CN101188478A - 分层空时码系统的信号检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种分层空时码系统的信号检测方法。为解决现有技术中无法解决系统解调的误差传播的问题而发明。本发明的分层空时码系统的信号检测方法包括以下步骤：接收端获取接收矢量，通过信道传输矩阵对接收到的各层信号进行粗解调，并获取粗解调后信号的后验信噪比；根据后验信噪比对粗解调后的信号排序，并对传输矩阵进行重新的组合；对重新组合的信道传输矩阵进行部分QR分解后，通过最大似然准则和QR对后验信噪比大的一组信号进行联合检测，并对剩余的信号继续进行QR的解调。本发明充分结合了排序法和最大似然检测算法的优点，克服了迭代检测中出现的误差传播问题，并提高了分层空时码系统的性能。

Description

分层空时码系统的信号检测方法

技术领域

本发明涉及多输入多输出系统的信号检测方法，特别涉及分层空时码系统的信号检测方法。

背景技术

近年来，随着用户规模扩大和业务种类多样化，无线运营商对无线系统语音和高速数据提供能力的要求也相应提高了许多，这就需要能够提供给运营商更多的无线资源。可是无线资源通常来说是有限的，不能无限制的占用，因而如何在有限的资源下实现尽可能高的传输速率，以最大程度地提高现有带宽内的容量，提高频谱利用率已成为一个普遍关心的问题。

正是在这种情况下，贝尔实验室提出了分层空时码(BLAST)传输方案。与传统的通信手段相比较，BLAST技术在发射端和接收端均使用多天线系统，在不增加现有系统资源的前提下能极大的提高系统的传输效率。实验室结果表明，应用BLAST技术的通信系统可以完成20～40bps/Hz，而这是其它通信系统所不能胜任的。

在无线通信系统中，从发射天线传到接收天线的信号都要经历不同程度的多径信道的影响。对于传统通信手段，当发射端发送的信号经过多径传播到达接收端时将会在接收端产生多个副本，这些信号副本的到达时间通常有一定的差异，从而会在接收端造成一定的符号串扰，降低系统性能，因而可以说多径效应对于传统的通信方式来说是有害的。可是与传统的通信手段不同，BLAST能够有效的利用这些多径，将传播环境中的散射多径看作多个并行独立的子信道，从而增强而不是降低传输的准确性。理论研究表明，在系统功率保持不变的前提下，在独立的Rayleigh散射环境中，BLAST的系统容量将会随着天线数的增加而线性增长。

在BLAST系统中，要实现好的传输效果并且最大限度利用BLAST技术带来的优势，就必须要有恰当的信号检测方法，不同的检测方法将对信号检测效果造成不同的影响，如何设计并选择性能优异的信号检测算法将是设计BLAST接收装置的。

目前已有许多文献专利讨论了BLAST的检测方法，现有技术中有关BLAST检测的方法如下：

其一：作者G.D.Golden，C.J.Foschini，R.A.Valenzuela和P.W.Wolniansky在文献“Detectionalgorithm and initial laboratory results using V-BLAST space-time communication architecture”ELECTRONICS LETTERS 7th January 1999 Vol.35 No.1中给出了BLAST信号检测方法。这一方法首先通过后验信噪比的计算确定要解调的信号的顺序，然后依据最小均方误差准则解调不同层的信号。

其二：在文献“Combined ML and DFE decoding for the V-BLAST system  ”ICC2000-IEEE International Conference on Communications，no.1，June 2000pp.1243-1248中Won-Joon Choi等人给出了一种简化的基于最大似然的BLAST检测方法。这种方法首先对部分层的信号进行最大似然检测，然后再对剩余的未检测信号依照QR分解的方法进行检测。

上面两种技术尽管都可以得到比较好的结果，但是他们都有一定的缺陷，前一个方案系统对于最先要解调的信号的准确度要求很高，尽管这一方法已经考虑到了误差传播的问题，并按照后验信噪比的大小顺序依次检测信号，但是如果第一个检测值的估计有很大误差，则对整个发送符号的检测将依然是致命性的。后一个方案首先利用最大似然检测方法对任选的前p个子信道的信号进行联合检测，然后再对剩余的信号按照判决反馈均衡的过程解调。对于这种方法，当所选的前p个子信道的信号的信噪比较小时，将依然会遇到与前一个相似的问题。

发明内容

为了克服现有技术的缺陷和不足，本发明的目的在于提供一种分层空时码系统的信号检测方法，能够减少系统解调的误差传播，并提高分层空时码系统的性能。

为了达到上述目的，本发明一种分层空时码系统的信号检测方法，包括以下步骤：

(1)接收端获取接收矢量，通过信道传输矩阵对接收到的各层信号进行粗解调，并获取粗解调后信号的后验信噪比；

(2)根据后验信噪比对粗解调后的信号排序，并对传输矩阵进行重新的组合；

(3)对重新组合的信道传输矩阵进行部分QR分解后，通过最大似然准则和QR对后验信噪比大的一组信号进行联合检测，并对剩余的信号继续进行QR的解调。

优选地，所述步骤(1)具体为：

(11)接收端根据公式 $\stackrel{\→}{y}=H\stackrel{\→}{x}+\stackrel{\→}{n}$ 获得接收矢量，并通过公式 $G={(H^{H}H+\frac{{{\mathrm{\σ}}_n}^2}{{{\mathrm{\σ}}_d}^2}I)}^{-1}{H}^H$ 获取抑制矩阵；

(12)通过公式w_i＝(G)_i获取抑制矢量后，通过公式 ${\tilde{x}}_i=\mathrm{desion}\left(w_i^T\stackrel{\→}{y}\right)$ 对各层信号进行粗解调；

(13)通过公式 ${\mathrm{SNR}}_i={\left|{\tilde{x}}_i\right|}^2/{\left|\right|w_i\left|\right|}^2$ 来获取粗解调后的后验信噪比；

其中，所述

为接收矢量，所述

为发送矢量，所述

为加性噪声，所述G为抑制矩阵，所述H为信道传输矩阵，所述

为信噪比，所述I为单位矩阵，所述W_i为抑制矢量，所述

为粗解调后得到的各层信号，所述SNR_i为后验信噪比。

优选地，所述步骤(2)具体为：

(21)按照后验信噪比从大到小的顺序对粗解调后的信号进行排序；

(22)根据信号的排序对信道传输矩阵进行重新的组合后，得到新的信道传输矩阵。

优选地，所述步骤(3)具体为：

(31)根据公式 $H_{N\×M}^{\′}=Q\left(\begin{array}{cc}R& H_a\\ 0& H_b\end{array}\right)$ 对新的传输矩阵进行QR分解；

(32)根据公式 ${\stackrel{\→}{y}}_b=H_b{\stackrel{\→}{x}}_b^{\′}+{\stackrel{\→}{n}}_b$ 并应用最大似然准则对后验信噪比大的一组信号进行联合检测，并根据公式 ${\stackrel{\→}{y}}_a-H_a{\stackrel{\→}{x}}_b^{\′}=R{\stackrel{\→}{x}}_b^{\′}+{\stackrel{\→}{n}}_a$ 对剩余信号进行解调。

其中，所述H′_N×M为新的信道传输矩阵，所述Q为N×N正交酉阵，R为(N-p)×(M-p)上三角矩阵，H_b为p×p矩阵，所述H_a和所述

分别为信噪比大的一组信号的信道传输矩阵和加性噪声，所述H_b和所述

分别为剩余信号的信道传输矩阵和加性噪声。

采用上述的方法后，通过对接收到的各层信号进行粗解调，获取粗解调后信号的后验信噪比进行排列，在对重新组合的信道传输矩阵进行部分QR分解后，通过最大似然准则和QR对后验信噪比大的一组信号进行联合检测，对剩余的信号继续进行QR的解调；充分结合了排序法和最大似然检测算法的优点，克服了迭代检测中出现的误差传播问题，并提高了分层空时码系统的性能。

附图说明

图1为BLAST系统的结构框图；

图2为本发明中信号检测的具体流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细说明。

本发明是在接收端首先根据最小均方误差准则对接收信号进行粗解调，在此基础上计算解调信号的后验信噪比并依次对要解调信号按从大到小的顺序排序。然后依照所排的顺序重新调整信道矩阵并对新得到的信道矩阵进行部分QR分解，最后对部分信号进行最大似然检测而对剩余的信号按照常规的QR分解方法进行解调。

如图1所示，给出了系统框图，其中发射天线Tx个数为M，接收天线Rx个数为N(M≤N)，从发射端输入数据，并从接收端输出数据；发送端发送的M维列矢量为 $\stackrel{\→}{x}={\{x_1,x_2\·\·\·,x_M\}}^T;$ 发射方到接收方的信道传输矩阵为 $H_{M\×N}=({\stackrel{\‾}{h}}_1,{\stackrel{\‾}{h}}_2,\·\·\·,{\stackrel{\‾}{h}}_M),$ 其中的元素h_ij是指从发射天线j到接收天线i的传输函数；接收端收到的列矢量为 $\stackrel{\→}{y}={\{y_1,y_2\·\·\·,y_N\}}^T$ ，加性噪声为 $\stackrel{\→}{n}={\{n_1,n_2\·\·\·,n_N\}}^T,$ 其方差为σ_n ²。

如图2所示，本发明信号检测的方法包括如下几个步骤：

(201)获得接收矢量 $\stackrel{\→}{y}=H_{M\×N}\stackrel{\→}{x}+\stackrel{\→}{n};$

(202)对接收到的各层信号进行粗解调，可以包括以下步骤：

(A)通过信道传输矩阵利用最小均方误差方法求出抑制矩阵 $G={(H^{H}H+\frac{{\mathrm{\σ}}_n^2}{{\mathrm{\σ}}_d^2}I)}^{-1}{H}^H,$ 其中H^H表示共轭转置，σ_d ²/σ_n ²为信噪比，I为单位矩阵。

(B)计算抑制矢量 $w_i={\left(G\right)}_i^H,$ 这里(G)_i表示矩阵G的第i列。

(C)对接收到的各层信号x_i进行初步的估计得到 ${\tilde{x}}_i=\mathrm{desion}\left(w_i^T\stackrel{\→}{y}\right)$

(203)根据w_i及

计算各层信号的后验信噪比 ${\mathrm{SNR}}_i={\left|{\tilde{x}}_i\right|}^2/{\left|\right|w_i\left|\right|}^2,$

(204)重新调整信道传输矩阵，首先，按照SNR_i从小到大的顺序排列得到序列U＝(u₁，u₂，...，u_M)，其中u_k，(k＝1，2，...M)表示发送信号x_uk的后验信噪比在整个发送信号的后验信噪比中依从小到大顺序排第k位。在此基础上对原来的信道传输矩阵按列重新进行组合得到新的传输矩阵 $H_{N\×M}^{\′}=({\stackrel{\‾}{h}}_1^{\′},{\stackrel{\‾}{h}}_2^{\′},\·\·\·,{\stackrel{\‾}{h}}_M^{\′}),$ 其中 ${\stackrel{\‾}{h}}_k^{\′}={\stackrel{\‾}{h}}_{u_k}.$ 令 ${\stackrel{\→}{x}}^{\′}={(x_{u_1},x_{u_2},\·\·\·,x_{u_M})}^T,$ 这时接收矢量

可以表示成：

$\stackrel{\→}{y}=H_{N\×M}^{\′}{\stackrel{\→}{x}}^{\′}+\stackrel{\→}{n}---\left(1\right)$

经过这样处理后就可以确保当按照后续步骤进行解调时可以始终先检测出信号质量最好的信号。

(205)对上述得到的矩阵H′_N×M进行部分QR分解得到：

$H_{N\×M}^{\′}=Q\left(\begin{array}{cc}R& H_a\\ 0& H_b\end{array}\right)$

其中Q为N×N正交矩阵，R为(N-p)×(M-p)上三角矩阵，H_b为p×p矩阵。

1)对(1)式两端乘以Q^H可以得到：

$Q^H\stackrel{\→}{y}=\left(\begin{array}{c}{\stackrel{\→}{y}}_a\\ {\stackrel{\→}{y}}_b\end{array}\right)=\left(\begin{array}{cc}R& H_a\\ 0& H_b\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}{\stackrel{\→}{x}}_a^{\′}\\ {\stackrel{\→}{x}}_b^{\′}\end{array}\right)+\left(\begin{array}{c}{\stackrel{\→}{n}}_a\\ {\stackrel{\→}{n}}_b\end{array}\right)$

其中 ${\stackrel{\→}{x}}_a^{\′}={(x_{u_{M-p+1}},x_{u_2},\·\·\·,x_{u_M})}^T,$ ${\stackrel{\→}{x}}_b^{\′}={(x_{u_1},x_{u_2},\·\·\·,x_{u_{M-p}})}^T,$ 根据上式可以得到：

${\stackrel{\→}{y}}_b=H_b{\stackrel{\→}{x}}_b^{\′}+{\stackrel{\→}{n}}_b---\left(2\right)$

${\stackrel{\→}{y}}_a-H_a{\stackrel{\→}{x}}_b^{\′}={R\stackrel{\→}{x}}_b^{\′}+{\stackrel{\→}{n}}_a---\left(3\right)$

(206)针对(2)式，应用最大似然准则可以对

进行联合检测，解调后验信噪比大的一组信号；

(207)根据(3)式应用常规QR方法解调出剩余的未检测信号矢量

在上述的检测步骤2)中所用的部分QR分解方法为： $H_{N\×M}^{\′}=({\stackrel{\‾}{h}}_1^{\′},{\stackrel{\‾}{h}}_2^{\′},\·\·\·,{\stackrel{\‾}{h}}_M^{\′})$

首先对于信道传输矩阵H′_N×M的列向量组

根据通常使用的施密特正交法则进行传统的QR分解得到：

$({\stackrel{\‾}{h}}_1^{\′},{\stackrel{\‾}{h}}_2^{\′},\·\·\·,{\stackrel{\‾}{h}}_{M-p}^{\′})=Q_{a}R$

通过Q_a可以找到与之正交的归一化矩阵Q_b，使得 $Q_b^H{Q}_b=I,$ $Q_b^H{Q}_a=0.$ 定义Q＝(Q_aQ_b)，则通过下式可以求得H_a，H_b：

$\left(\begin{array}{c}{H}_a\\ H_b\end{array}\right)=Q^H({\stackrel{\‾}{h}}_{M-p+1}^{\′},{\stackrel{\‾}{h}}_2^{\′},\·\·\·,{\stackrel{\‾}{h}}_M^{\′})$

这样我们就实现了对信道传输矩阵的不完全QR分解。

本发明通过对接收到的各层信号进行粗解调获取后验信噪比，再通过最大似然准则和QR对后验信噪比大的一组信号进行联合检测，对剩余的信号继续进行QR的解调；充分结合了排序法和最大似然检测算法的优点，克服了迭代检测中出现的误差传播问题，并提高了分层空时码系统的性能。

Claims (4)

1.一种分层空时码系统的信号检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)接收端获取接收矢量，通过信道传输矩阵对接收到的各层信号进行粗解调，并获取粗解调后信号的后验信噪比；

(2)根据后验信噪比对粗解调后的信号排序，并对传输矩阵进行重新的组合；

(3)对重新组合的信道传输矩阵进行部分QR分解后，通过最大似然准则和QR对后验信噪比大的一组信号进行联合检测，并对剩余的信号继续进行QR的解调。

2.按照权利要求1所述的分层空时码系统的信号检测方法，其特征在于，所述步骤(1)具体为：

(11)接收端根据公式 $\stackrel{\→}{y}=H\stackrel{\→}{x}+\stackrel{\→}{n}$ 获得接收矢量，并通过公式 $G={(H^{H}H+\frac{{{\mathrm{\σ}}_n}^2}{{{\mathrm{\σ}}_d}^2}I)}^{-1}{H}^H$ 获取抑制矩阵；

(12)通过公式w_i＝(G)_i获取抑制矢量后，通过公式 $\widetilde{x_i}=\mathrm{desion}\left(w_i^T\stackrel{\→}{y}\right)$ 对各层信号进行粗解调；

(13)通过公式 ${\mathrm{SNR}}_i={{\left|{\tilde{x}}_i\right|}^2/\left|\right|w_i\left|\right|}^2$ 来获取粗解调后的后验信噪比；

其中，所述为接收矢量，所述

为发送矢量，所述

为加性噪声，所述G为抑制矩阵，所述H为信道传输矩阵，所述

为信噪比，所述I为单位矩阵，所述w_i为抑制矢量，所述

为粗解调后得到的各层信号，所述SNR_i为后验信噪比。

3.按照权利要求2所述的分层空时码系统的信号检测方法，其特征在于，所述步骤(2)具体为：

(21)按照后验信噪比从大到小的顺序对粗解调后的信号进行排序；

(22)根据信号的排序对信道传输矩阵进行重新的组合后，得到新的信道传输矩阵。

4.按照权利要求3所述的分层空时码系统的信号检测方法，其特征在于，所述步骤(3)具体为：

(31)根据公式 $H_{N\×M}^{\′}=Q\left(\begin{array}{cc}R& H_a\\ 0& H_b\end{array}\right)$ 对新的传输矩阵进行QR分解；

(32)根据公式 ${\stackrel{\→}{y}}_b=H_b{\stackrel{\→}{x}}_b^{\′}+{\stackrel{\→}{n}}_b$ 并应用最大似然准则对后验信噪比大的一组信号进行联合检测，并根据公式 ${\stackrel{\→}{y}}_a-H_a{\stackrel{\→}{x}}_b^{\′}=R{\stackrel{\→}{x}}_b^{\′}+{\stackrel{\→}{n}}_a$ 对剩余信号进行解调。

其中，所述H_N×M′为新的信道传输矩阵，所述Q为N×N正交矩阵，R为(N-p)×(M-p)上三角矩阵，H_b为p×p矩阵，所述H_a和所述

分别为信噪比大的一组信号的信道传输矩阵和加性噪声，所述H_b和所述分别为剩余信号的信道传输矩阵和加性噪声。

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