[发明专利]一种近似MMSE性能的高效大规模MIMO检测方法及系统

说明书

本发明公开了一种近似MMSE性能的高效大规模MIMO检测方法及系统，通过引入预条件技术，本发明能够显著加快传统GS方法的迭代速率，从而使得本发明提出的大规模MIMO检测算法在恶劣传播环境(如发射/接收天线数相近或者空间相关性较大的信道)中依然能够快速逼近精确MMSE检测算法的性能。数值模拟结果表明，本发明提出的大规模MIMO检测算法在恶劣传播环境中表现出的误码率性能要优于基于Neumann级数、GS方法、CG方法的传统大规模MIMO检测算法。另一方面，本发明提供的系统创新性地发掘了GS迭代在元素更新过程中的循环移位特性，从而使得其能够以较低的硬件消耗和延迟进行GS迭代操作。

技术领域

本发明属于计算机通信和数字电路领域，涉及一种近似MMSE性能的高效大规模MIMO检测方法及系统。

背景技术

大规模多输入多输出(MIMO)被公认为是第5代(5G)无线通信系统的重要技术之一。该技术通过在基站和用户端配备大量天线来提供更高的频谱效率，更快的峰值数据速率以及比传统小规模MIMO系统更好的能量效率。然而，伴随着天线数目的大量增加，在大规模MIMO系统中基带算法的复杂度也在急剧增加。其中，上行链路的最佳多用户检测方法，例如最大似然(ML)检测和最大后验(MAP)方法在计算复杂度方面将变得难以承受(由于它们的指数复杂度)。因此，更加可行和高效的检测器设计吸引了大量关注。近年来，研究人员将目光转向了线性检测方法，如传统的迫零(ZF)和最小均方误差(MMSE)，这是因为它们在大规模MIMO系统中有着次优检测性能和低复杂性的特性。

值得注意的是，对于大规模MIMO系统中的MMSE检测方法，其主要的计算复杂度在于一个高阶矩阵的求逆。假设M为单天线用户数，若采用精确的矩阵求逆方法，如Cholesky分解法，则计算复杂度为O(M³)。这意味着如果M的数量极大时，精确的MMSE检测将需要巨大的计算量和硬件消耗。

近几年，有国内外研究人员相继提出了基于Gauss-Seidel(GS)方法、Neumann级数、共轭梯度(CG)的大规模MIMO检测方法，获得了接近MMSE算法的性能表现。这些方法的共同点在于都是传统的迭代数值计算方法，虽然在一定程度上减小了计算复杂度，但是对于恶劣的传播环境(如发射/接收天线数相近或者空间相关性较大的信道)，它们的性能表现将下降甚至无法收敛。

发明内容

发明目的：针对现有技术的不足，本发明提出了一种近似MMSE性能的高效大规模MIMO检测方法及系统。

技术方案：一种近似MMSE性能的高效大规模MIMO检测方法，包括以下步骤：

步骤1：预处理；将信道矩阵H和接收信号向量y输入检测器，得到匹配滤波器输出y^MF＝H^Hy和规则化Gram矩阵W＝G+N_oI_M，其中Gram矩阵G＝H^HH，N_o为噪声方差，I_M为M维单位矩阵，(.)^H为共轭转置操作；

步骤2：计算标准化矩阵和标准化向量其中D为W的对角元素矩阵，使得系数矩阵对角线元素为1；

步骤3：预条件；构造预条件矩阵P＝S+I_M，计算系数矩阵和常数向量其中S为一个和有关的矩阵：

步骤4：根据步骤3输出的系数矩阵和常数向量设置迭代初始解为x⁽⁰⁾＝0，并开始迭代操作，输出检测结果；算法伪代码如下：

K轮迭代后，x^(K)即为待检测信号的估计结果。

本发明还提供一种近似MMSE性能的高效大规模MIMO检测系统，包括：