[发明专利]基于优化初值快收敛MIMO迭代检测方法、系统及应用

说明书

本发明属于无线通信技术领域，公开了一种基于优化初值快收敛MIMO迭代检测方法、系统及应用。相比单天线系统，大规模MIMO系统能显著提高信道容量和信息传输速率，提高频谱利用率，因而成为5G传输中最有前途的关键技术之一，其中，信号检测又是大规模MIMO系统接收端的核心模块。本发明在传统检测算法的基础上，通过选取优化之后的初始值，极大地加快了收敛速度；利用比Newton迭代更低的计算复杂度，达到了比Newton迭代更好的计算效果；利用信道硬化现象避免了复杂的大型矩阵特征值的求解，降低了计算复杂度；通过本发明算法，经过两次迭代即可接近MMSE性能曲线。

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，尤其涉及一种基于优化初值快收敛MIMO迭代检测方法、系统及应用。

背景技术

目前，最接近的现有技术：大规模多输入多输出(MIMO)系统是指在传统MIMO技术的基础上额外在基站端部署上百根接收天线。大规模MIMO在发送端使用多天线并行发送多个信号，在接收端使用多天线根据信号检测算法估计发送信号。相比单天线系统，大规模MIMO系统能显著提高信道容量和信息传输速率，提高频谱利用率，因而成为5G传输中最有前途的关键技术之一，其中，信号检测又是大规模MIMO接收端的核心模块。

在传统MIMO系统信号检测中，包括ML检测在内的非线性检测算法有比较高的计算复杂度，而线性检测的复杂度比较低，最高也只是例如MMSE检测算法，计算复杂度主要集中在H^HH+σ²I求逆的过程中。因此大规模MIMO线性检测算法主要解决的就是大型矩阵的求逆计算，已经提出的解决这一问题的主要方法大体可以分逼近法和迭代法两类，逼近方法的代表是诺伊曼(Neumann)级数展开，迭代方法的代表是牛顿(Newton)迭代。对于这两种方法，在k次迭代后Newton迭代算法的估计结果与Neumann级数展开中的2^k-1阶相同。因此，在相同系统配置下，Newton迭代法的收敛速度比Neumann级数展开法的收敛速度快得多。

综上所述，现有技术存在的问题是：传统MIMO系统信号检测算法收敛速度慢，检测系统计算复杂度高。

解决以上问题及缺陷的难度为：无论是逼近法还是迭代法，如果想降低复杂度，检测精度也会随之下降，要想在降低计算复杂度和加快收敛速度的基础上提高检测精度就会难上加难。

解决以上问题及缺陷的意义为：本发明从优化初值的角度出发，通过找到最优的计算初值，既可以提高原有算法的精度，又可以实现提前收敛，从而降低算法复杂度。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于优化初值快收敛MIMO迭代检测方法、系统及应用。

本发明是这样实现的，一种基于优化初值快收敛MIMO迭代检测方法，所述基于优化初值快收敛MIMO迭代检测方法包括以下步骤：

第一步，针对MMSE检测算法的滤波矩阵，采用迭代算法逼近求逆结果，利用Newton迭代公式计算发明算法初值；

第二步，将滤波矩阵分解，利用信道硬化现象找到最优的松弛因子；

第三步，将初值带入共轭梯度(Conjugate Gradient,CG)算法公式中进行迭代计算，通过评价误码率验证算法是否能够加速迭代收敛。

进一步，所述第一步具体包括：针对MMSE检测算法的滤波矩阵A＝(H^HH+σ²I)^-1H^Hy，其中σ²为噪声方差，I为单位矩阵，(·)^H为共轭转置操作；采用迭代算法逼近求逆结果，利用牛顿迭代公式计算发明算法初值，其中P是接近矩阵H^HH的非奇异矩阵：

X₀＝P₀(2I-AP₀)b＝D(2I-AD)b，