基于导频信道估计的MIMO系统软检测方法技术方案
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无线通信
，更进一步涉及多天线
的基于导频信道估计的多入多出系统的(multiple-inputmultiple-outputMIMO)软检测方法。本专利技术在保证系统检测性能的情况下，能以较高的准确率完成基于导频信道估计的软输出多入多出系统的MIMO信号的检测。
技术介绍
多入多出系统的MIMO技术是无线移动通信
智能天线技术的重大突破。面对未来移动通信日益增长的语音业务、数据业务和宽带Internet业务对传输速率、传输性能和业务容量的高要求，在信道容量和频谱资源有限的情况下，该技术能在不增加系统带宽的情况下成倍的提高通信系统的容量和频谱利用率，利用多天线来抑制信道衰落，是新一代移动通信系统必须采用的关键技术。一个通信系统通信质量的高低很大程度取决于信号检测是否准确，而准确的信号检测是保证MIMO技术得以发挥其优势的关键。为了使MIMO技术的优越性得以充分的发挥出来，应该采用性能尽量好的检测算法。但是性能好的检测算法往往伴随着较高的信号处理复杂度。因此，需要在检测性能和复杂度之间寻找一个良好的平衡点。近年来人们研究发现软输出的MIMO检测方法能够在MIMO系统的较低复杂度时实现较好的检测性能，并且研究发现最小均方误差MMSE检测方法能够很好的平衡系统的检测性能和复杂度之间的关系。但是，传统的MIMO系统中的MMSE检测方法由于没有考虑到信道估计误差对系统检测性能的影响，这在一定...
【技术保护点】
一种基于导频信道估计的MIMO系统软检测方法，包括如下步骤：(1)输入数据矢量和导频矢量：(1a)在多入多出MIMO检测模型中，输入数据信号为采用格雷码方式映射的16QAM调制信号组成的数据矢量；(1b)在多入多出MIMO检测模型中，任意输入一个单位阵的导频信号；(1c)利用功率归一化公式，对导频信号进行功率归一化，得到导频矢量；(2)获取接收信号：(2a)在多入多出MIMO检测模型中，任意设定一个初始信道矩阵，初始信道矩阵中的元素服从均值为0方差为1的正态分布；(2b)采用导频辅助的信道估计方法，对初始信道矩阵进行估计，得到随机信道矩阵；(2c)在多入多出MIMO检测模型中，采用线性时不变传输方法，对数据矢量进行传输，得到数据矢量的接收值；(3)预滤波：采用最小均方误差MMSE信号检测方法，对数据矢量的接收值进行分解，得到预滤波加权矩阵；(4)输出软检测的比特位：(4a)将预滤波加权矩阵的行向量与数据矢量的接收值相乘，得到本地信号检测值；(4b)采用高斯分布的概率密度方法，对预滤波加权矩阵进行分解，得到本地信号检测值的条件概率密度分布；(4c)采用对数似然比方法，对本地信号检测值的条...
【技术特征摘要】
1.一种基于导频信道估计的MIMO系统软检测方法，包括如下步骤：
(1)输入数据矢量和导频矢量：
(1a)在多入多出MIMO检测模型中，输入数据信号为采用格雷码方式映射的
16QAM调制信号组成的数据矢量；
(1b)在多入多出MIMO检测模型中，任意输入一个单位阵的导频信号；
(1c)利用功率归一化公式，对导频信号进行功率归一化，得到导频矢量；
(2)获取接收信号：
(2a)在多入多出MIMO检测模型中，任意设定一个初始信道矩阵，初始信道矩
阵中的元素服从均值为0方差为1的正态分布；
(2b)采用导频辅助的信道估计方法，对初始信道矩阵进行估计，得到随机信道
矩阵；
(2c)在多入多出MIMO检测模型中，采用线性时不变传输方法，对数据矢量进
行传输，得到数据矢量的接收值；
(3)预滤波：
采用最小均方误差MMSE信号检测方法，对数据矢量的接收值进行分解，得到
预滤波加权矩阵；
(4)输出软检测的比特位：
(4a)将预滤波加权矩阵的行向量与数据矢量的接收值相乘，得到本地信号检测
值；
(4b)采用高斯分布的概率密度方法，对预滤波加权矩阵进行分解，得到本地信
号检测值的条件概率密度分布；
(4c)采用对数似然比方法，对本地信号检测值的条件概率密度分布取似然对数，
得到软检测的比特位；
(4d)输出软检测的比特位；
(5)数据矢量传输功率的最优分配：
(5a)在(0,1)区间内任意取一个大于0.5的实数作为数据矢量传输功率的分配比
\t值；
(5b)比较软检测的比特位和步骤(1a)中的数据矢量逐比特位，将所有两个比特
位取值不同的比特位的位数相加，将其和值作为多入多出MIMO检测模型的误比特
数；
(5c)将误比特数与步骤(1a)中的数据矢量的总比特数相除，得到数据矢量传输功
率的分配比值大于0.5所对应的多入多出MIMO检测模型的误码率；
(5d)在(0,1)区间内任意取一个小于0.5的实数作为数据矢量传输功率的分配比
值，重复步骤(5b)和步骤(5c)，得到数据矢量传输功率的分配比值小于0.5所对应的多
入多出MIMO检测模型的误码率；
(5e)将数据矢量传输功率的分配比值设为0.5，重复步骤(5b)和步骤(5c)，得到
数据矢量传输功率的分配比值等于0.5所对应的多入多出MIMO检测模型的误码率；
(5f)比较步骤(5c)，步骤(5d)，步骤(5e)中的多入多出MIMO检测模型的误码率，
得到多入多出MIMO检测模型的误码率的最小值；
(5g)将步骤(5f)中多入多出MIMO检测模型的误码率的最小值对应的数据矢量
传输功率的分配比值作为数据矢量传输功率的最优分配比值。
2.根据权利要求1所述的基于导频信道估计的MIMO系统软检测方法，其特征在
于，步骤(1a)中所述的采用格雷码方式映射的16QAM调制信号组成的数据矢量是指，
数据矢量x的每个元素xi均由4个比特位组成，i表示数据矢量x中的第i个元素的序
号，i＝1,2,…,N，N表示多入多出MIMO系统接收天线的数目。
3.根据权利要求1所述的基于导频信道估计的MIMO系统软检测方法，其特征在
于，步骤(1c)中所述的功率归一化公式如下：
xt=1N×I]]>其中，xt表示导频矢量，表示开平方根操作，N表示多入多出MIMO系统接
收天线的数目，×表示相乘操作，I表示N行N列的单位矩阵。
4.根据权利要求1所述的基于导频信道估计的MIMO系统软检测方法，其特征在
于，步骤(2b)中所述的导频辅助的信道估计方法，估计随机信道矩阵的具体步骤如下：
第一步，在多入多出MIMO检测模型中，从(0,10)区间中任意选取一个实数作为
多入多出MIMO检测模型的总功率，从(0,1)区间中任意选取一个实数作为数据矢量
传输功率的分配比值；
第二步，按照下式，计算数据矢量的传输功率：
Pd＝P×r
其中，Pd表示数据矢量的传输功率，P表示多入多出MIMO检测模型的总功率，
r表示数据矢量传输功率的分配比值；
第三步，按照下式，计算导频矢量的传输功率：
Pt＝P-Pd其中，Pt表示导频矢量的传输功率，P表示多入多出MIMO检测模型的总功率，
Pd表示数据矢量的传输功率；
第四步，按照下式，计算导频矢量的接收值：
yt=Pt×Ht×xt+vt]]>其中，yt表示导频矢量的接收值，Pt表示导频矢量的传输功率，表示开平方
根操作，×表示相乘操作，Ht表示初始信道矩阵，xt表示导频矢量，vt表示服从均
值为0，方差为1的正态分布的测量噪声矢量；
第五步，按照下式，计算初始信道矩阵行向量的估计值：
hj=PtNPtN+1×yt]]>其中，hj表示初始信道矩阵行向量的估计值，j表示初始信道矩阵行向量的序号，
j＝1,2,…,N，N表示多入多出MIMO系统中接收天线的数目，表示开平方根操
作，×表示相乘操作，Pt表示导频矢量的传输功率，yt表示导频矢量的接收值；
第六步，用初始信道矩阵行向量的估计值hj的转置与数据矢量的传输功率Pd的
平方根相乘，得到信道估计矩阵H1，j表示初始信道矩阵行向量的估计值的序号，
j＝1,2,…,N，N表示多入多出MIMO系统中接收天线的数目；
第七步，用初始信道矩阵行向量的估计误差值ge的转置与数据矢量的传输功率
Pd的平方根相乘，得到信道估计误差矩阵H2，e表示信道估计误差矩阵H2的第e个
行向量的序号，e＝1,2,…,N，N表示多入多出MIMO系统中接收天线的数目，信道
矩阵行向量的估计误差值ge服从均值为0，方差为的正态分布，P表示多入多
出MIMO检测模型的总功率；
第八步，用信道估计矩阵H1与信道估计误差矩阵H2相加，得到M行N列的随
机信道矩阵H，其中，M表示多入多出MIMO系统中发送天线的数目，N表示多入
多出MIMO系统中接收天线的数目。
5.根据权利要求1所述的基于导频信道估计的MIMO系统软检测方法，其特征在
于，步骤(2c)中所述的采用线性时不变传输方法计算数据矢量的接收值的公式如下：
yd=Pd×H×x+vd]]>其中，yd表示数据矢量的接收值，Pd表示数据矢量的传输功率，表示开平方
根操作，×表示相乘操作，H表示随机信道矩阵，x表示数据矢量，vd表...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘向丽，王健欢，李赞，司江勃，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61
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