一种基于MCMC的MIMO检测系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于MCMC的MIMO检测系统，属于通信技术领域，包括LLR运算单元，所述LLR运算单元包括乘加运算、比较器和随机电路单元；所述随机电路单元用于替代传统MCMC中的Exp函数、除法器以及平方器完成非线性计算，基于随机电路单元，通过把进入该MIMO检测系统的值看作计算函数的不同自变量，把输出的值看作计算函数的因变量，最终将输入的比特流映射为期望的输出比特流，这个算法可以使整个系统的可配置性增强，从而配制出更多的非线性函数，将传统MCMC算法的采样方式改为并行采样，大大降低了检测算法的计算时延，最终，在保证了检测准确度的情况下，大大降低了算法的复杂度以及所需要的硬件功耗，并最终大大提升了能效比面效比。面效比。面效比。

【技术实现步骤摘要】
一种基于MCMC的MIMO检测系统


[0001]本专利技术涉及通信
，特别涉及一种基于MCMC的MIMO检测系统。

技术介绍

[0002]现有的研究结果表明，随机计算在解决线性计算的许多应用中可以达到非常高的效率，包括数字信号处理、图像处理和人工智能。Gaines提出了随机比特流的逻辑计算。根据Gaines的想法，一些研究提出了基于随机计算的特定算术函数的实现，包括乘法、加法和线性多项式，以在全加器和多路复用器方面实现超低复杂度和更短的关键路径。然而，处理非线性函数更具挑战性。在2001年，Brown和Card提出了一种基于随机计算的方案，该方案具有有线状态机，用于求解非线性函数，例如Tanh和指数。
[0003]多输入多输出技术(MIMO)技术是一种利用传输空间的自由度来成倍提升数据传输速率和可靠性的技术。相比单输入单输出(SISO)系统，MIMO系统具有两大性能增益：分集增益和复用增益，分别用来衡量系统的可靠性和空间信道容量。MIMO技术中关于检测算法的研究一直是近几十年来的一个热点，因为接收端信号处理的性能好坏和复杂度高低直接决定了整个通信系统的质量和应用前景。马尔科夫链的蒙特卡洛方法是一种现代随机模拟方法，该方法可通过便捷的方式得到服从所需分布的样本，降低了随机数生成的成本并推动了贝叶斯方法的应用。这个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。由于一种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，它在MIMO检测领域收到了广泛的关注。然而，在基于MCMC的软输出MIMO检测算法中目前还有如下问题：1.传统基于MCMC算法的MIMO检测计算时延很长，需要相当的迭代深度来使算法达到收敛；2.传统基于MCMC算法的MIMO检测计算复杂度较高，在传统的算法中往往需要计算星座点之间欧氏距离的平方，除法，以及加法和排序等计算，其中的平方和除法作为非线性计算需要很高的复杂度，因此也需要设计更加复杂的硬件来完成计算。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于克服现有技术中所存在的传统基于MCMC算法的MIMO检测算法延时很长，并且计算复杂度较高的不足，提供一种基于MCMC的MIMO检测系统及方法。
[0005]为了实现上述专利技术目的，本专利技术提供了以下技术方案：
[0006]一种基于MCMC的MIMO检测系统，包括LLR(对数似然比)运算单元，所述LLR运算单元包括乘加运算、比较器和随机电路单元；
[0007]所述随机电路单元用于替代传统MCMC中的Exp函数、除法器以及平方器完成非线性计算。
[0008]采用上述技术方案，基于随机电路单元，通过把进入该MIMO检测系统的值看作计算函数的不同自变量，把输出的值看作计算函数的因变量，最终将输入的比特流映射为期
望的输出比特流，这个算法可以使整个系统的可配置性增强，从而配制出更多的非线性函数，将传统MCMC算法的采样方式改为并行采样，大大降低了检测算法的计算时延，最终，在保证了检测准确度的情况下，大大降低了算法的复杂度以及所需要的硬件功耗，并最终大大提升了能效比面效比。
[0009]作为本专利技术的优选方案，所述随机电路单元包括：N个θ门、一个FSM和一个CPT门；
[0010]N个所述θ门的输出端与所述FSM的输入端连接，所述FSM的输出端与所述CPT门的输入端连接。
[0011]随机电路单元能够计算众多简单的一维非线性函数，例如EXP、SQRT、Log函数等。
[0012]作为本专利技术的优选方案，所述FSM为二维状态机，包括8个状态。
[0013]作为本专利技术的优选方案，所述CPT门用于从输入的一个具有K值的分布中进行采样。
[0014]作为本专利技术的优选方案，所述CPT门包括M个θ门，其中，N、M为正整数，且N＝M。
[0015]作为本专利技术的优选方案，所述门用于通过比较输入的概率值与随机熵源大小的关系，得到输出的样本值，即0和1。
[0016]与现有技术相比，本专利技术的有益效果在于：基于随机电路单元，通过把进入该MIMO检测系统的值看作计算函数的不同自变量，把输出的值看作计算函数的因变量，加入了θ门以及CPT门，将具体的数值转化为随机比特流，从而大大降低了运算的复杂度以及减少运算周期，并且，随机电路单元能够计算众多简单的一维非线性函数，例如EXP、SQRT、Log函数等，这个算法可以使整个系统的可配置性增强，从而配制出更多的非线性函数，将传统MCMC算法的采样方式改为并行采样，大大降低了检测算法的计算时延，最终，在保证了检测准确度的情况下，大大降低了算法的复杂度以及所需要的硬件功耗，并最终大大提升了能效比面效比。
附图说明
[0017]图1为本专利技术实施例1和2所述的一种基于MCMC的MIMO检测系统的结构图；
[0018]图2为本专利技术实施例1和2所述的一种基于MCMC的MIMO检测系统的2
×
4FSM的状态转移图；
[0019]图3为本专利技术实施例1所述的一种基于MCMC的MIMO检测系统的θ门的两种电路实现方式以及对应的概率真值表；
[0020]图4为本专利技术实施例1所述的一种基于MCMC的MIMO检测系统的条件概率采样门(CPT门)的一种电路实现方式；
[0021]图5为本专利技术实施例1所述的一种基于MCMC的MIMO检测系统的MCMC
‑
MIMO检测算法结构框图；
[0022]图6为本专利技术实施例3所述的一种基于MCMC的MIMO检测系统的使用MM
‑
FSM计算LLR的平均相对误差图；
[0023]图7为本专利技术实施例3所述的一种基于MCMC的MIMO检测系统的2
×
2天线数条件下各方法的BER图；
[0024]图8为本专利技术实施例3所述的一种基于MCMC的MIMO检测系统的4
×
4天线数条件下各方法的BER图；
[0025]图9为本专利技术实施例3所述的一种基于MCMC的MIMO检测系统的2
×
4天线数条件下各方法的BER图；
[0026]图10为本专利技术实施例3所述的一种基于MCMC的MIMO检测系统的不同信道估计误差条件下MM
‑
FSM与MMSE方法的BER(2
×
2天线数)图；
[0027]图11为本专利技术实施例3所述的一种基于MCMC的MIMO检测系统的不同信道估计误差条件下MM
‑
FSM方法的BER(4
×
4天线数)图；
[0028]图12为本专利技术实施例3所述的一种基于MCMC的MIMO检测系统的不同信道估计误差条件下MM
‑
FSM方法的BER(2
×
4天线数)图；
[0029]图13为本专利技术实施例3所述的一种本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于MCMC的MIMO检测系统，包括LLR运算单元，其特征在于，所述LLR运算单元包括乘加运算、比较器和随机电路单元；所述随机电路单元用于替代传统MCMC中的Exp函数、除法器以及平方器完成非线性计算。2.根据权利要求1所述的一种基于MCMC的MIMO检测系统，其特征在于，所述随机电路单元包括：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的输入端连接，所述FSM的输出端与所述CPT门的输入端连接。3.根据权利要求2所述的一种基于MC...

【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：