RU2444846C1 - Method for signal detection in communication systems with mimo channel - Google Patents

Method for signal detection in communication systems with mimo channel Download PDF

Info

Publication number
RU2444846C1
RU2444846C1 RU2010149522/08A RU2010149522A RU2444846C1 RU 2444846 C1 RU2444846 C1 RU 2444846C1 RU 2010149522/08 A RU2010149522/08 A RU 2010149522/08A RU 2010149522 A RU2010149522 A RU 2010149522A RU 2444846 C1 RU2444846 C1 RU 2444846C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
transmitted
mimo channel
priori
variance
qam
Prior art date
Application number
RU2010149522/08A
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Виталий Борисович Крейнделин (RU)
Виталий Борисович Крейнделин
Михаил Германович Бакулин (RU)
Михаил Германович Бакулин
Original Assignee
Корпорация "САМСУНГ ЭЛЕКТРОНИКС Ко., Лтд."
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Корпорация "САМСУНГ ЭЛЕКТРОНИКС Ко., Лтд." filed Critical Корпорация "САМСУНГ ЭЛЕКТРОНИКС Ко., Лтд."
Priority to RU2010149522/08A priority Critical patent/RU2444846C1/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2444846C1 publication Critical patent/RU2444846C1/en

Links

Images

Landscapes

  • Radio Transmission System (AREA)

Abstract

FIELD: information technology.
SUBSTANCE: transmitted QAM symbols are periodically detected in iterative process conditions such that each iteration consists of the following successive steps: at step 1 from the vector of output readings of a MIMO channel via linear transformation, the MMSE estimate is determined for N transmitted QAM symbols based on prior parameters of the transmitted QAM symbols and already estimated matrix of the MIMO channel, noise dispersion and average signal power; step 2 involves correcting and finding a new linear estimate of the transmitted QAM symbol and the error dispersion for that estimate; step 3 involves demodulation of the estimates of the transmitted QAM symbols obtained at step 2, and calculation of posterior probabilities of the transmitted bits; step 4 involves generation of nonlinear estimates of the transmitted QAM symbols through weighted addition of values of the signal QAM constellation, where weights are determined by posterior probabilities of the transmitted bits obtained at step 3; step 5 involves comparing dispersions of estimates obtained at step 4 and 2.
EFFECT: high accuracy of signal detection in communication systems with a MIMO channel.
4 dwg

Description

Изобретение в целом относится к радиотехническим беспроводным MIMO (Multiple-In Multiple-Out) коммуникационным системам, а именно к способам приема сигнала в системе передачи, использующей технологию MIMO.The invention generally relates to wireless MIMO (Multiple-In Multiple-Out) communication systems, and in particular to methods of receiving a signal in a transmission system using MIMO technology.

MIMO системы являются новым направлением в области беспроводных систем связи и благодаря возможности параллельной передачи сигнала по нескольким пространственно разнесенным каналам в одном и том же диапазоне спектра демонстрируют очень высокую спектральную эффективность.MIMO systems are a new direction in the field of wireless communication systems and, due to the possibility of parallel signal transmission over several spatially separated channels in the same spectrum range, demonstrate very high spectral efficiency.

Одним из наиболее распространенных способов передачи сигналов по MIMO каналам является пространственное мультиплексирование, известное также как V-BLAST архитектура (Vertical Bell Laboratories Layered Space Time architecture), а наиболее популярным методом детектирования такого сигнала является V-BLAST детектор [1], в котором использует упорядоченное последовательное исключение (подавление) интерференционных каналов Ordered Successive Interference Cancellation (OSIC) [2]. Алгоритм OSIC использует широко известный прием решения системы линейных уравнений методом последовательного исключения. MIMO система в частотной области может быть описана матричным уравнением (1),One of the most common methods for transmitting signals via MIMO channels is spatial multiplexing, also known as the V-BLAST architecture (Vertical Bell Laboratories Layered Space Time architecture), and the most popular method of detecting such a signal is the V-BLAST detector [1], which uses Ordered Successive Interference Cancellation (OSIC) [2]. The OSIC algorithm uses the well-known technique for solving a system of linear equations by the sequential exclusion method. The MIMO system in the frequency domain can be described by matrix equation (1),

Figure 00000001
Figure 00000001

где Y - М-мерный вектор отсчетов комплексного сигнала на входе MIMO детектора, который можно считать вектором выходных отчетов MIMO канала, Х - N-мерный вектор переданных модулированных QAM символов в передатчике, который можно считать вектором входных отсчетов MIMO канала, η - М-мерный вектор отсчетов комплексного шума, н - комплексная канальная матрица MIMO канала размера М×N. Поскольку в общем случае М≥N, решение системы (1) ищется с помощью метода наименьших квадратов (его еще называют Zero Forsing) либо при помощи метода наименьшей среднеквадратической ошибки (его называют, Minimum Mean Square Error MMSE). Так при методе MMSE система (1) преобразуется к виду [2]where Y is the M-dimensional vector of samples of the complex signal at the input of the MIMO detector, which can be considered the vector of the output reports of the MIMO channel, X is the N-dimensional vector of transmitted modulated QAM symbols in the transmitter, which can be considered the vector of the input samples of the MIMO channel, η - M- dimensional vector of samples of complex noise, n - complex channel matrix MIMO channel size M × N. Since in the general case М≥N, the solution to system (1) is sought using the least squares method (also called Zero Forsing) or using the least mean square error method (it is called Minimum Mean Square Error MMSE). So with the MMSE method, system (1) is converted to the form [2]

Figure 00000002
Figure 00000002

где

Figure 00000003
- матрица линейного преобразования MMSE фильтра,
Figure 00000004
- дисперсия шума,
Figure 00000005
- среднее значение мощности сигнала, IN - единичная матрица размера N×N,
Figure 00000006
- вектор MMSE оценок переданных QAM символов (MMSE решение).Where
Figure 00000003
- matrix linear transformation MMSE filter,
Figure 00000004
- noise variance,
Figure 00000005
is the average value of the signal power, I N is a unit matrix of size N × N,
Figure 00000006
- vector MMSE ratings transmitted QAM characters (MMSE solution).

Как уже отмечалось, система (2) может быть решена методом последовательного исключения, при котором решения (компоненты вектора оценок

Figure 00000007
) определяют слой за слоем, для чего систему (2) преобразуют к треугольному видуAs already noted, system (2) can be solved by the sequential exclusion method, in which solutions (components of the estimation vector
Figure 00000007
) determine layer by layer, for which system (2) is transformed to a triangular form

Figure 00000008
Figure 00000008

где Z - вектор, образованный линейной комбинацией компонент вектора Y, R - верхнетреугольная матрица,

Figure 00000007
- вектор искомых оценок переданных QAM символов.where Z is the vector formed by a linear combination of the components of the vector Y, R is the upper triangular matrix,
Figure 00000007
is the vector of the desired estimates of the transmitted QAM symbols.

В данном случае под слоем подразумевают компоненту определяемого вектора

Figure 00000007
. После определения очередной (i-той) компоненты вектора
Figure 00000007
,
Figure 00000009
вычитают из Z (где Ri - i-тый столбец матрицы R,
Figure 00000010
- i-тый компонент вектора
Figure 00000007
) и столбец Ri удаляется из матрицы R, и таким образом на следующем шаге решают систему с уменьшенным количеством неизвестных (уменьшенным рангом матрицы). В отличие от классического метода последовательного исключения, в алгоритме V-BLAST при удалении очередного слоя вместо
Figure 00000010
используют
Figure 00000011
- «жесткая» оценка переданного QAM символ (символ созвездия, ближайший (в смысле евклидового расстояния) к полученному решению
Figure 00000010
).In this case, by a layer is meant a component of the determined vector
Figure 00000007
. After determining the next (i-th) component of the vector
Figure 00000007
,
Figure 00000009
subtract from Z (where R i is the i-th column of the matrix R,
Figure 00000010
- i-th component of the vector
Figure 00000007
) and the column R i is removed from the matrix R, and thus, in the next step, a system with a reduced number of unknowns (reduced matrix rank) is solved. Unlike the classic sequential exclusion method, in the V-BLAST algorithm, when deleting the next layer instead of
Figure 00000010
use
Figure 00000011
- “hard” assessment of the transmitted QAM symbol (symbol of the constellation closest (in the sense of Euclidean distance) to the resulting solution
Figure 00000010
)

Однако способ V-BLAST имеет недостаток, который заключается в распространении ошибки, возникающей вследствие неверного детектирования сигнала в одном из слоев на все последующие. Неверное детектирование возникает в том случае, если символ созвездия

Figure 00000012
, ближайший к полученному решению
Figure 00000010
, не совпадает с реально переданным символом. В этом случае ошибка, возникающая при детектировании очередного слоя, катастрофически влияет на все последующие слои. Кроме того, V-BLAST не позволяет получить корректную оценку вероятности битового выходного решения («мягкие» решения). Таким образом, во многих реализациях V-BLAST выдает так называемые «жесткие» выходные решения (hard decisions), когда выходную битовую вероятность не учитывают вообще.However, the V-BLAST method has the disadvantage of spreading the error resulting from incorrect signal detection in one of the layers to all subsequent ones. Incorrect detection occurs if the symbol of the constellation
Figure 00000012
closest to the solution
Figure 00000010
, does not match the character actually transmitted. In this case, the error that occurs when detecting the next layer catastrophically affects all subsequent layers. In addition, V-BLAST does not allow a correct estimate of the probability of a bit output solution (“soft” solutions). Thus, in many implementations V-BLAST produces so-called “hard” output decisions (hard decisions), when the output bit probability is not taken into account at all.

Существует множество способов коррекции ошибок (сверточные коды, турбо коды, низкоплотностные коды контроля по четности), которые используют в современных коммуникационных системах и которые позволяют эффективно исправлять ошибки на выходе MIMO детекторов. Все они действуют намного эффективнее, когда в качестве входных данных в них подают так называемые «мягкие» битовые решения с корректно вычисленной вероятностью выходных битов. Таким образом, задача получения корректных мягких решений на выходе MIMO детектора становится очень важной.There are many error correction methods (convolutional codes, turbo codes, low-density parity check codes) that are used in modern communication systems and which allow you to effectively correct errors at the output of MIMO detectors. All of them act much more efficiently when so-called “soft” bit solutions with correctly calculated probability of output bits are fed into them as input. Thus, the task of obtaining correct soft solutions at the output of the MIMO detector becomes very important.

Наиболее близким к заявленному изобретению является способ, предложенный в заявке [3] (а также описанный в [4]), который позволяет использовать OSIC детектирование для MIMO-OFDM систем одновременно с получением оценки вероятности выходных битов (получение «мягких» решений). В данном способе для последовательного слой за слоем детектирования символов предлагают использовать эквализирующую матрицу на основе MMSE (minimum mean square error) решенияClosest to the claimed invention is the method proposed in the application [3] (and also described in [4]), which allows the use of OSIC detection for MIMO-OFDM systems simultaneously with obtaining estimates of the probability of output bits (obtaining "soft" solutions). In this method, it is proposed to use an equalizing matrix based on MMSE (minimum mean square error) solutions for sequential layer-by-layer character detection

Figure 00000013
Figure 00000013

гдеWhere

Н - канальная матрица размером M×N,H is a channel matrix of size M × N,

Hi=[hihi+1…hN]- канальная матрица, составленная из столбцов матрицы Н, соответствующих символам, которые еще не были продетектированы в результате решения,

Figure 00000014
- матрица, состоящая из столбцов, соответствующих уже определенным (продетектированным) символам,H i = [h i h i + 1 ... h N ] is a channel matrix composed of columns of matrix H corresponding to symbols that have not yet been detected as a result of the solution,
Figure 00000014
- a matrix consisting of columns corresponding to already defined (detected) characters,

Figure 00000015
- ковариационная матрица ошибочных решений, вычисленная по формуле
Figure 00000015
- covariance matrix of erroneous decisions calculated by the formula

Figure 00000016
Figure 00000016

Figure 00000017
, где
Figure 00000018
,
Figure 00000019
- дисперсия шума и среднее значение величины сигнала.
Figure 00000017
where
Figure 00000018
,
Figure 00000019
- noise variance and the average value of the signal.

Элементы ковариационной матрицы

Figure 00000020
ошибочных решений соответствуют величине условной вероятности возникновения ошибок em и en, обусловленных неверными решениями
Figure 00000021
и
Figure 00000022
на предыдущих шагах. Диагональные элементы
Figure 00000023
ковариационной матрицы Qe ошибочных решений показывают величину среднеквадратичной ошибки продетектированных (определенных) символов. Полагают, что недиагональные элементы
Figure 00000020
, характеризуют некоррелированные между собой события, поэтому m ≠ n,
Figure 00000020
эквивалентно
Figure 00000024
.Elements of the covariance matrix
Figure 00000020
erroneous decisions correspond to the value of the conditional probability of occurrence of errors e m and e n due to incorrect decisions
Figure 00000021
and
Figure 00000022
in the previous steps. Diagonal elements
Figure 00000023
the covariance matrix Q e of erroneous decisions show the value of the mean square error of the detected (determined) characters. It is believed that off-diagonal elements
Figure 00000020
, characterize uncorrelated events, therefore m m n,
Figure 00000020
equivalently
Figure 00000024
.

Величину усредненной ошибки

Figure 00000025
и среднеквадратическую ошибку
Figure 00000026
вычисляют на основе вероятности Pe ошибочного решения, которая, в свою очередь, определяется жестким решением
Figure 00000027
и дисперсией шума
Figure 00000028
, соответствующей данному решению.The value of the average error
Figure 00000025
and standard error
Figure 00000026
calculated on the basis of the probability P e of the erroneous decision, which, in turn, is determined by the tough decision
Figure 00000027
and noise variance
Figure 00000028
corresponding to this decision.

Дисперсию шума для слоя m, который решается (детектируется) на шаге i, определяют по формулеThe noise variance for the layer m, which is solved (detected) in step i, is determined by the formula

Figure 00000029
Figure 00000029

где gm - столбец матрицы G, соответствующий решению с минимальной величиной ковариации на шаге i.where g m is the column of the matrix G corresponding to the solution with the minimum covariance at step i.

Вероятность получения ошибочного решения для слоя m определяют на основе двух факторов:The probability of obtaining an erroneous solution for layer m is determined based on two factors:

1) места в созвездии QAM, в окрестность которого попадает MMSE решение;1) places in the QAM constellation, in the vicinity of which the MMSE solution falls;

2) соотношения сигнал-шум.2) signal to noise ratio.

При этом вероятность Р, характеризующая неверное решение, задается следующими выражениями:In this case, the probability P characterizing the wrong decision is given by the following expressions:

(1-Q)2, Q-Q2, Q2 - для точек в окрестности угла QAM созвездия,(1-Q) 2 , QQ 2 , Q 2 - for points in the vicinity of the angle QAM of the constellation,

(1-Q)(1-2Q)2, Q-Q2, Q2, Q-2Q2 - для точек в окрестности краев QAM созвездия,(1-Q) (1-2Q) 2 , QQ 2 , Q 2 , Q-2Q 2 - for points in the vicinity of the edges of the QAM constellation,

(1-2Q)2, Q2, Q-2Q2 - для точек из внутренней части QAM созвездия,(1-2Q) 2 , Q 2 , Q-2Q 2 - for points from the inside of the QAM constellation,

где

Figure 00000030
,Where
Figure 00000030
,

Figure 00000031
- величина, зависящая от отношения мощности сигнала
Figure 00000019
к мощности шума
Figure 00000032
Mc - число точек QAM созвездия.
Figure 00000031
- a value depending on the signal power ratio
Figure 00000019
to noise power
Figure 00000032
M c is the number of QAM points of the constellation.

Очевидно, что при таком подходе вероятность Pe вычисляется приближенно, поскольку при его вычислении не учитывается точное значение MMSE решения, а принимается во внимание лишь область, в окрестность которой данное решение попадает, а именно: угол, край либо середина QAM созвездия.Obviously, with this approach, the probability P e is calculated approximately, since its calculation does not take into account the exact value of the MMSE solution, and only the region in the vicinity of which this solution falls is taken into account, namely: the angle, edge, or middle of the QAM constellation.

Данный способ детектирования (предложенный в заявке [3], а также описанный в [4]) выбран в качестве прототипа заявленного изобретения.This detection method (proposed in the application [3], as well as described in [4]) is selected as a prototype of the claimed invention.

Результаты моделирования способа прототипа показывают, что предложенный в прототипе способ превосходит известный способ MMSE OSIC [2], дающий жесткие решения для выходных битов, а также способ MMSE (с мягкими выходными битами, но без OSIC) [5].The simulation results of the prototype method show that the method proposed in the prototype surpasses the well-known MMSE OSIC method [2], which provides hard solutions for the output bits, as well as the MMSE method (with soft output bits, but without OSIC) [5].

Тем не менее точность решения (детектирования), получаемая в способе прототипа, недостаточно высока по сравнению с максимально достижимой точностью (см. алгоритм максимального правдоподобия [6]). Кроме того, способ прототипа требует обновления матрицы (5) после детектирования каждого нового слоя и пересчета фильтра (4), что является весьма трудоемкой с вычислительной точки зрения операцией.Nevertheless, the accuracy of the solution (detection) obtained in the prototype method is not high enough in comparison with the maximum achievable accuracy (see the maximum likelihood algorithm [6]). In addition, the prototype method requires updating the matrix (5) after detecting each new layer and recalculating the filter (4), which is a computationally time-consuming operation.

Задачей заявленного изобретения является создание способа детектирования сигнала в системах связи с MIMO каналом с повышенной точностью детектирования при сохранении сложности реализации, близкой к алгоритму MMSE.The objective of the claimed invention is to provide a method for detecting a signal in communication systems with a MIMO channel with increased detection accuracy while maintaining implementation complexity close to the MMSE algorithm.

Поставленная задача решена путем создания итерационного (турбо) способа детектирования сигнала в системах связи с MIMO каналом, который включает в себя следующие шаги:The problem is solved by creating an iterative (turbo) method for detecting a signal in communication systems with a MIMO channel, which includes the following steps:

- принимают сигналы, модулированный переданными QAM (Quadrature Amplitude Modulation) символами через несколько приемных антенн;- receive signals modulated by transmitted QAM (Quadrature Amplitude Modulation) symbols through several receiving antennas;

- осуществляют частотное преобразование принятых сигналов на нулевую несущую частоту;- carry out the frequency conversion of the received signals to a zero carrier frequency;

- формируют отсчеты принятых и преобразованных сигналов путем квантования и дискретизаций, которые рассматриваются как выходные отсчеты MIMO канала, и описываются формулой- form samples of received and converted signals by quantization and sampling, which are considered as output samples of the MIMO channel, and are described by the formula

Y=HX+ηY = HX + η

где Y - М-мерный вектор выходных отсчетов MIMO канала, Х - N-мерный вектор входных отсчетов MIMO канала, η - M-мерный вектор отсчетов, Н - канальная матрица MIMO канала размера M×N,where Y is the M-dimensional vector of output samples of the MIMO channel, X is the N-dimensional vector of input samples of the MIMO channel, η is the M-dimensional vector of samples, H is the channel matrix MIMO channel of size M × N,

- по полученным выходным отсчетам MIMO канала оценивают канальную матрицу MIMO канала Н, дисперсию шума

Figure 00000004
и среднюю мощность сигнала
Figure 00000005
,- according to the received output samples of the MIMO channel, the channel MIMO matrix of channel H is estimated, the noise variance
Figure 00000004
and average signal strength
Figure 00000005
,

- демодулируют QAM символы на основе выходных отсчетов MIMO канала и восстанавливают оригинальные данные, которые содержатся в детектированных QAM символах, производя оценку апостериорной вероятности принятых бит,- demodulate QAM symbols based on the output samples of the MIMO channel and restore the original data contained in the detected QAM symbols, evaluating the posterior probability of the received bits,

при этом заявляемый способ отличается тем, что:wherein the claimed method is characterized in that:

- переданные QAM символы детектируют циклически в рамках итерационного процесса, так что каждая итерация состоит из следующих друг за другом шагов:- the symbols transmitted by QAM are detected cyclically as part of the iterative process, so that each iteration consists of the following steps:

- на шаге 1 из вектора выходных отсчетов MIMO канала Y путем линейного преобразования определяют MMSE оценки N переданных QAM символов на основе априорных параметров переданных QAM символов и уже оцененных матрице MIMO канала Н, дисперсии шума

Figure 00000004
и средней мощности сигнала
Figure 00000005
, согласно формуле- in step 1, from the vector of output samples of the MIMO channel Y by linear transformation, MMSE estimates of N transmitted QAM symbols are determined based on a priori parameters of the transmitted QAM symbols and already estimated MIMO channel H matrix, noise variance
Figure 00000004
and average signal strength
Figure 00000005
according to the formula

Figure 00000033
Figure 00000033

Figure 00000034
Figure 00000034

где

Figure 00000035
- N-мерный вектор априорных математических ожиданий переданных QAM символов, Vpr - диагональная матрица, характеризующая априорную дисперсию переданных QAM символов, для каждого компонента
Figure 00000036
(n=1, 2, …N) вектора MMSE оценок
Figure 00000037
вычисляют дисперсию ошибки оценивания
Figure 00000038
, которая совпадает с соответствующим диагональным элементом корреляционной матрицы VMMSE, вычисляемой по формулеWhere
Figure 00000035
- N-dimensional vector of a priori mathematical expectations of the transmitted QAM symbols, V pr is the diagonal matrix characterizing the a priori dispersion of the transmitted QAM symbols, for each component
Figure 00000036
(n = 1, 2, ... N) MMSE vector estimates
Figure 00000037
calculate the variance of the estimation error
Figure 00000038
, which coincides with the corresponding diagonal element of the correlation matrix V MMSE , calculated by the formula

VMMSE=Vpr-GMMSEHVpr,V MMSE = V pr -G MMSE HV pr ,

- на шаге 2, путем линейного преобразование каждого n-го (где n=1,2,…N) компонента

Figure 00000036
, вектора MMSE оценок
Figure 00000037
, полученного на шаге 1, и соответствующего ему априорного математического ожидания
Figure 00000039
переданного QAM символа, осуществляют коррекцию и находят новую линейную оценку
Figure 00000040
переданного QAM символа и дисперсию ошибки для этой оценки
Figure 00000041
- in step 2, by linearly transforming every n-th (where n = 1,2, ... N) component
Figure 00000036
vector MMSE ratings
Figure 00000037
obtained in step 1 and the corresponding a priori mathematical expectation
Figure 00000039
the transmitted QAM symbol, carry out the correction and find a new linear estimate
Figure 00000040
the transmitted QAM symbol and variance of the error for this estimate
Figure 00000041

Figure 00000042
Figure 00000042

Figure 00000043
Figure 00000043

где

Figure 00000044
- априорная дисперсия n-го переданного QAM символа,Where
Figure 00000044
- a priori variance of the nth transmitted QAM symbol,

- на шаге 3 осуществляют демодуляцию оценок переданных QAM символов, полученных на шаге 2, и вычисляют апостериорные вероятности переданных битов- in step 3, demodulation of the estimates of the transmitted QAM symbols obtained in step 2 is carried out, and the posterior probabilities of the transmitted bits are calculated

Figure 00000045
,
Figure 00000045
,

где х(θ1,…θK) - табличная функция с числом состояний 2K, описывающая сигнальное созвездие переданного QAM символа в зависимости от комбинации переданных бит θk∈{1;0}, k=1, 2, …K, λi,n(1/0) - апостериорная вероятность того, что i-тый бит в n-м QAM символе принимает значение 1 (либо 0), K - число бит в одном QAM символе,where x (θ 1 , ... θ K ) is a tabular function with the number of states 2 K that describes the signal constellation of the transmitted QAM symbol depending on the combination of transmitted bits θ k ∈ {1; 0}, k = 1, 2, ... K, λ i, n (1/0) is the posterior probability that the i-th bit in the nth QAM symbol takes on the value 1 (or 0), K is the number of bits in one QAM symbol,

- на шаге 4 формируют нелинейные оценки переданных QAM символов путем весового сложения значений сигнального QAM созвездия, где веса определяются апостериорными вероятностями переданных битов, полученных на шаге 3,- in step 4, nonlinear estimates of the transmitted QAM symbols are formed by weighting the values of the signal QAM of the constellation, where the weights are determined by the posterior probabilities of the transmitted bits obtained in step 3,

Figure 00000046
Figure 00000046

и вычисляют точности этих оценокand calculate the accuracy of these estimates

Figure 00000047
Figure 00000047

- на шаге 5 сравнивают дисперсии оценок, полученных на шаге 4 и шаге 2, и если дисперсия на шаге 4 меньше дисперсии на шаге 2, т.е.

Figure 00000048
, то осуществляют коррекцию априорного математического ожидания и априорной дисперсии- in step 5, the variances of the estimates obtained in step 4 and step 2 are compared, and if the variance in step 4 is less than the variance in step 2, i.e.
Figure 00000048
, then carry out the correction of a priori mathematical expectation and a priori variance

Figure 00000049
Figure 00000049

Figure 00000050
Figure 00000050

если дисперсия на шаге 4 больше либо равна дисперсии на шаге 2, т.е.

Figure 00000051
, то априорные математических ожидания и дисперсию оставляют без измененийif the variance in step 4 is greater than or equal to the variance in step 2, i.e.
Figure 00000051
then a priori mathematical expectations and variance are left unchanged

Figure 00000052
Figure 00000052

Figure 00000053
Figure 00000053

- выходные параметры шага 5, а именно априорные математические ожидания

Figure 00000054
и дисперсии
Figure 00000055
для всех n=1,2,…N, объединенные в вектор новых априорных математических ожиданий
Figure 00000056
и в новую априорную диагональную корреляционную матрицу
Figure 00000057
являются входными параметрами на шаге 1 на следующей итерации, апостериорные вероятности переданных бит с шага 3 являются выходными параметрами предложенного способа детектирования сигнала в системах связи с MIMO каналом.- output parameters of step 5, namely a priori mathematical expectations
Figure 00000054
and variance
Figure 00000055
for all n = 1,2, ... N, combined into a vector of new a priori mathematical expectations
Figure 00000056
and into a new a priori diagonal correlation matrix
Figure 00000057
are the input parameters in step 1 at the next iteration, the posterior probabilities of the transmitted bits from step 3 are the output parameters of the proposed signal detection method in communication systems with a MIMO channel.

Сопоставительный анализ способа детектирования сигнала в системах связи с MIMO каналом с прототипом показывает, что предлагаемое изобретение существенно отличается от прототипа и позволяет повысить точность детектирования и уменьшить сложность выполнения способа детектирования сигнала в системах связи с MIMO каналом.A comparative analysis of the method for detecting a signal in communication systems with a MIMO channel with a prototype shows that the present invention is significantly different from the prototype and can improve the accuracy of detection and reduce the complexity of the method for detecting a signal in communication systems with a MIMO channel.

Сопоставительный анализ заявляемого способа с другими техническими решениями в данной области техники не позволил выявить признаки, заявленные в отличительной части формулы изобретения. Следовательно, заявляемый способ детектирования сигнала в системах связи с MIMO каналом отвечает критериям "новизна", "техническое решение задачи", "существенные отличия" и обладает неочевидностью решения.A comparative analysis of the proposed method with other technical solutions in the art did not allow to identify the features claimed in the characterizing part of the claims. Therefore, the claimed method of signal detection in communication systems with a MIMO channel meets the criteria of "novelty", "technical solution of the problem", "significant differences" and has non-obvious solutions.

Для лучшего понимания настоящего изобретения далее приводится его подробное описание с соответствующими чертежами.For a better understanding of the present invention, the following is a detailed description thereof with corresponding drawings.

Фиг.1. Один из возможных вариантов построения системы связи с MIMO каналом с использованием предлагаемого способа.Figure 1. One of the possible options for constructing a communication system with a MIMO channel using the proposed method.

Фиг.2. Обобщенная блок-схема алгоритма, описывающая последовательность действия в предложенном способе.Figure 2. A generalized block diagram of the algorithm that describes the sequence of actions in the proposed method.

Фиг.3. Блок-диаграмма, иллюстрирующая предложенный способ.Figure 3. A block diagram illustrating the proposed method.

Фиг.4. Графики вероятности битовой ошибки для заявленного способа и прототипа при использовании их в системе связи стандарта Wi-MAX.Figure 4. Bit error probability graphs for the claimed method and prototype when used in a Wi-MAX communication system.

Способ детектирования сигнала по настоящему изобретению используется в системах связи с MIMO каналом, один из возможных вариантов построения которой изображен в виде обобщенной структурной схемы на Фиг.1. Она содержит передающую часть и приемную часть. Передающая часть состоит из канального кодера 101, на вход которого поступают информационные биты, которые необходимо передать, перемежителя 102, преобразователя последовательного потока бит в N параллельные потоки 103, и N параллельных каналов формирования пространственных сигналов, каждый из которых включает в себя QAM модулятор 104 (104.1 и 104.2) и блок обратного преобразования Фурье 105 (105.1 и 105.2). Выходы блоков обратного преобразования Фурье подключаются к передающей антенной системе 106, состоящей из N антенн.The signal detection method of the present invention is used in communication systems with a MIMO channel, one of the possible construction options of which is depicted in the form of a generalized block diagram in figure 1. It contains a transmitting part and a receiving part. The transmitting part consists of a channel encoder 101, to the input of which information bits to be transmitted are received, an interleaver 102, a converter of a serial bit stream into N parallel streams 103, and N parallel channels for generating spatial signals, each of which includes a QAM modulator 104 ( 104.1 and 104.2) and the inverse Fourier transform block 105 (105.1 and 105.2). The outputs of the inverse Fourier transform blocks are connected to a transmitting antenna system 106 consisting of N antennas.

Приемная часть состоит из приемной антенной системы 107 с М антеннами, М блоков преобразования Фурье 109 (109.1 и 109.2), оценивателя MIMO канала, дисперсии шума и мощности сигнала 113, MIMO детектора 110, де-перемежителя 111 и канального декодера, на выходе которого формируются восстановленные переданные биты информации.The receiving part consists of a receiving antenna system 107 with M antennas, M Fourier transform blocks 109 (109.1 and 109.2), a MIMO channel estimator, noise dispersion and signal power 113, a MIMO detector 110, a de-interleaver 111 and a channel decoder, at the output of which are formed recovered transmitted bits of information.

Антенные системы с множеством передающих антенн 106 и с множеством приемных антенн 107, совместно со средой распространения радиосигнала, образуют MIMO канал 108.Antenna systems with multiple transmit antennas 106 and multiple receive antennas 107, together with the radio propagation medium, form a MIMO channel 108.

Преобразование сигнала от выходов блоков QAM модуляторов и до входов MIMO детектора описывается матричным выражениемThe signal transformation from the outputs of the QAM modulator blocks to the inputs of the MIMO detector is described by a matrix expression

Y=HX+ηY = HX + η

где Y - М-мерный вектор отсчетов комплексного сигнала на входе MIMO детектора, который можно считать вектором выходных отчетов MIMO канала, Х - N-мерный вектор переданных модулированных QAM символов в передатчике, который можно считать вектором входных отсчетов MIMO канала, η - M-мерный вектор отсчетов комплексного шума, Н - комплексная канальная матрица MIMO канала размера М×N.where Y is the M-dimensional vector of samples of the complex signal at the input of the MIMO detector, which can be considered the vector of the output reports of the MIMO channel, X is the N-dimensional vector of transmitted modulated QAM symbols in the transmitter, which can be considered the vector of the input samples of the MIMO channel, η - M- dimensional vector of samples of complex noise, N - complex channel matrix MIMO channel size M × N.

В заявленном способе предлагают производить детектирования сигнала с использованием итерационного процесса, состоящего из одного предварительного шага и пяти основных шагов.In the claimed method, it is proposed to perform signal detection using an iterative process consisting of one preliminary step and five main steps.

На предварительном шаге оценивают матрицу MIMO канала Н, среднюю мощность сигнала

Figure 00000019
и дисперсию шума на входе приемника
Figure 00000004
. При этом полагают, что переданный сигнал можно охарактеризовать нормальным распределением с нулевым математическим ожиданием и единичной дисперсией переданных модулированных QAM символов. Данные параметры характеризуют априорное распределение вероятности переданных QAM символов. Шум также может быть охарактеризован нормальным распределением с нулевым математическим ожиданием и дисперсией, равной
Figure 00000004
. Эти операции осуществляются в блоке 113 на Фиг.1. Оцененные матрица MIMO канала Н, средняя мощность сигнала
Figure 00000019
и дисперсия шума
Figure 00000004
являются параметрами для последующих шагов способа.At the preliminary step, the channel H MIMO matrix is estimated, the average signal power
Figure 00000019
and noise variance at the receiver input
Figure 00000004
. It is believed that the transmitted signal can be characterized by a normal distribution with zero mathematical expectation and a single dispersion of the transmitted modulated QAM symbols. These parameters characterize the a priori probability distribution of the transmitted QAM symbols. Noise can also be characterized by a normal distribution with zero expectation and a dispersion equal to
Figure 00000004
. These operations are carried out in block 113 of FIG. 1. Estimated channel H MIMO matrix, average signal power
Figure 00000019
and noise variance
Figure 00000004
are parameters for subsequent steps of the method.

Блок-схема алгоритма, описывающего последовательность операций предложенного способа MIMO детектирования, приведена на Фиг.2. На первом шаге полагаем вектор априорных средних

Figure 00000058
, а априорная корреляционная матрица Vpr равна единичной матрице. Таким образом, в блоке 203 на первом шаге реализуется обычный алгоритм MMSE детектирования. Для каждого компонента
Figure 00000036
(n=1,2,…N) вектора MMSE оценок
Figure 00000036
, полученного после MMSE детектора, вычисляют дисперсию ошибки оценивания
Figure 00000038
, которая совпадает с соответствующим диагональным элементом корреляционной матрицы VMMSE.A block diagram of an algorithm describing the sequence of operations of the proposed MIMO detection method is shown in FIG. 2. At the first step, we set the vector of a priori means
Figure 00000058
, and the a priori correlation matrix V pr is equal to the identity matrix. Thus, in block 203, in the first step, a conventional MMSE detection algorithm is implemented. For each component
Figure 00000036
(n = 1,2, ... N) MMSE vector estimates
Figure 00000036
obtained after MMSE detector, the variance of the estimation error is calculated
Figure 00000038
which coincides with the corresponding diagonal element of the correlation matrix V MMSE .

Блок 204 осуществляет линейное преобразование MMSE оценки

Figure 00000036
с учетом дисперсии ошибки оценивания
Figure 00000038
и априорных параметров (априорного среднего
Figure 00000059
и априорной дисперсии
Figure 00000044
), и вычисляет новую оценку компоненты
Figure 00000060
и дисперсию ошибки оценивания
Figure 00000041
. Блок 206 осуществляет демодуляцию оцененных переданных QAM символов и вычисляет апостериорные вероятности переданных бит.Block 204 linearly converts the MMSE score
Figure 00000036
given the variance of the estimation error
Figure 00000038
and a priori parameters (a priori average
Figure 00000059
and a priori dispersion
Figure 00000044
), and computes a new component estimate
Figure 00000060
and variance of estimation error
Figure 00000041
. Block 206 demodulates the estimated transmitted QAM symbols and calculates the posterior probabilities of the transmitted bits.

В блоке 207 осуществляется проверка числа выполненных итераций. Если оно равно N, то итерационный процесс заканчивается, и выходные значения апостериорных вероятностей из блока 206 передаются далее на выход. Если число итераций меньше N, то в блоке 208 вычисляют нелинейные оценки переданных QAM символов

Figure 00000061
, путем весового сложению значений сигнального QAM созвездия, где веса определяются апостериорными вероятностями переданных битов, полученных в блоке 206, и дисперсии этих оценок
Figure 00000018
.At block 207, the number of iterations performed is checked. If it is N, then the iterative process ends, and the output values of posterior probabilities from block 206 are passed on to the output. If the number of iterations is less than N, then in block 208, nonlinear estimates of the transmitted QAM symbols are calculated
Figure 00000061
, by weighting the values of the signal QAM of the constellation, where the weights are determined by the posterior probabilities of the transmitted bits obtained in block 206, and the variance of these estimates
Figure 00000018
.

Блок 209 проверяет условие

Figure 00000048
. Если оно выполняется, то в приемнике делается коррекция априорного среднего и априорной дисперсии, если нет, то априорные значения на следующей итерации остаются прежними.Block 209 checks the condition
Figure 00000048
. If it is, then the receiver makes the correction of the a priori mean and a priori variance, if not, then the a priori values at the next iteration remain the same.

Последовательность действий, описывающих предложенный для патентования способ детектирования сигнала в системах связи с MIMO каналом, иллюстрируется структурной схемой на Фиг.3.The sequence of steps describing the patented method for detecting a signal in communication systems with a MIMO channel is illustrated in the block diagram of FIG. 3.

Весь итерационный процесс описывается пятью шагами.The entire iterative process is described in five steps.

Шаг 1. Из вектора выходных отсчетов MIMO канала Y путем линейного преобразования определяют MMSE оценки N переданных QAM символов на основе априорных параметров переданных QAM символов и уже оцененных матрице MIMO канала Н, дисперсии шума

Figure 00000004
и средней мощности сигнала
Figure 00000005
, согласно формуле:Step 1. From the vector of output samples of the MIMO channel Y by linear transformation, MMSE estimates of N transmitted QAM symbols are determined based on a priori parameters of the transmitted QAM symbols and already estimated MIMO matrix of channel H, noise variance
Figure 00000004
and average signal strength
Figure 00000005
according to the formula:

Figure 00000062
Figure 00000062

Figure 00000034
,
Figure 00000034
,

где

Figure 00000035
- N-мерный вектор априорных математических ожиданий переданных QAM символов (для равновероятных комбинаций переданных битов априорные математические ожидания на первой итерации равны нулю), Vpr - диагональная матрица, характеризующая априорную дисперсию переданных QAM символов (для равновероятных комбинаций переданных битов на первой итерации эта величина принимается равной 1).Where
Figure 00000035
- N-dimensional vector of a priori mathematical expectations of the transmitted QAM symbols (for equiprobable combinations of transmitted bits, the a priori mathematical expectations at the first iteration are equal to zero), V pr is the diagonal matrix characterizing the a priori dispersion of the transmitted QAM symbols (for equally probable combinations of transmitted bits at the first iteration, this quantity taken equal to 1).

Для каждого компонента

Figure 00000036
(n=1, 2, …N) вектора MMSE оценок
Figure 00000006
вычисляют дисперсию ошибки оценивания
Figure 00000038
, которая совпадает с соответствующим диагональным элементом корреляционной матрицы VMMSE For each component
Figure 00000036
(n = 1, 2, ... N) MMSE vector estimates
Figure 00000006
calculate the variance of the estimation error
Figure 00000038
which coincides with the corresponding diagonal element of the correlation matrix V MMSE

VMMSE=Vpr-GMMSEHVpr,V MMSE = V pr -G MMSE HV pr ,

т.е.

Figure 00000038
- n-й диагональный элемент матрицы VMMSE.those.
Figure 00000038
is the nth diagonal element of the V MMSE matrix.

Данные операции выполняются в MMSE детекторе (блок 301 на Фиг.3.). В данном блоке имеется основной вход, куда поступает вектор отсчетов наблюдений Y=[у1…уm…уМ]T, где [A]T - обозначает операцию транспонирования вектора А. Этот же вход является входом детектора для систем связи с MIMO каналом, описываемого в данном способе, предложенным для патентования. Так же в MMSE детекторе имеются входы параметров канала, на которые поступают оцененные в блоке 113 (Фиг.1) матрица MIMO канала Н, дисперсия шума

Figure 00000004
и средняя мощность сигнала
Figure 00000005
, и входы априорных данных, на которые подается вектор априорных математических ожиданий
Figure 00000035
(первый вход), и диагональная априорная корреляционная матрица Vpr (второй вход). Выходами MMSE детектора (блок 301 на Фиг.3.) являются MMSE оценки
Figure 00000036
(где n=1, 2, …N) переданных QAM символов и являющихся компонентами вектора MMSE оценок
Figure 00000063
и соответствующие им дисперсии
Figure 00000038
. На первой итерации в качестве вектора априорных математических ожиданий используется нулевой вектор
Figure 00000058
, а в качестве априорной корреляционной матрицы используется единичная матрица Vpr=IN.These operations are performed in the MMSE detector (block 301 in figure 3.). This block has a main input, where the vector of observation samples Y = [y 1 ... y m ... y M ] T , where [A] T - denotes the transposition of the vector A, is received. This input is the detector input for communication systems with a MIMO channel described in this method proposed for patenting. Also in the MMSE detector there are channel parameter inputs to which the MIMO channel H matrix, noise dispersion, estimated in block 113 (FIG. 1),
Figure 00000004
and average signal strength
Figure 00000005
, and inputs of a priori data to which a vector of a priori mathematical expectations is supplied
Figure 00000035
(first input), and the diagonal a priori correlation matrix V pr (second input). The outputs of the MMSE detector (block 301 in figure 3.) are MMSE estimates
Figure 00000036
(where n = 1, 2, ... N) transmitted QAM characters and which are components of the MMSE vector of estimates
Figure 00000063
and their corresponding variances
Figure 00000038
. At the first iteration, the zero vector is used as the vector of a priori mathematical expectations
Figure 00000058
, and as the a priori correlation matrix, the identity matrix V pr = I N is used .

Дальнейшая обработка осуществляется N независимыми одинаковыми блоками коррекции и демодуляции (блоки 302 (302.1 и 302.2) на Фиг.3). Их работа описывается в виде одинаковых последовательностей операций над n-м компонентом

Figure 00000036
вектора MMSE оценок, дисперсией ошибки оценивания
Figure 00000038
и априорными параметрами распределений n-го переданного QAM символа.Further processing is carried out by N independent identical equalization and demodulation blocks (blocks 302 (302.1 and 302.2) in FIG. 3). Their work is described in the form of identical sequences of operations on the nth component
Figure 00000036
MMSE vector estimates, variance of estimation error
Figure 00000038
and a priori distribution parameters of the nth transmitted QAM symbol.

Шаг 2. Путем линейного преобразование каждого n-го (где n=1,2,…N) компонента

Figure 00000036
вектора MMSE оценок
Figure 00000006
, полученного на шаге 1, и соответствующего ему априорного математического ожидания
Figure 00000039
переданного QAM символа, осуществляют коррекцию и находят новую оценку
Figure 00000040
переданного QAM символа и дисперсию ошибки для этой оценки
Figure 00000041
Step 2. By linear transformation of each n-th (where n = 1,2, ... N) component
Figure 00000036
MMSE vector ratings
Figure 00000006
obtained in step 1 and the corresponding a priori mathematical expectation
Figure 00000039
the transmitted QAM symbol, carry out the correction and find a new estimate
Figure 00000040
the transmitted QAM symbol and variance of the error for this estimate
Figure 00000041

Figure 00000042
Figure 00000042

Figure 00000043
Figure 00000043

где

Figure 00000064
- n-й диагональный элемент матрицы Vpr (априорная дисперсия n-го переданного QAM символа). Причем новая оценка
Figure 00000040
должна удовлетворять следующему условию. Если ее представить как новое наблюдение и записать в следующем виде:Where
Figure 00000064
is the nth diagonal element of the matrix V pr (a priori dispersion of the nth transmitted QAM symbol). Moreover, a new assessment
Figure 00000040
must satisfy the following condition. If presented as a new observation and written as follows:

Figure 00000065
Figure 00000065

где xn - переданный QAM символ, µn - гауссовский шум с нулевым математическим ожиданием и дисперсией

Figure 00000041
, то при использовании этого наблюдения совместно с гауссовским априорным распределением переданного QAM символа с математическим ожиданием
Figure 00000039
и дисперсией
Figure 00000064
, получим ту же самую MMSE оценку
Figure 00000036
с дисперсией
Figure 00000066
where x n is the transmitted QAM symbol, μ n is Gaussian noise with zero mean and variance
Figure 00000041
, then when using this observation together with the Gaussian a priori distribution of the transmitted QAM symbol with mathematical expectation
Figure 00000039
and dispersion
Figure 00000064
we get the same MMSE score
Figure 00000036
with dispersion
Figure 00000066

Операции данного шага выполняются в блоках коррекции MMSE оценок 303 (303.1,…) на Фиг.3.The operations of this step are performed in MMSE correction blocks of ratings 303 (303.1, ...) in FIG. 3.

Шаг 3. Осуществляют демодуляцию оценок переданных QAM символов, полученных на шаге 2, и вычисляют апостериорные вероятности переданных битовStep 3. Demodulate the estimates of the transmitted QAM symbols obtained in step 2, and calculate the posterior probabilities of the transmitted bits

Figure 00000045
,
Figure 00000045
,

или другие апостериорные параметры, однозначно связанные с ними (отношения вероятностей, логарифм отношения вероятностей и т.п.), где х(θ1,…θK) - табличная функция с числом состояний 2K, описывающая сигнальное созвездие переданного QAM символа в зависимости от комбинации переданных бит θk={1;0}, k=1,2,…K, λi,n(1/0) - апостериорная вероятность того, что i-й бит в n-м QAM символе принимает значение 1 (либо 0).or other posterior parameters that are uniquely associated with them (probability ratios, logarithm of probability ratios, etc.), where x (θ 1 , ... θ K ) is a tabular function with the number of states 2 K that describes the signal constellation of the transmitted QAM symbol depending from the combination of transmitted bits θ k = {1; 0}, k = 1,2, ... K, λ i, n (1/0) - the posterior probability that the i-th bit in the nth QAM symbol takes the value 1 (or 0).

Эти операции выполняются в мягких QAM демодуляторах (блоках 204 (204.1,…) на Фиг.3). Выходы блоков 304 (304.1, 304.2,…) являются выходами блоков коррекции и модуляции 302 (302.1, 302.2,…). А выходы всех блоков коррекции и демодуляции 302 (302.1, 302.2,…) являются выходом детектора для систем связи с MIMO каналом, описываемого в данном способе, предложенном для патентования.These operations are performed in soft QAM demodulators (blocks 204 (204.1, ...) in FIG. 3). The outputs of blocks 304 (304.1, 304.2, ...) are the outputs of the blocks of correction and modulation 302 (302.1, 302.2, ...). And the outputs of all correction and demodulation blocks 302 (302.1, 302.2, ...) are the detector output for communication systems with a MIMO channel, described in this patented method.

Шаг 4. Формируют нелинейные оценки переданных QAM символов, путем весового сложения значений сигнального QAM созвездия, где веса определяются апостериорными вероятностями переданных битов, полученных на шаге 3Step 4. Form non-linear estimates of the transmitted QAM symbols by weighting the values of the signal QAM of the constellation, where the weights are determined by the posterior probabilities of the transmitted bits obtained in step 3

Figure 00000067
,
Figure 00000067
,

и вычисляют точности этих оценокand calculate the accuracy of these estimates

Figure 00000068
.
Figure 00000068
.

Здесь суммирование происходит по всем комбинациям бит θk∈{1;0}, k=1, 2, …K. Операции шага 4 реализуются в блоке 306 (306.1, 306.2,…).Here, the summation over all combinations of bits θ k ∈ {1; 0}, k = 1, 2, ... K. The operations of step 4 are implemented in block 306 (306.1, 306.2, ...).

Шаг 5. Сравнивают дисперсии оценок, полученных на шаге 4 и шаге 2, и если дисперсия на шаге 4 меньше дисперсии на шаге 2, т.е.

Figure 00000048
, то осуществляют коррекцию априорных параметров (математического ожидания и дисперсии)Step 5. Compare the variances of the estimates obtained in step 4 and step 2, and if the variance in step 4 is less than the variance in step 2, i.e.
Figure 00000048
, then carry out the correction of a priori parameters (mathematical expectation and variance)

Figure 00000069
Figure 00000069

Figure 00000050
Figure 00000050

Если

Figure 00000051
, то априорные математические ожидания и дисперсию оставляют без измененийIf
Figure 00000051
then a priori mathematical expectations and variance are left unchanged

Figure 00000052
.
Figure 00000052
.

Figure 00000053
Figure 00000053

Выходные параметры шага 5, а именно априорные математические ожидания

Figure 00000054
и дисперсии
Figure 00000070
, для всех n=1,2,…N, объединяются в вектор новых априорных математических ожиданий
Figure 00000071
и новой априорной диагональной корреляционной матрицы
Figure 00000072
и являются входными параметрами на шаге 1 на следующей итерации.The output parameters of step 5, namely, a priori mathematical expectations
Figure 00000054
and variance
Figure 00000070
, for all n = 1,2, ... N, are combined into a vector of new a priori mathematical expectations
Figure 00000071
and a new a priori diagonal correlation matrix
Figure 00000072
and are the input parameters in step 1 in the next iteration.

Операции, описанные на шаге 5, выполняются в блоках коррекции априорных данных 305 (305.1,…) на Фиг.3. Выходы априорных математических ожиданий

Figure 00000054
блоков коррекции априорных данных 305 (305.1,…) всех блоков коррекции и демодуляции 302 (302.1, 302.2,…) объединяются и, начиная со второй итерации, подаются на первый вход априорных данных MMSE детектора 301 в виде нового вектора
Figure 00000071
. Все выходы априорных дисперсий
Figure 00000070
блоков коррекции априорных данных 305 (305.1,…) всех блоков коррекции и демодуляции 302 (302.1, 302.2,…) также объединяются и, начиная со второй итерации, подаются на второй вход априорных данных MMSE детектора 301 в виде новой априорной диагональной корреляционной матрицы
Figure 00000073
The operations described in step 5 are performed in the correction blocks for a priori data 305 (305.1, ...) in FIG. 3. The outputs of a priori mathematical expectations
Figure 00000054
blocks of correction of a priori data 305 (305.1, ...) of all blocks of correction and demodulation 302 (302.1, 302.2, ...) are combined and, starting from the second iteration, are fed to the first input of a priori data of MMSE detector 301 in the form of a new vector
Figure 00000071
. All yields of a priori dispersions
Figure 00000070
correction blocks of a priori data 305 (305.1, ...) of all correction and demodulation blocks 302 (302.1, 302.2, ...) are also combined and, starting from the second iteration, are fed to the second input of a priori data of MMSE detector 301 in the form of a new a priori diagonal correlation matrix
Figure 00000073

Апостериорные вероятности переданных битов с шага 3 являются выходными параметрами предложенного способа детектирования сигнала в системах связи с MIMO каналом.The posterior probabilities of the transmitted bits from step 3 are the output parameters of the proposed method for detecting a signal in communication systems with a MIMO channel.

На Фиг.4. приведены графики вероятности битовой ошибки для заявленного способа и прототипа при использовании их в системе связи стандарта Wi-MAX. Линия 1 соответствует прототипу [3]. Линия 2 соответствует способу детектирования сигнала в системах связи с MIMO каналом, выполненным согласно предложенному изобретению. Конфигурация MIMO канала: две передающих и две приемных антенны. Вид модуляции - QAM 16.Figure 4. graphs of the probability of bit errors for the claimed method and prototype when used in a communication system standard Wi-MAX. Line 1 corresponds to the prototype [3]. Line 2 corresponds to the method of signal detection in communication systems with a MIMO channel, made according to the proposed invention. MIMO channel configuration: two transmit and two receive antennas. The type of modulation is QAM 16.

На данном рисунке видно, что предложенный алгоритм, реализованный в соответствии с предложенным для патентования способом детектирования сигнала в системах связи с MIMO каналом, обеспечивает более высокую помехоустойчивость (более низкую вероятность битовой ошибки).This figure shows that the proposed algorithm, implemented in accordance with the patented method for detecting a signal in communication systems with a MIMO channel, provides higher noise immunity (lower probability of bit error).

Figure 00000074
Figure 00000074

Claims (1)

Способ детектирования сигнала в системах связи с MIMO каналом, включающий в себя следующие шаги:
- принимают сигналы, модулированные переданными QAM (Quadrature Amplitude Modulation) символами через несколько приемных антенн;
- осуществляют частотное преобразование принятых сигналов на нулевую несущую частоту;
- формируют отсчеты принятых и преобразованных сигналов путем квантования и дискретизации, которые рассматриваются как выходные отсчеты MIMO канала, и описываются формулой
Y=HX+η,
где Y - М-мерный вектор выходных отсчетов MIMO канала, Х - N-мерный вектор входных отсчетов MIMO канала, η - М-мерный вектор отсчетов шума, Н - канальная матрица MIMO канала размера M×N, при этом полагают, что частота дискретизации равна частоте следования QAM символов, поэтому вектор входных отсчетов MIMO канала Х является также вектором переданных QAM символов,
- по полученным выходным отсчетам MIMO канала оценивают канальную матрицу MIMO канала Н, дисперсию шума
Figure 00000004
и среднюю мощность сигнала
Figure 00000005
,
- детектируют QAM символы на основе выходных отсчетов MIMO канала и восстанавливают оригинальные данные, которые содержатся в детектированных QAM символах, производя оценку апостериорной вероятности принятых бит,
отличающийся тем, что
- переданные QAM символы детектируют циклически в рамках итерационного процесса, так что каждая итерация состоит из следующих друг за другом шагов:
- на шаге 1 из вектора выходных отсчетов MIMO канала Y путем линейного преобразования определяют MMSE оценки N переданных QAM символов на основе априорных параметров переданных QAM символов и уже оцененных матрице MIMO канала Н, дисперсии шума
Figure 00000004
и средней мощности сигнала
Figure 00000005
, согласно формуле:
Figure 00000075

Figure 00000076

где
Figure 00000035
- N-мерный вектор априорных математических ожиданий переданных QAM символов, Vpr - диагональная матрица, характеризующая априорную дисперсию переданных QAM символов, для каждого компонента
Figure 00000036
(n=1, 2, …N) вектора MMSE оценок
Figure 00000006
вычисляют дисперсию ошибки оценивания
Figure 00000038
, которая совпадает с соответствующим диагональным элементом корреляционной матрицы VMMSE, вычисляемой по формуле
VMMSE=Vpr-GMMSEHVpr,
- на шаге 2 путем линейного преобразования каждого n-го (где n=1, 2,…N) компонента
Figure 00000036
вектора MMSE оценок
Figure 00000077
полученного на шаге 1, и соответствующего ему априорного математического ожидания
Figure 00000039
переданного QAM символа осуществляют коррекцию и находят новую линейную оценку
Figure 00000040
переданного QAM символа и дисперсию ошибки для этой оценки
Figure 00000041

Figure 00000042

Figure 00000078

где
Figure 00000044
- априорная дисперсия n-го переданного QAM символа,
- на шаге 3 осуществляют демодуляцию оценок переданных QAM символов, полученных на шаге 2, и вычисляют апостериорные вероятности переданных битов
Figure 00000079

где х(θ1…θK) - табличная функция с числом состояний 2K, описывающая сигнальное созвездие переданного QAM символа в зависимости от комбинации переданных бит θk∈{1; 0}, k={1, 2,…К, λi,n(1/0) - апостериорная вероятность того, что i-й бит в n-ом QAM символе принимает значение 1 (либо 0), К - число бит в одном QAM символе,
- на шаге 4 формируют нелинейные оценки переданных QAM символов путем весового сложения значений сигнального QAM созвездия, где веса определяются апостериорными вероятностями переданных битов, полученных на шаге 3,
Figure 00000046

и вычисляют точности этих оценок
Figure 00000080

- на шаге 5 сравнивают дисперсии оценок, полученных на шаге 4 и шаге 2, и если дисперсия на шаге 4 меньше дисперсии на шаге 2, т.е.
Figure 00000081
то осуществляют коррекцию априорного математического ожидания и априорной дисперсии
Figure 00000082

Figure 00000083

если дисперсия на шаге 4 больше, либо равна дисперсии на шаге 2, т.е.
Figure 00000084
то априорные математические ожидания и дисперсию оставляют без изменений
Figure 00000052

Figure 00000053

- выходные параметры шага 5, а именно априорные математические ожидания
Figure 00000054
и дисперсии
Figure 00000085
для всех n=1, 2,…N, объединенные в вектор новых априорных математических ожиданий
Figure 00000071
и в новую априорную диагональную корреляционную матрицу
Figure 00000086
, являются входными параметрами на шаге 1 на следующей итерации, апостериорные вероятности переданных бит с шага 3 являются выходными параметрами предложенного способа детектирования сигнала в системах связи с MIMO каналом. A method for detecting a signal in communication systems with a MIMO channel, comprising the following steps:
- receive signals modulated by transmitted QAM (Quadrature Amplitude Modulation) symbols through several receiving antennas;
- carry out the frequency conversion of the received signals to a zero carrier frequency;
- form samples of received and converted signals by quantization and sampling, which are considered as output samples of the MIMO channel, and are described by the formula
Y = HX + η,
where Y is the M-dimensional vector of the output samples of the MIMO channel, X is the N-dimensional vector of the input samples of the MIMO channel, η is the M-dimensional vector of the noise samples, H is the channel matrix of the MIMO channel of size M × N, and it is assumed that the sampling frequency equal to the frequency of the QAM symbols, therefore, the vector of input samples of the MIMO channel X is also a vector of transmitted QAM symbols,
- according to the received output samples of the MIMO channel, the channel MIMO matrix of channel H is estimated, the noise variance
Figure 00000004
and average signal strength
Figure 00000005
,
- detect QAM symbols based on the output samples of the MIMO channel and restore the original data contained in the detected QAM symbols, evaluating the posterior probability of the received bits,
characterized in that
- the symbols transmitted by QAM are detected cyclically as part of the iterative process, so that each iteration consists of the following steps:
- in step 1, from the vector of output samples of the MIMO channel Y by linear transformation, MMSE estimates of N transmitted QAM symbols are determined based on a priori parameters of the transmitted QAM symbols and already estimated MIMO channel H matrix, noise variance
Figure 00000004
and average signal strength
Figure 00000005
according to the formula:
Figure 00000075

Figure 00000076

Where
Figure 00000035
- N-dimensional vector of a priori mathematical expectations of the transmitted QAM symbols, V pr is the diagonal matrix characterizing the a priori dispersion of the transmitted QAM symbols, for each component
Figure 00000036
(n = 1, 2, ... N) MMSE vector estimates
Figure 00000006
calculate the variance of the estimation error
Figure 00000038
, which coincides with the corresponding diagonal element of the correlation matrix V MMSE , calculated by the formula
V MMSE = V pr -G MMSE HV pr,
- in step 2, by linearly transforming each n-th (where n = 1, 2, ... N) component
Figure 00000036
MMSE vector ratings
Figure 00000077
obtained in step 1, and the corresponding a priori expectation
Figure 00000039
the transmitted QAM symbol is corrected and a new linear estimate is found
Figure 00000040
the transmitted QAM symbol and variance of the error for this estimate
Figure 00000041

Figure 00000042

Figure 00000078

Where
Figure 00000044
- a priori variance of the nth transmitted QAM symbol,
- in step 3, demodulation of the estimates of the transmitted QAM symbols obtained in step 2 is carried out, and the posterior probabilities of the transmitted bits are calculated
Figure 00000079

where x (θ 1 ... θ K ) is a tabular function with the number of states 2 K that describes the signal constellation of the transmitted QAM symbol depending on the combination of transmitted bits θ k ∈ {1; 0}, k = {1, 2, ... K, λ i, n (1/0) is the posterior probability that the ith bit in the nth QAM symbol takes the value 1 (or 0), K is the number of bits in one QAM character,
- in step 4, nonlinear estimates of the transmitted QAM symbols are formed by weighting the values of the signal QAM of the constellation, where the weights are determined by the posterior probabilities of the transmitted bits obtained in step 3,
Figure 00000046

and calculate the accuracy of these estimates
Figure 00000080

- in step 5, the variances of the estimates obtained in step 4 and step 2 are compared, and if the variance in step 4 is less than the variance in step 2, i.e.
Figure 00000081
then carry out the correction of a priori mathematical expectation and a priori variance
Figure 00000082

Figure 00000083

if the variance in step 4 is greater than or equal to the variance in step 2, i.e.
Figure 00000084
then a priori mathematical expectations and variance are left unchanged
Figure 00000052

Figure 00000053

- output parameters of step 5, namely a priori mathematical expectations
Figure 00000054
and variance
Figure 00000085
for all n = 1, 2, ... N, combined into a vector of new a priori mathematical expectations
Figure 00000071
and into a new a priori diagonal correlation matrix
Figure 00000086
are the input parameters in step 1 at the next iteration, the posterior probabilities of the transmitted bits from step 3 are the output parameters of the proposed method for signal detection in communication systems with a MIMO channel.
RU2010149522/08A 2010-12-06 2010-12-06 Method for signal detection in communication systems with mimo channel RU2444846C1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2010149522/08A RU2444846C1 (en) 2010-12-06 2010-12-06 Method for signal detection in communication systems with mimo channel

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2010149522/08A RU2444846C1 (en) 2010-12-06 2010-12-06 Method for signal detection in communication systems with mimo channel

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2444846C1 true RU2444846C1 (en) 2012-03-10

Family

ID=46029191

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2010149522/08A RU2444846C1 (en) 2010-12-06 2010-12-06 Method for signal detection in communication systems with mimo channel

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2444846C1 (en)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2513725C2 (en) * 2012-06-01 2014-04-20 Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение высшего профессионального образования "Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики" (ФГОБУ ВПО "СибГУТИ") Method of providing integrity of transmitted information
RU2613172C2 (en) * 2012-04-05 2017-03-15 Телефононактиеболагет Лм Эриксон (Пабл) Mimo configuration methods and devices

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2007124740A (en) * 2007-07-02 2009-01-10 Корпораци "Самсунг Электроникс Ко., Лтд." (KR) METHOD FOR TRANSMITTING AND DECODING A SIGNAL IN A MULTI-ANTENNA (MIMO) COMMUNICATION SYSTEM
RU2007136105A (en) * 2005-03-29 2009-04-10 Мацусита Электрик Индастриал Ко., Лтд. (Jp) MIMO TRANSMITTER, MIMO RECEIVER AND REPEAT METHOD

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2007136105A (en) * 2005-03-29 2009-04-10 Мацусита Электрик Индастриал Ко., Лтд. (Jp) MIMO TRANSMITTER, MIMO RECEIVER AND REPEAT METHOD
RU2007124740A (en) * 2007-07-02 2009-01-10 Корпораци "Самсунг Электроникс Ко., Лтд." (KR) METHOD FOR TRANSMITTING AND DECODING A SIGNAL IN A MULTI-ANTENNA (MIMO) COMMUNICATION SYSTEM

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2613172C2 (en) * 2012-04-05 2017-03-15 Телефононактиеболагет Лм Эриксон (Пабл) Mimo configuration methods and devices
RU2513725C2 (en) * 2012-06-01 2014-04-20 Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение высшего профессионального образования "Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики" (ФГОБУ ВПО "СибГУТИ") Method of providing integrity of transmitted information

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US7583763B2 (en) Multi input multi output wireless communication reception method and apparatus
RU2303330C1 (en) Method for receiving signal in communication system with several channels for transmitting and receiving
KR101048976B1 (en) Method for generating a soft output for a received signal at a MIO receiver and a transceiver comprising a transmitter and a receiver
US20110080981A1 (en) Method and System for Minimum Mean Squared Error Soft Interference Cancellation (MMSE-SIC) Based Suboptimal Maximum Likelihood (ML) Detection for Multiple Input Multiple Output (MIMO) Wireless System
JP5854694B2 (en) Receiving device, receiving method, and receiving program
JP2004343702A (en) Mimo telecommunication system and method and apparatus for decoding transmitting symbol in the system
RU2488963C1 (en) Method for signal detection in communication systems with mimo channel
KR101508700B1 (en) Apparatus and method for detecting signal in multiple input multiple output wireless communication system
US8306139B2 (en) Systems and methods for low-complexity MIMO detection using leaf-node prediction via look-up tables
Marey et al. Cognitive radios equipped with modulation and STBC recognition over coded transmissions
RU2444846C1 (en) Method for signal detection in communication systems with mimo channel
JP6180333B2 (en) Method for decoding a signal in a radio frequency receiver
US10819468B2 (en) Stochastic linear detection
US7782981B2 (en) Signal processing apparatus and method
US9825693B1 (en) Method and apparatus for symbol measurement and combining
RU2523190C1 (en) Method for iterative detection and decoding of signal in communication systems with mimo channel
JP5697088B2 (en) Wireless receiving apparatus and soft decision value generation method thereof
Kaplan et al. Data transmission over linear time-varying channels
KR100747595B1 (en) Apparatus and method for softly detecting symbol in multiple-input/multiple-output communication system
JP6587745B2 (en) Wireless communication apparatus and wireless communication method
KR100888649B1 (en) Decoder for Detecting Transmitted Signal at MIMO system and Method thereof
WO2008094822A1 (en) Systems and methods for low-complexity mimo detection with analytical leaf-node prediction
KR100926566B1 (en) Method for calculating soft value and detecting transmit signal
JP5121552B2 (en) Receiver
KR101210599B1 (en) Method for detecting signal, device for detecting signal and receiving device

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20151207