CN116545812A - 基于串行干扰消除算法的zp-otfs***符号检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于串行干扰消除算法的ZP‑OTFS***符号检测方法，本发明针对只有一个发送符号组成的接收符号来估计发送符号，利用已被估计的发送符号消除接收数据帧中的干扰，从而继续完成估计发送符号，消除干扰的线性复杂度过程,克服了ZP‑OTFS通信***中现有符号检测技术复杂度过高，高功率损耗，硬件实现难度高的问题。本发明充分利用ZP‑OTFS***的零填充特性，对无符号干扰区域进行划分，选取更有利于串行干扰算法性能的无符号干扰区域，减弱误差传递对串行干扰算法性能的影响，本发明在ZP‑OTFS***发送数据帧中符号总数较多的场景，也具有较好的误码性能和低复杂性。
Description
技术领域
本发明属于通信技术领域，更进一步涉及无线通信技术领域中的一种基于串行干扰消除SIC(Successive Interference Cancellation)算法的零填充正交时频空ZP-OTFS(Zero Padding-Orthogonal Time Frequency Space)***符号检测方法。本发明可用于低复杂度情况下从ZP-OTFS***接收信号中检测出发送数据帧中的数据符号。
背景技术
目前正交频分OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)技术已广泛的应用于4G、5G以及各种WIFI无线网络中，但是在高移动性场景下，OFDM***中引入了严重的载波间干扰，从而影响了OFDM通信***的性能。OTFS技术是近年来出现的一种新型多载波调制技术，该技术将时变多径信道变换到时延-多普勒DD(delay-Doppler)域上表示，使得传输单元中的所有符号都经历几乎相同且变化缓慢的稀疏信道。由于OTFS技术具有良好的多普勒频偏和时延适应性，从而在高动态通信场景下得到广泛应用。ZP-OTFS是OTFS***中的一个变体，其具有在DD域的发送符号网格中按特定规律***空符号作为零填充的特点。零填充使得DD域输入输出符号关系被简化，避免了传输数据在时域上的块间干扰，从而能够降低信号检测的复杂性。同时零填充也可以在DD域作为导频的保护带，应用到信道估计之中。
在高速移动的无线通信场景中，环境中的信道是快时变的，因此为了保障实时的通信，就要求ZP-OTFS接收机所承载的信号处理算法复杂度不能太高。信号检测和信道估计作为通信***接收机的重要组成部分，故对***性能有着至关重要的影响。所以，进一步研究基于ZP-OTFS***的信号检测技术将大力推进ZP-OTFS技术的应用，以及解决高速移动场景下的高多普勒偏移问题。
Tharaj Thaj,Emanuele Viterbo等人在其发表的论文“Low ComplexityIterative Rake Decision Feedback Equalizer for Zero-Padded OTFS Systems”(IEEEtransactions on vehicular technology,2020)中提到了一种基于最大比合并MRC(Maximum Ratio Combining)的ZP-OTFS***符号检测方法。ZP-OTFS***的特点是需要在DD域的网格中***空符号作为零填充。在该***下，MRC检测方法在DD域网格中提取并合并接收到的传输符号的多径分量，进而使用最大比合并的方法来提高合并信号的信噪比。但是，该方法仍然存在的不足之处是，需要对DD域发送符号进行良好的初始估计，同时拥有迭代结构，从而具有较高的检测复杂度，导致OTFS通信***中接收符号检测占用过高的***功耗，造成通信***接收机的总体功率较大，硬件实现难度高。
北京邮电大学在其申请的专利文献“一种OTFS***的信号检测方法及装置”(专利申请号202010158335.1，公布号CN111478868B)中公开了一种基于神经网络和因子图的OTFS***接收符号检测方法。该方法通过神经网络的训练来获得优化的信号检测性能参数，提升了信号检测性能。该方法仍然存在的不足之处是，训练神经网络过程以及所使用的迭代AMP算法增加了检测方法的复杂度，当每帧传输的符号数目较多时，算法迭代次数随之增多，相应的检测的复杂度也会大幅增加，因此不适用于传输数据帧中数据较多的场景。
发明内容
本发明的目的在于针对上述现有技术存在的不足，提供一种基于串行干扰消除算法的ZP-OTFS***符号检测方法，旨在解决目前ZP-OTFS通信***中符号检测方法复杂度过高，所造成的通信接收机过高功率损耗，硬件实现难度高，以及不适用于传输数据帧中数据较多的问题。
实现本发明目的的思路是，本发明针对只有一个发送符号组成的接收符号来估计发送符号，利用已被估计的发送符号消除接收数据帧中的干扰，从而继续完成估计发送符号，消除干扰的线性复杂度过程。由于消除干扰的线性复杂度过程中规避了现有技术需要信道矩阵求逆，多次迭代运算，以及构建训练模型等复杂处理过程，从而使得本发明降低了复杂度，适用于通信***中对符号检测算法占用资源有限，低功率损耗的场景，更利于硬件的实现。本发明充分利用ZP-OTFS***的零填充特性，即DD域发送数据帧中的零填充，简化了***的输入输出符号关系，使得接收端DD域接收数据帧中存在一些没有符号间干扰的接收符号，构成了无符号干扰区域，对无符号干扰区域进行划分，选取更有利于串行干扰算法性能的无符号干扰区域，减弱误差传播对串行干扰算法性能的影响，使得本发明在ZP-OTFS***发送数据帧中符号总数较多的场景，也具有较好的误码性能和低复杂度特性。
实现本发明目的的方案包括如下步骤：
步骤1，根据ZP-OTFS***的DD域发送数据帧的结构生成时域信号，通过天线发送该时域信号；
步骤2，ZP-OTFS***接收端接收到来自发射端的时域信号，将时域信号转换为DD域接收数据帧；
步骤3，从两个无符号干扰区域中的一个区域中获得已被估计的发送符号：
步骤3.1，根据ZP-OTFS的DD域符号输入输出关系，确定接收数据帧中的无符号间干扰区域，将无符号干扰区域分为两个区域S1和S2；
步骤3.2，根据信道复增益从两个无符号干扰区域中选择出一个无符号干扰区域，将该区域的接收符号中估计得到的发送符号作为已被估计的发送符号；
步骤4，通过消除接收数据帧中干扰估计发送符号：
步骤4.1，从当前接收数据帧中挑选含有已被估计的发送符号的接收符号，用所选接收符号减去由已被估计的发送符号产生的干扰；
步骤4.2，判断减去干扰后的接收符号中是否存在只由一个发送符号组成的接收符号，若是，将该接收符号估计得到的发送符号添加到已被估计的发送符号中后执行步骤4.1，否则，执行步骤5；
步骤5，获得发送数据帧中所有的估计符号。
本发明与现有的技术相比具有以下优点：
第一，本发明利用已被估计的发送符号消除接收数据帧中的干扰，从而继续完成估计发送符号，克服了ZP-OTFS通信***中现有符号检测技术复杂度过高，所造成的通信接收机过高功率损耗，硬件实现难度高的问题，使得本发明具有更低的复杂度，适用于ZP-OTFS通信***中对符号检测算法占用资源有限，低功率损耗的场景，更利于硬件的实现。
第二，本发明在ZP-OTFS***下对无符号干扰区域进行划分，选取更有利于串行干扰算法性能的无符号干扰区域，减弱了现有技术存在的误差传播对串行干扰算法的影响，使本发明在ZP-OTFS***发送数据帧中符号总数较多的场景，也具有较好的误码性能和低复杂度。
附图说明
图1是本发明的流程图；
图2是本发明的发送数据帧结构图；
图3是本发明的仿真结果图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明做进一步的描述。
参照图1，对本发明实施例的实现步骤做进一步的描述。
步骤1，根据ZP-OTFS***的DD域发送数据帧的结构生成时域信号，通过天线发送该时域信号。
步骤1.1，确定DD域发送数据帧的结构如下：
其中，M表示ZP-OTFS***中子载波的总数，lm表示多径信道中最大时延抽头的大小，l表示DD域发送数据帧中时延索引，k表示DD域发送数据帧中多普勒索引，x1[k,l]表示发送数据帧中的数据符号，x[k,l]表示DD域发送数据帧中第l个时延，第k个多普勒的发送符号，其中，l＝0,...,M-1，k＝0,...,N-1，N表示ZP-OTFS***中的符号总数。
本发明的实施例中，M为16，N为16，lm为3，数据符号x1[k,l]来自QPSK星座映射点。
参照图2，对发送数据帧的结构做进一步的描述。
图2中以时延作为横轴，多普勒作为纵轴，在图中用叉号标示x1[k,l]，xj表示大小为16×1的发送符号向量，xj的元素为x[k,j]，其中j＝0,...,15，k＝0,...,N-1，取x13，x14，x15三个向量里的元素都为0，来表示ZP-OTFS***的零填充，如图2中红线框中所示的区域。
步骤1.2，根据发送数据帧生成时域信号，通过天线发送该时域信号。
对发送数据帧进行逆辛傅利叶变换ISFFT得到时间-频率域数据，随后对时间-频率域数据进行海森堡Heisenberg变换得到时域信号，对得到的时域信号经过天线进行发射。
步骤2，ZP-OTFS***接收端接收到来自发射端的时域信号，将时域信号转换为DD域接收数据帧。
对接收到的时域信号进行维格纳Wigner变换，得到时间-频率域信号后，再对时间-频率域信号进行辛傅里叶变换SFFT操作，得到DD域接收数据帧中接收符号y[k,l]，y[k,l]表示接收数据帧中第l个时延，第k个多普勒的接收符号。
步骤3，利用串行干扰消除算法检测ZP-OTFS***的发送符号：
步骤3.1，根据ZP-OTFS的DD域符号输入输出关系，确定接收数据帧中的无符号间干扰区域，将无符号干扰区域分为两个区域S1和S2。
接收数据帧中的无符号干扰区域由下式DD域输入输出符号关系确定：
其中，在不考虑噪声的情况下，无符号干扰区域表示接收数据帧中无符号间干扰符号组成的区域，无符号间干扰符号表示该符号只有一个发送符号组成，P表示信道多径的总数，hi表示信道中第i条路径的信道增益，αi(k,l)表示信道中第i条路径的相位偏移，表示信道中第i条路径的整数多普勒抽头，/>表示信道中第i条路径的整数时延抽头，/>随着i的增加而增加，w[k,l]表示加性噪声，[.]N表示取模N运算，[.]M表示取模M运算。
S1表示满足条件的接收数据帧中y[k,l]构成的区域，S2表示满足/>条件的接收数据帧中y[k,l]构成的区域，/>表示信道中第P-1条路径的时延抽头，/>表示信道中第P条路径的时延抽头，/>表示信道中第1条路径的时延抽头，/>表示信道中第2条路径的时延抽头。
本发明的实施例中，P为3，lm为3，hi的产生服从复高斯分布，为0，/>为1，/>为-1，/>为0，/>为2，/>为3，/>为2，/>为3，取yj表示大小为16×1的接收符号向量，yj的元素为y[k,j]，其中j＝0,...,15，k＝0,...,15，S1表示由向量y15中元素构成的区域，S2表示由向量y0以及向量y1中元素构成的区域。
步骤3.2，根据信道复增益从两个无符号干扰区域中选择出一个无符号干扰区域，将该区域的接收符号中估计得到的发送符号作为已被估计的发送符号：
区域S1和区域S2内的符号都是无符号间干扰的接收符号，由于误差传播的影响，应该首先选择更能正确估计出发送符号的区域，根据DD域输入输出符号关系可得该选择方法与信道复增益有关，如果|h(1)|>|h(2)|，此时应该先通过区域S1估计该区域中接收符号中包含的发送符号，否则，通过区域S2估计该区域中接收符号中包含的发送符号，其中，h(1)表示信道中的最大时延抽头路径对应的复增益，h(2)表示信道中最小时延抽头路径对应的复增益，|·|表示对复数的取模操作。
本发明的实施例中h(1)为h3，h(2)为h1，|h(1)|>|h(2)|，此时应该选择区域S1来估计发送符号，区域S1表示由向量y15中元素构成的区域，对向量y15中的元素使用迫零ZF算法得到发送符号向量x12的估计向量为将向量/>中的元素添加到集合G中，集合G中的每一个元素为已被估计的发送符号。
步骤3.3，得到含有集合G中元素的接收符号。
从当前接收数据帧中找到含有集合G中元素的接收符号，并将其在接收数据帧中的位置进行标记。
步骤3.4，用位置被标记的接收符号减去由集合G中元素对其产生的干扰。
将在接收数据帧中位置被标记的接收符号处减去由集合G中元素对其产生的干扰，得到更新后的接收数据帧，其中该干扰是发送符号通过DD域输入输出关系作用到相应接收符号上的结果。
步骤3.5，在更新后的接收数据帧中找到位置被标记的接收符号，将其添加到标记队列中，该标记队列中的每个元素为位置被标记的接收符号，判断标记队列中是否存在只由一个发送符号组成的元素，若是，将该元素利用ZF算法得到的估计发送符号添加到集合G中，得到更新后的集合G,清空标记队列，并执行步骤3.3，否则，执行步骤4。
步骤4，根据G集合获得所有发送数据帧中发送符号的估计值，完成ZP-OTFS***符号检测。
本发明的效果可以通过以下仿真实验进一步说明：
1.仿真条件：
本发明仿真实验的硬件平台为：处理器为Intel i3 8100CPU，主频为3.5GHz，内存12GB。
本发明仿真实验的软件平台为：Windows 10操作***和MATLAB R2021a。
本发明仿真实验所使用的ZP-OTFS***的子载波总数M为64，符号总数N为16，发送数据的数字调制方式采用QPSK调制，所使用的信道类型为莱斯衰落信道，莱斯因子K为2，信道路径总数P为3，时延抽头分别为0,2,3，多普勒抽头分别为3,-1,1，信道中直射路径对应的时延抽头为0，多普勒抽头为3，统计误码率的循环次数为100000次。
2.仿真的内容及其结果分析：
本发明的仿真实验是在ZP-OTFS***下采用本发明和两个现有技术(MRC符号检测方法和MP符号检测方法)分别对数目为64*16*100000的接收符号进行符号检测，分别获得5个不同信噪比下各方法的误码率，再将得到的误码率与信噪比之间的关系绘制成如图3中所示的三条曲线，其中5个不同信噪比为8dB，10dB，12dB，14dB，16dB。
在仿真实验中，采用的两个现有技术是指:
现有技术1是指，Tharaj Thaj等人在其发表的论文“Low Complexity IterativeRake Decision Feedback Equalizer for Zero-Padded OTFS Systems”(IEEEtransactions on vehicular technology,2020)中提出的MRC符号检测方法。
现有技术2是指，P.Raviteja等人在其发表的论文“Interference Cancellationand Iterative Detection for Orthogonal Time Frequency Space Modulation”(IEEEtransactions on wireless communications,2018)中提出的MP符号检测方法。
下面对本发明的复杂度进行分析:
通过复数乘法的次数来考虑复杂度，一个接收符号最多受到P个发送符号的影响，需要通过消除P-1个发送符号造成的干扰，从而可以估计出一个发送符号，计算P-1个发送符号造成的干扰以及估计一个发送符号的过程的复杂度为发送数据符号总数为N(M-lm)，对于估计出每个发送数据符号，该过程的复杂性是线性的，即整体算法的复杂度近似为/>根据检测算法的复杂度绘制成表1。
表1：检测算法复杂度比较表
表1中，MRC算法的复杂度由Tharaj Thaj等人在其发表的论文“Low ComplexityIterative Rake Decision Feedback Equalizer for Zero-Padded OTFS Systems”(IEEEtransactions on vehicular technology,2020)中给出；MP算法的复杂度由P.Raviteja等人在其发表的论文“Interference Cancellation and Iterative Detection forOrthogonal Time Frequency Space Modulation”(IEEE transactions on wirelesscommunications,2018)中给出。其中，niter表示检测算法的迭代次数，为调制字母表大小，L为P条路径之间不同时延抽头的数目，本发明信道条件下，L为P。通过表1可以看出，本发明方法相比MRC符号检测方法和MP符号检测方法具有更低的复杂度优势。
下面结合仿真图3对本发明的效果做进一步的描述:
图3中的横坐标代表发送符号的信噪比，单位为dB；纵坐标代表符号检测方法的误码率。其中，以叉号标示的曲线表示采用现有技术1仿真得到的误码率与信噪比之间的关系曲线；以菱形标示的曲线表示采用现有技术2仿真得到的误码率与信噪比之间的关系曲线；以加号符标示的曲线表示本发明提出的检测方法得到的误码率与信噪比之间的关系曲线。从图中可以看到在信噪比为8dB，10dB，12dB下本发明误码率性能略差于MP算法和MRC算法，信噪比为14dB时，本发明误码率性能和MRC基本一致但略差于MP算法，信噪比为16dB时，本发明误码率性能优于MP算法和MRC算法，根据图中曲线走势，可以看到本发明方法在高信噪比下具有较好的误码率性能。
以上复杂度分析表格和仿真实验表明：本发明方法利用串行干扰算法实现对ZP-OTFS***的符号检测，克服了ZP-OTFS***中现有技术复杂度过高的缺点，使得本发明适用于ZP-OTFS通信***中对符号检测算法占用资源有限的场景，更利于硬件的实现，同时在高信噪比下，由于误差传播的减弱，使得该方法在高信噪比下具有较好的误码率性能。
Claims (9)
1.一种基于串行干扰消除算法的ZP-OTFS***符号检测方法，其特征在于，根据无符号间干扰区域得到已被估计的发送符号，利用已被估计的发送符号消除接收数据帧中的干扰；该检测方法的步骤包括如下：
步骤1，根据ZP-OTFS***的DD域发送数据帧的结构生成时域信号，通过天线发送该时域信号；
步骤2，ZP-OTFS***接收端接收到来自发射端的时域信号，将时域信号转换为DD域接收数据帧；
步骤3，从两个无符号干扰区域中的一个区域中获得已被估计的发送符号：
步骤3.1，根据ZP-OTFS的DD域符号输入输出关系，确定接收数据帧中的无符号间干扰区域，将无符号干扰区域分为两个区域S1和S2；
步骤3.2，根据信道复增益从两个无符号干扰区域中选择出一个无符号干扰区域，将该区域的接收符号中估计得到的发送符号作为已被估计的发送符号；
步骤4，通过消除接收数据帧中干扰估计发送符号：
步骤4.1，从当前接收数据帧中挑选含有已被估计的发送符号的接收符号，用所选接收符号减去由已被估计的发送符号产生的干扰；
步骤4.2，判断减去干扰后的接收符号中是否存在只由一个发送符号组成的接收符号，若是，将该接收符号估计得到的发送符号添加到已被估计的发送符号中后执行步骤4.1，否则，执行步骤5；
步骤5，获得发送数据帧中所有的估计符号。
2.根据权利要求1所述基于串行干扰消除算法的ZP-OTFS***符号检测方法，其特征在于，步骤1中所述DD域发送数据帧的结构如下：
其中，M表示ZP-OTFS***中子载波的总数，lm表示多径信道中最大时延抽头的大小，l表示DD域发送数据帧中时延索引，k表示DD域发送数据帧中多普勒索引，x1[k,l]表示发送数据帧中的数据符号，x[k,l]表示DD域发送数据帧中第l个时延，第k个多普勒的发送符号，其中，l＝0,...,M-1，k＝0,...,N-1，N表示ZP-OTFS***中的符号总数。
3.根据权利要求2所述基于串行干扰消除算法的ZP-OTFS***符号检测方法，其特征在于，步骤1中所述生成的时域信号过程如下：对DD发送数据帧进行逆辛傅利叶变换ISFFT得到时间-频率域数据，随后对时间-频率域数据进行海森堡Heisenberg变换得到时域信号。
4.根据权利要求3所述基于串行干扰消除算法的ZP-OTFS***符号检测方法，其特征在于，步骤2中所述将时域信号转换为DD域接收数据帧是指：对接收到的时域信号进行维格纳Wigner变换，得到时间-频率域信号后，再对时间-频率域信号进行辛傅里叶变换SFFT操作，得到DD域接收数据帧中接收符号y[k,l]。
5.根据权利要求4所述基于串行干扰消除算法的ZP-OTFS***符号检测方法，其特征在于，步骤3.1中所述接收数据帧中的无符号干扰区域是由下式确定的：
其中，在不考虑噪声的情况下，无符号干扰区域表示接收数据帧中无符号间干扰符号组成的区域，无符号间干扰符号表示该符号只受到发送数据帧中的一个数据符号的影响，P表示信道多径的总数，hi表示信道中第i条路径的信道增益，αi(k,l)表示信道中第i条路径的相位偏移，表示信道中第i条路径的整数多普勒抽头，/>表示信道中第i条路径的整数时延抽头，/>随着i的增加而增加，w[k,l]表示加性噪声，[.]N表示取模N运算，[.]M表示取模M运算。
6.根据权利要求5所述基于串行干扰消除算法的ZP-OTFS***符号检测方法，其特征在于，步骤3.1中所述根据所处的接收数据帧中的位置分为两个无符号干扰区域S1和S2是指：S1表示满足条件的接收数据帧中y[k,l]构成的区域，S2表示满足/>条件的接收数据帧中y[k,l]构成的区域，/>表示信道中第P-1条路径的时延抽头，/>表示信道中第P条路径的时延抽头，/>表示信道中第条1路径的时延抽头，/>表示信道中第2条路径的时延抽头。
7.根据权利要求1所述基于串行干扰消除算法的ZP-OTFS***符号检测方法，其特征在于，步骤3.2中所述的根据信道复增益从两个无符号干扰区域中选择出一个无符号干扰区域，估计得到该区域所中接收符号所组成的发送符号是指：如果|h(1)|>|h(2)|，此时应该先通过区域S1估计该区域中接收符号中包含的发送符号，否则，通过区域S2估计该区域中接收符号中包含的发送符号，其中，h(1)表示信道中的最大时延抽头路径对应的复增益，h(2)表示信道中最小时延抽头路径对应的复增益，|·|表示对复数的取模操作。
8.根据权利要求1所述基于串行干扰消除算法的ZP-OTFS***符号检测方法，其特征在于，步骤4.1中所述的干扰是指：已被估计的发送符号通过DD域符号输入输出关系对接收符号的影响。
9.根据权利要求1所述基于串行干扰消除算法的ZP-OTFS***符号检测方法，其特征在于，步骤3.2或步骤4.2中所述的估计是指，对只有一个发送符号组成的接收符号进行决策，得到对应发送符号的估计值。
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| CN202310661183.0A Pending CN116545812A (zh) | 2023-06-05 | 2023-06-05 | 基于串行干扰消除算法的zp-otfs***符号检测方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116545812A (zh) |
-
2023
- 2023-06-05 CN CN202310661183.0A patent/CN116545812A/zh active Pending
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