本發(fā)明涉及通信技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中信號(hào)檢測(cè)裝置及方法。

背景技術(shù)：

大規(guī)模多輸入多輸出(MIMO)在實(shí)現(xiàn)高頻譜密度和無(wú)線通信的可靠性方面是一種新興技術(shù)，在未來(lái)無(wú)線通信產(chǎn)業(yè)(如5G)，該技術(shù)視為推動(dòng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)。首先，大規(guī)模多輸入多輸出系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)多數(shù)據(jù)流在同一頻帶中同時(shí)傳輸，有效改善頻譜資源稀缺問(wèn)題。系統(tǒng)分為上行、下行鏈路兩個(gè)部分，其中，上行鏈路由多個(gè)用戶(hù)天線向基站的多個(gè)天線傳輸信號(hào)。由于不同天線間的干擾與信道噪聲，基站一端需要對(duì)接收到的信號(hào)進(jìn)行解碼，其實(shí)質(zhì)為求解線性方程組。其次，由于未來(lái)無(wú)線通信對(duì)數(shù)據(jù)吞吐量與傳輸延遲的要求越來(lái)越高，基站端的信號(hào)解碼必須能夠快速高效地完成，同時(shí)為了保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃?，必須保持較低的誤碼率。

然而MIMO技術(shù)一個(gè)的最大挑戰(zhàn)就是上行鏈路信號(hào)的檢測(cè)。相關(guān)技術(shù)中，一些優(yōu)化非線性算法例如極大似然法(ML)、固定復(fù)雜度球形譯碼(FSD)、K-Best、禁忌搜索(TS)被用來(lái)減少計(jì)算的復(fù)雜度獲得高的探測(cè)精度，但這些算法在基站擁有數(shù)百根天線的MIMO系統(tǒng)中計(jì)算復(fù)雜度仍然很高。

為了降低計(jì)算的復(fù)雜度，可以應(yīng)用線性算法，其中最小均方誤差(MMSE)是一種最有效可行的方法，該種算法可以有效降低計(jì)算復(fù)雜度并同時(shí)保證最小的精度損失。不過(guò)，隨著用戶(hù)數(shù)量的增加，MMSE存在非常復(fù)雜的矩陣求逆和矩陣乘法運(yùn)算，導(dǎo)致大大降低系統(tǒng)的運(yùn)行速度。這種方法運(yùn)用喬里斯基分解、共軛梯度(CG)、紐曼級(jí)數(shù)近似等方法來(lái)降低其運(yùn)算的復(fù)雜度，但所有的元素很難進(jìn)行并行的計(jì)算，導(dǎo)致大大限制了硬件資源。

切比雪夫迭代算法被認(rèn)為是最有可能解決大型線性方程組求解問(wèn)題的解決方案，然而仍然有三個(gè)主要障礙限制了其在MIMO中的應(yīng)用。首先，需要計(jì)算過(guò)多的關(guān)聯(lián)特征值參數(shù)，導(dǎo)致會(huì)浪費(fèi)大量的硬件資源和運(yùn)行速度；其次，大范圍的乘法在迭代前會(huì)導(dǎo)致影響整個(gè)檢測(cè)系統(tǒng)的效率；最后，很難找到切比雪夫迭代的初始值。因此，有待改進(jìn)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明旨在至少在一定程度上解決相關(guān)技術(shù)中的技術(shù)問(wèn)題之一。

為此，本發(fā)明的一個(gè)目的在于提出一種大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中信號(hào)檢測(cè)裝置，該裝置可以提高了檢測(cè)效率，簡(jiǎn)單便捷。

本發(fā)明的另一個(gè)目的在于提出一種大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中信號(hào)檢測(cè)方法。

為達(dá)到上述目的，本發(fā)明一方面實(shí)施例提出了一種大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中信號(hào)檢測(cè)裝置，包括：初始值產(chǎn)生模塊，用于獲取平穩(wěn)瑞利分布信道矩陣H、基站段接收信號(hào)向量y與噪聲的功率密度N₀，以基于信道矩陣的漸進(jìn)正交性并參照特征值得到預(yù)處理后的迭代參數(shù)、切比雪夫迭代算法的初始值與匹配濾波后y^MF；第一至第三迭代模塊，用于根據(jù)所預(yù)處理后的迭代參數(shù)、切比雪夫迭代算法的初始值與匹配濾波后y^MF依次計(jì)算評(píng)估傳遞向量U*B矩陣的值H^H，B*1的殘差r^(k)，修正向量σ^(k)，和評(píng)估傳遞向量評(píng)估模塊，用于根據(jù)評(píng)估傳遞向量與所述預(yù)處理后的迭代參數(shù)得到最大對(duì)數(shù)似然比LLR，以得到用戶(hù)設(shè)備發(fā)送的原始數(shù)據(jù)。

本發(fā)明實(shí)施例的大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中信號(hào)檢測(cè)裝置，考慮到信道矩陣的漸進(jìn)正交性，并且利用特征值產(chǎn)生切比雪夫迭代算法的初值，利用了近似計(jì)算規(guī)避大規(guī)模矩陣轉(zhuǎn)置、相乘帶來(lái)的計(jì)算量，以及根據(jù)大規(guī)模多入多出系統(tǒng)的屬性，提高了收斂速度，實(shí)現(xiàn)了大規(guī)模多輸入多輸出無(wú)線通信系統(tǒng)中的算法，充分利用了數(shù)據(jù)并行性計(jì)算，實(shí)現(xiàn)了高速低功耗的檢測(cè)譯碼，提高了檢測(cè)效率。

另外，根據(jù)本發(fā)明上述實(shí)施例的大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中信號(hào)檢測(cè)裝置還可以具有以下附加的技術(shù)特征：

進(jìn)一步地，在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，基站天線數(shù)為B，由B行S列的信道矩陣H表示無(wú)線通信信道，其中，H中的元素符合平坦瑞利衰落分布。

進(jìn)一步地，在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，所述第一至第三迭代模塊進(jìn)一步用于計(jì)算迭代k次的殘余向量r^(k)和評(píng)估信號(hào)

進(jìn)一步地，在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，迭代模塊采用用戶(hù)級(jí)流水線結(jié)構(gòu)。

為達(dá)到上述目的，本發(fā)明另一方面實(shí)施例提出了一種大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中信號(hào)檢測(cè)方法，包括以下步驟：獲取平穩(wěn)瑞利分布信道矩陣H、基站段接收信號(hào)向量y與噪聲的功率密度N₀，以基于信道矩陣的漸進(jìn)正交性并參照特征值得到預(yù)處理后的迭代參數(shù)、切比雪夫迭代算法的初始值與匹配濾波后y^MF；根據(jù)所預(yù)處理后的迭代參數(shù)、切比雪夫迭代算法的初始值與匹配濾波后y^MF依次計(jì)算評(píng)估傳遞向量U*B矩陣的值H^H，B*1的殘差r^(k)，修正向量σ^(k)，和評(píng)估傳遞向量根據(jù)評(píng)估傳遞向量與所述預(yù)處理后的迭代參數(shù)得到最大對(duì)數(shù)似然比，以得到用戶(hù)設(shè)備發(fā)送的原始數(shù)據(jù)。

本發(fā)明實(shí)施例的大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中信號(hào)檢測(cè)方法，通過(guò)在切比雪夫迭代算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行優(yōu)化，可以被命名為可并行切比雪夫迭代算法(Parallelizable Chebyshev Iteration，PCI)，考慮到信道矩陣的漸進(jìn)正交性，并且利用特征值產(chǎn)生切比雪夫迭代算法的初值，利用了近似計(jì)算規(guī)避大規(guī)模矩陣轉(zhuǎn)置、相乘帶來(lái)的計(jì)算量，以及根據(jù)大規(guī)模多入多出系統(tǒng)的屬性，提高了收斂速度，實(shí)現(xiàn)了大規(guī)模多輸入多輸出無(wú)線通信系統(tǒng)中的算法，充分利用了數(shù)據(jù)并行性計(jì)算，實(shí)現(xiàn)了高速低功耗的檢測(cè)譯碼，提高了檢測(cè)效率。

另外，根據(jù)本發(fā)明上述實(shí)施例的大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中信號(hào)檢測(cè)方法還可以具有以下附加的技術(shù)特征：

進(jìn)一步地，在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，基站天線數(shù)為B，由B行S列的信道矩陣H表示無(wú)線通信信道，其中，H中的元素符合平坦瑞利衰落分布。

進(jìn)一步地，在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，還包括：計(jì)算迭代k次的殘余向量r^(k)和評(píng)估信號(hào)

本發(fā)明附加的方面和優(yōu)點(diǎn)將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過(guò)本發(fā)明的實(shí)踐了解到。

附圖說(shuō)明

本發(fā)明上述的和/或附加的方面和優(yōu)點(diǎn)從下面結(jié)合附圖對(duì)實(shí)施例的描述中將變得明顯和容易理解，其中：

圖1為根據(jù)本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中信號(hào)檢測(cè)裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖2為根據(jù)本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的基于PCI的VLSI頂層結(jié)構(gòu)示意圖；

圖3為根據(jù)本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的大規(guī)模多入多出系統(tǒng)模型示意圖；

圖4為根據(jù)本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的多入多出芯片系統(tǒng)構(gòu)成示意圖；

圖5為根據(jù)本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的PE-A結(jié)構(gòu)示意圖；

圖6為根據(jù)本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的PE-B結(jié)構(gòu)示意圖；

圖7為根據(jù)本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的PE-C結(jié)構(gòu)示意圖；

圖8為根據(jù)本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的初始模塊的用戶(hù)級(jí)流水線處理結(jié)構(gòu)示意圖；

圖9為根據(jù)本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的預(yù)迭代模塊的用戶(hù)級(jí)流水線結(jié)構(gòu)示意圖；

圖10為根據(jù)本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的LLR模塊結(jié)構(gòu)示意圖；

圖11為根據(jù)本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中信號(hào)檢測(cè)方法的流程圖。

具體實(shí)施方式

下面詳細(xì)描述本發(fā)明的實(shí)施例，所述實(shí)施例的示例在附圖中示出，其中自始至終相同或類(lèi)似的標(biāo)號(hào)表示相同或類(lèi)似的元件或具有相同或類(lèi)似功能的元件。下面通過(guò)參考附圖描述的實(shí)施例是示例性的，旨在用于解釋本發(fā)明，而不能理解為對(duì)本發(fā)明的限制。

下面參照附圖描述根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例提出的大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中信號(hào)檢測(cè)裝置及方法，首先將參照附圖描述根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例提出的大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中信號(hào)檢測(cè)裝置。

圖1是本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中信號(hào)檢測(cè)裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。

如圖1所示，該大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中信號(hào)檢測(cè)裝置10包括：初始值產(chǎn)生模塊100、第一至第三迭代模塊200和評(píng)估模塊300。

其中，初始值產(chǎn)生模塊100用于獲取平穩(wěn)瑞利分布信道矩陣H、基站段接收信號(hào)向量y與噪聲的功率密度N₀，以基于信道矩陣的漸進(jìn)正交性并參照特征值得到預(yù)處理后的迭代參數(shù)、切比雪夫迭代算法的初始值與匹配濾波后y^MF。第一至第三迭代模塊200用于根據(jù)所預(yù)處理后的迭代參數(shù)、切比雪夫迭代算法的初始值與匹配濾波后y^MF依次計(jì)算評(píng)估傳遞向量U*B矩陣的值H^H，B*1的殘差r^(k)，修正向量σ^(k)，和評(píng)估傳遞向量評(píng)估模塊300用于根據(jù)評(píng)估傳遞向量與預(yù)處理后的迭代參數(shù)得到最大對(duì)數(shù)似然比，以得到用戶(hù)設(shè)備發(fā)送的原始數(shù)據(jù)。本發(fā)明實(shí)施例的檢測(cè)裝置10可以通過(guò)將硬件以及操作限制為深度流水線模式，加快了運(yùn)行速度。另外，經(jīng)實(shí)驗(yàn)表明,，相比于當(dāng)前最先進(jìn)的設(shè)計(jì)，本發(fā)明實(shí)施例在高能量效率(吞吐率/能耗)、面積效率(吞吐率/面積)方面具有顯著優(yōu)勢(shì)。

具體地，本發(fā)明實(shí)施例是對(duì)切比雪夫迭代的優(yōu)化，用以大型線性方程組求解，可以有效加速信號(hào)檢測(cè)，提高數(shù)據(jù)并行性，增加數(shù)據(jù)吞吐率。在這個(gè)算法中，假設(shè)信道矩陣是漸進(jìn)正交的，切比雪夫迭代的初始值可以通過(guò)特征值得到。則切比雪夫迭代可以被用來(lái)估計(jì)大規(guī)模矩陣求逆和矩陣乘法。PCI顯著提高了系統(tǒng)的并行度并降低了計(jì)算的復(fù)雜度。

舉例而言，基于PCI，一種超大規(guī)模集成電路(VLSI)被設(shè)計(jì)出來(lái)用以完成64-QAM,128*16MIMO系統(tǒng)，其頂層結(jié)構(gòu)如圖2所示，整個(gè)結(jié)構(gòu)劃分為5個(gè)部分。該模型可以接收以矩陣形式傳遞的線性方程組數(shù)據(jù)信號(hào)，并輸出該線性方程組的解向量。

第一部分初始值產(chǎn)生模塊100：基于信道矩陣的漸進(jìn)正交性，參照特征值產(chǎn)生切比雪夫迭代算法的初值將接收到的信道模型矩陣計(jì)算出迭代所需參數(shù)。迭代計(jì)算模塊接收預(yù)處理得到的參數(shù)和初始值匹配濾波y^MF。

第二至第四部分分別為迭代模塊201、迭代模塊202、迭代模塊203：依次計(jì)算了評(píng)估傳遞向量U*B矩陣的值H^H，B*1的殘差r^(k)，修正向量σ^(k)，和評(píng)估信號(hào)

第五部分綜合評(píng)估模塊300：結(jié)合評(píng)估傳遞向量初始模塊中的參數(shù)β,N₀，計(jì)算軟輸出LLR。

在本發(fā)明的實(shí)施例中，考慮到信道矩陣的漸進(jìn)正交性，該算法利用特征值產(chǎn)生切比雪夫迭代算法的初值。此外該算法利用了近似計(jì)算規(guī)避大規(guī)模矩陣轉(zhuǎn)置、相乘帶來(lái)的計(jì)算量；根據(jù)大規(guī)模多入多出系統(tǒng)的屬性，該算法比當(dāng)前最先進(jìn)的算法收斂速度更快，且復(fù)雜度更低，精度更高。

進(jìn)一步地，在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，基站天線數(shù)為B，由B行S列的信道矩陣H表示無(wú)線通信信道，其中，H中的元素符合平坦瑞利衰落分布。

對(duì)于MIMO系統(tǒng)而言，如圖3所示，圖3的簡(jiǎn)圖描述的是無(wú)線通信系統(tǒng)，包括了基站和無(wú)線設(shè)備。無(wú)線設(shè)備也被稱(chēng)為用戶(hù)設(shè)備，如圖中的用戶(hù)設(shè)備1至S。對(duì)于多輸入多輸出系統(tǒng)，同一時(shí)間可以有第一至第三用戶(hù)設(shè)備通過(guò)無(wú)線通信信道與基站進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。本發(fā)明實(shí)施例中，假定基站天線數(shù)為B，因此無(wú)線通信信道可以由B行S列的信道矩陣H表示。為模擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境，H中的元素符合平坦瑞利衰落分布。

進(jìn)一步地，對(duì)應(yīng)到MIMO芯片結(jié)構(gòu)，如圖4所示，圖4以框圖形式展示了MIMO_CHIP的主要構(gòu)成：PLL、clk_gen、rst_gen、buffer_ctrl、MEMORY、mimo_top模塊組成。其中mimo_top模塊為本發(fā)明實(shí)施例描述的大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中信號(hào)檢測(cè)裝置。

對(duì)于上行鏈路，基站端實(shí)現(xiàn)的功能是通過(guò)信道矩陣H^u和接收到的信號(hào)y^u，計(jì)算或者估計(jì)原始信號(hào)s^u。再經(jīng)過(guò)譯碼和解調(diào)形成最初的向量X。其中接收信號(hào)y可以直接由接收天線，而信道矩陣H可以通過(guò)已知的導(dǎo)頻信號(hào)來(lái)檢測(cè)。傳統(tǒng)的最小均方誤差方法是將加性噪聲與信道Gram矩陣求和得到MMSE濾波矩陣A＝(G+N₀E_sI_N)，再求A矩陣的逆矩陣，與匹配濾波后的y^MF相乘得出原始信號(hào)。而矩陣求逆是所有計(jì)算中運(yùn)算復(fù)雜度最大的。本發(fā)明實(shí)施例就是立足于改進(jìn)的切比雪夫算法——可并行切比雪夫迭代算法(Parallelizable Chebyshev Iteration，PCI)，降低運(yùn)算復(fù)雜度、提升計(jì)算并行度來(lái)計(jì)算s^u，使之能更好的用硬件實(shí)現(xiàn)。

具體而言，對(duì)于大規(guī)模多入多出系統(tǒng)，我們假設(shè)其基站端的天線數(shù)量為B，用戶(hù)數(shù)為U，k為并行切比雪夫迭代算法的迭代次數(shù)。這里可以用等式y(tǒng)＝Hs+n來(lái)表示上行鏈路過(guò)程。H是信道信息矩陣，n是加性高斯噪聲，y是基站接收到的信號(hào)，此三者是已知的。而求解原始信號(hào)s就是基站解碼所要做的工作。

傳統(tǒng)的最小均方誤差估計(jì)(MMSE)算法估算信號(hào)的表達(dá)式可表示為：

其中A＝H^HH+N₀E_s^-1I_M是一個(gè)M階的厄米特正定矩陣，y^MF＝H^Hy是經(jīng)過(guò)匹配濾波的接收信號(hào)。

而PCI算法是針對(duì)先行方程As＝y(tǒng)^MF的計(jì)算。傳統(tǒng)的算法中，為了求解s直接計(jì)算A^-1y^MF?？梢钥闯鲞@一方法的主要計(jì)算量集中在計(jì)算矩陣A的逆上面。不但計(jì)算量大，而且非常難實(shí)現(xiàn)并行流水線計(jì)算。因此這對(duì)于由硬件電路實(shí)現(xiàn)信號(hào)檢測(cè)解碼的實(shí)現(xiàn)并不是一個(gè)好的辦法。

為了使算法更加適合在硬件電路上實(shí)現(xiàn)。本發(fā)明實(shí)施例提出如圖2所示的新算法，操作步驟具體如下，其中每一步內(nèi)的計(jì)算相互獨(dú)立，可以并行計(jì)算：

1.系統(tǒng)接收數(shù)據(jù)：平穩(wěn)瑞利分布信道矩陣H，基站段接收信號(hào)向量y，噪聲的功率密度N₀；

2.初值計(jì)算：用Massive MIMO矩陣特征值的特點(diǎn)，將α₀、β₀近似為U和B的表達(dá)；

3.迭代優(yōu)化：計(jì)算殘差和其余參數(shù)ρ、ψ，

${\mathrm{\ρ}}^{\left(0\right)}=\frac{2{\mathrm{\α}}^2}{2{\mathrm{\α}}^2-1},{\mathrm{\ρ}}^{\left(k\right)}=\frac{4{\mathrm{\α}}^2}{4{\mathrm{\α}}^2\mathrm{\β}-{\mathrm{\β}}^2{\mathrm{\ρ}}^{(k-1)}};,$

三次迭代修正初值得到更為精確的結(jié)果

4.原始數(shù)據(jù)產(chǎn)生：根據(jù)對(duì)數(shù)似然比LLR最終計(jì)算出用戶(hù)設(shè)備發(fā)送的原始數(shù)據(jù)。

進(jìn)一步地，在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，第一至第三迭代模塊200進(jìn)一步用于計(jì)算迭代k次的殘余向量r^(k)和評(píng)估信號(hào)

其中，在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，迭代模塊采用用戶(hù)級(jí)流水線結(jié)構(gòu)。

由于檢測(cè)與解碼最終將在集成電路芯片上實(shí)現(xiàn)，例如FPGA，ASIC，DSP等等，算法的計(jì)算量將是衡量?jī)?yōu)劣的重要指標(biāo)。由于不論是紐曼級(jí)數(shù)近似算法、高斯-賽德?tīng)柗ㄋ惴ā⒐曹椞荻人惴?，還是本發(fā)明提出的并行切比雪夫迭代(PCI)算法，乘法器都是決定運(yùn)算頻率的關(guān)鍵路徑，并且占整個(gè)芯片的絕大部分計(jì)算量，因此用算法中實(shí)數(shù)乘法數(shù)量來(lái)衡量的算法的優(yōu)劣，由于硬件電路中乘法器的開(kāi)銷(xiāo)是相對(duì)較大的，以此衡量計(jì)算量更加客觀。

在本發(fā)明實(shí)施例中，計(jì)算量主要有以下四個(gè)來(lái)源：

1.初值產(chǎn)生(不計(jì)入)：初值部分的計(jì)算來(lái)自于參數(shù)的計(jì)算，考慮到用戶(hù)和天線固定的信道矩陣中，這些參數(shù)只需要計(jì)算一次，并作為常量存儲(chǔ)在寄存器中，因此忽略這部分實(shí)數(shù)乘法；

2.匹配濾波器的向量的計(jì)算：即特征值近似解的計(jì)算，需要實(shí)現(xiàn)一個(gè)的矩陣和一個(gè)y_B×1的向量的乘法和次矩陣的計(jì)算，這里需要用到4BU次實(shí)數(shù)乘法；

3.三步的計(jì)算量：H_B×U矩陣和傳播向量的矩陣相乘，殘差向量r^(k)的計(jì)算，和修正因子δ^(k),分別需要4kBU,4kBU和2kU次的實(shí)數(shù)乘法；

4.LLR模塊：LLR需要用分段函數(shù)計(jì)算，這里需要U+1次的的實(shí)數(shù)乘法用以64-QAM。

因此，PCI算法的總的計(jì)算量為以上之和：(8k+4)BU+(6k+1)U+1。表1為實(shí)數(shù)乘法數(shù)目比較，如表1所示。

表1

實(shí)驗(yàn)表明，最小均方誤差(MMSE)算法用柯列斯基分解算法實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜度為o(U³)(即正比于U³)。紐曼級(jí)數(shù)近似算法在迭代次數(shù)k在2以?xún)?nèi)時(shí)，復(fù)雜度可達(dá)到o(U²)，但是隨著k的增加，計(jì)算量為o(U³)。此外，在大規(guī)模矩陣計(jì)算時(shí)，其計(jì)算量為o(BU²)。當(dāng)M增大，即用戶(hù)設(shè)備數(shù)增多時(shí)計(jì)算量增加過(guò)快，不利于硬件實(shí)現(xiàn)。高斯-賽德?tīng)?GS)算法和共軛梯度(CG)算法可以減少逆矩陣的計(jì)算量，但是對(duì)于大規(guī)模矩陣乘法的計(jì)算量并沒(méi)有改善。而本發(fā)明提出的PCI算法可在任意迭代次數(shù)下將計(jì)算量從o(U³)降為o(U²)，其計(jì)算量大幅度減少，更利于在大規(guī)模多輸入多輸出系統(tǒng)中使用。

另外，為了更好的說(shuō)明整個(gè)電路的結(jié)構(gòu)，在這里首先介紹構(gòu)成每個(gè)電路模塊的最基本的電路單元。

根據(jù)系統(tǒng)中不同的三種模塊，基本計(jì)算單元被分為3種。分別是處理單元(Process Element)A(PE-A)、處理單元B(PE-B)和處理單元C(PE-C)。下面將詳細(xì)介紹這3種計(jì)算單元的結(jié)構(gòu)和功能。

如圖5是PE-A的結(jié)構(gòu)框圖。其中主要包括了：實(shí)部部分、虛部部分和復(fù)數(shù)部分，并且有兩個(gè)ALU處理單元，用來(lái)對(duì)一組二輸入進(jìn)行八次乘法、七次加法和一次累加。PE-A的輸入包括一個(gè)復(fù)數(shù)矩陣和一個(gè)復(fù)數(shù)向量，輸出為一個(gè)復(fù)數(shù)向量和一組矩陣主對(duì)角元素(矩陣與共軛矩陣相乘主對(duì)角線元素為實(shí)數(shù))構(gòu)成的實(shí)數(shù)數(shù)組。其組成結(jié)構(gòu)如圖ALU陣列組成，中間為兩個(gè)累加器。

PE-A主要功能包括計(jì)算矩陣與向量相乘以及矩陣與自身的共軛轉(zhuǎn)置矩陣的乘積。計(jì)算步驟如下：首先輸入矩陣H^*和向量y，每個(gè)時(shí)鐘周期可以輸入8組數(shù)據(jù)。經(jīng)過(guò)ALU陣列做乘法。其中上面兩個(gè)ALU用來(lái)計(jì)算H^*與y中具體對(duì)應(yīng)元素相乘，其結(jié)果經(jīng)過(guò)累加形成最終結(jié)果y^MF。下面一個(gè)ALU用來(lái)計(jì)算H^*與自身共軛轉(zhuǎn)置H相乘，經(jīng)過(guò)累加得到最終結(jié)果。

如圖6是PE-B的結(jié)構(gòu)框圖。其中主要包括了：算術(shù)邏輯單元ALU，累加器器ACC。PE-B中的ALU與PE-A中的不同，因?yàn)镻E-B中的ALU不需要進(jìn)行加法運(yùn)算。PE-B的輸入是一個(gè)復(fù)數(shù)矩陣，輸出也是一個(gè)復(fù)數(shù)矩陣。其組成結(jié)構(gòu)如圖左側(cè)由四片相同結(jié)構(gòu)的ALU陣列組成，每一片擁有2個(gè)ALU單元，用于計(jì)算復(fù)數(shù)的乘法。右側(cè)為兩個(gè)累加器。

PE-B主要功能用于計(jì)算Gram矩陣即矩陣與自身的共軛轉(zhuǎn)置的乘積。計(jì)算步驟如下：首先將矩陣H需要相乘的行列輸入4片ALU陣列，每個(gè)時(shí)鐘周期可以輸入4組數(shù)據(jù)。經(jīng)過(guò)ALU陣列做乘法。其結(jié)果經(jīng)過(guò)累加形成最終結(jié)果矩陣G。

如圖7是PE-C的結(jié)構(gòu)框圖。其中主要包括了：求共軛復(fù)數(shù)模塊。其組成結(jié)構(gòu)也相對(duì)簡(jiǎn)單，由4片求共軛復(fù)數(shù)模塊陣列組成。此處保持PE-A、PE-B相同的4片陣列使計(jì)算同步。

PE-C主要功能用于計(jì)算矩陣的共軛轉(zhuǎn)置。由左側(cè)輸入矩陣H，每個(gè)時(shí)鐘周期可以輸入4組復(fù)數(shù)，經(jīng)過(guò)Conj模塊后得到其共軛復(fù)數(shù)，最終合成矩陣H的共軛轉(zhuǎn)置矩陣。

可以理解的是，根據(jù)算法的計(jì)算步驟，電路結(jié)構(gòu)被分為3個(gè)模塊。下面對(duì)每一個(gè)模塊的功能及結(jié)構(gòu)詳細(xì)說(shuō)明。

1.初始模塊

初始模塊擁有兩個(gè)主要的改進(jìn)，其一是對(duì)一系列迭代參數(shù)的新算法，另一個(gè)是用戶(hù)級(jí)流水線處理機(jī)制。

對(duì)于第一個(gè)改進(jìn)而言，α，β，ρ^(k)，可以通過(guò)MIMO系統(tǒng)的性質(zhì)得出，而計(jì)算這些參數(shù)由于只需要知道B和U，從而計(jì)算過(guò)程得到了簡(jiǎn)化。為了提高系統(tǒng)的吞吐率，冗余的數(shù)據(jù)可以預(yù)先被存儲(chǔ)在寄存器中，因此這些計(jì)算可以被寄存器中的直接數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化，這些寄存器有效地減少了計(jì)算時(shí)間和硬件資源。

第二個(gè)改進(jìn)，在用戶(hù)級(jí)流水線處理結(jié)構(gòu)主要用來(lái)處理計(jì)算y^MF時(shí)大規(guī)模的乘法。如果每列H^H的向量y都被計(jì)算出來(lái)，并且每次計(jì)算都需要使用。為了減少對(duì)寄存器的訪問(wèn)次數(shù)，可以將向量y做成流水線結(jié)構(gòu)，如圖8所示。該過(guò)程一共有U個(gè)處理單元，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)下一級(jí)、輸入數(shù)據(jù)、八個(gè)單元和時(shí)鐘周期讀取的很好的匹配，對(duì)輸入數(shù)據(jù)的安排可以很好地使整個(gè)系統(tǒng)并行。此外H^H和H由于交替地一次又一次被使用，于是被存儲(chǔ)在寄存器中。

2.迭代模塊

迭代模塊由預(yù)迭代模塊和迭代模塊兩部分組成。用戶(hù)級(jí)流水線處理結(jié)構(gòu)同樣運(yùn)用于迭代模塊中。每個(gè)時(shí)鐘周期中初始值被傳送到預(yù)迭代模塊中，預(yù)迭代模塊被做成數(shù)組結(jié)構(gòu)來(lái)實(shí)現(xiàn)用戶(hù)級(jí)流水線，如圖9所示。

模塊中有8*(U-1)個(gè)推進(jìn)單元PE-B。PE-B中的ALU與PE-A中的不同，因?yàn)橹行臄?shù)據(jù)被一個(gè)個(gè)算出。由于初始模塊的作用，矩陣H、初始解N₀等數(shù)據(jù)都可以從寄存器中直接讀出。輸出、矩陣中的元素被傳送到了迭代模塊。該模塊的輸入和評(píng)估信號(hào)可以被及時(shí)使用，從而減少了對(duì)存儲(chǔ)單元和計(jì)算時(shí)間的小號(hào)。

迭代模塊在預(yù)迭代模塊后，該模塊被用來(lái)計(jì)算迭代k次的殘余向量r^(k)和評(píng)估信號(hào)兩個(gè)輸入的范圍和初始模塊中用戶(hù)級(jí)流水線結(jié)構(gòu)范圍一樣，因此迭代模塊可以同樣被做成用戶(hù)級(jí)流水線結(jié)構(gòu)，這種就夠能滿(mǎn)足流水線結(jié)構(gòu)的時(shí)間約束，減少資源消耗。

3.最大對(duì)數(shù)似然比LLR計(jì)算模塊

這個(gè)模塊用來(lái)計(jì)算每一個(gè)傳輸位的最大對(duì)數(shù)似然比的值。對(duì)格雷映射可以被重新改寫(xiě)為分段線性函數(shù)。如圖10表示了LLR模塊的示意圖。

處理元素參數(shù)β和N₀的輸入可以在ALU-B中相乘，同時(shí)乘法的倒數(shù)也可以通過(guò)查表得到。為了減少資源的使用量，每個(gè)線性函數(shù)的系數(shù)被存儲(chǔ)在修正的LUT中，最終的軟輸出可以在ALU-C中計(jì)算出。這個(gè)最大對(duì)數(shù)似然比LLR計(jì)算模塊和之前的方案比大大簡(jiǎn)化了計(jì)算，提高了運(yùn)行速度，減少了面積和功耗。

根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中信號(hào)檢測(cè)裝置，考慮到信道矩陣的漸進(jìn)正交性，并且利用特征值產(chǎn)生切比雪夫迭代算法的初值，利用了近似計(jì)算規(guī)避大規(guī)模矩陣轉(zhuǎn)置、相乘帶來(lái)的計(jì)算量，以及根據(jù)大規(guī)模多入多出系統(tǒng)的屬性，提高了收斂速度，實(shí)現(xiàn)了大規(guī)模多輸入多輸出無(wú)線通信系統(tǒng)中的算法，充分利用了數(shù)據(jù)并行性計(jì)算，實(shí)現(xiàn)了高速低功耗的檢測(cè)譯碼，提高了檢測(cè)效率。

其次參照附圖描述根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例提出的大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中信號(hào)檢測(cè)方法。

圖11是本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中信號(hào)檢測(cè)方法的流程圖。

如圖11所示，該大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中信號(hào)檢測(cè)方法包括以下步驟：

在步驟S1中，獲取平穩(wěn)瑞利分布信道矩陣H、基站段接收信號(hào)向量y與噪聲的功率密度N₀，以基于信道矩陣的漸進(jìn)正交性并參照特征值得到預(yù)處理后的迭代參數(shù)、切比雪夫迭代算法的初始值與匹配濾波后y^MF。

在步驟S2中，根據(jù)所預(yù)處理后的迭代參數(shù)、切比雪夫迭代算法的初始值與匹配濾波后y^MF依次計(jì)算評(píng)估傳遞向量U*B矩陣的值H^H，B*1的殘差r^(k)，修正向量σ^(k)，和評(píng)估傳遞向量

在步驟S3中，根據(jù)評(píng)估傳遞向量與所述預(yù)處理后的迭代參數(shù)得到最大對(duì)數(shù)似然比，以得到用戶(hù)設(shè)備發(fā)送的原始數(shù)據(jù)。

進(jìn)一步地，在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，基站天線數(shù)為B，由B行S列的信道矩陣H表示無(wú)線通信信道，其中，H中的元素符合平坦瑞利衰落分布。

進(jìn)一步地，在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，本發(fā)明實(shí)施例的方法還包括：計(jì)算迭代k次的殘余向量r^(k)和評(píng)估信號(hào)

需要說(shuō)明的是，前述對(duì)大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中信號(hào)檢測(cè)裝置實(shí)施例的解釋說(shuō)明也適用于該實(shí)施例的大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中信號(hào)檢測(cè)方法，此處不再贅述。

根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中信號(hào)檢測(cè)方法，考慮到信道矩陣的漸進(jìn)正交性，并且利用特征值產(chǎn)生切比雪夫迭代算法的初值，利用了近似計(jì)算規(guī)避大規(guī)模矩陣轉(zhuǎn)置、相乘帶來(lái)的計(jì)算量，以及根據(jù)大規(guī)模多入多出系統(tǒng)的屬性，提高了收斂速度，實(shí)現(xiàn)了大規(guī)模多輸入多輸出無(wú)線通信系統(tǒng)中的算法，充分利用了數(shù)據(jù)并行性計(jì)算，實(shí)現(xiàn)了高速低功耗的檢測(cè)譯碼，提高了檢測(cè)效率。

在本發(fā)明的描述中，需要理解的是，術(shù)語(yǔ)“中心”、“縱向”、“橫向”、“長(zhǎng)度”、“寬度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“豎直”、“水平”、“頂”、“底”“內(nèi)”、“外”、“順時(shí)針”、“逆時(shí)針”、“軸向”、“徑向”、“周向”等指示的方位或位置關(guān)系為基于附圖所示的方位或位置關(guān)系，僅是為了便于描述本發(fā)明和簡(jiǎn)化描述，而不是指示或暗示所指的裝置或元件必須具有特定的方位、以特定的方位構(gòu)造和操作，因此不能理解為對(duì)本發(fā)明的限制。

此外，術(shù)語(yǔ)“第一”、“第二”僅用于描述目的，而不能理解為指示或暗示相對(duì)重要性或者隱含指明所指示的技術(shù)特征的數(shù)量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隱含地包括至少一個(gè)該特征。在本發(fā)明的描述中，“多個(gè)”的含義是至少兩個(gè)，例如兩個(gè)，三個(gè)等，除非另有明確具體的限定。

在本發(fā)明中，除非另有明確的規(guī)定和限定，術(shù)語(yǔ)“安裝”、“相連”、“連接”、“固定”等術(shù)語(yǔ)應(yīng)做廣義理解，例如，可以是固定連接，也可以是可拆卸連接，或成一體；可以是機(jī)械連接，也可以是電連接；可以是直接相連，也可以通過(guò)中間媒介間接相連，可以是兩個(gè)元件內(nèi)部的連通或兩個(gè)元件的相互作用關(guān)系，除非另有明確的限定。對(duì)于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員而言，可以根據(jù)具體情況理解上述術(shù)語(yǔ)在本發(fā)明中的具體含義。

在本發(fā)明中，除非另有明確的規(guī)定和限定，第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接觸，或第一和第二特征通過(guò)中間媒介間接接觸。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或僅僅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方，或僅僅表示第一特征水平高度小于第二特征。

在本說(shuō)明書(shū)的描述中，參考術(shù)語(yǔ)“一個(gè)實(shí)施例”、“一些實(shí)施例”、“示例”、“具體示例”、或“一些示例”等的描述意指結(jié)合該實(shí)施例或示例描述的具體特征、結(jié)構(gòu)、材料或者特點(diǎn)包含于本發(fā)明的至少一個(gè)實(shí)施例或示例中。在本說(shuō)明書(shū)中，對(duì)上述術(shù)語(yǔ)的示意性表述不必須針對(duì)的是相同的實(shí)施例或示例。而且，描述的具體特征、結(jié)構(gòu)、材料或者特點(diǎn)可以在任一個(gè)或第一至第三實(shí)施例或示例中以合適的方式結(jié)合。此外，在不相互矛盾的情況下，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以將本說(shuō)明書(shū)中描述的不同實(shí)施例或示例以及不同實(shí)施例或示例的特征進(jìn)行結(jié)合和組合。

盡管上面已經(jīng)示出和描述了本發(fā)明的實(shí)施例，可以理解的是，上述實(shí)施例是示例性的，不能理解為對(duì)本發(fā)明的限制，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員在本發(fā)明的范圍內(nèi)可以對(duì)上述實(shí)施例進(jìn)行變化、修改、替換和變型。