CN103929396A - Mimo-ofdm***下行信息数据的处理方法 - Google Patents

Mimo-ofdm***下行信息数据的处理方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种MIMO-OFDM***下行信息数据的处理方法，主要解决传统下行信息数据的处理方法不能获得最优误码率性能的问题。其处理过程为：(1)对子载波进行分组，并构造每组子载波对应的发送和接收信号矢量及信道矩阵；(2)对每组子载波对应的调制信号进行归一化和扰动；(3)对归一化和扰动后信号矢量进行多流干扰抑制并进行发射功率控制；(4)对每组子载波对应的接收信号矢量进行增益补偿和求模运算；(5)对求模运算后得到的归一化调制信号矢量估计值进行反归一化；(6)对反归一化后的正交振幅调制信号矢量的估计值进行解调。本发明具有误码率低，复杂度可调节的优点，用于MIMO-OFDM通信***的收发机设计。

Description

MIMO-OFDM***下行信息数据的处理方法
技术领域
本发明属于通信技术领域，涉及一种数据处理方法，可用于MIMO-OFDM***下行链路中发射端信息和接收端信息数据的处理。
背景技术
多输入多输出-正交频分复用MIMO-OFDM技术已经被***4G移动通信标准所采用，其具有频谱利用率高、信号传输稳定、传输速率快等优良性能，并且被认为是未来移动通信***的核心技术之一，采用该技术的通信***被统称为MIMO-OFDM***。MIMO-OFDM***的关键技术之一就是下行信息数据的处理技术，通过在发射端对发送的信息数据进行预处理并在接收端对接收到的信息数据进行后处理，实现MIMO-OFDM***下行数据流的分集与复用，提高***的传输速率和可靠性。
矢量扰动VP是一种性能最优越的MIMO***下行信息数据处理技术之一，2005年首次由B.M.Hochwald,C.B.Peel和A.L.Swindlehurst提出，并证明其性能接近香农限。该技术获得2006年IEEE通信学会Stephen O.Rice奖项，随后很多研究人员都开始了对这种新型下行信息数据处理技术的研究。到目前为止，已经有很多种改进的矢量扰动方法被提出，并应用在MIMO***的下行信道上，但是还没有研究者发表过应用于MIMO-OFDM***下行信道上的矢量扰动处理方法。这是因为MIMO-OFDM***可以等价地分解为N个正交平坦衰落的MIMO***，其中N为OFDM子载波个数，这样一来MIMO-OFDM***的下行信息数据处理通常被认为仅仅是MIMO***下行信息数据处理在每个子载波上相同的重复。在无载波间干扰的条件下，对于传统下行信息数据处理方法，例如：迫零ZF、最小均方误差MMSE、Tomlinson-Harashima，上述结论是成立的，然而对于矢量扰动预处理，这个结论不再成立。因而，简单地将矢量扰动处理方法扩展到MIMO-OFDM***的每个子载波上不能使***的误码率获得最优的性能。
发明内容
本发明的目的在于改进上述已有技术的不足，提供一种MIMO-OFDM***下行信息数据的处理方法，以提高***的误码率性能。
实现本发明的技术思路是：构造MIMO-OFDM***的空域和频域联合信道矩阵，用其伪逆矩阵对发送信号进行多流干扰抑制，并且对发送信号进行扰动，以最大化***的发射功率效率，其具体技术步骤如下：
(1)对子载波进行分组：发送端将N个子载波分为M组，每个组中包含Q个频率互不相同的子载波，用集合I＝{1,2,…,N}表示第1至第N个子载波集合，用集合Im＝{nm,1,nm,2,…,nm,Q}表示第m组中第nm,1至第nm,Q个子载波的集合，用集合Im′＝{nm′,1,nm′,2,…,nm′,Q}表示第m′组中第nm′,1至第nm′,Q个子载波的集合，则分组的结果用公式表示为N＝MQ，I1∪I2∪…∪IM＝I，
式中，表示空集，M的取值范围为1到N；
(2)构造每组子载波对应的发送和接收信号矢量及信道矩阵：
(2a)将第m组子载波上的发送信号矢量
Xm＝[X(nm,1)T,X(nm,2)T,…,X(nm,i),…,X(nm,Q)T]T，
其中，X(nm,i)＝[x1(nm,i),x2(nm,i),…,xB(nm,i)]T表示第m组的第i个子载波所对应的B个发射天线上的信号矢量，i＝1,…,Q，上标“T”表示矩阵转置；
(2b)将第m组子载波上的接收信号矢量表示为：
Ym＝[Y(nm,1)T,Y(nm,2)T,…,Y(nm,i),…,Y(nm,Q)T]T，
其中，Y(nm,i)＝[y1(nm,i),y2(nm,i),…,yR(nm,i)]T表示第m组的第i个子载波所对应的R个接收天线上的信号矢量，i＝1,…,Q；
(2c)将第m组子载波上的加性高斯白噪声矢量表示为：
Zm＝[Z(nm,1)T,Z(nm,2)T,…,Z(nm,i),…,Z(nm,Q)T]T，
其中，Z(nm,i)＝[z1(nm,i),z2(nm,i),…,zR(nm,i)]T表示第m组的第i个子载波所对应的R个接收天线上的加性高斯白噪声矢量，i＝1,…,Q；
(2d)将第m组子载波对应的信道矩阵表示为：
Hm＝diag(H(nm，1),H(nm,2),…,H(nm,i),…,H(nm,Q))，
其中，H(nm,i)为第m组的第i个子载波上的MIMO信道矩阵，i＝1,…,Q，diag(·)表示生成对角矩阵；
(2e)根据每个载波上的接收信号等于发射信号与信道乘积加噪声的模型，及(2a)、(2b)、(2c)、(2d)的对应关系，得到如下关系式：
Ym＝HmXm+Zm；
(3)对每组子载波对应的调制信号进行归一化和扰动：
(3a)对每组子载波对应的调制信号进行归一化：
设Am＝[A(nm,1)T,A(nm,2)T,…,A(nm,i),…,A(nm,Q)T]T为第m组子载波上的正交振幅调制QAM信号矢量，其中A(nm,i)＝[a1(nm,i),a2(nm,i),…,ak(nm,i),…,aB(nm,i)]T表示第m组的第i个子载波所对应的B个发射天线上的QAM信号矢量，其中ak(nm,i)表示第m组的第i个子载波所对应的第k个发射天线上的QAM调制符号；
设正交振幅调制QAM星座图中包含μ2个调制星座点，则ak(nm,i)的实部和虚部的取值都包含在集合{±1,±3,…,±(μ-1)}中，为了使ak(nm,i)的实部和虚部的绝对值小于等于0.5，发送端对Am信号矢量用2μ进行归一化，得到归一化后的调制信号矢量Sm为：
Sm＝Am/2μ；
(3b)构造归一化后调制信号矢量Sm的扰动矢量：
搜索QR维复整数域内所有QR×1维矢量l′m的取值，选取使函数达到最小值时所对应的l′m作为Sm的扰动矢量lm，用公式表示为：
式中，argmin表示求使函数达到最小值时自变量的取值，表示QR维复整数域，表示信道矩阵Hm的Moore-Penrose逆矩阵，||·||2表示2-范数；
(3c)用扰动矢量lm对归一化调制信号矢量Sm扰动，得到扰动后信号矢量Tm为：Tm＝Sm+lm；
(4)用扰动后信号矢量Tm左乘以抑制多个发送数据流之间的干扰，得到第m组子载波上的发送信号矢量Xm为：
(5)发送端对M组发送信号矢量Xm，m＝1,2,…,M，进行功率控制后，通过发射天线同时发送出去；
(6)接收端对M组接收信号矢量Ym，m＝1,2,…,M，进行增益补偿，并对补偿后的接收信号矢量进行求模运算，得到归一化调制信号矢量Sm的估计值
式中，表示向下取整，j表示虚数单位，Re(·)表示实部，Im(·)表示虚部；
(7)接收端对归一化调制信号矢量的估计值用2μ进行反归一化，得到正交振幅调制QAM信号矢量Am的估计值
A ~ m = 2 μ S ~ m , m = 1,2 , . . . , M ;
(8)接收端对正交振幅调制QAM信号矢量Am的估计值m＝1,2,…,M，进行解调，恢复出发送端发送的下行信息数据。
本发明与现有技术相比，具有如下优点：
1，本发明由于将MIMO-OFDM***在空域和频域上的下行信息数据进行联合处理，相对于传统的下行信息数据处理只在每个子载波的空域上单独进行，本发明能在抑制多流干扰的同时最大化MIMO-OFDM***的发射功率效率，从而降低了下行信息数据传输的误码率。
2，本发明由于发送端能选取不同的子载波分组数M值，从而可以灵活地调节下行信息数据处理的误码率性能和计算复杂度。
本发明的目的、实施方式可通过以下附图说明详细说明：
附图说明
图1是现有MIMO-OFDM***的通信示意图；
图2是本发明的流程示意图；
图3是采用本发明方法与现有下行信息数据处理方法的误码率仿真性能比较图；
图4是本发明方法的计算复杂度仿真性能比较图。
具体实施方式
以下参照附图对本发明的技术方案作进一步详细描述。
参照图1，本发明使用的***是一个MIMO-OFDM***，其由发送端和接收端构成。其中，发射机装配有B个天线并使用N个子载波发送信息数据，K个接收机共装配有R个天线且R≤B。本发明假设在每一个子载波上，发射机天线和接收机天线之间的无线信道Hn，1≤n≤N都是平坦衰落信道。并且，各个信道之间是相互独立的。
参照图2，本发明的实现步骤如下：
步骤1，对子载波进行分组。
发送端将N个子载波分为M组，每个组中包含Q个频率互不相同的子载波，用集合I＝{1,2,…,N}表示第1至第N个子载波集合，用集合Im＝{nm,1,nm,2,…,nm,Q}表示第m组中第nm,1至第nm,Q个子载波的集合，用集合Im′＝{nm′,1,nm′,2,…,nm′,Q}表示第m′组中第nm′,1至第nm′,Q个子载波的集合，则分组的结果用公式表示为N＝MQ，I1∪I2∪…∪IM＝I，
式中，表示空集，M的取值范围为1到N，发送端根据***所需的误码率性能和发射机硬件所能承受的计算复杂度进行M值的选择。
步骤2，构造每组子载波对应的发送和接收信号矢量及信道矩阵。
2.1)将第m组子载波上的发送信号矢量表示为：
Xm＝[X(nm,1)T,X(nm,2)T,…,X(nm,i),…,X(nm,Q)T]T，
其中，X(nm,i)＝[x1(nm,i),x2(nm,i),…,xB(nm,i)]T表示第m组的第i个子载波所对应的B个发射天线上的信号矢量，i＝1,…,Q，上标“T”表示矩阵转置；
2.2)将第m组子载波上的加性高斯白噪声矢量表示为：
Zm＝[Z(nm,1)T,Z(nm,2)T,…,Z(nm,i),…,Z(nm,Q)T]T，
其中，Z(nm,i)＝[z1(nm,i),z2(nm,i),…,zR(nm,i)]T表示第m组的第i个子载波所对应的R个接收天线上的加性高斯白噪声矢量，i＝1,…,Q；
2.3)将第m组子载波对应的信道矩阵表示为：
Hm＝diag(H(nm,1),H(nm,2),…,H(nm,i),…,H(nm,Q))，
其中，H(nm,i)为第m组的第i个子载波上的MIMO信道矩阵，i＝1,…,Q，diag(·)表示生成对角矩阵；
2.4)将第m组子载波上的接收信号矢量表示为：
Ym＝[Y(nm,1)T,Y(nm,2)T,…,Y(nm,i),…,Y(nm,Q)T]T，
其中，Y(nm,i)＝[y1(nm,i),y2(nm,i),…,yR(nm,i)]T表示第m组的第i个子载波所对应的R个接收天线上的信号矢量，i＝1,…,Q；
2.5)根据每个载波上的接收信号等于发射信号与信道乘积加噪声的特性，得到步骤2.4)与2.1)、2.2)、2.3)的对应关系为：
Ym＝HmXm+Zm。
步骤3，对每组子载波对应的调制信号进行归一化和扰动。
为了提高发射信号的功率效率，发送端需要首先对每组子载波和天线上发送的调制信号进行归一化，然后进行扰动，其步骤如下：
3.1)对每组子载波对应的调制信号进行归一化：
设Am＝[A(nm,1)T,A(nm,2)T,…,A(nm,i),…,A(nm,Q)T]T为第m组子载波上的正交振幅调制QAM信号矢量，其中A(nm,i)＝[a1(nm,i),a2(nm,i),…,ak(nm,i),…,aB(nm,i)]T表示第m组的第i个子载波所对应的B个发射天线上的QAM信号矢量，其中ak(nm,i)表示第m组的第i个子载波所对应的第k个发射天线上的QAM调制符号；
设正交振幅调制QAM星座图中包含μ2个调制星座点，则ak(nm,i)的实部和虚部的取值都包含在集合{±1,±3,…,±(μ-1)}中，为了使ak(nm,i)的实部和虚部的绝对值小于等于0.5，发送端对Am信号矢量用2μ进行归一化，得到归一化后的调制信号矢量Sm为：
Sm＝Am/2μ；
3.2)构造归一化后调制信号矢量Sm的扰动矢量：
搜索QR维复整数域内所有QR×1维矢量l′m的取值，选取使函数达到最小值时所对应的l′m作为Sm的扰动矢量lm，用公式表示为：
式中，argmin表示求使函数达到最小值时自变量的取值，表示QR维复整数域，表示信道矩阵Hm的Moore-Penrose逆矩阵，||·||2表示2-范数；
3.3)用扰动矢量lm对归一化调制信号矢量Sm扰动，得到扰动后信号矢量Tm为：
Tm＝Sm+lm。
步骤4，多流干扰抑制。
为了设计步骤2.1)中第m组子载波上的发送信号矢量Xm的具体结构，用步骤3.3)得到的扰动后信号矢量Tm左乘以抑制不同载波和天线上发送的多个数据流之间存在的干扰，得到Xm的结构表达式：
步骤5，进行发射功率控制。
为了使***的下行链路发射端的功率保持不变，必须保证进行以上步骤处理后的发送信号X1至XM的总功率与实际设备的发射功率一致，由发送端对M组发送信号矢量进行功率控制，按如下步骤进行：
5.1)计算M组发送信号矢量X1至XM的总平均功率εX：
式中，表示对归一化后调制信号矢量Sm和信道矩阵Hm求期望，min表示求函数的最小值；
5.2)根据步骤5.1)中计算出的总平均功率εX，发送端对M组发送信号矢量X1至XM进行功率控制，得到功率控制后的信号矢量
X ~ m = ϵ E / ϵ x X m , m = 1,2 , . . . , M ;
式中，εE表示实际设备的平均发射功率。
步骤6，进行接收增益补偿。
为了使***的下行链路接收端恢复出扰动后信号矢量Tm的幅度，接收端对M组接收信号矢量Y1至YM进行增益补偿，得到补偿后信号矢量
Y ~ m = ϵ X / ϵ E Y m , m = 1,2 , . . . , M .
步骤7，模运算。
为了恢复出归一化调制信号矢量Sm，接收端对补偿后的接收信号矢量进行求模运算，以去除扰动矢量lm，得到Sm的估计值
式中，表示向下取整，j表示虚数单位，Re(·)表示实部，Im(·)表示虚部。
步骤8，反归一化。
对步骤7中的归一化调制信号矢量估计值用2μ进行如下式的反归一化，得到正交振幅调制QAM信号矢量Am的估计值
A ~ m = 2 μ S ~ m , m = 1,2 , . . . , M ;
步骤9，对正交振幅调制QAM信号矢量Am的估计值m＝1,2,…,M，进行解调，恢复出发送端发送的下行信息数据。
本发明的效果可以通过以下仿真结果进一步说明：
1.仿真条件：设定一个MIMO-OFDM***，其包括1个发送端和2个接收端。假设发送端装配有4根天线，每个接收端装配2根天线，使用16个子载波；每一对发送接收天线之间的信道模型均采用6径频率选择性衰落信道，每一径建模为Clarke平坦衰落模型且衰落幅度服从负指数分布；发送数据采用QPSK调制方式。
2.仿真内容：
仿真1，分别采用本发明的下行信息数据处理方法和传统的下行信息数据处理方法对MIMO-OFDM***下行信息数据的发送和接收进行仿真，得到MIMO-OFDM***的误码率BER随信噪比SNR的变化的性能曲线，结果如图3；
仿真2，对本发明的下行信息数据处理方法的复杂度进行仿真，得到在子载波分组数M分别取1、2、4、8的条件下，本发明方法的计算复杂度随天线数和子载波数变化的性能曲线，结果如图4。
3.仿真结果分析：
从图3中可以看出，采用本发明的下行信息数据处理方法所获得的误码率性能曲线随着信噪比的提高，低于传统迫零ZF下行信息数据处理方法、传统矢量扰动VP下行信息数据处理方法的误码率性能曲线，且增加了BER曲线的斜率，也就是说本发明的下行信息数据处理方法提高了***的分集增益，优化了误码率性能。
图4中的计算复杂度通过浮点运算次数Flops来衡量，结合图3，从图4中可以看出，采用本发明的下行信息数据处理方法可以在***性能和计算复杂度之间进行灵活的调节，M值越小，计算复杂度越高但误码性能越好，相反M值越大，误码性能变差，但计算复杂度越小。

Claims (3)

1.一种MIMO-OFDM***下行信息数据的处理方法，包括如下步骤：
(1)对子载波进行分组：发送端将N个子载波分为M组，每个组中包含Q个频率互不相同的子载波，用集合I＝{1,2,…,N}表示第1至第N个子载波集合，用集合Im＝{nm,1,nm,2,…,nm,Q}表示第m组中第nm,1至第nm,Q个子载波的集合，用集合Im′＝{nm′,1,nm′,2,…,nm′,Q}表示第m′组中第nm′,1至第nm′,Q个子载波的集合，则分组的结果用公式表示为N＝MQ，I1∪I2∪…∪IM＝I，
式中，表示空集，M的取值范围为1到N；
(2)构造每组子载波对应的发送和接收信号矢量及信道矩阵：
(2a)将第m组子载波上的发送信号矢量表示为：
Xm＝[X(nm,1)T,X(nm,2)T,…,X(nm,i),…,X(nm,Q)T]T，
其中，X(nm,i)＝[x1(nm,i),x2(nm,i),…,xB(nm,i)]T表示第m组的第i个子载波所对应的B个发射天线上的信号矢量，i＝1,…,Q，上标“T”表示矩阵转置；
(2b)将第m组子载波上的加性高斯白噪声矢量表示为：
Zm＝[Z(nm,1)T,Z(nm,2)T,…,Z(nm,i),…,Z(nm,Q)T]T，
其中，Z(nm,i)＝[z1(nm,i),z2(nm,i),…,zR(nm,i)]T表示第m组的第i个子载波所对应的R个接收天线上的加性高斯白噪声矢量，i＝1,…,Q；
(2c)将第m组子载波对应的信道矩阵表示为：
Hm＝diag(H(nm,1),H(nm,2),…,H(nm,i),…,H(nm,Q))，
其中，H(nm,i)为第m组的第i个子载波上的MIMO信道矩阵，i＝1,…,Q，diag(·)表示生成对角矩阵；
(2d)将第m组子载波上的接收信号矢量表示为：
Ym＝[Y(nm,1)T,Y(nm,2)T,…,Y(nm,i),…,Y(nm,Q)T]T，
其中，Y(nm,i)＝[y1(nm,i),y2(nm,i),…,yR(nm,i)]T表示第m组的第i个子载波所对应的R个接收天线上的信号矢量，i＝1,…,Q；
(2e)根据每个载波上的接收信号等于发射信号与信道乘积加噪声的模型，及(2a)、(2b)、(2c)、(2d)的对应关系，得到如下关系式：
Ym＝HmXm+Zm；
(3)对每组子载波对应的调制信号进行归一化和扰动：
(3a)对每组子载波对应的调制信号进行归一化：
设Am＝[A(nm,1)T,A(nm,2)T,…,A(nm,i),…,A(nm,Q)T]T为第m组子载波上的正交振幅调制QAM信号矢量，其中A(nm,i)＝[a1(nm,i),a2(nm,i),…,ak(nm,i),…,aB(nm,i)]T表示第m组的第i个子载波所对应的B个发射天线上的QAM信号矢量，其中ak(nm,i)表示第m组的第i个子载波所对应的第k个发射天线上的QAM调制符号；
设正交振幅调制QAM星座图中包含μ2个调制星座点，则ak(nm,i)的实部和虚部的取值都包含在集合{±1,±3,…,±(μ-1)}中，为了使ak(nm,i)的实部和虚部的绝对值小于等于0.5，发送端对Am信号矢量用2μ进行归一化，得到归一化后的调制信号矢量Sm为：
Sm＝Am/2μ；
(3b)构造归一化后调制信号矢量Sm的扰动矢量：
搜索QR维复整数域内所有QR×1维矢量l′m的取值，选取使函数达到最小值时所对应的l′m作为Sm的扰动矢量lm，用公式表示为：
式中，argmin表示求使函数达到最小值时自变量的取值，表示QR维复整数域，表示信道矩阵Hm的Moore-Penrose逆矩阵，||·||2表示2-范数；
(3c)用扰动矢量lm对归一化调制信号矢量Sm扰动，得到扰动后信号矢量Tm为：Tm＝Sm+lm；
(4)用扰动后信号矢量Tm左乘以抑制多个发送数据流之间的干扰，得到第m组子载波上的发送信号矢量Xm为：
(5)发送端对M组发送信号矢量Xm，m＝1,2,…,M，进行功率控制后，通过发射天线同时发送出去；
(6)接收端对M组接收信号矢量Ym，m＝1,2,…,M，进行增益补偿，并对补偿后的接收信号矢量进行求模运算，得到归一化调制信号矢量Sm的估计值
式中，表示向下取整，j表示虚数单位，Re(·)表示实部，Im(·)表示虚部；
(7)接收端对归一化调制信号矢量的估计值用2μ进行反归一化，得到正交振幅调制QAM信号矢量Am的估计值
A ~ m = 2 μ S ~ m , m = 1,2 , . . . , M ;
(8)接收端对正交振幅调制QAM信号矢量Am的估计值m＝1,2,…,M，进行解调，恢复出发送端发送的下行信息数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其中步骤(5)所述的发送端对M组发送信号矢量进行功率控制，按如下步骤进行：
(5a)计算M组发送信号矢量X1至XM的总平均功率εX：
式中，表示对表达式中的Sm和Hm求期望，min表示求函数的最小值；
(5b)发送端对M组发送信号矢量X1至XM进行功率控制，得到功率控制后的信号矢量
X ~ m = ϵ E / ϵ x X m , m = 1,2 , . . . , M ;
式中，εE表示实际设备的发射功率。
3.根据权利要求1所述的方法，其中步骤(6)所述的接收端对M组接收信号矢量Y1至YM进行增益补偿，得到补偿后信号矢量
Y ~ m = ϵ X / ϵ E Y m , m = 1,2 , . . . , M ,
式中，εX表示M组发送信号矢量X1至XM的总平均功率，εE表示实际设备的发射功率。
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