[发明专利]一种非高斯噪声3D-MIMO系统数据检测方法

摘要

一种非高斯噪声3D‑MIMO系统数据检测方法，首先根据接收信号的特征得到各高斯函数方差及其混合系数，再进行混合高斯模型的阶次选择计算；然后利用EM算法计算出该阶次下噪声的方差与混合系数，从而近似得到接收信号的概率密度函数，利用变分推断算法和接收信号的概率密度函数找到一个与待检测数据后验概率密度函数最相似的狄拉克函数，其相似程度用Kullback‑Leibler散度函数表征；最后利用梯度下降法得到该函数上升最快方向，求出狄拉克函数的参数，该参数即为待检测信号的估计值；本发明解决了传统数据检测算法针对非高斯噪声恢复误差过高的问题，有效地提高了3D‑MIMO通信系统的可靠性。

主权项

1.一种非高斯噪声3D‑MIMO系统数据检测方法，其特征在于，包括下述步骤：(1)、根据接收信号y的特征，初始化混合高斯函数的阶次，利用Kmeans聚类算法计算该阶次下混合高斯函数中各高斯函数的均值，由均值及聚类结果计算出各高斯函数方差及其混合系数；(2)、由步骤(1)中得到的各高斯函数方差及其混合系数进行混合高斯模型的阶次选择计算，若不满足判定条件，则更新混合高斯函数的阶次，并返回执行步骤(1)中的Kmeans算法继续计算阶次更新后的混合高斯函数参数，直到满足判定条件为止；(3)、根据步骤(2)中最终得到的阶次，利用EM算法计算该阶次下各高斯函数的方差和混合系数，在计算时，每次迭代过程中假设各高斯函数的均值为零；(4)、结合步骤(3)中得出的方差和混合系数，用狄拉克函数近似待检测数据的后验概率，计算两个函数的Kullback‑Leibler散度以衡量它们的相似程度；(5)计算步骤(4)中Kullback‑Leibler散度函数关于待检测数据的偏导，得到该函数上升最快方向；(6)利用梯度下降算法迭代地计算出待检测数据。