一种mimo系统的检测方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及无线通信技术领域，尤其涉及一种多输入多输出（MIM0)系统的检测方 法及装置。
【背景技术】
[0002] 高速无线数据接入业务与用户数量的迅速增长，需要更高速率、更大容量的无线 链路的支持，而决定无线链路传输效能的最根本因素在于信道容量。空间复用MIM0技术有 效提高了信道容量，是长期演进（LTE)系统的核也技术。
[0003] 对于空间复用MIM0系统的检测，现有的检测算法主要包括线性检测、序列干扰抵 消（SIC)检测、最大似然检测（ML)。
[0004] 线性检测算法和SIC算法的硬件实现复杂度比较低，但是二者在衰落严重的无线 信道下性能很差，与ML算法的性能有较大的差距。
[0005]ML算法计算接收信号和所有可能向量之间的欧几里得距离，并找到一个最小的距 离。当所有的发射向量等可能时，ML算法达到最大后验概率（MAP)检测的最佳性能。然而 它的复杂度随调制阶数和发射天线数量的增加而上升。
[0006]ML算法遍历式的搜索因为其繁重的计算复杂度使得在实际系统中不能或者很难 实现。目前主要采用基于树搜索的球形译码（SD)检测算法来降低ML算法的复杂度。
[0007] 球形译码检测算法的基本思想是将ML检测的全遍历搜索缩小到一个确定半径的 多维球形空间内，W达到减少ML检测复杂度的目的。其基本的算法流程类似ML的点搜索 过程，性能方面接近ML。
[000引基于树搜索的SD检测算法可朗尋MIM0信号的检测等效为对树结构的搜索。在该 个树结构中，每个父节点所需要展开的子节点数目是由此层所使用的星座图中星座点个数 决定的。每个节点对应一组部分信息向量，每两个相连的节点之间的线段权重是对应的部 分欧几里得距离。MIM0信号检测问题可W被转化为在一个树结构中搜索权重最小的节点的 问题，该是最短路径问题的一种简化。
[0009] 基于树搜索的SD检测算法的核也思想在于对ML检测中的搜索向量进行约束，从 而减小搜索的范围和扩展的节点数目。根据基本的算法理论，遍历一个树结构的方法有深 度优先算法、广度优先算法和度量值优先算法。其中，广度优先SD检测算法更适于硬件实 现。
[0010] 广度优先SD检测算法从根节点开始，按照广度优先的原则遍历树结构，在树搜索 的过程中，每一层只保留K条具有最小部分欧几里得距离之和的路径(幸存路径)。主要步 骤是：假设当前已经进行到k+1层，算法首先基于每层保留的K个幸存路径的父节点扩展子 节点，每个父节点扩展出M个子节点，得到K*M条新的路径。然后，将扩张后的K*M条路径 按照累积欧几里得距离之和（即累积度量值）进行排序，保留最小的K条作为下一层的幸存 路径，并将其他路径删除。重复该一操作直到达到树结构的叶节点为止。
[0011] 在广度优先SD检测算法的树搜索过程中，主要的运算量是每一层的两种操作带 来的：
[0012] (1)每个父节点扩展出M个子节点，计算每个子节点分支度量值带来的乘法和加 法运算。在此过程中，每个父节点所需要扩展的子节点数目是由此层所使用的星座图中 星座点个数决定的。例如正交相移键控（Qua化ature化aseShiftIfeying，QPSK)调试 方式下，一个父节点扩展出4个子节点；而在64正交振幅调制（Qua化atureAmpl;Uude Mo化lation，QAM)调制方式，一个父节点扩展出64个子节点。每个子节点扩展后，都要计 算新路径的欧几里得距离，涉及到一定的乘法和加法运算。一个父节点扩展的子节点数目 越多，带来的乘法和加法运算量也成比例增加。
[0013] (2)扩展K*M条路径后进行排序带来的比较运算。在此过程中，每一层需要将K*M 条路径由小到大排序，保留最小的K条作为下一层的幸存路径，并将其他路径删除。在K*M 较大时，会带到大量的排序运算，使硬件实现非常复杂。
[0014] 针对每一层运算量大的问题，已有改进算法通过限制扩展子节点的数目来降低运 算量。例如基于候选集的广度优先算法：对于不同的调制方式设定子节点候选集，其仅仅是 星座图中所有星座点的一个子集。因此，通过候选集扩展的子节点数目M是明显小于星座 图中星座点总数目。相比原始算法，减小了M值，降低整体运算量。但是，由于M数值较小 时会对检测性能带来显著影响，M数值的设定受到一定限制。
[0015] 实际上，在树搜索的过程中，每条幸存路径的度量值是不同的，累积度量值小的路 径具有更大的概率成为最终路径，而累积度量值大的路径具有较小的概率成为最终路径。 广度优先SD检测算法W及改进算法在树搜索过程中，每一层父节点都扩展了固定数目（M) 的子节点。采用较大的M数值可W保证保留更多的幸存路径，但是造成整体计算量大的问 题；而采用较小的M数值可W降低整体计算量，但是会保留较少的幸存路径，可能会损失检 测算法的性能。该是现有检测算法的一个两难问题。
【发明内容】
[0016] 本发明的目的是提供一种MIM0系统中信号的检测方法及装置，W解决检测算法 的性能和计算量无法兼顾的问题。
[0017] 本发明的目的是通过W下技术方案实现的：
[001引一种MIM0系统的检测方法，包括：
[0019] 对与MIM0系统的信号向量等效的树结构进行逐层搜索；其中，在对该树结构每层 的幸存节点扩展子节点时，同一层的幸存节点按照累积度量值的排序被分为至少两组，同 组的幸存节点扩展的子节点数量相同，累积度量值大的组中幸存节点扩展的子节点数量小 于累积度量值小的组中幸存节点扩展的子节点数量；
[0020] 输出逐层搜索完成后保留的K条幸存路径和该K条幸存路径对应的幸存节点；
[0021] 根据上述K条幸存路径和对应的幸存节点，确定检测的软比特结果。
[0022] 由于每一层扩展的子节点数小于现有技术扩展的子节点数，从而降低了树搜索的 运算量。由于累积度量值小的幸存节点所在路径为最终幸存路径的可能性更大，因此本发 明实施例提供的技术方案不影响检测性能。
[0023] 其中，从树结构的初始搜索层开始，在该层选定初始幸存节点，开始树搜索过程。 每层搜索过程可W简述为：对该层的幸存节点扩展子节点；计算扩展的每个子节点所在路 径在该层的分支度量值，将扩展的每个子节点所在路径在该层的分支度量值分别与已完成 层的分支度量值累加，得到扩展的每个子节点所在路径的累积度量值；将扩展的子节点按 照累积度量值排序，按照升序保留前K个子节点作为下一层的幸存节点。
[0024] 在进行树搜索之前，对信道矩阵进行QR分解，得到上H角矩阵R和酉矩阵Q ;并对 接收信号进行预处理，得到接收信号向量的等效向量Y。在树搜索过程中，根据上H角矩阵 R和等效向量Y计算分支度量值。
[0025] 较佳地，对树结构的同一层的幸存节点扩展子节点的具体实现方式可W是：将同 一层的幸存节点按照累积度量值的排序划分为两组；根据幸存节点所在层所使用的星座图 中星座点的数量，为累积度量值小的一组幸存节点扩展子节点；为累积度量值较大的一组 幸存节点扩展子节点。
[0026] 上述各实施例中，每组包含的幸存节点数根据无线信道条件确定。
[0027] 基于与方法同样的发明构思，本发明实施例还提供一种MIM0系统中信号的检测 装置，包括：
[0028] 树搜索单元，用于对与MIM0系统的信号向量等效的树结构进行逐层搜索；其中， 在对该树结构每层的幸存节点扩展子节点时，同一层的幸存节点按照累积度量值的排序