[發明專利]一種大規模MIMO系統上行鏈路中的混合迭代檢測方法有效
| 申請號: | 201810299463.0 | 申請日: | 2018-04-04 |
| 公開(公告)號: | CN108650056B | 公開(公告)日: | 2021-08-03 |
| 發明(設計)人: | 何雪云;季榮峰 | 申請(專利權)人: | 南京郵電大學 |
| 主分類號: | H04L1/00 | 分類號: | H04L1/00;H04B7/0413 |
| 代理公司: | 南京蘇科專利代理有限責任公司 32102 | 代理人: | 牛莉莉 |
| 地址: | 210003 江蘇*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 大規模 mimo 系統 上行 中的 混合 檢測 方法 | ||
1.一種大規模MIMO系統上行鏈路中的混合迭代檢測方法,其特征在于,包括如下步驟:
步驟1):初始化處理,在基站配備發射天線數為N,同時服務用戶數為K,迭代次數m;
步驟2):建立信道模型,在接收端得到y=Hx+n;
其中表示N根天線接收到的信號矢量;表示K個用戶發射的再經過64QAM信號調制后的發射信號矢量;表示信道矩陣,是通過信道估計在接收端獲得的;n表示0均值、方差為σ2的N×1維加性高斯白噪聲矢量;
步驟3):將信道矩陣H和接收信號y輸入檢測器,得到匹配濾波器輸出和濾波矩陣W=HHH+σ2IK,其中σ2為噪聲方差,IK為K維單位矩陣,()H為共軛轉置;
步驟4):進行混合迭代檢測,混合迭代方法用SD算法來表示前兩次GS迭代,
首先根據SD算法第一次迭代為:x(1)=x(0)+ur(0);
其中,由于W-1為對角占優矩陣,所以用D-1代替W-1,設置初始解D為W的對角元素,()-1為求逆運算;L為W的嚴格下三角元素;
u為標量參數,令p(0)=Wr(0),
再根據GS算法第二次迭代為:x(2)=x(1)+(D+L)-1r(1);
將一次SD算法和一次GS算法合并后得到:
x(2)=x(0)+ur(0)+(D+L)-1(r(0)-up(0));其中r(1)=r(0)-up(0);
最后將x(2)作為第一次GS迭代結果代入迭代公式進行接下來m-1次GS迭代,其中迭代次數序號t=2,…,m,得到估計值
步驟5):為了向檢測器后端輸出軟檢測信息,需要計算用于信道譯碼的LLR軟信息;
首先根據迭代次數m計算濾波矩陣序號l=1,2,…,m,然后根據公式和更新近似等效信道增益和噪聲及干擾項方差由此得到對應于第i個用戶所發送的第b個比特的對數似然比Li,b:
其中為的對角元素矩陣,ei表示K維單位矩陣的第i個列向量,為第i個用戶的SINR,表示第i個用戶的信號估計值,和分別表示第b位為0和1的64QAM調制符號集,a為調制符號集中的元素,a'為調制符號集中的元素;
步驟6):將LLR軟信息輸入到輸入譯碼器進行viterbi解碼,最后得到初始的二進制用戶發射信號。
2.根據權利要求1所述的大規模MIMO系統上行鏈路中的混合迭代檢測方法,其特征在于:所述i的范圍為1≤i≤K。
3.根據權利要求1所述的大規模MIMO系統上行鏈路中的混合迭代檢測方法,其特征在于:所述步驟3)中,MMSE檢測器的濾波矩陣W表示為:
W=G+σ2IK
其中,G=HHH是格拉姆矩陣,W-1是MMSE算法復雜度高的主要原因,其計算量達到O(K3)。
4.根據權利要求1所述的大規模MIMO系統上行鏈路中的混合迭代檢測方法,其特征在于:對于大規模MIMO上行鏈路,由于信道矩陣H符合滿秩并且列漸進正交的條件,因此濾波矩陣W是對稱正定矩陣;
將W分解為:W=D+L+LH,
其中,D為W的對角矩陣,L和LH分別為W的嚴格下三角和嚴格上三角矩陣;
利用GS算法對信號矢量進行迭代估計,如下式所示:
5.根據權利要求1所述的大規模MIMO系統上行鏈路中的混合迭代檢測方法,其特征在于:根據Neumann級數展開定理:對于一個K維矩陣P,同時滿足條件非奇異和limi→∞Pi=0K,其中,0K為K維全零方陣;則(IK-P)也是非奇異的,它的逆表示為:
對于大規模MIMO上行鏈路,信道矩陣具有列漸進正交性,因此G和W也是對稱正定的,其中G=HHH,W=G+σ2IK,根據定理重寫W:
Q-1是一個任意矩陣,滿足liml→∞(IK-Q-1W)l=0K;
令Q=D,D為W的對角元素矩陣,前式取前m項,得到:
令θ=IK-D-1W,為的對角元素矩陣,dk,k為的第k個對角元素,w'k,k和wk,k分別為W-1和W的第k個對角元素;
①當m=1時,
②當m=2時,所以θk,k為θ的第k個對角元素;
③當m=3時,
所以θ'k和θk分別為θ的第k個行向量和第k個列向量;
④當m≥4時,計算復雜度高達O(K3),因此
此時得到:
根據迭代次數,取不同的得到新的近似值和代入后計算出更接近精確值的SINR,從而算出新的LLR。
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