【技术实现步骤摘要】
大规模MIMO系统中改进的高斯树近似消息传递检测算法
本专利技术属于无线通信
，主要针对的应用场景是大规模MIMO系统，主要应用是针对大规模MIMO系统中的接收端进行信号检测，具体涉及大规模MIMO系统中改进的高斯树消息传递检测算法。
技术介绍
无线通信系统中多输入多输出(MultipleInputMultipleOutput,MIMO)技术已经日渐成熟，且已成为LTE/LTE-Advanced中的关键技术。MIMO技术主要是指分别在收发两端配置多根天线进行信号的传输，在不增加发射功率和系统带宽的情况下，多倍的提高系统的信道容量和频谱利用率，同时也能够提高信道可靠性。然而，目前LTE标准所支持的最大天线数目为8，实际频谱效率仅为5bps/HZ，随着智能终端产品的普及和移动互联网业务的飞速发展，对第五代移动通信技术的传输速率有了更高的要求。大规模多输入多输出(MassiveMultiple-InputMultiple-Output,MassiveMIMO)也应运而生。大规模MIMO技术的基本特点就是：在基站的覆盖区域内配置数十根甚至数百根以上的天线，大规模MI...
【技术保护点】
1.大规模MIMO系统中改进的高斯树近似消息传递检测算法，其特征在于，高斯树近似消息传递检测算法作为大规模MIMO系统中一种新的信号检测算法，该算法基于高斯密度的最佳近似树的思想，能够解决高阶QAM星座调制的大规模MIMO通信系统中的多环完全连通图不收敛的问题。由于高斯树近似消息传递算法在消息传递的过程中复杂度较高，为了在大规模MIMO系统的检测性能与计算复杂度之间取得良好的折中，提出一种改进的高斯树近似消息传递检测算法，将低复杂度的多级线性接收算法应用到消息传递过程中的开始，通过优化权重矢量来解决复杂的矩阵求逆问题，以较低的截断阶数近似求解最小均方误差估计z和协方差矩阵C...
【技术特征摘要】
1.大规模MIMO系统中改进的高斯树近似消息传递检测算法，其特征在于，高斯树近似消息传递检测算法作为大规模MIMO系统中一种新的信号检测算法，该算法基于高斯密度的最佳近似树的思想，能够解决高阶QAM星座调制的大规模MIMO通信系统中的多环完全连通图不收敛的问题。由于高斯树近似消息传递算法在消息传递的过程中复杂度较高，为了在大规模MIMO系统的检测性能与计算复杂度之间取得良好的折中，提出一种改进的高斯树近似消息传递检测算法，将低复杂度的多级线性接收算法应用到消息传递过程中的开始，通过优化权重矢量来解决复杂的矩阵求逆问题，以较低的截断阶数近似求解最小均方误差估计z和协方差矩阵C，降低求解最小均方误差估计z和协方差矩阵C的运算复杂度；对高斯树近似消息传递算法来说，在无环的因子图模型中能达到最佳性能，需要找到精确分布的近似最优树，现有算法是采用prim算法寻找近似最优树，多次重复寻找邻边的最大权重值，增加了算法复杂度，提出一种基于Kruscal算法的最大权重生成树，只需要搜索一次邻边的权重值，然后排序从大到小进行查找获得最佳近似树，提高了算法效率，并且降低算法的复杂度。2.根据权利要求1所述的大规模MIMO系统中改进的高斯树近似消息传递检测算法，其特征在于，所述工作在基于低复杂度的多级线性接收算法求解协方差矩阵和最小均方误差估计的基本思路是：对于高斯树消息传递检测算法来说，由于在算法的最开始需要最小均方误差估计z和协方差矩阵C，随着天线数目的增加，矩阵维度增大，最小均方误差估计z和协方差矩阵C涉及高复杂...
【专利技术属性】
技术研发人员：周围，张维，唐俊，王强，潘英杰，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：重庆,50
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