上了噪声，存在将噪声放大的问题。ZF算法运算简单，但易受噪声的影响，对噪声的影响非常敏感。

2）MMSE检测

MMSE检测算法在设计滤波矩阵的时候既考虑天线之间的干扰也考虑噪声的影响。以最小均方误差为准则，计算实际传输信号和估计值之间的均方误差，即：