用于长期演进方案的高效多天线检测方法技术

一种用于长期演进方案的高效多天线检测方法，能适应ＬＴＥＴＤＤ系统的多种应用场景，有较强的鲁棒性，对于高阶调制能以较低的复杂度获得近似最优的性能，且不需要对信道矩阵进行ＱＲ分解。该方法根据接收数据的信噪比大小安排数据检测顺序，保证第一个待检测数据有较高的信噪比，采用ＭＭＳＥ准则挑选出第一个待检测数据符号的候选符号值，使用简单的硬判决方法得到第二个待检测数据符号的候选符号值，再对最优候选符号向量进行比特翻转，增加用于计算比特软量的候选符号值，最终采用欧氏距离度量代替原来的平方欧氏距离度量，获得精确的比特软量提供给后级Ｔｕｒｂｏ译码器进行译码。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于多输入多输出系统的检测技术，尤其涉及一种适于LTE TDD系统使用 的多天线检测技术。
技术介绍
3GPP长期演进(LTE)项目是近年来3GPP启动的最大的新技术研发项目。在空中 接口方面，LTE用频分多址(0FDM/FDMA)替代了 3GPP长期使用的码分多址(CDMA)作为多址 技术，并大量采用了多输入多输出(MIMO)技术和自适应技术提高数据速率和系统性能，在 20MHz频谱带宽能够提供下行100Mbps、上行50Mbps的峰值速率。MIMO技术能够使无线链路的容量随着发射天线数和接收天线数线性增长，达到这 种容量增长的有效办法是数据流的空分复用。空分复用，是指系统借助空间维度在一个时 频单元内并行地传输多路数据流。尽管多路数据流之间将产生混叠，但是接收端仍然可以 利用空间均衡消除数据流之间的混叠。典型的空分复用系统是Bell实验室提出的BLAST系 统。对于独立同分布的频率平坦衰落的MIMO信道，只要并行数据流数不超过发射天线数和 接收天线数，就可以获得可观的传输能力。如果MIMO信道存在空间相关或者出现深衰落， 则可能导致某些数据流通过的子信道的等效增益较低，从而大大增加了误码的可能性。由于LTE中使用了 OFDM技术对抗多径的影响，它将一个宽带的频率选择性信道转 化为多个平坦衰落的并行窄带信道，从而为MIMO技术提供了一个频率平坦衰落的信道环 境。对于频率平坦衰落的MIMO信道，可以建立如下的数学模型ν - Hs 十 η其中—kU …KMt 1 H= ； ·. ； 表示MIMO信道矩阵-gl-5量和信号调制阶数的增加而呈现指数级增加，因而在实现上存在比较大的难度。线性检测算法分为迫零算法和MMSE算法两类。迫零算法直接对信道矩阵求逆，因 而可能会放大噪声强度，导致性能的损失。由线性均方估计理论得到的最小均方误差MMSE 检测综合考虑干扰和噪声的因素，其性能在低信噪比时大大优于迫零检测，但是对于空间 相关性较大以及码率较高的情况，性能会变差。这两类算法的复杂度都很低，易于实现。串行干扰抵消算法在检测每层数据时，将已检测数据造成的空间干扰去除，再对 去除干扰后的信号向量做线性加权，得到当前数据的估计值。直观的看，该检测算法性能较 线性检测有比较显著的提高，但是由于已检测数据存在误判，由误判造成的误差传播可能 会使性能急剧下降，因而合理排列检测顺序极为重要。该类算法复杂度略高于线性检测算 法。简化的最大似然检测算法与标准的最大似然检测算法区别在于，不再遍历搜索所 有可能的发送符号组合，如QRM算法首先通过对信道矩阵做QR分解消除前项数据对后项数 据的干扰，然后按照从后到前的顺序依次遍历搜索每一层数据，并在每次搜索完成后仅保 留M条幸存路径，当M较小时，算法复杂度远低于标准最大似然检测算法。由于该算法在搜 索时会丢弃很多路径，使得在最后构造后级软判决译码器所需的软量时会遇到某些比特位 无法求解软量的问题,一种称为PSCA-M (Parallel Smart Candidate Adding-Μ)的算法解 决了这个问题，方法是在寻找每一层的候选符号时，通过对最优候选符号的比特进行翻转 构造出新的候选符号，这样每一层的比特软量都可以计算出，但这种方法的缺点在于当M较小时生成的比特软量不 精确，而LTE中使用的Turbo码解码器对软量的精度要求很高，因而该方法会使系统整体性 能会变差。若要提高性能，就必须增加M的大小，但这又会增加算法复杂度。另外该算法和 QRM算法都需要对信道矩阵进行QR分解，不利于实现。
技术实现思路
技术问题本专利技术的目的是提供一种适用于长期演进方案的高效多天线检测方 法，在匪SE算法和PSCA-M算法的基础上进一步改进，保证算法有较强的鲁棒性，且能以较 小的复杂度获得近似最优性能。技术方案结合匪SE算法和简化最大似然检测算法的基本思想，提出了一种能适 应LTE TDD系统的多种应用场景，有较强鲁棒性，对于高阶调制能以较低的复杂度获得近似 最优性能，且不需要对信道矩阵进行QR分解的高效检测算法。本专利技术根据接收数据的信噪 比大小安排数据检测顺序，保证第一个待检测数据有较高的信噪比，采用匪SE准则挑选出 第一个待检测数据符号的候选符号值，使用简单的硬判决方法得到第二个待检测数据符号 的候选符号值，再对最优候选符号向量进行比特翻转，增加用于计算比特软量的候选符号 值，最终采用欧氏距离度量代替原来的平方欧氏距离度量，获得精确的比特软量提供给后 级Turbo译码器进行译码。该方法的步骤如下步骤1 计算接收数据的信噪比，数据检测顺序按照信噪比从高到低排列。步骤2 根据匪SE准则，得到第一个待检测数据符号的M个候选符号值{au,i = l,-,M},其中M指根据匪SE准则选出的第一个待检测数据符号的候选符号值数量，根据这些候选符号值求出相应的第二个待检测数据符号的M个候选符号 值= Ii ···，#)，与前面M个候选符号值(《υ = X-M)构成M个候选符号向量 a.k,k = \,···,Μ) ■步骤3 计算M个候选符号向量(3^Γ=1，···， )的距离度量饨,/ = 1,…，，找出最小 度量值以及对应的候选符号向量ι步骤4:分别对候选符号向量 第一个符号的每个比特进行翻转，其余比特保持不变， 得到第一个待检测数据符号的N个候选符号值{^^,=1，···，·^}，其中N是指表示一个调 制符号需要的比特数，根据这些候选符号值求出相应的第二个待检测数据符号的N个候选 符号值d，《 = V，AO，与前面N个候选符号值=构成N个候选符号向量O^p=V,JV)；步骤5 计算N个候选符号向量(、，！？ =V,3/}的距离度量(两4 = 1，…,均，利用距离 度量{α^ = 1，··%1 }和丨為力=。··，^/}以及候选符号向量{& .^=1,···,Μ}和 ^p, ρ= ι--,m求出第一个待检测数据符号的所有比特软量。步骤6:分别对候选符号向量I第二个符号的每个比特进行翻转(其余比特保持不 变)，得到第二个待检测数据符号的ν个候选符号值=,与候选符号向量41的 第一个符号构成N个候选符号向量{。s = l，…，^/}。步骤7 计算N个候选符号向量^ ,S= 1，…,Α/}的距离度量= 1,-^/},利用距离度量㈣乂二 1,··%^}、(β,^=ι-Λ7)和υμ = x-,m以及候选符号向量{afcJ: = U/}、CbpiJ=U1/)和(。s = i,···,均求出第二个待检测数据符号的所有比特软量。其中，步骤1中要求根据接收数据信噪比排列检测顺序，有多种方法衡量接收数 据信噪比，我们选用的是信道矩阵列向量的模平方，具体过程如下设信道矩阵H = Pi1A2],检测顺序为伍七}υ计算M2和Ih2 if2)如果Ih1If HIh2If ,则检测顺序(U2) = {1,2}；否则检测顺序礼I2H {2,1}步骤2中根据匪SE准则得到第一个待检测数据符号的M个候选符号值，该准则是在 MMSE均衡的基础上得到的一种度量准则，具体过程如下设信道矩阵为Η ,发送信号向量为s，噪声功率为队,调制符号集合为ω ,接收信号向 量为y，检测顺序为伖七)1)求出匪SE均衡矩阵G = (H-H 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于长期演进方案的高效多天线检测方法，其特征在于根据接收数据的信噪比从高到低安排数据检测顺序，保证第一个待检测数据有最高的信噪比，采用ＭＭＳＥ准则挑选出第一个待检测数据符号的候选符号值，使用简单的硬判决方法得到第二个待检测数据符号的候选符号值，再对最优候选符号向量进行比特翻转，增加用于计算比特软量的候选符号值，最终采用欧氏距离度量代替原来的平方欧氏距离度量，获得精确的比特软量提供给后级Ｔｕｒｂｏ译码器进行译码，该方法具体检测步骤如下：步骤１：计算接收数据的信噪比，数据检测顺序按照信噪比从高到低排列；步骤２：根据ＭＭＳＥ准则，得到第一个待检测数据符号的Ｍ个候选符号值｛ａ↓［１，ｉ］，ｉ＝１，…，Ｍ｝，其中Ｍ指根据ＭＭＳＥ准则选出的第一个待检测数据符号的候选符号值数量，根据这些候选符号值求出相应的第二个待检测数据符号的Ｍ个候选符号值｛ａ↓［２，ｊ］，ｊ＝１，…，Ｍ｝，与前面Ｍ个候选符号值｛ａ↓［１，ｉ］，ｉ＝１，…，Ｍ｝构成Ｍ个候选符号向量｛ａ↓［ｋ］，ｋ＝１，…，Ｍ｝；步骤３：计算Ｍ个候选符号向量｛ａ↓［ｋ］，ｋ＝１，…，Ｍ｝的距离度量｛ａ↓［ｌ］，ｌ＝１，…，Ｍ｝，找出最小度量值以及对应的候选符号向量＊；步骤４：分别对候选符号向量＊第一个符号的每个比特进行翻转，其余比特保持不变，得到第一个待检测数据符号的Ｎ个候选符号值｛ｂ↓［１，ｍ］，ｍ＝１，…，Ｎ｝，其中Ｎ是指表示一个调制符号需要的比特数，根据这些候选符号值求出相应的第二个待检测数据符号的Ｎ个候选符号值｛ｂ↓［２，ｎ］，ｎ＝１，…，Ｎ｝，与前面Ｎ个候选符号值｛ｂ↓［１，ｍ］，ｍ＝１，…，Ｎ｝构成Ｎ个候选符号向量｛ｂ↓［ｐ］，ｐ＝１，…，Ｎ｝；步骤５：计算Ｎ个候选符号向量｛ｂ↓［ｐ］，ｐ＝１，…，Ｎ｝的距离度量｛β↓［ｑ］，ｑ＝１，…，Ｎ｝，利用距离度量｛α↓［ｌ］，ｌ＝１，…，Ｍ｝和｛β↓［ｑ］，ｑ＝１，…，Ｎ｝以及候选符号向量｛ａ↓［ｋ］，ｋ＝１，…，Ｍ｝和｛ｂ↓［ｐ］，ｐ＝１，…，Ｎ｝求出第一个待检测数据符号的所有比特软量；步骤６：分别对候选符号向量＊第二个符号的每个比特进行翻转，其余比特保持不变，得到第二个待检测数据符号的Ｎ个候选符号值｛ｃ↓［２，ｒ］，ｒ＝１，…，Ｎ｝，与候选符号向量＊的第一个符号构成Ｎ个候选符号向量｛ｃ↓［ｓ］，ｓ＝１，…，Ｎ｝；步骤７：计算Ｎ个候选符号向量｛ｃ↓［ｓ］，ｓ＝１，…，Ｎ｝的距离度量｛γ↓［ｔ］，ｔ＝１，…，Ｎ｝，...

【技术特征摘要】
一种用于长期演进方案的高效多天线检测方法，其特征在于根据接收数据的信噪比从高到低安排数据检测顺序，保证第一个待检测数据有最高的信噪比，采用MMSE准则挑选出第一个待检测数据符号的候选符号值，使用简单的硬判决方法得到第二个待检测数据符号的候选符号值，再对最优候选符号向量进行比特翻转，增加用于计算比特软量的候选符号值，最终采用欧氏距离度量代替原来的平方欧氏距离度量，获得精确的比特软量提供给后级Turbo译码器进行译码，该方法具体检测步骤如下步骤1计算接收数据的信噪比，数据检测顺序按照信噪比从高到低排列；步骤2根据MMSE准则，得到第一个待检测数据符号的M个候选符号值 ，其中M指根据MMSE准则选出的第一个待检测数据符号的候选符号值数量，根据这些候选符号值求出相应的第二个待检测数据符号的M个候选符号值，与前面M个候选符号值构成M个候选符号向量；步骤3计算M个候选符号向量的距离度量，找出最小度量值以及对应的候选符号向量；步骤4分别对候选符号向量第一个符号的每个比特进行翻转，其余比特保持不变，得到第一个待检测数据符号的N个候选符号值，其中N是指表示一个调制符号需要的比特数，根据这些候选符号值求出相应的第二个待检测数据符号的N个候选符号值，与前面N个候选符号值构成N个候选符号向量；步骤5计算N个候选符号向量的距离度量，利用距离度量和以及候选符号向量和求出第一个待检测数据符号的所有比特软量；步骤6分别对候选符号向量第二个符号的每个比特进行翻转，其余比特保持不变，得到第二个待检测数据符号的N个候选符号值，与候选符号向量的第一个符号构成N个候选符号向量；步骤7计算N个候选符号向量的距离度量，利用距离度量、和以及候选符号向量、和求出第二个待检测数据符号的所有比特软量。2010105163755100001dest_path_image001.jpg,689533dest_path_image002.jpg,471544dest_path_image001.jpg,2010105163755100001dest_path_image003.jpg,594352dest_path_image003.jpg,665076dest_path_image004.jpg,2010105163755100001dest_path_image005.jpg,780800dest_path_image005.jpg,620580dest_path_image006.jpg,2010105163755100001dest_path_image007.jpg,917219dest_path_image006.jpg,537556dest_path_image008.jpg,129074dest_path_image008.jpg,2010105163755100001dest_path_image009.jpg,636410dest_path_image004.jpg,553550dest_path_image009.jpg,395604dest_path_image003.jpg,790814dest_path_image008.jpg,605186dest_path_image005.jpg,240698dest_path_image010.jpg,507731dest_path_image005.jpg,2010105163755100001...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵春明，沈弘，张华，黄鹤，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：84[中国|南京]