一种基于自适应概率计算的MCMC-MIMO检测方法、设备及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于自适应概率计算的MCMC

【技术实现步骤摘要】
一种基于自适应概率计算的MCMC
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MIMO检测方法、设备及系统


[0001]本专利技术涉及通信
，特别涉及一种基于自适应概率计算的MCMC
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MIMO检测方法、设备及系统。

技术介绍

[0002]MIMO(Multiple Input Multiple Output，多输入多输出)技术能有效地提高系统容量和频谱效率，已经被多种无线协议所采纳。基于软输入软输出(Soft Input Soft Output，SISO)模型的迭代检测译码被认为能够逼近MIMO信道的香农限，因此学术界和工业界提出了多种迭代检测方法，例如：MCMC
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MIMO(Markov Chain Monte Carlo
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Multiple Input Multiple Output，马尔科夫链蒙特卡洛
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MIMO)检测方法。MCMC
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MIMO算法的核心思想是利用译码器反馈信息计算每比特对数似然比，最早由Wang和Poor提出；这个模型可以通过多次联合迭代检测译码来逼近MIMO信道的香浓极限。
[0003]但是基于贝叶斯推理的马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)算法复杂度随发送天线数和调制阶数呈线性或者多项式增长，因此如何降低算法复杂度、和/或避免算法陷入固定状态导致计算精度下降、和/或如何提高算法收敛效率成为现有研究致力于解决的问题，例如：申请号为2015106574108的中国专利提出的通过在更新过程中跟踪概率最大的K条路径以提升精度的MCMC
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MIMO检测方法，但是在该算法仍然涉及到关于对数似然比(LLR)信息的大量非线性计算。其中，加法、乘法运算为线性运算；而非线性运算即对数运算、开方运算、指数运算、三角函数运算、除法运算等，而LLR计算中主要涉及到的非线性运算为平方运算和除法运算，平方与除法作为非线性计算复杂度较高，同时也需要设计更加复杂的硬件来完成计算，因此现有MCMC
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MIMO存在LLR非线性运算复杂度高、硬件复杂度高的问题。
[0004]概率运算的基本特征是用概率序列来描述在概率空间中的数据。我们可以通过概率运算的特点来建立不同于常规计算模块的信号处理模块，通过简化的逻辑门电路来完成复杂的计算(包括线性运算，非线性运算等)，除此以外，概率算法还具有比传统硬件电路更高的容错率，特别是对于因外部电磁辐射或是芯片制造工艺导致的比特翻转出错。目前，概率算法已被成熟地运用于了低重复度FIR滤波器，FFT模组，全并联LDPC译码器，全并联TURBO译码器等信号处理模块，概率计算将在未来使人们的移动通讯中实现更为高速度的运算，并实现对更为低功耗处理的更高要求。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于克服现有MCMC
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MIMO检测算法存在的在计算LLR信息时涉及到大量非线性计算、运算复杂度高，从而导致硬件复杂度高的问题，提供一种基于自适应概率计算的MCMC
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MIMO检测方法、设备及系统，该方法引入概率电路完成LLR信息的非线性运算，通过概率电路降低算法复杂度，在此基础上，引入自适应缩放技术配合概率计算，提高概率计算的随机度、提高计算精度。
[0006]为了实现上述专利技术目的，本专利技术提高提供了以下技术方案：
[0007]一种基于自适应概率计算的MCMC
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MIMO检测方法，包括：
[0008]基于预设比例对比特级星座信号进行自适应缩放，计算所述比特级星座信号的LLR信息，以及，基于所述预设比例对计算得到LLR信息进行自适应还原；
[0009]其中，所述计算所述比特级星座信号的LLR信息，包括：采用基于FSM(有限状态机)的概率计算电路完成所述LLR信息计算过程中的非线性运算。
[0010]根据一种具体的实施方式，上述基于自适应概率计算的MCMC
‑
MIMO检测方法中，所述预设比例的取值范围为[0.6
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Δ，0.6+Δ]，其中，0.6>Δ≥0.2。
[0011]根据一种具体的实施方式，上述基于自适应概率计算的MCMC
‑
MIMO检测方法中，所述非线性运算，包括：Exp函数运算、除法运算以及平方运算。
[0012]根据一种具体的实施方式，上述基于自适应概率计算的MCMC
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MIMO检测方法中，所述基于FSM的概率计算电路包括：N个θ门、一个FSM状态机和一个CPT门；
[0013]N个所述θ门的输出端与所述FSM状态机的输入端连接，所述FSM的输出端与所述CPT门的输入端连接；
[0014]所述CPT门包括M个θ门，所述FSM为二维状态机；其中，N、M为正整数，且N＝M。
[0015]本专利技术的另一方面，提供一种基于自适应概率计算的MCMC
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MIMO检测设备，包括：自适应缩放单元，以及，LLR计算单元；
[0016]所述自适应缩放单元用于基于预设比例对比特级星座信号进行自适应缩放，并输出至所述LLR计算单元；以及，基于所述预设比例对LLR计算单元计算得到LLR信息进行自适应还原；
[0017]所述LLR计算单元用于计算接收到的比特级星座信号的LLR信息；其中，所述LLR计算单元，包括：基于FSM的概率计算电路，所述基于FSM的概率计算电路用于完成所述LLR信息计算过程中的非线性运算。
[0018]根据一种具体的实施方式，上述基于自适应概率计算的MCMC
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MIMO检测设备中，所述自适应缩放单元采用ASA缩放算法实现。
[0019]根据一种具体的实施方式，上述基于自适应概率计算的MCMC
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MIMO检测设备中，所述预设比例的取值范围为[06
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Δ，0.6+Δ]，其中，0.6>Δ≥0.2。
[0020]根据一种具体的实施方式，上述基于自适应概率计算的MCMC
‑
MIMO检测设备中，所述非线性运算，包括：Exp函数运算、除法运算以及平方运算；
[0021]所述基于FSM的概率计算电路，包括：N个θ门、一个FSM状态机和一个CPT门；
[0022]N个所述θ门的输出端与所述FSM状态机的输入端连接，所述FSM的输出端与所述CPT门的输入端连接。
[0023]根据一种具体的实施方式，上述基于自适应概率计算的MCMC
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MIMO检测设备中，所述CPT门包括M个θ门，其中，N、M为正整数，且N＝M；所述FSM为二维状态机。
[0024]本专利技术的另一方面，提供一种MIMO系统，包括上述基于自适应概率计算的MCMC
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MIMO检测设备。
[0025]与现有技术相比，本专利技术的有益效果在于：通过引入基于FSM的概率计算电路完成所述LLR信息计算过程中的非线性运算，通过概率电路有效减少算法复杂度、降低本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于自适应概率计算的MCMC
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MIMO检测方法，其特征在于，包括：基于预设比例对比特级星座信号进行自适应缩放，计算所述比特级星座信号的LLR信息，以及，基于所述预设比例对计算得到LLR信息进行自适应还原；其中，计算所述比特级星座信号的LLR信息，包括：采用基于FSM的概率计算电路完成LLR信息计算过程中的非线性运算。2.根据权利要求1所述的基于自适应概率计算的MCMC
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MIMO检测方法，其特征在于，所述预设比例的取值范围为[0.6
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Δ，0.6+Δ]，其中，0.6>Δ≥0.2。3.根据权利要求1所述的基于自适应概率计算的MCMC
‑
MIMO检测方法，其特征在于，所述非线性运算，包括：Exp函数运算、除法运算以及平方运算。4.根据权利要求1所述的基于自适应概率计算的MCMC
‑
MIMO检测方法，其特征在于，所述基于FSM的概率计算电路包括：N个θ门、一个FSM和一个CPT门；N个所述θ门的输出端与所述FSM状态机的输入端连接，所述FSM的输出端与所述CPT门的输入端连接；所述CPT门包括M个θ门，所述FSM为二维状态机；其中，N、M为正整数，且N＝M。5.一种基于自适应概率计算的MCMC
‑
MIMO检测设备，其特征在于，包括：自适应缩放单元，以及，LLR计算单元；所述自适应缩放单元用于基于预设比例对比特级星座信号进行自适应缩放，并输出至所述LLR计算单元；以...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯鑫程，胡剑浩，陈亦欧，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：