一种MCMC-MIMO检测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种MCMC-MIMO检测方法，包括：S1、初始化K条马氏链符号序列；S2、计算所述K条马氏链符号序列的每一条符号序列的第n个符号取状态θq时关于状态θ1的条件对数似然比Lk,q；S3、得到更新的K条马氏链符号序列；S4、根据步骤S3得到的所述序列中概率最大的符号序列来计算每比特的外信息，并进行输出；其中K≥2，n≥1，q≥1，且K、n、q均为整数，θ1为第一状态，θq为第q状态。本发明专利技术的一种MCMC-MIMO检测方法可以避免马尔科夫链陷入锁死到局部最优态，从而大大提高采得最小欧氏距离符号样本序列的概率，提升系统整体性能；同时，能够避免非线性指数运算，降低了系统的复杂度，易于实现。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及无线通信领域，具体涉及一种MCMC-M頂0检测方法及系统。
技术介绍
MIM0(Multiple Input Multiple Output，多输入多输出）技术能有效地提高系统 容量和频谱效率，已经被 3GPP LTE/LTE-Advanced 和 IEEE 802. 16e/802. 16m WiMax 等无线 协议所采纳。基于软输入软输出（Soft Input Soft Output，SIS0)模型的迭代检测译码被 认为能够逼近MMO信道的香农限，因此学术界和工业界提出了多种迭代检测方法。 以下是现有技术中的 MCMC-MIMO (Markov Chain Monte Carlo-Multiple Input Multiple Output)检测方法，具体的，参见图I-图4,该算法在初始化模马氏链步骤204只 初始化一条马氏链的状态；条件对数似然比计算模块207根据当前马氏链的状态以及将被 更新的符号位置n，计算得到第η个符号取不同星座符号的I θ I个条件对数似然比305; 条件概率计算步骤209根据步骤207得到的I θ I个条件对数似然比计算第n个符号取不 同状态时的条件概率402,此过程涉及1/Σ exp (□)类型运算，复杂度极高；符号更新模块 210只用来更新第η个符号505,先根据模块209得到的条件概率来计算当前位置符号的累 积概率密度503,再根据产生的随机数501来确定更新的符号。 但是现有的MCMC算法存在如下问题：Gibbs采样在高信噪比（SNR)会陷入"锁死" 到一个局部最优态，使得采样的状态数减少，从而导致计算LLR时出现较大的误差，即检测 性能不佳；Gibbs采样过程是基于概率域的逐比特（逐符号）更新，需要计算每比特（每符 号）的概率，然后根据概率分布进行采样更新，该过程涉及到指数等非线性运算，复杂度较 尚。
技术实现思路
为了解决这些潜在问题，本专利技术的目的在于克服现有技术中所存在的上述不足， 提供一种检测性能更好、复杂度较低的基于K-best采样的MCMC-M頂0检测方法。 为了实现上述专利技术目的，本专利技术采用的技术方案是： -种MCMC-M頂0检测方法，包括： Sl、初始化K条马氏链符号序列； S2、计算所述K条马氏链符号序列的每一条符号序列的第η个符号取状态时 关于状态Θ i的条件对数似然比L S3、得到更新的K条马氏链符号序列； S4、根据步骤S3得到的所述序列中概率最大的符号序列来计算每比特的外信息， 并进行输出； 其中K多2, η多1，q多1，且K、n、q均为整数，Θ i为第一状态，Θ q为第q状态。 进一步地，所述Sl步骤包括： S101、设置Gibbs采样迭代变量i = 1 ; S102、判断i是否小于等于总迭代次数pXd，若否，则停止迭代，若是，则执行步骤 S103,其中K为马氏链条数，p是Gibbs采样的并行度，d是采样深度； S103、判断mod(i，d)是否等于1，若是，则初始化K条马氏链符号序列，所述K条马 氏链符号序列表示为，执行 步骤S104,若否，则执行步骤S104,其中，K为马氏链条数，M为发射天线数，i为迭代变量； S104、设置符号更新变量η = 1 ; S105、判断η彡M是否成立，若否，则输出当前K条马氏链符号序列，执行步骤S4， 执行步骤S106,若是，则执行步骤S2,其中，M为发射天线数； S106、设置 i = i+Ι，跳至步骤 S102。 进一步地，所述S2步骤包括： S201、设置马氏链循环变量k = 1 ; S202、设置状态空间循环变量q = 1 ; S203、分别计算第k条马氏链第η个符号取状态0q时关于状态Θ i的条件对数似 然比kq，具体计算公式为： S204、设置 q = q+Ι ; S205、判断q彡I θ I是否成立，若是，则执行步骤S203,若否，则设置k = k+1，执 行步骤S206 ; S206、判断k彡K是否成立，若是，则执行步骤S202,若否，则记录K条马氏链第η 个符号的Κ| θ I个条件对数似然比，并执行步骤S3 ; 其中K多2, η多1，q多1，i多1且K、n、q、i均为整数，Θ丨为第一状态，Θ q为第 q状态，为第k条马氏链第η个符号取状态0q时的概率，Lai为信道译码器反馈给MMO检 测器的先验?目息。 进一步地，所述S3步骤包括： S301、在所述K条马氏链第η个符号的Κ| θ I个条件对数似然比中，筛选出K个较 大的条件对数似然比； S302、将所述K条马氏链的状态设置为步骤S301中K个较大条件对数似然比对应 的符号序列； S303、设置 η = n+1，并执行步骤 S105。 进一步地，所述根据步骤S3得到的所述序列计算每比特的外信息为根据K个的符 号序列中概率最大的的符号序列计算每比特的外信息，并进行输出。 本专利技术同时提供一种MCMC-Mnro检测系统，该系统用于实现本专利技术的一种 MCMC-MIM0检测方法，包括： 马尔科夫链状态初始化模块，用于初始化K条马氏链符号序列； 对数似然比计算模块，用于计算所述K条马氏链符号序列的每一条符号序列的第 η个符号取状态0q时关于状态Θ i的条件对数似然比L k，q; 状态更新模块，用于更新得到K条马氏链符号序列； 外信息计算模块，用于根据所述更新的K条马氏链符号序列概率最大的符号序列 计算每比特的外信息，并进行输出； 其中K多2, η多1，q多1，且K、n、q均为整数，Θ i为第一状态，Θ q为第q状态。 与现有技术相比，本专利技术的有益效果 本专利技术的一种MCMC-M頂0检测方法通过对接收信号符号在对数空间进行K条路径 的马氏链状态更新，在更新过程中跟踪概率最大的K条路径的方式，可以避免马尔科夫链 陷入锁死到局部最优态，从而大大提高采得最小欧氏距离符号样本序列的概率，提升系统 整体性能；同时，且该采样直接在对数域进行，能够避免非线性指数运算，降低了系统的复 杂度，易于实现。【附图说明】 图1所示是现有技术的MCMC-M頂0检测方法流程图。 图2所示是现有技术的MCMC-M頂0检测方法的计算第η个符号条件对数似然比的 流程图。 图3所示是现有技术的MCMC-M頂0检测方法的计算第η个符号取不同状态时的条 件概率的流程图。 图4所示是现有技术的MCMC-M頂0检测方法的更新第η个符号的流程图。 图5所示是本专利技术的一个具体实施例示出的一种MCMC-M頂0检测方法简化流程 图。 图6所示是本专利技术的一个具体实施例示出的一种MCMC-M頂0检测方法具体流程 图。 图7所示是本专利技术的一个具体实施例示出的一种MCMC-M頂0检测方法的计算第η 个符号条件对数似然比流程图。 图8所示是本专利技术的一个具体实施例示出的一种MCMC-M頂0检测方法的符号序列 更新流程图。 图9所示是本专利技术的一个具体实施例示出的一种MCMC-MIM0检测系统模块图。 图10所示是本专利技术的一个具体实施例示出的一种基于2-best采样的MCMC-MMO 检测方法。【具体实施方式】 下面结合【具体实施方式】对本专利技术作进一步的详细描述。但不应将此理解为本专利技术 上述主题的范围仅限于以下的实施例，凡基于本
技术实现思路
所实现的技术均属于本专利技术的范 围。 实本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种MCMC‑MIMO检测方法，其特征在于，包括：S1、初始化K条马氏链符号序列；S2、计算所述K条马氏链符号序列的每一条符号序列的第n个符号取状态θq时关于状态θ1的条件对数似然比Lk,q；S3、得到更新的K条马氏链符号序列；S4、根据步骤S3得到的所述序列中概率最大的符号序列来计算每比特的外信息，并进行输出；其中K≥2，n≥1，q≥1，且K、n、q均为整数，θ1为第一状态，θq为第q状态。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：陈杰男，胡剑浩，何帅宁，李从鹤，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川;51