專利名稱：：一種基于寬度優(yōu)先搜索的球形譯碼檢測方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本發(fā)明屬于無線通信領(lǐng)域，特別涉及一種用于多輸入多輸出(MIMO)系統(tǒng)的基于寬度優(yōu)先搜索的球形譯碼檢測方法，本發(fā)明也可以應(yīng)用于正交頻分復(fù)用(OFDM)和MIMO系統(tǒng)中對MIMO信號的4全測。
背景技術(shù)：
：在目前無線通信標(biāo)準(zhǔn)及其演進(jìn)過程中，多輸入輸出天線技術(shù)已經(jīng)被廣泛采用。無論是3GPP長期演進(jìn)技術(shù)中(longtermevolution,LTE),還是802.16系列技術(shù)演進(jìn)版本中，都把正交頻分復(fù)用和MIMO技術(shù)作為關(guān)鍵技術(shù)廣泛使用。與傳統(tǒng)的單輸入輸出(SISO)系統(tǒng)相比，MIMO系統(tǒng)的接收是在時間與頻域上均相互重疊情況進(jìn)行MIMO信號檢測，因此，MIMO信號檢測復(fù)雜度大大高于傳統(tǒng)SISO信號檢測。理論上，對MIMO信號可以通過最大似然(Maximumlikelihood,ML)檢測方法進(jìn)行檢測。但是，最大似然檢測需要遍歷搜索的星座圖點(diǎn)數(shù)隨著發(fā)射天線數(shù)、調(diào)制方式自由度的增加成指數(shù)增長，在發(fā)射天線數(shù)多和高階調(diào)制的情況下，其運(yùn)算復(fù)雜度是在實(shí)際系統(tǒng)中難以承受的。因此，尋找性能接近ML而復(fù)雜度大大降低的檢測方法，就成為MIMO檢測技術(shù)在實(shí)際系統(tǒng)中能否實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵因素。于是，Viterbo等在Pohst等的研究基礎(chǔ)上，對具有柵格狀星座圖的信號提出了球形譯碼(SphereDecoding,SD)算法。而Damen對這種算法推廣到MIMO信號檢測，并取得比垂直貝爾實(shí)驗(yàn)室分層空時(V-BLAST)檢測更好的性能。然而，傳統(tǒng)的球形譯碼存在一個不利的因素，那就是不同的信道條件、信號質(zhì)量以及初始半徑，其算法計(jì)算復(fù)雜度是不同的。特別是對于奇異矩陣，有可能導(dǎo)致整個算法不收斂，導(dǎo)致系統(tǒng)的癱瘓。因此，如何有效控制球形譯碼算法復(fù)雜度、系統(tǒng)的穩(wěn)定性和魯棒性，對于一個實(shí)時無線通信系統(tǒng)來說尤其重要。基于上述原因，于是出現(xiàn)了利用寬度優(yōu)先算法代替深度優(yōu)先算法的K-Best算法，其核心思想是在每層搜索最優(yōu)路徑時，只保留權(quán)值最小的K個節(jié)點(diǎn)，然后從這保留的K個節(jié)點(diǎn)繼續(xù)向下層搜索，直到最底層。不過，對于K-Best算法，也存在如何從〖xM,(M。是調(diào)制點(diǎn)數(shù))個節(jié)點(diǎn)中選取最優(yōu)的K個節(jié)點(diǎn)以及如何保證性能與最大似然ML(MaximumLikelihood)性能基本一致的情況下，盡可能減少算法的復(fù)雜度的問題。
發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種基于寬度優(yōu)先搜索的球形譯碼檢測方法，以降低球形譯碼的運(yùn)算復(fù)雜度，并易于通過硬件實(shí)現(xiàn)。為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供技術(shù)方案如下一種基于寬度優(yōu)先搜索的球形譯碼檢測方法，包括如下步驟A、對信道矩陣H進(jìn)行QR分解，得到Q矩陣和R矩陣；B、將Q矩陣的共軛轉(zhuǎn)置與接收信號y相乘，得到接收信號的均衡信號p;C、設(shè)置第i層的搜索節(jié)點(diǎn)數(shù)Kj,i=l,2，...，NT，NT為發(fā)射天線數(shù)；D、根據(jù)所述R矩陣和p執(zhí)行寬度優(yōu)先搜索，其中，在執(zhí)行第i層搜索時，保留權(quán)值最小的Ki個節(jié)點(diǎn)。上述的球形譯碼檢測方法，步驟A中，所述QR分解為排序的QR分解，使得R矩陣的對角線上第i個元素的模值不大于第i+l個元素的模值。上述的球形譯碼;險測方法，步驟C中，^f艮據(jù)調(diào)制方式、目標(biāo)誤比特率和信道狀態(tài)信息設(shè)置所述第i層的搜索節(jié)點(diǎn)數(shù)Kj。上述的球形譯碼檢測方法，步驟C中，所設(shè)置的第i層的搜索節(jié)點(diǎn)數(shù)Ki不小于第i+1層的搜索節(jié)點(diǎn)數(shù)Kw。上述的球形譯碼檢測方法，所述步驟D具體包括Dl、根據(jù)所述R矩陣和p確定的球形譯碼表達(dá)式對第1層的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行查表排序，保留歐式距離最小的K,個節(jié)點(diǎn)，并計(jì)算保留的Id個節(jié)點(diǎn)的權(quán)值；D2、執(zhí)行第i層搜索時，分別對第i-1層保留的Kj-!個節(jié)點(diǎn)進(jìn)行路徑擴(kuò)展，并對路徑擴(kuò)展得到的子節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分治合并排序，保留權(quán)值最小的Ki個節(jié)點(diǎn)；D3、搜索完最后一層后，輸出譯碼結(jié)果。上述的球形譯碼檢測方法，步驟D2中，所述進(jìn)行分治合并排序包括D21、分別對所述Ki-i個節(jié)點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn)根據(jù)所述R矩陣和p確定的球形譯碼表達(dá)式進(jìn)行查表排序，并計(jì)算所述Kw個節(jié)點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn)的權(quán)值；D22、根據(jù)步驟D21的查表排序結(jié)果，將第i-1層的第1個節(jié)點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn)的權(quán)值與第2個節(jié)點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn)的權(quán)值進(jìn)行比較，選出權(quán)值最小的Ki個子節(jié)點(diǎn)，然后，將所述選出的權(quán)值最小的Ki個子節(jié)點(diǎn)的積f直與第3個節(jié)點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn)的權(quán)值進(jìn)行比較，再選出權(quán)值最小的Ki個子節(jié)點(diǎn)，依此類推，將最后選出的權(quán)值最小的Ki個子節(jié)點(diǎn)作為第i層的保留節(jié)點(diǎn)。上述的球形譯碼檢測方法，步驟D21中，對于所述KiM個節(jié)點(diǎn)中的每個節(jié)點(diǎn)，計(jì)算不同數(shù)目的子節(jié)點(diǎn)的權(quán)值。本發(fā)明對傳統(tǒng)的K-best算法進(jìn)行了改進(jìn)，包括對信道矩陣進(jìn)行QR分解以及對接收信號進(jìn)行均衡處理，并自適應(yīng)設(shè)置每層搜索的節(jié)點(diǎn)數(shù)，從而降低了球形譯碼的運(yùn)算復(fù)雜度。本發(fā)明還進(jìn)一步對信道矩陣進(jìn)行排序的QR分解，以及，采用查表方式進(jìn)行節(jié)點(diǎn)內(nèi)排序，在所述節(jié)點(diǎn)內(nèi)排序的基礎(chǔ)上，基于分治合并算法進(jìn)行層內(nèi)排序，進(jìn)一步降低了球形譯碼的運(yùn)算復(fù)雜度，并易于通過VLSI硬件實(shí)現(xiàn)。圖1為基本的MIMO系統(tǒng)才莫型圖2為本發(fā)明實(shí)施例的基于寬度優(yōu)先搜索的球形譯碼沖企測方法流程圖。具體實(shí)施例方式為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合附圖及具體實(shí)施例對本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)描述。對于基本的MIMO系統(tǒng)模型如圖1所示，假設(shè)發(fā)射天線數(shù)為vV,,接收天線數(shù)為iV,,其信道為平衰落信道，則該系統(tǒng)可用如下公式所示y=Hj+n(1)其中y為&"的接收信號向量，S為iV,xl的發(fā)射信號向量，n為A^xl的噪聲向量，其均值為0,方差為乂/2，//為^x^V,維的信道模型向量(信道矩陣)。采用最大似然估計(jì)算法，表達(dá)式如下<formula>formulaseeoriginaldocumentpage7</formula>其中，q為有效的調(diào)制信號點(diǎn)。為了減少最大似然算法復(fù)雜度，傳統(tǒng)的K-Best算法核心思想是基于寬度優(yōu)先的思想，即在每層選擇一定數(shù)量節(jié)點(diǎn)，然后再進(jìn)行路徑擴(kuò)展和節(jié)點(diǎn)搜索的過程。本發(fā)明實(shí)施例的基于寬度優(yōu)先的球形譯碼檢測方法，對傳統(tǒng)的K-Best算法進(jìn)行了改進(jìn)。首先，對Z/進(jìn)行QR分解可以得到酉矩陣Q與上三角矩陣R,根據(jù)式(2)得到如下表達(dá)式<formula>formulaseeoriginaldocumentpage7</formula>由于R是一個上三角矩陣，因此可以利用迭代的方法，得到如下的表達(dá)式(4):<formula>formulaseeoriginaldocumentpage7</formula>其中，p=e=(A,p2,p3,...,//,、表示矩陣r第i行與第/列的元素，()"表示對("求共軛轉(zhuǎn)置，？為解調(diào)向量，？,為？向量的第y個元素。在本發(fā)明中，為描述方便，將以上公式中的e,稱為節(jié)點(diǎn)的歐式距離，￡,稱為節(jié)點(diǎn)的權(quán)值。參照圖2，本發(fā)明實(shí)施例的基于寬度優(yōu)先搜索的球形譯碼檢測方法，主要包括如下步驟步驟201:對信道矩陣H進(jìn)行QR分解，得到Q矩陣和R矩陣；優(yōu)選地，所述QR分解為排序的QR分解，并得到Q矩陣、R矩陣和P矩陣(排序交換矩陣)。通過排序的QR分解，使得R矩陣的對角線上第i個元素的模值不大于第i+1個元素的模值，即，所述R矩陣的對角線元素從左上角到右下角按照模值從小到大的順序排列。排序的QR分解，相當(dāng)于對搜索樹進(jìn)行層間排序。通過所述層間排序，使得高層節(jié)點(diǎn)的歐式距離相對較大，結(jié)合后續(xù)步驟中自適應(yīng)設(shè)置每層搜索的節(jié)點(diǎn)數(shù)，可以降低正確的星座點(diǎn)不被搜索到的概率，從而提高搜索速度，降低球形譯碼的運(yùn)算復(fù)雜度。步驟202:將Q矩陣的共軛轉(zhuǎn)置與接收信號y相乘，得到接收信號的均衡信號p，即，p=2,;在本發(fā)明中，是將p作為等效的接收信號，將R矩陣作為等效的信道矩陣，并根據(jù)R矩陣和p構(gòu)建搜索樹來進(jìn)行球形譯碼。步驟203:設(shè)置第i層的搜索節(jié)點(diǎn)數(shù)Kj，i=l，2，...，NT,NT為發(fā)射天線數(shù)；在傳統(tǒng)的K-Best算法中，每層搜索的節(jié)點(diǎn)數(shù)是固定的；本發(fā)明對其進(jìn)行了改進(jìn)，根據(jù)不同的系統(tǒng)參數(shù)和信道參數(shù)進(jìn)行靈活的設(shè)置每層的K值。具體地，可以根據(jù)調(diào)制方式、目標(biāo)誤比特率和信道狀態(tài)信息(CSI)設(shè)置所述第i層的搜索節(jié)點(diǎn)數(shù)Ki(這使得每層所搜索的節(jié)點(diǎn)數(shù)是自適應(yīng)的)。較佳地，還可以設(shè)置第i層的搜索節(jié)點(diǎn)數(shù)Ki不小于第i+l層的搜索節(jié)點(diǎn)數(shù)Ki"，即，高層搜索的節(jié)點(diǎn)數(shù)相對較多。高層搜索的節(jié)點(diǎn)數(shù)相對較多，可以P爭低正確的星座點(diǎn)不被搜索到的概率。步驟204:根據(jù)所述R矩陣和^執(zhí)行寬度優(yōu)先搜索，其中，在執(zhí)行第i層搜索時，保留權(quán)值最小的Ki個節(jié)點(diǎn)。步驟204具體包括Dl、根據(jù)所述R矩陣和/9確定的球形譯碼表達(dá)式對第1層的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行查表排序，保留歐式距離最小的&個節(jié)點(diǎn)，并計(jì)算保留的Id個節(jié)點(diǎn)的權(quán)值；D2、執(zhí)行第i層搜索時，分別對第i-1層保留的Ki-,個節(jié)點(diǎn)進(jìn)行路徑擴(kuò)展，并對路徑擴(kuò)展得到的子節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分治合并排序，保留權(quán)值最小的&個節(jié)占4"、JD3、搜索到最后一層時，輸出譯碼結(jié)果。本步驟中，是將最終權(quán)值最小的最底層節(jié)點(diǎn)對應(yīng)的路徑的星座點(diǎn)映射值組成為球形譯碼結(jié)果。需要說明的是，在步驟201中進(jìn)行的是排序的QR分解的情況下，還需根據(jù)所述P矩陣對所述星座點(diǎn)映射值進(jìn)行排序，將排序得到的序列作為最終的譯碼結(jié)果。所述進(jìn)行分治合并排序包括D21、分別對所述Ki^個節(jié)點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn)根據(jù)所述R矩陣和p確定的球形譯碼表達(dá)式進(jìn)行查表排序，并計(jì)算所述K卜t個節(jié)點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn)的權(quán)值；本步驟中，優(yōu)選地，對于所述Kh個節(jié)點(diǎn)中的每個節(jié)點(diǎn)，可以根據(jù)實(shí)際情況，計(jì)算不同數(shù)目的子節(jié)點(diǎn)的權(quán)值(即，可以只計(jì)算該節(jié)點(diǎn)的部分子節(jié)點(diǎn)的權(quán)值)。在以下的步驟D22中，只對計(jì)算了權(quán)值的子節(jié)點(diǎn)進(jìn)行比較。D22、根據(jù)步驟D21的查表排序結(jié)果，將第i-1層的第1個節(jié)點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn)的權(quán)值與第2個節(jié)點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn)的權(quán)值進(jìn)行比較，選出權(quán)值最小的Ki個子節(jié)點(diǎn)，然后，將所述選出的權(quán)值最小的Ki個子節(jié)點(diǎn)的權(quán)值與第3個節(jié)點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn)的權(quán)值進(jìn)行比較，再選出權(quán)值最小的Ki個子節(jié)點(diǎn)，依此類推，將最后選出的權(quán)值最小的Kj個子節(jié)點(diǎn)作為第i層的保留節(jié)點(diǎn)。對于一個節(jié)點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn)進(jìn)行排序，傳統(tǒng)方法是先計(jì)算每個子節(jié)點(diǎn)的歐式距離，然后根據(jù)歐式距離的大小進(jìn)行排序，如采用冒泡、插入等方法進(jìn)行排序，算法復(fù)雜度高。在本發(fā)明中，不需要先計(jì)算每個子節(jié)點(diǎn)的歐式距離，而是直接根據(jù)由R矩陣和p確定的球形譯碼表達(dá)式(3)進(jìn)行查表排序，從而達(dá)到減少算法復(fù)雜度和提升系統(tǒng)性能的目的。所謂查表排序是指根據(jù)球形譯碼表達(dá)式(3)進(jìn)^f于迭代求解，得到解調(diào)向量？；確定？向量在當(dāng)前層的分量，以及該分量在當(dāng)前層的源信號星座圖中的位置；根據(jù)當(dāng)前層源信號星座圖的每個星座點(diǎn)(節(jié)點(diǎn))與所述分量的位置之間的距離(歐式距離)的相對大小對所述節(jié)點(diǎn)進(jìn)行排序。由于星座圖中星座點(diǎn)是有規(guī)律分布的，因此，在確定所述位置后，不需要計(jì)算歐式距離，就可直接根據(jù)該分布規(guī)律確定所有星座點(diǎn)與該位置之間的歐式距離的相對大小。在采用查表方式進(jìn)行節(jié)點(diǎn)內(nèi)排序后，就可以在所述節(jié)點(diǎn)內(nèi)排序的基礎(chǔ)上，基于分治合并算法進(jìn)行層內(nèi)排序，一方面可以降低排序算法的復(fù)雜度，另一方面通過查表方法便于VLSI硬件的實(shí)現(xiàn)。對傳統(tǒng)的K-Best算法與本發(fā)明的算法的復(fù)雜度進(jìn)行比較如下(假設(shè)當(dāng)前層的K-8，調(diào)制方式為64QAM，傳統(tǒng)算法采用冒泡法排序)<table>tableseeoriginaldocumentpage9</column></row><table>從上表可以看出，本發(fā)明的方法可以大大降低計(jì)算復(fù)雜度。最后應(yīng)當(dāng)說明的是，以上實(shí)施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案而非限制，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，可以對本發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行修改或者等同替換，而不脫離本發(fā)明技術(shù)方案的精神范圍，其均應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的權(quán)利要求范圍當(dāng)中。權(quán)利要求1.一種基于寬度優(yōu)先搜索的球形譯碼檢測方法，其特征在于，包括如下步驟A、對信道矩陣H進(jìn)行QR分解，得到Q矩陣和R矩陣；B、將Q矩陣的共軛轉(zhuǎn)置與接收信號y相乘，得到接收信號的均衡信號ρ；C、設(shè)置第i層的搜索節(jié)點(diǎn)數(shù)Ki，i＝1，2，...，NT，NT為發(fā)射天線數(shù)；D、根據(jù)所述R矩陣和ρ執(zhí)行寬度優(yōu)先搜索，其中，在執(zhí)行第i層搜索時，保留權(quán)值最小的Ki個節(jié)點(diǎn)。2.如權(quán)利要求1所述的球形譯碼;險測方法，其特征在于步驟A中，所述QR分解為排序的QR分解，使得R矩陣的對角線上第i個元素的模值不大于第i+1個元素的模值。3.如權(quán)利要求1所述的球形譯碼檢測方法，其特征在于步驟C中，根據(jù)調(diào)制方式、目標(biāo)誤比特率和信道狀態(tài)信息設(shè)置所述第i層的搜索節(jié)點(diǎn)數(shù)Ki。4.如權(quán)利要求1所述的球形譯碼檢測方法，其特征在于步驟C中，所設(shè)置的第i層的搜索節(jié)點(diǎn)數(shù)Ki不小于第i+1層的搜索節(jié)點(diǎn)數(shù)Ki+"5.如權(quán)利要求1所述的球形譯碼檢測方法，其特征在于，所述步驟D具體包括Dl、根據(jù)所述R矩陣和p確定的球形譯碼表達(dá)式對第1層的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行查表排序，保留歐式距離最小的K!個節(jié)點(diǎn)，并計(jì)算保留的Jd個節(jié)點(diǎn)的權(quán)值；D2、執(zhí)行第i層搜索時，分別對第i-1層保留的Ki"個節(jié)點(diǎn)進(jìn)行路徑擴(kuò)展，并對路徑擴(kuò)展得到的子節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分治合并排序，保留權(quán)值最小的Ki個節(jié)點(diǎn)；D3、搜索完最后一層后，輸出譯碼結(jié)果。6.如權(quán)利要求5所述的球形譯碼檢測方法，其特征在于，步驟D2中，所述進(jìn)行分治合并排序包括D21、分別對所述Ki-,個節(jié)點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn)根據(jù)所述R矩陣和/確定的球形譯碼表達(dá)式進(jìn)行查表排序，并計(jì)算所述Kj-,個節(jié)點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn)的權(quán)值；D22、根據(jù)步驟D21的查表排序結(jié)果，將第i-1層的第1個節(jié)點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn)的權(quán)值與第2個節(jié)點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn)的權(quán)值進(jìn)行比較，選出權(quán)值最小的Ki個子節(jié)點(diǎn)，然后，將所述選出的權(quán)值最小的Ki個子節(jié)點(diǎn)的斥又值與第3個節(jié)點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn)的權(quán)值進(jìn)行比較，再選出權(quán)值最小的Ki個子節(jié)點(diǎn)，依此類推，將最后選出的權(quán)值最小的Kj個子節(jié)點(diǎn)作為第i層的保留節(jié)點(diǎn)。7.如權(quán)利要求6所述的球形譯碼檢測方法，其特征在于步驟D21中，對于所述Kj—,個節(jié)點(diǎn)中的每個節(jié)點(diǎn)，計(jì)算不同數(shù)目的子節(jié)點(diǎn)的權(quán)值。全文摘要本發(fā)明提供一種基于寬度優(yōu)先搜索的球形譯碼檢測方法，包括如下步驟A.對信道矩陣H進(jìn)行QR分解，得到Q矩陣和R矩陣；B.將Q矩陣的共軛轉(zhuǎn)置與接收信號y相乘，得到接收信號的均衡信號ρ；C.設(shè)置第i層的搜索節(jié)點(diǎn)數(shù)K<sub>i</sub>，i＝1，2，…，N<sub>T</sub>，N<sub>T</sub>為發(fā)射天線數(shù)；D.根據(jù)所述R矩陣和ρ執(zhí)行寬度優(yōu)先搜索，其中，在執(zhí)行第i層搜索時，保留權(quán)值最小的K<sub>i</sub>個節(jié)點(diǎn)。本發(fā)明的方法能夠有效降低球形譯碼的運(yùn)算復(fù)雜度，并易于通過硬件實(shí)現(xiàn)。文檔編號H04B7/08GK101582750SQ200910086118公開日2009年11月18日申請日期2009年6月2日優(yōu)先權(quán)日2009年6月2日發(fā)明者冰鄧申請人:北京天碁科技有限公司