基于概率计算的多输入多输出检测器及检测方法技术
【技术实现步骤摘要】
基于概率计算的多输入多输出检测器及检测方法
本专利技术涉及无线通信
，特别涉及一种基于概率计算的多输入多输出（MultipleInputMultipleOutput，MIMO）检测器，及应用该多输入多输出检测器的组成的全并行检测系统，及多输入多输出检测器的检测方法。
技术介绍
MIMO通信系统在无线链路的两端均采用多天线，分别同时接收与发射信号，能够充分开发空间资源，在无需增加频谱资源和发射功率的情况下，成倍地提升通信系统的容量与可靠性。由于多输入多输出(MIMO)技术可以在无线移动环境下为移动用户提供高质量、高速率的信息传递，因此MIMO技术成为第四代移动通信和未来无线/移动通信的核心技术。目前的MIMO通信系统仅是对接收信号转换后检测还原成发送信号，得到发送信号的估计值，没有进一步检测得到的发送信号与接收信号的相似度，不能直接与译码器连接使用。此外，MIMO通信系统中常采用蒙特卡洛马尔科夫链（MCMC）算法对接收信号进行检测。MCMC算法是一个非常有利的数学工具，其基本思想是：构造一条马尔科夫链，使其平稳分布为待估参数的后验分布，通过这条马尔科夫链产生后...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于概率计算的多输入多输出检测器，其特征在于，包括一个矩阵QR分解器，所述矩阵QR分解器分别连接第二随机序列生成器、第三随机序列生成器；所述第三随机序列生成器通过第二概率复数乘法器连接Gibbs采样更新单元；所述第二随机序列生成器连接第一概率复数乘法器，所述第一概率复数乘法器还连接第一随机序列生成器和对数似然比计算单元；第一概率复数乘法器的运算结果输出至对数似然比计算单元，Gibbs采样更新单元的运算结果分别输出至对数似然比计算单元和第二概率复数乘法器，对数似然比计算单元的输出作为Gibbs采样更新单元的输入；所述Gibbs采样更新单元根据获得由M个变量组成的参数序列经过QAM映射后的参数序列更替似然估计序列S中的参数获得更新后的似然估计序列，M为时间窗口t1内截取的数据数。2.根据权利要求1所述的基于概率计算的多输入多输出检测器，其特征在于，所述第一随机序列生成器、第二随机序列生成器和第三随机序列生成器的结构相同，均包括绝对值运算模块和比较器，绝对值运算模块对每一个时钟的输入信号求取绝对值后输出至比较器，比较器将输入信号的绝对值与区间[0,m)内任一个满足均匀分布的随机数进行比较，如果输入信号的绝对值大于随机数则输出1，否则输出0，获得由1和0组成的值序列；与值序列中每个比特相对应，如果输入信号小于0，则输出1，否则输出0，根据值序列获得由0和1组成的符号序列。3.根据权利要求1所述的基于概率计算的多输入多输出检测器，其特征在于，所述第一概率复数乘法器和第二概率复数乘法器的结构相同，均由四个概率实数乘法器、两个概率实数加法器和一个取反电路组成；四个概率实数乘法器分别为第一概率实数乘法器、第二概率实数乘法器、第三概率实数乘法器和第四概率实数乘法器；两个概率实数加法器分别为第一概率实数加法器和第二概率实数加法器；第一概率实数乘法器连接第一概率实数加法器，第二概率实数乘法器通过取反电路连接第一概率实数加法器；第三概率实数乘法器和第四概率实数乘法器分别与第二概率实数加法器连接；第一随机序列生成器输出的第一随机序列和第二随机序列生成器输出的第二随机序列经过复数乘法运算后获得第一乘积序列第三随机序列生成器输出的第三随机序列与Gibbs采样更新单元输出的似然估计序列S经过复数运算后获得第二乘积序列4.根据权利要求3所述的基于概率计算的多输入多输出检测器，其特征在于，所述对数似然比计算单元对第一概率复数乘法器输出的第一乘积序列和第二概率复数乘法器输出的第二乘积序列进行滑窗处理，分别截取第一乘积序列和第二乘积序列中时间窗口t1内的数据，截取的数据与Gibbs采样更新单元输出的似然估计序列S进行对数似然值计算，获取最大似然估计值Nt为接收天线数，为似然估计序列S中的第k个参数。5.权利要求1所述的基于概率计算的多输入多输出检测器的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：矩阵QR分解器将信道矩阵H分解成子矩阵Q和R，子矩阵R经过...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。