CN100581091C - 基于mimo系统的检测与合并联合优化的自动请求重传方案 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种在多输入多输出(MIMO)系统中运用检测与合并联合优化的自动请求重传(ARQ)方法，其主要特征为：基于迫零串行干扰删除(ZF-SIC)的检测方式，接收端充分利用同一数据帧前若干次失败传输所经历的信道信息与当前传输的信道信息来动态得到当前传输接收端的天线检测顺序，对接收的所有信息使用加权合并方式来进行检测。本发明结合了多次重传信道信息来决定当前传输的天线检测顺序，使得检测顺序优于传统的MIMO检测，有利于减小迫零串行干扰删除中错误传播的可能性；将多次重传检测得到的软信息值进行加权合并与检测，来提高系统的吞吐量性能。

Description

基于MIMO系统的检测与合并联合优化的自动请求重传方案

技术领域

本发明涉及无线通信系统的多输入多输出(MIMO)系统的检测方案以及自动请求重传(ARQ)机制。

背景技术

为了适应未来高速数据和多媒体业务不断增长的要求，下一代移动通信系统需要提供更高的数据传输速率，更稳定的性能，还要能够满足各种业务的传输需要。

MIMO系统是一种利用多根发射天线和多根接收天线进行数据传输的无线通信系统，可以提供非常大的信道容量，在理想传播条件下其频谱利用率与天线数目呈线性关系。由于MIMO系统具有极高的频谱利用率，因此被认为是未来高速无线通信系统的主要物理层技术之一，也是实现高速无线分组业务的一种解决方案。其简单且有效的检测器迫零串行干扰删除(ZF-SIC)检测器在MIMO系统中得到了广泛的应用。这种检测方法是基于干扰抵消技术。从概念上来说，每一路发射的子数据流依次被当作理想符号，而剩余的子数据流则作为干扰来处理。采用选择检测方法，每次检测错误概率最小的信号，即选择待检分量中信噪比最大的分量作为检测对象，则对后面检测过程中的错误传播达到最大程度的抑制，有助于提高系统的总体性能。

MIMO系统在不占用更多的频谱的前提下可以提高数据传输效率，但是在保证数据速率的同时，如何保证数据的可靠传输，获得更稳定、更可靠的性能也是未来无线通信的关注热点之一。

自动请求重传(ARQ)技术是无线通信中保证数据可靠传输的关键技术。ARQ技术的原理是接收端通过反向信道反馈信息，使发送端重发检查出错误的数据包，直到接收端认为已正确接收。

MIMO技术与ARQ技术的结合可以同时保证高的数据传输效率与传输可靠性，因此，它吸引了很多学者的目光。2003年，E.N.Onggosanusi在电气与电子工程师学会通信国际会议上提出了在MIMO系统中的ARQ传输与合并方式的两种方式，分别是前合并与后合并的线性检测算法，没有考虑使用串行干扰删除检测方案以及如何利用多次重传信道信息来优化检测天线的顺序。因此，有必要就优化检测顺序问题，研究如何提高MIMO-ARQ系统的性能。

发明内容

现有MIMO-ARQ系统的检测重传技术中，未充分利用多次重传信道信息来优化检测天线的顺序。为了解决这个问题，本发明提出了一种在MIMO-ARQ系统中使用ZF-SIC检测与合并联合优化方案。

本发明提供的MIMO-ARQ系统中的ZF-SIC检测与合并的联合优化的技术方案为：对于第n次传输同一数据帧、判断第l次检测的天线号时，重新计算这n次传输信道对应的加权系数矩阵G_l ⁱ(1≤i≤n)；根据G_l ⁱ(1≤i≤n)和Hⁱ(1≤i≤n)求得第l次检测时、所有待检天线上信号的等效信噪比(即信噪比的加和值)并按大小进行排列，选取其中和值最大的天线号作为第l次检测天线号k_l；重新计算n次传输、第k_l天线号上符号的软信息值z_l ⁱ(1≤i≤n)，利用加权合并方式来判决k_l上的符号值

并从接收信号向量中消除对其他未检测信号的干扰。

本发明提供的MIMO-ARQ系统第n次传输同一数据帧时、第l次检测天线号为k_l(1≤l≤n_T)的判决步骤如下：

1)初始化过程(l＝1)，进行第1次检测。

计算

计算 $k_1=\underset{j\∈\{1,...,n_T\}}{\arg \max }\{{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^{n}P/\left({\mathrm{\σ}}^2{\left|\right|{\left[G_1^i\right]}_j\left|\right|}^2\right)\}.$

接收端储存此次检测得到的 $\left|\right|{\left[G_1^i\right]}_{k_1}\left|\right|(1\≤i\≤n),$ 作为加权合并时使用的重要参数。

这里，Hⁱ表示第i次传输同一数据帧所对应的信道矩阵；

表示矩阵的伪逆；||·||表示向量的范数；[·]_j表示矩阵的第j行；P表示每根发射天线上的信号功率；σ²为噪声方差。

2)迭代过程(l＝l+1且l≤n_T)，进行第l次检测。

计算

计算

接收端储存此次检测得到的 $\left|\right|{\left[G_l^i\right]}_{k_1}\left|\right|(1\≤i\≤n,2\≤l\≤n_T),$ 作为加权合并时使用的重要参数。

这里，

表示将矩阵的k₁，k₂，…，k_l-1列置为零。

本发明提供的MIMO-ARQ系统第n次传输同一数据帧、第k_l根天线上符号的判决步骤如下：

1)计算n次传输信道矩阵、第k_l根天线上的软信息值 $z_{k_l}^i={\left[G_l^i\right]}_{k_l}\·y_l^i(1\≤i\≤n).$ 利用n次传输信道矩阵、检测天线号为k_l对应的 $\left|\right|{\left[G_l^i\right]}_{k_l}\left|\right|(1\≤i\≤n),$ 软信息值为 $z_{k_l}^i(1\≤i\≤n),$ 采用加权合并方式来判决第k_l天线上的符号：

${\hat{x}}_{k_l}=\underset{s\∈\mathrm{\Ω}}{\arg \min }\{{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n{\left|\right|z_{k_l}^i-s\left|\right|}^2/{\left|\right|{\left[G_l^i\right]}_{k_l}\left|\right|}^2\}.$

2)更新n次传输接收信号向量 $y_l^i,y_{l+1}^i=y_l^i-{<H^i>}_{k_l}\&CenterDot;{\hat{x}}_{k_l},$ 即从接收信号y_l ⁱ中消除

对其他未检测信号的干扰。

这里，为矩阵的第k_l列；Ω表示大小为M的星座调制图上所有信号点的值的集合；s表示Ω中的任意一个元素，即发射信号所能映射到符号值。

本发明提供的MIMO-ARQ系统中ZF-SIC检测与合并联合优化方案的有益效果是：本发明通过对同一数据帧所经历的若干次信道矩阵重新计算加权系数矩阵，求得待检信号的等效信噪比并选取具有最大等效信噪比的天线来作为要检测的天线号，使用加权合并来判决符号值。这种处理方法进一步挖掘了重传信息的利用度，提高了系统的吞吐量。

附图说明

图1示出了MIMO-ARQ系统的基本原理框图；

图2示出了本发明的流程图；

图3示出了MIMO检测器第n次传输的流程图。

图4示出了MIMO检测器第n次传输、第l次检测的流程图；

图5示出了在衰落信道中本发明与ZF-SIC后合并与前合并方案的吞吐量比较(QPSK，N＝3，n_T＝4，n_R＝6)；

图6示出了在衰落信道中本发明与ZF-SIC后合并与前合并方案的吞吐量比较(QPSK，N＝5，n_T＝4，n_R＝6)；

具体实施方式

下面通过附图和实施例对本发明进行详细阐述。

图1示出了MIMO-ARQ系统的基本原理框图。在发射端，数据比特首先在发射端经过CRC编码，调制后再经过串并变换后形成多个并行的信号，分别从多个不同的天线同时发射出去；经过无线信道衰落后，来自不同发射天线的信号与噪声叠加后被多个天线同时接收，在MIMO检测与合并器中利用信道估计器得到的本次传输的信道信息以及存储器里面储存的前若干次重传对应的信道信息来逐层估计出原始数据的软信息值，并通过加权合并判决发送符号信息。数据符号经过解调后得到数据比特信息，由CRC校验器检查是否出错。若检测出错误，则返回NACK信息给发射端；否则，返回ACK信息。

该系统基带信号输入输出关系的数学表达式可以表示为：

yⁱ＝Hⁱx+εⁱ

上式中 $x={\left[\begin{array}{cccc}{x}_1& x_2& ...& x_{n_T}\end{array}\right]}^T$ 表示发射信号向量，n_T表示发射天线数目，(·)^T表示矩阵的转置，x_t表示从第t根发射天线发射的信号； ${\mathrm{\&epsiv;}}^i={\left[\begin{array}{cccc}{\mathrm{\&epsiv;}}_1^i& {\mathrm{\&epsiv;}}_2^i& ...& {\mathrm{\&epsiv;}}_{n_R}^i\end{array}\right]}^T$ 表示同一帧数据在第i次传输时的噪声向量，其均值为零，方差为σ²，n_R表示接收天线数目，ε_r ⁱ表示第i次传输、第r根接收天线接收到的噪声； $y^i={\left[\begin{array}{cccc}{\left(y^1\right)}^i& {\left(y^2\right)}^i& ...& {\left(y^{n_R}\right)}^i\end{array}\right]}^T$ 表示同一数据帧在第i次传输的接收信号向量，(y^r)ⁱ表示第i次传输、第r根接收天线接收到的信号；Hⁱ是n_R×n_T维的矩阵，表示同一数据帧在第i次传输时对应的等效基带信道矩阵；在进行MIMO检测处理之前，首先要通过信道估计器获得信道矩阵的估计值，这里假设接收机可以无误差的估计出信道矩阵，为了方便描述，文中把信道矩阵的估计值仍记为Hⁱ。

图2示出了本发明提出的流程图。该流程步骤如下：从步骤201的开始状态进入步骤203，

步骤203：准备发送新帧，令此帧的传输次数n＝1。

步骤205：将数据帧经过CRC编码，调制和串并变换后发送。

步骤207：利用ZF-SIC检测与合并联合优化的方案(具体方法见图3)，判决出天线上的发射符号信息。

步骤209：对判决的符号进行解调并进行CRC校验。

步骤211：根据检测结果判断数据是否出错。如果无错，返回ACK信息，转向步骤203；如果有错，返回NACK信息，转向步骤213。

步骤213：对n作加1处理。

步骤215：如果n≤最大传输次数(N)，则转向步骤207；否则，转向步骤217。

步骤217：丢弃此帧，转向步骤203。

图3示出了MIMO检测器第n次传输的流程图。该流程的步骤如下：

步骤301：初始化状态，令l＝1。

步骤303：利用ZF-SIC检测与合并的联合优化方案判断第l次检测天线号k_l。

步骤305：加权合并，判决天线号k_l上的发射信号。

步骤307：对l作加1操作。

步骤309：如果l≤n_T，转向步骤303；否则，转向步骤311。

步骤311：结束算法。

图4示出了MIMO检测器第n次传输、第l次检测的流程图。该流程的步骤如下：从步骤401的开始状态进入步骤403，

步骤403：重新计算n次传输、第l次检测得到的加权系数矩阵G_l ⁱ(1≤i≤n)。加权系数矩阵

P/(σ²||[G_l ⁱ]_j||)表示接收端第i次传输，第l次检测第j根天线上的传输数据信噪比。∑_i＝1 ⁿP/(σ²||[G_l ⁱ]_j||²)表示利用n次传输的信道信息得到的第j根天线上传输数据的等效信噪比。未检天线中具有最大等效信噪比的天线号将作为此时判决天线号

$k_l=\underset{j\&NotElement;\{k_1,...,K_{l-1}\}}{\arg \max }\{{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^{n}P/\left({\mathrm{\&sigma;}}^2{\left|\right|{\left[G_l^i\right||}_j}^2\right)\}=\underset{j\&NotElement;\{k_1,...,k_{l-1}\}}{\arg \max }\{{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^{n}1/{\left|\right|{\left[G_l^i\right]}_j\left|\right|}^2\}.$

步骤405：利用加权合并，计算天线k_l上的软信息值的判决值。 ${\hat{x}}_{k_l}=\underset{s\&Element;\mathrm{\&Omega;}}{\arg \min }({\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n{\left|\right|z_{k_l}^i-s\left|\right|}^2/{\left|\right|{\left[G_l^i\right]}_{k_l}\left|\right|}^2),$ 这里 $z_{k_l}^i={\left[G_l^i\right]}_{k_l}\&CenterDot;y_l^i(1\&le;i\&le;n),$ 其中 $z_{k_l}^i(1\&le;i\&le;n)$ 是利用第i次传输经历的信道矩阵重新计算第k_l根天线上的软信息值。

步骤407：如果l≤n_T，转向步骤409；否则，转向步骤411。

步骤409：将信号

的干扰从接收信号y_l ⁱ中删除得到y_l+1 ⁱ，即： $y_{l+1}^i=y_l^i-{<H^i>}_{k_l}\&CenterDot;{\hat{x}}_{k_l}.$ 当l＝1时， $y_1^i=y^i(1\&le;i\&le;n);$ 当2≤l≤n_T时，y_l ⁱ由第l-1次检测的步骤409得到。

步骤411：第l次检测完毕，结束算法。

图5和图6示出了本发明提供的重传系统的ZF-SIC检测与合并联合优化方案与ZF-SIC前合并方案、ZF-SIC后合并方案的吞吐量的比较。

ZF-SIC前合并方案、ZF-SIC后合并方案是将E.N.Onggosanusi所提出的线性ZF前合并与后合并方案扩展到非线性SIC检测得到的。

系统的吞吐量定义为正确传输的比特数与发送的总比特数之比。图中横坐标表示发射数据的每比特能量与噪声功率谱密度的比值，纵坐标表示的是吞吐量。系统的发射天线数目是4，接收天线数目是6，调制方式采用QPSK，信道是独立同分布的MIMO平坦瑞利衰落信道，并假设接收机可以无误差的估计出信道，图5中，一帧数据的最大传输次数为3，图6中，一帧数据的最大传输次数为5，采用加权合并方案。从两图中可以看出本发明提供的采用ZF-SIC检测与合并的联合优化方案的吞吐量在整个信噪比区间都优于ZF-SIC后合并方案，在中高信噪比区间优于ZF-SIC前合并方案，在低信噪比区间接近ZF-SIC前合并方案。

Claims (1)

1、一种在多输入多输出(MIMO)系统中运用检测与合并联合优化方案的自动请求重传(ARQ)方法，基于迫零串行干扰删除ZF-SIC的检测方式，接收端充分利用同一数据帧前若干次失败传输所经历的信道信息与当前传输的信道信息，通过计算等效信噪比的大小来决定本次传输接收端的天线检测顺序，并使用加权合并方式来对发射信号进行检测，其特征在于，

1)第1次传输数据帧时，利用ZF-SIC检测算法来进行检测；

2)第n次传输此数据帧时，2≤n≤N，首先，计算n次传输的信道矩阵

在同时进行第l次检测时所对应的加权系数矩阵

这里，N为同一数据帧的最大传输次数，i表示传输数据帧所对应的序号，1≤i≤n，Hⁱ表示第i次传输同一数据帧所对应的信道矩阵，

表示将矩阵的k₁，k₂，…，k_l-1列置为零，表示矩阵的伪逆；

然后，计算第n次传输、第l次检测的所确定的天线号k_l，计算天线号 $k_l=\left\{\begin{array}{cc}\underset{j\&Element;\{1,\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,n_T\}}{\arg \max }\{{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^{n}P/\left({\mathrm{\&sigma;}}^2{\left|\right|{\left[G_l^i\right]}_j\left|\right|}^2\right)\}& (l=1)\\ \underset{j\&NotElement;\{k_1,\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,k_{l-1}\}}{\arg \max }\{{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^{n}P/\left({\mathrm{\&sigma;}}^2{\left|\right|{\left[G_l^i\right]}_j\left|\right|}^2\right)\}& (l>1)\end{array}\right.,$

这里，n_T为发射天线总数，[·]_j表示矩阵的第j行，||·||表示向量的范数，k_l表示第l次检测的天线号，P表示每根发射天线上的信号功率，σ²为噪声方差， ${\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^{n}P/\left({\mathrm{\&sigma;}}^2{\left|\right|{\left[G_l^i\right]}_j\left|\right|}^2\right)$ 表示利用n次传输的信道信息得到的第j根发射天线上传输数据的等效信噪比；

再计算n次传输、第kl根天线上符号的软信息值

$z_{k_l}^i=\left\{\begin{array}{cc}{\left[G_1^i\right]}_{k_l}{y}_1^i={\left[G_1^i\right]}_{k_l}{y}^i& (l=1)\\ {\left[G_l^i\right]}_{k_l}{y}_l^i& (l>1)\end{array}\right.,$

这里，yⁱ为第i次传输得到的接收信号向量；y_l ⁱ为第i次传输、第l-1次更新后得到的值，也就是消除了前k₁，…，k_l-1根天线上符号对未检测符号影响后的接收信号向量值；

并利用加权合并方式确定第k_l根天线上的符号值 ${\hat{x}}_{k_l}=\underset{s\&Element;\mathrm{\&Omega;}}{\arg \min }\{{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^n{\left|\right|z_{k_l}^i-s\left|\right|}^2/{\left|\right|{\left[G_l^i\right]}_{k_l}\left|\right|}^2\},$

这里，Ω表示大小为M的星座调制图上所有信号点的值的集合，s表示Ω中的任意一个元素，即发射信号所能映射到符号值；

最后更新接收信号向量 $y_{l+1}^i=y_l^i-{<H^i>}_{k_l}\&CenterDot;{\hat{x}}_{k_l},$

这里，1≤i≤n，

为矩阵的第k_l列。

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