一种软输出固定复杂度球形译码检测方法和装置制造方法
【专利摘要】本发明公开了一种软输出固定复杂度球形译码(SFSD)检测方法和装置，其中，所述方法包括：对信道响应矩阵H进行QR分解，得到Q矩阵和R矩阵；将Q矩阵的共轭转置QH与接收信号相乘，得到接收信号的均衡信号；对均衡信号进行最大似然(ML)路径检测，采用顶层保留全部节点和其他层保留节点逐层递减方式得到ML路径，并保留与迭代次数数量相同的分支；对所述分支进行ML补集路径检测，采用所求补集层保留全部节点和其他层保留节点逐层递减方式得到ML补集路径；根据所述ML路径和ML补集路径，得出各层各个符号各个比特的似然比(LLR)信息。本发明对于大于两层的MIMO也能获得逼近ML性能的检测性能，同时可以满足目前可接受的硬件实现复杂度。
【专利说明】一种软输出固定复杂度球形译码检测方法和装置
【技术领域】
[0001]本发明涉及无线通信中的多输入多输出(Multiple-1nputMultiple-Out-put, ΜΙΜΟ)检测技术，尤其涉及一种软输出固定复杂度球形译码(Soft-outputFixed-complexity Sphere Decoding, SFSD)检测方法和装置。
【背景技术】
[0002]第三代合作伙伴计划(3rdGeneration Partnership Project, 3GPP)长期演进(Long Term Evolution, LTE)技术的增强(LTE-Advanced, LTE-A)系统中的米用多层 ΜΙΜΟ发送来实现高频谱效率，其对应的接收机需要对多层MMO进行检测以得到解调数据。
[0003]MMO检测有多种方法，由于球形译码(Sphere Decoding, SD)检测在性能上能逼近最优性能，即最大似然(Maximum Likelihood, ML)性能,因此为获得最优的性能,在可接受的硬件实现复杂度情况下，MIMO检测常采用SD检测。SD检测分为固定复杂度特性的球形译码(Fixed-complexity SphereDecoding, FSD)和非固定复杂度特性的球形译码，由于FSD易于超大规模集成电路(Very Large Scale Integration, VLSI)实现，因此常采用FSD。此外，软输出MIMO检测能够配合后续的软译码器使系统达到更优的检测性能，因此目前常采用SFSD检测。
[0004]通常，LTE-A系统中的接收机进行SFSD检测的主要流程包括:预处理、球形检测和似然比(Likelihood Ratio,LLR)输出，其中所述预处理包括等效信道矩阵生成、排序和QR分解。
[0005]由于国际电信联盟(International Telecommunications Union, ITU)的高级国际移动通信(International Mobile Telecommunications-Advanced, IMT-Advanced)对于系统的高频谱效率要求，LTE-A系统提出频谱效率要达到下行30bps/Hz以及上行15bps/Hz0为了满足这些指标，LTE-A系统采用了下行最多8层ΜΜ0，上行最多4层ΜΜ0，同时支持正交相移键控(Quadrature PhaseShift Keying, QPSK)/16 正交振幅调制(QuadratureAmplitude Modulation, QAM) /64QAM调制方式。由于MIMO层数大量增加,球形检测的运算量变得非常巨大。
[0006]名称为一种低复杂度SFSD检测方法(A low-complexity soft mimodetectorbased on the fixed-complexity sphere decoder)的论文(现有技术 I)(作者为 L.G.Barbero, T.Ratnarajah, and C.Cowan,发表在 IEEE InternationalConference onacoustics, speech and signal processing(ICASSPj 08), Las Vegas,USA, Mar./Apr.2006)，以及名称为用于MIMO检测的固定复杂度特性的球形译码(Fixing thecomplexity of the sphere decoder for MIMO detection)的论文(现有技术 2)(作者为 L.G.Barbero and J.Thompson,发表在 IEEE Transaction, onWire IessCommuni cat ions, vol.7, n0.6, June 2008),提出 了 降低 SFSD 检测复杂度的方法，上述方法采用比特求反(bit-negating)的方法构造ML的补集路径,也就是说只计算ML路径中每一位比特依次相反的那条路径的度量(比如64QAM每个符号6个比特只有6条可能的补集路径)，这样虽然降低了复杂度，但只计算比特求反路径所损失的信息量过多，检测性能不能达到最优的ML性能。
[0007]名称为软输出球形译码:算法与超大规模集成电路实现(Soft-OutputSphereDecoding !Algorithms and VLSI Implementation)的论文(现有技术 3)(作者为 Studer, C.；Burg, A.；Bolcskei, H.,发表在 IEEE Journal on Selected AreasinCommunications, vol.26, n0.2, Feb.2008),提出了一种非固定复杂度的球形译码方法，不像固定复杂度的球形译码那样每层保留固定节点并且每层检测完所有可能节点后再进入下一层检测，而是每层检测完一个节点后就进入下一层的一个节点一直持续到底层，然后依据检测半径和一定准则进行路径回溯，直到找到最优路径。这样虽然可以达到最优的ML性能，但是复杂度不固定，当信道随机变化到某种情况时复杂度极高，不易实现。
【发明内容】
[0008]有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种SFSD检测和装置，对于大于两层的MIMO也能获得逼近ML性能的检测性能，同时可以满足目前可接受的硬件实现复杂度。
[0009]为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的:
[0010]本发明提供了一种SFSD检测方法，所述方法包括:
[0011 ] 对信道响应矩阵进行QR分解，得到Q矩阵和R矩阵；
[0012]将Q矩阵的共轭转置与接收信号相乘，得到接收信号的均衡信号；
[0013]对均衡信号进行ML路径检测，采用各层保留节点逐层递减方式得到ML路径，并保留与迭代次数数量相同的分支；
[0014]对所述分支进行ML补集路径检测，采用所求补集层保留全部节点和其他层保留节点逐层递减方式得到ML补集路径；`
[0015]根据所述ML路径和ML补集路径，得出各层各个符号各个比特的似然比(LLR)信
肩、O
[0016]较佳地，所述对均衡信号进行ML路径检测，采用各层保留节点逐层递减方式得到ML路径，并保留与迭代次数数量相同的分支，为:
[0017]从矩阵R中只有一个非零元素对应的那一层，即顶层开始路径扩展，直至底层；
[0018]保留所述顶层的全部节点，所述顶层以下各层保留的节点逐层递减，得到各分支欧氏距离；
[0019]选取欧氏距离最小的分支作为ML路径，并保留与迭代次数数量相同的分支。
[0020]较佳地，所述对所述分支进行ML补集路径检测，采用所求补集层保留全部节点和其他层保留节点逐层递减方式得到ML补集路径，为:
[0021]从保留的各分支的所求补集层开始路径扩展，直至底层；
[0022]保留所述所求补集层的全部节点，所述所求补集层以下各层保留的节点逐层递减，得到各分支欧氏距离；
[0023]从所求补集层开始逐层选取欧氏距离最小的分支作为每层的ML补集路径。
[0024]较佳地，所述所求补集层以下各层保留的节点逐层递减，为:
[0025]所述所求补集层以下各层保留的节点逐层递减直到底层的节点数为I。
[0026]本发明提供了一种SFSD检测装置，应用于接收机，所述装置包括:[0027]QR分解单元，用于对信道响应矩阵进行QR分解，得到Q矩阵和R矩阵；
[0028]均衡信号计算单元，用于将Q矩阵的共轭转置与接收信号相乘，得到接收信号的均衡信号；
[0029]ML路径检测单元，用于对均衡信号进行ML路径检测，用各层保留节点逐层递减方式得到ML路径，并保留与迭代次数数量相同的分支；
[0030]ML补集路径检测单元，对ML路径检测单元保留的分支进行ML补集路径检测，采用所求补集层保留全部节点和其他层保留节点逐层递减方式得到ML补集路径；
[0031 ] 软值信息计算单元，用于根据ML路径和ML补集路径，得出各层各个符号各个比特的LLR fg息。
[0032]较佳地，所述ML路径检测单元，具体用于从矩阵R中只有一个非零元素对应的那一层，即顶层开始路径扩展，直至底层；
[0033]保留所述顶层的全部节点，所述顶层以下各层保留的节点逐层递减，得到各分支欧氏距离；
[0034]选取欧氏距离最小的分支作为ML路径，并保留与迭代次数数量相同的分支。
[0035]较佳地，所述ML补集路径检测单元，具体用于从保留的各分支的所求补集层开始路径扩展，直至底层；
[0036]保留所述所求补集层的全部节点，所述所求补集层以下各层保留的节点逐层递减，得到各分支欧氏距离；
[0037]从所求补集层开始逐层选取欧氏距离最小的分支作为每层的ML补集路径。
[0038]较佳地，所述ML补集路径检测单元，具体用于保留所述所求补集层的全部节点，所述所求补集层以下各层保留的节点逐层递减直到底层的节点数为1，得到各分支欧氏距离。
[0039]由上可知，本发明的技术方案包括:对信道响应矩阵H进行QR分解，得到Q矩阵和R矩阵；将Q矩阵的共轭转置Qh与接收信号相乘，得到接收信号的均衡信号；对均衡信号进行ML路径检测，采用各层保留节点逐层递减方式得到ML路径，并保留与迭代次数数量相同的分支；对所述分支进行ML补集路径检测，采用所求补集层保留全部节点和其他层保留节点逐层递减方式得到ML补集路径；根据所述ML路径和ML补集路径，得出各层各个符号各个比特的LLR信息；由此，本发明对于大于两层的MMO也能获得逼近ML性能的检测性能，同时可以满足目前可接受的硬件实现复杂度。
【专利附图】
【附图说明】
[0040]图1为本发明提供的一种SFSD检测方法的第一实施例的实现流程图；
[0041]图2为本发明提供的一种SFSD检测装置的实施例的结构示意图；
[0042]图3为ML路径检测树图；
[0043]图4为ML路径检测树图；
[0044]图5为ML补集路径检测树图；
[0045]图6为现有技术1、2和3与本发明64QAM的吞吐量(Throughput)性能仿真结果对比图；
[0046]图7为现有技术1、2和3与本发明16QAM的吞吐量性能仿真结果对比图。【具体实施方式】
[0047]本发明提供的一种SFSD检测方法的第一实施例，如图1所示，包括以下步骤:
[0048]步骤101、对信道响应矩阵进行QR分解，得到Q矩阵和R矩阵；
[0049]步骤102、将Q矩阵的共轭转置与接收信号相乘，得到接收信号的均衡信号；
[0050]步骤103、对均衡信号进行ML路径检测，采用各层保留节点逐层递减方式得到ML路径，并保留与迭代次数数量相同的分支；
[0051]步骤104、对所述分支进行ML补集路径检测，采用所求补集层保留全部节点和其他层保留节点逐层递减方式得到ML补集路径；
[0052]步骤105、根据所述ML路径和ML补集路径，得出各层各个符号各个比特的LLR信
肩、O
[0053]优选地，所述对均衡信号进行ML路径检测，采用各层保留节点逐层递减方式得到ML路径，并保留与迭代次数数量相同的分支，可以为:
[0054]从矩阵R中只有一个非零元素对应的那一层，即顶层开始路径扩展，直至底层；
[0055]保留所述顶层的全部节点，所述顶层以下各层保留的节点逐层递减，得到各分支欧氏距离；
[0056]选取欧氏距离最小的分支作为ML路径，并保留与迭代次数数量相同的分支。
[0057]优选地，所述对所述分支进行ML补集路径检测，采用所求补集层保留全部节点和其他层保留节点逐层递减方式得到ML补集路径，可以为:
[0058]从保留的各分支的所求补集层开始路径扩展，直至底层；
[0059]保留所述所求补集层的全部节点，所述所求补集层以下各层保留的节点逐层递减，得到各分支欧氏距离；
[0060]从所求补集层开始逐层选取欧氏距离最小的分支作为每层的ML补集路径。
[0061]优选地，所述所求补集层以下各层保留的节点逐层递减，为:所述所求补集层以下各层保留的节点逐层递减直到底层的节点数为I。
[0062]本发明提供的一种SFSD检测装置的实施例，如图2所示，所述装置包括:
[0063]QR分解单元，用于对信道响应矩阵进行QR分解，得到Q矩阵和R矩阵；
[0064]均衡信号计算单元，用于将Q矩阵的共轭转置与接收信号相乘，得到接收信号的均衡信号；
[0065]ML路径检测单元，用于对均衡信号进行ML路径检测，用各层保留节点逐层递减方式得到ML路径，并保留与迭代次数数量相同的分支；
[0066]ML补集路径检测单元，对ML路径检测单元保留的分支进行ML补集路径检测，采用所求补集层保留全部节点和其他层保留节点逐层递减方式得到ML补集路径；
[0067]软值信息计算单元，用于根据ML路径和ML补集路径，得出各层各个符号各个比特的LLR fg息。
[0068]优选地，所述ML路径检测单元，具体用于从矩阵R中只有一个非零元素对应的那一层，即顶层开始路径扩展，直至底层；
[0069]保留所述顶层的全部节点，所述顶层以下各层保留的节点逐层递减，得到各分支欧氏距离；[0070]选取欧氏距离最小的分支作为ML路径，并保留与迭代次数数量相同的分支。
[0071]优选地，所述ML补集路径检测单元，具体用于从保留的各分支的所求补集层开始路径扩展，直至底层；
[0072]保留所述所求补集层的全部节点，所述所求补集层以下各层保留的节点逐层递减，得到各分支欧氏距离；
[0073]从所求补集层开始逐层选取欧氏距离最小的分支作为每层的ML补集路径。
[0074]优选地，所述ML补集路径检测单元，具体用于保留所述所求补集层的全部节点，所述所求补集层以下各层保留的节点逐层递减直到底层的节点数为1，得到各分支欧氏距离。
[0075]本实施例中的SFSD检测装置可以应用于接收机。
[0076]下面对本发明提供的一种SFSD检测方法的第二实施例进行介绍。本实施例中，假设一个带编码的MMO系统有Mt个发射天线和Mk ^ Mt个接收天线，编码后的比特流映射到星座图上并形成Mt个发射符号α O~，其中ο是星座点集合。则UE的接收信号可以表示为:y = H*s+n，其中H表示MK*MT信道响应矩阵，η为噪声。
[0077]步骤301、对信道响应矩阵H进行排序和QR分解，得到Q矩阵和R矩阵；
[0078]这里，所述Q矩阵为正交阵，R矩阵为上三角阵。
[0079]步骤302、将Q的共轭转置Qh左乘接收信号y，得到接收信号的均衡信号。
[0080]步骤303、从R矩 阵中只有一个非零元素的那一层，即顶层开始检测；
[0081]这里，参见图3所示，所述顶层为顶部根节点向下的那一层。
[0082]步骤304、判断根节点向下的分支数是否大于预先设定的值，比如星座点数目；如果小于等于预先设定的值，进入步骤305 ;如果大于预先设定的值，进入步骤308 ；
[0083]步骤305、对于每一条分支，计算顶层的欧氏距离；
[0084]步骤306、由顶层向下进行路径扩展，继续计算其余各层的欧氏距离；
[0085]根据预设值保留每层最优的节点及其欧氏距离，同时累加到该分支的欧氏距离中。
[0086]步骤307、判断是否已经到叶子节点，如果已经到叶子节点，进入步骤308 ;如果没有到叶子节点，返回步骤306 ；
[0087]这里，参见图3所示，所述叶子节点为底层节点。
[0088]步骤308、将顶层根节点向下的一条分支数所得到的完整路径欧氏距离及对应各层符号对应的星座点序号进行暂存；返回步骤304，开始下一条分支的处理；
[0089]步骤309、将所有分支的完整欧氏距离按从小到大进行排序，选取欧氏距离最小的分支作为ML路径，并选取分支中各层符号对应的星座点序号；同时保留多条最优路径的各层星座点序号，所述最优路径的条数与迭代次数相同，用以后续ML补集路径时的迭代。
[0090]步骤310、根据ML路径检测中保留下来的各个分支欧氏距离及各层符号星座点序号，得到ML路径的顶层中每个符号每个比特的补集λ I ；
[0091]这里，每层每个符号每个比特的全补集要考虑由顶层到底层的所有可能情况。
[0092]步骤311、对于顶层以下各层的补集，比如第iRx层，要经过多次迭代，每层的迭代依据的路径遵照欧氏距离由小到依次进行；在一次迭代中，先求iRx层以上各层到该层的欧氏距离；[0093]这里，要对该层每个符号每个比特进行遍历。
[0094]步骤312、再求iRx层以下各层的欧氏距离，参照步骤306，从该层往下进行路径扩展节点取舍。
[0095]步骤313、判断是否到叶子结点，如果已经到叶子节点，进入步骤314 ;如果没有到叶子节点，返回步骤312。
[0096]步骤314、将步骤311和312的结果求和，选取iRx层各符号各比特全补集中的最小值作为该次迭代的最优路径加以暂存。
[0097]步骤315、判断迭代次数是否已达到预设值，如果没有达到预设值，进入步骤316 ；如果达到预设值，进入步骤317。
[0098]步骤316、迭代次数加1，进行下一次迭代。
[0099]步骤317、对于需要求补集的层，可以得到多次迭代所暂存的最优路径，从这些路径中再选取最小值作为该层该符号该比特的最终补集路径。
[0100]步骤318、判断是否所有层都已求完补集，如果没有求完补集，进入步骤319 ;如果都已求完补集，进入步骤320 ；
[0101]步骤319、层数减1，进入下一层，依此类推求得各个层各个符号各个比特的补集
[0102]步骤320、最终由ML路径检测得到的λ ML和ML补集路径搜得到的根据公式
【权利要求】
1.一种软输出固定复杂度球形译码(SFSD)检测方法，所述方法包括: 对信道响应矩阵进行QR分解，得到Q矩阵和R矩阵； 将Q矩阵的共轭转置与接收信号相乘，得到接收信号的均衡信号； 对均衡信号进行最大似然(ML)路径检测，采用各层保留节点逐层递减方式得到ML路径，并保留与迭代次数数量相同的分支； 对所述分支进行ML补集路径检测，采用所求补集层保留全部节点和其他层保留节点逐层递减方式得到ML补集路径； 根据所述ML路径和ML补集路径，得出各层各个符号各个比特的似然比(LLR)信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对均衡信号进行ML路径检测，采用各层保留节点逐层递减方式得到ML路径，并保留与迭代次数数量相同的分支，为: 从矩阵R中只有一个非零元素对应的那一层，即顶层开始路径扩展，直至底层； 保留所述顶层的全部节点，所述顶层以下各层保留的节点逐层递减，得到各分支欧氏距离； 选取欧氏距离最小的分支作为ML路径，并保留与迭代次数数量相同的分支。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述分支进行ML补集路径检测，采用所求补集层保留全部节点和其他层保留节点逐层递减方式得到ML补集路径，为: 从保留的各分支的所求补集层开始路径扩展，直至底层；· 保留所述所求补集层的全部节点，所述所求补集层以下各层保留的节点逐层递减，得到各分支欧氏距离； 从所求补集层开始逐层选取欧氏距离最小的分支作为每层的ML补集路径。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述所求补集层以下各层保留的节点逐层递减，为: 所述所求补集层以下各层保留的节点逐层递减直到底层的节点数为I。
5.一种软输出固定复杂度球形译码(SFSD)检测装置，所述装置包括: QR分解单元，用于对信道响应矩阵进行QR分解，得到Q矩阵和R矩阵； 均衡信号计算单元，用于将Q矩阵的共轭转置与接收信号相乘，得到接收信号的均衡信号; ML路径检测单元，用于对均衡信号进行ML路径检测，用各层保留节点逐层递减方式得到ML路径，并保留与迭代次数数量相同的分支； ML补集路径检测单元，对ML路径检测单元保留的分支进行ML补集路径检测，采用所求补集层保留全部节点和其他层保留节点逐层递减方式得到ML补集路径； 软值信息计算单元，用于根据ML路径和ML补集路径，得出各层各个符号各个比特的LLR f目息ο
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述ML路径检测单元，具体用于从矩阵R中只有一个非零元素对应的那一层，即顶层开始路径扩展，直至底层； 保留所述顶层的全部节点，所述顶层以下各层保留的节点逐层递减，得到各分支欧氏距离； 选取欧氏距离最小的分支作为ML路径，并保留与迭代次数数量相同的分支。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述ML补集路径检测单元，具体用于从保留的各分支的所求补集层开始路径扩展，直至底层； 保留所述所求补集层的全部节点，所述所求补集层以下各层保留的节点逐层递减，得到各分支欧氏距离； 从所求补集层开始逐层选取欧氏距离最小的分支作为每层的ML补集路径。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述ML补集路径检测单元，具体用于保留所述所求补集层的全部节点，所述所求补集层以下各层保留的节点逐层递减直到底层的节点数为I，得到各分支欧氏·距离。
【文档编号】H04B7/08GK103856254SQ201210499242
【公开日】2014年6月11日 申请日期:2012年11月29日 优先权日:2012年11月29日
【发明者】邬钢, 沈文水 申请人:中兴通讯股份有限公司