2×4 MIMO-OFDM系统中系统中 K-Best检测器的设计与实现检测器的设计与实现
基于贝尔实验室V-BLAST结构构建了2×4 MIMO-OFDM系统模型，并确定了该模型下K-Best算法的K值。之后对
K-Best检测器进行了硬件架构设计，采用Xilinx Virtex-5芯片对所设计检测器加以实现，并给出检测器资源消耗
和时钟频率等性能指标，最后通过仿真验证检测器正确性。
0 引言引言
目前已实现的K-Best检测器主要分为专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)[2-3]和现场可编程门阵
列(Field Programmable Gate Array，
本文首先介绍了K-Best算法基本原理，然后在构建的2×4(2根发送天线、4根接收天线)MIMO-OFDM系统中仿真确定了K-
Best算法中的K值，之后对K-Best检测器进行了硬件架构设计，最后采用FPGA对所设计检测器进行编程实现，给出检测器资
源消耗和时钟频率等性能指标，并通过仿真验证了检测器的正确性。
1 K-Best算法分析算法分析
1.1 算法原理算法原理
假设在一个MIMO-OFDM系统中配置M根发送天线和N根接收天线(N≥M)，则该系统的信号模型可以表示为：
y=Hs+n(1)
其中，s为M维发送信号，y为N维接收信号，n为N维加性高斯白噪声。信道矩阵H是复数域的N×M维矩阵。为避免复数运
算带来额外硬件开销，可将信号模型（1）实数化分解：
R(y)I(y)=R(H) I(H)I(H) R(H)R(s)I(s)+R(n)I(n)(2)
其中，R(?驻)和I(?驻)分别表示复数?驻的实部与虚部。实数化后的信号模型由式（3）表示：
然后对信道矩阵实施QR分解，即H=QR，采用最大似然准则求解（3）可得：
其中，Q为2N×2N维正交矩阵；R为2N×2M维矩阵；y=QTy为2N维向量；为实数化后的星座点集合，例如采用4QAM调制
时，星座集合为{-1，1}。
根据式（4）可得，K-Best算法的检测过程可以近似为图1所示的树形结构。定义参数K为每层保留节点个数，检测过程从
第2M层开始，各层需计算欧式距离增量（INC），并与上一层累积欧式距离（PED）相加得到当前层的PED，然后将PED进
行排序判决，保留其中较小的K条PED和其对应的K个节点，删除废弃节点的所有信息。当检测到最后一层时，从保留的K条
PED再次选出最小累积欧式距离，并将其对应的节点作为检测结果。可以看出，K-Best算法中的K值对算法最终的BER性能和
复杂度起着关键性作用。
1.2 K-Best算法算法K值的确定值的确定
贝尔实验室提出的垂直分层空时结构(Vertical-BLAST，V-BLAST)是MIMO空间复用的典型代表[5]，具有时延小、处理简
单等特点。本文基于V-BLAST构建的2×4 MIMO-OFDM系统模型如图2所示。
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