阅读说明：本技术 无线通信设备及由其执行的方法、计算机可读介质 (Wireless communication device, method executed by same, and computer-readable medium ) 是由 仝菲 保罗·尼古拉斯·弗莱彻 于 2018-11-28 设计创作，主要内容包括：提供一种无线通信设备及由其执行的方法、计算机可读介质,所述无线通信设备被配置为：在多个空间流中选择空间流,所述多个空间流被包括在接收到的信号矢量中,所述接收到的信号矢量与符号星座相关联；计算多个距离值,每个距离值表示所选择的空间流与多个假设符号中的不同假设符号之间的距离,所述多个假设符号对应于所述符号星座；对所述多个空间流中的先前未选择的所有空间流重复所述选择和所述计算；以及基于针对所述多个空间流计算的所述多个距离值,确定所述多个空间流中的每个空间流的检测到的符号。(A wireless communication device and method, computer readable medium, performed thereby, the wireless communication device configured to: selecting a spatial stream among a plurality of spatial streams, the plurality of spatial streams included in a received signal vector, the received signal vector associated with a symbol constellation; calculating a plurality of distance values, each distance value representing a distance between the selected spatial stream and a different hypothetical symbol of a plurality of hypothetical symbols, the plurality of hypothetical symbols corresponding to the symbol constellation; repeating the selecting and the calculating for all spatial streams of the plurality of spatial streams that were not previously selected; and determining a detected symbol for each of the plurality of spatial streams based on the plurality of distance values calculated for the plurality of spatial streams.)

无线通信设备及由其执行的方法、计算机可读介质

相关申请的交叉引用

本申请要求于2018年8月22日于USPTO提交的美国专利申请号16/108,259的权利，其内容通过引用整体并入本文。

技术领域

一些示例实施例涉及检测在多输入多输出(MIMO)空间复用传输中编码的符号。

背景技术

多输入多输出(MIMO)空间复用根据用于通信的天线数量来提高频谱效率。在对在接收到的MIMO空间复用传输中编码的符号进行解码之前，MIMO接收器检测传输中的符号。例如，最大似然解用于检测在MIMO空间复用传输中编码的符号。

求出最大似然解涉及在多维空间中搜索点阵。点阵中的点对应于由用于给定编码方案的每个可能的符号组合构成的每个可能符号向量(在本文中也称为“星座”)。因此，点阵中的点的数量取决于符号向量中的符号的数量(本文中也称为“空间流”的数量)和编码方案中可能符号的数量。因此，假设在所有空间流上具有相等的调制阶数，那么求出最大似然解的复杂性的数量级为O(M^L)，其中M是星座的大小，L是空间流的数量。

发明内容

根据一些示例实施例，提供了用于将多维搜索空间转换为多个单维搜索空间从而以降低了的复杂度进行最大似然符号检测的装置、计算机可读介质和方法。

根据一些示例实施例，提供了一种无线通信设备。所述无线通信设备可以包括存储计算机可读指令的存储器，以及至少一个处理器。所述至少一个处理器耦接到所述存储器并被配置为执行所述计算机可读指令，以便：选择多个空间流中的空间流，所述多个空间流被包括在接收到的信号矢量中，所述接收到的信号矢量与符号星座相关联。所述至少一个处理器还被配置为执行所述计算机可读指令以计算多个距离值，每个距离值表示所选择的空间流与多个假设符号中的不同假设符号之间的距离，所述多个假设符号对应于所述符号星座。所述至少一个处理器还被配置为执行所述计算机可读指令，以重复对先前未选择的所述多个空间流中的所有空间流的所述选择和所述计算。所述至少一个处理器还被配置为执行计算机可读指令，以基于针对所述多个空间流计算的所述多个距离值来确定所述多个空间流中的每个空间流的被检测的符号。

根据一些示例实施例，提供了一种非暂时性计算机可读介质。所述非暂时性计算机可读介质可以存储指令，当所述指令由至少一个处理器执行时，使得所述处理器选择多个空间流中的空间流，所述多个空间流被包括在接收到的信号矢量中，所述接收到的信号矢量与符号星座相关联。当所述指令由至少一个处理器执行时，还使所述处理器计算多个距离值，每个距离值表示所选择的空间流与多个假设符号中的不同假设符号之间的距离，所述多个假设符号对应于所述符号星座。当所述指令由至少一个处理器执行时，还使所述处理器重复对先前未选择的所述多个空间流中的所有空间流的所述选择和所述计算。当所述指令由至少一个处理器执行时，还使得所述处理器基于针对所述多个空间流计算的所述多个距离值，确定所述多个空间流中的每个空间流的被检测的符号。

根据一些示例实施例，提供了一种由无线通信设备执行的方法。所述方法包括选择多个空间流中的空间流，所述多个空间流被包括在接收到的信号矢量中，所述接收到的信号矢量与符号星座相关联。所述方法还包括计算多个距离值，每个距离值表示所选择的空间流与多个假设符号中的不同假设符号之间的距离，所述多个假设符号对应于所述符号星座。所述方法还包括重复对先前未选择的所述多个空间流中的所有空间流的所述选择和所述计算。此外，所述方法包括基于针对所述多个空间流计算的所述多个距离值来确定所述多个空间流中的每个空间流的被检测的符号。

附图说明

根据以下结合附图的详细描述，将更清楚地理解一些示例实施例，其中：

图1是根据一些示例实施例的无线通信设备100的框图。

图2是根据一些示例实施例的检测MIMO空间复用传输中的符号的方法的流程图。

图3描绘了使用全搜索来执行的用以确定符号的搜索的次数与星座大小之间的关系。

图4描绘了使用全搜索来执行的用以检测符号的搜索的次数与使用单维不相交搜索来执行的用以检测符号的搜索的次数之间的比较。

图5是根据一些示例实施例的使用单维不相交搜索来检测MIMO空间复用传输中的符号的方法的流程图。

图6是根据一些示例实施例的通过按照后均衡信噪比(SNR)对空间流进行排序来定义自适应搜索空间的方法的流程图。

图7是根据一些示例实施例的通过基于平均搜索半径对空间流进行分组来定义自适应搜索空间的方法的流程图。

具体实施方式

图1是根据一些示例实施例的无线通信设备100的框图。无线通信设备100可以使用多输入多输出(MIMO)空间复用与其他无线通信装备进行通信。

作为非限制性示例，无线通信设备100与其他无线通信装备通信的无线通信系统可以是第五代无线(5G)系统、长期演进(LTE)系统、LTE-高级系统、码分多址(CDMA)系统、全球移动通信系统(GSM)的系统、无线局域网(WLAN)系统或其他任意无线通信系统。

无线通信系统的无线通信网络可以通过允许共享可用网络资源来支持用户之间的通信。例如，经由无线通信网络，可以以各种多址方式发送信息，诸如码分多址(CDMA)、频分多址(FDMA)、时分多址(TDMA)、正交频分多址(OFDMA)、单载波频分多址(SC-FDMA)、正交频分复用(OFDM)FDMA(OFDM-FDMA)、OFDM-TDMA或OFDM-CDMA。

根据一些示例实施例，无线通信设备100可以是无线通信系统中的基站(BS)或用户设备(UE)。通常，BS可以指代与UE和/或其他BS通信的固定站，并且可以通过与UE和/或其他BS通信来与UE和/或其他BS交换数据和控制信息。例如，BS可以被称为节点B、演进节点B(eNB)、区段、站点、基站收发器系统(BTS)、接入点(AP)、中继节点、远程无线电头(RRH)、无线电单元(RU)或小型的小区。根据一些示例实施例，BS或小区可以指代由CDMA中的基站控制器(BSC)、宽带CDMA(WCDMA)中的节点B、LTB中的eNB或区段(站点)覆盖的功能或区域，可以包括兆小区、宏小区、微小区、微微小区、毫微微小区和/或各种覆盖区域(例如，中继节点、RRH、RU或小型的小区的覆盖范围)。

UE可以处于固定位置或者可以是便携式的，并且可以表示能够通过与BS通信从BS接收数据和/或控制信息及向BS发送数据和/或控制信息的各种设备。例如，UE可以指代终端装备、移动站(MS)、移动终端(MT)、用户终端(UT)、用户站(SS)、无线设备或手持设备。

参照图1，无线通信设备100可以包括接收器102、天线阵列104、处理器106和存储器108。尽管图1描绘了单个接收器，但是根据一些示例实施例，无线通信设备100包括多个接收器102。而且，尽管本文称为接收器，但是接收器102可以是收发器。另外，根据一些示例实施例，天线阵列104中的天线的数量可以变化到天线阵列104能够使用天线阵列104接收MIMO空间复用传输的程度。根据一些示例实施例，本文描述的由接收器102执行的操作可以由至少一个执行程序代码的处理器来执行，该程序代码包括与操作(例如，处理器106)对应的指令。指令可以存储在无线通信设备100的存储器(例如，存储器108)中。如在本公开中使用的术语“处理器”可以指例如具有物理上构造成执行期望的操作(包括例如表示为包含在程序中的代码和/或指令的操作)的电路的硬件实现的数据处理设备。在至少一些示例实施例中，上述硬件实现的数据处理设备可以包括但不限于微处理器、中央处理单元(CPU)、处理器核、多核处理器、多处理器、专用集成电路(ASIC)和现场可编程门阵列(FPGA)。

接收器102可以从天线阵列104接收MIMO空间复用传输。在接收到传输之后，接收器102使用最大似然解来检测传输中的符号。根据一些示例实施例，可以使用正交幅度调制(QAM)来调制传输。符号的检测将在下面进一步讨论。在被检测的符号之前和/或之后，接收器102可以处理所接收的传输，包括放大、滤波、混合、移位或解调中的一个或更多个。在检测空间复用传输中的符号之后，接收器102对传输进行解码以获得所传输的消息。

图2是根据一些示例实施例的检测MIMO空间复用传输中的符号的方法的流程图。根据一些示例实施例，图2的方法由与图1的接收器102相似或相同的接收器来执行。将参照图3至图4来描述图2。图3描绘了使用多维搜索(本文也称为全搜索)来执行的用以确定符号的搜索的次数与星座大小之间的关系。图4描绘了使用全搜索来执行的用以检测符号的搜索的次数与使用单维不相交搜索来执行的用以检测符号的搜索的次数之间的比较。

参照图2，在操作202中，接收器102从天线阵列104接收MIMO空间复用传输。根据一些示例实施例，传输可以包括使用QAM调制的符号。MIMO空间复用传输包括信号矢量，并且经由多个子载波在信道上被接收。在一个子载波上接收到的信号矢量可以表示为：

在该信号模型中，

是接收到的信号矢量，是噪声矢量，其中每个元素具有独立的相同的正态分布。

是信道矩阵，该矩阵中的每个元素h_i,j表示第j个虚拟TX天线和第i个RX天线之间的信道系数。

例如，在具有四个发送器天线和四个接收器天线的MIMO系统中，

信号矢量S中的每个符号s_n对应于与传输调制对应的星座字母表的多个符号中的一个。以下提供的示例对应于QAM调制，但是可以使用与MIMO传输兼容的任何调制方案以及下面所讨论的方法。

根据一些示例实施例，信道矩阵是有效信道矩阵，并且可以表示为H＝H_c×W，其中

是物理发射器(TX)和接收器(RX)天线阵列之间的实际信道矩阵，

表示与波束形成、循环移位分集(CSD)等对应的空间扩展矩阵的效果。列向量

表示从第i个虚拟TX天线到所有RX天线的信道向量。

列向量是发送的QAM符号向量，每个元素s_i表示在第i个空间流上发送的QAM符号，并且取自大小为N_i的QAM集合

每个元素x_k可以通过索引k来进行引用。M阶的QAM调制涉及将由向量B(每个元素为值“0”或“1”)表示的M个比特映射到取自集合X的QAM符号。

根据一些示例实施例，映射函数可以用于表示格雷(Gray)映射f:B→k。由于M个比特可以由索引m来引用，因此格雷映射可以被视为重新安排QAM集合X中的元素的顺序以创建新的QAM集合X′。新集合X′中的x_f(m)可以与原始集合X中的x_m相似或相同。根据一些示例实施例，可以使用另一映射函数g:m→x_f(m)来表示将向量B(由索引m表示)调制为QAM符号x_f(m)。基于向量B的第i比特的值“0”或“1”，可以将B的所有可能值的索引集划分为两个索引子集I(b_k＝0)和I(b_k＝1)。在相同的调制过程之后，QAM集合可以被分成与上述两个索引子集对应的表示为X(b_k＝0)和X(b_k＝1)的两个子集。

在操作204中，接收器102分别对信号矢量S的每个元素执行最大似然检测。将结合图5进一步描述操作204的方法。

参照图3，在传统方法中，对整个信号矢量S(FS)执行单个最大似然检测(本文也称为“全搜索”)。Max-Log-Map检测器为QAM符号上携带的每个比特生成对数似然比(LLR)的近似值。这里，我们假设每个空间流中的调制阶数相似或相同并表示为M_s，并且QAM集合表示为X_s。不失一般性，第一空间流中第k比特的LLR表示为：

为了获得一比特的对数似然比(LLR)，执行对所有N_SS

个候选对象的穷举搜索，导致了高计算复杂度。图3描绘了搜索的次数随按照空间复用的阶数的星座大小(例如，以每符号有多少比特来衡量)的增长。图3描绘了使用全搜索来执行的用以确定符号的搜索的次数与星座大小N_SS之间的关系。

鉴于MIMO的日益普及，这种高计算复杂度带来了困难。例如，在WLAN标准802.11n、802.11ac和802.11ax中采用了MIMO空间复用。802.11ac和802.11ax标准都指定支持最多8个空间流。因此，在8个空间流的空间复用的情况下，MIMO应用可以涉及1024个QAM。在这种应用中使用的传统方法将导致对处理资源和功率资源的过度需求，以及导致高的符号检测延迟。

然而，返回参照图2，在操作204中，接收器102分别对信号矢量S的每个元素执行最大似然检测(本文也称为单维不相交搜索)(SDDS)。在这样做时，接收器102将由信号矢量S表示的多维搜索空间转换为多个不相交的单维搜索空间。这种搜索维度减少技术将复杂度的数量级从O(M^L)降低到O(L·M)。使用SDDS，接收器102检测包括在信号矢量S中的符号。

参照图4，描绘了使用全搜索来执行的用以检测符号的搜索的次数与使用SDDS来执行的用以检测符号的搜索的次数之间的比较。参照图4可以看到，SDDS使得能够使用较少的搜索来检测符号。因此，SDDS提供了更快的符号检测，并减少了对处理资源和功率资源的需求。

返回参照图2，在操作206中，接收器102对检测到的符号进行解码以获得发送的消息。此时，图2所描述的方法可以结束或重复。

图5是根据一些示例实施例的使用单维不相交搜索来检测MIMO空间复用传输中的符号的方法的流程图。根据一些示例实施例，图5的方法由与图1的接收器102相似或相同的接收器来执行。根据一些示例实施例，图5的方法可以对应于对图2的操作204和/或对图2的操作204进一步定义。

在操作502中，接收器102选择信号矢量S的多个空间流中的一个空间流。通过各个地选择空间流，接收器102将由信号矢量S表示的多维搜索空间转换为多个不相交的单维搜索空间。例如，信号矢量S包括多个符号(本文里也称为“比特位置”)，每个符号对应于一个空间流。接收器102将信号矢量S的每个空间流指定为单独的搜索空间。在这样做时，每个单维搜索空间可以由下面的线性系统函数来表示。

其中

是列向量其第m行元素固定为值s_m。这相当于维度减少了一的下面的线性系统：

其中是通过移除H的第m列获得的；并且S_T为

可以应用任何线性方法(包括使用诸如连续干扰消除的反馈的线性方法)来求出

的解。根据一些示例实施例，可以使用最小均方误差(MMSE)或具有连续干扰消除(SIC)的MMSE来确定

因此，在等式3中描述的原始函数中搜索第m层的最短距离可以被限制在一维，如等式6所示。

根据一些示例实施例，对于所有每一维的搜索，执行所有空间流和所有比特位置的最短距离的搜索。根据一些示例实施例，如下面进一步讨论的，可以在执行多个一维搜索之后并且在找到每个空间流的每个比特位置的最短距离之前，确定候选搜索空间。

根据一些示例实施例，接收器102按照在信号矢量S中的排序选择每个空间流。在操作504中，接收器102从符号星座中选择符号作为假设符号。该符号星座可以与传输调制方案相关联。根据一些示例实施例，星座可以对应于QAM调制。根据一些示例实施例，调制方案对于接收器102可以是已知的。根据一些示例实施例，调制方案可以由接收器102使用包括在传输中的数据和/或除了传输之外提供的数据来确定。尽管结合图5的讨论描述了根据一些示例实施例从整个符号星座中选择假设符号，如下面进一步讨论的，从中选择假设符号的搜索空间可以是该符号星座确定的子集。

在操作506中，接收器102使用等式6来计算假设符号的距离值。在操作508中，接收器102确定星座中是否存在先前未选择的任何剩余符号。如果接收器102确定在星座中存在至少一个先前未选择的剩余符号，则该方法返回到操作504，在该操作504中接收器102选择先前未被选择的假设符号。否则，如果接收器102确定先前已经选择了星座中的所有符号，则在操作510中，接收器102确定是否存在信号矢量S的先前未被选择的任何剩余空间流。如果接收器102确定存在信号矢量S的至少一个先前未被选择的剩余空间流，则该方法返回到操作502，在该操作502中，接收器102选择先前未被选择的空间流。否则，如果接收器102确定先前已经选择了信号矢量S的所有空间流，则该方法前进到操作512。

在操作512中，接收器102基于在操作506中计算的距离值，将每个空间流的假设符号确定为相应空间流的检测到的符号。根据一些示例实施例，接收器102确定信号矢量S的空间流的每个可能的假设符号组合的组合距离值，该组合距离值表示针对假设符号组合中的各个假设符号在操作506中确定的距离值的总和。例如，在确定每个组合距离值时，信号矢量S的每一个空间流可以与假设符号组合中的对应假设符号相关联，并且组合距离值是假设符号组合中的所有假设符号的距离值的总和。接收器102将提供最低组合距离值的假设符号组合确定为信号矢量S的空间流的检测到的符号。在操作512中为信号矢量S的空间流检测到符号之后，该方法结束。

根据一些示例实施例，在操作502中，接收器102可以进一步将多个不相交的单维搜索空间中的每一个减少为针对每一个空间流Ω_l的更小的候选集合。使用这种方法，在操作506中，接收器102使用以下的等式7代替等式6来确定假设符号的距离值。

为了将搜索空间减小到更小的候选集合，相对于信号矢量S的每个空间流的搜索中心来定义搜索半径。对于每个空间流，搜索中心q_mmse被定义为该空间流的MMSE的检测结果。根据一些示例实施例，相对于搜索中心定义的搜索半径是固定半径。可以基于资源保护与检测性能之间的折中来确定固定半径。针对每个空间流的候选集合包括距离搜索中心在搜索半径内包括的星座的所有候选符号。

如上所述，将由信号矢量S表示的多维搜索空间转换为多个不相交的单维搜索空间，使复杂度的量级从O(M^L)减小到O(L·M)。另外，通过将搜索空间减小到更小的候选集合，复杂度的量级可以进一步减少到O(L·N)；N＜＜M，其中N是与搜索空间对应的参数，且反映了复杂度与性能损失之间的折中。

根据一些示例实施例，可以基于空间流的后均衡信噪比(SNR)，自适应地确定每个空间流的搜索半径。例如，对于给定的后均衡SNR，不同的搜索半径对应于检测到空间流的符号的不同概率，其中较大的半径对应于检测到符号的较高概率。尽管本文的讨论涉及后均衡SNR，但是根据一些示例实施例，SNR可以是除了后均衡SNR之外的一种SNR。根据一些示例实施例，基于传输的信道矩阵和噪声矢量来确定后均衡SNR。根据一些示例实施例，对于给定的应用，启发式地确定检测到空间流的符号的可接受概率。然后，将可接受的概率与所确定的后均衡SNR结合用于空间流，以自适应地确定空间流的搜索半径。根据一些示例实施例，接收器102可以根据可接受的概率，来生成或获得搜索半径与后均衡SNR的映射表。

根据一些示例实施例，将搜索空间减小到更小的候选集合可以包括为每个空间流定义自适应搜索空间。通过为每个空间流定义自适应搜索空间，基于后均衡SNR对每个空间流的检测分配用于符号检测的有限资源。下面结合图6到图7，提供关于自适应搜索空间定义的进一步讨论。

图6是根据一些示例实施例的通过按照后均衡信噪比(SNR)对空间流进行排序来定义空间流的自适应搜索空间的方法的流程图。根据一些示例实施例，图6的方法由与图1的接收器102相似或相同的接收器来执行。根据一些示例实施例，图6的方法可以对应于图5的操作502和/或进一步定义图5的操作502。

通过针对每个空间流定义自适应搜索空间，为每个空间流的检测分配用于符号检测的有限资源。可以基于资源约束来定义可用搜索的总数_Ntot。例如，_Ntot可以基于处理约束、存储器约束和/或能量资源约束来定义。根据一些示例实施例，可用搜索的总数可以对应于在信号矢量S的所有空间流上针对其计算距离值的假设符号的总数。可以基于以下约束，遍及信号矢量S的空间流，分配可用搜索的总数：

其中，N_o(q_mmse,l,R_o(γ_l))表示用于具有后均衡SNRγ_l的第l个空间流的候选搜索的实际数量(本文也称为“候选符号”或“假设符号”的数量)，并且R_o表示用于第l个空间流的搜索半径。

参照图6，在操作602中，接收器102基于信号矢量S中的每个空间流的搜索半径，确定平均搜索半径。搜索半径可以如上面结合图5所讨论的那样来确定。在操作604中，接收器102基于后均衡SNR确定空间流的顺序，使得第一空间流对应于最高后均衡SNR，最后的空间流对应于最低后均衡SNR。

在操作606中，接收器102选择空间流。接收器102可以选择先前未被选择的在操作604中确定的顺序最高的空间流。在操作608中，接收器102确定所选择的空间流是否为在操作604中确定的顺序为最后的空间流。如果所选择的空间流不是最后的空间流，则该方法前进到操作610。如果所选择的空间流是最后的空间流，则该方法前进到操作616。

在操作610中，接收器102确定所选择的空间流的搜索半径是否大于平均搜索半径。如果所选择的空间流的搜索半径大于平均搜索半径，则在操作612中，接收器102将所选择的空间流的搜索空间定义为平均搜索半径内包括的候选符号集。否则，如果所选择的空间流的搜索半径小于或等于平均搜索半径，则在操作614中，接收器102将所选择的空间流的搜索空间定义为包括在所选择的空间流的搜索半径内的候选符号集。在操作612或614中，在接收器102定义了所选择的空间流的搜索空间之后，该方法返回到操作606以按照在操作604中确定的顺序来选择下一空间流。

在操作616中，接收器102通过确定可用搜索总次数中的剩余搜索次数来定义最后的空间流的搜索空间。根据一些示例实施例，接收器102确定先前选择的空间流的每一个定义搜索空间的候选符号的数量的总和，并从可用搜索的总数中减去该总和。例如，最后的空间流的搜索空间可以定义为：

其中N_o(M)定义剩余搜索的数量或最后的空间流的搜索空间中候选符号的数量。根据一些示例实施例，候选符号的数量定义了距离最后空间流的搜索中心的修改后的搜索半径，该修改后的搜索半径对应于这样的半径：该半径足以包括位于该半径内的所述数量的候选符号。因此，接收器102将最后的空间流的搜索空间定义为包括在距离最后的空间流的搜索中心如下半径内的候选符号集：该半径足以包括所确定数量的候选符号。在接收器102定义最后的空间流的搜索空间之后，该方法结束。

如上所述，针对给定的后均衡SNR，不同的搜索半径对应于检测到空间流的符号的不同的概率，其中较大的半径对应于检测到符号的较高的概率。然而，假定不同的空间流可能具有不同的后均衡SNR，则对信号矢量S中的所有空间流采用固定的搜索半径将导致具有低后均衡SNR的空间流的符号检测的低概率，以及具有高后均衡SNR的空间流的符号检测的高概率。因此，上述方法定义了自适应搜索空间，使得具有高后均衡SNR的空间流具有较小的搜索半径，具有低后均衡SNR的空间流具有较大的搜索半径。在这样做时，上述方法定义了空间流的搜索空间，使得每个空间流具有相似的符号检测的概率，或者具有相同的符号检测的概率，与由可用搜索总次数表示的可用于符号检测的资源一致。

图7是根据一些示例实施例的通过基于平均搜索半径对空间流进行分组来定义用于空间流的自适应搜索空间的方法的流程图。根据一些示例实施例，图7的方法由与图1的接收器102相似或相同的接收器来执行。根据一些示例实施例，图7的方法可以对应于图5的操作502和/或进一步定义图5的操作502。

参照图7，在操作702中，接收器102确定包括在信号矢量S的空间流的每个搜索半径内的候选符号的数量的总和是否小于或等于(结合图6讨论的)可用搜索的总数。搜索半径可以如上面结合图5所讨论的那样确定。如上所述，每个空间流的候选集合包括距离搜索中心的搜索半径内包括的星座的所有候选符号。

如果空间流的每个搜索半径内包括的候选符号的数量的总和小于或等于可用搜索的总数，则在操作704中，接收器102可以将空间流的搜索空间定义为包括在相应的空间流的搜索半径内的候选符号集。例如，接收器102可以确定以下内容：

根据一些示例实施例，如果包括在空间流的每个搜索半径内的候选符号的数量的总和小于可用搜索的总数，则接收器102增加具有最低后均衡SNR的空间流的搜索空间。例如，接收器102可以增加具有最低后均衡SNR的空间流的搜索空间，或者具有最低后均衡SNR的两个空间流的搜索空间。接收器102可以将具有最低后均衡SNR的空间流的搜索空间增加以下值：包括在空间流的每个搜索半径内的候选符号的数量的总和与可用搜索的总数之间的差。如果包括在空间流的每个搜索半径内的候选符号的数量的总和小于或等于可用搜索的总数，则在接收器102定义空间流的搜索空间之后，该方法结束。否则，如果包括在空间流的每个搜索半径内的候选符号的数量的总和大于可用搜索的总数，则该方法前进到操作706。例如，如果接收器102确定以下内容：

则该方法前进到操作706。

在操作706中，接收器102基于信号矢量S中的每个空间流的搜索半径确定平均搜索半径。接下来，在操作708中，接收器102将空间流划分为第一组和第二组。第一组包括搜索半径大于平均搜索半径的空间流。第二组包括搜索半径小于或等于平均搜索半径的空间流。

在操作710中，接收器102根据如下等式12定义第一组中的每个空间流的搜索空间：

其中，N_a表示包括在空间流的每个搜索半径内的候选符号的数量的总和，“N_o”表示定义相应的空间流的搜索空间的修改后的候选符号的数量。修改后的候选符号的数量定义了距离相应的空间流的搜索中心的搜索半径，该搜索半径对应于这样的半径：该半径足以包括位于该半径内的修改后的数量的候选符号。因此，接收器102将每个空间流的搜索空间定义为包括在距离相应的空间流的搜索中心如下半径内的候选符号集：该半径足以包括修改后的数量的候选符号。根据一些示例实施例，接收器102按照后均衡SNR的降序来定义第一组中的每个空间流的搜索空间。根据一些示例实施例，第一组中的空间流的每个搜索半径内包括的候选符号的修改的数量的总和大于在操作708中由接收器102定义的第一组中的空间流的每个搜索空间中的候选符号的数量的总和。

在操作712中，接收器102定义第二组中的每个空间流的搜索空间。根据一些示例实施例，接收器102确定与以下值对应的预留搜索的数量：第一组中的空间流的每个搜索半径内包括的候选符号的数量的总和与在操作710中由接收器102定义的第一组中的空间流的每个搜索空间中的修改后的候选符号的数量的总和之间的差。

然后，在操作712中，接收器102将预留搜索的数量分配给第二组中的一个或更多个空间流，以增加该一个或更多个空间流的搜索空间。根据一些示例实施例，接收器102通过将一个或更多个空间流中的每一个的搜索次数确定为包括在相应的空间流的搜索半径内的候选符号的数量与预留搜索的数量的至少一部分的总和，来定义第二组中的一个或更多个空间流的搜索空间。如上所述，候选符号的数量(本文也称为搜索次数)定义了距离相应空间流的搜索中心的搜索半径，该搜索半径对应于这样的半径：该半径足以包括该半径内的所述数量的候选符号。因此，接收器102将所述一个或更多个空间流中的每一个的搜索空间定义为包括在距离相应的空间流的搜索中心的、足以包括所确定的搜索次数的半径内的候选符号集。接收器102将第二组中的除了所述一个或更多个空间流之外的空间流的搜索空间定义为包括在相应的空间流的搜索半径内的候选符号集。

根据一些示例实施例，接收器102将第二组中的除了具有最低后均衡SNR的空间流之外的空间流的搜索空间定义为包括在相应的空间的搜索半径内的候选符号集。在这种情况下，接收器102可以将具有最低后均衡SNR的空间流的搜索次数确定为：包括在具有最低后均衡SNR的空间流的搜索半径内的候选符号的数量与预留搜索的数量的总和。如上所述，候选符号的数量(本文也称为搜索次数)定义了距离相应的空间流的搜索中心的搜索半径，该搜索半径对应于这样的半径：该半径足以在该半径内包括所述数量的候选符号。因此，接收器102将具有最低后均衡SNR的空间流的搜索空间定义为包括在距离具有最低后均衡SNR空间流的搜索中心的如下半径内的候选符号集：所述半径足以包括所确定次数的搜索。在接收器102在操作712中定义第二组中的空间流的搜索空间之后，该方法结束。

如上面结合图6所讨论的，针对给定的后均衡SNR，不同的搜索半径对应于检测到空间流的符号的不同的概率，其中较大的半径对应于检测到符号的较高的概率。然而，假定不同的空间流可能具有不同的后均衡SNR，则针对信号矢量S中的所有空间流采用固定搜索半径将导致具有低后均衡SNR的空间流的符号检测的低概率，以及具有高后均衡SNR的空间流的符号检测的高概率。因此，上述方法定义了自适应搜索空间，使得具有高后均衡SNR的空间流具有较小的搜索半径，并且具有低后均衡SNR的空间流具有较大的搜索半径。在这样做时，上述方法定义了空间流的搜索空间，使得每个空间流具有相似的符号检测概率，或者具有相同的符号检测概率，与由可用搜索总次数表示的可用于符号检测的资源一致。

上述方法的各种操作可以由能够执行该操作的任何合适的方式来执行，诸如各种硬件和/或以某种形式的硬件(例如，处理器、ASIC等)实施的软件。

该软件可以包括用于实现逻辑功能的可执行指令的有序列表，并且可以体现在任何“处理器可读介质”中以供(诸如单核或多核处理器或包含处理器的系统的)指令执行系统、装置或设备使用或与(诸如单核或多核处理器或包含处理器的系统的)指令执行系统、装置或设备结合使用。

结合本文公开的一些示例实施例描述的方法或算法和功能的块或操作可直接体现为硬件、由处理器执行的软件模块或此两者的组合。如果以软件方式来实现，则可将功能作为一个或更多个指令或代码存储在有形的非暂时性计算机可读介质上或通过有形的非暂时性计算机可读介质来传输。软件模块可以存在于随机存取存储器(RAM)、闪存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)、寄存器、硬盘、可移动盘、CD ROM，或本领域已知的任何其他形式的存储介质中。

虽然已经参照附图具体示出和描述了一些示例实施例，但是本领域普通技术人员将理解，在不脱离由权利要求所限定的精神和范围的情况下，可以在形式和细节上进行各种改变。