CN109561438B - Ftn***中基于帧间信息交织的频谱优化方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种FTN***中基于帧间信息交织的频谱优化方法，属于无线通信领域。本发明针对传统方法在FTN***接收端进行干扰消除性能较差的技术问题，基于帧间信息交织，提出一种新的优化频谱方法，补偿FTN传输对信号高频产生的衰落，从而有效提升FTN***误码率性能，即：发射端对发送符号进行帧间信息交织代替通常使用的帧内的比特交织，使得同一解码帧内引入的符号间干扰分散到各个发送帧内，相当于对一个解码帧内引入的符号间干扰的功率谱有一个白化的作用，有利于后面迭代均衡操作对于干扰的消除，并联合改进的接收端SIC迭代均衡算法，实现干扰的有效消除。达到以较低的算法复杂度得到较好的解码性能，最终实现提高数据传输速率的要求。

Description

FTN***中基于帧间信息交织的频谱优化方法
技术领域
本发明属于无线通信领域，具体涉及一种基于帧间信息交织的优化FTN(Fasterthan Nyquist)***频谱方案。
背景技术
随着数据流量的***性增长，设备的海量接入，各类新业务与多样应用场景的不断发展，用户对于数据传输速率的要求越来越高。增加带宽是一种提升***容量的方案，然而无线通信的频谱资源非常稀缺且日益匮乏，为了实现在有限的频谱资源的前提下极大地提升***容量的目的，迫切地需要提出一种新的传输技术，从而根本上解决这一问题。FTN传输技术可以很好地解决这一问题，该技术通过压缩成形波形的间隔，取得更高的数据传输速率。
由Nyquist***间干扰传输准则可知，如果数据传输速率超过Nyquist速率，必然会引起码间干扰(Inter-symbol interference,ISI)，从而降低通信***传输可靠性。但是，早在1975年，Mazo就提出了超奈奎斯特传输理论，已经在理论上证明了时域上选择sinc脉冲成形滤波器，在码元速率超过Nyquist速率25％内情况下，信号的最小欧式距离并不发生变化，这也就意味着通信***的误码性能不受影响。这一结论阐述了非正交传输的可能性，并由此诞生了超奈奎斯特(FTN)传输技术。
FTN传输技术允许信号以高于Nyquist码元速率的数据速率进行传输，通过发送端预编码与接收端的干扰消除技术的结合，可实现与正交传输相当的误码率性能。由于传输速率高于Nyquist码元速率，FTN传输技术相比于传统的传输技术具有更高的吞吐率和***容量。伴随着数字芯片处理速度的不断提高，FTN技术正逐渐成为当前无线通信技术研究的热点课题和未来无线通信***中新的核心技术之一。
FTN传输在提高数据传输速率的同时也人为地引入了符号间干扰，这就需要建立一套有效处理机制来消除这一干扰。然而目前设计的接收机大多存在误码性能不佳或者复杂度过高无法实现的问题。如果能提出一种新的FTN***信号处理处理方法，从而实现更好的误码率性能且复杂度相对较低，这将对FTN传输技术的发展有重要意义。
从频谱上看，FTN传输在时间上的压缩将带来频谱的扩展。假设成型滤波器带宽不变，随着压缩比增大，信号的高频部分被截断造成损失。传统PRS的思路是压缩信号的频谱，但是此种处理方法对时域的影响是带来更严重的ISI，使得对接收端的均衡和解码产生不利影响。
发明内容
本发明的发明目的在于：针对传统方法在FTN***接收端进行干扰消除性能较差的技术问题，本发明基于帧间信息交织处理，提出一种新的优化频谱方法，补偿FTN传输对信号高频产生的衰落，从而有效提升FTN***误码率性能，即：发射端利用帧间信息交织替代传统的帧间比特交织处理方法并联合改进的收端SIC(Soft Interfere Ccancellation)迭代均衡算法，实现干扰的有效消除，以较低的算法复杂度得到较好的解码性能，最终实现提高数据传输速率的要求。
本发明的FTN***中基于帧间信息交织的频谱优化方法，包括下列步骤：
发射端对于待发送的数据进行信道编码和符号映射处理后，得到待发送数据的符号序列；
再对得到的符号序列进行帧间信息交织处理：将每帧编码比特映射得到的符号序列按列排列组成交织块，每个交织块包括的帧数即为交织块的交织深度(列数，交织块的宽度)，所交织深度的取值为预设值；对每个交织块，按行读取数据并发送；
接收端通对接收信道数据进行接收预处理(包括下采样和匹配滤波等)后，对得到的接收端符号序列
Figure BDA00018842079400000216
进行迭代均衡处理，得到去除ISI后的符号序列
Figure BDA0001884207940000022
再对符号序列
Figure BDA0001884207940000023
进行解块交织处理，得到按交织块排列的符号矩阵
Figure BDA00018842079400000215
对交织块中的每列符号进行软解调，并将软解调结果作为解码处理的先验信息
Figure BDA0001884207940000024
进行解码处理，得到解码结果(发送数据)；并将解码结果作为后验信息
Figure BDA0001884207940000025
所述迭代均衡处理具体为：
基于符号间干扰
Figure BDA0001884207940000026
的当前值，估计码间干扰信号I，再用符号序列
Figure BDA00018842079400000217
减去码间干扰信号I，得到符号序列
Figure BDA0001884207940000027
其中，符号间干扰
Figure BDA0001884207940000028
为N维向量，初始值为预设值，并基于当前解码结果估计下一次均衡处理时所采用的符号间干扰
Figure BDA0001884207940000029
的当前值：将当前解码结果作为后验信息
Figure BDA00018842079400000210
并对其进行软符号映射得到按交织块排列的符号序列
Figure BDA00018842079400000211
再按行重新排列得到符号间干扰
Figure BDA00018842079400000212
的当前值；
码间干扰信号I为N维向量，其第n个元素
Figure BDA0001884207940000021
其中n＝0,1,…,N-1，N表示帧长，
Figure BDA00018842079400000213
表示符号间干扰
Figure BDA00018842079400000214
的第k个元素，k＝0,1,…,N-1且k≠n，h()表示符号脉冲，T表示符号周期。
综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：本发明通过对发送符号进行帧间交织代替通常使用的帧内的比特交织，使得同一解码帧内的引入的符号间干扰分散到各个发送帧内，相当于对一个解码帧内引入的符号间干扰的功率谱有一个白化的作用，有利于后面迭代均衡操作对于干扰的消除，并显著提升了整个接收端的解码性能。
附图说明
图1为FTN传输收发***结构框图。
图2为信号Nyquist正交传输和FTN非正交传输传输波形对比图。图3帧间信息交织示意图。
图4帧间信息交织后对FTN传输后信号的功率谱影响。
图5为压缩比2/3，QPSK调制，LDPC码长1024，码率0.5，不交织和采用交织深度32的信号经FTN传输后LDPC解码器直接解码的误码性能对比。
图6为压缩比2/3，QPSK调制，LDPC码长1024，码率0.5，迭代次数为20次时不同交织深度下的误码率曲线。
图7为压缩比0.8，16QAM调制，LDPC码长1024，码率0.5，迭代次数为20次时不同交织深度下的误码率曲线。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合实施方式和附图，对本发明作进一步地详细描述。
本发明针对传统方法在FTN***接收端进行干扰消除性能较差的技术问题，基于帧间信息交织，提出一种新的优化频谱方法，补偿FTN传输对信号高频产生的衰落，从而有效提升FTN***误码率性能，即：发射端对发送符号进行帧间交织代替通常使用的帧内的比特交织，使得同一解码帧内的引入的符号间干扰分散到各个发送帧内，相当于对一个解码帧内引入的符号间干扰的功率谱有一个白化的作用，有利于后面迭代均衡操作对于干扰的消除，并联合改进的接收端SIC迭代均衡算法，实现干扰的有效消除。达到以较低的算法复杂度得到较好的解码性能，最终实现提高数据传输速率的要求。
FTN传输***通过压缩成形波形间的间隔来提升数据传输速率。当信号进行Nyquist传输时，符号脉冲h(t)关于符号周期T正交，而FTN技术正是打破了这种正交性来提升符号传输速率。
FTN传输时域波形可以表示为：
Figure BDA0001884207940000031
其中，an表示发送滤波器的符号序列，n为波形区分符，即n个波形叠加得到对应的时域波形；τ表示时域加速因子，是FTN传输区别于Nyquist传输的关键之处，此时的FTN传输的符号速率是Nyquist传输符号速率的1/τ倍。可以看出FTN信号通过缩减相邻脉冲间的时域间隔提高数据传输速率。
由于FTN***中成形脉冲的非正交性，导致符号间存在着严重的符号间干扰(ISI)，但是这种人为引入的ISI是明确的并且是可以在接收端进行迭代均衡与解码操作消除的。本具体实施方式中，采用LDPC编码对若干帧发送比特进行编码，映射成符号，再对符号序列进行帧间信息交织，再经过FTN调制发送到AWGN信道中。在接收端采用Turbo结构的迭代均衡与译码进行译码和对干扰的消除，通过一个解块交织的模块将软干扰消除(SIC)均衡器和LDPC译码器串联起来，通过两者不断地交换软信息来实现迭代，来实现对符号间干扰的消除以及抵抗高斯白噪声的影响。参见图1，发射端和接收端的具体处理步骤如下：
步骤S1：发射端处理步骤：
步骤S101：编码和符号映射：输入二进制比特序列U，经过一定码长，码率为Rc的LDPC码编码得到比特序列V，本具体实施方式中，采用LDPC编码属于准循环LDPC码(QC-LDPC)，由给定的基础矩阵循环扩展生成校验矩阵，再经过QPSK/QAM符号映射得到符号序列S。
步骤S102：帧间信息交织：对输入的符号序列S进行帧间信息交织，将每帧编码比特映射得到的符号序列排列成一列一列组成交织块(参考图3)，交织块的宽度即为此交织块的交织深度(预设值)，再横向一行一行地读取数据，全部输出得到符号序列W。
步骤S2：基于FTN传输的仿真处理：
FTN调制：控制上下采样倍数以实现对成形波形间隔的压缩，进而得到信道传输的信号X。实际处理中，则是经信道后到达接收端，将经过传输信道后到达接收端的信号表示为Y。
对接收信号Y进行下采样再经过匹配滤波得到符号序列
Figure BDA0001884207940000047
其中，符号序列
Figure BDA0001884207940000048
不仅包含有用信号项W，还包含符号间干扰ISI以及噪声干扰。本具体实施方式中，在加性高斯白噪声(AWGN)信道条件下在不同信噪比下作合适次数的仿真处理，得到接收信号Y。
步骤S3：接收端处理ISI及白噪声步骤：
步骤S301：SIC均衡：基于符号间干扰
Figure BDA0001884207940000041
对接收到的符号序列
Figure BDA0001884207940000049
得进行ISI消除处理，得到符号序列
Figure BDA0001884207940000042
步骤S302：解交织和LDPC解码：对符号序列
Figure BDA0001884207940000043
进行解块交织的操作得到按交织块排列的符号矩阵
Figure BDA0001884207940000044
对交织块中的每列符号进行软解调作为LDPC解码器的先验信息
Figure BDA0001884207940000045
解码器输出得到比特的后验信息
Figure BDA0001884207940000046
步骤S303：估计符号间干扰
Figure BDA0001884207940000055
对得到的LDPC解码器输出的比特后验信息
Figure BDA0001884207940000056
进行软符号映射得到按交织块排列的符号序列
Figure BDA0001884207940000057
按行重新排列得到符号间干扰ISI的估计
Figure BDA0001884207940000058
此估计用于步骤S301中SIC均衡器。
步骤S301～S303循环迭代到一定迭代次数停止。
在步骤S303中，利用输入的LDPC解码器输出
Figure BDA0001884207940000059
估计软符号向量
Figure BDA00018842079400000510
的方法为：
Figure BDA0001884207940000051
其中，Pr()表示概率，
Figure BDA00018842079400000511
表示向量
Figure BDA00018842079400000512
的第n个元素，n＝0,1,...,N-1，N为一帧中符号总数，即帧长。利用软符号
Figure BDA00018842079400000513
估计ISI信号I(N维向量)的方法为：
Figure BDA0001884207940000052
其中，In表示向量I的第n个元素，h()表示符号脉冲，
Figure BDA00018842079400000514
表示软符号估计值，即软符号
Figure BDA00018842079400000515
的第k个元素，n＝0,1,...,N-1，k＝0,1,…,N-1且k≠n，T表示符号周期。
然后再从解调符号
Figure BDA00018842079400000517
中消除ISI干扰，得到
Figure BDA00018842079400000516
利用干扰消除符号
Figure BDA00018842079400000518
进行PSK/QAM软解调来计算输入到LDPC解码器的先验信息
Figure BDA00018842079400000519
的方法为：
Figure BDA0001884207940000053
其中，
Figure BDA00018842079400000520
表示向量
Figure BDA00018842079400000521
的第n个元素，n＝0,1,...,N-1，N为帧长，
Figure BDA00018842079400000523
表示
Figure BDA00018842079400000522
的第n个元素，
Figure BDA00018842079400000524
表示噪声加干扰的方差，其值具体为：
Figure BDA0001884207940000054
其中，var(·)表示求方差运算，发射端的符号向量W的平均功率归一化为1。
实施例：
本实施例采用LDPC编码方式，码长1024，码率取0.5，符号映射方式为QPSK/16QAM，压缩因子α分别取2/3和4/5，采用帧间信息交织，将每帧编码比特映射得到的符号序列排列成一列一列组成交织块，再横向一行一行的发送数据，即交织块内列进行出。在加性高斯白噪声(AWGN)信道条件下对每个信噪比Eb/N0条件下作合适次数的Monte-Carlo仿真，统计接收机解码输出的误比特率(BER)。
图2为当采用FTN技术后信号由正交传输变为非正交传输的对比图(发送离散时间符号序列为{1,-1,1,-1,-1})。可以看出，在正交传输时，各脉冲波形之间在采样点上不存在码间串扰ISI，因而要正确得到输出码元是容易的。而对于加速因子τ＝0.8的FTN传输，相比正交传输，各个脉冲波形均提前，抽样时刻分别为0s、0.8s、1.6s、2.4s和3.2s。且抽样点时各波形之间存在码间串扰ISI，基带合成波形也发生了畸变。
图3为信息交织示意图。即发送端将每帧编码比特映射得到的符号序列排列成一列一列组成交织块，再横向一行一行地发送数据。
图4为使用不同交织深度的帧间信息交织时统计第一帧符号内经FTN传输后接收信号的功率谱。具体使用压缩比2/3，QPSK调制，LDPC码长1024、码率0.5，统计经过FTN调制后一帧符号序列内信号的功率谱密度。可以看出帧间信息交织对于FTN传输带来的的高频衰落有补偿作用。
图5为压缩比2/3，QPSK调制，LDPC码长1024、码率0.5，不交织和采用交织深度32的信号经FTN传输后LDPC解码器直接解码的误码性能对比。可以看出不加均衡模块，LDPC解码器直接对接收信号进行解码时，使用帧间信息交织的信号解码性能明显好于不进行帧间信息交织的信号。
图6为压缩比2/3，QPSK调制，LDPC码长1024、码率0.5，迭代次数为20次时不同交织深度下的误码率曲线。可以看出如果不采用块交织操作，得到的误码曲线和Nyquist情况下的误码曲线有约2dB的差距。而加上块交织后，随着交织深度的增加，仿真得到的误码曲线越来越接近Nyquist下误码曲线。
图7为压缩比4/5，16QAM调制，LDPC码长1024、码率0.5，迭代次数为20次时不同交织深度下的误码率曲线。可以看出如果不采用块交织操作，得到的误码曲线和Nyquist情况下的误码曲线有约1.9dB的差距。加上块交织后，随着交织深度的增加，仿真得到的误码曲线越来越接近Nyquist下误码曲线。当交织深度增加到16时在高信噪比时与Nyquist误码曲线相交。
综上，本发明通过在发端利用帧间信息交织代替传统的帧间比特交织。传统比特交织的目的是使接收端turbo均衡互相传递的信息独立；而本发明提出的帧间信息交织目的是：在发送的一个编码帧内来统计频谱时对高频衰落有补偿作用；将ISI产生的影响近似为白噪声的影响，使得LDPC解码器处理的解码性能提高(如图5所示)，同时SIC均衡方法计算的ISI更准确，如此迭代，接收机整体性能有明显提升。经过仿真验证也证明帧间交织联合SIC均衡来消除符号间干扰取得很好的效果，并且***复杂度相对较低。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，本说明书中所公开的任一特征，除非特别叙述，均可被其他等效或具有类似目的的替代特征加以替换；所公开的所有特征、或所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥的特征和/或步骤以外，均可以任何方式组合。

Claims (4)

1.FTN***中基于帧间信息交织的频谱优化方法，其特征在于，包括下列步骤：
发射端对于待发送的数据进行信道编码和符号映射处理后，得到待发送数据的符号序列；
再对得到的符号序列进行帧间信息交织处理：将每帧编码比特映射得到的符号序列按列排列组成交织块，每个交织块包括的帧数即为交织块的交织深度，所交织深度的取值为预设值；对每个交织块，按行读取数据并发送；
接收端通对接收信道数据进行接收预处理后，对得到的接收端符号序列
Figure FDA0003248985700000011
进行迭代均衡处理，得到去除ISI后的符号序列
Figure FDA0003248985700000012
再对符号序列
Figure FDA0003248985700000013
进行解块交织处理，得到按交织块排列的符号矩阵
Figure FDA0003248985700000014
对交织块中的每列符号进行软解调，并将软解调结果作为解码处理的先验信息
Figure FDA0003248985700000015
进行解码处理，得到解码结果；并将解码结果作为后验信息
Figure FDA0003248985700000016
所述迭代均衡处理具体为：
基于符号间干扰ISI的估计
Figure FDA0003248985700000017
的当前值，估计符号间干扰ISI信号I，再用符号序列
Figure FDA0003248985700000018
减去符号间干扰ISI信号I，得到符号序列
Figure FDA0003248985700000019
其中，符号间干扰ISI的估计
Figure FDA00032489857000000110
为N维向量，初始值为预设值，并基于当前解码结果估计下一次均衡处理时所采用的符号间干扰ISI的估计
Figure FDA00032489857000000111
的当前值：将当前解码结果作为后验信息
Figure FDA00032489857000000112
并对其进行软符号映射得到按交织块排列的符号序列
Figure FDA00032489857000000113
再按行重新排列得到符号间干扰ISI的估计
Figure FDA00032489857000000114
的当前值；
符号间干扰ISI信号I为N维向量，其第n个元素
Figure FDA00032489857000000115
其中n＝0,1,…,N-1，N表示帧长，
Figure FDA00032489857000000116
表示符号间干扰ISI的估计
Figure FDA00032489857000000117
的第k个元素，k＝0,1,…,N-1且k≠n，h()表示符号脉冲，T表示符号周期。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，先验信息
Figure FDA00032489857000000118
为N维向量，向量
Figure FDA00032489857000000119
的第n个元素
Figure FDA00032489857000000120
为：
Figure FDA00032489857000000121
其中，
Figure FDA00032489857000000122
表示符号序列
Figure FDA00032489857000000123
的第n个元素，符号序列
Figure FDA00032489857000000124
为N维向量；
Figure FDA00032489857000000125
表示噪声加干扰的方差，且
Figure FDA00032489857000000126
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，符号序列
Figure FDA00032489857000000127
和后验信息
Figure FDA00032489857000000128
均为N维向量，其第n个元素
Figure FDA0003248985700000021
Figure FDA0003248985700000022
表示向量
Figure FDA0003248985700000023
的第n个元素。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，交织深度的取值为2、4、6、8、16或32。
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