[发明专利]一种面向MIMO检测的可重构阵列架构及其检测方法

权利要求书

1.一种面向MIMO检测的可重构阵列架构，其特征在于：包含第一至第四通用可重构阵列、1个特殊可重构阵列、共享存储#1、共享存储#2和共享存储#3；所述的通用可重构阵列规模为4×4并包含一个本地存储，用于实现矩阵QR分解、K-best检测算法中的节点计算以及节点对应的PED计算；所述的特殊可重构阵列规模为8×4，用于实现K-best算法中的PED排序，k个PED数据的排序只需[k/2]+1个周期；所述的共享存储#1由第一至第二通用可重构阵列和特殊可重构阵列共享，用于实现第一至第二通用可重构阵列与特殊可重构阵列间的数据交互；所述的共享存储#2由第三至第四通用可重构阵列和特殊可重构阵列共享，用于实现第三至第四通用可重构阵列与特殊可重构阵列间的数据交互；所述的共享存储#3由4个通用可重构阵列共享，用于实现通用可重构阵列间的数据交互；

所述的特殊可重构阵列由4行8列定制的PE和路由结构组成，能够实现多种快速排序方法；每种快速排序方法的硬件结构的基本单元为寄存器、选择器以及比较器；所述定制的PE包含一个寄存器、二路选择器和一个比较器，每个PE能够配置成一个单独的寄存器、选择器或比较器；且通过路由结构，每个PE能够与周围相邻的八个PE进行数据交互。

2.根据权利要求1所述的面向MIMO检测的可重构阵列架构，其特征在于：所述多种快速排序方法为普通排序或者奇偶排序。

3.根据权利要求1所述的面向MIMO检测的可重构阵列架构，其特征在于：所述第一至第四通用可重构阵列能够实现多种计算功能；每个可重构阵列规模为4×4，支持多种规模的矩阵QR分解、节点计算以及节点对应的PED计算；每个PE的输入有两种类型：一种是行互联线传输的数据，另一种则来自上方三个PE和左右两个PE的输出；每个PE的输出有五个方向，即：能够传输给左右两个PE和下方的三个PE；每个通用可重构阵列包含一个本地存储，用于存放本地数据；每个PE包含一个寄存器、一个乘法器、一个除法器和ALU单元，能够将PE的功能转变为乘法器、除法器、ALU逻辑运算或寄存器。

4.一种利用权利要求1-3任一所述的面向MIMO检测的可重构阵列架构实现的检测方法，其特征在于：具体步骤如下：

(1)所述通用可重构阵列用于矩阵的QR分解，分解后的R矩阵元素存放在共享存储#1、共享存储#2或本地存储中；

(2)通用可重构阵列读取上三角矩阵R的元素，进行节点运算和PED计算，PED计算结果存放在共享存储#1或共享存储#2中；

(3)特殊可重构阵列读取PED计算结果进行排序，排序结果存放在共享寄存储#1或共享存储#2中，通用可重构阵列读取排序结果进行新一层的节点计算和对应的PED计算；

(4)循环步骤(2)和步骤(3)直到计算结束。

5.根据权利要求4所述的检测方法，其特征在于：K-best检测算法中存在大量并行的节点运算与PED计算，而节点计算包含乘法、减法以及除法操作，PED计算包含乘法和减法操作；通用可重构阵列能够实现多个节点运算以及相应的PED计算，具体如下：当天线规模不大于4×4时，即通道矩阵规模不大于4×4，只需一个通用可重构阵列即能够完成矩阵的QR分解，所得的上三角矩阵R的元素存放在本地存储中，用于后续的节点运算和PED计算；当天线规模不小于8×8时，即通道矩阵规模不小于8×8，所有的通用可重构阵列均参与QR分解操作，QR分解过程的中间数据存放在共享存储#3中，以便四个通用可重构阵列读取，QR分解完成后，得到的上三角矩阵元素分别存放在4个通用可重构阵列中的本地存储中，用于后续的节点运算和对应的PED计算；当天线规模在4×4和8×8之间时，根据需要采用2个或3个通用可重构阵列完成矩阵的QR分解，QR分解过程的中间数据存放在共享存储#3中，以便通用可重构阵列读取，QR分解完成后，得到的上三角矩阵元素存放在参与计算的可重构阵列中的本地存储中，用于后续的节点运算和对应的PED计算。

6.根据权利要求4所述的检测方法，其特征在于：共享存储#1、共享存储#2、共享存储#3以及本地存储相互耦合。

7.根据权利要求5所述的检测方法，其特征在于：所述面向MIMO检测的粗粒度可重构阵列架构能够实现多种天线规模的多种K值的K-best检测算法；具体如下：K-best算法流程为通道矩阵QR分解、节点计算、PED计算以及PED排序；其中，节点计算、PED计算以及排序循环执行K次；通道矩阵QR分解、节点计算和PED计算由通用可重构阵列完成，PED排序由特殊可重构阵列完成，各阵列间的数据的存储和交互由3个共享存储完成；

不同的天线规模意味需要进行QR分解的通道矩阵的规模不同，利用权利要求6所述的检测方法能够完成不同规模的通道矩阵的QR分解操作；

所述K值代表着K个节点的并行计算和K个节点对应的PED计算，以及K个PED数据的排序；通用可重构阵列读取预先设计好的配置信息能够完成多种K值得节点计算和PED计算，特殊可重构阵列读取预先设计好的配置信息能够完成多种K值的PED排序操作；每种特定规模的K-best算法都会有一套对应的配置信息。