[发明专利]一种基于MIMO-FBMC的最大似然检测算法

说明书

技术领域

本发明属于通信技术领域，更具体地，涉及MIMO‐FBMC(Multiple‐Input Multiple‐Output‐FilterbankMulticarrier，多输入多输出滤波器多载波)的检测算法。

背景技术

通过研究我们可以得知，FBMC的一个关键特性是其可能传输独立的无重叠覆盖的 子载波，也有可能传输有重叠覆盖的子载波，因此，在基于FBMC的传输系统中存在子载波不 重叠和子载波重叠这两种情况。在子载波不重叠的情况下的MIMO技术与OFDM(Orthogonal FrequencyDivisionMultiplexing，正交频分复用)下的技术并无不同，前人与业界都进 行了大量的研究，有了很多成熟的算法。而对于后者，算法并不成熟，如迫零检测、最小均方 误差检测算法及最大似然检测算法，都有一定的缺陷。

下面介绍上文所提三种算法:

1.迫零检测算法(ZF,Zeroforcing检测算法)

迫零检测算法是最简单的MIMO检测算法，其目的是消除其他天线的干扰，将接受 信号映射到其他天线的正交子空间，强制干扰为0。ZF算法依据的是最小二乘估计准则，找 到一个估计值，通过信道矩阵后与信号的误差平方和最小。但接收机噪声通过迫零检测之 后被放大。从这一点上来说，迫零算法抑制了发送天线间的干扰，却同时放大了噪声。

2.最小均方差误差检测算法(MMSE,MinimumMeanSquareError检测算法)

MMSE算法同为线性检测算法，却能兼顾抑制天线间间干扰和降低噪声，从而提升 系统性能。其原理是找到一个发射信号的估计值，使估计值与真实值的平方误差值最小。 MMSE检测算法是线性的。复杂度较低。并且，同时抑制了天线干扰和噪声。在性能上，MMSE要 优于ZF，适用于更广泛的信噪比。从而得到更广泛应用。

3.最大似然检测算法(ML，Maximumlikelihood检测算法)

ML算法与前文所提两种算法，其为非线性算法，基本思想为历所有可能的发送信 号，求该信号经过给定信道后与接收信号的欧几里德距离。使其最小的一个信号即为检测 信号，相对于MMSE算法而言，其有精度更高。

但由于在FBMC系统当中，干扰值随机而非固定的集合，不可能遍历，因此并不可试 用与存在子载波重叠的FBMC系统当中。

从上文可以看出，ML算法相对于令两种算法精度更高，但由于FBMC系统存在符号 间干扰，因此不可行。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有MIMO‐FBMC信道均衡并没有精度较高的信道 均衡算法的问题，提供一种基于MIMO-FBMC的最大似然检测算法，本发明通过对干扰做估 计，运用这个干扰值进一步进行ML检测。干扰估计用MMSE实现。

本发明的技术方案为：

一种基于MIMO-FBMC的最大似然检测算法，其特征在于按以下步骤进行：

步骤一构建信道模型：发射天线和接收天线的数目都为n，n为大于1的偶数，假设n 根发射天线分别发送数据d₁,d₂,…,d_n，而此时的有效信道矩阵H为：

理想状况下，接收机收到的有效信号s为，

s₁＝d₁+ju₁

s₂＝d₂+ju₂

…

s_n＝d_n+ju_n

其中u为干扰值，j为虚数符号，加上噪声b和信道h，接收信号x为：