高阶调制多入多出系统中的信号检测方法

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，更进一步涉及多天线技术领域的高阶调制多入多 出(multiple-input multiple-output，MIMO)空间复用系统的信号检测方法。本发明在 保证检测性能的条件下，能以较低的复杂度完成高阶M-QAM调制MIMO系统的信 号检测。

背景技术

MIMO通信系统结构是未来移动通信系统实现高频谱利用率、高速率、高可靠性 数据传输的重要手段。由于在MIMO通信过程中多路发送数据在不同天线上并行传 输，不同发射天线的传输信号相互干扰，需要采用更复杂的检测技术才能较完整地获 得MIMO技术带来的性能增益。近年来人们研究发现MIMO系统具有树结构特性， 因此可以用树形搜索方法来进行检测。MIMO系统中的K-best检测是一种基于宽度 优先的树形搜索方法，该算法在树形搜索过程中通过每层仅保留累积度量值最小的K 条扩展路径来降低复杂度。但是，随着调制阶数的提高和天线数目的增加，传统的 K-best检测方法的复杂度依然很高，这在一定程度上限制了它的应用。

西安电子科技大学申请的专利“基于宽度优先树形搜索的MIMO信号检测方法” (专利申请号201010577316.9，公布号CN102006148A)。该专利申请主要提出一种 基于宽度优先树形搜索的MIMO信号检测方法，该方法利用Schnorr-Euchner枚举法 依次确定路径扩展顺序、扩展路径和路径度量，并通过归并排序法对扩展路径的路径 度量排序以确定幸存路径。该专利申请存在的不足是：每条幸存路径扩展出的新路径 数与实数星座点数相同，在高阶调制情况下，需要处理较多的扩展路径来完成对信号 的检测，使得检测的复杂度很高。

苏州中科半导体集成技术研发中心有限公司申请的专利“多入多出无线通信数据 检测器”(专利申请号200910115375.1，公布号CN101557281A)。该专利申请主要提 出了一种多入多出无线通信数据检测器和一种多入多出无线通信数据检测方法。该方 法对同一父节点的所有子节点引入优先级的概念，重点考察高优先级的子节点，减少 需计算分支度量值的子节点数，并且，充分利用树搜索中上一次幸存路径累积度量值 所包含的信息，大量减少可能性较低的备选分支路径的计算。该专利申请存在的不足 是：在幸存路径拣选单元中，不能保证所选出的幸存路径在对应层的扩展路径中是最 优的，实际上浪费掉了一部分扩展路径。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术的不足，提出一种高阶调制多入多出系统中 的信号检测方法，可以在高阶M-QAM调制的MIMO高速数据传输模式中，以理想 的检测性能和尽可能低的复杂度完成信号的检测。

本发明实现的基本思路是，用排序的QR分解代替传统的QR分解来实现对实数 信道矩阵的三角化；对同一层的幸存路径按累积度量值的升序进行排列，对每条幸存 路径的子节点按分支度量值的升序进行预排序；将同一层已排序的幸存路径分为两 组，分别对两组中的幸存路径扩展出不同数目的新路径，并采用不同的拣选方法分别 从两组的扩展路径中选出较优的路径，然后从两组较优的路径中选出一定数目的最优 路径作为索引层的幸存路径。

为了实现上述目的，本发明实现步骤如下：

(1)接收信号

1a)将接收端多个天线接收到的信号组成接收导频向量和接收数据向量；

1b)根据接收导频向量进行信道估计，得到信道矩阵；

(2)预处理

2a)利用矩阵实数值分解公式对信道矩阵进行实数值分解，得到实数信道矩阵；

2b)利用向量实数值分解公式对接收数据向量进行实数值分解，得到实数接收向 量；

2c)根据发送信号的D-QAM调制方式，利用实数候选节点集公式，确定与调制 方式对应的实数候选节点集；

2d)将步骤2a)获得的实数信道矩阵进行排序的QR分解，得到上三角矩阵、正 交矩阵和初等列交换矩阵；

2e)将正交矩阵的转置矩阵与步骤2b)获得的实数接收向量相乘，得到变换接收 向量；

2f)将用于跟踪待检测层的层索引初始化为2Nt，其中，Nt为发射天线数。

(3)最底层检测

3a)将条空路径作为索引层的幸存路径，将步骤2c)获得的实数候选节点集 中的个候选节点作为上述条幸存路径的起始节点，其中，D为D-QAM调制 的星座点数；

3b)通过对步骤3a)中所述的个起始节点按分支度量值升序进行预排序，得 到这些起始节点对应的幸存路径按累积度量值升序的排序；

3c)利用起始度量公式计算步骤3b)中所述的每一条幸存路径的累积度量值；

3d)将索引层更新到相邻的上一层。

(4)预排序

在更新后的索引层，以相邻已检测层的幸存路径为基础，对每一条幸存路径对应 的个子节点按分支度量值升序进行预排序。

(5)路径扩展

按照相邻已检测层的幸存路径排序，将前半数的幸存路径组成第一个幸存组，将 后半数的幸存路径组成第二个幸存组，利用步骤(4)中子节点的排序，在第一个幸 存组中，将每条幸存路径从其子节点中选择分支度量值最小的P1个子节点进行路径 扩展，在第二个幸存组中，将每条幸存路径从其子节点中选择分支度量值最小的P2个 子节点进行路径扩展。

(6)拣选较优路径

6a)将第一个幸存组中每条幸存路径的扩展路径作为一个路径队列，利用累加方 法计算每个路径队列中各条扩展路径的累积度量值；

6b)以每两个相邻的路径队列组成一个比较组，完成所有路径队列的分组后，判 断比较组的总数是否为1，若是，则利用Compare-Select-Replace选优排序方法从仅 有的一个比较组中选出条按累积度量值升序排列的路径作为较优路径输出，转入 步骤(7)；否则，转入步骤6c)；

6c)在每一个比较组中，利用Compare-Select-Replace选优排序方法将组成比较 组的两个路径队列合并为一个扩展路径按累积度量值升序排列的新路径队列，接着以 各比较组得到的新路径队列为基础，转入步骤6b)。

(7)拣选次优路径

7a)设定一个长度为的尚未填入任何元素的次优路径列表，将次优路径列表 的第一个位置作为当前的索引位置；

7b)将第二个幸存组中每条幸存路径的扩展路径作为一个路径组；在每个路径组 中，选取第一条扩展路径作为本路径组的备选路径，利用累加方法计算备选路径的累 积度量值，若路径组为空，则将一条空路径作为本路径组的备选路径；

7c)以步骤7b)获得的备选路径为基础，将相邻的每两条备选路径组成一个侯选 组，完成备选路径的分组后，保存各候选组，用组内选优的方法从每一个候选组中筛 选出一条备选路径，将保存的候选组作为第一级候选组群；组内选优的方法是，统计 候选组内非空的备选路径数，分析统计结果，若统计结果中非空的备选路径数为2， 则将两条备选路径的累积度量值进行比较，取累积度量值较小的备选路径作为候选组 筛选出的备选路径；若非空的备选路径数为1，则将仅有的一条非空的备选路径作为 候选组筛选出的备选路径；若非空的备选路径数为0，则将一条空路径作为候选组筛 选出的备选路径；

7d)以各候选组筛选出的备选路径为基础，重复步骤7c)中的分组、保存、筛选 过程，直到筛选出的备选路径总数是1为止，将仅有的一条备选路径作为已选路径， 每次保存的候选组群级数递增；

7e)将已选路径与步骤(6)获得的条已排序的较优路径中最后一条路径e 进行比较，判断已选路径的累积度量值是否大于或等于路径e的累积度量值，若是， 则将次优路径列表中已经存入的路径作为次优路径输出，转入步骤(8)；否则，将已 选路径输出到次优路径列表的索引位置处，将索引位置更新到相邻的下一个位置；判 断次优路径列表是否已被填满，若是，则将已填满的次优路径列表中的路径作为次优 路径输出，转入步骤(8)，否则，转入步骤7f)；

7f)首先，更新已选路径所在的路径组，将已选路径从其所在的路径组q中删除， 其次，判断更新后的路径组q是否为空，若不为空，则将更新后的路径组q中第一条 扩展路径作为起始更新路径，利用累加方法计算该起始更新路径的累积度量值，若为 空，则将一条空路径作为起始更新路径，再次，利用逐级替代的方法依次更新步骤 7c)及步骤7d)中保存的各级候选组群，保存更新，将最后一级的更新路径作为新的 已选路径，转入步骤7e)；逐级替代的方法是，从第一级候选组群开始，在每一级候 选组群中，更新已选路径所在的候选组，用前一级的更新路径代替该候选组中的已选 路径，通过步骤7c)中组内选优方法从更新后的候选组中重新选出一条备选路径作为 本级的更新路径，在第一级候选组群中，用起始更新路径作为其前一级的更新路径。

(8)确定幸存路径

将步骤(6)获得的较优路径作为第一个路径队列，将步骤(7)获得的次优路径 作为第二个路径队列，将上述两个路径队列组成一个比较组，利用 Compare-Select-Replace选优排序方法从该比较组中选出条按累积度量值升序排 列的最优路径作为索引层的幸存路径。

(9)更新索引层

将索引层更新到相邻的上一层，检查更新后的索引层是否为第1层，若是，转入 步骤(10)，否则，转入步骤(4)。

(10)最上层检测

在最上面的第1层，执行步骤(4)和步骤(5)，并利用累加方法计算两个幸存 组中各幸存路径的第一个子节点所对应的扩展路径的累积度量值，用冒泡排序法从中 选出累积度量值最小的一条扩展路径作为最优路径，据此得到2Nt维的最优矢量，将 步骤2d)获得的初等列交换矩阵与最优矢量相乘，得到2Nt维的变换最优矢量，对变 换最优矢量进行复数值合并，得到Nt维的检测矢量。

(11)输出得到的检测矢量。

本发明与现有技术相比具有以下优点：

第一、由于本发明在拣选次优路径时，利用较优路径的拣选结果，将次优路径限 定在一定范围之内，克服了现有技术在高阶调制时需要处理较多的扩展路径来完成对 信号检测的问题，省去了对范围之外的扩展路径的处理，使得信号检测的复杂度进一 步降低。

第二、由于本发明对同一层的两组扩展路径采用不同的拣选方法分别从中选出满 足一定条件的较优的路径，然后从两组较优的路径中选出一定数目的最优路径作为索 引层的幸存路径，克服了现有技术不能保证所选出的幸存路径在对应层的扩展路径中 为最优的缺点，使得每层得到的一定数目的幸存路径在对应层的扩展路径中是最优 的，更好地实现了性能和复杂度的折中。

附图说明

附图1为本发明的流程图；

附图2为本发明在64QAM调制下的仿真效果图；

附图3为本发明在256QAM调制下的仿真效果图。

具体实施方式

下面结合附图1对本发明的实施步骤进行具体描述。

步骤1，接收信号

将接收端多个天线接收到的信号组成接收导频向量和接收数据向量；根据接收导 频向量进行信道估计，得到信道矩阵。

步骤2，预处理

利用矩阵实数值分解公式对信道矩阵进行实数值分解，得到实数信道矩阵。矩阵 实数值分解公式为：

$H^{\prime }=\left(\begin{array}{cc}\mathrm{Re}\left(H\right)& -\mathrm{Im}\left(H\right)\\ \mathrm{Im}\left(H\right)& \mathrm{Re}\left(H\right)\end{array}\right)$

其中，H′为实数信道矩阵，Re(·)表示取实部运算，Im(·)表示取虚部运算，-Im(·) 表示对虚部取负运算，H为信道矩阵。

利用向量实数值分解公式对接收数据向量进行实数值分解，得到实数接收向量。 向量实数值分解公式为：

$r^{\prime }=\left(\begin{array}{c}\mathrm{Re}\left(r\right)\\ \mathrm{Im}\left(r\right)\end{array}\right)$

其中，r′为实数接收向量，Re(·)表示取实部运算，Im(·)表示取虚部运算，r为 接收数据向量。

根据发送信号的D-QAM调制方式，利用实数候选节点集公式，确定与调制方式 对应的实数候选节点集。D-QAM调制方式为64QAM和256QAM，实数候选节点集 公式如下：

$\Omega =\{-\sqrt{D}+1,...,-\mathrm{1,1},...,\sqrt{D}-1\}$

其中，Ω为包含个实数节点的实数候选节点集，D为D-QAM调制的星座点 数。

将实数信道矩阵进行排序的QR分解，得到上三角矩阵、正交矩阵和初等列交换 矩阵。排序的QR分解采用基于上三角矩阵对角元素排序的方法，排序与QR分解同 步进行，在利用Gram-Schmidt正交化方法对实数信道矩阵进行QR分解过程中，重 新排列实数信道矩阵的列向量，使得每次正交化之后上三角矩阵的对角元素从上到下 呈递增趋势，同时用初等列交换矩阵记录下实数信道矩阵列变换的位置。

将正交矩阵的转置矩阵与实数接收向量相乘，得到变换接收向量。将用于跟踪待 检测层的层索引初始化为2Nt，其中，Nt为发射天线数。

步骤3，最底层检测

将条空路径作为索引层的幸存路径，将实数候选节点集中的个候选节点 作为上述条幸存路径的起始节点，其中，D为D-QAM调制的星座点数。

通过对个起始节点按分支度量值升序进行预排序，得到这些起始节点对应的 幸存路径按累积度量值升序的排序。由于本层的每条幸存路径只包含一个起始节点， 幸存路径的累积度量值等于对应的起始节点的分支度量值，故起始节点按分支度量值 升序的排序即为对应的幸存路径按累积度量值升序的排序。预排序采用苏州中科半导 体集成技术研发中心有限公司在专利“多入多出无线通信数据检测器”(专利申请号 200910115375.1，公布号CN 101557281A)中提出的线性预排序方法，本发明中采用 的预排序步骤如下：

第1步，按照下式计算比较参量：

$u=\left(\begin{array}{cc}{y}_{2\mathrm{Nt}}& i=2\mathrm{Nt}\\ y_i-\underset{j=i+1}{\overset{2\mathrm{Nt}}{\Sigma }}{R}_{\mathrm{ij}}{\hat{s}}_j& i<2\mathrm{Nt}\end{array}\right)$

其中，u为比较参量，y_2Nt为变换接收向量的第2Nt行取值，i为层索引，y_i为变 换接收向量的第i行取值，R_ij为上三角矩阵的第i行第j列元素取值，为待排序子 节点所对应的幸存路径上与第j层对应的节点；

第2步，将对角参量d的绝对值|d|与多个正整数相乘，得到C×|d|，其中，对角 参量d为上三角矩阵的第i行第i列元素取值，i为层索引，D为 D-QAM调制的星座点数；

第3步，将比较参量u的绝对值|u|与的值进行比较， 根据比较结果确定待排序节点按分支度量值升序的排序。

当前索引层对应的比较参量u＝y_2Nt，假设发射信号采用64QAM调制方式，则通 过对比|u|与{|d|，2|d|，3|d|，4|d|，5|d|，6|d|}的值，根据比较结果并参照下表即可确定8个 起始节点按分支度量值升序的排序。

利用起始度量公式计算每一条幸存路径的累积度量值，并将索引层更新到相邻的 上一层。起始度量公式如下：

$A_k={|y_{2\mathrm{Nt}}-R_{2\mathrm{Nt}}{\hat{s}}_k|}^2$

其中，A_k为第k条幸存路径累积度量值，y_2Nt为变换接收向量的第2Nt行取值， R_2Nt为上三角矩阵的第2Nt行第2Nt列元素取值，为第k条幸存路径的起始节点， |·|²表示取平方运算。

步骤4，预排序

在更新后的索引层，以相邻已检测层的幸存路径为基础，对每一条幸存路径对应 的个子节点按分支度量值升序进行预排序。预排序采用苏州中科半导体集成技术 研发中心有限公司在专利“多入多出无线通信数据检测器”(专利申请号 200910115375.1，公布号CN 101557281A)中提出的线性预排序方法，本发明中采用 的预排序步骤如下：

第1步，按照下式计算比较参量：

$u=\left(\begin{array}{cc}{y}_{2\mathrm{Nt}}& i=2\mathrm{Nt}\\ y_i-\underset{j=i+1}{\overset{2\mathrm{Nt}}{\Sigma }}{R}_{\mathrm{ij}}{\hat{s}}_j& i<2\mathrm{Nt}\end{array}\right)$

其中，u为比较参量，y_2Nt为变换接收向量的第2Nt行取值，i为层索引，y_i为变 换接收向量的第i行取值，R_ij为上三角矩阵的第i行第j列元素取值，为待排序子 节点所对应的幸存路径上与第j层对应的节点；

第2步，将对角参量d的绝对值|d|与多个正整数相乘，得到C×|d|，其中，对角 参量d为上三角矩阵的第i行第i列元素取值，i为层索引，D为 D-QAM调制的星座点数；

第3步，将比较参量u的绝对值|u|与的值进行比较， 根据比较结果确定待排序节点按分支度量值升序的排序。

例如，在64QAM调制方式下，将相邻已检测层的各幸存路径对应的比较参量u的 绝对值|u|与{|d|，2|d|，3|d|，4|d|，5|d|，6|d|}的值进行比较，根据比较结果并参照下表即可 确定每条幸存路径对应的8个子节点按分支度量值升序的排序。

步骤5，路径扩展

按照相邻已检测层的幸存路径排序，将前半数的幸存路径组成第一个幸存组，将 后半数的幸存路径组成第二个幸存组，利用步骤(4)中子节点的排序，在第一个幸 存组中，将每条幸存路径从其子节点中选择分支度量值最小的P1个子节点进行路径 扩展，在第二个幸存组中，将每条幸存路径从其子节点中选择分支度量值最小的P2个 子节点进行路径扩展。P1和P2的取值大小关系应满足P1大于P2。在上述的两个幸存 组中，各幸存路径的扩展路径按对应子节点的排列顺序排列，由于同一条幸存路径的 扩展路径按累积度量值升序的排序与对应子节点按分支度量值升序的排序一致，所以 各幸存路径的扩展路径是按累积度量值升序排列的。

步骤6，拣选较优路径

6a)将第一个幸存组中每条幸存路径的扩展路径作为一个路径队列，利用累加方 法计算每个路径队列中各条扩展路径的累积度量值。累加方法的步骤如下：

第1步，用下式计算与扩展路径对应的子节点的分支度量值：

$B\left(\hat{s}\right)={|y_i-\underset{j=i+1}{\overset{2\mathrm{Nt}}{\Sigma }}{R}_{\mathrm{ij}}{s}_j-R_i\hat{s}|}^2$

其中，为子节点的分支度量值，y_i为变换接收向量的第i行取值，i为层索 引，R_ij为上三角矩阵的第i行第j列元素取值，s_j为子节点对应的幸存路径上与第 j层对应的节点，R_i为上三角矩阵的第i行第i列元素取值，为扩展路径对应的子节 点，|·|²表示取平方运算；

第2步，将子节点的分支度量值与对应的幸存路径的累积度量值相加，得到子节 点对应的扩展路径的累积度量值。

6b)以每两个相邻的路径队列组成一个比较组，完成所有路径队列的分组后，判 断比较组的总数是否为1，若是，则利用Compare-Select-Replace选优排序方法从仅 有的一个比较组中选出条按累积度量值升序排列的路径作为较优路径输出，转入 步骤(7)；否则，转入步骤6c)。Compare-Select-Replace选优排序方法是Haifang Jian 等在文献“A Low Complexity Soft-output QRD-M Algorithm For MIMO-OFDM Systems”中提出的一种将选优和排序同步进行的方法，该方法选出的一定数目的最 优路径是按累积度量值升序排列的。本发明中采用的Compare-Select-Replace选优排 序步骤如下：

第1步，设定一个尚未填入任何元素的路径列表，定义路径列表的长度等于需要 从比较组中选出的路径数，将路径列表的第一个位置作为当前的索引位置；

第2步，将比较组内两个路径队列的第一条扩展路径进行比较，取累积度量值较 小的路径作为优选路径输出到路径列表的索引位置处，将索引位置更新到相邻的下一 个位置；判断路径列表是否已被填满，若是，则将已填满的路径列表中的路径作为输 出，Compare-Select-Replace选优排序结束；否则，转入第3步；

第3步，更新优选路径所在的路径队列n，将优选路径从其所在的路径队列n中 删除，判断更新后的路径队列n是否为空，若是，则将另一个非空的路径队列中排在 前面的一定数目的扩展路径按照扩展路径的先后排序依次输出到路径列表空余位置 处，直至将路径列表填满为止，然后将已填满的路径列表中的路径作为输出， Compare-Select-Replace选优排序结束；否则，转入第2步；

6c)在每一个比较组中，利用步骤6b)中所述的Compare-Select-Replace选优排 序方法将组成比较组的两个路径队列合并为一个扩展路径按累积度量值升序排列的 新路径队列，接着以各比较组得到的新路径队列为基础，转入步骤6b)；

步骤7，拣选次优路径

7a)设定一个长度为的尚未填入任何元素的次优路径列表，将次优路径列表 的第一个位置作为当前的索引位置。

7b)将第二个幸存组中每条幸存路径的扩展路径作为一个路径组；在每个路径组 中，选取第一条扩展路径作为本路径组的备选路径，利用步骤6a)中所述的累加方法 计算备选路径的累积度量值，若路径组为空，则将一条空路径作为本路径组的备选路 径；

7c)以步骤7b)获得的备选路径为基础，将相邻的每两条备选路径组成一个侯选 组，完成备选路径的分组后，保存各候选组，用组内选优的方法从每一个候选组中筛 选出一条备选路径，将保存的候选组作为第一级候选组群；组内选优的方法是，统计 候选组内非空的备选路径数，分析统计结果，若统计结果中非空的备选路径数为2， 则将两条备选路径的累积度量值进行比较，取累积度量值较小的备选路径作为候选组 筛选出的备选路径；若非空的备选路径数为1，则将仅有的一条非空的备选路径作为 候选组筛选出的备选路径；若非空的备选路径数为0，则将一条空路径作为候选组筛 选出的备选路径；

7d)以各候选组筛选出的备选路径为基础，重复步骤7c)中的分组、保存、筛选 过程，直到筛选出的备选路径总数是1为止，将仅有的一条备选路径作为已选路径， 每次保存的候选组群级数递增；

7e)将已选路径与步骤(6)获得的条已排序的较优路径中最后一条路径e 进行比较，判断已选路径的累积度量值是否大于或等于路径e的累积度量值，若是， 则将次优路径列表中已经存入的路径作为次优路径输出，转入步骤(8)；否则，将已 选路径输出到次优路径列表的索引位置处，将索引位置更新到相邻的下一个位置；判 断次优路径列表是否已被填满，若是，则将已填满的次优路径列表中的路径作为次优 路径输出，转入步骤(8)，否则，转入步骤7f)；

7f)首先，更新已选路径所在的子组，将已选路径从其所在的子组q中删除，其 次，判断更新后的子组q是否为空，若不为空，则将更新后的子组q中第一条扩展路 径作为起始更新路径，利用步骤6a)中所述的累加方法计算该起始更新路径的累积度 量值，若为空，则将一条空路径作为起始更新路径，再次，利用逐级替代的方法依次 更新步骤7c)及步骤7d)中保存的各级候选组群，保存更新，将最后一级候选组群 选出的更新路径作为新的已选路径，转入步骤7e)；逐级替代的方法是，从第一级候 选组群开始，在每一级候选组群中，更新已选路径所在的候选组，用前一级的更新路 径代替该候选组中的已选路径，利用步骤7c)中组内选优方法从更新后的候选组中重 新选出一条备选路径作为本级的更新路径，在第一级候选组群中，用起始更新路径作 为其前一级的更新路径。

在拣选次优路径过程中，若已选路径被输出到次优路径列表中，则需要更新已选 路径所在的子组，将已选路径从其所在的子组中删除。由于每次选出的已选路径在对 应各子组的扩展路径中均是累积度量值最小的，故一旦已选路径的累积度量值不小于 较优路径中最后一条路径的累积度量值，则停止对各子组中其余扩展路径的处理，进 一步降低了检测复杂度，同时，选出的次优路径是按累积度量值升序排列的。

步骤8，确定幸存路径

将步骤6获得的已排序的较优路径作为第一个路径队列，将步骤7获得的已排序 的次优路径作为第二个路径队列，将上述两个路径队列组成一个比较组，利用步骤 6b)中所述的Compare-Select-Replace选优排序方法从该比较组中选出条按累积 度量值升序排列的最优路径作为索引层的幸存路径。

步骤9，更新索引层

将索引层更新到相邻的上一层，检查更新后的索引层是否为第1层，若是，转入 步骤(10)，否则，转入步骤(4)；

步骤10，最上层检测

在最上面的第1层，执行步骤(4)和步骤(5)，并利用步骤6a)中所述的累加 方法计算两个幸存组中各幸存路径的第一个子节点所对应的扩展路径的累积度量值， 用冒泡排序法从中选出累积度量值最小的一条扩展路径作为最优路径，据此得到2Nt 维的最优矢量，将由排序的QR分解获得的初等列交换矩阵与最优矢量相乘，得到2Nt 维的变换最优矢量，对变换最优矢量进行复数值合并，得到Nt维的检测矢量。

步骤11，输出得到的检测矢量。

下面结合附图2和附图3对本发明效果做进一步描述。

1、仿真条件

本发明的多入多出系统采用4发4收V-BLAST系统，信道类型为复高斯信道， 附图2中三根曲线是在发射信号采用64QAM调制方式下得到的，附图3中三根曲线 是在发射信号采用256QAM调制方式下得到的。

2、仿真内容

分别在64QAM和256QAM调制方式下，将本发明的方法和现有方法的仿真性能 进行比较。在64QAM调制方式下，每层保留的幸存路径数K取值为8，本发明在仿 真中将第一个幸存组中每条幸存路径的扩展路径数P1设定为3，将第二个幸存组中每 条幸存路径的扩展路径数P2设定为2。在256QAM调制方式下，每层保留的幸存路 径数K取值为16，本发明在仿真中将第一个幸存组中每条幸存路径的扩展路径数P1 设定为4，将第二个幸存组中每条幸存路径的扩展路径数P2设定为2。

3、仿真结果

附图2为在64QAM调制下本发明的系统误符号率仿真图，附图3为在256QAM 调制下本发明的系统误符号率仿真图。在附图2和附图3中，曲线A为传统K-best 方法的系统误符号率曲线，曲线B为本发明的系统误符号率曲线，曲线C为排序的 K-best方法的系统误符号率曲线。排序的K-best方法是在传统K-best方法的基础上， 用排序的QR分解代替传统的QR分解，与传统K-best方法相比，排序的K-best方法 性能有一定提升，但复杂度稍有提高。从附图2和附图3可以看出，采用本发明方法 的系统误符号率非常接近于排序的K-best方法的误符号率，且明显低于传统K-best 方法的误符号率。

基于上述的仿真条件和仿真内容，本发明方法与传统K-best方法的复杂度对比表 格如下：

从上述表格可以看出，与传统K-best方法相比，本发明的实现复杂度有了显著降 低。需要说明的是，表格中的[a，b]表示比较参数的取值最小为a最大为b，表格中的 复杂度对比结果未将本发明由于引入排序的QR分解而带来的复杂度的稍许提高考虑 在内，排序的QR分解所提高的复杂度与本发明在整体上所降低的复杂度相比，是非 常微小的。

综合附图2、附图3和复杂度对比表格可以看出，本发明在保证检测性能的条件 下，显著降低了实现复杂度，适合于采用高阶M-QAM调制的MIMO高速数据传输 模式。