本发明提供一种信号检测方法，所述方法包括：根据接收信号向量y和信道矩阵H=[h1,h2]，获取第一候选集合SML1，所述第一候选集合SML1中包括|Ω|组可能的发送信号向量，|Ω|对应于所述2发2收系统的调制阶数；根据所述第一候选集合SML1，利用最大似然检测算法，在所述第一候选集合SML1中获取最大似然最优解，所述最大似然最优解为最可能发送的信号向量，解决了现有的信号检测方法存在检测效率低的问题。
1.一种信号检测方法，适用于多输入多输出的2发2收系统，其特征在于，包括：根据接收信号向量y和信道矩阵H＝[h1,h2]，获取第一候选集合SML1，所述第一候选集合SML1中包括|Ω|组可能的发送信号向量，|Ω|对应于所述2发2收系统的调制阶数；
根据所述第一候选集合SML1，利用最大似然检测算法，在所述第一候选集合SML1中获取最大似然最优解，所述最大似然最优解为最可能的发送信号向量；
其中，所述根据接收信号向量y和信道矩阵H＝[h1,h2]，获取第一候选集合SML1，具体包括：根据所述2发2收系统的调制阶数，构建第一调制星座点集合Ω，所述第一调制星座点集合Ω中包含|Ω|个元素，所述元素为复值符号；
利用所述接收信号向量y和所述信道矩阵H＝[h1,h2]，分别计算参数a＝h2y，参数bH＝h2h1；
利用第一限制函数 将所述第一调制星座点集合Ω中的各元素作为可能发送的复值符号x1带入所述第一限制函数,分别获取所述第一调制星2
座点集合Ω中与(a-bx1)/||h2|| 之差的模最小的元素，并将所述第一调制星座点集合Ω2
中与(a-bx1)/||h2|| 之差的模最小的元素确定为在第一天线发送复值符号x1情况下第二天线最可能发送的复值符号x2，T
构建可能的发送信号向量x＝(x1,x2)，将所述信号向量确定为所述第一候选集合SML1的元素，所述第一候选集合
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一候选集合SML1，利用最大似然检测算法，在所述第一候选集合SML1中获取最大似然最优解，具体包括：利用最大似然检测算法公式： 将所述第一候选集合SML1中的各信号向量分别带入||y-Hx||2，分别得到各所述信号向量经过所述信道矩阵H影响后与所述接收向量y的欧式距离，将各所述欧式距离中最小欧式距离对应的信号向量确定为最大似然信号向量，所述最大似然信号向量为最可能的发送信号向量。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据接收信号向量y和信道矩阵H＝[h1,h2]，获取第一候选集合SML1之后，还包括：根据所述接收信号向量y、所述信道矩阵H＝[h1,h2]和所述第一候选集合SML1，获取第二候选集合SML2；
根据所述第一候选集合SML1和所述第二候选集合SML2，获取所述第一候选集合和所述第二候选集合的交集SML，将所述SML确定为第三候选集合SML；
根据所述第三候选集合SML，利用最大似然检测算法，在所述第三候选集合SML中获取最可能的发送信号向量的最大似然最优解；
其中，根据所述接收信号向量y、所述信道矩阵H＝[h1,h2]和所述第一候选集合SML1，获取第二候选集合SML2，具体包括：H
利用所述接收信号向量y和所述信道矩阵H＝[h1,h2]，分别计算参数c＝h1y，参数dH＝h1h2；
在所述第一候选集合SML1中获取各不相同的复值符号x2，构建第二调制星座点集合Ω′；
利用第二限制函数 将所述第二调制星座点集合Ω′中的各元素作为可能发送的复值符号x2带入所述第二限制函数,分别获取所述第一调制2
星座点集合Ω中与(c-dx2)/||h2|| 之差的模最小的元素，将所述第一调制星座点集合Ω2
中与(c-dx2)/||h2|| 之差的模最小的元素确定为在第二天线发送复值符号x2情况下第一天线最可能发送的复值符号x1，T
构建可能的发送信号向量x′＝(x1,x2)，将所述信号向量x′确定为所述第二候选集合SML2的元素，所述第二候选集合
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述第三候选集合SML，利用最大似然检测算法，在所述第三候选集合SML中获取最可能的发送信号向量的最大似然最优解，具体包括：利用最大似然检测算法公式： 将所述第三候选集合2
SML中的各信号向量分别带入||y-Hx||，分别得到各所述信号向量经过所述信道矩阵H影响后与所述接收向量y的欧式距离，将各所述欧式距离中最小欧式距离对应的信号向量确定为最大似然信号向量，所述最大似然信号向量为最可能的发送信号向量。
信号检测方法
技术领域
[0001] 本发明涉及通信技术，尤其涉及一种信号检测方法。
背景技术
[0002] 空间复用是一种可以提供高速率数据传输的技术，具体是指发送端用多副天线发送不同的数据流，接收端用多副天线进行接收。需要说明的是，接收端中每根接收天线接收到的信号是发送端中所有发射天线的发送信号经过无线信道后的集合，因此，需要对接收信号进行信号检测，以还原最可能的发送信号向量。
[0003] 现有的信号检测方法包括线性检测方法、非线性检测方法和最大似然检测方法，线性检测方法和非线性检测方法的复杂度最为简单，但是其检测性能不够理想，在工程实现中很难达到系统要求；最大似然信号检测方法，虽然能够满足工程实现的系统要求，但是，在调制阶数较高或者收发天线较多的系统存在检测效率低的问题。
发明内容
[0004] 本发明提供一种信号检测方法，能够解决现有的信号检测方法存在检测效率低的问题。
[0005] 本发明提供一种信号检测方法，包括：
[0006] 根据接收信号y和信道矩阵H=[h1,h2]，获取第一候选集合SML1，所述第一候选集合SML1中包括|Ω|组可能的发送信号向量，|Ω|对应于所述2发2收系统的调制阶数；
[0007] 根据所述第一候选集合SML1，利用最大似然检测算法，在所述第一候选集合SML1中获取最大似然最优解，所述最大似然最优解为最可能的发送信号向量。
[0008] 本实施例根据接收信号向量和信道矩阵，重构可能的发送信号向量的第一候选集合的技术手段，能够缩小可能的发送信号向量的集合范围，从而能够使得最大似然检测算法减少遍历次数，提高了信号检测的效率，有效地解决了现有的信号检测方法效率低的问题。
附图说明
[0009] 图1为本发明实施例一提供的信号检测方法的流程示意图；
[0010] 图2为本发明实施例二提供的信号检测方法的流程示意图。
具体实施方式
[0011] 现有的信号检测方法包括线性检测方法、非线性检测方法和最大似然检测方法，其中，最大似然检测方法的性能好于线性检测方法和非线性检测方法，最大似然检测方法的原理是找到一个信号向量，使得接收信号和重构的接收信号之间的欧式距离最小，将最小欧式距离对应的信号向量确定为最可能的发送信号向量。
[0012] 例如，在16正交幅度调制（Quadrature Amplitude Modulation，QAM）的2发2收系统中，利用现有的最大似然检测算法公式：
[0013]
[0014] 需要遍历所有可能的发送信号（复值符号）的组合，假设在16QAM调制方式中，调制星座点集合的中的元素（复值符号）个数为|Ω|个，|Ω|对应于调制阶数，即|Ω|为16，因此，所有可能的发送信号的组合为|Ω|2=162=256组，最大似然检测算法的复杂度（所需乘加运算次数）为1024次。
[0015] 由此可知，现有的信号检测方法中使用最大似然检测算法，需要遍历所有可能的发送信号的组合，才能搜索出所述欧式距离最小的信号组合，尤其在调制阶数很高的调制方式下，需要遍历所有可能的发送信号的次数更多，最大似然检测算法的复杂度更为复杂，从而耗费大量的时间。
[0016] 因此，现有的信号检测方法存在检测效率较低的问题。
[0017] 鉴于现有技术存在的问题，本发明实施例提供一种信号检测方法，能够提高信号检测的效率。
[0018] 图1为本发明实施例一提供的信号检测方法的流程示意图，具体包括：
[0019] 101、根据接收信号向量y和信道矩阵H=[h1,h2]，获取第一候选集合SML1。
[0020] 其中，第一候选集合SML1中包括|Ω|组可能的发送信号向量，|Ω|对应于所述2发2收系统的调制阶数。
[0021] 在本发明的一个可选实施方式中，适用于2发2收系统，在具有丰富散射路径的条件下，定义x＝(x1，x2)T是发送的信号向量，通常情况下该向量是复数形式的（BPSK调制的信号除外），y＝(y1,y2)T为复数形式的接收向量，n＝(n1，n2)T是复数形式的噪声向量，则发送信号和接收信号之间的关系可以表示为：y=Hx+n，即每一根天线上接收的都是发送端的两路信号经过相应的信道衰减后与噪声相叠加的信号集合。
[0022] 在本发明的一个可选实施方式中，对于2发2收系统，通过信道估计算法，可以得到信道矩阵，将信道矩阵分为两个列向量h1,h2，即信道矩阵H=[h1,h2]。本实施例采用的信道估计算法包括但不限于现有的最小二乘法、最小均方误差、变换域等算法，本发明对此不作限定。
[0023] 在本发明的一个可选实施方式中，对于调制方式为16QAM的2发2收系统，构建第一调制星座点集合：
[0024]
[0025] 其中，调制星座点集合的元素个数|Ω|为16个，|Ω|对应于所述LTE的2发2收系统的调制阶数，j表示复数
[0026] 需要说明的是，上述QAM调制是一种向量调制，将输入的数据比特先映射（一般采用格雷码）到一个复平面（星座）上，形成复值调制符号，然后将符号的I、Q分量（对应复平面的实部和虚部，也就是水平和垂直方向），分别对应调制在相互正交的两个载波上，例如，16QAM的调制信号具有16个样点的，每个样点表示一个复值符号，即为上述第一调制星座点集合。
[0027] 在本发明的一个可选实施方式中，取第一调制星座点集合中的各元素作为可能发2
送的复值符号x1,获取第一调制星座点集合中与(a-bx1)/||h2|| 之差的模最小的元素，将
2
第一调制星座点集合中与(a-bx1)/||h2|| 之差的模最小的元素确定为在第一天线发送复T
值符号x1情况下第二天线最可能发送的复值符号x2，构建信号向量x＝(x1,x2)，将信号向量x确定为第一候选集合SML1的元素，具体实现过程包括：
[0028] 利用接收信号向量y和信道矩阵H=[h1,h2]，分别计算参数a＝h2Hy，参数b＝Hh2h1；
[0029] 利用第一限制函数 将第一调制星座点集合中的各元素作为可能发送的复值符号x1带入第一限制函数,分别得到第一调制星座点
2
集合中与(a-bx1)/||h2|| 之差的模最小的元素，将各所述第一调制星座点集合中与
2
(a-bx1)/||h2|| 之差的模最小的元素确定为在第一天线发送复值符号x1情况下第二天线最可能发送的复值符号x2，即
[0030]
[0031] 构建可能的发送信号向量x＝(x1,x2)T，将信号向量x确定为第一候选集合SML1的元素，即第一候选集合 由此可知，第一候选集合SML1中的元素个数最多不超过|Ω|个。
[0032] 根据上述获取第一候选集合SML1的过程可知，由于将第一调制星座点集合中所有的点都作为可能发送的复值符号x1，显而易见地，第一调制星座点集合中的其中一个复值符号必然是复值符号x1的最大似然最优解x1ML，进一步地，根据第一限制函数可能发送的复值符号x2的最大似然最优解x2ML必然包含在第一候选集合SML1中。
[0033] 需要说明的是，在本发明的另一个可选实施方式中，也可以取第一调制星座点集2
合中的各元素作为可能发送的复值符号x2,获取第一调制星座点集合中与(c-dx2)/||h2||之差的模最小的元素，具体实现时，利用接收信号向量y和信道矩阵H=[h1,h2]，分别计算参H H 2
数c＝h1y，参数d＝h1h2，将第一调制星座点集合中与(c-dx2)/||h2|| 之差的模最小的元素确定为在第二天线发送复值符号x2情况下第一天线最可能发送的复值符号x1，构建可T
能的发送信号向量x＝(x1,x2)，将信号向量x确定为第一候选集合SML1’的元素。
[0034] 102、根据所述第一候选集合SML1或SML12，利用最大似然检测算法，在所述第一候选集合SML1或SML1最中获取最大似然最优解，所述最大似然最优解为最可能的发送信号向量。
[0035] 在本发明的一个可选实施方式中，利用最大似然检测算法公式：T
将第一候选集合SML1中的各信号向量x＝(x1,x2) 分别带入
||y-Hx||2，分别得到信号向量经过信道矩阵H影响后与接收向量y的欧式距离，将欧式距离最小的信号向量x确定为最大似然信号向量，最大似然信号向量为最可能的发送信号向量，也就是最大似然检测算法的最大似然最优解。
[0036] 在2发2收系统的16QAM调制方式中，由于第一候选集合SML1中包含的可能的发送信号向量的个数为|Ω|（16）个，因此，本实施例的最大似然检测算法最多只需要遍历|Ω|次，就能获取最大似然最优解，而现有的信号检测方法，采用最大似然检测算法需要遍2 2 2
历|Ω|=16=256 次，显然本发明的信号检测方法提高了检测效率。
[0037] 本实施例根据接收信号向量和信道矩阵，重构可能的发送信号向量的第一候选集合的技术手段，能够缩小可能的发送信号向量的集合范围，从而能够使得最大似然检测算法减少遍历次数，提高了信号检测的效率，有效地解决了现有的信号检测方法效率低的问题。
[0038] 图2为本发明实施例二提供的信号检测方法的流程示意图，在图1所示实施例的基础上的进一步扩展，具体包括：
[0039] 201、根据接收信号向量y和信道矩阵H=[h1,h2]，获取第一候选集合SML1。
[0040] 步骤201的具体实现方式参见图1所示实施例中步骤101的相关描述，本实施例不再赘述。
[0041] 202、根据所述接收信号向量y、所述信道矩阵H=[h1,h2]和所述第一候选集合SML1，获取第二候选集合SML2。
[0042] 具体实现过程包括：
[0043] 利用接收信号向量y和信道矩阵H=[h1,h2]，分别计算参数c＝h1Hy，参数d＝Hh1h2；
[0044] 构建第二调制星座点集合 ，具体为：在所述第一候选集合SML1中获取各不相同的复值符号x2，构建第二调制星座点集合Ω′；
[0045] 利用第二限制函数 将所述第二调制星座点集合Ω′中的各元素作为可能发送的复值符号x2带入所述第二限制函数,分别获取所述第一调制星座点集合Ω中与(c-dx2)/||h2||2之差的模最小的元素，将所述第一调制星座点集合Ω中与(c-dx2)/||h2||2之差的模最小的元素确定为在第二天线发送复值符号x2情况下第一天线最可能发送的复值符号x1，即
[0046] 构建可能的发送信号向量x′＝(x1,x2)T，将信号向量x′确定为第二候选集合SML2的元素，即第二候选集合
[0047] 由此可知，第二调制星座点集合 是由SML1中得到的，|SML1|＝|Ω|，因此，在集合大小方面，第二调制星座点集合 中包含的可能的发送信号向量的组合个数为|SML2|＝|Ω′|≤|Ω|。
[0048] 203、根据所述第一候选集合SML1和所述第二候选集合SML2，获取所述第一候选集合和所述第二候选集合的交集SML，将所述第一候选集合和所述第二候选集合的交集SML确定为第三候选集合SML。
[0049] 取第一候选集合SML1与第二候选集合SML2的交集，即取出集合SML1与集合SML2中相同的信号向量，作为第三候选集合SML的元素，由此可见，第三候选集合SML中的元素个数小于等于第二候选集合SML1中的元素个数|Q′|。
[0050] 表1为在不同调制方式下第三候选集合SML中元素个数的期望值表，仿真结果表明，在2发2收系统中，在4QAM调制方式中，第三候选集合SML中的元素个数期望值为1.5，16QAM调制方式中，第三候选集合SML中的元素个数期望值为2.4，64QAM调制方式中，第三候选集合SML中的元素个数期望值为5.8，由此可见，大大减小了搜索的范围，减少了遍历次数。
[0051] 表1：
[0052]调制阶数 4 1 6 64
E{|SML|} 1.5 2.4 5.8
[0053] 204、根据所述第三候选集合SML，利用最大似然检测算法，在所述第三候选集合SML中获取最可能的发送信号向量的最大似然最优解。
[0054] 在本发明的一个可选实施方式中，利用最大似然检测算法公式：
[0055]2
[0056] 将所述第三候选集合SML中的各信号向量分别带入||y-Hx||，分别得到所述各信号向量经过所述信道矩阵H影响后与所述接收向量y的欧式距离，将各所述欧式距离中最小欧式距离对应的信号向量确定为最大似然信号向量，所述最大似然信号向量为最可能发送的信号向量。
[0057] 由于第三候选集合SML为第一候选集合SML1和第二候选集合SML2的交集，因此，本实施例的最大似然检测算法最多遍历的信号向量不超过|Ω′|次，就能获取最大似然最2
优解，而现有的信号检测方法，采用最大似然检测算法需要遍历|Ω| 次，显然本发明的信号检测方法提高了检测效率。
[0058] 表2为在不同调制方式下本实施例中最大似然检测算法的复杂度与现有技术中最大似然检测算法的复杂度的对比关系，仿真结果如表2所示，本实施例的最大似然检测算法大大降低了信号检测算法的复杂度。
[0059]
[0060] 本实施例根据接收信号和信道矩阵重构可能的发送信号向量的第一候选集合，在第一候选集合基础上，进一步根据接收信号向量和信道矩阵，重构可能的发送信号向量的第二候选集合，取第一候选集合和第二候选集合的交集，进一步缩小了可能的发送信号向量的集合范围，从而能够使得最大似然检测算法减少遍历次数，解决现有的信号检测方法效率低的问题。
[0061] 本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0062] 最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。
