CN107302419B - 一种用于mimo-ofdm***的低复杂度检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于无线通信技术领域,涉及一种用于MIMO‑OFDM***的低复杂度检测方法。本发明的方法主要包括:(1)通过ZF或者MMSE检测,根据检测符号的能量值进行判决得到初始解向量;(2)引入门限判决,若初始解的ML代价值小于门限值,即直接输出初始解,算法终止;(3)若初始解不满足门限值,则对初始解进行邻域搜索,将前m个最优邻域解作为m个初始解。对当前m个解同时进行邻域搜索,每个当前解各保留n个最优邻域解,然后在m×n个邻域解中保留前m个不同的最优解作为下次迭代的当前解,如此进行循环迭代搜索,直至算法满足终止条件而停止。本发明的有益效果是:有效降低了复杂度;可以取得近ML检测性能。
Description
技术领域
本发明属于无线通信技术领域,涉及多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)、正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)和载波索引调制(Subcarrier Index Modulation,SIM)技术及相关信号检测技术,具体的说是涉及一种用于MIMO-OFDM***的低复杂度检测方法。
背景技术
OFDM技术通过将信道划分成许多低速并行的正交子信道,可以有效对抗频率选择性衰落,因而在***移动通信***(4G)、无线局域网(Wireless Local Area Network,WLAN)、数字电视广播(Digital Video Broadcasting,DVB)等领域有着广泛的应用。MIMO技术与OFDM技术的结合—MIMO-OFDM***的提出是无线移动通信领域的又一项重大突破,具有频谱利用率高、抗衰落性能强、数据速率高等突出优点,使得MIMO-OFDM技术已成为下一代无线移动通信技术研究热点之一。
子载波索引调制(Subcarrier Index Modulation,SIM)技术作为一种新的多载波传输方案被提出,具有低峰均比(Peak to Average Power Ratio,PAPR)、高能量效率、较强的对抗频偏等优势,在宽带无线通信领域得到广泛的关注。该方案的基本思想是在多载波***中利用激活的子载波的位置索引来承载一部分数据,同时激活的子载波也传输数据。具体来说,传输信息比特分为两个部分:一部分为“索引比特”,即该部分的信息比特映射为激活子载波的索引位置;另一部分为“符号比特”,即该部分的信息比特映射为激活子载波上承载的调制星座点符号。与OFDM技术相比,SIM技术可以获得更优的误码率性能,同时,SIM技术可以通过选择激活子载波的数量来灵活平衡接收机的性能与频谱利用率,特别适用于可靠性高、功耗低的通信场景。
基于载波索引调制的MIMO-OFDM***作为一种新的传输方案(下文简称MIMO-SIM-OFDM),其特殊的调制方式,使其具有更好地抗载波间干扰(Inter-Carrier Interface,ICI)的能力,更高的能量效率,同时具有低峰均比(Peak to Average Power Ratio,PAPR)的特点,上述优势已在相关的研究中得到验证。MIMO-SIM-OFDM***如图1所示。与传统的MIMO-OFDM***相比,MIMO-SIM-OFDM***具有更优的误码率性能,但同时通信***的可靠性也与检测算法的性能密切相关。针对MIMO-SIM-OFDM***,在接收端最优的检测算法是最大似然(Maximum Likelihood,ML)检测算法。ML检测算法需要搜索所有的索引组合和激活载波上承载的调制符号,找到与接收信号欧氏距离最小的发送信号向量,从而检测出索引比特和调制比特。ML检测算法是一种联合检测算法,其优点是检测性能最优,但是复杂度随着组合数、调制阶数和天线数呈指数增长,因此极高的复杂度限制了ML算法在实际通信***中的应用。为此,本发明针对ML检测算法的局限性,提出了一种近最优性能的低复杂度的可行方案。
发明内容
本发明针对MIMO-SIM-OFDM***提出了一种近最优的低复杂度的检测算法,主要思路是:(1)通过ZF或者MMSE检测,根据检测符号的能量值进行判决得到初始解向量;(2)引入门限判决,若初始解的ML代价值小于门限值,即直接输出初始解,算法终止;(3)若初始解不满足门限值,则对初始解进行邻域搜索,将前m个最优邻域解作为m个初始解。对当前m个解同时进行邻域搜索,每个当前解各保留n个最优邻域解,然后在m×n个邻域解中保留前m个不同的最优解作为下次迭代的当前解,如此进行循环迭代搜索,直至算法满足终止条件而停止。
本发明的技术方案是:
MIMO-SIM-OFDM***如图1所示,具体步骤如下:
步骤1:产生信息比特。假设***发射天线数为T,接收天线数为R,子载波总数为N,每个子块包含L子载波,其中有K个子载波被激活,记作子载波配置(L,K),则一共有G=N/L个子块。对于每根天线上每个子块,激活的子载波组合数一共有但有效的组合数为因此对应的索引比特数为其中表示向下取整操作;另外,激活的K个子载波用于发送调制符号,因此对应的调制符号比特数为b2=Klog2(M),其中M为符号星座点空间大小。因此,生成的总的比特数为B=T×(B1+B2),其中B1=G×b1,B2=G×b2分别作为每根发射天线上的索引比特数和符号比特数。
步骤2:子载波索引调制和符号调制。对每根发射天线上的信息比特进行载波索引调制和符号调制,具体步骤为:将N个子载波分成G=N/L个子块,每个子块含有L个子载波,提取每个子块对应的(b1+b2)信息比特,对b1位和b2位信息比特分别进行索引调制和符号调制,根据索引信息激活对应的K个子载波用于发送星座点符号,剩余的(L-K)个子载波不承载数据。
步骤3:在发送端对经过载波索引调制和符号调制后的符号进行OFDM调制,包括串并转换、IFFT和加循环前缀CP。
步骤4:信息比特经步骤1~3处理后在发送端得到发送符号,并经瑞利衰落信道和高斯信道后到达接收端。
步骤5:在接收端对接收到的符号进行OFDM解调,包括去循环前缀CP、FFT、并串转换,得到频域的接收信号。
步骤6:信号检测。MIMO-SIM-OFDM***中信号的检测以一个块为基本单位,检测包含两部分:激活子载波的位置、发送的调制符号。不失一般性,下面以第g(g=1,2,...,G)块的信号检测为例,第g块的接收信号的频域表达式可以表示为:
Yg=HgXg+Wg
其中,表示第i根发射天线上发送的第g个子块的符号,表示第j根接收天线上接收的第g个子块的收符号,是第i根发射天线与第j根接收天线之间第g个子块对应的信道矩阵,其中表示块的第l个子载波对应的信道衰落系数,表示叠加在第g个子块符号的噪声向量,其元素服从均值为0、方差为σ2的高斯分布。
ML检测虽然具有最优的检测性能,但该算法需要遍历所有的激活子载波组合和对应的星座点符号空间,其复杂度随激活子载波组合数、调制阶数和天线数呈指数增长,难以应用于实际的通信***中。为此,本发明提出了一种新的低复杂度的检测算法,具体流程如图2所示,其详细步骤如下:
步骤6-1:对接收信号Yg进行ZF或者MMSE检测,得到每根天线上的检测符号为
步骤6-2:计算每种索引组合对应的能量和值
其中
步骤6-3:对组合进行判决
其中
步骤6-4:对判决得到的索引组合下的符号进行判决
步骤6-5:经上述步骤可以得到初始解引入门限值Vth,若则直接输出最终解算法终止;
步骤6-6:若初始解不满足门限要求,则通过对进行邻域搜索,得到m个初始解,并置为当前解
其中函数 的邻域集合为与仅在一根天线上的符号不同的所有向量集合。以T=2,R=2,L=2,K=1的***为例,则的邻域集合为
步骤6-7:对于第i次循环,对当前m个解进行邻域搜索,对每个当前解保留前n个最优邻域解
步骤6-8:从得到的m×n个解向量,即集合C中,选择前m个最优解作为下次循环的当前解
步骤6-9:如果前一次循环得到的最小ML代价值小于或等于当前迭代的最小ML代价值,即
则算法终止,最终解为
步骤6-10:否则,下一次循环的当前解更新为
并回到步骤6-7,继续执行循环流程,直至满足终止条件或者达到循环上限,算法即终止。
步骤6-11:对最终输出的解向量进行子载波索引解调和数字解调,恢复得到原始比特信息。
本发明的有益效果是:
本发明针对MIMO-SIM-OFDM***提出了一种近最优的低复杂度的检测算法,该算法的优点主要体现在:
(1)由于该检测算法通过引入一种门限值对初始解进行判决,由于初始解在很大概率上满足门限要求,从而有效降低了复杂度。
(2)对于不满足门限要求的初始解,则执行多起点的邻域搜索,并在每次循环中对多个初始解进行更新,可以取得近ML检测性能。
附图说明
图1是MIMO-SIM-OFDM***框图;
图2是本发明提出的针对MIMO-SIM-OFDM***检测算法的流程图。
具体实施方式
发明内容部分已经对本发明的技术方案进行了详细描述,在此不再赘述。
Claims (1)
1.一种用于MIMO-OFDM***的低复杂度检测方法,定义MIMO-OFDM***发射天线数为T,接收天线数为R,子载波总数为N,每个子块包含L子载波,其中有K个子载波被激活,则一共有G=N/L个子块;其特征在于,包括以下步骤:
S1、产生信息比特:
对每根天线上每个子块,激活的子载波组合数一共有有效的组合数为因此对应的索引比特数为其中表示向下取整操作;
激活的K个子载波用于发送调制符号,因此对应的调制符号比特数为b2=Klog2(M),其中M为符号星座点空间大小;
则生成的总的比特数为B=T×(B1+B2),其中B1=G×b1,B2=G×b2分别作为每根发射天线上的索引比特数和符号比特数;
S2、子载波索引调制和符号调制:
对每根发射天线上的信息比特进行载波索引调制和符号调制,具体方法为:提取每个子块对应的信息比特b1+b2,对b1位和b2位信息比特分别进行索引调制和符号调制,根据索引信息激活对应的K个子载波用于发送星座点符号,剩余的L-K个子载波不承载数据;
S3、在发送端对经过载波索引调制和符号调制后的符号进行OFDM调制获得发送符号;
S4、在发送端将步骤S3中获得的发送符号进行发送;
S5、在接收端对接收到的符号进行OFDM解调,获得频域的接收信号;
S6、信号检测:
将第g块的接收信号的频域表达式表示为:
Yg=HgXg+Wg
其中,表示第i根发射天线上发送的第g个子块的符号,表示第j根接收天线上接收的第g个子块的收符号,是第i根发射天线与第j根接收天线之间第g个子块对应的信道矩阵,其中表示块的第l个子载波对应的信道衰落系数,表示叠加在第g个子块符号的噪声向量,其元素服从均值为0、方差为σ2的高斯分布;
则对第g块的接收信号的具体检测方法为:
S61、对接收信号Yg进行ZF或者MMSE检测,得到每根天线上的检测符号为:
S62、计算每种索引组合对应的能量和值:
其中
S63、对组合进行判决:
其中,
S64、对判决得到的索引组合下的符号进行判决:
获得初始解
S65、引入门限值Vth,并判断是否成立,若是,则直接输出最终解进入步骤S611,若否,则进入步骤S66;
S66、对进行邻域搜索,得到m个初始解,并置为当前解:
其中,函数 的邻域集合为与仅在一根天线上的符号不同的所有向量集合;迭代执行以下步骤:
S67、对于第i次循环,对当前m个解进行邻域搜索,对每个当前解保留前n个最优邻域解:
S68、从得到的m×n个解向量,即集合C中,选择前m个最优解作为下次循环的当前解:
S69、如果前一次循环得到的最小ML代价值小于或等于当前迭代的最小ML代价值,即:
则最终解为进入步骤S611,否则进入步骤S610;
S610、将当前解更新为:
回到步骤S67,直至i达到预设的循环次数上限后退出检测过程;
S611、对最终输出的解向量进行子载波索引解调和数字解调,恢复得到原始比特信息。
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