基于变步长迭代的大规模MIMO检测方法、系统及应用技术方案

本发明专利技术属于无线通信领域，公开了一种基于变步长迭代的大规模MIMO检测方法、系统及应用。基于离散ZNN模型和矩阵求逆的Newton迭代公式来确定变步长迭代算法的迭代公式，并给出最佳的步长更新公式，针对于MMSE检测方法的滤波矩阵，通过变步长迭代算法来逼近滤波矩阵求逆的结果，将得到的滤波矩阵的逆的近似值代入到MMSE检测方法中，利用MMSE检测方法公式计算接收估计值，通过评价误码率验证算法是否能够加速迭代收敛。本发明专利技术相比于MMSE检测方法，避免了对滤波矩阵的直接求逆过程，降低了运算复杂度，加快了收敛速度；在相同阶数的迭代运算下，通过变步长迭代的检测方法得到误码率要明显低于共轭梯度算法和Newton迭代算法所得到的误码率。

【技术实现步骤摘要】
基于变步长迭代的大规模MIMO检测方法、系统及应用
本专利技术属于无线通信领域，尤其涉及一种基于变步长迭代的大规模MIMO检测方法、系统及应用。
技术介绍
大规模MIMO系统是5G通信系统中关键技术之一，相比于单天线和小规模MIMO系统，大规模MIMO技术大大扩大了天线阵列的规模，其数量可以达到上百或者更多，可以提供更大的系统容量和更高的频谱利用率。但是，随着天线数量的增加，大规模MIMO系统也面临一些问题，实现高效可靠的接收端信号检测就是其中最为重要的一环。在传统MIMO系统信号检测中，主要包括非线性检测方法和线性检测方法。非线性检测方法包含串行干扰消除(SIC)算法、QR分解算法、球形检测方法等。非线性检测方法相较于线性检测方法性能较好，但是计算复杂度会随着发射、接收天线数的增加而大大增加，实现困难，不适于大规模MIMO系统。线性检测方法复杂度较低，性能较好的最小均方误差检测(MMSE)算法，计算复杂度主要集中在滤波矩阵A＝HHH+σ2I的求逆运算上。由于大规模MIMO系统中大量的天线数，滤波矩阵的规模会变得很大，直接进行求逆操作复杂度过高。解决这一问题主要有两个研究方向，一个是利用多项式展开进行逼近，如诺依曼级数展开(Neumannseries)，另一个方向是通过迭代算法来估计矩阵的逆，如Newton迭代法。在相同系统配置下，Newton迭代法比Neumann级数展开法收敛速度快得多。然而，需要得到矩阵的逆的相对精确的值仍需要多次迭代。综上所述，现有技术存在的问题是：传统大规模MIMO系统信号检测方法收敛速度慢，检测系统计算复杂度较高。
技术实现思路
针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种变步长迭代的大规模MIMO检测方法。本专利技术是这样实现的，一种变步长迭代的大规模MIMO检测方法，包括以下步骤：第一步，针对MMSE检测方法的滤波矩阵，采用变步长迭代算法来逼近求逆结果；第二步，将得到的滤波矩阵的逆的近似结果替代MMSE检测方法中的滤波矩阵的逆，通过MMSE检测方法公式计算接收估计值；第三步，通过对误码率进行分析来验证变步长迭代的MIMO检测方法的性能。进一步，所述的第一步具体包括：针对于MMSE检测方法的滤波矩阵A＝HHH+σ2I，其中σ2为噪声方差，I为单位矩阵；采用变步长迭代来求滤波矩阵A的近似逆，其中，变步长迭代算法的迭代公式为Xk+1＝Xk-hkXk(AXk-I)，其中Xk为第k次迭代得到的矩阵逆的近似值，hk为步长因子。进一步，所述第二步具体包括：经过第k次变步长迭代运算后得到的滤波矩阵的逆的近似值Xk，由MMSE检测方法，得到发射信号矢量X的接收估计值为进一步，变步长迭代算法的迭代公式中，在初始迭代时选取较大的步长，随着迭代次数的增加，步长的取值慢慢减小，最终趋于1。具体的，最佳的步长更新公式为hk＝1/(1-θ·trace(Ek)/N)其中，Ek为误差矩阵，N为矩阵的阶数，θ为调节因子。进一步，调节因子θ的取值范围为[0,1]，θ取值越大，初始迭代时步长取值越大，算法稳定性越差，θ取值越小，初始迭代时步长取值越小，算法稳定性越好。为满足性能与稳定性的折中，可取θ值为0.8左右。本专利技术的另一目的在于提供一种实施所述变步长迭代的大规模MIMO检测方法的变步长迭代的大规模MIMO检测系统，所述的变步长迭代的大规模MIMO检测系统包括：发射机、接收机。发射机将所需的发送的数据经过大规模天线通过无线信道发送给接收机，在接收机端利用基于变步长迭代的大规模MIMO检测方法进行信号的检测。本专利技术的另一目的在于提供一种应用所述基于变步长迭代的大规模MIMO检测方法的大规模MIMO系统。综上所述，本专利技术的优点及积极效果为：避免了MMSE检测方法中对于滤波矩阵的直接求逆运算，在Newton迭代算法的基础上，通过改变每次迭代运算时的步长，从而加快了算法的收敛速度，降低了检测系统的计算复杂度。本专利技术主要用来解决5G乃至下一代通信系统关键技术中的难点——大规模MIMO线性检测中大型矩阵的求逆运算复杂度过高的问题。本专利技术是在Newton迭代法的基础上，对算法迭代时每一步的步长进行调整，从而加快了算法的收敛速度，本专利技术在三次迭代后的BER曲线要明显优于Newton迭代法迭代三次得到的BER曲线；另一方面，大大降低了计算复杂度，MMSE需要对大规模矩阵直接进行求逆运算，复杂度很高，普通的线性检测方法复杂度为O(Nt3)，本专利技术只需要O(Nt2)。本专利技术可以加快算法的收敛速度，降低检测系统的计算复杂度。附图说明图1是本专利技术实施例提供的基于变步长迭代的大规模MIMO检测方法的流程图。图2是本专利技术实施例提供的基于变步长迭代的大规模MIMO检测方法中用于矩阵求逆的变步长迭代算法的具体迭代流程图。图3是本专利技术实施例提供的基于变步长迭代的大规模MIMO检测系统的结构示意图。图4是本专利技术实施例提供的Nt＝32，Nr＝256条件下，本专利技术算法和Newton迭代算法、CG算法、MMSE算法的仿真结果比较示意图。图5是本专利技术实施例提供的Nt＝64，Nr＝512条件下，本专利技术算法和Newton迭代算法、CG算法、MMSE算法的仿真结果比较示意图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。针对于现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种变步长迭代的大规模MIMO检测方法及系统，下面结合附图对本专利技术作详细的描述。如图1所示，本专利技术实施例提供的变步长迭代的大规模MIMO检测方法包括以下步骤：S101：针对MMSE检测方法的滤波矩阵，采用变步长迭代算法来逼近求逆结果；S102：得到的滤波矩阵的逆的近似结果替代MMSE检测方法中的滤波矩阵的逆，通过MMSE检测方法公式计算接收估计值；S103：通过对误码率进行分析来验证变步长迭代的MIMO检测方法的性能。本专利技术实施例提供的基于变步长迭代的大规模MIMO检测方法包括以下步骤：第一步，针对于MMSE检测方法的滤波矩阵A＝HHH+σ2I，其中σ2为噪声方差，I为单位矩阵；采用变步长迭代来求滤波矩阵A的近似逆，其中，变步长迭代算法的迭代公式为Xk+1＝Xk-hkXk(AXk-I)，其中Xk为第k次迭代得到的矩阵逆的近似值，hk为步长因子。第二步，经过第k次变步长迭代运算后得到的滤波矩阵的逆的近似值Xk，由MMSE检测方法，得到发射信号矢量X的接收估计值为第三步，通过对误码率进行分析来验证变步长迭代的MIMO检测方法的性能。在本专利技术的优选实施例中，变步长迭代公式中的最佳步长因子由下式给出hk＝1/(1-θ·trace(Ek)/N)其中，Ek为误差矩阵，即Ek＝I-XkA。调节因子θ的取值范围为[0,1]，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于变步长迭代的大规模MIMO检测方法，其特征在于，所述基于变步长迭代的大规模MIMO检测方法包括以下步骤：/n第一步，针对MMSE检测方法的滤波矩阵，采用变步长迭代算法来逼近求逆结果；/n第二步，将得到的滤波矩阵的逆的近似结果代入到MMSE检测方法中，通过MMSE检测方法公式计算接收估计值；/n第三步，通过对误码率进行分析来验证变步长迭代的大规模MIMO检测方法的性能。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于变步长迭代的大规模MIMO检测方法，其特征在于，所述基于变步长迭代的大规模MIMO检测方法包括以下步骤：
第一步，针对MMSE检测方法的滤波矩阵，采用变步长迭代算法来逼近求逆结果；
第二步，将得到的滤波矩阵的逆的近似结果代入到MMSE检测方法中，通过MMSE检测方法公式计算接收估计值；
第三步，通过对误码率进行分析来验证变步长迭代的大规模MIMO检测方法的性能。


2.如权利要求1所述的基于变步长迭代的大规模MIMO检测方法，其特征在于，所述的第一步具体包括：针对于MMSE检测方法的滤波矩阵A＝HHH+σ2I，其中σ2为噪声方差，I为单位矩阵；采用变步长迭代来求滤波矩阵A的近似逆，其中，变步长迭代算法的迭代公式为Xk+1＝Xk-hkXk(AXk-I)，其中Xk为第k次迭代得到的矩阵逆的近似值，hk为步长因子。


3.如权利要求1所述的基于变步长迭代的大规模MIMO检测方法，其特征在于，所述第二步具体包括：经过第k次变步长迭代运算后得到的滤波矩阵的逆的近似值Xk，由MMSE检测方法，得到发射信号矢量X的接收估计值为


4.如权利要求2所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭漪，赵睿，刘刚，邓建勋，高明，
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