用于MIMO检测复杂度降低的基于机器学习的方法与流程

技术特征：
1.一种无线通信方法，包括：经由多个天线接收包括多个频调的多个信号；针对所述多个频调中的每个频调确定选择特征；针对每个频调，通过分类器基于所述选择特征从至少第一多输入多输出(mimo)解映射器和第二mimo解映射器中选择所选解映射器，其中所述第二mimo解映射器具有与所述第一mimo解映射器不同的性能特性；以及针对每个频调，基于用于该频调的所选解映射器的输出来确定一个或多个流。2.如权利要求1所述的方法，其中所述选择包括：通过所述分类器针对每个频调确定所述第一mimo解映射的置信度值；在所述置信度值大于阈值的情况下，为频调选择所述第一mimo解映射器；以及在所述置信度值小于或等于所述阈值的情况下，为频调选择所述第二mimo解映射器。3.如权利要求1所述的方法，其中所述第二mimo解映射器的频调数目小于所述多个频调的数目，并且其中对于每个频调，所述选择包括：通过所述分类器针对每个频调确定所述第一mimo解映射的置信度值；基于所述第一mimo解映射器的置信度值来对所述多个频调进行排序；以及基于所述排序来选择最多用于所述第二mimo解映射器的频调数目。4.如权利要求1所述的方法，其中针对每个频调确定所述选择特征包括对相应频调执行相继干扰消除(sic)以确定部分距离。5.如权利要求4所述的方法，其中所述第一mimo解映射器是针对每个频调产生部分距离和比特集合的sic mimo解映射器，其中使用所述sic mimo解映射器作为所选解映射器来针对相应频调确定所述一个或多个流包括输出针对该频调的比特集合。6.如权利要求5所述的方法，其中所述分类器输出针对每个频调的权重，其中使用所述sic mimo解映射器作为所选解映射器来针对相应频调确定所述一个或多个流包括基于针对该频调的权重和比特集合来确定对数似然比。7.如权利要求1所述的方法，其中所述第二mimo解映射器是固定复杂度近似最大似然性解映射器。8.如权利要求1所述的方法，其中所述分类器是基于球解码器输出训练的神经网络分类器，所述球解码器输出作为针对输入信号和信道状况的训练集的每个样本的正确输出。9.一种用于无线通信的装置，包括：存储器；以及至少一个处理器，所述至少一个处理器被耦合至所述存储器并被配置成：经由多个天线接收包括多个频调的多个信号；针对所述多个频调中的每个频调确定选择特征；针对每个频调，通过分类器基于所述选择特征从至少第一多输入多输出(mimo)解映射器和第二mimo解映射器中选择所选解映射器，其中所述第二mimo解映射器具有与所述第一mimo解映射器不同的性能特性；以及针对每个频调，基于用于该频调的所选解映射器的输出来确定一个或多个流。10.如权利要求9所述的装置，其中所述至少一个处理器被配置成：通过所述分类器针对每个频调确定所述第一mimo解映射的置信度值；
在所述置信度值大于阈值的情况下，为频调选择所述第一mimo解映射器；以及在所述置信度值小于或等于所述阈值的情况下，为频调选择所述第二mimo解映射器。11.如权利要求9所述的装置，其中所述第二mimo解映射器的频调数目小于所述多个频调的数目，并且其中所述至少一个处理器被配置成：通过所述分类器针对每个频调确定所述第一mimo解映射的置信度值；基于所述第一mimo解映射器的置信度值来对所述多个频调进行排序；以及基于所述排序来选择最多用于所述第二mimo解映射器的频调数目。12.如权利要求9所述的装置，其中所述至少一个处理器被配置成对相应频调执行相继干扰消除(sic)以确定所述选择特征的部分距离。13.如权利要求12所述的装置，其中所述第一mimo解映射器是针对每个频调产生部分距离和比特集合的sic mimo解映射器，其中所述至少一个处理器被配置成输出针对该频调的比特集合。14.如权利要求13所述的装置，其中所述分类器输出针对每个频调的权重，其中所述至少一个处理器被配置成基于针对该频调的权重和比特集合来确定对数似然比。15.如权利要求9所述的装置，其中所述第二mimo解映射器是固定复杂度近似最大似然性解映射器。16.如权利要求9所述的装置，其中所述分类器是基于球解码器输出训练的神经网络分类器，所述球解码器输出作为针对输入信号和信道状况的训练集的每个样本的正确输出。17.一种用于无线通信的设备，包括：用于经由多个天线接收包括多个频调的多个信号的装置；用于针对所述多个频调中的每个频调确定选择特征的装置；用于针对每个频调，通过分类器基于所述选择特征从至少第一多输入多输出(mimo)解映射器和第二mimo解映射器中选择所选解映射器的装置，其中所述第二mimo解映射器具有与所述第一mimo解映射器不同的性能特性；以及用于针对每个频调，基于用于该频调的所选解映射器的输出来确定一个或多个流的装置。18.如权利要求17所述的设备，其中用于选择的装置被配置成：通过所述分类器针对每个频调确定所述第一mimo解映射的置信度值；在所述置信度值大于阈值的情况下，为频调选择所述第一mimo解映射器；以及在所述置信度值小于或等于所述阈值的情况下，为频调选择所述第二mimo解映射器。19.如权利要求17所述的设备，其中所述第二mimo解映射器的频调数目小于所述多个频调的数目，并且其中用于选择的装置被配置成：通过所述分类器针对每个频调确定所述第一mimo解映射的置信度值；基于所述第一mimo解映射器的置信度值来对所述多个频调进行排序；以及基于所述排序来选择最多用于所述第二mimo解映射器的频调数目。20.如权利要求19所述的设备，其中用于针对每个频调确定所述选择特征的装置被配置成对相应频调执行相继干扰消除(sic)以确定部分距离。21.如权利要求20所述的设备，其中所述第一mimo解映射器是针对每个频调产生部分距离和比特集合的sic mimo解映射器，其中用于使用所述sic mimo解映射器作为所选解映
射器来确定所述一个或多个流的装置被配置成输出针对该频调的比特集合。22.如权利要求21所述的设备，其中所述分类器输出针对每个频调的权重，其中用于使用所述sic mimo解映射器作为所选解映射器来确定所述一个或多个流的装置被配置成基于针对该频调的权重和比特集合来确定对数似然比。23.如权利要求17所述的设备，其中所述第二mimo解映射器是固定复杂度近似最大似然性解映射器。24.如权利要求17所述的设备，其中所述分类器是基于球解码器输出训练的神经网络分类器，所述球解码器输出是针对输入信号和信道状况的训练集的每个样本的正确输出。25.一种存储计算机可执行代码的非瞬态计算机可读介质，所述代码在由处理器执行时使得所述处理器：经由多个天线接收包括多个频调的多个信号；针对所述多个频调中的每个频调确定选择特征；针对每个频调，通过分类器基于所述选择特征从至少第一多输入多输出(mimo)解映射器和第二mimo解映射器中选择所选解映射器，其中所述第二mimo解映射器具有与所述第一mimo解映射器不同的性能特性；以及针对每个频调，基于用于该频调的所选解映射器的输出来确定一个或多个流。26.如权利要求25所述的非瞬态计算机可读介质，其中用于选择所选解映射器的代码包括用于以下操作的代码：通过所述分类器针对每个频调确定所述第一mimo解映射的置信度值；在所述置信度值大于阈值的情况下，为频调选择所述第一mimo解映射器；以及在所述置信度值小于或等于所述阈值的情况下，为频调选择所述第二mimo解映射器。27.如权利要求25所述的非瞬态计算机可读介质，其中所述第二mimo解映射器的频调数目小于所述多个频调的数目，并且其中用于选择所选解映射器的代码可包括用于以下操作的代码：通过所述分类器针对每个频调确定所述第一mimo解映射的置信度值；基于所述第一mimo解映射器的置信度值来对所述多个频调进行排序；以及基于所述排序来选择最多用于所述第二mimo解映射器的频调数目。28.如权利要求25所述的非瞬态计算机可读介质，其中用于确定所述选择特征的代码包括用于对相应频调执行相继干扰消除(sic)以确定部分距离的代码。29.如权利要求28所述的非瞬态计算机可读介质，其中所述第一mimo解映射器是针对每个频调产生部分距离和比特集合的sic mimo解映射器，其中用于确定所述一个或多个流的代码包括用于输出针对该频调的比特集合的代码。30.如权利要求25所述的非瞬态计算机可读介质，其中所述分类器是基于球解码器输出训练的神经网络分类器，所述球解码器输出作为针对输入信号和信道状况的训练集的每个样本的正确输出。

技术总结
用于无线设备的基于机器学习的多输入多输出(MIMO)解映射器可包括选择哪个MIMO解映射器以用于特定频调的样本的分类器。例如，无线设备可经由多个天线接收包括多个频调的多个信号。无线设备可针对多个频调中的每个频调确定选择特征。无线设备可针对每个频调通过分类器基于选择特征从至少第一MIMO解映射器和第二MIMO解映射器中选择所选解映射器。第二MIMO解映射器可具有与第一MIMO解映射器不同的性能特性。无线设备可针对每个频调使用用于该频调的所选解映射器来检测一个或多个流。流可指比特序列。可指比特序列。可指比特序列。


技术研发人员：P
受保护的技术使用者：高通股份有限公司
技术研发日：2020.06.17
技术公布日：2022/2/28