CN116915548A - 一种多输入多输出信道的均衡方法及*** - Google Patents

一种多输入多输出信道的均衡方法及*** Download PDF

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Abstract

本发明提供一种多输入多输出信道的均衡方法及***，包括：步骤S1，对接收信号、噪声功率、信道估计值进行最小均方误差均衡，得到均衡后的发端符号估计值；步骤S2，对发端符号估计值进行功率归一化处理；步骤S3，对功率归一化处理后的发端符号估计值进行削幅处理，得到发端符号的星座点集合；步骤S4，对于每一个发端符号，以最小均方误差均衡后的结果作为后验信息进行并行流间干扰抵消，然后进行最大比值合并，得到更新后的发端符号估计值。有益效果：本发明利用MMSE的均衡结果作为后验信息，并行进行层间干扰抵消，使得每一层都是近似无干扰单层MRC的均衡效果，可以得到最大的分集增益，提高SER性能，大幅度降低算法复杂度。

Description

一种多输入多输出信道的均衡方法及***
技术领域
本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种多输入多输出信道的均衡方法及***。
背景技术
最小均方误差(Minimum Mean Square Error，MMSE)均衡算法是一种广泛运用于无线通信***的接收机均衡算法。在空分复用的场景中，可以有效的抑制层间干扰，得到准确的星座点估计。
在无线通信***中，为了详细的说明，令接收模型如下：y＝Hx+n，其中，y表示维度为Nrx×1的接收信号；n表示维度为Nrx×1的白噪声，x表示维度为Ntx×1的发端符号，H表示维度为Nrx×Ntx是无线信道矩阵，Nrx,Ntx分别为接收天线和发射天线。那么MMSE均衡表示如下：
其中，MMSE的目的就是找一个矩阵W，来让WY更加接近于x；σ2表示先验的噪声功率；I表示单位矩阵；表示MMSE均衡结果。可以看到，F越接近于单位矩阵，流间抑制能力越强。
但由于无线信道环境复杂多变，在信道条件数较大时，(HHH+σ2I)-1的求逆操作在实际实现时误差就越大，从而流间抑制效果就越差。
第三代合作伙伴计划(3rd Generation Partnership Project，3GPP)在4G、5G无线通信***中，由于发射层数较多，接收天线数通常为2或4，因此需要使用2层或4层的MMSE均衡来抑制层间干扰，获得准确的星座点估计值。但是由于MMSE均衡性能在信道矩阵条件数较大时，MMSE均衡性能较差，无法得到准确的星座点估计，从而导致符号错误率(SymbolError Rate，SER)较大的问题。
发明内容
为了解决以上技术问题，本发明提供了一种多输入多输出信道的均衡方法及***。
本发明所解决的技术问题可以采用以下技术方案实现：
一种多输入多输出信道的均衡方法，包括：
步骤S1，对接收信号、噪声功率、信道估计值进行最小均方误差均衡，得到均衡后的发端符号估计值；
步骤S2，对所述发端符号估计值进行功率归一化处理；
步骤S3，对功率归一化处理后的所述发端符号估计值进行削幅处理，得到发端符号的星座点集合；
步骤S4，对于每一个所述发端符号，以所述最小均方误差均衡后的结果作为后验信息进行并行流间干扰抵消，然后进行最大比值合并，得到更新后的发端符号估计值。
优选地，于所述步骤S1之前，还包括：
步骤S0，对所述接收信号和所述噪声功率进行坐标变换，以映射到连续的整数数轴上；
所述步骤S1中，对所述信道估计值以及映射后得到的所述接收信号、所述噪声功率进行最小均方误差均衡。
优选地，所述步骤S0中，采用下述公式进行坐标变换：
其中，y表示所述接收信号；y′表示映射后得到的所述接收信号；σ2表示所述噪声功率；σ′2表示映射后得到的所述噪声功率。
优选地，所述步骤S1中，采用下述公式实现最小均方误差均衡：
其中，H表示Nrx×Ntx阶的无线信道矩阵，Nrx表示接收端口的接收天线，Ntx表示发射端口的发射天线；HH表示矩阵H的共轭转置矩阵；I表示单位矩阵；σ′2表示映射后得到的所述噪声功率；y′表示映射后得到的所述接收信号；表示均衡后的所述发端符号估计值。
优选地，所述步骤S2中，采用下述公式进行功率归一化处理：
其中，F(i,i)表示第i个发端符号的自相关矩阵；G表示功率归一化因子；表示所述发端符号估计值。
优选地，所述步骤S3中，所述削幅处理的方法基于slicer算法实现。
优选地，所述slicer算法采用下述公式实现：
其中，i表示发端符号，i＝1,...,Ntx，Ntx表示发射端口的发射天线；表示所述星座点集合的同相成分序列；/>表示所述星座点集合的同相成分序列；/>表示所述星座点集合的正交成分序列；/>表示归一化后的所述星座点集合的同相成分序列；/>表示归一化后的所述星座点集合的正交成分序列；M表示星座调制的状态空间；/>表示所述星座点集合。
优选地，所述步骤S4中，采用下述实现并行流间干扰抵消：
其中，表示第Nrx个接收天线的接收信号；/>表示所述矩阵H的第Nrx行第j列元素；/>表示所述星座点集合第j列元素；/>表示第i个发端符号第Nrx个接收天线的接收信号。
优选地，所述步骤S4中，采用下述进行最大比值合并：
其中，表示第i个发端符号第k个接收信号；/>表示所述矩阵H的共轭转置矩阵的第k行第i列元素；/>表示更新后的发端符号估计值。
本发明还提供一种多输入多输出信道的均衡***，包括如上述的多输入多输出信道的均衡方法，所述***包括：
MMSE均衡处理模块，用于对接收信号、噪声功率、信道估计值进行最小均方误差均衡，得到均衡后的发端符号估计值；
归一化处理模块，连接所述MMSE均衡处理模块，用于对所述发端符号估计值进行功率归一化处理；
削幅处理模块，连接所述归一化处理模块，用于对功率归一化处理后的所述发端符号估计值进行削幅处理，得到发端符号的星座点集合；
干扰抵消处理模块，连接所述削幅处理模块，用于对于每一个所述发端符号，以所述最小均方误差均衡后的结果作为后验信息进行并行流间干扰抵消；
MRC处理模块，连接所述干扰抵消处理模块，用于进行最大比值合并，得到更新后的发端符号估计值。
本发明技术方案的优点或有益效果在于：
本发明在MMSE均衡的基础上，利用MMSE的均衡结果作为后验信息，并行进行层间干扰抵消，使得每一层都是近似无干扰单层MRC的均衡效果，可以得到最大的分集增益，提高SER性能，大幅度降低算法复杂度。
附图说明
图1为本发明较佳实施例中，多输入多输出信道的均衡方法具体实施例1的流程示意图；
图2为本发明较佳实施例中，多输入多输出信道的均衡方法具体实施例2的流程示意图
图3为本发明较佳实施例中，多输入多输出信道的均衡***的结构框图。
具体实施方式
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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。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的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。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
本发明术语解释：
SER：Symbol Error Rate，符号错误率；
mmse：Minimum Mean Square Error，最小均方误差；
MRC：Maximum Ratio Combining，最大比值合并；
MIMO：Multi Input Multi Output，多输入多输出，即是指在发送端或接收端采用多根天线；
QPSK：Quadrature Phase Shift Keying，四相相移键控，一个符号代表2bit；
16QAM：16 Quadrature Amplitude Modulation，16正交幅相调制，一个符号代表4bit；
64QAM：64 Quadrature Amplitude Modulation，64正交幅相调制，一个符号代表6bit；
256QAM：256 Quadrature Amplitude Modulation，256正交幅相调制，一个符号代表8bit。
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，但不作为本发明的限定。
实施例1
参见图1，本发明的较佳的实施例中，基于现有技术中存在的上述问题，现提供一种多输入多输出(MIMO)信道的MMSE-MRC均衡方法，包括：
步骤S1，MMSE均衡：对接收信号、噪声功率、信道估计值进行最小均方误差均衡，得到均衡后的发端符号估计值；
步骤S2，功率归一化：对发端符号估计值进行功率归一化处理；
步骤S3，slicer：对功率归一化处理后的发端符号估计值进行削幅处理，得到发端符号的星座点集合；
步骤S4，并行重构，干扰抵消：对于每一个发端符号，以最小均方误差均衡后的结果作为后验信息进行并行流间干扰抵消；
MRC：然后进行最大比值合并，得到更新后的发端符号估计值。
具体的，在MIMO信道中，发射端口和/或接收端口均设置多根天线；假设发射端口有Ntx根发射天线，接收端口有Nrx根接收天线，假设发射天线和接收天线之间相互通信；令接收模型为：
y＝Hx+n；
其中，y表示维度为Nrx×1的接收信号矩阵；n表示维度为Nrx×1的白噪声矩阵，x表示维度为Ntx×1的发端符号矩阵，H表示维度为Nrx×Ntx是无线信道矩阵，Nrx、Ntx分别为接收端口和发射端口的天线个数。
即接收模型具体为：
其中，Nrx表示接收天线的个数；Ntx表示发射天线的个数；表示无线信道矩阵H中第Nrx个接收天线接收第Ntx个发射天线对应响应的信道估计值；/>表示发端符号矩阵x中第Ntx个发射天线发送的发端符号；/>表示白噪声矩阵n中第Nrx个接收天线对应的噪声功率；/>表示接收模型，yNrx表示接收信号矩阵y中第Nrx个接收天线的接收信号。
针对接收信号y、噪声功率σ2、信道估计值H，基于MMSE均衡算法对其进行均衡处理，MMSE均衡算法具体包括：
其中，y表示接收信号；σ2表示噪声功率；H表示维度为Nrx×Ntx的无线信道矩阵，Nrx表示接收端口的接收天线的个数，Ntx表示发射端口的发射天线的个数；HH表示矩阵H的共轭转置矩阵；I表示单位矩阵；表示均衡后的发端符号估计值。
通过上述MMSE均衡算法求解得到其中，/>表示第Nrx个接收天线接收的发端符号估计值；/>是矩阵/>的转置矩阵，可以认为/>是关于每一个发端符号i的最小均方误差性能下的最优解。通过MMSE均衡可以实现干扰的初步抑制。
然后进行功率归一化处理，其计算方法是：
其中，F(i,i)表示第i个发端符号的自相关矩阵，F＝(HHH+σ2I)-1HHH；G表示功率归一化因子；表示功率归一化处理后的发端符号估计值。
进一步的，对于功率归一化因子G，根据3gpp协议38.211，星座调制可采用QPSK、16QAM、64QAM、256QAM中的任意一种。
若采用QPSK进行星座调制，则功率归一化因子或
采用16QAM进行星座调制，则功率归一化因子或
采用64QAM进行星座调制，则功率归一化因子或
采用256QAM进行星座调制，则功率归一化因子
功率归一化处理之后，基于slicer算法实现削幅处理，具体包括：
其中，表示功率归一化处理后的发端符号估计值；xi表示发端符号矩阵x中的第i个发端符号；/>表示发端符号i调制的星座点集合。
基于发端符号i调制的星座点集合，可以进行天线间并行干扰抵消，即：
其中，表示第Nrx个接收信号；/>表示矩阵H的第Nrx行第j列元素；/>表示星座点集合第j列元素；/>表示第i个发端符号的第Nrx个接收信号。
通过天线间并行干扰抵消处理，得到单根发射天线的接收信号，然后进行单层接收信号的MRC处理，得到更新的均衡结果，即由于完全消除了流间干扰，每一层天线分集增益为Nrx，所以SER性能较好。本实施例只需在MMSE均衡之后，进行Nrx次简单的乘加运算即可，每层独立实现，易于并行实现，复杂度极低。
实施例2
参见图2，本发明的较佳的实施例中，基于现有技术中存在的上述问题，现提供一种多输入多输出信道的均衡方法，包括：
作为优选的实施方式，其中，于步骤S1之前，还包括：
步骤S0，对接收信号和噪声功率进行坐标变换，以映射到连续的整数数轴上；
步骤S1中，对信道估计值以及映射后得到的接收信号、噪声功率进行最小均方误差均衡，得到均衡后的发端符号估计值；
步骤S2，功率归一化：对发端符号估计值进行功率归一化处理；
步骤S3，slicer：对功率归一化处理后的发端符号估计值进行削幅处理，得到发端符号的星座点集合；
步骤S4，并行重构，干扰抵消：对于每一个发端符号，以最小均方误差均衡后的结果作为后验信息进行并行流间干扰抵消；
MRC：然后进行最大比值合并，得到更新后的发端符号估计值。
作为优选的实施方式，其中，步骤S0中，采用下述公式进行坐标变换：
其中，y表示接收信号；y′表示映射后得到的接收信号；σ2表示噪声功率；σ′2表示映射后得到的噪声功率。
作为优选的实施方式，其中，步骤S1中，采用下述公式实现最小均方误差均衡：
其中，H表示维度为Nrx×Ntx的无线信道矩阵，Nrx表示接收端口的接收天线，Ntx表示发射端口；HH表示矩阵H的共轭转置矩阵；I表示单位矩阵；σ′2表示映射后得到的噪声功率；y′表示映射后得到的接收信号；表示均衡后的发端符号估计值。
作为优选的实施方式，其中，步骤S2中，采用下述公式进行功率归一化处理：
其中，F(i,i)表示第i个发端符号的自相关矩阵；G表示功率归一化因子；表示发端符号估计值。
作为优选的实施方式，其中，步骤S3中，削幅处理的方法基于slicer算法实现。
作为优选的实施方式，其中，slicer算法采用下述公式实现：
其中，i表示发端符号，i＝1,...,Ntx；Ntx表示发端符号；表示归一化后的星座点集合的同相成分序列；/>表示归一化后的星座点集合的正交成分序列；/>表示星座点集合；
其中，的计算方法包括：
其中，表示星座点集合的同相成分序列；M表示星座调制的状态空间；
其中，的计算方法包括：
其中，表示星座点集合的正交成分序列。
作为优选的实施方式，其中，步骤S4中，采用下述实现并行流间干扰抵消：
其中，表示第Nrx个接收信号；/>表示矩阵H的第Nrx行第j列元素；/>表示星座点集合第j列元素；/>表示第i个发端符号第Nrx个接收信号。
作为优选的实施方式，其中，步骤S4中，采用下述进行最大比值合并：
其中，表示第i个发端符号第k个接收信号；/>表示矩阵H的共轭转置矩阵的第k行第i列元素；/>表示更新后的发端符号估计值。
具体的，相比实施例1，本实施例2在进行MMSE均衡之前增加了一个坐标变换步骤，通过将调制信号的同相成分和正交成分序列映射到连续的整数数轴上，通过预先进行映射处理，可以大大简化后续slicer算法的操作。
需说明的是，后续的MMSE均衡处理步骤、功率归一化处理步骤、并行干扰抵消处理步骤以及MRC处理步骤中除采用映射后的接收信号、噪声功率替换原先的接收信号、噪声功率之外，其他与实施例1基本一致。
对于slicer处理步骤，实施例1中利用最小欧式距离来获得最近的星座点，然后乘以信道矩阵H，来干扰抵消。为了快速、低复杂度的进行并行干扰抵消，在本实施例2中，根据QAM星座点调制特性，如下进行。
原理：乘以功率归一化因子G之后，对于多电平正交幅度调制(MultilevelQuadrature Amplitude Modulation,MQAM)调制信号，其星座点的同相成分和正交成分分布在
假设以64QAM为例，64QAM的星座点的同相成分和正交成分为具体为{-7,-5,-3,-1,1,3,5,7}，然后进行坐标变换，公式为/>具体来说，对于64QAM，
在实际实现过程中，具体采用如下步骤进行：
对于接收信号y进行坐标变换，得到然后计算等效d噪声功率，此时,已经将QAM信号的同相成分和正交成分映射到连续的整数数轴上，以大大简化后续的slicer操作。
进行MMSE及功率归一化之后的信号同相成分和正交成分分别为/>和/>那么slicer算法的操作可以简化为
本实施例2的slicer算法中，根据调制的星座调制的状态空间设置阈值，即以对功率归一化之后的信号的同相成分和正交成分进行判决操作，由理想情况下的复数计算比较简化为4舍5入，相比传统的基于最小欧式距离的slicer算法，其复杂度降低了90％。
Slicer算法处理之后的星座点集合以64QAM为例，/>分布在{-3,-2,-1,0,1,2,3,4}，在后续的干扰抵消处理过程，由复数乘法简化为移位加法，大大简化了干扰抵消的复杂度。
以64QAM为例，令则
在本实施例中，由于采用移位加法替换原先的复数乘法的计算，复杂度降低了2/3。因此通过多路并行的方式实现，其复杂度也进一步降低。
实施例3
参见图3，本发明还提供一种多输入多输出信道的均衡***，包括如上述的多输入多输出信道的均衡方法，***包括：
MMSE均衡处理模块1，用于对接收信号、噪声功率、信道估计值进行最小均方误差均衡，得到均衡后的发端符号估计值；
归一化处理模块2，连接MMSE均衡处理模块1，用于对发端符号估计值进行功率归一化处理；
削幅处理模块3，连接归一化处理模块2，用于对功率归一化处理后的发端符号估计值进行削幅处理，得到发端符号的星座点集合；
干扰抵消处理模块4，连接削幅处理模块3，用于对于每一个发端符号，以最小均方误差均衡后的结果作为后验信息进行并行流间干扰抵消；
MRC处理模块5，连接干扰抵消处理模块4，用于进行最大比值合并，得到更新后的发端符号估计值。
本发明技术方案的优点或有益效果在于：本发明在MMSE均衡的基础上，利用MMSE的均衡结果作为后验信息，并行进行层间干扰抵消，使得每一层都是近似无干扰单层MRC的均衡效果，可以得到最大的分集增益，提高SER性能，大幅度降低算法复杂度。
以上所述仅为本发明较佳的实施例，并非因此限制本发明的实施方式及保护范围，对于本领域技术人员而言，应当能够意识到凡运用本说明书及图示内容所作出的等同替换和显而易见的变化所得到的方案，均应当包含在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种多输入多输出信道的均衡方法，其特征在于，包括：
步骤S1，对接收信号、噪声功率、信道估计值进行最小均方误差均衡，得到均衡后的发端符号估计值；
步骤S2，对所述发端符号估计值进行功率归一化处理；
步骤S3，对功率归一化处理后的所述发端符号估计值进行削幅处理，得到发端符号的星座点集合；
步骤S4，对于每一个所述发端符号，以所述最小均方误差均衡后的结果作为后验信息进行并行流间干扰抵消，然后进行最大比值合并，得到更新后的发端符号估计值。
2.根据权利要求1所述的多输入多输出信道的均衡方法，其特征在于，于所述步骤S1之前，还包括：
步骤S0，对所述接收信号和所述噪声功率进行坐标变换，以映射到连续的整数数轴上；
所述步骤S1中，对所述信道估计值以及映射后得到的所述接收信号、所述噪声功率进行最小均方误差均衡。
3.根据权利要求2所述的多输入多输出信道的均衡方法，其特征在于，所述步骤S0中，采用下述公式进行坐标变换：
其中，y表示所述接收信号；y′表示映射后得到的所述接收信号；σ2表示所述噪声功率；σ′2表示映射后得到的所述噪声功率。
4.根据权利要求2所述的多输入多输出信道的均衡方法，其特征在于，所述步骤S1中，采用下述公式实现最小均方误差均衡：
其中，H表示Nrx×Ntx阶的无线信道矩阵，Nrx表示接收端口的接收天线，Ntx表示发射端口的发射天线；HH表示矩阵H的共轭转置矩阵；I表示单位矩阵；σ′2表示映射后得到的所述噪声功率；y′表示映射后得到的所述接收信号；表示均衡后的所述发端符号估计值。
5.根据权利要求1所述的多输入多输出信道的均衡方法，其特征在于，所述步骤S2中，采用下述公式进行功率归一化处理：
其中，F(i,i)表示第i个发端符号的自相关矩阵；G表示功率归一化因子；表示所述发端符号估计值。
6.根据权利要求1所述的多输入多输出信道的均衡方法，其特征在于，所述步骤S3中，所述削幅处理的方法基于slicer算法实现。
7.根据权利要求6所述的多输入多输出信道的均衡方法，其特征在于，所述slicer算法采用下述公式实现：
其中，i表示发端符号，i＝1,...,Ntx，Ntx表示发射端口的发射天线；表示所述星座点集合的同相成分序列；/>表示所述星座点集合的同相成分序列；/>表示所述星座点集合的正交成分序列；/>表示归一化后的所述星座点集合的同相成分序列；/>表示归一化后的所述星座点集合的正交成分序列；M表示星座调制的状态空间；/>表示所述星座点集合。
8.根据权利要求1所述的多输入多输出信道的均衡方法，其特征在于，所述步骤S4中，采用下述实现并行流间干扰抵消：
其中，表示第Nrx个接收天线的接收信号；/>表示所述矩阵H的第Nrx行第j列元素；/>表示所述星座点集合第j列元素；/>表示第i个发端符号第Nrx个接收天线的接收信号。
9.根据权利要求1所述的多输入多输出信道的均衡方法，其特征在于，所述步骤S4中，采用下述进行最大比值合并：
其中，表示第i个发端符号第k个接收信号；/>表示所述矩阵H的共轭转置矩阵的第k行第i列元素；/>表示更新后的发端符号估计值。
10.一种多输入多输出信道的均衡***，其特征在于，用于执行如权利要求1-9任意一项所述的多输入多输出信道的均衡方法，所述***包括：
MMSE均衡处理模块，用于对接收信号、噪声功率、信道估计值进行最小均方误差均衡，得到均衡后的发端符号估计值；
归一化处理模块，连接所述MMSE均衡处理模块，用于对所述发端符号估计值进行功率归一化处理；
削幅处理模块，连接所述归一化处理模块，用于对功率归一化处理后的所述发端符号估计值进行削幅处理，得到发端符号的星座点集合；
干扰抵消处理模块，连接所述削幅处理模块，用于对于每一个所述发端符号，以所述最小均方误差均衡后的结果作为后验信息进行并行流间干扰抵消；
MRC处理模块，连接所述干扰抵消处理模块，用于进行最大比值合并，得到更新后的发端符号估计值。
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