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1、(10)申请公布号 CN 102970085 A (43)申请公布日 2013.03.13 CN 102970085 A *CN102970085A* (21)申请号 201210470608.1 (22)申请日 2012.11.19 H04B 17/00(2006.01) H04W 24/04(2009.01) H04L 1/06(2006.01) (71)申请人 北京航空航天大学 地址 100191 北京市海淀区学院路 37 号 (72)发明人 赵新雪 肖维杰 高强 (74)专利代理机构 北京同立钧成知识产权代理 有限公司 11205 代理人 刘芳 (54) 发明名称 信号检测方法 (57。
2、) 摘要 本发明提供一种信号检测方法， 所述方法包 括 ： 根据接收信号向量y和信道矩阵H=h1,h2， 获 取第一候选集合 SML1， 所述第一候选集合 SML1中包 括|组可能的发送信号向量， |对应于所述 2发2收系统的调制阶数 ； 根据所述第一候选集合 SML1， 利用最大似然检测算法， 在所述第一候选集 合 SML1中获取最大似然最优解， 所述最大似然最 优解为最可能发送的信号向量， 解决了现有的信 号检测方法存在检测效率低的问题。 (51)Int.Cl. 权利要求书 2 页 说明书 6 页 附图 2 页 (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 权利要求书 2 页。
3、 说明书 6 页 附图 2 页 1/2 页 2 1. 一种信号检测方法， 适用于多输入多输出的 2 发 2 收系统， 其特征在于， 包括 ： 根据接收信号向量y和信道矩阵H=h1,h2， 获取第一候选集合SML1， 所述第一候选集合 SML1中包括 | 组可能的发送信号向量， | 对应于所述 2 发 2 收系统的调制阶数 ； 根据所述第一候选集合 SML1， 利用最大似然检测算法， 在所述第一候选集合 SML1中获取 最大似然最优解， 所述最大似然最优解为所述最可能的发送信号向量。 2. 根据权利要求 1 所述的方法， 其特征在于， 所述根据接收信号向量 y 和信道矩阵 H=h1,h2， 获取。
4、第一候选集合 SML1， 具体包括 ： 根据所述2发2收系统的调制阶数， 构建第一调制星座点集合， 所述第一调制星座点 集合 中包含 | 个元素， 所述元素为复值符号， | 对应于所述 2 发 2 收系统的调制 阶数 ； 利用所述接收信号向量 y 和所述信道矩阵 H=h1,h2， 分别计算参数 a=h2Hy， 参数 b=h2Hh1； 利用第一限制函数将所述第一调制星座点集合 中 的各元素作为可能发送的复值符号 x1带入所述第一限制函数 , 分别获取所述第一调制星 座点集合 中与 (a-bx1)/|h2|2之差的模最小的元素， 并将所述第一调制星座点集合 中与 (a-bx1)/|h2|2之差的模。
5、最小的元素确定为在第一天线发送复值符号 x1情况下第二 天线最可能发送的复值符号 x2， 构建可能的发送信号向量x=(x1,x2)T， 将所述信号向量确定为所述第一候选集合SML1的 元素， 所述第一候选集合 3. 根据权利要求 1 所述的方法， 其特征在于， 根据所述第一候选集合 SML1， 利用最大似 然检测算法， 在所述第一候选集合 SML1中获取最大似然最优解， 具体包括 ： 利用最大似然检测算法公式 ：将所述第一候选集合SML1中 的各信号向量分别带入|y-Hx|2， 分别得到各所述信号向量经过所述信道矩阵H影响后与 所述接收向量 y 的欧式距离， 将各所述欧式距离中最小欧式距离对应。
6、的信号向量确定为最 大似然信号向量， 所述最大似然信号向量为最可能的发送信号向量。 4. 根据权利要求 1 或 2 所述的方法， 其特征在于， 根据接收信号向量 y 和信道矩阵 H=h1,h2， 获取第一候选集合 SML1之后， 还包括 ： 根据所述接收信号向量y、 所述信道矩阵H=h1,h2和所述第一候选集合SML1， 获取第二 候选集合 SML2； 根据所述第一候选集合SML1和所述第二候选集合SML2， 获取所述第一候选集合和所述第 二候选集合的交集 SML， 将所述 SML确定为第三候选集合 SML； 根据所述第三候选集合SML， 利用最大似然检测算法， 在所述第三候选集合SML中获取。
7、最 可能的发送信号向量的最大似然最优解。 5. 根据权利要求 4 所述的方法， 其特征在于， 根据所述接收信号向量 y、 所述信道矩阵 权 利 要 求 书 CN 102970085 A 2 2/2 页 3 H=h1,h2 和所述第一候选集合 SML1， 获取第二候选集合 SML2， 具体包括 ： 利用所述接收信号向量 y 和所述信道矩阵 H=h1,h2， 分别计算参数 c=h1Hy， 参数 d=h1Hh2； 在所述第一候选集合 SML1中获取各不相同的复值符号 x2， 构建第二调制星座点集合 ； 利用第二限制函数将所述第二调制星座点集合中 的各元素作为可能发送的复值符号 x2带入所述第二限制函。
8、数 , 分别获取所述第一调制星 座点集合 中与 (c-dx2)/|h2|2之差的模最小的元素， 将所述第一调制星座点集合 中 与 (c-dx2)/|h2|2之差的模最小的元素确定为在第二天线发送复值符号 x2情况下第一天 线最可能发送的复值符号 x1， 构建可能的发送信号向量 x =(x1,x2)T， 将所述信号向量 x确定为所述第二候选集 合 SML2的元素， 所述第二候选集合 6.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 根据所述第三候选集合SML， 利用最大似然 检测算法， 在所述第三候选集合 SML中获取最可能的发送信号向量的最大似然最优解， 具体 包括 ： 利用最大似然检测算法公式 。
9、：将所述第三候选集合 SML中的各信号向量分别带入 |y-Hx|2， 分别得到各所述信号向量经过所述信道矩阵 H 影 响后与所述接收向量 y 的欧式距离， 将各所述欧式距离中最小欧式距离对应的信号向量确 定为最大似然信号向量， 所述最大似然信号向量为最可能的发送信号向量。 权 利 要 求 书 CN 102970085 A 3 1/6 页 4 信号检测方法 技术领域 0001 本发明涉及通信技术， 尤其涉及一种信号检测方法。 背景技术 0002 空间复用是一种可以提供高速率数据传输的技术， 具体是指发送端用多副天线发 送不同的数据流， 接收端用多副天线进行接收。 需要说明的是， 接收端中每根接收。
10、天线接收 到的信号是发送端中所有发射天线的发送信号经过无线信道后的集合， 因此， 需要对接收 信号进行信号检测， 以还原最可能的发送信号向量。 0003 现有的信号检测方法包括线性检测方法、 非线性检测方法和最大似然检测方法， 线性检测方法和非线性检测方法的复杂度最为简单， 但是其检测性能不够理想， 在工程实 现中很难达到系统要求 ； 最大似然信号检测方法， 虽然能够满足工程实现的系统要求， 但 是， 在调制阶数较高或者收发天线较多的系统存在检测效率低的问题。 发明内容 0004 本发明提供一种信号检测方法， 能够解决现有的信号检测方法存在检测效率低的 问题。 0005 本发明提供一种信号检测。
11、方法， 包括 ： 0006 根据接收信号y和信道矩阵H=h1,h2， 获取第一候选集合SML1， 所述第一候选集合 SML1中包括 | 组可能的发送信号向量， | 对应于所述 2 发 2 收系统的调制阶数 ； 0007 根据所述第一候选集合 SML1， 利用最大似然检测算法， 在所述第一候选集合 SML1中 获取最大似然最优解， 所述最大似然最优解为最可能的发送信号向量。 0008 本实施例根据接收信号向量和信道矩阵， 重构可能的发送信号向量的第一候选集 合的技术手段， 能够缩小可能的发送信号向量的集合范围， 从而能够使得最大似然检测算 法减少遍历次数， 提高了信号检测的效率， 有效地解决了现。
12、有的信号检测方法效率低的问 题。 附图说明 0009 图 1 为本发明实施例一提供的信号检测方法的流程示意图 ； 0010 图 2 为本发明实施例二提供的信号检测方法的流程示意图。 具体实施方式 0011 现有的信号检测方法包括线性检测方法、 非线性检测方法和最大似然检测方法， 其中， 最大似然检测方法的性能好于线性检测方法和非线性检测方法， 最大似然检测方法 的原理是找到一个信号向量， 使得接收信号和重构的接收信号之间的欧式距离最小， 将最 小欧式距离对应的信号向量确定为最可能的发送信号向量。 0012 例如， 在 16 正交幅度调制 （Quadrature Amplitude Modula。
13、tion， QAM） 的 2 发 2 收 说 明 书 CN 102970085 A 4 2/6 页 5 系统中， 利用现有的最大似然检测算法公式 ： 0013 0014 需要遍历所有可能的发送信号 （复值符号） 的组合， 假设在16QAM调制方式中， 调制 星座点集合的中的元素 （复值符号） 个数为 | 个， | 对应于调制阶数， 即 | 为 16， 因此， 所有可能的发送信号的组合为 |2=162=256 组， 最大似然检测算法的复杂度 （所需 乘加运算次数） 为 1024 次。 0015 由此可知， 现有的信号检测方法中使用最大似然检测算法， 需要遍历所有可能的 发送信号的组合， 才能搜索。
14、出所述欧式距离最小的信号组合， 尤其在调制阶数很高的调制 方式下， 需要遍历所有可能的发送信号的次数更多， 最大似然检测算法的复杂度更为复杂， 从而耗费大量的时间。 0016 因此， 现有的信号检测方法存在检测效率较低的问题。 0017 鉴于现有技术存在的问题， 本发明实施例提供一种信号检测方法， 能够提高信号 检测的效率。 0018 图 1 为本发明实施例一提供的信号检测方法的流程示意图， 具体包括 ： 0019 101、 根据接收信号向量 y 和信道矩阵 H=h1,h2， 获取第一候选集合 SML1。 0020 其中， 第一候选集合 SML1中包括 | 组可能的发送信号向量， | 对应于所。
15、述 2 发 2 收系统的调制阶数。 0021 在本发明的一个可选实施方式中， 适用于2发2收系统， 在具有丰富散射路径的条 件下， 定义 x (x1， x2)T是发送的信号向量， 通常情况下该向量是复数形式的 （BPSK 调制的 信号除外） ， y (y1,y2)T为复数形式的接收向量， n (n1， n2)T是复数形式的噪声向量， 则 发送信号和接收信号之间的关系可以表示为 ： y=Hx+n， 即每一根天线上接收的都是发送端 的两路信号经过相应的信道衰减后与噪声相叠加的信号集合。 0022 在本发明的一个可选实施方式中， 对于 2 发 2 收系统， 通过信道估计算法， 可以得 到信道矩阵， 。
16、将信道矩阵分为两个列向量 h1,h2， 即信道矩阵 H=h1,h2。本实施例采用的信 道估计算法包括但不限于现有的最小二乘法、 最小均方误差、 变换域等算法， 本发明对此不 作限定。 0023 在本发明的一个可选实施方式中， 对于调制方式为 16QAM 的 2 发 2 收系统， 构建第 一调制星座点集合 ： 0024 0025 其中， 调制星座点集合的元素个数 | 为 16 个， | 对应于所述 LTE 的 2 发 2 收 系统的调制阶数， j 表示复数 0026 需要说明的是， 上述 QAM 调制是一种向量调制， 将输入的数据比特先映射 （一般采 用格雷码） 到一个复平面 （星座） 上， 形。
17、成复值调制符号， 然后将符号的 I、 Q 分量 （对应复平 面的实部和虚部， 也就是水平和垂直方向） ， 分别对应调制在相互正交的两个载波上， 例如， 16QAM 的调制信号具有 16 个样点的， 每个样点表示一个复值符号， 即为上述第一调制星座 点集合。 说 明 书 CN 102970085 A 5 3/6 页 6 0027 在本发明的一个可选实施方式中， 取第一调制星座点集合中的各元素作为可能发 送的复值符号 x1, 获取第一调制星座点集合中与 (a-bx1)/|h2|2之差的模最小的元素， 将 第一调制星座点集合中与 (a-bx1)/|h2|2之差的模最小的元素确定为在第一天线发送复 值。
18、符号 x1情况下第二天线最可能发送的复值符号 x2， 构建信号向量 x (x1,x2)T， 将信号向 量 x 确定为第一候选集合 SML1的元素， 具体实现过程包括 ： 0028 利用接收信号向量 y 和信道矩阵 H=h1,h2， 分别计算参数 a h2Hy， 参数 b h2Hh1； 0029 利用第一限制函数将第一调制星座点集合中 的各元素作为可能发送的复值符号 x1带入第一限制函数 , 分别得到第一调制星座点 集合中与 (a-bx1)/|h2|2之差的模最小的元素， 将各所述第一调制星座点集合中与 (a-bx1)/|h2|2之差的模最小的元素确定为在第一天线发送复值符号 x1情况下第二天线。
19、 最可能发送的复值符号 x2， 即 0030 0031 构建可能的发送信号向量 x (x1,x2)T， 将信号向量 x 确定为第一候选集合 SML1的 元素， 即第一候选集合由此可知， 第一候选集合 SML1中的元素 个数最多不超过 | 个。 0032 根据上述获取第一候选集合 SML1的过程可知， 由于将第一调制星座点集合中 所有的点都作为可能发送的复值符号 x1， 显而易见地， 第一调制星座点集合中的其中 一个复值符号必然是复值符号 x1的最大似然最优解 x1ML， 进一步地， 根据第一限制函数 可能发送的复值符号x2的最大似然最优解x2ML必然包含在 第一候选集合 SML1中。 0033。
20、 需要说明的是， 在本发明的另一个可选实施方式中， 也可以取第一调制星座点集 合中的各元素作为可能发送的复值符号x2,获取第一调制星座点集合中与(c-dx2)/|h2|2 之差的模最小的元素， 具体实现时， 利用接收信号向量 y 和信道矩阵 H=h1,h2， 分别计算参 数 c h1Hy， 参数 d h1Hh2， 将第一调制星座点集合中与 (c-dx2)/|h2|2之差的模最小的 元素确定为在第二天线发送复值符号 x2情况下第一天线最可能发送的复值符号 x1， 构建可 能的发送信号向量 x (x1,x2)T， 将信号向量 x 确定为第一候选集合 SML1的元素。 0034 102、 根据所述第。
21、一候选集合 SML1或 SML12， 利用最大似然检测算法， 在所述第一候选 集合 SML1或 SML1 最中获取最大似然最优解， 所述最大似然最优解为最可能的发送信号向量。 0035 在 本 发 明 的 一 个 可 选 实 施 方 式 中，利 用 最 大 似 然 检 测 算 法 公 式 ： 将第一候选集合 SML1中的各信号向量 x (x1,x2)T分别带入 |y-Hx|2， 分别得到信号向量经过信道矩阵 H 影响后与接收向量 y 的欧式距离， 将欧式距 离最小的信号向量 x 确定为最大似然信号向量， 最大似然信号向量为最可能的发送信号向 说 明 书 CN 102970085 A 6 4/6。
22、 页 7 量， 也就是最大似然检测算法的最大似然最优解。 0036 在 2 发 2 收系统的 16QAM 调制方式中， 由于第一候选集合 SML1中包含的可能的发 送信号向量的个数为 |（16） 个， 因此， 本实施例的最大似然检测算法最多只需要遍历 | 次， 就能获取最大似然最优解， 而现有的信号检测方法， 采用最大似然检测算法需要遍 历 |2=162=2562次， 显然本发明的信号检测方法提高了检测效率。 0037 本实施例根据接收信号向量和信道矩阵， 重构可能的发送信号向量的第一候选集 合的技术手段， 能够缩小可能的发送信号向量的集合范围， 从而能够使得最大似然检测算 法减少遍历次数， 。
23、提高了信号检测的效率， 有效地解决了现有的信号检测方法效率低的问 题。 0038 图 2 为本发明实施例二提供的信号检测方法的流程示意图， 在图 1 所示实施例的 基础上的进一步扩展， 具体包括 ： 0039 201、 根据接收信号向量 y 和信道矩阵 H=h1,h2， 获取第一候选集合 SML1。 0040 步骤 201 的具体实现方式参见图 1 所示实施例中步骤 101 的相关描述， 本实施例 不再赘述。 0041 202、 根据所述接收信号向量y、 所述信道矩阵H=h1,h2和所述第一候选集合SML1， 获取第二候选集合 SML2。 0042 具体实现过程包括 ： 0043 利用接收信号。
24、向量 y 和信道矩阵 H=h1,h2， 分别计算参数 c h1Hy， 参数 d h1Hh2； 0044 构建第二调制星座点集合 ， 具体为 ： 在所述第一候选集合 SML1中获取各不相同 的复值符号 x2， 构建第二调制星座点集合 ； 0045 利用第二限制函数将所述第二调制星座点集合 中的各元素作为可能发送的复值符号 x2带入所述第二限制函数 , 分别获取所述第一 调制星座点集合 中与 (c-dx2)/|h2|2之差的模最小的元素， 将所述第一调制星座点集 合中与(c-dx2)/|h2|2之差的模最小的元素确定为在第二天线发送复值符号x2情况下 第一天线最可能发送的复值符号 x1， 即 00。
25、46 构建可能的发送信号向量 x (x1,x2)T， 将信号向量 x确定为第二候选集合 SML2的元素， 即第二候选集合 0047 由此可知， 第二调制星座点集合 是由 SML1中得到的， |SML1| |， 因此， 在集 合大小方面， 第二调制星座点集合 中包含的可能的发送信号向量的组合个数为 |SML2| | | |。 0048 203、 根据所述第一候选集合 SML1和所述第二候选集合 SML2， 获取所述第一候选集 合和所述第二候选集合的交集 SML， 将所述第一候选集合和所述第二候选集合的交集 SML确 定为第三候选集合 SML。 0049 取第一候选集合 SML1与第二候选集合 S。
26、ML2的交集， 即取出集合 SML1与集合 SML2中相 说 明 书 CN 102970085 A 7 5/6 页 8 同的信号向量， 作为第三候选集合 SML的元素， 由此可见， 第三候选集合 SML 中的元素个数小 于等于第二候选集合 SML1中的元素个数 |Q |。 0050 表 1 为在不同调制方式下第三候选集合 SML中元素个数的期望值表， 仿真结果表 明， 在 2 发 2 收系统中， 在 4QAM 调制方式中， 第三候选集合 SML中的元素个数期望值为 1.5， 16QAM 调制方式中， 第三候选集合 SML中的元素个数期望值为 2.4， 64QAM 调制方式中， 第三 候选集合 。
27、SML中的元素个数期望值为 5.8， 由此可见， 大大减小了搜索的范围， 减少了遍历次 数。 0051 表 1 ： 0052 调制阶数41 664 E|SML|1.52.45.8 0053 204、 根据所述第三候选集合 SML， 利用最大似然检测算法， 在所述第三候选集合 SML 中获取最可能的发送信号向量的最大似然最优解。 0054 在本发明的一个可选实施方式中， 利用最大似然检测算法公式 ： 0055 0056 将所述第三候选集合 SML中的各信号向量分别带入 |y-Hx|2， 分别得到所述各信 号向量经过所述信道矩阵 H 影响后与所述接收向量 y 的欧式距离， 将各所述欧式距离中最 小。
28、欧式距离对应的信号向量确定为最大似然信号向量， 所述最大似然信号向量为最可能发 送的信号向量。 0057 由于第三候选集合 SML为第一候选集合 SML1和第二候选集合 SML2的交集， 因此， 本 实施例的最大似然检测算法最多遍历的信号向量不超过 | | 次， 就能获取最大似然最 优解， 而现有的信号检测方法， 采用最大似然检测算法需要遍历 |2次， 显然本发明的信 号检测方法提高了检测效率。 0058 表 2 为在不同调制方式下本实施例中最大似然检测算法的复杂度与现有技术中 最大似然检测算法的复杂度的对比关系， 仿真结果如表 2 所示， 本实施例的最大似然检测 算法大大降低了信号检测算法的。
29、复杂度。 0059 0060 本实施例根据接收信号和信道矩阵重构可能的发送信号向量的第一候选集合， 在 说 明 书 CN 102970085 A 8 6/6 页 9 第一候选集合基础上， 进一步根据接收信号向量和信道矩阵， 重构可能的发送信号向量的 第二候选集合， 取第一候选集合和第二候选集合的交集， 进一步缩小了可能的发送信号向 量的集合范围， 从而能够使得最大似然检测算法减少遍历次数， 解决现有的信号检测方法 效率低的问题。 0061 本领域普通技术人员可以理解 ： 实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通 过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程 。
30、序在执行时， 执行包括上述各方法实施例的步骤 ； 而前述的存储介质包括 ： ROM、 RAM、 磁碟 或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。 0062 最后应说明的是 ： 以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案， 而非对其限制 ； 尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明， 本领域的普通技术人员应当理解 ： 其 依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改， 或者对其中部分或者全部技术特征 进行等同替换 ； 而这些修改或者替换， 并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技 术方案的范围。 说 明 书 CN 102970085 A 9 1/2 页 10 图 1 说 明 书 附 图 CN 102970085 A 10 2/2 页 11 图 2 说 明 书 附 图 CN 102970085 A 11 。