CN109639301B - 一种基于置信度估计的ftn均衡方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于置信度估计的FTN均衡方法，属于无线通信领域。本发明的技术方案为：在SIC均衡器和解码器迭代过程中设置一门限，当解码器输出的对数似然比LLR大于这一门限时，判定此比特可靠，否则不可靠。当一个符号内所有比特均为可靠比特时，判定此符号可靠，否则判定此符号不可靠。对于判定为可靠符号的符号，在估计ISI时，直接硬判决；对于不可靠符号，用SIC方法去ISI更新一次。以上操作得到的是解码端软符号映射得到的符号序列，用于估计ISI再迭代回SIC均衡器。本发明以较低复杂度的代价得到较好的解码性能，从而实现提高数据传输速率的要求。

Description

一种基于置信度估计的FTN均衡方法
技术领域
本发明属于无线通信领域，具体涉及FTN(Faster than Nyquist)通信传输***接收机的SIC(Successive Interference Cancellation)迭代均衡技术。
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，这就需要设计接收机来消除这一干扰。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。如果能设计一种新的FTN接收机结构能够得到更优秀的误码率性能而且复杂度相对较低，那对于FTN技术的发展有重要意义。
文献“Liveris A D,Georghiades C N.Exploiting faster-than-Nyquistsignaling.[J].Communications IEEE Transactions on,2003,51(9):1502-1511”提出了通过SISO与BCJR均衡器迭代消除ISI的方案，但是由于BCJR算法处理复杂度过高，难以实现。在文献“Prlja,A.(2013).Reduced Receivers for Faster-than-Nyquist Signalingand General Linear Channels Tryckeriet iE-huset,Lunds universitet”中，作者提出了BCJR算法的改进算法M-BCJR，这种算法明显减少了接收机的复杂度，但是同时存在高阶调制无法迭代的问题。非线性均衡算法复杂度过高，目前看来仍然是一个难以处理的问题。鉴于此，本发明设计了一种基于置信度估计的连续干扰消除(SIC)的迭代均衡处理方案，在复杂度较低情况下得到较好的解码性能。
发明内容
本发明的发明目的在于：针对引入干扰信号在接收端消除性能较差的技术问题，公开了一种基于置信度估计的FTN均衡方法。
本发明的基于置信度估计的FTN均衡方法，包括下列步骤：
接收端基于当前符号间干扰ISIes，对待进行迭代均衡处理的符号序列Sob进行符号间干扰处理：用符号序列Sob减去符号间干扰ISIes，得到去除符号间干扰后的符号序列
Figure BDA0001884715050000021
所述符号间干扰ISIes的初始值为预设值，且基于下述处理获取符号间干扰ISIes的当前值：
将符号序列
Figure BDA0001884715050000022
的符号软解调结果作为接收端的解码器的先验信息
Figure BDA0001884715050000023
并基于解码器输出得到比特的后验信息
Figure BDA0001884715050000024
基于预设门限对比特的后验信息
Figure BDA0001884715050000025
进行判决处理，若大于门限，则将对应的比特映射的符号视为可靠符号；否则视为不可靠符号；
对于可靠符号，则直接将可靠符号位置的后验信息
Figure BDA0001884715050000026
硬判决成比特0,1后，再映射成硬符号，将可靠符号更新为对应的硬符号，得到更新后的符号序列S′ob；
对于不可靠符号，则用符号序列Sob减去参量
Figure BDA0001884715050000027
得到更新后的符号序列S′ob；
将更新的符号序列S′ob乘以码间干扰矩阵得到符号间干扰ISIes的当前值；
其中，参量
Figure BDA0001884715050000028
的获取方式为：对解码器输出的后验信息
Figure BDA0001884715050000029
进行软符号映射处理，得到软符号序列
Figure BDA00018847150500000210
再将软符号序列
Figure BDA00018847150500000211
乘以码间干扰矩阵得到参量
Figure BDA00018847150500000212
综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：本发明通过改进接收端SIC迭代均衡结构，对解码器输出的置信度加入门限判决操作来处理干扰消除技术问题，以较低复杂度的代价得到较好的解码性能，从而实现提高数据传输速率的要求。
附图说明
图1为FTN传输收发***结构框图。
图2为置信度估计方案流程图。
图3为信号Nyquist正交传输和FTN非正交传输对比图。
图4为压缩比0.8，QPSK调制，LDPC码长1024码率0.5，迭代次数20次传统SIC迭代均衡方案和基于置信度估计改进的SIC迭代均衡方案误码率曲线。
图5为压缩比0.8，16QAM调制，LDPC码长1024码率0.5，迭代次数20次传统SIC迭代均衡方案和基于置信度估计改进的SIC迭代均衡方案误码率曲线。
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。
本发明针对引入干扰信号在接收端消除性能较差的技术问题，改进SIC迭代均衡结构，对解码器输出的置信度加入门限判决操作，处理干扰消除技术问题，以较低复杂度的代价得到较好的解码性能，最终实现提高数据传输速率的要求。
本发明的技术方案是：在SIC均衡器和解码器迭代过程中设置一门限，当解码器输出的对数似然比LLR大于这一门限时，判定此比特可靠，否则不可靠。当一个符号内所有比特均为可靠比特时，判定此符号可靠，否则判定此符号不可靠。对于判定为可靠符号的符号，在估计ISI时，直接硬判决；对于不可靠符号，用SIC方法去ISI更新一次。以上操作得到的是解码端软符号映射得到的符号序列，用于估计ISI再迭代回SIC均衡器。
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 BDA0001884715050000031
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，再经过FTN调制发送到加性高斯白噪声(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，将连续干扰消除(SIC)均衡器和LDPC译码器(解码器)串联起来，对解码器输出的置信度设置一门限，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和图2，其具体步骤如下：
发射端处理的步骤：
步骤A：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，再经过QPSK/QAM符号映射得到符号序列S。本具体实施方式中采用的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。
步骤B：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Sob，即符号序列观测量，其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C：接收端处理ISI及白噪声步骤：
步骤C1：SIC均衡，用接收到的符号序列Sob减去估计的符号间干扰ISIes，得到去除ISI后的符号序列
Figure BDA0001884715050000041
对符号间干扰的估计由下面的步骤C3中给出。
步骤C2：LDPC解码，对符号序列
Figure BDA0001884715050000042
进行符号软解调，并将解调结果作为LDPC解码器的先验信息
Figure BDA0001884715050000043
即通过符号软解调得到每个比特的软解调结果，即对数似然比(LLR)；以及基于解码器输出得到比特的后验信息
Figure BDA0001884715050000044
步骤C3：设置门限和估计符号间干扰ISIes：对得到的LDPC解码器输出的比特后验信息
Figure BDA0001884715050000045
按设置的门限判决，全部由大于门限的比特映射的符号视为可靠符号，否则视为不可靠符号。传统SIC算法直接用Sob乘以ISI矩阵(ISI_mat)来估计ISI，本发明将可靠符号与不可靠符号用不同方法更新原Sob符号得到更新后的S′ob，再用此S′ob乘以ISI矩阵得到符号间干扰ISI的估计ISIes，整个流程如图2，此估计用于步骤C1中SIC均衡器。
C1～C3步骤循环迭代到一定迭代次数停止。
具体的，在步骤C3中，对于可靠符号，则直接将可靠符号位置的后验信息
Figure BDA0001884715050000051
硬判决成比特0,1后，再映射成硬符号，将可靠符号更新为对应的硬符号，得到更新后的S′ob；不可靠符号，则用Sob减去
Figure BDA0001884715050000052
来得到更新后的S′ob，此处
Figure BDA0001884715050000053
是由LDPC解码器输出的外信息
Figure BDA0001884715050000054
经软符号映射得到的符号序列乘以ISI矩阵得到的。
其中，利用输入的LDPC解码器输出
Figure BDA0001884715050000055
估计软符号向量
Figure BDA0001884715050000056
的方法为：
Figure BDA0001884715050000057
其中，Pr()表示概率，
Figure BDA0001884715050000058
表示向量
Figure BDA0001884715050000059
的第n个元素，n＝0,1,...,N-1，N表示接收帧的符号数，即接收到的一帧中符号个数(接收帧的帧长)。
利用通过门限方法得到的符号S′ob估计ISI信号ISIes的方法为：
Figure BDA00018847150500000510
然后再从解调符号Sob中消除ISI干扰
Figure BDA00018847150500000511
其中ISIes,n表示ISIes的第n个元素，
Figure BDA00018847150500000512
为软符号序列
Figure BDA00018847150500000513
的第k个元素，即第k个符号观测量，h()表示符号脉冲，n＝0,1,…,N-1，k＝0,1,…,N-1且k≠n，T表示符号周期。
利用干扰消除符号
Figure BDA00018847150500000514
进行PSK/QAM软解调来计算输入到LDPC解码器的先验信息
Figure BDA00018847150500000515
的方法为：
Figure BDA00018847150500000516
其中，
Figure BDA00018847150500000517
表示向量
Figure BDA00018847150500000518
的第n(n＝0,1,...,N-1)个元素，，
Figure BDA00018847150500000519
表示噪声+干扰的方差：
Figure BDA00018847150500000520
其中，var(·)表示求方差运算，发射端的符号向量S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取4/5，迭代次数20次，分别采用传统SIC迭代均衡方案和基于置信度估计方法改进的SIC迭代均衡方案仿真，这里选择所有正确比特对数似然比最小的一个作为门限。在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3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4为压缩比4/5，QPSK调制，LDPC码长1024码率0.5，迭代次数为20次时传统SIC迭代均衡方案和基于置信度估计改进的SIC迭代均衡方案下的误码率曲线。可以看出传统SIC迭代均衡方案与Nyquist传输在误码率为1e-5附近有约0.8dB的差距，改进的基于置信度估计的SIC迭代均衡方案与Nyquist传输在误码率为1e-5附近约有0.5dB差距，置信度估计方案较传统SIC方案有约0.3dB性能增益。
图5为压缩比4/5，16QAM调制，LDPC码长1024码率0.5，迭代次数为20次时传统SIC迭代均衡方案和基于置信度估计改进的SIC迭代均衡方案下的误码率曲线。可以看出传统SIC均衡迭代方案误码率曲线较Nyquist传输误码率曲线差距很大，而改进的基于置信度估计的SIC迭代均衡方案仿真的误码率曲线较Nyquist传输误码率曲线在误码率1e-4附近差距为2dB。
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)

1.一种基于置信度估计的FTN均衡方法，包括下列步骤：
接收端基于当前符号间干扰ISIes，对待进行迭代均衡处理的符号序列Sob进行符号间干扰处理：用符号序列Sob减去符号间干扰ISIes，得到去除符号间干扰后的符号序列
Figure FDA0002383137910000011
其特征在于，所述符号间干扰ISIes的初始值为预设值，且基于下述处理获取符号间干扰ISIes的当前值：
将符号序列
Figure FDA0002383137910000012
的符号软解调结果作为接收端的解码器的先验信息
Figure FDA0002383137910000013
并基于解码器输出得到比特的后验信息
Figure FDA0002383137910000014
基于预设门限对比特的后验信息
Figure FDA0002383137910000015
进行判决处理，若大于门限，则将对应的比特映射的符号视为可靠符号；否则视为不可靠符号；
对于可靠符号，则直接将可靠符号位置的后验信息
Figure FDA0002383137910000016
硬判决成比特0,1后，再映射成硬符号，将可靠符号更新为对应的硬符号，得到更新后的符号序列S′ob；
对于不可靠符号，则用符号序列Sob减去参量
Figure FDA0002383137910000017
得到更新后的符号序列S′ob；
将更新的符号序列S′ob乘以码间干扰矩阵得到符号间干扰ISIes的当前值；
其中，参量
Figure FDA0002383137910000018
的获取方式为：对解码器输出的后验信息
Figure FDA0002383137910000019
进行软符号映射处理，得到软符号序列
Figure FDA00023831379100000110
再将软符号序列
Figure FDA00023831379100000111
乘以码间干扰矩阵得到参量
Figure FDA00023831379100000112
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，符号间干扰ISIes为N维向量，其各元素的值ISIes,n为：
Figure FDA00023831379100000113
其中，ISIes,n表示ISIes的第n个元素，
Figure FDA00023831379100000114
为第k个符号观测量，h()表示符号脉冲，n＝0,1,…,N-1，k＝0,1,…,N-1且，k≠n，N表示接收帧的符号数，T表示符号周期。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，软符号序列
Figure FDA00023831379100000115
为N维向量，其各元素的值
Figure FDA00023831379100000116
为：
Figure FDA00023831379100000117
其中，
Figure FDA00023831379100000118
表示
Figure FDA00023831379100000119
的第n个元素，n＝0,1,…,N-1，N表示接收帧的符号数。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，先验信息
Figure FDA00023831379100000120
为N维向量，其各元素的值
Figure FDA00023831379100000121
为：
Figure FDA00023831379100000122
其中，
Figure FDA0002383137910000021
表示符号序列
Figure FDA0002383137910000022
的第n个元素n＝0,1,…,N-1，
Figure FDA0002383137910000023
表示噪声+干扰的方差，且
Figure FDA0002383137910000024
N表示接收帧的符号数。
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