專利名稱：用于多入多出接收機的檢測方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及多天線無線通信系統(tǒng)中的信號檢測技術(shù)，尤其涉及一種用于多入多出(MIMO)接收機的檢測方法。
背景技術(shù)：
多入多出(MIMO)技術(shù)是無線移動通信領(lǐng)域智能天線技術(shù)的重大突破。MIMO技術(shù)指的是數(shù)據(jù)的發(fā)送和接收都采用了多根天線。研究表明，利用MIMO技術(shù)可以提高信道的容量，同時也可以提高信道的可靠性，降低誤碼率。MIMO系統(tǒng)的最大容量或容量上限隨最小天線數(shù)的增加而線性增加。而在同樣條件下，在接收端或發(fā)射端采用多天線或天線陣列的普通智能天線系統(tǒng)，其容量僅隨天線數(shù)的對數(shù)增加而增加。相對而言，MIMO技術(shù)對于提高無線通信系統(tǒng)的容量具有極大的潛力，是新一代移動通信系統(tǒng)采用的關(guān)鍵技術(shù)。
圖1所示為通常的采用的MIMO系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖。在該結(jié)構(gòu)中，發(fā)端和收端分別采用nT和nR個天線進行信號的發(fā)送和接收。在發(fā)送端，待發(fā)送的數(shù)據(jù)由串并變換器101進行串行并行轉(zhuǎn)換，分成nT個數(shù)據(jù)流，每個數(shù)據(jù)流對應(yīng)一個發(fā)送天線102。
在接收端，首先由nR個接收天線103將信號接收下來，然后由信道估計模塊104根據(jù)該接收信號進行信道估計，估計出當前的信道特性矩陣H。MIMO檢測器105利用該信道特性矩陣H對接收信號進行檢測，解出發(fā)端發(fā)送的信息比特。
系統(tǒng)模型令s=[s1,···,snT]T]]>表示傳送符號的nT×1維向量。其中si為第i根天線102發(fā)送的符號。相應(yīng)的nR×1根接收天線103的信號向量為x=[x1,···,xnT]T;]]>
x＝Hs+n (1)在(1)中n=[n1,···,nnR]T]]>表示在nR根接收天線103上的均值為零方差為σ2的高斯白噪聲。H為nR×nT信道矩陣。MIMO檢測器105用于從接收向量x中恢復(fù)發(fā)送符號s。
傳統(tǒng)檢測技術(shù)a.最大似然檢測最大似然檢測方法可以通過充分統(tǒng)計向量的噪聲方差直接推導(dǎo)出來，但是最大似然檢測的復(fù)雜度是隨呈指數(shù)增長的，難以實現(xiàn)。
b.ZF(迫零)和MMSE(最小均方誤差)檢測器迫零檢測器的特點是完全消除了各個發(fā)送天線之間的干擾，其代價是增強了背景噪聲。
MMSE檢測器的基本思想是使估計的數(shù)據(jù)與真正的數(shù)據(jù)之間的均方誤差最小化。它考慮了背景噪聲的影響，在消除各個天線之間的干擾和增強背景噪聲之間得到一個折衷，性能要優(yōu)于迫零檢測器。
c.BLAST檢測器(ZF-BLAST和MMSE-BLAST)BLAST檢測器包括兩部分一個線性變換部分和一個串行干擾消除部分。首先通過線性變換部分的線性變換操作得到信噪比最強的第i根發(fā)送天線上的數(shù)據(jù)判決，通過此數(shù)據(jù)，重建第i個天線的發(fā)送數(shù)據(jù)。然后再從接收信號中減去此符號的影響。接著計算余下的數(shù)據(jù)中信噪比最強的天線上的數(shù)據(jù)估計進行干擾消除。然后一直重復(fù)此過程直到得到所有數(shù)據(jù)的估計。
d.基于QR分解的BLAST檢測可以將矩陣H分解成H＝QR(2)在公式(2)中，nR×nT矩陣Q各列相互正交，且各列的范數(shù)為1，即QHQ=InR×nT---(3)]]>在公式(2)中，R為上三角矩陣。用QH去左乘接收信號x，得到_＝QHx＝Rs+η (4)
公式(4)中，η＝QHn，統(tǒng)計特性與噪聲n一樣。由于R是上三角結(jié)構(gòu)，對數(shù)據(jù)s的檢測可以先從最后一行開始，然后再消去這個用戶的影響，逐級檢測，直到得到全部天線的數(shù)據(jù)。
基于QR分解的BLAST檢測也有基于排序的QR分解(SQR)，其基本思想是與QR分解一樣，但是置換H的不同列使數(shù)據(jù)的檢測順序是按信噪比由大到小排列?；赒R分解的BLAST檢測也分ZF和MMSE兩種。
傳統(tǒng)檢測技術(shù)的問題在傳統(tǒng)的檢測器中，ZF與MMSE的性能相對較差?；贐LAST的干擾消除(SIC)的方法又容易造成誤差傳播。實際上，最大似然解是使‖x-H_‖最小。當噪聲的影響不是很大，當_＝s時，‖x-H_‖取得極小值，這是一個唯一的一個全局極小點。并假設(shè)發(fā)送天線數(shù)目為nR，接收天線數(shù)目為nT。令y＝x-H_(5)y是一個nR維的向量，y的取值就在這nR維的超平面中。這個向量的范數(shù)有不止一個的局部最小點。當以上的檢測器發(fā)生錯誤時，很有可能對發(fā)送數(shù)據(jù)的估計落入了某個局部極小點，造成檢測錯誤。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于，提供了一種用于MIMO系統(tǒng)的檢測方法，該方法在范數(shù)判決的基礎(chǔ)上，結(jié)合一維遍歷搜索提高傳統(tǒng)檢測器的性能。
此外，如果一維遍歷搜索的結(jié)果不可靠，則進行局部搜索，找到最可靠的解。
為了提高傳統(tǒng)檢測器的性能，本發(fā)明給出一種新的基于范數(shù)判決的MIMO檢測器來糾正傳統(tǒng)檢測器的錯誤，以提高MIMO檢測器的性能。此檢測器以傳統(tǒng)的檢測器作為第一階，根據(jù)接收信號與其重建信號差的范數(shù)，來判斷解是否可靠。如認為不可靠，就利用一維遍歷搜索和/或局部搜索相結(jié)合的方法來得到更可靠的解，提高檢測器的性能。
根據(jù)本發(fā)明的一個方面，一種用于多入多出接收機的檢測方法，包括步驟a)在線性或非線性檢測器后計算接收信號與其重建信號的范數(shù)差；b)并根據(jù)所述范數(shù)差，得到估計信號的可靠性；c)在認為所述估計信號不可靠的情況下利用一維遍歷搜索來尋找最小范數(shù)解；以及d)記錄每個點的范數(shù)差。
此外，上述檢測方法中還包括步驟e)在一維遍歷搜索的解也不可靠的情況下通過修改某些不可靠的符號估計，并利用局部搜索方法尋找另一個解；f)通過迭代步驟b)至e)來得到最可靠的解。
此外，在上述檢測方法中，利用一維遍歷搜索來尋找最小范數(shù)解的步驟包括每次只修改估計信號中的一個值，對這個修改的值而言，要遍歷所有的取值；當某個點遍歷完后，遍歷下一個點；以及在所有遍歷的點中，計算接收信號與其重建信號的范數(shù)差，得到范數(shù)值，其范數(shù)值最小的作為候選解。
此外，在所述的檢測方法，記錄每個點的范數(shù)差的步驟包括每次修改一個點時，都要計算接收信號與其重建信號的范數(shù)差，得到一個范數(shù)值；以及將此范數(shù)值與估計的信號按上述計算得到的范數(shù)值相減，得到每個點的范數(shù)差，每個范數(shù)差對應(yīng)一個符號。
此外，在上述檢測方法中，修改某些不可靠的符號估計的步驟包括根據(jù)所述范數(shù)差，選出n個(n≥2)不可靠的符號，按照所述范數(shù)差所對應(yīng)的符號進行修改；將修改后的點作為局部搜索的初始點。
此外，在上述檢測方法中，利用局部搜索的方法是一種尋找使接收信號與其重建信號的差的范數(shù)最小的解的方法。
此外，在上述檢測方法，通過迭代b)至e)以得到最可靠的解的步驟包括如果經(jīng)過局部搜索后的解還不能滿足要求，且未超過最大迭代次數(shù)要以局部搜索所得的解作為初始點，執(zhí)行步驟b)到步驟e)；以及每次計算要將接收信號與其重建信號的差的范數(shù)最小的作為候選解。
此外，在上述檢測方法中，所述線性或非線性檢測器是迫零檢測器、最小均方誤差檢測器、迫零排序干擾消除監(jiān)測器、最小均方誤差排序干擾消除檢測器，這些檢測器需要用到信道特性，信道特性由接收端進行估計并得到。
此外，在上述檢測方法中，所述接收信號是各根天線上接收到的信號組成的列向量；重建信號是信道矩陣乘以估計的信號所得的向量；范數(shù)差是兩個向量的差的范數(shù)。
如上所述，通過利用一維遍歷搜索和/或局部搜索方法，本發(fā)明能夠?qū)σ浑A檢測器的輸出進行多級糾正，有效地提高了MIMO系統(tǒng)的性能。


圖1為MIMO系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖；圖2為QPSK星座圖；圖3為本發(fā)明所采用的檢測方法的流程圖；圖4為本發(fā)明中一維遍歷搜索的流程圖；圖5為以ZF-BLAST為第一階檢測器，本發(fā)明的基于范數(shù)判決的檢測方法與ZF-BLAST的性能比較；圖6為以SQRMMSE為第一階檢測器，本發(fā)明的基于范數(shù)判決的檢測方法與SQRMMSE的性能比較；以及圖7所示為基于范數(shù)減小的多階檢測器的實現(xiàn)框圖。
具體實施例方式
下面結(jié)合

本發(fā)明的具體實施方式
。
初始條件設(shè)采用圖1所示的MIMO系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。其中，發(fā)端和收端分別采用nT和nR個天線進行信號的發(fā)送和接收。在發(fā)送端，待發(fā)送的數(shù)據(jù)首先由串并變換器101分成nT個數(shù)據(jù)流，每個數(shù)據(jù)流對應(yīng)一個發(fā)送天線102。在接收端，首先由nR個接收天線103將信號接收下來，然后由信道估計模塊104根據(jù)該接收信號進行信道估計，估計出當前的信道特性矩陣H。
圖7所示為基于范數(shù)減小的多階檢測器的實現(xiàn)框圖。
其中，模塊200為傳統(tǒng)的檢測器，例如BLAST檢測器或者SQR檢測器。模塊201為判斷模塊，判斷是否結(jié)束計算，輸出檢測值。模塊202為一維搜索模塊。模塊203為局部搜索模塊。以下結(jié)合流程圖3來說明其過程。
基于范數(shù)減小的多階檢測器的主要思想是，根據(jù)第一階檢測器的輸出，計算‖x-H_‖，估計其各個符號可靠性值，然后通過一維遍歷與共扼梯度搜索的方法，逐步得到更到更可靠的解。
根據(jù)本實施例的檢測方法包括三個過程初始階算法(模塊200)、一維遍歷搜索(模塊202)和局部搜索(模塊203，仿真中，使用共扼梯度方向進行搜索)。
圖3表示了基于范數(shù)減小的多階檢測器的流程，首先，在步驟S301設(shè)定范數(shù)α，最大迭代次數(shù)M，并將接收信號x、M和α發(fā)送給的檢測器。檢測器在步驟S302根據(jù)初始階的算法得到發(fā)送數(shù)據(jù)的估計_，令_can＝s0＝_。在步驟S303判斷是否‖x-Hs0‖＜α。
如果在步驟S303得到的判斷結(jié)果是肯定的，流程轉(zhuǎn)到步驟S308，輸出_can整個流程結(jié)束。
如果在步驟S303得到的判斷結(jié)果是否定的，即認為不可靠，則要進行一維遍歷搜索。
在步驟S304，執(zhí)行一維遍歷搜索，得到使‖x-Hs‖最小的估計值_′，并令β＝‖x-H_′‖，并計算各個估計點的范數(shù)差，令_can＝_′。流程轉(zhuǎn)到步驟S305，判斷是否β＜α。
上述執(zhí)行一維遍歷搜索的目的要記錄當有一個符號與s0不同時，記錄下來兩者的范數(shù)差。共扼梯度搜索根據(jù)此范數(shù)差來選擇初始點。而且，當只要一個符號錯誤時。一維遍歷搜索的解與最大似然是相同的。在上述的一維遍歷搜索中，記錄下使范數(shù)‖x-Hs‖最小的估計_′作為最可能的候選的輸出。
如果在步驟S305判斷出β＜α，即認為其解可靠，則流程轉(zhuǎn)到步驟S308，輸出_can，整個流程結(jié)束。否則，流程進入步驟S306。在步驟S306，根據(jù)一維遍歷搜索得到范數(shù)差，確定原估計點的可靠值。得到新的估計點sini。以sini作為初始點，利用局部搜索方法，得到新的局部極小點，進而得到估計_″及γ＝‖x-H_″‖。如果γ＜β，令β＝γ，_can＝_″。
在步驟S304中，記錄下了當有一個符號與一階算法的估計_不同時，兩者的范數(shù)差。假設(shè)信號的調(diào)制的階數(shù)為Q，則需要記錄的范數(shù)差的數(shù)目為nR×(Q-1)。令此nR×(Q-1)矩陣為Record。在此Record矩陣中，從每行中選出范數(shù)差最小的作為候選的修改點，并得到這nT個點所對應(yīng)的符號。再從選出的nT個值中，選出k個最小值(k取值可從2＜＝k＜＝nT，取k＞＝2是因為如果只有一個符號錯，在一維搜索中，已經(jīng)找到了最大似然解，此時如果有錯的話，最少的錯誤數(shù)是2)。選出與這k個最小的值對應(yīng)的符號來更改_′，令修改后的值為sini。以sini作為初始點，選用局部搜索的辦法找到‖x-Hs‖的局部極小點，得到新的解_″，如果‖x-H_‖＜β，令_can＝_″。在下面局部搜索的例子中，sini＝[1-i，1-i，-1+i，1+i]T，作為初始點，用共扼梯度方向搜索，一次就得到正確的解。糾正了一階檢測器的錯誤。
在步驟S307，如果迭代次數(shù)達到最大的次數(shù)M，轉(zhuǎn)到S308輸出_can結(jié)束。否則在步驟S309，令s0＝_″，流程轉(zhuǎn)入步驟S303。重復(fù)執(zhí)行上述的過程，直到得到最可靠的解。
圖4給出了一維遍歷搜索的流程圖。
在步驟S401，輸入接收信號x，信道矩陣H，信號估計_，_的維數(shù)D。
在步驟S402，根據(jù)一階檢測器的估計_，計算范數(shù)值α＝‖x-H_‖。令_can＝_為候選解，并初始化I＝1。流程進入步驟S403，判斷是否I＜＝D。
在步驟S403，如果判斷結(jié)果是否定的，流程轉(zhuǎn)到S404，輸出范數(shù)差的記錄，候選解_can和候選解相應(yīng)的范數(shù)α。
如果在步驟S403判斷結(jié)果是肯定的，則在步驟S405根據(jù)調(diào)制星座圖，對第I個_逐點以其他的星座點替換信號的估計。令替換后的信號的估計為_′，則_′,與_在第I個符號不同，計算范數(shù)差‖x-H_′‖-‖x-Hs‖，并記錄下來。然后在步驟S406判斷是否‖x-H_′‖＜α，如果判斷結(jié)果是肯定的，則流程轉(zhuǎn)到步驟S407，否則流程轉(zhuǎn)到步驟S408。
在步驟S407賦值α＝‖x-H_′‖，且此_為新的候選估計值，令_can＝_′。以_can為新的候選解，流程轉(zhuǎn)到步驟S408。
在步驟S408判斷是否在s(I)這個點上遍歷了所有星座點，如果是，I＝I+1，流程轉(zhuǎn)入步驟S403。如果未遍歷所有的星座點，則流程轉(zhuǎn)到步驟S405繼續(xù)更改S(I)。
在上述過程中，設(shè)信號的調(diào)制的階數(shù)為Q，則需要記錄的范數(shù)差的數(shù)為nR×(Q-1)。
圖4對應(yīng)了圖3的S304。以下舉例說明本發(fā)明的具體過程。
設(shè)nT＝nR＝4，信號采用QPSK調(diào)制，其星座圖如圖2所示。星座圖中的4個點分別是1+i，-1+i，1-i，-1-i。假設(shè)噪聲方差σ2＝0.1，α得取值為噪聲范數(shù)的均值，α=nT×σ2=0.6325.]]>以下結(jié)合圖1，描述其過程。
假設(shè)發(fā)送信號s＝-1+1i-1-1i-1+1i1+1i]]>則發(fā)送信號經(jīng)過圖1的102模塊發(fā)送出去，經(jīng)過無線信道H被模塊103所接收。其接收模型如公式(1)所示。
假設(shè)信道矩陣H＝0.2836-0.2968i-0.1519+0.1347i-0.6599+0.2621i0.0707+0.0513i0.3040+0.5465i-0.4288-0.3254i-0.3178-0.6352i0.4292-0.2160i0.4559+0.0600i0.3897+0.7461i-0.7524+0.2194i-0.7430-0.1568i0.2738+0.4316i0.1136-0.0667i-0.4282-0.1003i-0.2794-0.3097i]]>而且，假設(shè)經(jīng)過噪聲疊加的接收信號x＝0.5008+0.1713i1.3696+1.1985i0.1158-2.3429i-0.6031-1.3047i]]>那么，經(jīng)過ZF-BLAST檢測器，進入一維搜索的初始估計的信號_0＝1+1i-1-1i1+1i1+1i]]>
經(jīng)過ZF-BLAST檢測器，有2個符號錯誤(第一個和第三根發(fā)送天線的符號)。此時，‖x-H_‖＝1.5947＞α。認為這個解不可靠。隨后，要進行一維遍歷搜索。所謂一維遍歷搜索，指的是每次只修改一個符號，但要遍歷所有可能的取值。比如，修改第一根發(fā)送天線的數(shù)據(jù)。通過ZF_BLAST得到是以下四個符號估計(1+1i，-1-1i，1+1i，1+1i)，這四個數(shù)據(jù)對應(yīng)于四根發(fā)送天線上的數(shù)據(jù)。第一次保持第二、第三、第四根天線上的數(shù)據(jù)不變。依次更改第一根天線的數(shù)據(jù)，由于是QPSK調(diào)制，有三種另外的可能s11=[-1+1i,-1-1i,1+1i,1+1i]T,]]>s12=[1-1i,-1-1i,1+1i,1+1i]T,]]>,s13=[-1-1i,-1-1i,1+1i,1+1i]T.]]>并記錄下||x-Hs11||-||x-Hs^||,||x-Hs12||-||x-Hs^||,||x-Hs13||-||x-Hs^||.]]>第二次保持估計數(shù)據(jù)_的第一、三、四個數(shù)據(jù)不變，依次更改第二個數(shù)據(jù)，并記錄范數(shù)差。第三次依次更改第三個符號，其他的不變，記錄范數(shù)差。依次類推，直到最后一個數(shù)據(jù)。此時，記錄下的范數(shù)差見表1。
表1 Record

在表一中∞表示在這個數(shù)據(jù)，在這個符號上是與估計出的數(shù)據(jù)是一樣的，在這個點上，不參與評估。選出每行的最小值，一共有四個值(0.7053，1.1291，0.5430，0.8231)。在這四個值中，選出k個最小值(2＜＝k＜＝nT)。假設(shè)取k＝2。則這兩個值為(0.7053，∞，0.5430，∞)。這兩個值對應(yīng)的符號為(1-i，∞，-1+i，∞)。將這兩個值修改，其他的值不變，得到新的估計sini＝[1-i，1-i，-1+i，1+i]T，以sini作為初始點，利用局部搜索的方法，進行局部搜索。
這里所說的局部搜索，是指將MIMO的檢測問題可以轉(zhuǎn)化為求二次函數(shù)極小值的問題。對求二次函數(shù)極小值的問題有許多局部搜索的方法可以求解，如牛頓法，最速下降法、共扼梯度法等等。這些方法，根據(jù)初始點選擇的不同，二次函數(shù)可能落入不同的局部極小點。共扼梯度法性能是其中較好的一種，在本發(fā)明中局部搜索選用的是共扼梯度法。
在一維搜索的過程中，記錄范數(shù)最小的作為候選點。從表1可得出，在此種情況下，初始估計_0的范數(shù)最小。則初始估計就是_0。如果只有一個符號錯，而且最大似然估計的解正確，則在表1種將會有負值出現(xiàn)。而且其最小范數(shù)的解就是最大似然解，也就是正確的解。
在本發(fā)明提出的方法中，使用一維遍歷搜索可以使當有一個符號錯時，一維搜索后的輸出就是最大似然解。而記錄表1所示的范數(shù)差，是由于當估計的數(shù)據(jù)錯誤時，而將其修改到正確的的符號上時，范數(shù)‖x-H_‖有減少的趨勢，雖然當出現(xiàn)的符號錯誤多時，修改一個符號不一定能使‖x-H_‖下降。但從統(tǒng)計上來說，正確的估計越多，‖x-H_‖越小。所以，根據(jù)表1所計算的范數(shù)，估計出可能的另外的解，以此為初始點，去尋找更好的解。在本發(fā)明里，可靠值α不是必須的，也可以固定迭代次數(shù)。但這樣會增加不必要的復(fù)雜度。
圖5、圖6所示為本發(fā)明所采用的方法與傳統(tǒng)方法的性能比較。在仿真中，nT＝nR＝4，信道矩陣H的各個元素獨立。噪聲為均值為零方差為σ2的復(fù)白高斯噪聲分布。調(diào)制方式為QPSK。最大的迭代次數(shù)為nT。在仿真中，范數(shù)的可靠值α的取值為噪聲范數(shù)的均值，α=nT×σ2.]]>局部搜索的方法為共扼剃度法。
圖5給出了以ZF-BLAST為第一階的范數(shù)判決與ZF-BLAST的比較。從圖中可以看出，在誤碼率達到10-3，范數(shù)判決的方法有2dB左右的增益。圖6給出了以SQRMMSE為第一階的范數(shù)判決與ZF-BLAST的比較。從圖中可以看出，在誤碼率達到10-3，范數(shù)判決的方法同樣大概有2dB左右的增益。
以上所述，僅為本發(fā)明中的一種具體實施方式
，但本發(fā)明的保護范圍并不局限于此，任何熟悉該技術(shù)的人在本發(fā)明所揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，可輕易想到的變換或替換，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的包含范圍之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護范圍應(yīng)該以權(quán)利要求書的保護范圍為準。
權(quán)利要求
1.一種用于多入多出接收機的檢測方法，其特征在于包括步驟a)在線性或非線性檢測器后計算接收信號與其重建信號的范數(shù)差；b)并根據(jù)所述范數(shù)差，得到估計信號的可靠性；c)在認為所述估計信號不可靠的情況下利用一維遍歷搜索來尋找最小范數(shù)解；以及d)記錄每個點的范數(shù)差。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的檢測方法，其特征在于還包括步驟e)在一維遍歷搜索的解也不可靠的情況下通過修改某些不可靠的符號估計，并利用局部搜索方法尋找另一個解；f)通過迭代步驟b)至e)來得到最可靠的解。
3.根據(jù)要求2所述的檢測方法，其特征在于，所述利用一維遍歷搜索來尋找最小范數(shù)解的步驟包括每次只修改估計信號中的一個值，對這個修改的值而言，要遍歷所有的取值；當某個點遍歷完后，遍歷下一個點；以及在所有遍歷的點中，計算接收信號與其重建信號的范數(shù)差，得到范數(shù)值，其范數(shù)值最小的作為候選解。
4.根據(jù)要求2所述的檢測方法，其特征在于，所述記錄每個點的范數(shù)差的步驟包括每次修改一個點時，都要計算接收信號與其重建信號的范數(shù)差，得到一個范數(shù)值；以及將此范數(shù)值與估計的信號按上述計算得到的范數(shù)值相減，得到每個點的范數(shù)差，每個范數(shù)差對應(yīng)一個符號。
5.根據(jù)要求2或3所述的檢測方法，其特征在于，修改某些不可靠的符號估計的步驟包括根據(jù)所述范數(shù)差，選出n個不可靠的符號，其中n≥2，按照所述范數(shù)差所對應(yīng)的符號進行修改；將修改后的點作為局部搜索的初始點。
6.根據(jù)要求2或3所述的檢測方法，其特征在于，所述利用局部搜索的方法是一種尋找使接收信號與其重建信號的差的范數(shù)最小的解的方法。
7.根據(jù)要求2或3所述的檢測方法，其特征在于，所述通過迭代b)至e)以得到最可靠的解的步驟包括如果經(jīng)過局部搜索后的解還不能滿足要求，且未超過最大迭代次數(shù)要以局部搜索所得的解作為初始點，執(zhí)行步驟b)到步驟e)；以及每次計算要將接收信號與其重建信號的差的范數(shù)最小的作為候選解。
8.根據(jù)權(quán)利要求4所述的檢測方法，其特征在于所述線性或非線性檢測器是迫零檢測器、最小均方誤差檢測器、迫零排序干擾消除監(jiān)測器、最小均方誤差排序干擾消除檢測器，這些檢測器需要用到信道特性，信道特性由接收端進行估計并得到。
9.根據(jù)權(quán)利要求5所述的檢測方法，其特征在于所述線性或非線性檢測器是迫零檢測器、最小均方誤差檢測器、迫零排序干擾消除監(jiān)測器、最小均方誤差排序干擾消除檢測器，這些檢測器需要用到信道特性，信道特性由接收端進行估計并得到。
10.根據(jù)要求4所述的檢測方法，其特征在于，所述接收信號是各根天線上接收到的信號組成的列向量；重建信號是信道矩陣乘以估計的信號所得的向量；范數(shù)差是兩個向量的差的范數(shù)。
11.根據(jù)要求5所述的檢測方法，其特征在于，所述接收信號是各根天線上接收到的信號組成的列向量；重建信號是信道矩陣乘以估計的信號所得的向量；范數(shù)差是兩個向量的差的范數(shù)。
全文摘要
公開了一種用于多入多出接收機的檢測方法，它的目的是提高MIMO系統(tǒng)中誤碼性能。所述方法括以下幾個步驟a)在傳統(tǒng)的線性或非線性檢測器后，計算接收信號與其重建信號的范數(shù)差，根據(jù)范數(shù)差，得到估計信號的可靠性；b)如果認為一階檢測器的信號不可靠，利用一維遍歷搜索來尋找最小范數(shù)解，如果只有一個符號錯，一維遍歷搜索的解就是最大似然解；c)如果一維搜索的解也不可靠，通過修改某些不可靠的符號估計，并利用局部搜索的辦法尋找更可靠的解。由于對一階檢測器的輸出進行了糾正，有效的提高了MIMO系統(tǒng)的性能。
文檔編號H04L1/06GK1790974SQ20041010453
公開日2006年6月21日 申請日期2004年12月17日 優(yōu)先權(quán)日2004年12月17日
發(fā)明者吳強, 李繼峰 申請人:松下電器產(chǎn)業(yè)株式會社