一种大规模MIMO检测方法、装置、设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种大规模MIMO检测方法、装置、设备和存储介质，根据接收信号、MIMO信道矩阵和噪声方差计算EPA算法中需要进行矩阵求逆的初始化参数矩阵；将所述初始化参数矩阵分解为块对角矩阵和非块对角矩阵，根据所述块对角矩阵和非块对角矩阵基于Neumann迭代方法得到发送信号的近似后验联合概率分布的均值向量；根据所述发送信号的近似后验联合概率分布的均值向量计算近似后验联合概率分布的腔分布的初始均值，根据腔分布的初始均值计算替代分布的均值，根据替代分布的均值更新腔分布的均值，迭代计算替代分布的均值，将达到最大迭代次数的替代分布的均值作为发送信号的检测值。在相关性信道下本发明专利技术能够极大降低MIMO检测的复杂度。的复杂度。的复杂度。

【技术实现步骤摘要】
一种大规模MIMO检测方法、装置、设备和存储介质


[0001]本专利技术属于移动通信
，具体涉及一种大规模MIMO检测方法、装置、设备和存储介质。

技术介绍

[0002]随着移动通信技术与多媒体业务的快速发展，移动用户对无线通信的速率与稳定性等要求提出了更高的要求。为此，无线通信网络的频谱效率、数据传输速率急需得到进一步提高。作为第五代移动通信系统的关键技术之一，大规模多入多出(MIMO，multiple
‑
input multiple
‑
output)技术通过增加收发两端天线的数量(通常达到数十根甚至上百根)，极大地提高了无线信道的空间自由度，使得空间信道在有限的时频资源内承载更多的信息成为可能。因此，相比于传统的小规模多入多出系统，大规模MIMO系统具有更高的数据传输速率、能量效率与频谱效率。
[0003]尽管在大规模MIMO系统中，随着天线数的增多，系统所能提供的分集增益和复用增益越大，从而能够给系统提供更大的系统容量和更强的链路可靠性，但庞大的天线规模也会给基带信号处理带来不小的挑战，其本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种大规模MIMO检测方法，其特征在于，包括：获取接收信号、MIMO信道矩阵和噪声方差；根据接收信号、MIMO信道矩阵和噪声方差计算EPA算法中需要进行矩阵求逆的初始化参数矩阵，将所述初始化参数矩阵分解为块对角矩阵和非块对角矩阵；根据所述块对角矩阵和非块对角矩阵，基于Neumann迭代方法得到完成Neumann迭代后的发送信号的近似后验联合概率分布的均值向量；根据完成Neumann迭代后的发送信号的近似后验联合概率分布的均值向量计算近似后验联合概率分布的腔分布的初始均值，根据腔分布的初始均值计算替代分布的均值，根据替代分布的均值更新腔分布的均值，迭代计算替代分布的均值，将达到最大迭代次数的替代分布的均值作为发送信号的检测值。2.根据权利要求1所述的一种大规模MIMO检测方法，其特征在于：发送信号的近似后验联合概率分布的均值向量μ在第k次Neumann迭代中的值为：μ
(k)
＝Ψμ
(k
‑
1)
+D
‑1b,k＝2,3,
…
其中，Ψ＝
‑
D
‑1E；D为块对角矩阵，E为非块对角矩阵，为噪声方差，H为MIMO信道矩阵，y为接收信号，γ为第一设定参数。3.根据权利要求1所述的一种大规模MIMO检测方法，其特征在于：将所述初始化参数矩阵分解为块对角矩阵和非块对角矩阵，包括：沿着所述初始化参数矩阵的主对角线方向，依次提取出若干个分块子矩阵，分块子矩阵依次沿着主对角线组成的、其余元素为0的矩阵为块对角矩阵，所述初始化参数矩阵减去块对角矩阵得到非块对角矩阵。4.根据权利要求3所述的一种大规模MIMO检测方法，其特征在于：所述分块子矩阵具有m个，大小均为m
UE
×
m
UE
，其中，m为发送端的用户数量，m
UE
为每个用户配备的天线数量。5.根据权利要求1所述的一种大规模MIMO检测方法，其特征在于：根据完成Neumann迭代后的发送信号的近似后验联合概率分布的均值向量计算近似后验联合概率分布的腔分布的初始均值，根据腔分布的初始均值计算替代分布的均值，根据替代分布的均值更新腔分布的均值，迭代计算替代分布的均值，将达到最大迭代次数的替代分布的均值作为发送信号的检测值，包括：根据完成Neumann迭代后的发送信号的近似后验联合概率分布的均值向量和块对角矩阵计算近似后验联合概率分布的腔分布的初始均值；根据腔分布的初始均值和星座图中的符号集合计算当前迭代中的替代分布的均值；根据噪声方差、MIMO信道矩阵、接收信号、当前迭代中的替代分布的均值、能量归一化因子和设定的加权系数更新用于下一次迭代的腔分布的均值；若达到最大迭代次数，则将最后一次迭代得到的替代分布的均值作为发送信号的检测值。6.根据权利要求5所述的一种大规模MIMO检测方法，其特征在于：所述近似后验联合概率分布的腔分布的初始均值为：
为完成Neumann迭代后的发送信号的近似后验联合概率分布的均值向量，L
NSA
为Neumann迭代总次数；Σ
d
＝diag(D
‑1)；Λ为第二设定参数；D为块对角矩阵；所述替代分布的均值为：其中，表示第l次迭代时替代分布的均值向量η
(l)
中第i个维度的元素，表示第l次迭代时腔分布的均值t
(l)
中第i个维度的元素，Θ表示星座图的符号集合，Θ
a
表示星座图中的第a个符号，Na表示星座图中的符号数量，argmin表示使取最小值时的Θ
a
值，第l次迭代时替代分布的均值向量所述下一次迭代的腔分布的均值为：t
(l+1)
＝β
·
t'
(l+1)
+(1
‑
β)
·
t
(l)
；其中：t'
(l+1)
＝m
(l)
./V+δ
(l)
，m
(l)
＝b
‑
Aδ
(l)
，δ
(l)
＝E
norm
×
η
(l)
；V＝diag(A)，为噪声方差，H为MIMO信道矩阵，y为接收信号，γ为第一设定参数；β为加权系数；E
norm
为能量归一化因子。7.一种大规模MIMO检测装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取接收信号、MIMO信道矩阵和噪声方差；Neumann迭代模块，用于根据接收信号、MIMO信道矩阵和噪声方差计算EPA算法中需要进行矩阵求逆的初始化参数矩阵，将所述初始化参数矩阵分...

【专利技术属性】
技术研发人员：张川，王辉征，杨敏华，黄永明，尤肖虎，
申请(专利权)人：网络通信与安全紫金山实验室，
类型：发明
国别省市：