基于分组交替迭代滤波器的低复杂度MIMO检测算法制造技术

本发明专利技术提供一种基于分组交替迭代滤波器(GAIF)的低复杂度MIMO检测算法，该算法将传统检测器的结果作为GAIF算法的输入初始值，使其收敛到与接收信号矢量之间的欧氏距离更小的输出值。每次迭代过程中，GAIF算法根据检测错误偏差选择最不可靠的多个符号在消除其他符号干扰的子掩空间上对其符号进行联合检测修正。当滤波器的输出结果与接收信号矢量的欧氏距离再不能减小时，GAIF算法迭代终止。该算法克服了现有算法存在的高复杂度或低性能的缺点。通过将高维信号检测转化为一系列独立的低维信号检测，本发明专利技术的MIMO检测算法以少量复杂度的增加为代价，显著提升了传统检测算法的性能。

Low complexity MIMO detection algorithm based on packet alternating iterative filter

The invention provides a packet filter (GAIF) based on iterative MIMO detection algorithm with low complexity, the algorithm of traditional detector as the input of the initial value of GAIF algorithm, the convergence between the output and the received signal vectors of Euclidean distance and smaller value. In each iteration, the GAIF algorithm selects the most unreliable multiple symbols according to the detection error bias, and performs joint detection and correction of the symbols on the subspace that eliminates the other symbol interference. When the Euclidean distance between the output of the filter and the received signal vector can not be reduced, the GAIF algorithm terminates iteratively. The algorithm overcomes the shortcomings of existing algorithms with high complexity or low performance. By transforming the high dimensional signal detection into a series of independent low dimensional signal detection, the MIMO detection algorithm of the present invention significantly improves the performance of the conventional detection algorithm at the expense of little complexity.

【技术实现步骤摘要】
基于分组交替迭代滤波器的低复杂度MIMO检测算法
本专利技术涉及无线通信
，具体的涉及一种基于分组交替迭代滤波(GAIF)器的低复杂度MIMO检测算法。
技术介绍
作为最受瞩目的空间链路传输技术，MIMO技术通过在收/发端配置多根天线，形成空间上相互独立的多条通信链路，能够在不改变系统频谱资源分配和传输介质的前提下，提高通信系统的数据传输速率和频带利用率。此外，该技术与空时编码和波束成形等技术相结合，能够获得空间分集增益，增强传输的可靠性。目前，较小规模的MIMO系统已在第4代移动通信系统(4G)中被广泛采用。同时，MIMO技术也将不可避免地在第5代移动通信系统(5G)中成为一项关键的基础技术，并且天线配置数目也会进一步增加。大规模MIMO(LS-MIMO)系统的应用将成为一种流行趋势，多天线终端设备也将成为5G系统的一个主要特征。一般来说，为了在MIMO系统中发挥其巨大的潜在优势，可通过在接收端上设计高效的信号检测算法来实现。通过穷尽搜索，最大似然检测可以实现最优性能并获得全分集增益，但因现有相关算法的高复杂度，使得该构想难以在实际工程中运用。为了寻求实用的较低复杂度的MIMO检测算法，研究者们已对其展开大量的研究并提出了许多低复杂度的次优检测算法，主要包括线性检测、连续干扰抵消检测、列表检测和K-best检测等。然而，随着5GMIMO系统配置的天线数目大幅度地增加，对检测算法的计算性能要求日益提高，现有检测方法仅能在保证次优计算性能的情况下，实现较低的复杂度，这将难以适应5GMIMO系统配置的要求。
技术实现思路
本专利技术解决的技术问题为：为了解决上述技术问题，提供一种基于分组交替迭代滤波器的低复杂度MIMO检测算法，该方法可以对检测结果进行迭代修正来提升传统低复杂度检测算法的性能。本专利技术提供一种基于分组交替迭代滤波器的低复杂度MIMO检测算法，包括以下步骤：S1：根据接收信号和信道矩阵信息，采用MIMO检测器对发送信号进行检测估计，得到输入初始值；S2：通过分组交替迭代滤波器对所得输入初始值进行收敛处理，得到欧氏距离最小的输出结果；S3：将所得输出结果作为检测结果输出。进一步地，如果MIMO检测器为线性检测或SIC检测，采用GAIF算法将该检测结果作为输入初始值，使其收敛到输出结果，并将所得输出结果作为检测结果，其中所得输出结果的欧氏距离比输入初始值的欧氏距离小。进一步地，如果MIMO检测器为列表检测或K-best检测，采用GAIF算法将所得多个候选检测结果作为多个输入初始值，使多个输入初始值分别收敛到多个输出结果，并根据最大似然准则从多个输出结果中选择欧氏距离最小的输出结果，作为所得检测结果，其中所得输出结果的欧氏距离比输入初始值的欧氏距离小。进一步地，步骤S2中所用GAIF算法包括以下步骤：S21：标号选择：定义第i个符号的输入初始值的错误偏差为其中hk表示信道矩阵H的第k列，选择BEi(1≤i≤N)最大的D个符号进行联合检测更新，所选择的更新标号序列为S22：符号更新：采用干扰抵消方法，得到D个已选择符号，已选择符号的信号模型为其中C{1,2,…,N}{i1,i2,…,iD}表示集合{i1,i2,…,iD}在集合{1,2,…,N}中的补集，基于该信号模型，对所选择的D个最不可靠符号在其对应的子掩空间上进行联合检测更新；S23：收敛条件判决：当所选择的D个符号都再不能被更新时，GAIF算法的收敛条件成立，算法迭代终止；否则，当收敛条件不成立时，GAIF算法返回到标号选择过程，继续对输入初始值进行迭代更新。本专利技术的技术效果：本专利技术提供的基于分组交替迭代滤波器的低复杂度MIMO检测算法，该算法将传统检测器的结果作为GAIF算法的输入初始值，使其收敛到与接收信号矢量之间的欧氏距离更小的输出值。每次迭代过程中，GAIF算法根据检测错误偏差选择最不可靠的多个符号在消除其他符号干扰的子掩空间上对其符号进行联合检测修正。当滤波器的输出结果与接收信号矢量的欧氏距离再不能减小时，GAIF算法迭代终止。该算法克服了现有算法存在的高复杂度或低性能的缺点。通过将高维信号检测转化为一系列独立的低维信号检测，本专利技术的MIMO检测算法以少量复杂度的增加为代价，显著提升了传统检测算法的性能。具体请参考根据本专利技术的基于分组交替迭代滤波器的低复杂度MIMO检测算法提出的各种实施例的如下描述，将使得本专利技术的上述和其他方面显而易见。附图说明图1为本专利技术提供的基于分组交替迭代滤波器的低复杂度MIMO检测算法的原理框图；图2为本专利技术提供的基于分组交替迭代滤波器的低复杂度MIMO检测算法的流程示意框图；图3为本专利技术优选实施例中的基于分组交替迭代滤波器的低复杂度MIMO检测算法与现有方法在GAIF辅助的迫零(ZF)检测和连续干扰抵消(SIC)检测算法下的性能曲线对比示意图；图4为本专利技术优选实施例中的基于分组交替迭代滤波器的低复杂度MIMO检测算法与现有方法列表检测算法的性能曲线对比示意图；图5为本专利技术优选实施例中的基于分组交替迭代滤波器的低复杂度MIMO检测算法与现有K-best检测算法的性能曲线对比示意图；图6为本专利技术优选实施例中的基于分组交替迭代滤波器的低复杂度MIMO检测算法与现有检测算法的计算复杂度曲线对比示意图，调制阶数等于4。具体实施方式构成本申请的一部分的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。参见图1～2，本专利技术的基于分组交替迭代滤波器的低复杂度MIMO检测算法，包括以下步骤：S1：根据接收信号和信道矩阵信息，采用MIMO检测器对发送信号进行检测估计，得到输入初始值；此处的MIMO检测器为各类已有的MIMO检测器，可以为线性或非线性检测器，比如ZF检测器，SIC检测器，列表检测器以及K-best检测器等。S2：通过分组交替迭代滤波器对所得输入初始值进行收敛处理，得到欧氏距离最小的输出结果；此处所用的收敛处理，可以采用各类现有方法进行处理。S3：将所得输出结果作为检测结果输出。优选的，步骤S2中根据所用MIMO检测器的检测类型，对输入初始值分别进行处理。如果MIMO检测器为线性检测或SIC检测，采用GAIF算法将该检测结果作为输入初始值，使其收敛到输出结果，并将所得输出结果作为检测结果；其中所得输出结果的欧氏距离比输入初始值的欧氏距离小；优选的，如果步骤S2中所用MIMO检测器为列表检测或K-best检测，采用GAIF算法将所得多个候选检测结果作为多个输入初始值，使多个输入初始值分别收敛到多个输出结果，并根据最大似然准则从多个输出结果中选择欧氏距离最小的输出结果，作为所得检测结果；其中所得输出结果的欧氏距离比输入初始值的欧氏距离小。对输入初始值分别根据所用MIMO检测器的检测类型，采用GAIF算法进行分组迭代检测更新处理，能提高所得检测出结果的准确性，同时对检测过程的复杂度影响较小。从而实现MIMO检测具有高的计算性能的前提下，检测复杂度未过度增加。GAIF算法将高维信号检测转化为一系列独立的低维信号检测，并在消除其他符号的低维子掩空间对多个符号进行联合检测更新，从而使得输入的初始值收敛到欧氏距离更小的输出值。本专利技术提供的方法不同于现有的与并行干扰抵本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于分组交替迭代滤波器的低复杂度MIMO检测算法，其特征在于，包括以下步骤：S1：根据接收信号和信道矩阵信息，采用MIMO检测器对发送信号进行检测估计，得到输入初始值；S2：通过分组交替迭代滤波器对所得输入初始值进行收敛处理，得到欧氏距离最小的输出结果；S3：将所得输出结果作为检测结果输出。

【技术特征摘要】
1.一种基于分组交替迭代滤波器的低复杂度MIMO检测算法，其特征在于，包括以下步骤：S1：根据接收信号和信道矩阵信息，采用MIMO检测器对发送信号进行检测估计，得到输入初始值；S2：通过分组交替迭代滤波器对所得输入初始值进行收敛处理，得到欧氏距离最小的输出结果；S3：将所得输出结果作为检测结果输出。2.根据权利要求1所述的基于分组交替迭代滤波器的低复杂度MIMO检测算法，其特征在于，如果MIMO检测器为线性检测或SIC检测，采用GAIF算法将该检测结果作为输入初始值，使其收敛到输出结果，并将所得输出结果作为检测结果，其中所得输出结果的欧氏距离比输入初始值的欧氏距离小。3.根据权利要求1所述的基于分组交替迭代滤波器的低复杂度MIMO检测算法，其特征在于，如果MIMO检测器为列表检测或K-best检测，采用GAIF算法将所得多个候选检测结果作为多个输入初始值，使多个输入初始值分别收敛到多个输出结果，并根据最大似然准则从多个输出结果中选择欧氏距离...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏急波，景常乐，王欣，熊俊，周力，张晓瀛，黄圣春，陈彬，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科学技术大学，
类型：发明
国别省市：湖南,43