[發明專利]一種固定復雜度球形譯碼的改進方法

有效

• 申請號: 202210573644.4
• 申請日: 2022-05-24
• 公開（公告）號: CN115051734B
• 公開（公告）日: 2023-09-19
• 發明（設計）人: 高明;趙海闊;楊浩然;石穎;李靖;葛建華
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: H04L1/00
• 分類號: H04L1/00;H04L1/20;H04L25/02;H04B7/0413
• 代理公司: 鄭州芝麻知識產權代理事務所(普通合伙) 41173
• 代理人: 張丹丹

本發明公開了一種固定復雜度球形譯碼的改進方法，改善了現有技術中FSD算法的復雜度仍須降低的問題。該發明含有如下步驟：建立大規模MIMO系統模型；通過基于深度學習的SAMP?FCNet算法，估計發送信號的初始解選擇FE階段層數P；對信道矩陣H進行排序處理，計算處理后的等效接收信號；根據初始解計算SE階段剪枝閾值r；根據剪枝閾值對FSD算法進行剪枝搜索。本發明有效的提高了剪枝效率，大大減少了FSD算法中所需搜索的節點數目。能夠在具有相似的檢測性能的前提下大大降低算法復雜度，提高了FSD算法在大規模MIMO系統的適用性，可用于大規模MIMO系統中上行鏈路信號檢測。

技術領域

本發明涉及通信技術領域，特別是涉及一種固定復雜度球形譯碼的改進方法。

背景技術

近年來，為了滿足移動通信系統中日益增長的超高數據速率需求，使用大量天線進行數據傳輸和接收的大規模多輸入多輸出(Multiple?Input?Multiple?Output，MIMO)系統在學術界引起了極大的研究興趣。為了在大規模MIMO系統中最大化可實現的數據速率，基站需要同時從多個終端接收盡可能多的符號，這提供了更大的復用增益。在這種情況下，接近最優的檢測算法提高系統性能方面起著重要作用。由于最優算法復雜度隨天線數目和調制階數提升而增加，難以應用于大規模MIMO系統，因此如何有效降低算法在低信噪比下的復雜度也是當前檢測算法的研究方向之一。

最優算法的復雜度和決策變量呈指數關系，并不適用于大規模MIMO系統，但在通過對最優檢測算法的優化又衍生出諸多算法。其中被廣泛研究的有球形譯碼(SphereDecoding，SD)算法和固定復雜度的球形譯碼算法(Fixed-complexity?Sphere?Decoder，FSD)算法等。SD算法的主要思想是將ML算法的搜索過程限定在預定半徑的球體內的晶格點上，如果初始半徑以及搜索順序合適，則能在較低的復雜度中找到最優解。但其復雜度并非固定的，受到接收信號的信噪比，搜索順序和初始半徑的影響。但如果多次搜索后才檢索到小半徑葉子節點則會使得運算量增大，并且由于球形譯碼算法復雜度的具有不確定性，不利于信號的實時檢測和硬件實現。FSD算法對搜索樹中部分層進行完全擴展(FullExpansion，FE)其他層進行單擴展(Single?Expansion，SE)，其搜索的支路數目不受信噪比的影響，因此FSD算法具有較低且固定的復雜度，并達到了接近FSD算法的檢測性能。但由于FSD算法復雜度與信噪比無關，因此不能保證在高信噪比仍保持比SD算法更低的復雜度，同時FSD算法復雜度隨調制階數的增加呈指數上升，仍需要進一步降低該算法的復雜度。

發明內容

本發明改善了現有技術中FSD算法的復雜度仍須降低的問題，提供一種復雜度低且適應性強的固定復雜度球形譯碼的改進方法。

本發明的技術解決方案是，提供一種具有以下步驟的固定復雜度球形譯碼的改進方法：含有如下步驟：

步驟1、在給定的系統條件下，建立大規模MIMO系統模型；

步驟2、通過對MIMO系統發送信號進行估計得到初始解

步驟3、選擇滿足約束條件的FE階段層數P；對信道矩陣H進行排序處理，得到排序后的信道矩陣以及排序交換矩陣B；對進行QR分解運算，得到上三角矩陣R和酉矩陣Q，計算R分解后的等效接收信號z，z＝Q^Hy；

步驟4、根據初始解計算SE階段剪枝閾值r，依據性能選擇閾值決定系數a，計算FE階段剪枝閾值r₂＝ar；

步驟5、對搜索樹中前P層進行FE擴展，并舍棄累計分支度量大于r₂的支路；對其余層進行SE擴展，舍棄路徑中累計分支度量大于r的支路；

步驟6、如果有路徑到達葉子節點，則將累計分支度量最小的路徑對應的發送信號作為輸出解；如果沒有路徑到達葉子節點，則將記為輸出解。