带有检测前信道矩阵预处理的MIMO-OFDM无线信号检测方法和系统转让专利
申请号 : CN201910152082.4
文献号 : CN111628951B
文献日 : 2021-08-31
发明人 : 展睿 , 孔鲁
申请人 : 乐鑫信息科技(上海)股份有限公司
摘要 :
权利要求 :
1.一种用于MIMO‑OFDM无线通信系统的信号检测方法,包括对多个MIMO‑OFDM数据包进行处理,其特征在于,所述方法包括下述步骤:对于该多个MIMO‑OFDM数据包中的每个MIMO‑OFDM数据包,执行下述步骤:通过信道估计得出每个子载波的信道矩阵;
接收每个子载波的接收向量;
对每个子载波的信道矩阵执行信道矩阵预处理,以生成全局动态K值表,其中所述信道矩阵预处理包括对当前子载波的信道矩阵进行分解和格基规约以生成当前子载波的多个LR域矩阵,其中所述全局动态K值表包括与每个子载波的每一搜索层对应的全局动态K值;
以及
对所述MIMO‑OFDM数据包中的每个OFDM符号进行MIMO检测,其中所述MIMO检测包括对当前OFDM符号的每个子载波执行下述步骤:读取当前子载波的多个LR域矩阵以及接收向量;
将当前子载波的接收向量转换至LR搜索域;以及对当前子载波进行K‑best搜索,以得出当前子载波的LR域候选发送向量,其中在所述K‑best搜索中,对当前子载波的每一搜索层应用的K值为所述全局动态K值表中与该搜索层对应的全局动态K值。
2.根据权利要求1所述的信号检测方法,其特征在于,所述对每个子载波的信道矩阵执行信道矩阵预处理的步骤还包括生成用于每个子载波的搜索参数,其中所述搜索参数包括与每个子载波的每一搜索层对应的LR域搜索上界和下界;及所述对当前子载波进行K‑best搜索的步骤还包括在所述K‑best搜索中,对当前子载波的每一搜索层应用所述搜索参数中与该搜索层对应的LR域搜索上界和下界。
3.根据权利要求1所述的信号检测方法,其特征在于,若所述MIMO‑OFDM无线通信系统为实数系统,则在所述信道矩阵预处理之前对每个子载波的信道矩阵进行实数分解,并且在对当前子载波进行K‑best搜索之前对接收向量进行实数分解。
4.根据权利要求2所述的信号检测方法,其特征在于,所述对当前子载波的信道矩阵进行分解和格基规约包括:对当前子载波的信道矩阵进行MMSE扩展、排序的QR分解,以得到酉矩阵、上三角矩阵和交换矩阵,以及对所述酉矩阵、所述上三角矩阵和所述交换矩阵进行LLL格基规约以生成所述多个LR域矩阵,其中所述多个LR域矩阵包括格基酉矩阵、格基上三角矩阵和格基转换矩阵。
5.根据权利要求4所述的信号检测方法,其特征在于,将当前子载波的接收向量转换至LR搜索域包括对接收向量进行偏移缩放并将偏移缩放后的接收向量与所述格基酉矩阵的共轭转秩相乘,以得到在LR域中的接收向量。
6.根据权利要求4所述的信号检测方法,其特征在于,所述LR域搜索上界和下界按下述方式得出:
对于第n子载波的第l搜索层的LR域搜索上界:对于第n子载波的第l搜索层的LR域搜索下界:n ‑1
其中Ω为第l搜索层的星座元素的定义域;矩阵(T) 为LLL格基规约后得到的格基转n ‑1 n ‑1 n ‑1 n ‑1换矩阵的逆矩阵;(T) [l]为矩阵(T) 的第l行;((T) [l])+为矩阵(T) 的第l行中为正n ‑1 n ‑1
的元素;((T) [l])‑为矩阵(T) 的第l行中为负的元素。
7.根据权利要求1所述的信号检测方法,其特征在于,所述与每个子载波的每一搜索层对应的全局动态K值是按照下述步骤中的一个步骤或多个步骤的组合来确定的:(1)对于信道状况较差的子载波,与该子载波的搜索层对应的全局动态K值增大;
(2)向每个子载波的每一搜索层对应的全局动态K值分配权重,其中对于距离起始搜索层较近的搜索层,向与该搜索层对应的全局动态K值分配较大的权重;以及(3)将子载波分组,针对分组中的子载波确定每个子载波的每一搜索层对应的全局动态K值。
8.根据权利要求6所述的信号检测方法,其特征在于,所述与每个子载波的每一搜索层对应的全局动态K值是按照下述步骤中的一个步骤或多个步骤的组合来确定的:(1)对于信道状况较差的子载波,与该子载波的搜索层对应的全局动态K值增大;
(2)向每个子载波的每一搜索层对应的全局动态K值分配权重,其中对于距离起始搜索层较近的搜索层,向与该搜索层对应的全局动态K值分配较大的权重;
(3)将子载波分组,针对分组中的子载波确定每个子载波的每一搜索层对应的全局动态K值;
(4)与每个子载波的每一搜索层对应的全局动态K值为与每一搜索层的搜索范围大小正相关的正整数;以及
(5)将每个子载波的所有搜索层的搜索范围大小分段,为搜索范围大小的每个分段分配对应的全局动态K值,以使得搜索范围较大的分段对应于较大的全局动态K值;
其中所述每一搜索层的搜索范围根据下述公式确定:
9.根据权利要求1所述的信号检测方法,其特征在于,对当前子载波进行K‑best搜索的步骤包括:
对于当前子载波的K‑best搜索树中的顶层,从起始点进行由近及远的快速枚举展开以得出起始搜索层的所有候选输出部分向量,其中起始搜索层的所有候选输出部分向量的个数为与起始搜索层对应的全局动态K值,并计算起始搜索层的候选输出部分向量与部分接收向量之间的部分欧氏距离;
对于所述K‑best搜索树中除所述顶层之外的每一搜索层,执行下述展开步骤:根据上一层的每个候选输出部分向量在当前搜索层中确定一个起始点,从每个起始点进行独立的展开;
(a)在每个独立的展开中,从该起始点展开第一子节点;
(b)在与展开的子节点对应的部分候选向量集合中,选择部分欧氏距离最小的部分候选向量作为当前搜索层的候选输出部分向量;
(c)从所述部分候选向量集合中取出与所述部分欧氏距离最小的部分候选向量;
(d)从与所述部分欧氏距离最小的部分候选向量对应的子节点展开得出当前搜索层的下一子节点,并将与所述下一子节点对应的部分候选向量补充到所述部分候选向量集合中;
(e)重复执行步骤(b)至(d),直至得出当前搜索层的所有候选输出部分向量,其中当前搜索层的所有候选输出部分向量的个数为与当前搜索层对应的全局动态K值;以及当完成对所述K‑best搜索树中的底层的搜索时,得出当前子载波的所有LR域候选发送向量,对当前子载波的K‑best搜索结束。
10.根据权利要求9所述的信号检测方法,其特征在于,对于当前子载波的当前搜索层中丢弃的次优的LR域候选发送向量,向下逐层展开至第1搜索层,但仅扩展第一子节点,以得到次优的LR域候选发送向量,并将所述次优的LR域候选发送向量增加到当前子载波的所有LR域候选发送向量中。
11.根据权利要求1所述的信号检测方法,其特征在于,对于当前子载波,创建当前子载波的比特距离表,其中在所述比特距离表中,对于每个发射天线的QAM符号的每个比特,包含当前比特为0的所有LR域候选发送向量中的最小部分欧氏距离以及当前比特为1的所有LR域候选发送向量中的最小部分欧氏距离。
12.根据权利要求11所述的信号检测方法,其特征在于,还包括:将当前子载波的所有LR域候选发送向量转换成原星座域的候选发送向量;
判断原星座域的候选发送向量中的所有元素是否均为合法星座点,若是,则保留该原星座域的候选发送向量及其部分欧氏距离,若否,则将该原星座域的候选发送向量丢弃;以及
将所保留的原星座域的合法候选发送向量的所有星座点,进行M‑QAM星座点反映射,得到反映射的比特序列。
13.根据权利要求12所述的信号检测方法,其特征在于,将反映射的比特序列中的逐个比特与比特距离表中的对应的位置进行比较,若当前比特为0且其部分欧氏距离小于比特距离表中对应的最小部分欧氏距离,则用当前比特的部分欧氏距离更新比特距离表中对应的最小部分欧氏距离,若当前比特为1且其部分欧氏距离小于比特距离表中对应的最小部分欧氏距离,则用当前比特的部分欧氏距离更新比特距离表中对应的最小部分欧氏距离。
14.根据权利要求13所述的信号检测方法,其特征在于,使用所述比特距离表计算对应比特的LLR软值:
LLR(bi,t)=PEDmin,0‑PEDmin,1其中bi,t为第i发射天线QAM符号的第t比特;
PEDmin,0为该比特bi,t为0的所有候选发送向量中的最小部分欧氏距离值;以及PEDmin,1为该比特bi,t为1的所有候选发送向量中的最小部分欧氏距离值。
15.根据权利要求4所述的信号检测方法,其特征在于,对于复数系统,所述LLL格基规约为复数域的LLL格基规约。
16.一种用于MIMO‑OFDM无线通信系统的信号检测系统,包括对多个MIMO‑OFDM数据包进行检测的MIMO检测器模块,其特征在于,所述MIMO检测器模块包括信道矩阵预处理子模块、存储子模块和K‑best搜索子模块:所述MIMO检测器模块配置成接收通过信道估计得出的每个子载波的信道矩阵以及每个子载波的接收向量以作为输入;
所述信道矩阵预处理子模块配置成对每个子载波的信道矩阵执行信道矩阵预处理,以生成全局动态K值表,其中所述信道矩阵预处理包括对当前子载波的信道矩阵进行分解和格基规约以生成当前子载波的多个LR域矩阵,其中所述全局动态K值表包括与每个子载波的每一搜索层对应的全局动态K值;
所述存储子模块配置成存储全局动态K值表以及用于每个子载波的搜索参数;
所述K‑best搜索子模块配置成对所述MIMO‑OFDM数据包中的每个OFDM符号进行MIMO检测,其中所述MIMO检测包括对当前OFDM符号的每个子载波执行下述步骤:读取当前子载波的多个LR域矩阵以及接收向量;
将当前子载波的接收向量转换至LR搜索域;以及对当前子载波进行K‑best搜索,以得出当前子载波的LR域候选发送向量,其中在所述K‑best搜索中,对当前子载波的每一搜索层应用的K值为所述全局动态K值表中与该搜索层对应的全局动态K值;以及
输出当前子载波的LR域候选发送向量。
17.根据权利要求16所述的信号检测系统,其特征在于,所述对每个子载波的信道矩阵执行信道矩阵预处理的步骤还包括生成用于每个子载波的搜索参数,其中所述搜索参数包括与每个子载波的每一搜索层对应的LR域搜索上界和下界;及所述对当前子载波进行K‑best搜索的步骤还包括在所述K‑best搜索中,对当前子载波的每一搜索层应用所述搜索参数中与该搜索层对应的LR域搜索上界和下界。
18.根据权利要求16所述的信号检测系统,其特征在于,若所述MIMO‑OFDM无线通信系统为实数系统,则所述信号检测系统还包括实数分解子模块,该实数分解子模块配置成在所述信道矩阵预处理之前对每个子载波的信道矩阵进行实数分解;并且所述K‑best搜索子模块还配置成在对当前子载波进行K‑best搜索之前对接收向量进行实数分解。
19.根据权利要求16所述的信号检测系统,其特征在于,所述信道矩阵预处理子模块中还包括MMSE扩展单元、排序QR分解单元以及LLL格基规约单元,分别配置成对当前子载波的信道矩阵进行MMSE扩展、排序的QR分解,以及LLL格基规约,以生成多个LR域矩阵;
其中所述排序的QR分解产生酉矩阵、上三角矩阵和交换矩阵,所述LLL格基规约包括对所述酉矩阵、所述上三角矩阵和所述交换矩阵进行LLL格基规约以生成所述多个LR域矩阵,其中所述多个LR域矩阵包括格基酉矩阵、格基上三角矩阵和格基转换矩阵。
20.根据权利要求19所述的信号检测系统,其特征在于,所述K‑best搜索子模块还包括偏移缩放单元,该偏移缩放单元配置成在对当前子载波进行K‑best搜索之前,对接收向量进行偏移缩放并将偏移缩放后的接收向量与所述格基酉矩阵的共轭转秩相乘,以得到在LR域中的接收向量。
21.根据权利要求19所述的信号检测系统,其特征在于,所述信道矩阵预处理子模块还包括LR域搜索上界和下界确定单元,该LR域搜索上界和下界确定单元配置成按下述方式得出LR域搜索界:
对于第n子载波的第l搜索层的LR域搜索上界:对于第n子载波的第l搜索层的LR域搜索下界:n ‑1
其中Ω为第l搜索层的星座元素的定义域;矩阵(T) 为LLL格基规约后得到的格基转n ‑1 n ‑1 n ‑1 n ‑1换矩阵的逆矩阵;(T) [l]为矩阵(T) 的第l行;((T) [l])+为矩阵(T) 的第l行中为正n ‑1 n ‑1
的元素;((T) [l])‑为矩阵(T) 的第l行中为负的元素。
22.根据权利要求16所述的信号检测系统,其特征在于,所述K‑best搜索子模块配置成按照下述步骤中的一个步骤或多个步骤的组合来确定所述与每个子载波的每一搜索层对应的全局动态K值:
(1)对于信道状况较差的子载波,与该子载波的搜索层对应的全局动态K值增大;
(2)向每个子载波的每一搜索层对应的全局动态K值分配权重,其中对于距离起始搜索层较近的搜索层,向与该搜索层对应的全局动态K值分配较大的权重;以及(3)将子载波分组,针对分组中的子载波确定每个子载波的每一搜索层对应的全局动态K值。
23.根据权利要求21所述的信号检测系统,其特征在于,所述K‑best搜索子模块配置成按照下述步骤中的一个步骤或多个步骤的组合来确定所述与每个子载波的每一搜索层对应的全局动态K值:
(1)对于信道状况较差的子载波,与该子载波的搜索层对应的全局动态K值增大;
(2)向每个子载波的每一搜索层对应的全局动态K值分配权重,其中对于距离起始搜索层较近的搜索层,向与该搜索层对应的全局动态K值分配较大的权重;
(3)将子载波分组,针对分组中的子载波确定每个子载波的每一搜索层对应的全局动态K值;
(4)与每个子载波的每一搜索层对应的全局动态K值为与每一搜索层的搜索范围大小正相关的正整数;以及
(5)将每个子载波的所有搜索层的搜索范围大小分段,为搜索范围大小的每个分段分配对应的全局动态K值,以使得搜索范围较大的分段对应于较大的全局动态K值;
其中所述每一搜索层的搜索范围根据下述公式确定:
24.根据权利要求16所述的信号检测系统,其特征在于,所述K‑best搜索子模块对当前子载波进行K‑best搜索包括:对于当前子载波的K‑best搜索树中的顶层,从起始点进行由近及远的快速枚举展开以得出起始搜索层的所有候选输出部分向量,其中起始搜索层的所有候选输出部分向量的个数为与起始搜索层对应的全局动态K值,并计算起始搜索层的候选输出部分向量与部分接收向量之间的部分欧氏距离;
对于所述K‑best搜索树中除所述顶层之外的每一搜索层,执行下述展开步骤:根据上一层的每个候选输出部分向量在当前搜索层中确定一个起始点,从每个起始点进行独立的展开;
(a)在每个独立的展开中,从该起始点展开第一子节点;
(b)在与展开的子节点对应的部分候选向量集合中,选择部分欧氏距离最小的部分候选向量作为当前搜索层的候选输出部分向量;
(c)从所述部分候选向量集合中取出与所述部分欧氏距离最小的部分候选向量;
(d)从与所述部分欧氏距离最小的部分候选向量对应的子节点展开得出当前搜索层的下一子节点,并将与所述下一子节点对应的部分候选向量补充到所述部分候选向量集合中;
(e)重复执行步骤(b)至(d),直至得出当前搜索层的所有候选输出部分向量,其中当前搜索层的所有候选输出部分向量的个数为与当前搜索层对应的全局动态K值;以及当完成对所述K‑best搜索树中的底层的搜索时,得出当前子载波的所有LR域候选发送向量,对当前子载波的K‑best搜索结束。
25.根据权利要求24所述的信号检测系统,其特征在于,所述K‑best搜索子模块还包括丢弃路径重用单元,该丢弃路径重用单元配置成对于当前子载波的当前搜索层中丢弃的次优的LR域候选发送向量,向下逐层展开至第1搜索层,但仅扩展第一子节点,以得到次优的LR域候选发送向量,并将所述次优的LR域候选发送向量增加到当前子载波的所有LR域候选发送向量中。
26.根据权利要求16所述的信号检测系统,其特征在于,还包括对于当前子载波创建的比特距离表,其中在所述比特距离表中,对于每个发射天线的QAM符号的每个比特,包含当前比特为0的所有LR域候选发送向量中的最小部分欧氏距离以及当前比特为1的所有LR域候选发送向量中的最小部分欧氏距离。
27.根据权利要求26所述的信号检测系统,其特征在于,还包括LLR软值生成模块,该LLR软值生成模块配置成从MIMO检测器模块接收当前子载波的所有LR域候选发送向量,并将所述LR域候选发送向量转换成原星座域的候选发送向量;
判断原星座域的候选发送向量中的所有元素是否均为合法星座点,若是,则保留该原星座域的候选发送向量及其部分欧氏距离,若否,则将该原星座域的候选发送向量丢弃;以及
将所保留的原星座域的合法候选发送向量的所有星座点,进行M‑QAM星座点反映射,得到反映射的比特序列。
28.根据权利要求27所述的信号检测系统,其特征在于,该LLR软值生成模块还配置成将反映射的比特序列中的逐个比特与比特距离表中的对应的位置进行比较,若当前比特为
0且其部分欧氏距离小于比特距离表中对应的最小部分欧氏距离,则用当前比特的部分欧氏距离更新比特距离表中对应的最小部分欧氏距离,若当前比特为1且其部分欧氏距离小于比特距离表中对应的最小部分欧氏距离,则用当前比特的部分欧氏距离更新比特距离表中对应的最小部分欧氏距离。
29.根据权利要求28所述的信号检测系统,其特征在于,所述LLR软值生成模块配置成使用所述比特距离表计算对应比特的LLR软值:LLR(bi,t)=PEDmin,0‑PEDmin,1其中bi,t为第i发射天线QAM符号的第t比特;
PEDmin,0为该比特bi,t为0的所有候选发送向量中的最小部分欧氏距离值;以及PEDmin,1为该比特bi,t为1的所有候选发送向量中的最小部分欧氏距离值;并且所述LLR软值生成模块还配置成输出计算出的LLR软值。
30.根据权利要求19所述的信号检测系统,其特征在于,对于复数系统,所述LLL格基规约为复数域的LLL格基规约。
说明书 :
带有检测前信道矩阵预处理的MIMO‑OFDM无线信号检测方法
和系统
技术领域
背景技术
gain)以提高系统数据传输的可靠性。尤其,伴随着无线通信理论的演化,新的MIMO无线通
信技术采用的天线数目正变得或即将变得越来越庞大。同时,用户设备越来越小尺寸化,集
成度越来越高。这就使得 MIMO信号的高性能检测方法的研究变得十分有意义。一方面需要
检测方法的复杂度可控,保证系统数据的大吞吐率;另一方面需要满足超大规模集成电路
(Very Large Scale Integrated circuits,VLSI)设计实现的低功耗和低面积的要求。
的。因此绝大部分系统配置下,最优检测并不实用,仅作为仿真中其他MIMO检测器的性能对
比参照。
均衡方式,一次性处理所有的并行数据流,复杂度最低,系统开销小,但是其接收分级增益
(Receiver Diversity Gain,RDG)接近单天线系统(SISO),因此误码性能最差。非线性次优
检测方法,如多种形式的连续误差消除法(Successive Interference Cancellation,
SIC),接收分级增益略有提高,但易受误差传播的影响,误码性能提升有限,在大天线和大
星座规模时,与ML性能差别极大。
的K‑best检测器,可以保证独立于信号接收信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)的吞吐
率,同时性能与ML检测接近,因此,是最常用的MIMO检测方法之一。其检测性能和复杂度之
间的平衡,是通过调节K‑best中的K因子实现的。
调节K因子已经无法实现MIMO接收性能和复杂度的均衡了。
(如低密度校验码(LDPC)、Turbo码、卷积码(CC))等综合使用,以进一步提高系统性能和频
谱利用率、对抗无线信道的非理想状况。
及高阶M‑QAM、先进信道编解码技术的典型实例。
软值生成,没有综合考虑,无法充分利用信道编码增益。
Proc.Globecom,Taipei,Taiwan,November 17‑21 2002.作为LR域 MIMO检测的理论奠基之
作,给出了清晰的LR域理论分析和物理意义解释,但是没有给出任何具体的实施建议。
于MMSE的格基规约),"in ITG Proc.Workshop on Smart Antennas(WSA),Munich,
Germany,Mar.2004.提出了LR域变换的最优操作,但是其MIMO检测基于MMSE,因此检测性能
差强人意。
行近优MIMO检测),”in Proc.IEEE Int.Symp.Circuits Syst.,May 2008,pp.316– 319.是
最早给出LR域K‑best MIMO检测方法的文献,但是其没有将LR域展开边界考虑到算法中。同
时非针对MIMO‑OFDM设计,软值生成也没有特殊考虑。
的K‑best MIMO检测器的复杂性),”in Proc.Eur.Signal Process.Conf.,Glasgow, U.K.,
Aug.2009,pp.2411–2415.虽然给出了带LR域搜索边界的K‑best检测方法,也提出了K的动
态调整,但是其预处理过程并不是最优,而且其动态调整 K值的过程,并不是保证整个资源
总量不变,而是大幅增加了系统搜索资源。同时,其不是针对MIMO‑OFDM中常遇到的频率选
择性信道,也没有针对信道编解码增益进行软值生成优化。
落。同时没有优化软值生成,没有将信道编解码的增益最大化。而且,其中的LR域搜索没有
定义边界,展开效率没有最大化。
最简化。而且,LR域的搜索并不是基于合理的搜索边界,而是采用的深度优先的球译码,这
样造成三个后果:1)搜索范围不合理,无用展开多,或有用展开不充分;2)搜索不是按需展
开,并没有利用天然的展开顺序,需要额外的PED排序模块;3)由于搜索展开取决于球半径
d,致使K值不固定,随SNR等因素波动极大,对于硬件实现不利。同时,该专利针对MIMO单载
波系统设计,非针对MIMO‑OFDM系统设计,无法应对多径信道带来的频率选择性衰落。
产生严重错误。
测的软输出方法,其中该方法利用格基规约和相应的LR变换域信号的排序列表来执行K‑
best检测。然而,该专利同样针对 MIMO单载波系统设计,而并未对MIMO‑OFDM系统中多径信
道带来的频率选择性衰落情况下的软值生成提供任何优化。
性信道进行优化,在不增加系统搜索资源的情况下进行K值的动态分配,以及针对信道编解
码增益进行软值生成优化。应理解,上述所列举的技术问题仅作为示例而非对本发明的限
制,本发明并不限于同时解决上述所有技术问题的技术方案。本发明的技术方案可以实施
为解决上述或其他技术问题中的一个或多个。
发明内容
编码的MIMO‑OFDM无线通信系统的、以格基规约辅助的、稳定吞吐率的全局动态K规划的K‑
best多天线检测器结构和方法。
多个LR域矩阵,其中所述全局动态K值表包括与每个子载波的每一搜索层对应的全局动态K
值;以及
向量;将当前子载波的接收向量转换至LR搜索域;以及对当前子载波进行K‑best搜索,以得
出当前子载波的LR 域候选发送向量,其中在所述K‑best搜索中,对当前子载波的每一搜索
层应用的K值为所述全局动态K值表中与该搜索层对应的全局动态K值。
包括信道矩阵预处理子模块、存储子模块和K‑best搜索子模块:
基规约以生成当前子载波的多个LR域矩阵,其中所述全局动态K值表包括与每个子载波的
每一搜索层对应的全局动态K值;
的多个LR域矩阵以及接收向量;将当前子载波的接收向量转换至LR搜索域;以及对当前子
载波进行K‑best搜索,以得出当前子载波的LR域候选发送向量,其中在所述K‑best搜索中,
对当前子载波的每一搜索层应用的K值为所述全局动态K值表中与该搜索层对应的全局动
态K值;以及输出当前子载波的LR域候选发送向量。
少,从而使LLR软值生成更合理,充分挖掘利用信道编解码的增益。本发明的方法和系统适
合于通过VLSI实现高效高性能的 MIMO‑OFDM检测。
附图说明
具体实施方式
的,而不作为对本发明的限制。
衰落,信道矩阵 维度为Nrx×Ntx,其元素hi,j为均值为零,方差为1的二维高斯随机变量。
当前的接收信号向量 看作是格(Lattice)中的一个向量,当前信道矩阵 的列向量为当前
格的一组基向量。在实际的 MIMO无线信道中,天线阵列的物理实现和空间环境的散射等,
都会使 的基向量产生相关性。
Detectors for MIMO Communication Systems(用于 MIMO通信系统的格基规约辅助的检
测器)以及D.Wubben,R.Bohnke,V Kuhn, and K.‑D.Kammeyer的上述论文"MMSE‑Based
Lattice Reduction for Near‑ML Detection of MIMO Systems(用于MIMO系统的近似ML
检测的基于MMSE 的格基规约)。通过LR变换,将 转换成近正交的信道矩阵后,在LR域展开
检测,以改善MIMO近优检测器的检测性能。基于格基规约辅助(LR‑Aided, LRA)的K‑best检
测器也得到了一定的发展,参见M.Shabany and G.Gulak的上述论文“The application of
lattice‑reduction to the K‑best algorithm for near‑ optimal MIMO detection(将
格基规约应用于K‑Best算法以进行近优MIMO检测)以及S.Roger,A.Gonzalez,V.Almenar和
M.Vidal的上述论文“On decreasing the complexity of lattice‑reduction‑aided K‑
best MIMO detectors(降低格基规约辅助的K‑best MIMO检测器的复杂性)”。
受实数或复数系统限制。但为了便于说明,通常以实数系统为例进行阐述。
号向量, 为高斯白噪声向量,其均值为零,方差为δ。
列式为±1。格基规约的算法,常用的有实数系统的LLL (Lenstra,Lanstra and Lovasz)
法,复数系统的CLLL(complex LLL)法,Seysen‘s, Brun's以及Element LR等。本发明中,针
对实数系统可采用常用的LLL法,而针对复数系统可采用CLLL法。
点取值为连续的整数。而一般的M‑QAM星座取值,星座点之间的步长为2(未归一化),通常需
要进行偏移缩放(shifting and scaling),才可以在LR域上进行连续整数域的搜索。对于
接收向量 其偏移缩放为 其中 是一个维度与 相同的,各元素一般全为1或
1+j的向量(实数系统为1,复数系统为1+j,也可为其他)。则系统模型在经过偏移缩放后为
记 其中 即为LR连续整数域的MIMO检测对
象。
载波映射器210、多个IDFT(傅里叶反变换器) 212、多个GI(保护间隔)和整形器216、模拟和
射频信号接收器216,以及多个发射天线218。
个AGC(自动增益控制)模块308、多个同步器 310、多个傅里叶变换器312、信道估计模块
314、MIMO检测器318、LLR生成和列表反映射器320、流反解析器322、FEC解码器324,以及去
加扰器326。在优选的实施例中,本发明的方法以及系统可以具体实现在虚线框316围起的
硬件部分内。应理解,本发明的方法和系统的全部或者部分可以实现为硬件、软件、固件和/
或其任意组合。
Correction,前向纠错)编码器和FEC解码器中。
天线的多路数据比特流。数据流的数目为信道矩阵的秩数,对Nrx×Ntx维的满秩信道矩阵
数据流数目为min(Nrx,Ntx)。每一路数据比特流经过独立的M‑QAM星座点映射,加载于
OFDM符号的Nsd个相应的数据子载波(subcarrier)上,再由对应当前天线的IDFT模块作反离
散傅立叶变换,将频域的OFDM符号变换成时域OFDM符号。为了对抗多径信道和邻带干扰,在
发送包时域波形中的每一个时域OFDM符号前端加上保护间隔 (Guard Interval,GI),并通
过加窗整型后,送至模拟/RF端和对应的天线进行信号发送。
过对包头(Preamble)的处理,完成频率和时间同步(SYNC)。同步后的信号,通过离散傅立叶
变换(DFT)变换回频域。接收机在正式数据包的MIMO联合解调(joint detection)之前,利
用包头中加载的辅助字段(如WiFi中的HT‑LTF字段)完成对于MIMO信道的估计 (Channel
Estimation,CE),得到估计的信道矩阵
Likelihood Ratio)生成模块可以采用不同的LLR生成方法,产生适合后续FEC解码器的软
比特值,以充分挖掘当前FEC的编码增益(Coding Gain,CG)。
Symbol,QAM symbol)在不同天线的同一OFDM符号周期的相同子载波位置上。作为示例,每
个天线发射的数据902 包括前导码和包头904以及数据OFDM符号部分906,其中数据OFDM符
号部分进而包含N个OFDM符号。
OFDM符号周期内,将各个天线上接收到的信号在对应的OFDM符号周期内的时域信号,经过
DFT转到频域中OFDM频段内各个子载波上的接收信号。图10中,给出了第一个OFDM符号周期
1006内的信号,经过DFT变换到频域的加载了有用数据的Nsd个OFDM子载波1008的示意图。一
个MIMO接收检测过程,就是基于一个OFDM符号周期内的,各天线的某个子载波上的接收信
号,分别进行的。例如,第一OFDM符号周期 1006内,Nrx个天线在第1个子载波上的接收信号
向量,为当前包第一个MIMO 接收检测的输入。
平坦衰落的信道。我们可以将经过采样的时域MIMO信道 抽象为一个Ntx×Nrx×Nτ的三维
复矩阵。经过DFT变换到频域中的频域信道 将已用数据子载波提出后,为一个Ntx×Nrx
×Nsd的三维复矩阵,其第i根传输天线和第j根接收天线之间的Nsd维信道响应向量
是频率选择性的。但是,针对每一个数据子载波i的MIMO接收信号的检测,可以认
为在当前子载波上的MIMO信道是平坦衰落,而且Nsd个数据子载波的Ntx×Nrx维信道矩阵
状况各不相同,可以看作是相互独立的平坦瑞丽衰落信道。
不特殊区分同一接收数据包中不同OFDM符号的序列编号。但同一OFDM符号中,不同的子载
波上的信道状况,在实际应用中在各自衰落和相关性上的差异很大。现有技术中的方案通
常考虑对单载波上的MIMO检测进行优化,而未能充分考虑不同的子载波上的信道状况以及
差异。然而,这些差异若不综合考虑,会严重影响编码的MIMO‑OFDM检测的性能。
噪声方差估计向量
增益。
阵信道预处理和之后的数据检测分开进行的情况。应理解,对于本发明的具体实施而言,情
景的选择通常取决于系统软硬件环境和参数以及所使用的协等。通常在系统设计阶段,本
领域技术人员可以根据设计需要,确定系统中采用适于哪一种情景的流程。
OFDM数据包进行处理。具体地,该方法包括:从步骤402开始,逐一对该多个MIMO‑OFDM数据
包中的每个MIMO‑OFDM数据包进行处理。
动态K值表。具体地,在步骤410中的所述信道矩阵预处理包括对当前子载波的信道矩阵进
行分解和格基规约以生成当前子载波的多个LR域矩阵。另外,在步骤414所生成的全局动态
K值表包括与每个子载波的每一搜索层对应的全局动态K值。
地,在步骤420,读取当前子载波的多个LR域矩阵以及接收向量;在步骤422,将当前子载波
的接收向量转换至 LR搜索域;以及在步骤424,对当前子载波进行K‑best搜索,以得出当前
子载波的LR域候选发送向量。其中在所述K‑best搜索中,对当前子载波的每一搜索层应用
的K值为所述全局动态K值表中与该搜索层对应的全局动态K值。
上的频率选择性衰落,并且在不增加系统搜索资源的情况下进行K值的动态分配。
MIMO‑OFDM无线通信系统的信号检测方法500开始于步骤502,对于多个MIMO‑OFDM数据包中
的每个MIMO‑OFDM数据包进行处理。
和 噪声方差估计向量 拆分,使其维度扩大一倍。RVD后的MIMO系统传输方程变为:
RVD 有不同的分解方法,本发明并不限制于此处描述的分解
方法。
进行。具体地,对第n子载波的信道矩阵 进行格基规约预处理的过程可以根据图11所示
的示例方法1100按如下方式进行:
matrix),R为上三角矩阵。
算:
的元素;((T) [l])‑为矩阵(T) 的第l行中为负的元素。
优选地,所述搜索参数可包括与每个子载波的每一搜索层对应的LR域搜索上界和下界。
该子载波的搜索层对应的全局动态K值增大;(2)向每个子载波的每一搜索层对应的全局动
态K值分配权重,其中对于距离起始搜索层较近的搜索层,向与该搜索层对应的全局动态K
值分配较大的权重;(3) 将子载波分组,针对分组中的子载波确定每个子载波的每一搜索
层对应的全局动态K值;(4)与每个子载波的每一搜索层对应的全局动态K值为与每一搜索
层的搜索范围大小正相关的正整数;以及(5)将每个子载波的所有搜索层的搜索范围大小
分段,为搜索范围大小的每个分段分配对应的全局动态K值,以使得搜索范围较大的分段对
应于较大的全局动态K值;其中所述每一搜索层的搜索范围可根据下述公式确定:
有子载波的全局动态K值表中的K取值向量 用于后续MIMO检测。
n子载波第L层的候选路径数(或搜索展开资源分配)。
限于此。
个PED(l+1)值。对每一个l+1层的候选部分向量(此处假设为第p个候选部分向量),
计算:
层部分向量,补充到剩余的 个第l层候选部分向量中。更新该点的下一子节点的
搜索方向和步长。
展开的次优路径资源,在步骤7中,会进行丢弃路径重用。
按需展开树搜索的过程,图14示出根据现有技术的LR域固定K值按需展开树搜索的过程。
均为[5 10 5 8]。
索就漏掉了很关键的一个候选点。造成最后一层所得最优候选向量出现很大偏差。这一偏
差,会造成LLR软值生成偏离实际的噪声分布,从而使信道解码器的编码增益受到很大损
失。
所得的LR域候选发送向量(次优候选向量),经过后续步骤810至816,用以更新比特距离表。
个LR域候选向量,该处理过程相同。
座点,则保留 及其PED值PED (p)。若 向量中的任一元素,无法映射回原星座域,
则 不是合法LR域发送向量估计,MIMO检测器将 丢弃。
选向量中的最小PED值;同理,PEDmin,1和 bi,t项对应的位置所填数值,为该bi,t比特为1的所
有候选向量中的最小PED值。在第n子载波MIMO检测开始,将比特距离表初始化,例如填写较
大的PED 值。
b1,0
b1,1
b1,2
b1,3
b1,4
b1,5
b2,0
b2,1
b2,2
b2,3
b2,4
b2,5
0或1的位置的已填PEDmin,0或PEDmin,1进行比较,若新的PED值更小,则更新比特距离表中相
应位置的PED值;否则,不更新。
离表完成。
示:
的方法和系统生成的LLR软值进行处理和解码。
数。下面参考图5和图11,仅对复数系统与上述步骤的不同之处进行说明:
下限可由下式计算
802,对接收向量 进行偏移缩放:
数系统,也可以基于复数系统。下面以实数系统为例进行说明,但本发明的实施不限于此。
OFDM数据包进行处理。具体地,该方法包括:从步骤602开始,逐一对该多个MIMO‑OFDM数据
包中的每个MIMO‑OFDM数据包进行处理。
614对该第一OFDM符号的每个子载波的信道矩阵执行信道矩阵预处理,以在步骤620生成全
局动态K值表。具体地,在步骤614中的所述信道矩阵预处理包括对当前子载波的信道矩阵
进行分解和格基规约以生成当前子载波的多个LR域矩阵。另外,在步骤620生成的全局动态
K值表包括与每个子载波的每一搜索层对应的全局动态K值。
载波进行K‑best搜索,以及生成当前子载波的LR域候选发送向量。
行下述步骤:在步骤626,读取当前子载波的多个LR域矩阵以及接收向量;在步骤628,将当
前子载波的接收向量转换至LR搜索域;以及在步骤630,对当前子载波进行K‑best搜索,以
得出当前子载波的LR域候选发送向量。其中在所述K‑best搜索中,对当前子载波的每一搜
索层应用的K值为所述全局动态K值表中与该搜索层对应的全局动态K值。
上的频率选择性衰落,并且在不增加系统搜索资源的情况下进行K值的动态分配。特别是,
在第二情景中,本发明的信号检测方法将全局动态K值表的生成结合在每个MIMO‑OFDM数据
包中的第一 OFDM符号的MIMO检测过程中,并将所生成的全局动态K值表应用于后续 OFDM
符号的MIMO检测优化,以较小的额外计算开销换取大部分OFDM符号检测的优化,在有限的
系统搜索资源约束下进一步提升了检测性能。
检测方法400开始于步骤502,对于多个MIMO‑OFDM 数据包中的每个MIMO‑OFDM数据包进行
处理。
OFDM符号的所有子载波的MIMO检测以及信道矩阵预处理。
分,使其维度扩大一倍。
相同的方式进行。例如可以根据参照图11详述的示例方法进行。在此不再赘述。
K值分配,因此需要对第一OFDM符号的动态 K值分配进行特殊处理。如固定第一OFDM符号的
搜索K值,或第一OFDM 符号搜索采用基于子载波的动态K值分配等。
之间的范围差异,而是在所有子载波的所有搜索层,统一采用系统整体K值的情况。
算法确定后,在当前设定下的系统整体K值就被固定下来。
于复数系统,L=Ntx。
索层之间的范围差异,将当前子载波的所有搜索资源K×L在各搜索层之间进行动态分配的
情况。
子载波的全局动态K值表。然后,执行步骤724,进行LR域搜索、LR反映射及LLR软值生成。
的K值决定。但本领域技术人员应理解,本发明的实施并不局限于此。相反,本发明的全局动
态K值表可以适用于不同的K‑best 搜索展开方式。
下降,接收性能出现误码底(例如,参见图16A和 16B以及下文中相应的描述)。
着:一方面,固定了MIMO检测的速度,和系统的吞吐量,另一方面,保证了当前系统整体K值
设定下的系统检测的最优性能。
载波传输系统,经过LR域转换后,LR域搜索范围相对原星座域变化不大,可以相应减少其分
配的搜索展开资源,即相应的减少相关层的搜索K值。
OFDM的检测。
将搜索资源向较低层偏移,已达到最好的系统性能。
需要进行一次信道估计,生成新的信道矩阵,因此每进行一次信道估计,就需要重新进行信
道预处理和K值动态分配。
可以使系统的搜索路径更合理,软值生成更可靠,充分挖掘信道编解码增益,从而给系统的
接收带来很大的性能提升。因此,然而,无论是对于时变信道还是非时变信道,以及无论是
在第一情景还是第二情景中,本发明所公开的方法和系统都能够以较小的额外计算开销换
取 OFDM符号检测的较大优化,在有限的系统搜索资源约束下进一步提升检测性能。
存储的第n子载波的信道矩阵预处理结果和当前第n子载波的全局动态K值表中的K取值向
量 用于在步骤724执行后续的MIMO检测。
例方法进行。在此不再赘述。
本发明的方法和系统生成的LLR软值进行处理和解码。
该MIMO检测器模块可进一步包括信道矩阵预处理子模块1514、存储子模块1516和K‑best搜
索子模块1518。
索子模块1518可配置成实施为执行第一情景中和/或第二情景中根据本发明的MIMO检测方
法。
和格基规约以生成当前子载波的多个LR域矩阵,其中全局动态K值表包括与每个子载波的
每一搜索层对应的全局动态K值。
波的多个LR域矩阵以及接收向量;将当前子载波的接收向量转换至LR搜索域;以及对当前
子载波进行K‑best搜索,以得出当前子载波的LR域候选发送向量。在该K‑best搜索中,对当
前子载波的每一搜索层应用的K值为全局动态K值表中与该搜索层对应的动态K 值。K‑best
搜索子模块1518还可配置成输出当前子载波的LR域候选发送向量。
一OFDM符号的每个子载波的信道矩阵执行信道矩阵预处理,以生成全局动态K值表,其中信
道矩阵预处理包括对当前子载波的信道矩阵进行分解和格基规约以生成当前子载波的多
个LR域矩阵,其中全局动态K值表包括与每个子载波的每一搜索层对应的全局动态K 值,且
其中对第一OFDM符号进行MIMO检测处理包括对第一OFDM符号的每个子载波执行下述步骤:
根据预设的固定K值或对当前子载波计算的可变K值,对当前子载波进行K‑best搜索,以及
生成当前子载波的LR域候选发送向量。
子载波的多个LR域矩阵以及接收向量;将当前子载波的接收向量转换至LR搜索域;以及对
当前子载波进行K‑best搜索,以得出当前子载波的LR域候选发送向量。在该K‑best搜索中,
对当前子载波的每一搜索层应用的K值为所述全局动态K值表中与该搜索层对应的全局动
态K值。
best搜索子模块还可配置成在对当前子载波进行K‑best 搜索之前对接收向量进行实数分
解。
应的LLR软值。
256QAM,1024QAM等,增益尤其显著。
速枚举展开提供了条件。
的编码增益。
图16B的横轴为接收端的SNR值(dB),纵轴为比特误码率(BER)。
MIMO检测所对应的比特误码曲线和错包率曲线都接近最大似然检测(ML)曲线的性能;在图
16B中,在BER=10e‑5 的SNR损失,在多种QAM星座和LDPC编解码率的情况下,都在1dB之内。
底,是一种严重影响系统性能的现象,因此在系统设计中,需要竭力避免。
整体K值设为36‑40,从而使系统的检测复杂度大大提高。
用价值。
展开数为4。本系统总搜索展开资源为 K×L×Nsd=3×4×48。
权重,将搜索资源想起始层倾斜。
而是可以和不同实施例中公开的特征进行组合。例如,在第一情景中描述的根据本发明的
MIMO检测方法和系统的一个或多个特征和/ 或操作,亦可单独地、组合地或整体地应用于
在第二情景中描述的根据本发明的MIMO检测方法和系统,反之亦然。此外,应理解,上文所
述方法步骤可以顺序执行、并行执行、合并为更少步骤、拆分为更多步骤,以不同于所述方
式组合和/或省略。上文所述模块和/或单元亦可组合为更大模块、拆分为更多模块、以不同
于所述方式组合,和/或省略。本领域技术人员应理解,还存在可能的更多可选实施方式和
变型,可以对上述部件和构造进行各种改变和修改,而不脱离由本发明权利要求所限定的
范围。