一种重叠聚类辅助的最大似然检测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种重叠聚类辅助的最大似然检测方法及系统，包括：获取信道矩阵，根据信道矩阵，得接收星座点集；对接收星座点集进行第一层重叠聚类；对第一层重叠聚类的结果进行第二层重叠聚类；对第二层重叠聚类的结果进行最大似然检测，得发射信号的估计，该方法及系统能够有效降低检测的复杂度，且检测性能较高。高。高。

【技术实现步骤摘要】
一种重叠聚类辅助的最大似然检测方法及系统


[0001]本专利技术属于信号检测
，涉及一种重叠聚类辅助的最大似然检测方法及系统。

技术介绍

[0002]在19世纪，伴随众多通信理论和物理学理论的成熟，移动通信时代随之到来。经历几十年的发展，无线通信技术现已深入到生活中的方方面面。从2G时代的时分多址技术，到3G时代的宽带码分多址技术，再到4G时代的正交频分多址技术与MIMO技术，移动通信的速率也越来越快。近期逐步普及的5G通信系统，使用高阶MIMO技术，极大地增加通信速率。但是随着MIMO阶数地增加，检测复杂度也随之指数倍形式增长。现有的一些检测算法，如最大似然检测算法、最小均方误差检测算法、树形搜索算法、信息传递算法等，难以直接应用于高阶MIMO，要么复杂度过高，要么检测性能不佳。现有的一些基于深度学习的MIMO检测技术，如典型的DetNet、ScNet、OAMPNet、MMNet、LISA、MHGD等，要么鲁棒性不强，难以应用于复杂多变的通信场景；要么网络结构复杂，难以直接应用于实际通信。此外，现有基于深度学习的MIMO检测算法，没有明本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种重叠聚类辅助的最大似然检测方法，其特征在于，包括：获取信道矩阵，根据信道矩阵，得接收星座点集；对接收星座点集进行第一层重叠聚类；对第一层重叠聚类的结果进行第二层重叠聚类；对第二层重叠聚类的结果进行最大似然检测，得发射信号的估计。2.根据权利要求1所述的重叠聚类辅助的最大似然检测方法，其特征在于，还包括：当信道变化时，重新根据接收星座点集进行第一层重叠聚类。3.根据权利要求1所述的重叠聚类辅助的最大似然检测方法，其特征在于，所述根据接收星座点集，得第一层重叠聚类结果的具体过程为：根据接收星座点集，使用重叠K近邻聚类方法，将接收星座点集分为16类。4.根据权利要求1所述的重叠聚类辅助的最大似然检测方法，其特征在于，对第一层重叠聚类结果进行第二层重叠聚类的具体过程为：对于第一层重叠聚类的16类结果，每一类结果进行重叠K近邻聚类；其中，第一层重叠聚类的16个大类，每一大类在第二层中都有1...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜清河，徐大旦，李洁，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：