CN109167748B - 一种基于能量排序的部分最大似然检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于能量排序的部分最大似然检测方法，采用分步解调方式，首先子载波序号采用最小均方误差均衡后对其每个子载波求取能量值，并进行排序，设定选取的候选子载波个数p，然后采用最大似然检测部分子载波序号、天线序号及星座符号。子载波分块可以弥补接收端解调时的错误重传缺陷，通过比较子载波上均衡符号的功率可以解调出子载波序号，加入的部分最大似然检测算法可以减少遍历的组合数，在一定程度上减小了复杂度，P值的设定能达到***误码率和复杂度之间良好的折中。

Description

一种基于能量排序的部分最大似然检测方法

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种基于能量排序的部分最大似然检测方法。

背景技术

传统的信息传输资源如空域、频域及时域已经不能满足5G不断增长的信息传输速率的需求了。因此，在同一时刻联合空域和频域传输信息成为5G中的新兴资源，但天线数目及子载波数目的增加也为检测带来了挑战，索引调制随之产生。索引调制充分利用传输介质的索引，如发射天线、子载波、时隙或线性分组码，通过一些映射规则调制信息比特。由于索引比特传输产生的功耗很小，因此，索引调制利用频谱效率(Spectral Efficiency,SE)和能量效率(Energy Efficiency,EE)或分集增益和复用增益之间的一种可行的折中，在未来的第五代网络中具有很大的绿色通信潜力。索引调制技术主要有空域索引调制和载波索引调制两种，二者的思想都是利用索引调制技术降低干扰，引入索引比特弥补频谱效率的损失。不同之处在于空间索引调制用来选择天线，子载波索引调制用来选择子载波。空间索引调制即空间调制(Spacial Modulation，SM)，该技术是一种新型的多输入多输出(Multiple Input Multiple Output，MIMO)传输技术，是一种比较适用于发射天线和接收天线个数不等的技术。SM是一种新型的二维调制的调制方式，通过索引比特从一组天线中选择一根天线来激活并发送数据，在接收端通过判断激活天线的位置来检测出索引比特信息，再通过对接收符号解调出调制比特信息。由于空间调制独特的传输特点，即只激活一根天线，所以不存在多天线间干扰，同时也降低了接收端的检测复杂度和射频链路成本，引入的索引比特又能弥补由于只激活一根天线带来的频谱效率降低的问题。将空间调制的思想运用到多载波***中，得到频域索引调制，即OFDM-IM，与传统的正交频分复用技术(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)相比，OFDM-IM***拥有更好的误码性能，同时，只要激活的子载波数量取值合适，OFDM-IM***的频谱效率将大大超过OFDM***。

但是，SM-OFDM-IM***的接收端对信道的独立性、同步等要求更高，实时性更差，并且需要检测的符号信息也随之变化，在该***中，接收端需要检测三部分比特信息：天线索引比特信息，子载波索引比特信息和调制比特信息，复杂度更高。因此，设计一种复杂度低误码率性能好的检测方法是索引调制的重要内容。

目前，针对SM-OFDM-IM***的检测方法较少，现有方法只能检测出激活子载波的序号和星座符号，没有检测出激活天线序号。且不能直接应用到本发明的***中。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种基于能量排序的部分最大似然检测方法，减小了ML的搜索范围，可以达到复杂度和误码率性能之间的折中。

本发明采用以下技术方案：

一种基于能量排序的部分最大似然检测方法，采用分步解调方式，首先子载波序号采用最小均方误差均衡后对其每个子载波求取能量值，并进行排序，设定选取的候选子载波个数p，然后采用最大似然检测部分子载波序号、天线序号及星座符号。

具体的，包括以下步骤：

S1、对接收子块y_g进行MMSE均衡；

S2、计算步骤S1得到的信号

能量值，并对能量值进行排序，能量最大的子载波最有可能为激活子载波；

S3、设定P为每个子块候选子载波的个数，P＝1,2,…n，n为每个子块中的子载波个数；

S4、将选中的P个候选子载波，所有天线及星座调制进行最大似然检测，将欧氏距离最小的组作为最终判决结果；

S5、g＝g+1，重复步骤S1～S4，得到G个子块的检测结果。

其中，步骤S1中，均衡后的信号

为：

G_MMSE＝(H^HH+σ²I)^-1H^H

其中，G_MMSE为权重矩阵，σ²为噪声方差，I为单位对角矩阵，H为信道，X为发送符号，W为噪声符号。

其中，第g个接收子块y_g为：

y_g＝H_gX_g+W_g

其中，g＝1,2,…G，G为子块总数，N_t为发射天线总数，N_r为接收天线总数，每个子块中子载波个数为n＝N/G，H为信道，X为发送符号，W为噪声符号，维度为N_t×n。

其中，步骤S2中，信号

的能量值

为：

其中，对得到的每个子载波的能量值

进行排序如下：

其中，e₁,e₂,…,e_N为能量值排序后从小到大的索引值。

其中，步骤S4中，首先使用能量检测缩小子载波的遍历范围，进行初选，在此基础上进行部分最大似然检测，缩小ML的遍历范围。

其中，欧氏距离D为：

其中，

为估计的第g个子块的发送符号，H为信道，g＝1,2，…，G，F为范数。

具体的，分布调制具体为：基于一个有N_t根发射天线，N_r根接收天线，将N个子载波分为G个子载波块，子载波块的长度为n＝N/G，选择其中的k个子载波激活并发送数据，子载波配置即为(n,k)，调制方式为M阶调制。

具体的，对于每个子载波块，激活一根天线的索引比特p₁为：

子载波索引比特p₂为：

星座符号比特p₃为：

p₃＝k log₂M

一个SM-OFDM-IM块携带的比特数p为：

p＝p₁+p₂+p₃

传输速率R为

第g个子块的频域发送符号

如下：

其中，g＝1,…G，

表示第g个子块在第i个发射天线第j个子载波上的发送符号，i＝1,2,…,N_t，j＝1,2,…,n；

设在SM-OFDM-IM符号的传输过程中无线信道保持不变，则获得的频域接收信号

为：

其中，

表示第g个子块第j个子载波上的信道矩阵，其服从分布CN(0,1)，

表示第g个子块中的接收信号和高斯白噪声。

与现有技术相比，本发明至少具有以下有益效果：

本发明一种基于能量排序的部分最大似然检测方法，缩小了传统ML的搜索范围，降低了接收端检测算法的复杂度。

进一步的，根据P值的选取可以得到不同误码率性能的检测算法，能达到***误码率和复杂度之间良好的折中。

进一步的，为了使基于接收数据的估计值和目标数据的均方误差最小化，通过频域均衡得到各个子载波上发送符号的估计值。

进一步的，通过比较子载波上均衡符号的功率，认为功率大的对应的子载波为激活子载波。因此，可以解调出激活子载波的序号。

进一步的，部分最大似然检测算法可以解调出准确的子载波序号、天线索引序号和星座符号，需要遍历的组合数减少，在一定程度上减小了复杂度。

进一步的，子载波不分块时的发射结构中在接收端解调上存在可能的错误传递重大缺陷，将子载波分块可以弥补这一缺陷。

综上所述，本发明子载波分块可以弥补接收端解调时的错误重传缺陷，通过比较子载波上均衡符号的功率可以解调出子载波序号，加入的部分最大似然检测算法可以减少遍历的组合数，在一定程度上减小了复杂度，P值的设定能达到***误码率和复杂度之间良好的折中。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

图1为本发明中的SM-OFDM-IM***基于能量排序的部分最大似然检测算法中不同P值的误码率曲线图；

图2为本发明中的SM-OFDM-IM***模型图；

图3为在相同频谱效率下本发明***与初始***的误码率比较图；

图4为本发明中的SM-OFDM-IM***基于能量排序的部分最大似然检测算法与经典算法ML、采用ZF均衡的部分最大似然检测算法的误码率比较图。

具体实施方式

本发明提供了一种基于能量排序的部分最大似然检测方法，主要是将空域索引调制和频域索引调制联合起来，构成空频联合索引调制***，即SM-OFDM-IM，该***结合空域的天线索引和频域的子载波索引，能够兼具两者的优点。

本发明一种基于能量排序的部分最大似然检测方法，采用分步解调的思想，首先子载波序号采用最小均方误差均衡后对其每个子载波求取能量值，并对其排序，设定P值为选取的候选子载波个数，然后采用最大似然检测部分子载波序号、天线序号及星座符号。

基于一个有N_t根发射天线，N_r根接收天线，将N个子载波分为G个子载波块，子载波块的长度为n＝N/G，选择其中的k个子载波激活并发送数据，子载波配置即为(n,k)，调制方式为M阶调制。

对于每个子载波块，激活一根天线的索引比特p₁为：

子载波索引比特p₂为：

星座符号比特p₃为：

p₃＝k log₂M

所以一个SM-OFDM-IM块可以携带的比特数p为：

p＝p₁+p₂+p₃

传输速率R为

bits per channel use，bpcu，按照上述步骤，第g个子块的频域发送符号

如下

其中，g＝1,…G，

表示第g个子块在第i个发射天线第j个子载波上的发送符号，i＝1,2,…,N_t，j＝1,2,…,n。

假设在SM-OFDM-IM符号的传输过程中无线信道保持不变，则获得的频域接收信号

为：

其中，

表示第g个子块第j个子载波上的信道矩阵，其服从分布CN(0,1)，

表示第g个子块中的接收信号和高斯白噪声。

接收信号以每个子块为单位进行检测，设第g个接收子块y_g，维度为N_t×n，其中

y_g＝H_gX_g+W_g

式中，g＝1,2，…，G，G为子块总数，N_t为发射天线总数，N_r为接收天线总数，每个子块中子载波个数为n＝N/G，H为信道，X为发送符号，W为噪声符号。

具体步骤如下：

S1、对y_g进行MMSE均衡

MMSE属于线性检测算法，是基于迫零检测算法的改良结果，考虑噪声对于检测的影响，将权重矩阵设计如下：

G_MMSE＝(H^HH+σ²I)^-1H^H

式中，σ²为噪声方差，I为单位对角矩阵。

对于MMSE信号检测算法在接收端需要知道噪声方差σ²的统计信息，利用获得的频域接收信号得到经过均衡后的信号为：

S2、对均衡以后的信号

求能量值，即

得到每个子载波的能量值

并对其进行排序，得到

认为能量最大的子载波最有可能为激活子载波；

S3、设定P值，P为每个子块候选子载波的个数，P＝1,2,…n；

使用能量检测的复杂度低，并且由于多天线间的干扰及高斯白噪声的影响，其检测性能不佳。

S4、将选中的P个候选子载波，所有天线及星座调制进行最大似然检测

其中，

为根据上述步骤估计的第g个子块的发送符号，欧氏距离最小的组合即为最终判决结果；

S5、g＝g+1，重复上述步骤，得到G个子块的检测结果。

首先使用能量检测缩小子载波的遍历范围，进行初选，在此基础上进行部分最大似然检测，缩小ML的遍历范围，降低算法复杂度。

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中的描述和所示的本发明实施例的组件可以通过各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明中采用的SM-OFDM-IM***的发送端和接收端框图如图2所示，发射机的具体调制过程为：首先根据天线索引比特选择要激活的天线，在激活天线上的子载波块上进行OFDM-IM调制，根据子载波索引比特选择要激活的子载波并调制星座符号，接收端则与发送端相反。

与传统MIMO-OFDM***的检测不同，SM-OFDM-IM***接收端需要检测出子载波索引比特、天线索引比特及星座调制比特，当前针对索引调制的检测方法研究均集中在空间调制和频域索引调制，主要分为联合检测和分步检测。联合检测方法利用最大似然准则，对子载波索引、天线索引和星座点进行联合检测，以提高方法的BER性能。分步检测的思想是将子载波索引、天线索引和星座点分开检测。而SM及OFDM-IM***的检测方法又不可以直接使用，现有针对频域索引调制***提出的能量检测方法在信噪比为40dB时误码率可达到10^-4，性能较好。但将其直接应用到SM-OFDM-IM***中，性能很差，误码率始终维持在10^-2左右，在此基础上提出一种基于能量排序的部分ML检测方法，其误码率仿真图如图1所示，可以在误码率性能轻微损失的前提下大幅度降低方法的复杂度。

由图1可以看出随着P值越来越大，搜索范围越大，检测方法的复杂度越来越高，误码率性能也越来越好，当P＝4时，即为最大似然检测，误码率性能最好，复杂度也越高。

表1给出了每个子块下不同检测方法进行复数乘法的计算复杂度

从上表可以看出基于能量排序检测器的部分最大似然检测的计算复杂度比传统最大似然检测方法低，由于本发明提出的方法通过引入能量检测缩小了最大似然检测的搜索范围。与采用ZF均衡的部分最大似然方法相比，本发明所提出的方法复杂度略高一些，这是由选取均衡矩阵的不同导致的。

请参阅图2，对SM-OFDM-IM进行MATLAB仿真，选取蒙特卡罗仿真次数为10⁷，噪声为高斯白噪声。为了保证OFDM与OFDM-IM、SM-OFDM-IM***具有相同的频谱效率，选取OFDM-IM***中子载波总数为128，分为64个子块，每个子块中子载波的配置为(2,1)，采用BPSK调制；在OFDM-IM的基础上加入空间调制，构成空频联合索引调制，该***的参数设置为子载波总数为64，分为32个子块，天线***为2×2，每个子块的子载波配置为(2,1)，采用QPSK调制。

请参阅图3，为OFDM、OFDM-IM、SM-OFDM-IM***的误码率曲线图，根据仿真曲线图能够看出在频谱效率相同的情况下，加入天线索引后，在误码率为10^-3时，相比于OFDM和OFDM-IM，SM-OFDM-IM***分别获得30dB和15dB的增益。这是由于SM-OFDM-IM较传统的OFDM技术而言，加入了子载波索引信息和天线索引信息，选择部分子载波和部分天线传送数据。而其他子载波和其他天线保持静默状态，频域数据的稀疏性降低了***对频偏的敏感性，减轻了子载波间干扰对传输性能的影响，空域上只激活一根天线，避免了天线间干扰。

在高信噪比情况下，SM-OFDM-IM***的误码率性能优于OFDM，这表明了SM-OFDM-IM有着更好的可达速率。相比发端的比特速率，SM-OFDM-IM因为部分子载波和部分天线静默会带来频谱效率的降低，但引入的索引比特信息可以弥补这一问题。SM-OFDM-IM由于独特的***设定，参数配置更加灵活，是一种比OFDM更具普适性的多载波***。

请参阅图4，SM-OFDM-IM***的参数设置不变，对不同的检测方法进行对比，图4为SM-OFDM-IM不同检测方法的BER性能，由图中可以看出，当P＝3时，本发明所提出的检测方法比采用ZF均衡的ML方法获得了更好的误码率性能，因为MMSE考虑了噪声对检测的影响，但与最大似然检测方法相比，BER性能较差，复杂度较低，因为增加的能量检测缩小了最大似然检测的搜索范围。

以上内容仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明权利要求书的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于能量排序的部分最大似然检测方法，其特征在于，采用分步解调方式，首先子载波序号采用最小均方误差均衡后对其每个子载波求取能量值，并进行排序，设定选取的候选子载波个数P，然后采用最大似然检测部分子载波序号、天线序号及星座符号；

分布调制具体为：基于一个有N_t根发射天线，N_r根接收天线，将N个子载波分为G个子载波块，选择其中的k个子载波激活并发送数据，子载波配置即为(n,k)，调制方式为M阶调制；分步 解调方式包括以下步骤：

S1、对接收子块y_g进行MMSE均衡，均衡后的信号

为：

G_MMSE＝(H^HH+σ²I)^-1H^H

其中，G_MMSE为权重矩阵，σ²为噪声方差，I为单位对角矩阵，H为信道，

为发送符号，W为噪声符号，维度为N_t×n；

S2、计算步骤S1得到的信号

能量值，并对能量值进行排序，能量最大的子载波最有可能为激活子载波，信号

的能量值

为：

S3、设定P为每个子块候选子载波的个数，P＝1,2,…n，n为每个子块中的子载波个数；

S4、将选中的P个候选子载波，所有天线及星座调制进行最大似然检测，将欧氏距离最小的组作为最终判决结果，首先使用能量检测缩小子载波的遍历范围，进行初选，在此基础上进行部分最大似然检测，缩小ML的遍历范围，欧氏距离D为：

其中，

为估计的第g个子块的发送符号，H为信道，g＝1,2，…，G，F为范数；

S5、g＝g+1，重复步骤S1～S4，得到G个子块的检测结果。

2.根据权利要求1所述的基于能量排序的部分最大似然检测方法，其特征在于，步骤S1中，第g个接收子块y_g为：

y_g＝H_gX_g+W_g

其中，g＝1,2,…G，G为子块总数。

3.根据权利要求1所述的基于能量排序的部分最大似然检测方法，其特征在于，步骤S2中，对得到的每个子载波的能量值

进行排序如下：

其中，e₁,e₂,…,e_N为能量值排序后从小到大的索引值。

4.根据权利要求1所述的基于能量排序的部分最大似然检测方法，其特征在于，对于每个子载波块，激活一根天线的索引比特p₁为：

子载波索引比特p₂为：

其中，

为从n个子载波中选择k个子载波的组合情况；

星座符号比特p₃为：

p₃＝klog₂M

一个SM-OFDM-IM块携带的比特数p为：

p＝p₁+p₂+p₃

传输速率R为

第g个子块的频域发送符号

如下：

其中，g＝1,…G，

表示第g个子块在第i个发射天线第j个子载波上的发送符号，i＝1,2,…,N_t，j＝1,2,…,n；

设在SM-OFDM-IM符号的传输过程中无线信道保持不变，则获得的频域接收信号

为：

其中，

表示第g个子块第j个子载波上的信道矩阵，其服从分布CN(0,1)，

表示第g个子块中的接收信号和高斯白噪声。

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