一种基于马尔可夫链蒙特卡罗的分布式检测方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN116015495A(43)申请公布日2023.04.25(21)申请号202211609689.9(22)申请日2022.12.14(71)申请人东南大学地址211102江苏省南京市江宁区东南大学路2号(72)发明人金石周星宇梁乐张静李潇(74)专利代理机构南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙)32249专利代理师沈廉(51)Int.Cl.H04B17/30(2015.01)H04B7/0413(2017.01)H04L25/02(2006.01)权利要求书2页说明书7页附图3页(54)发明名称一种基于马尔可夫链蒙特卡罗的分布式检测方法(57)摘要本发明公开了一种基于马尔可夫链蒙特卡罗的分布式检测方法，将接收天线分为多个天线簇，各簇具有本地的分布式基带单元；选取一个分布式基带单元作为顶端节点，其余分布式基带单元作为子节点；各分布式基带单元间以星状或环状的拓扑结构相连；本发明将检测运算合理切分到顶端节点和子节点的分布式基带单元完成，以适当的降维手段使得运算和交互的数据都保持较低维度，同时优化取样函数，结合连续空间的梯度下降，马尔可夫链的随机游走以及量化纠偏，能够实现对发送信号空间的高效探索，克服现有集中式架构中数据交互开销高、计算负担重的问题，对于解决超大规模多输入多输出系统的信号检测问题具有巨大潜力。CN116015495ACN116015495A权利要求书1/2页1.一种基于马尔可夫链蒙特卡罗的分布式检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、将接收天线分为多个天线簇，各簇具有本地的分布式基带单元；选取一个分布式基带单元作为顶端节点，其余分布式基带单元作为子节点；各分布式基带单元间以星状或环状的拓扑结构相连；S2、判断当前信道实现与前一次信道实现是否处于同一信道相关时间内，若否，则各子节点将本地信道状态信息降维后上传至顶端节点，顶端节点利用降维的信道状态信息计算预处理算子和协方差分解矩阵；若是，则顶端节点直接使用前一次信道实现的梯度预处理算子和协方差分解矩阵；S3、顶端节点获取初始样本，样本的各个元素取自传输星座，将初始样本广播至各子节点；S4、分布式基带单元计算当前样本的本地代价函数值及其梯度，由各子节点上传至顶端节点；S5、顶端节点聚合各分布式基带单元的数据，得到当前样本的全局代价函数值及其梯度，将全局代价函数值存储在本地；执行马尔可夫链蒙特卡罗取样过程，得到更新的样本，存储在本地；S6、判断是否达到最大迭代次数，若否，则顶端节点将更新的样本向各子节点广播，跳至步骤S3继续迭代；若是，则顶端节点在迭代中存储的样本列表中选取出使全局代价函数值最小的样本，作为当前信道实现的检测结果。2.根据权利要求1所述的基于马尔可夫链蒙特卡罗的分布式检测方法，其特征在于，所述分布式基带单元包含多条并行的马尔可夫链，按照所述步骤S3‑S6进行取样，维护各自的子样本列表，作为所述步骤S6获取检测结果使用的样本列表的一部分。3.根据权利要求1所述的基于马尔可夫链蒙特卡罗的分布式检测方法，其特征在于，步骤S2所述降维的信道状态信息包括：本地的格拉姆矩阵以及全局的格拉姆矩阵其中，c＝1,2,…,C是天线簇序号，C是接收天线分簇数，Hc是第c个接收天线簇的信道矩阵，(·)H是矩阵的共轭转置。4.根据权利要求1所述的基于马尔可夫链蒙特卡罗的分布式检测方法，其特征在于，所述本地代价函数是fc(x)，表达式为：2fc(x)＝||yc‑Hcx||其中，c＝1,2,…,C是天线簇序号，C是接收天线分簇数，x是函数自变量，||·||是向量范数，yc是第c个接收天线簇的接收信号，Hc是第c个接收天线簇的信道矩阵；本地代价函数的梯度是gc，表达式为：H其中，(·)是矩阵的共轭转置，xpre是当前样本；所述当前样本的全局代价函数值为全局代价函数的梯度是2CN116015495A权利要求书2/2页5.根据权利要求1所述的基于马尔可夫链蒙特卡罗的分布式检测方法，其特征在于，所述马尔可夫链蒙特卡罗取样过程具体包括：按照取样函数获取提议样本xprop，表达式为：其中，quantize(·)表示将向量逐元素投影到最近的传输星座点，xpre是当前样本，τ是梯度下降的步长，g是全局代价函数的梯度，η是随机游走的幅度，表示均值为0，协方差为I的高斯噪声，其中，0是零向量，I是单位矩阵；Mg是所述步骤S2计算的梯度预处理算子，表达式为：2其中，G是全局的格拉姆矩阵，σ是信道加性噪声的方差，dc是传输星座间最短距离的二分之一，(·)‑1是矩阵的逆；‑1Mc是所述步骤S2计算的协方差分解矩阵，由全局的格拉姆矩阵的逆G乔列斯基分解获取下三角矩阵，并逐行归一化得到。6.根据权利要求5所述的基于马尔可夫链蒙特卡罗的分布式检测方法，