基于线性方程组求近似解的信号检测方法及装置

摘要

本发明公开了一种基于线性方程组求近似解的信号检测方法及装置，其中方法包括以下步骤：接收信道模型矩阵元素，以生成信道模型矩阵；将信道模型矩阵分解得到主对角线矩阵与非主对角线矩阵；根据主对角线矩阵、非主对角线矩阵以及辅助参数获取迭代参数与迭代初始值；以及根据迭代参数和迭代初始值通过本迭代式进行循环列迭代展开，以得到线性方程组的近似值。通过本发明实施例，根据最小均方误差估计算法将矩阵求逆的过程和求线性方程组近似解的过程相结合直接求解，降低了运算复杂度及误码率，提高了数据吞吐量。

权利要求

1.一种基于线性方程组求近似解的信号检测方法，其特征在于，包括以下步骤：接收信道模型矩阵元素，以生成信道模型矩阵，具体包括：根据平稳瑞利分布信道矩阵、基站端接收信号向量、噪声功率密度以及传输向量功率获得所述信道模型矩阵、第一矩阵以及匹配滤波信号，其中，所述第一矩阵为Gram矩阵模块；

将所述信道模型矩阵分解得到主对角线矩阵与非主对角线矩阵，根据所述主对角线矩阵、所述非主对角矩阵、所述第一矩阵以及所述匹配滤波信号获得第二矩阵、第一向量以及有效信道增益，其中，所述第二矩阵为R＝P-1Q，所述第一向量为T＝P-1yMF，P为对角线矩阵，MFy 为所述匹配滤波信号；

根据所述主对角线矩阵、所述非主对角线矩阵以及辅助参数获取迭代参数与迭代初始值；以及根据所述迭代参数和所述迭代初始值通过本迭代式进行循环列迭代展开，以得到线性方程组的近似值。

2.如权利要求1所述的基于线性方程组求近似解的信号检测方法，其特征在于，所述根据所述主对角线矩阵、所述非主对角线矩阵以及辅助参数获得迭代参数以及迭代初始值，进一步包括：通过B＝(1-ω)I-ωR,F＝ωT得到迭代参数矩阵，其中，ω为时间弛豫参数，F为所述迭代参数，T为第一向量，I为单位矩阵；

根据 得到迭代初始值。

3.如权利要求2所述的基于线性方程组求近似解的信号检测方法，其特征在于，通过迭代计算公式得到所述线性方程组的近似值，所述迭代公式为： 其中，B为迭代参数矩阵初值，k为正整数。

4.一种基于线性方程组求近似解的信号检测装置，其特征在于，包括：接收模块，用于接收信道模型矩阵元素，以生成信道模型矩阵，并根据平稳瑞利分布信道矩阵、基站端接收信号向量、噪声功率密度以及传输向量功率获得所述信道模型矩阵、第一矩阵以及匹配滤波信号，其中，所述第一矩阵为Gram矩阵模块；

分解模块，用于将所述信道模型矩阵分解得到主对角线矩阵与非主对角线矩阵，根据所述主对角线矩阵、所述非主对角矩阵、所述第一矩阵以及所述匹配滤波信号获得第二矩阵、第一向量以及有效信道增益，其中，所述第二矩阵为R＝P-1Q，所述第一向量为T＝P-1yMF，P为对角线矩阵，yMF为所述匹配滤波信号；

获取模块，用于根据所述主对角线矩阵、所述非主对角线矩阵以及辅助参数获取迭代参数与迭代初始值；以及迭代模块，用于根据所述迭代参数和所述迭代初始值通过本迭代式进行循环列迭代展开，以得到线性方程组的近似值。

5.如权利要求4所述的基于线性方程组求近似解的信号检测装置，其特征在于，所述获取模块，进一步用于：通过B＝(1-ω)I-ωR,F＝ωT得到迭代参数矩阵，其中，ω为时间弛豫参数，F为所述迭代参数，T为，I为单位矩阵；

根据 得到迭代初始值。

6.如权利要求5所述的基于线性方程组求近似解的信号检测装置，其特征在于，通过所述迭代模块得到线性方程组的近似值，所述迭代公式为： 其中，B为迭代参数矩阵初值，k为正整数。

说明书

基于线性方程组求近似解的信号检测方法及装置

技术领域

[0001] 本发明涉及通信技术领域，特别涉及一种基于线性方程组求近似解的信号检测方法及装置。

背景技术

[0002] 随着通信技术的发展，频谱资源变得越来越稀缺。大规模多输入多输出系统就可以实现多数据流在同一频带中同时传输。该系统分为上行链路和下行链路两个部分。上行链路即由多个用户天线向基站多个天线传输信号。由于不同天线之间的干扰与信道噪声，在基站端需要对接收到的信号进行解码。解码的过程实质上就是对线性方程组方程组求解。

[0003] 目前，比较常用的信号检测方法有线性算法，包括迫零检测法(ZF)、最小均方误差(MMSE)等；也有非线性算法，例如：球形译码(SD)、K-Best算法等。对于大规模多输入多输出系统，非线性算法能够实现较好的检测准确率，但是由于天线规模成百地增长，非线性算法的高计算复杂度和低并行度越来越不被接受。未来无线通信对数据吞吐量与传输延迟的要求越来越高，基站端的信号解码必须能够快速高效的完成。同时为了保证数据传输的可靠性，必须保持较低的误码率。相关技术中，最小均方误差信号检测算法被认为是最有可能实现检测准确率和计算复杂度良好平衡的信号检测方法。

[0004] 对于最小均方误差检测算法，大规模矩阵求逆成为一个难题。传统的矩阵求逆计算量繁重，算法并行度不高。目前已经公开结合了纽曼级数和高斯塞德尔迭代的多种矩阵求逆方法。先求出信道信息矩阵的逆矩阵，再由此求线性方程组的解。但是这些算法存在着许多问题，比如纽曼级数近似的矩阵求逆只是部分降低了计算复杂度，同时它的检测准确性低；高斯塞德尔迭代方法能够实现低计算复杂度和高检测准确性，但是它是串行计算，有很低的计算并行性，不利于硬件实现。

发明内容

[0005] 本发明旨在至少在一定程度上解决上述相关技术中的技术问题之一。

[0006] 为此，本发明的一个目的在于公开一种基于线性方程组求近似解的信号检测方法。该方法能够加速信号检测，提高数据的并行性，增加数据的吞吐量，还能够降低误码率。

[0007] 本发明的另一个目的在于公开一种基于线性方程组求近似解的信号检测装置。

[0008] 为达到上述目的，本发明一方面实施例公开了一种基于线性方程组求近似解的信号检测方法。包括以下步骤：接收信道模型矩阵元素，以生成信道模型矩阵；将所述信道模型矩阵分解得到主对角线矩阵与非主对角线矩阵；根据所述主对角线矩阵、所述非主对角线矩阵以及辅助参数获取迭代参数与迭代初始值；以及根据所述迭代参数和所述迭代初始值通过本迭代式进行循环列迭代展开，以得到线性方程组的近似值。

[0009] 根据本发明实施例公开的基于线性方程组求近似解的信号检测方法，首先通过接收信道模型矩阵元素进行获取信道模型矩阵，其次，将获取的信道模型矩阵进行分解，根据分解的矩阵以及辅助参数进行获取迭代参数与迭代初始值，最后通过迭代式进行循环列迭代展开得到线性方程组的近似值。通过本公开的信号检测方法能够降低运算复杂度及误码率，提高数据吞吐量，更利于在大规模多输入多输出系统中使用。

[0010] 另外，根据本发明上述实施例的基于线性方程组求近似解的信号检测方法还可以具有如下附加的技术特征：

[0011] 在本发明的一个实施例中，所述根据所述接收信道模型矩阵元素，以生成信道模型矩阵，进一步包括：根据平稳瑞利分布信道矩阵、基站端接收信号向量、噪声功率密度以及传输向量功率获得所述信道模型矩阵、第一矩阵以及匹配滤波信号。

[0012] 在本发明的一个实施例中，将所述信道模型矩阵分解得到所述主对角线矩阵和所述非主对角线矩阵之后，进一步地包括：根据所述主对角线矩阵、所述非主对角矩阵、所述第一矩阵以及所述匹配滤波信号获得第二矩阵、第一向量以及有效信道增益。

[0013] 在本发明的一个实施例中，所述根据所述主对角线矩阵、所述非主对角线矩阵以及辅助参数获得迭代参数以及迭代初始值，进一步包括：通过B＝(1-ω)I-ωR,F＝ωT得到迭代参数矩阵，其中，ω为时间弛豫参数，F为所述迭代参数，T为第一向量，I为单位矩阵；根据 得到迭代初始值。

[0014] 进一步地，在本发明的一个实施例中，通过迭代计算公式得到所述线性方程组的近似值，所述迭代公式为： 其中，B为迭代参数矩阵初值，k为正整数。

[0015] 本发明另一方面实施例公开了基于线性方程组求近似解的信号检测装置，包括：接收模块，用于接收信道模型矩阵元素，以生成信道模型矩阵；分解模块，将所述信道模型矩阵分解得到主对角线矩阵与非主对角线矩阵；获取模块，根据所述主对角线矩阵、所述非主对角线矩阵以及辅助参数获取迭代参数与迭代初始值；以及迭代模块，根据所述迭代参数和所述迭代初始值通过本迭代式进行循环列迭代展开，以得到线性方程组的近似值。

[0016] 根据本发明实施例公开的基于线性方程组求近似解的信号检测装置，首先通过接收信道模型矩阵元素进行获取信道模型矩阵，其次，将获取的信道模型矩阵进行分解，根据分解的矩阵以及辅助参数进行获取迭代参数与迭代初始值，最后通过迭代式进行循环列迭代展开得到线性方程组的近似值。通过本公开的信号检测方法能够降低运算复杂度及误码率，提高数据吞吐量，更利于在大规模多输入多输出系统中使用。

[0017] 另外，根据本发明上述实施例的基于线性方程组求近似解的信号检测装置还可以具有如下附加的技术特征：

[0018] 在本发明的一个实施例中，所述接收模块，进一步用于：根据平稳瑞利分布信道矩阵、基站端接收信号向量、噪声功率密度以及传输向量功率获得所述信道模型矩阵、第一矩阵以及匹配滤波信号。

[0019] 在本发明的一个实施例中，所述分解模块，进一步用于：根据所述主对角线矩阵、所述非主对角矩阵、所述第一矩阵以及所述匹配滤波信号获得第二矩阵、第一向量以及有效信道增益。

[0020] 在本发明的一个实施例中，所述获取模块，进一步用于：通过B＝(1-ω)I-ωR,F＝ωT得到迭代参数矩阵，其中，ω为时间弛豫参数，F为所述迭代参数，T为第一向量，I为单位矩阵；根据 得到迭代初始值。

[0021] 进一步地，在本发明的一个实施例中，通过所述迭代模块得到线性方程组的近似值，所述迭代公式为： 其中，B为迭代参数矩阵初值，k为正整数。

[0022] 本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

[0023] 本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

[0024] 图1为根据本发明实施例的基于线性方程组求近似解的信号检测控制方法流程图；

[0025] 图2为根据本发明实施例的一个典型的无线通信多输入多输出系统示意图；

[0026] 图3是根据本发明实施例的一个迭代解码算法框图；以及

[0027] 图4是根据本发明实施例的基于香型方程组求近似解的信号检测控制装置结构示意图。

具体实施方式

[0028] 下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

[0029] 此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

[0030] 在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

[0031] 在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征之“上”或之“下”可以包括第一和第二特征直接接触，也可以包括第一和第二特征不是直接接触而是通过它们之间的另外的特征接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”包括第一特征在第二特征正上方和斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”包括第一特征在第二特征正下方和斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。

[0032] 下面参照附图描述根据本发明实施例公开的基于线性方程组求近似解的信号检测控制方法及装置，首先将参照附图描述根据本发明实施例公开的基于线性方程组求近似解的信号检测控制方法。参照图1所示，该信号检测方法可以有以下步骤：

[0033] S101：接收信道模型矩阵元素，以生成信道模型矩阵。

[0034] 具体地，在本发明的一个实施例中，根据接收信道模型矩阵元素，以生成信道模型矩阵，进一步包括：根据平稳瑞利分布信道矩阵、基站端接收信号向量、噪声功率密度以及传输向量功率获得所述信道模型矩阵、第一矩阵以及匹配滤波信号。

[0035] 更具体地，如图2所示，为典型的无线通信多输入多输出系统的示意图。参照图2，无线通信系统包括基站和无线设备。其中，无线设备也被称为用户设备，如图中所示用户设备可以是1至M。进一步地，在本发明无线通信多输入多输出系统中，在同一时间可以有多个用户设备通过无线通信信道与基站进行数据传输。其中，在本发明中假定基站天线数为N，由此就知，无线通信信道可以由N行M列的信道矩阵H进行表示。为了模拟显示环境，信道矩阵H中的元素符合平坦瑞利衰落分布。

[0036] 图2中所示的通信系统适用于双向通信，分别为上行链路和下行链路。下行链路由基站向用户设备发送数据，上行链路由用户设备向基站进行发送数据。由于用户设备一般为手机等计算能力较差的移动终端，所以上行/下行链路的信号处理环节通常集成在基站中。具体地，在下行链路处理环节中，多个编码和调制模块被用来接收数据。经过编码和调制后的数据形成数据流。为了使信号在经过信道传输后保持原来的数值，需要对信号进行预编码处理操作。尤其是在多输入多输出系统中，预编码模块将信道信息逆向加载在传输信号上，使之通过信道后保持原始值。预编码过程包括一个Gram矩阵模块，一个矩阵求逆模H块和一个预编码模块，如图3所示。首先接收信道信息矩阵H，经过G＝HH变换为Gram矩阵，用于之后的矩阵求逆。求逆模块会被架构成计算或估计矩阵逆的单元求A矩阵的逆，即A-1＝(G+N0EsIM)-1。对于“迫零检测”算法，噪声的均方根被视为0，因此A-1＝G-1。矩阵A-1被用来计算预编码矩阵P＝HHA-1，如图3所示。预编码矩阵P被输出到预编码模块中，进行预编码处理Ps。经过处理的信号随后被传输天线阵列通过下行链路发射到用户设备上。下行链路处理环节中还包括一些串并转换和反傅里叶变换模块，对于本发明不起到解释作用此处就不再赘述。

[0037] 在上行链路中，经过无线通信信道的数据可以有表达式y＝Hs进行表示。其中s表示用户设备发出的原始信号，y表示基站中阵列天线接收到经过信道的信号。

[0038] 对于上述提到的上行链路与下行链路的各类矩阵运算操作，包括数据接收存储、矩阵乘法与加减法等，均可以使用软件、硬件或软硬件协同工作来实现。例如可以编写一段应用程序直接在通用处理器CPU上进行工作，或者制成专用集成电路ASIC，又或者利用现场可编程逻辑阵列来完成。不同的实现方法最终达到的运算速度也不同。一般情况下，ASIC是速度最快功耗最低的。

[0039] 在本发明中主要进行的是上行链路部分，即用户设备发送数据到基站。为了下文更好的进行说明如何让进行信号检测控制，此处对上行链路进行进一步地探讨。

[0040] 对于上行链路，所有的用户设备可以同一时间同时传输的信号数量有天线数量M进行决定。因此所有的传输比特(bits)是如下二进制向量的子集：

[0041] Xu＝[x1u；…；xLu]，

[0042] 其中L＝Mlog2(B)，而对于每个用户传输的信号数量为log2(B)比特。具体的上行链路实现步骤如下：

[0043] 1、将二进制比特流被映射(格雷映射)到如下的传输向量中:

[0044] Su∈OM，

[0045] 其中，O表示星座点的集合。此处使用的上标u即代表上行链路uplink。每一个用户设备可以使用相同星座点也可以使用不同星座点。假设每一个符号的平均能量为Es。

[0046] 2、向量su通过无线信道上行传输到基站端。该上行链路可以被模型化为如下关系式：

[0047] yu＝Husu+nu；

[0048] 此处yu表示基站接收到的向量，nu表示信道加性热噪声，Hu表示信道传输矩阵，包含了信道的传输特性。接收到的二进制向量可表示为：

[0049] yu＝[y1u；…；yNu]；

[0050] 上行信道矩阵Hu和加性噪声nu可以被表达为：

[0051] Hu∈CN×M，nu∈CN；

[0052] 其中H的输入符合平坦瑞利分布，n的输入符合独立同分布的0均值高斯分布，且每个复数值输入的方差为N0.

[0053] 对于上行链路，基站端实现的功能是通过信道矩阵Hu和接收到的信号yu，计算或者估计原始信号su。再经过译码和解调形成最初的向量X。其中接收信号y可以直接由接收天线，而信道矩阵H可以通过已知的导频信号来检测。

[0054] S102：将信道模型矩阵分解得到主对角线矩阵与非主对角线矩阵。

[0055] 具体地，在本发明的一个实施例中，将信道模型矩阵分解得到主对角线矩阵和非主对角线矩阵之后，进一步地包括：根据主对角线矩阵、非主对角矩阵、第一矩阵以及匹配滤波信号获得第二矩阵、第一向量以及有效信道增益。

[0056] 更具体地，如图3所示，当基站天线接收到数据后经过匹配滤波器(MF)，输出匹配滤波信号。同时上行链路模块中需要提前进行计算A并提取其主对角线元素作为主对角线矩阵P，非主对角线元素作为非主对角线矩阵Q。其中，P的主对角线元素是A的主对角线元素，非主对角线元素为0，Q的非主对角线元素是A的非主对角线元素，主对角线元素为0。

[0057] 进一步地，为了最大限度地提高计算并行度，延长流水线，将迭代中需要的参数矩阵提前进行计算，其中计算第二矩阵R＝P-1Q、有效信道增益U＝P-1G及第一向量T＝P-1yMF，在进行计算中都需要计算主对角线矩阵P的逆，然而此处的P只是主对角线非零，进行计算时只需要将主对角线元素求倒数，另外，有效信道增益U也只需要输出主对角元素Uii。

[0058] 这一步可以通过下标计算灵活的存储单位完成而不需要占用计算资源。

[0059] S103：根据主对角线矩阵、非主对角线矩阵以及辅助参数获取迭代参数与迭代初始值。

[0060] 具体地，在本发明的一个实施例中，根据主对角线矩阵、非主对角线矩阵以及辅助参数获得迭代参数以及迭代初始值，进一步包括：通过B＝(1-ω)I-ωR,F＝ωT得到迭代参数矩阵，其中，ω为时间弛豫参数，F为迭代参数，T为第一向量，I为单位矩阵；根据得到迭代初始值。更具体地，首先进行预处理获得第二矩阵和第一向量，如图3所示，再进行计算矩阵初值B，需要说明的是，迭代初值的选取一定程度上决定了迭代的收敛快慢，其中通过引入时间弛豫参数来进行控制初值的大小。

[0061] 进一步地，在计算迭代参数矩阵中可以看出B和F的计算都不涉及矩阵与矩阵的乘法，只是较为简单的矩阵加减法与标量乘法，此外，时间弛豫参数ω的设定在迭代的收敛性与收敛速度方面占有重要的地位，要求0<ω<1。其次进行迭代初值的计算 当迭代次数有限时，迭代初值的确定将对检测的精确性和计算量产生一定的影响。传统的迭代方法将迭代初值设为0向量，但是通过对矩阵A的性质进一步探索可以发现矩阵A是主对角线占优的，这使得当基站天线数N远大于用户天线M时，矩阵A的主对角线趋近于N，非主对角线趋向于0。同时利用纽曼级数估算A-1＝P-1-P-1QP-1我们可以把迭代初始向量设为根据之前的参数计算可以化简为 这样设计初始值与最
终要求的结果更加接近，从而使计算更精确，迭代速度更快，从而降低了计算量。

[0062] S104：根据迭代参数和迭代初始值通过本迭代式进行循环列迭代展开，已得到线性方程组的近似值。

[0063] 具体地，在本发明的一个实施例中，通过迭代计算公式得到线性方程组的近似值，迭代公式为： 其中，B为迭代参数矩阵初值，k为正整数。更具体地，如图3所示，将初始值与参数带入迭代公式中，经过有限次的迭代即可得到较为准确的原始结果。

[0064] 在计算过程中直接求方程的解而不是先求系数矩阵的逆再通过乘法求解的新思路，提高了硬件效率，同时步骤的细分也增加了运算并行性。

[0065] 综上所述，可以通过图3所示的进行系统的描述。自此不再赘述。

[0066] 根据本发明实施例公开的基于线性方程组求近似解的信号检测方法，首先通过接收信道模型矩阵元素进行获取信道模型矩阵，其次，将获取的信道模型矩阵进行分解，根据分解的矩阵以及辅助参数进行获取迭代参数与迭代初始值，最后通过迭代式进行循环列迭代展开得到线性方程组的近似值。通过本公开的信号检测方法能够降低运算复杂度及误码率，提高数据吞吐量，更利于在大规模多输入多输出系统中使用。

[0067] 本发明第二方面公开了一种基于线性方程组求近似解的信号检测装置，如图4所示。该信号检测装置包括：接收模块10、分解模块20、获取模块以及迭代模块40。

[0068] 具体地，接收模块10用于接收信道模型矩阵元素，以生成信道模型矩阵。更具体地，在本发明的一个实施例中，接收信道模型矩阵元素，以生成信道模型矩阵，进一步用于：根据平稳瑞利分布信道矩阵、基站端接收信号向量、噪声功率密度以及传输向量功率获得所述信道模型矩阵、第一矩阵以及匹配滤波信号。

[0069] 分解模块20用于将信道模型矩阵分解得到主对角线矩阵与非主对角线矩阵。具体地，在本发明的一个实施例中，将信道模型矩阵分解得到主对角线矩阵和非主对角线矩阵之后，进一步地用于：根据主对角线矩阵、非主对角矩阵、第一矩阵以及匹配滤波信号获得第二矩阵、第一向量以及有效信道增益。

[0070] 更具体地，如图3所示，当基站天线接收到数据后经过匹配滤波器(MF)，输出匹配滤波信号。同时上行链路模块中需要提前进行计算A并提取其主对角线元素作为主对角线矩阵P，非主对角线元素作为非主对角线矩阵Q。其中，P的主对角线元素是A的主对角线元素，非主对角线元素为0，Q的非主对角线元素是A的非主对角线元素，主对角线元素为0。

[0071] 进一步地，为了最大限度地提高计算并行度，延长流水线，将迭代中需要的参数矩阵提前进行计算，其中计算第二矩阵R＝P-1Q、有效信道增益U＝P-1G及第一向量T＝P-1yMF，在进行计算中都需要计算主对角线矩阵P的逆，然而此处的P只是主对角线非零，进行计算时只需要将主对角线元素求倒数，另外，有效先到增益U也只需要输出主对角元素Uii。

[0072] 这一步可以通过下标计算灵活的存储单位完成而不需要占用计算资源。

[0073] 获取模块30用于根据主对角线矩阵、非主对角线矩阵以及辅助参数获取迭代参数与迭代初始值。

[0074] 具体地，在本发明的一个实施例中，根据主对角线矩阵、非主对角线矩阵以及辅助参数获得迭代参数以及迭代初始值，进一步包括：通过B＝(1-ω)I-ωR,F＝ωT得到迭代参数矩阵，其中，ω为时间弛豫参数，F为迭代参数，T为第一向量，I为单位矩阵；根据得到迭代初始值。更具体地，首先进行预处理获得第二矩阵和第一向量，如图3所示，再进行计算矩阵初值B，需要说明的是，迭代初值的选取一定程度上决定了迭代的收敛快慢，其中通过引入时间弛豫参数来进行控制初值的大小。

[0075] 进一步地，在计算迭代参数矩阵中可以看出B和F的计算都不涉及矩阵与矩阵的乘法，只是较为简单的矩阵加减法与标量乘法，此外，时间弛豫参数ω的设定在迭代的收敛性与收敛速度方面占有重要的地位，要求0<ω<1。其次进行迭代初值的计算 当迭代次数有限时，迭代初值的确定将对检测的精确性和计算量产生一定的影响。传统的迭代方法将迭代初值设为0向量，但是通过对矩阵A的性质进一步探索可以发现矩阵A是主对角线占优的，这使得当基站天线数N远大于用户天线M时，矩阵A的主对角线趋近于N，非主对角线趋向于0。同时利用纽曼级数估算A-1＝P-1-P-1QP-1我们可以把迭代初始向量设为根据之前的参数计算可以化简为 这样设计初始值与最
终要求的结果更加接近，从而使计算更精确，迭代速度更快，从而降低了计算量。

[0076] 迭代模块40用于根据迭代参数和迭代初始值通过本迭代式进行循环列迭代展开，以得到线性方程组的近似值。

[0077] 具体地，在本发明的一个实施例中，通过迭代计算公式得到线性方程组的近似值，迭代公式为： 其中，B为迭代参数矩阵初值，k为正整数。更具体地，如图3所示，将初始值与参数带入迭代公式中，经过有限次的迭代即可得到较为准确的原始结果。

[0078] 在计算过程中直接求方程的解而不是先求系数矩阵的逆再通过乘法求解的新思路，提高了硬件效率，同时步骤的细分也增加了运算并行性。

[0079] 此外，由于检测与解码最终将在集成电路芯片上实现，例如FPGA，ASIC，DSP等等，算法的计算量将是衡量优劣的重要指标。由于不论是最小均方误差(MMSE)算法或者外推并行迭代算法都需要计算Gram矩阵和匹配滤波yMF，因此此处的计算量仅包括这两步结束后的步骤。此处的计算量是用算法中实数乘法数量来衡量的，由于硬件电路中乘法器的开销是相对较大的，以此衡量计算量更加客观。

[0080] 进一步地，计算量来自基本的四个部分:

[0081] 1.M阶主对角线矩阵P-1分别与M阶矩阵Q以及M×1向量yMF的乘积，此处需要4M2次乘法运算。

[0082] 2.迭代参数矩阵B和F的计算，此处需要2M2次乘法运算。

[0083] 3.K次迭代运算，包括迭代初始矩阵的计算，此处需要4kM2次乘法运算。

[0084] 4.计算信道增益，噪声与干扰的方差(NPIvariance)以及最后的对数似然比(LLR)，需要8M个乘法器。

[0085] 将这四个部分加在一起，总的计算量为O(M)＝(4k+6)M2+8M。对于传统的MMSE算法如纽曼级数近似，其计算量最终正比于乘法次数M的三次方，当M增大，即用户设备数增多时计算量增加过快，不利于硬件实现。而本发明提出的算法近于M的平方成正比，其计算量大幅度减少，更利于在大规模多输入多输出系统中使用。

[0086] 根据本发明实施例公开的基于线性方程组求近似解的信号检测装置，首先通过接收信道模型矩阵元素进行获取信道模型矩阵，其次，将获取的信道模型矩阵进行分解，根据分解的矩阵以及辅助参数进行获取迭代参数与迭代初始值，最后通过迭代式进行循环列迭代展开得到线性方程组的近似值。通过本公开的信号检测方法能够降低运算复杂度及误码率，提高数据吞吐量，更利于在大规模多输入多输出系统中使用。

[0087] 流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

[0088] 在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

[0089] 应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

[0090] 本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

[0091] 此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

[0092] 上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

[0093] 在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

[0094] 尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。