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CN108781108A - 通信设备及有效接收mimo信号的方法 - Google Patents

通信设备及有效接收mimo信号的方法 Download PDF

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CN108781108A
CN108781108A CN201580083653.3A CN201580083653A CN108781108A CN 108781108 A CN108781108 A CN 108781108A CN 201580083653 A CN201580083653 A CN 201580083653A CN 108781108 A CN108781108 A CN 108781108A
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Huawei Technologies Co Ltd
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Abstract

提供一种用于接收MIMO信号的通信设备(10)。所述设备包括第一检测器(11)，用于通过第一检测方法对所述MIMO信号进行第一符号检测；检测误差确定单元(12)，用于确定所述第一符号检测的第一检测误差；检测误差判断单元(13)，用于确定所述第一检测误差是否高于或低于检测阈值；以及第二检测器(14)，用于：若所述检测误差判断单元(13)确定所述第一检测误差高于所述检测阈值，通过第二检测方法对所述MIMO信号进行第二符号检测。若所述检测误差判断单元(13)确定所述第一检测误差低于所述检测阈值，则所述通信设备(10)用于将所述符号检测的结果作为最终符号检测结果。

Description

通信设备及有效接收MIMO信号的方法
技术领域
本发明涉及一种通信设备和通信方法，特别涉及一种通过高效节能的精确方式接收MIMO信号的方法。
背景技术
近来，已经采用多天线MIMO系统来增加无线通信中称为复用增益的吞吐量，并提高无线通信中称为分集增益的可靠性。单用户MIMO-SU-MIMO中，单个发射机TX设有多个天线，从而将一定数量的流发送至设有多个天线的单个接收机RX。信道过滤每个信号后，所有接收天线接收从发射天线传输的每个信号，因此，每个接收天线接收每个散射和干扰的发射符号。
为了减轻负面干扰效应或者更聪明地利用这种干扰，以及为了改善发射信号检测，已创造了好几种技术。值得注意的是，假设高斯信令、TX和RX处的理想信道知识、发射机处的理想功率和比特分配以及信道矩阵通过单一值分解SVD(singular valuedecomposition，简称SVD)获得的简单线性预编码器和解码器充分，以达到最佳性能。然而，存在一些不能符合这些假设的情况。例如，实际传输不具有高斯信令属性，总是从一些有限大小的字母(通常是M-QAM或M-PSK)中抽取。其次，许多情况下，所述RX不能控制所述TX，或者无法了解信道矩阵。这些情况下，出现了所述RX如何通过一些智能均衡算法使其误码率BER(bit error rate，简称BER)减到最小的问题。
目前为止，从这个角度来看，最有效的算法是将信道矩阵过滤的所有可能发射信号与接收信号进行比较并选择距离最小的信号的最大似然ML(maximum likelihood，简称ML)方法。这种方法显然不切实际，因为其需要非常大的计算量，并且运算量随着星座大小和发射天线数量呈指数增长。
此后，已经开发了许多算法，最显著的是球形解码SD(sphere decoder，简称SD)，其以较低的复杂度高效的搜索减少的ML空间，MMSE连续干扰取消MMSE-SIC一旦解码了符号，解码之前将会减少对其它符号产生的干扰，通过诸如最小均方误差MMSE(minimum meansquare error，简称MMSE)和迫零ZF(zero forcing，简称ZF)的线性技术，通过将接收矢量与特别设计的解码矩阵相乘进行解码。
每种方法都有其优点和缺点。线性解决方案复杂度低，且在低水平的Eb/N0下性能几乎最佳。SD接近于最佳状态，但其原本很高的复杂度随着所采用的通信方案的星座大小而增长。MMSE-SIC复杂度低，但无论如何在低Eb/N0下都会浪费。
鉴于图1所述的单用户点对点MIMO链路，发射机包括信道编码器3和MIMO预编码器4。接收机2包括MIMO均衡器5和信道解码器6。发射机1采用接收机2已知的次优预编码策略。所述接收机2需要以最小可能的复杂度使其自身的BER最小化。所述发射机1设有Nt个发射天线，所述接收机2设有NRx个接收天线，产生信道矩阵
所述发射机1通过线性预编码器W形成其发射矢量。就接收机而言，将信道矩阵转换为有效信道矩阵H＝HW，其中所述传输矢量表示为矢量的每个元素属于有限大小的星座，如BPSK或16-QAM。所述星座的尺寸表示为字母M。所述接收信号表示为其中y＝Hx+n。此处n建模为复数高斯加性噪声，其中每个条目的方差为σ2。均衡算法旨在若已知y和H，尽可能精确的估计矢量x。该估计可表示为：
其中函数gH(·)是为信道矩阵H索引的均衡函数，硬解码函数表示为fSTEP(·)。
为均衡MIMO信道，文献中包括许多解决方案。一般来说，这些解决方案可以根据函数gH(·)的性质分为两个大集合：线性均衡和非线性均衡。
线性解决方案认为干扰是高斯噪声，并尝试减轻其负面影响。简单来说，在进行硬解码之前，该方案包括对矩阵的接收矢量(即所谓的解码器)进行预相乘。
非线性解决方案的算法更加复杂，其利用了干扰的特有性质，以提高均衡性能。
线性解决方案如ZF和MMSE复杂度低，与ML均衡相比，其在低Eb/N0电平下性能良好，然而在中和高Eb/N0下丢失了大量信息。ML解决方案最大限度地提高了均衡器的性能，但其复杂度高且有时难以实施。几乎所有ML解决方案如SD减少了ML的搜索空间，但无论如何不适合复杂度低的设备和高阶调制。MMSE连续干扰取消(minimum mean square error-successive interference cancellation，简称MMSE-SIC)在ML性能与MMSE的复杂度之间得到均衡，其具有几乎独立于所述星座大小的复杂度的额外特征。然而，SNR低时，其复杂度是不合理的。
因此，必须考虑不同解码方法的复杂度和准确度之间的平衡点。目前还没有解码方式可以以最佳的复杂度和准确度自适应地处理不同的情况吧。
发明内容
相应地，本发明旨在提供一种装置和方法，允许进行独立于信道条件和信道状态知识的高效准确的解码。
通过所述设备的权利要求1和所述方法的权利要求14的特征实现该目的。此外，还通过与计算机程序相关联的权利要求15的特征实现该目的。从属权利要求包含进一步发展。
根据本发明的第一方面，提供一种用于接收MIMO信号的通信设备。所述设备包括：第一检测器，用于通过第一检测方法对所述MIMO信号进行第一符号检测；检测误差确定单元，用于确定所述第一符号检测的第一检测误差；检测误差判断单元，用于确定所述第一检测误差是否高于或低于检测阈值；第二检测器，用于：若所述检测误差判断单元确定所述第一检测误差高于所述检测阈值，通过第二检测方法对所述MIMO信号进行第二符号检测。若所述检测误差判断单元确定所述第一检测误差低于所述检测阈值，则所述通信设备用于将所述符号检测的结果作为最终符号检测结果。因此，若结果充分，可以采用复杂度低的方法，除非有必要以更高的复杂度为代价来获得准确的结果。
根据第一方面，在所述通信设备的第一种可能实现方式中，所述检测误差确定单元用于确定所述第二符号检测的第二检测误差，然后，所述检测误差判断单元用于确定所述第二检测误差是否低于或高于所述检测阈值。若所述检测误差判断单元确定所述第二检测误差低于所述检测阈值，则所述通信设备用于将所述第二符号检测的结果作为最终符号检测结果。因此，可以保证将足够准确的检测结果作为最终检测结果。
根据第一方面的第一种实现方式，在所述通信设备的第二种可能实现方式中，所述第二符号检测方法为迭代符号检测方法。所述检测误差确定单元用于在每次迭代之后确定所述第二检测误差。所述检测误差判断单元用于在每次迭代之后确定所述第二检测误差是否低于或高于所述检测阈值。若所述检测误差判断单元确定所述第二检测误差高于所述检测阈值，则所述第二检测器用于进一步进行迭代。一旦所述检测误差判断单元确定所述第二检测误差低于所述检测阈值，则所述通信设备用于将所述第二符号检测的结果作为最终符号检测结，从而可以进行特别准确的检测。
根据第一方面或第一方面的上述任一种实现方式，在所述通信设备的第三种可能实现方式中，所述第一检测方法的检测准确度和计算复杂度低于所述第二检测方法，从而保证针对最佳信道条件，仅应用复杂度较低的方法，而在不良信道条件下，应用准确度高方法。
根据第一方面或第一方面的上述任一种实现方式，在所述通信设备的第四种可能实现方式中，所述第一检测方法是指最小均方误差检测方法或迫零方法，所述第二检测方法是指连续干扰取消方法或球形解码方法或最大似然方法。因此，可以进行特别有效且准确的检测。
根据第一方面的第一种实现方式，在所述通信设备的第五种可能实现方式中，所述通信设备包括第三检测器，用于：若所述检测误差判断单元确定所述第二检测误差高于所述检测阈值，通过第三检测方法对所述MIMO信号进行第三符号检测，所述通信设备用于使用独立于所述第三符号检测的第三检测误差的第三符号检测结果，从而可进一步提高效率和准确度。
根据第一方面的第五种实现方式，在所述通信设备的第六种可能实现方式中，所述第一检测方法的检测准确度和计算复杂度低于所述第二检测方法，所述第二检测方法的检测准确度和计算复杂度低于所述第三检测方法。因此可以实现特别有效且准确的检测。
根据第一方面的第六种实现方式，在所述通信设备的第七种可能实现方式中，所述第一检测方法是指最小均方误差检测方法或迫零方法，所述第二检测方法是指连续干扰取消方法或球形解码方法，所述第三检测方法是指最大似然方法。因此可进一步提高效率和准确度。
根据第一方面或第一方面的上述任一种实现方式，在所述通信设备的第八种可能实现方式中，所述通信设备包括检测阈值确定单元，用于自适应地确定所述检测阈值，从而可以提供特别灵活的方法。
根据第一方面或第一方面的上述任一种实现方式，在所述通信设备的第九种可能实现方式中，所述检测阈值确定单元用于根据所述MIMO信号的信噪比，和/或所述通信设备的电池电量，和/或所述通信设备的温度，和/或计算资源的可用性和/或所述MIMO信号的可用信道状态信息的准确度自适应地确定所述检测阈值，从而保证在不同的情况下实现最佳检测。
根据第一方面或第一方面的上述任一种实现方式，在所述通信设备的第十种可能实现方式中，所述检测阈值确定单元用于针对较低信噪比、较低的所述通信设备的电池电量、较高的所述通信设备的温度、较低的计算资源可用性以及较低的所述MIMO信号的可用信道状态信息的准确度，将所述检测阈值确定为较高值；所述检测阈值确定单元用于针对较高信噪比、较高的所述通信设备的电池电量、较低的所述通信设备的温度、较高的计算资源可用性以及较高的所述MIMO信号的可用信道状态信息的准确度，将所述检测阈值确定为较低值。
根据第一方面的第八至第十种实现方式中的任一种实现方式，在所述通信设备的第十一种可能实现方式中，所述检测阈值确定单元用于通过以下公式确定所述检测阈值：
t＝NRx*σ2+ε
其中t为所述检测阈值，NRx为接收所述MIMO信号的接收天线数量，σ2为所述MIMO信号的传输信道的噪声方差，ε为调整所述检测阈值的检测容差参数。因此可以特别准确地确定所述检测阈值。
根据第一方面或第一方面的上述任一种实现方式，在所述通信设备的第十二种可能实现方式中，所述检测误差确定单元用于通过以下公式确定所述检测误差：
其中d为表示接收矢量y的充分统计量的标量，H为所述MIMO信号的传输信道的有效信道矩阵，为检测结果的矢量。因此可以特别准确地确定所述检测误差。
根据本发明的第二方面，提供了一种用于接收MIMO信号的接收方法。所述方法包括：通过第一检测方法对所述MIMO信号进行第一符号检测；确定所述第一符号检测的第一检测误差；确定所述第一检测误差是否低于或高于检测阈值；若确定所述第一检测误差高于所述检测阈值，通过第二检测方法对所述MIMO信号进行第二符号检测；若确定所述第一检测误差低于所述检测阈值，将所述第一符号检测的结果作为最终符号检测结果。因此，若结果充分，可以采用复杂度低的方法，除非有必要以更高的复杂度为代价来获得准确的结果.。
根据第二方面，在所述接收方法的第一种可能实现方式中，所述方法包括：确定所述第二符号检测的第二检测误差；确定所述第二检测误差是否低于或高于所述检测阈值；若所述第二检测误差低于所述检测阈值，将所述第二符号检测的结果作为最终符号检测结果，从而可以保证将十分准确的检测结果作为最终检测结果。
根据第二方面的第一种实现方式，在所述接收方法的第二种可能实现方式中，所诉第二符号检测方法为迭代符号检测方法。所述方法包括：每次迭代之后确定所述第二检测误差；每次迭代之后确定所述第二检测误差是否低于或高于所述检测阈值。此外，所述方法还包括：若所述第二检测误差高于所述检测阈值，进一步执行迭代；当所述第二检测误差低于所诉检测阈值，将所述第二符号检测的结果作为最终符号检测结果，从而可以进行特别准确的检测。
根据第二方面或第二方面的上述任一种实现方式，在所述接收方法的第三种可能实现方式中，所述第一检测方法的检测准确度和计算复杂度低于所述第二检测方法，从而保证针对最佳信道条件，仅应用复杂度较低的方法，而在不良信道条件下，应用准确度高方法。
根据第二方面或第二方面的上述任一种实现方式，在所述接收方法的第四种可能实现方式中，所述第一检测方法是指最小均方误差检测方法或迫零方法，所述第二检测方法是指连续干扰取消方法或球形解码方法或最大似然方法。因此，可以进行特别有效且准确的检测。
根据第二方面或第二方面的上述任一种实现方式，在所述接收方法的第五种可能实现方式中，所述方法包括：通过第三检测方法对所述MIMO信号进行第三符号检测，若所述第二检测误差高于所述检测阈值，使用独立于所述第三符号检测的第三检测误差的第三符号检测的结果，从而可进一步提高效率和准确度。
根据第二方面的上述任一种实现方式，在所述接收方法的第六种可能实现方式中，所述第一检测方法的检测准确度和计算复杂度低于所述第二检测方法，所述第二检测方法的检测准确度和计算复杂度低于所述第三检测方法，从而可以实现特别有效且准确的检测。
根据第二方面的上述任一种实现方式，在所述接收方法的第七种可能实现方式中，所述第一检测方法是指最小均方误差检测方法或迫零方法，所述第二检测方法是指连续干扰取消方法或球形解码方法，所述第三检测方法是指最大似然方法。因此可进一步提高效率和准确度。
根据第二方面或第二方面的上述任一种实现方式，在所述接收方法的第八种可能实现方式中，所述方法包括自适应地确定所述检测阈值，从而可以提供特别灵活的方法。
根据第二方面或第二方面的上述任一种实现方式，在所述接收方法的第九种可能实现方式中，根据所述MIMO信号的信噪比，和/或所述通信设备的电池电量，和/或所述通信设备的温度，和/或计算资源的可用性和/或所述MIMO信号的可用信道状态信息的准确度自适应地确定所述检测阈值，从而保证在不同的情况下实现最佳检测。
根据第二方面的上述任一种实现方式，在所述接收方法的第十种可能实现方式中，针对较低信噪比、较低的所述通信设备的电池电量、较高的所述通信设备的温度、较低的计算资源可用性以及较低的所述MIMO信号的可用信道状态信息的准确度，将所述检测阈值确定为较高值；针对较高信噪比、较高的所述通信设备的电池电量、较低的所述通信设备的温度、较高的计算资源可用性以及较高的所述MIMO信号的可用信道状态信息的准确度，将所述检测阈值确定为较低值。
根据第二方面或第二方面的上述任一种实现方式，在所述接收方法的第十一种可能实现方式中，通过以下公式确定所述检测阈值：
t＝NRx*σ2+ε
其中t为所述检测阈值，NRx为接收所述MIMO信号的接收天线数量，σ2为所述MIMO信号的传输信道的噪声方差，ε为调整所述检测阈值的检测容差参数。因此可以特别准确地确定所述检测阈值。
根据第二方面或第二方面的上述任一种实现方式，在所述方法的第十二种可能实现方式中，通过以下公式确定所述检测误差：
其中d为表示接收矢量y的充分统计量的标量，H为所述MIMO信号的传输信道的有效信道矩阵，为检测结果的矢量。因此可以特别准确地确定所述检测误差。
根据本发明的第三方面，提供一种具有程序代码的计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，用于执行本发明第二方面所述的方法。
通常情况下，必须注意本申请中描述的所有布置、设备、元件、单元和装置等都可以通过软件或硬件元件或其任何种类的组合实现。此外，设备可以是处理器或者可以包括处理器，其中本申请中描述的元件、单元和装置的功能可以由一个或多个处理器实现。本申请中描述的各种实体所执行的所有步骤以及由各种实体执行的功能旨在表示相应的实体适用于或用于执行相应的步骤和功能。即使在以下描述或特定实施例中，一般实体所执行的特定功能或步骤也不会反映在执行该特定步骤或功能的该实体的特定详细元素的描述中，技术人员应清楚可通过软件或硬件元件或其任何种类的组合实现这些方法和功能。
附图说明
下文相对于本发明的实施例且参考附图详细阐述本发明，在附图中：
图1示出了MIMO通信系统的概况；
图2示出了所提出方法的简化框图；
图3示出了所提出伪码方法的实施例；
图4示出了所提出方法的实施例的另一框图；
图5示出了本发明第一方面的实施例的框图；
图6示出了本发明第一方面的实施例的流程图；
图7示出了本发明可实现的结果；
图8示出了本发明可实现的结果。
具体实施方式
图1已经讨论了MIMO通信系统的一般设置以及潜在问题。图2至图4以一般方式描述了本发明。图5详细描述了本发明第一方面的实施例及其功能。图6详细描述了本发明第二方面的实施例及其功能。图7和图8示出了本发明的益处。不同图中的部分类似实体和参考标号已被省略。
图2示出了所提出方法的基本思想。第一步骤20中，对接收信号Y采用的复杂度低的第一检测方法也称为据理推测。第二步骤21中，确定是否实现了的足够准确度。若实现了，则在第三步骤22中输出第一检测结果。准确度不够好的情况下，在第四步骤23中，细化至少部分第一结果，然后再次进行测试。这种细化通常采用更加复杂但也更准确的第二检测方法。
此处，值ε为调整评估正确性和复杂度之间的公差阈值，即，ε＝0，进行最佳可用评估；而对于ε＝∞，仅进行复杂度低的推测。
图4所示的一实施例中，提出将有序的MMSE-SIC作为非线性算法和MMSE，以作为复杂度低的据理推测。因此，MMSE为所述第一种检测方法，而有序的MMSE-SIC为所述第二种检测方法，这种选择是由于以下原因：
-线性MMSE为可用的最佳已知线性检测方法之一，其复杂度与执行算法的复杂度相同，如ZF；
-线性MMSE为MMSE-SIC的一个步骤，因此复杂度低的推测就计算而言是无偿的；
-SIC首先处理高Eb/N0项，线性MMSE在Eb/N0低时最佳，因此，避免许多无用的操作是合理的；
-SIC的复杂度并不取决于星座大小。
图3示出了实现本实施例的伪码。
第一步骤30中，计算发射矢量的线性MMSE均衡版本。请注意此步骤在标准MMSE-SIC中也是必需的，因此不会增加此算法的复杂度。第二步骤31中，该矢量通过步骤函数(硬解码)获得据理推测所述据理推测传输为“模拟”并且第三步骤32中，确定该矢量与实际接收矢量之间的距离
将该距离d与检测阈值进行比较：d≤NRxσ2+ε，从而确定所述推测是否足够准确。该测试名为“似然测试”。注意，若∈＝0时进行似然测试，理论上可以保证所述据理推测可能是最好的猜测(即，若d≤NRxσ2，那么所述据理推测对应于所述ML均衡)。此后，∈＞0时降低了BER性能，但也会降低算法的复杂度。
若测试结果是否定的，则意味着在初始阶段，存在一个比所述据理推测更好的概率较高的元素。这种情况下，在步骤38中继续进行SIC的一个步骤，这意味着在矢量的非解码元素中选择SINR最高的。目前消除已经解码的元素产生的干扰，并且由此解码新的元素。此后，这个新获得的矢量视为新的据理推测。此外，在步骤37中，确定解码所述向量的所有元素。这种情况下，在步骤36中，进行硬解码，并在步骤35中输出结果。
由于SIC首先对SINR最高的元素进行解码，所以在几轮SIC之后似然测试d≤(NRxσ2+ε)通过有不可忽视的概率。这意味着可以以更少的复杂度获得相同的SIC性能。
简单的SIC只是一个可能的实施例。多分支SIC进一步提高性能，但复杂度高。
图5示出了本发明实施例中的通信设备10。此处仅示出了与图1中的MIMO均衡器5相对应的本发明相关的组件，特别是关于符号检测的所有方面。为简化起见，此处省略了通信设备10的其他部件。
所述通信设备10包括第一检测器11、误差确定单元12、误差判断单元13、第二检测器14、控制单元15和检测阈值确定单元16。所有单元11、12、13、14和16与所述控制单元15相连接。此外，所述第一检测器11和所述第二检测器14与所述误差确定单元12相连接，所述误差确定单元12还与所述误差判断单元13相连接。
接收到MIMO信号之后，所述第一检测器11通过第一检测方法对所述MIMO信号进行第一符号检测。如上所示，所述检测误差确定单元12确定所述第一符号检测的第一检测误差，然后所述误差判断单元确定所述第一检测误差是否低于或高于检测阈值。若所述第一检测误差低于所述检测阈值，则将所述第一检测器11的结果作为最终检测结果；若所述第一检测误差高于所述检测阈值，则所述第二检测器14通过第二检测方法对所述MIMO信号进行第二符号检测。所述第二检测的结果可以直接作为输出符号。
或者，如上所示，所述第二符号检测方法可以为迭代方法。这种情况下，执行该迭代方法，直到所述误差判断单元13确定所述第二检测误差低于所述检测阈值。这种情况下，在每次迭代之后，所述误差确定单元12和误差判断单元13执行其功能。
此外，可选实施例中，可以包括第三检测器。所述第三检测器与所述误差确定单元12和所述控制单元15相连接。若所述第二检测误差高于所述检测阈值，则所述第三检测器用于进行第三符号检测。
所述第一检测器11使用的第一检测方法的计算复杂度和准确度低于所述第二检测器14采用的第二检测方法。在包括第三检测器的情况下，所述第三检测方法的计算复杂度和准确度高于所述第一检测器11使用的第一检测方法和第二检测器14使用的第二检测方法。
如图5所示，使用所述第一检测器11和所述第二检测器14时，所述第一检测方法是指最小均方误差检测方法或迫零方法，所述第二检测方法是指连续干扰取消方法或球形解码方法或最大似然方法。在另外使用第三检测器的情况下，所述第二检测方法是指连续干扰取消方法或球形解码方法，所述第三检测方法是指最大似然方法。
优点在于，所述检测阈值是由所述检测阈值确定单元16自适应确定的。所述检测阈值确定单元16为可选的组件，所述检测阈值确定单元16根据所述MIMO信号的信噪比，和/或所述通信设备的电池电量，和/或所述通信设备的温度，和/或计算资源的可用性和/或所述MIMO信号的可用信道状态信息的准确度自适应地确定所述检测阈值。
特别地，针对较低信噪比、较低的所述通信设备的电池电量、较高的所述通信设备的温度、较低的计算资源可用性以及较低的所述MIMO信号的可用信道状态信息的准确度，将所述检测阈值确定为较高值；针对较高信噪比、较高的所述通信设备的电池电量、较低的所述通信设备的温度、较高的计算资源可用性以及较高的所述MIMO信号的可用信道状态信息的准确度，所述检测阈值确定单元16将所述检测阈值确定为较低值。
图6示出了本发明第二方面的实施例的流程图。第一步骤100中，接收MIMO信号。第二步骤101中，对所述MIMO信号进行第一符号检测。第三步骤102中，确定所述第一符号检测的第一检测误差。第四步骤103中，确定所述第一检测误差是否低于或高于检测阈值。在以下情况下，即在第五步骤104中，将所述第一符号检测的结果作为最终符号检测结果。当所述检测误差高于所述检测阈值时，即在第六步骤105中，对所述MIMO信号进行第二符号检测。第七步骤106中，将所述符号检测的结果作为最终符号检测结果。
或者，所述第二符号检测可以作为迭代方法执行。这种情况下，执行所述迭代方法的每个步骤后，再次确定所述检测误差并将其与所述检测阈值进行比较。若所述检测误差低于所述阈值，则将结果作为最终检测结果输出；若其高于所述阈值，则进一步进行迭代。
或者，可以在所述第二符号检测之后并在确定所述第二检测误差高于所述检测阈值之后执行第三符号检测。无论实现的检测误差为何都将所述第三符号检测的结果作为最终检测结果。
下文描述了本发明的一些优点。
若ε＝0，则所提出的方法具有不劣于MMSE-SIC的均衡能力，其复杂度也严格低于MMSE-SIC，且与星座大小无关。
为展示算法性能，针对MMSE-SIC进行均衡能力的第一模拟评估。该模拟结果如图7所示。根据该理论，所提出的算法的性能不亚于MMSE-SIC的性能，并明显优于线性MMSE。
为评估复杂度提升情况，进行M＝16和Nt＝NRx＝4的模拟。以MMSE-SIC操作的百分比对复杂度进行评估，即MMSE-SIC的复杂度等于1。可以注意到，在低Eb/N0下，据理推测几乎总是ML，因此，不需要更多的SIC操作。当Eb/N0增加时，需要更多的SIC操作来提高据理推测的质量，直到达到一定的制度。如图8所示，这证明所提出的算法可以在低Eb/N0下产生大约90％的复杂度增益，并且在高Eb/N0下复杂度会提升60％。
本发明不限于示例，特别是不限于特定数量的天线或检测方法。上述发明也可应用于许多MIMO通信方案。示例性实施例的特征可以以任何组合形式使用。
本文已结合各种实施例对本发明进行了描述。但本领域技术人员通过实践本发明，研究附图、本发明以及所附的权利要求，能够理解并获得公开实施例的其他变体。在权利要求书中，词语“包括”不排除其它元素或步骤，“一”不排除多个。单个处理器或其他单元可以完成权利要求中描述的几个器件的功能。在仅凭某些措施被记载在通常不同的从属权利要求书中这个单纯的事实并不意味着这些措施的结合不能被有效地使用。计算机程序可存储或分发到合适的介质上，例如与其它硬件一起或者作为其它硬件的部分提供的光存储介质或者固态介质，还可以以其它形式例如通过因特网或者其它有线或无线电信系统分发。

Claims (15)

1.一种用于接收MIMO信号的通信设备(10)，其特征在于，包括：
第一检测器(11)，用于通过第一检测方法对所述MIMO信号进行第一符号检测；
检测误差确定单元(12)，用于确定所述第一符号检测的第一检测误差；
检测误差判断单元(13)，用于判断所述第一检测误差是否低于或高于检测阈值；
第二检测器(14)，用于：若所述检测误差判断单元(13)确定所述第一检测误差高于所述检测阈值，通过第二检测方法对所述MIMO信号进行第二符号检测；
若所述检测误差判断单元(13)确定所述第一检测误差小于所述检测阈值，所述通信设备(10)用于将所述第一符号检测的结果作为最终符号检测结果。
2.如权利要求1所述的通信设备(10)，其特征在于，
所述检测误差确定单元(12)用于确定所述第二符号检测的第二检测误差；
所述检测误差判断单元(13)用于判断所述第二检测误差是否低于或高于所述检测阈值；
若所述检测误差判断单元(13)确定所述第二检测误差小于所述检测阈值，所述通信设备(10)用于将所述第二符号检测的结果作为最终符号检测结果。
3.如权利要求2所述的通信设备(10)，其特征在于，
所述第二符号检测方法为迭代符号检测方法；
所述检测误差确定单元(12)用于在每次迭代之后确定所述第二检测误差；
所述检测误差判断单元(13)用于在每次迭代之后判断所述第二检测误差是否低于或高于所述检测阈值；
若检测误差判断单元(13)确定所述第二检测误差高于所述检测阈值，所述第二检测器(14)用于进一步进行迭代；
当所述检测误差判断单元(13)确定所述第二检测误差小于所述检测阈值，所述通信设备(10)用于将所述第二符号检测的结果作为最终符号检测结果。
4.如权利要求1至3中任一项所述的通信设备(10)，其特征在于，
所述第一检测方法的检测准确度和计算复杂度低于所述第二检测方法。
5.如权利要求1至4中任一项所述的通信设备(10)，其特征在于，
所述第一检测方法是指最小均方误差MMSE(minimum mean square error，简称MMSE)检测方法或迫零ZF(zero forcing，简称ZF)方法；
所述第二检测方法是指连续干扰取消SIC(successive interference cancellation，简称SIC)方法或球形解码SD(sphere decoder，简称SD)方法或最大似然ML(maximumlikelihood，简称ML)方法。
6.如权利要求2所述的通信设备(10)，其特征在于，
所述通信设备(10)包括第三检测器，用于：若所述检测误差判断单元(13)确定所述第二检测误差高于所述检测阈值，通过第三检测方法对所述MIMO信号进行第三符号检测；
所述通信设备(10)用于使用独立于所述第三符号检测的第三检测误差的第三符号检测结果。
7.如权利要求6所述的通信设备(10)，其特征在于，
所述第一检测方法的检测准确度和计算复杂度低于所述第二检测方法；
所述第二检测方法的检测准确度和计算复杂度低于所述第三检测方法。
8.如权利要求7所述的通信设备(10)，其特征在于，
所述第一检测方法是指最小均方误差MMSE(minimum mean square error，简称MMSE)检测方法或迫零ZF(zero forcing，简称ZF)方法；
所述第二检测方法是指连续干扰取消SIC(successive interference cancellation，简称SIC)方法或球形解码SD(sphere decoder，简称SD)方法；
所述第三检测方法是指最大似然ML(maximum likelihood，简称ML)方法。
9.如权利要求1至8中任一项所述的通信设备(10)，其特征在于，
所述通信设备(10)包括检测阈值确定单元(16)，用于自适应地确定所述检测阈值。
10.如权利要求1至9中任一项所述的通信设备(10)，其特征在于，
所述检测阈值确定单元(16)用于根据所述MIMO信号的信噪比，和/或所述通信设备(10)的电池电量，和/或所述通信设备(10)的温度，和/或计算资源的可用性和/或所述MIMO信号的可用信道状态信息的准确度自适应地确定所述检测阈值。
11.如权利要求1至10中任一项所述的通信设备(10)，其特征在于，
所述检测阈值确定单元(16)用于针对较低信噪比、较低的所述通信设备(10)的电池电量、较高的所述通信设备(10)的温度、较低的计算资源可用性以及较低的所述MIMO信号的可用信道状态信息的准确度，将所述检测阈值确定为较高值；
所述检测阈值确定单元(16)用于针对较高信噪比、较高的所述通信设备(10)的电池电量、较低的所述通信设备(10)的温度、较高的计算资源可用性以及较高的所述MIMO信号的可用信道状态信息的准确度，将所述检测阈值确定为较低值。
12.如权利要求9至11中任一项所述的通信设备(10)，其特征在于，
所述检测阈值确定单元(16)用于通过以下公式确定所述检测阈值：
t＝NRx*σ2+ε
其中t为所述检测阈值，
NRx为接收所述MIMO信号的接收天线数量，
σ2为所述MIMO信号的传输信道的噪声方差，
ε为调整所述检测阈值的检测容差参数。
13.如权利要求1至12中任一项所述的通信设备(10)，其特征在于，
所述检测误差确定单元(12)用于通过以下公式确定所述检测误差：
其中d为表示接收矢量y的充分统计量的标量，
H为所述MIMO信号的传输信道的有效信道矩阵，
为检测结果的矢量。
14.一种用于接收MIMO信号的接收方法，其特征在于，包括
检通过第一检测方法对所述MIMO信号进行第一符号检测(101)；
确定(102)所述第一符号检测的第一检测误差；
确定(103)所述第一检测误差是否低于或高于检测阈值；
若确定所述第一检测误差高于所述检测阈值，通过第二检测方法对所述MIMO信号进行第二符号检测(105)；
若确定所述第一检测误差低于所述检测阈值，将所述第一符号检测的结果作为最终符号检测结果(106)。
15.具有程序代码的计算机程序，其特征在于，当所述计算机程序在计算机上运行时，用于执行如权利14所述的方法。
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