CN101997791A - 一种简化的多元ra编码的mimo迭代均衡方案 - Google Patents

Abstract

本发明给出了一种简化的多元RA编码的MIMO迭代均衡方案。主要包括空间相关和非相关信道均适用的多元RA编码的MIMO迭代联合检测方案，有效降低误码率的改进的编码域大于调制域的发送方案以及降低检测复杂度的近似最大似然译码。本说明书首先介绍了MIMO系统结构，RA编码方式及其优点，接着介绍了在发送端采用编码域大于调制域的可行性及优势，再接着介绍了联合天线TURBO迭代检测方案(JAD MMSE)以及球形译码的检测方式，在这些之后，接着给出了改进的RA码结合发送端编码域大于调制域发送方案与JAD MMSE相结合的级联系统，并给出了降低复杂度的球形译码代替最大似然检测的具体方法。最后，给出了一个具体实例。

Description

一种简化的多元RA编码的MIMO迭代均衡方案

技术领域

本发明涉及的是MIMO(多天线发多天线收)系统中的一种级联方案，特别是在频率选择性信道下多元RA码与基于软干扰消除的迭代检测相结合的方案，特别是在空间相关和非相关信道下均适用的一种方案，特别是在发送端编码域大于调制域的一种改进发送方案下的级联方案，特别是在高阶调制下为了降低检测复杂度而引入了复数列表球形译码的一种方案。

背景技术

MIMO系统在发送端和接收端都采用多天线阵列，这样充分利用了空间资源，能在不增加系统带宽和发射功率的情况下，成倍的提高系统容量。研究证明，MIMO系统的信道容量随着发射天线数的增加呈近似线性的增长，这为MIMO通信方式在移动通信中的应用提供了坚实的理论基础。图1给出了MIMO系统的结构框图。由图1可见，在发送端一般经过编码、交织、调制这几个阶段，然后发送数据被映射到发射天线再通过信道发送出去。接收端接收到信号后，一般要将经过解调、解交织和译码这样几个阶段。

多元RA码是一种基于准循环RA结构的多元LDPC码(见图2)。它具有和随机LDPC码同样好的性能，同时因其准循环RA结构的特点，降低了编码实现复杂度，节省了存储空间，方便编译码的硬件实现。其译码算法可以采用多元LDPC码的FFT-BP和EMS等。

MIMO发送端的编码域和调制域的阶数未必相同，当采用多元码时，编码域大于调制域时会带来分集增益。

由于信号传输过程中的反射、散射以及移动台的移动等因素，在同一信号的传输链路上会形成多径。这会造成在接收端接收到的信号是多个路径到达的信号的叠加。当信道时延小于符号的持续时间时，接收端多径的叠加仅仅是同一发送符号经历不同的衰落过程后的叠加，从频域上看，信道的带宽是大于信号的带宽的，这样，信道是频率平坦衰落的；但当信道的时延大于符号的持续时间时，接收端多径的叠加就会造成符号间的干扰(ISI)，这在频域上看，信道的带宽小于信号带宽，信号只有部分带宽获得通过，这样，信道就是频率选择性衰落的。而由于MIMO系统是一个多天线系统，在实际环境中，由于天线间距离和天线周围散射体分布的局限，使得MIMO的子信道间还存在一定的信道相关性。

对于频率选择性衰落信道(以下简称频选信道)，如何消除ISI对于接收端检测造成的影响，目前，相关研究已经提出了接收端迭代软干扰消除、OFDM等几种方法。

基于软干扰消除的TURBO迭代技术的核心思想在于通过软信息的传递利用滑动窗口模型下的MMSE，消除其他符号对当前被检测符号的影响。但它是逐符号的检测方式，即按照发送天线的顺序挨个符号的进行检测。

无论是迭代软干扰消除、OFDM还是其他方式，它们大多是基于空间非相关信道下的解决方案。在存在空间相关影响的频选信道的MIMO接收端如何获得较低的误码率性能，是个难题。针对于此，我们采用在迭代软干扰消除技术的基础上的改进方案：基于联合天线MMSE检测的迭代软干扰消除技术(JAD MMSE)。它在空间相关和非相关的频选信道下均能获得良好的性能，具有很大的实际意义和应用价值。

球形译码是一种近似最大似然检测方式，它的优势就是复杂度比最大似然方式低。其主要思想是将接收值y与发送值S的关系，通过变换转化成为发送值S和一个定值S’的关系，这样如果要求与y最近的S，就相当于求解与S’最近的S的问题，那么问题就转化成了在某个球内搜索与S’距离最近的S的问题。当前，球形译码的许多简化算法被提出，这里借鉴一种迭代搜索算法。对于发送符号集为复数元素集合的球形译码，可以采用将复数系统转化为实数系统的形式，也可以直接采用复数球形译码方式。

本发明给出了一种简化的多元RA编码的MIMO迭代均衡方案。主要包括空间相关和非相关信道均适用的多元RA编码的MIMO迭代联合检测方案，有效降低误码率的改进的编码域大于调制域的发送方案以及降低检测复杂度的近似最大似然译码。

发明内容

JAD MMSE虽然能改善系统的误码率性能，但仍然有提升的空间，特别是在相关信道下，误码率仍较高。这就迫使性能更好的编码方式和发送方式的出现。而它们又必须能与现有的检测方案兼容。因此，发送端编码域大于调制域的多元RA码与JAD MMSE的级联方案(RA+JAD MMSE)应运而生。多元RA码的编码结构见图2。

图3给出了RA+JAD/MMSE方案的实现框图。基于编码域大于调制域的多元RA码的发送方式，能获得发送端的分集增益。图中发送端的分解器将高阶码字拆分成低阶的若干部分，然后将它们送到调制器以低阶调制方式调制成符号，再送到发射天线。接收端的合并器用于将软信息以与分解器相反的方向合并成与码字对应的软信息。接收端的分解器与发送端分解器具有相同的功能，只是它处理的对象是从译码器输出的软信息。JAD/MMSE的核心思想在于联合天线的MMSE检测之后进行高斯信道等价，将多径频选信道等价成单径平坦信道，然后在此基础上进行进一步的最大似然检测，以进一步提高检测的性能，它主要在均衡器处实现，均衡器的结构见图4。下面给出RA+JAD/MMSE方案下的JAD MMSE的基本原理。

假定MIMO系统的发送天线数为N_t，接收天线数为N_r，发送序列s为

接收序列y为n中元素的噪声方差为σ²。假定频选信道的时延长度为L。当对检测时，我们使用当前时刻k及其相邻2(L-1)个时刻的发送符号信息，对应的接收向量组合为：

$r^{,}\left(k\right)={[r_1(k+L-1)...r_{N_r}(k+L-1)......r_1\left(k\right)r_{N_r}\left(k\right)]}^T$

，这样，相应的滑窗矩阵H(k)为(H(k)须列满秩)：

，在H(k)中，每换一次行，H的位置向右移动N_t列，其余位置都补零。在此情形下，相应的发送符号组合s′(k)为：

$[s_1(k+L-1)...s_{N_t}(k+L-1)...s_1\left(k\right)...$

${s_{N_t}\left(k\right)...s_1(k-L+1)...s_{N_t}(k-L+1)]}^T$

，为了利用前面提出的滑窗模型实现软干扰消除，我们给出

这样一个包含待估符号及其周围N_t(2L-2)个符号平均值的向量：

$[\stackrel{\‾}{s_1}(k+L-1)...\stackrel{\‾}{s_{N_t}}(k+L-1)...\stackrel{\‾}{s_1}(k-1)...\stackrel{\‾}{s_{N_t}}(k-1)$

${0_{1\×N_t}\stackrel{\‾}{s_1}(k+1)...\stackrel{\‾}{s_{N_t}}(k+1)...\stackrel{\‾}{s_1}(k-L+1)...\stackrel{\‾}{s_{N_t}}(k-L+1)]}^T$

中平均值的求解如下：

$\stackrel{\‾}{s_i}\left(k\right)=E\left\{s_i\left(k\right)\right\}=\underset{s_i\left(k\right)\∈A}{\mathrm{\Σ}}{s}_i\left(k\right)P_c\left(s_i\left(k\right)\right)$

这里，

表示k时刻第i个发射天线发出的符号，A是调制后的发送符号的可能取值集合，P_c(s_i(k))表示上一次迭代后译码器输出的k时刻第i个发射天线发出的符号的软信息概率。这样我们可以得到软干扰消除的接收信号：

$\hat{r}\left(k\right)=r^{\′}\left(k\right)-H\left(k\right)\stackrel{\‾}{s}\left(k\right),$

然后可以得到最小均方差(MMSE)滤波器的表达式：

$W\left(k\right)=\underset{w}{\arg \min }{\left|\right|W^H\hat{r}\left(k\right)-s\left(k\right)\left|\right|}^2$

矩阵

由下式定义：

$W\left(k\right)=[w^{\left(1\right)}\left(k\right),...,w^{\left(N_t\right)}\left(k\right)],$

矢量s(k)前已定义。这样可以得到加权矩阵W(k)的列矢量

w^(m)(k)＝M(k)^-1h^(m)，

其中，

M(k)＝H(k)Λ(k)H(k)^H+σ²I

h^(m)是矩阵H(k)的第[(L-1)N_t+m]列矢量，R_cov＝HΛ(k)H+σ²I。而

$\mathrm{\Λ}\left(k\right)=\mathrm{diag}(1-{\stackrel{\‾}{s_1}}^2(k+L-1)...1-{\stackrel{\‾}{s_{N_t}}}^2(k+L-1)...$

$1_{1\×N_t}...1-{\stackrel{\‾}{s_1}}^2(k-L+1)...1-{\stackrel{\‾}{s_{N_t}}}^2(k-L+1))$

，假定滤波器的输出能近似为等效高斯噪声信道，可写为：

$z\left(k\right)=W^H\left(k\right)\hat{r}\left(k\right)$

${=H}_e\left(k\right)s\left(k\right)+{\mathrm{\ψ}}_e\left(k\right)$

其中矩阵

是等效平坦衰落信道增益，它的求解可由下式得到：

H_e(k)＝E{z(k)s^H(k)}＝W^H(k)H_ML，

这里

矢量由等效高斯噪声协方差矩阵得到：

$R_e\left(k\right)=E\left\{{\mathrm{\ψ}}_e\left(k\right){\mathrm{\ψ}}_e^H\left(k\right)\right\}$

${=W}^H\left(k\right)R_{\mathrm{cov}}W\left(k\right)-H_e\left(k\right)H_e^H\left(k\right)$

然后对这样的一个向量z(k)进行最大似然检测(ML)就可以得到符号的软信息，软信息的求解如图4所示，其中q为调制符号集的尺寸，第一步中的符号序列概率的求解为：

$p_m=\exp ({\left|\right|z\left(k\right)-H_e\left(k\right){\hat{S}}_m\left(k\right)\left|\right|}^2{N}_t/(2*\mathrm{tr}\left(R_e\left(k\right)\right))),m=1,...,q^{\mathrm{Nt}}$

软信息经合并器后送译码器，译码器输出译码软信息经分解器到均衡器输入端作为检测的先验信息进行下一次迭代过程。

由于ML的复杂度随天线数目呈指数增长，这使得系统的复杂度增加，为了降低复杂度的需要，我们选用球形译码来替代ML，即将图4的最大似然检测替换为球形译码检测，这样虽然损失了一些性能，但会降低复杂度。为了得到尽量准确的软信息，需要球形译码输出多点而非一点，故这里选用列表球形译码方式(LSD)，其主要实现步骤见图5。其中，Ncand为要输出的译码结果的个数，它的取值范围是其中Q为分解器输出的码字的阶数，如对于q元码，有q＝2^Q，函数Chol()为Cholesky分解，Symb为调制星座点的取值集合，函数enum(L_i，U_i，Symb)表示产生集合Symb中落在区间[L_i，U_i]中的元素所组成的一维向量。length(L_i，U_i，Symb)表示函数enum(L_i，U_i，Symb)所产生的一维向量的长度。球半径C的求解公式为：C＝σ²μN_t-y^T(I-H(H^TH)^-1H^T)，而L_i和U_i的求解公式为

在对应于采用球形译码后，对应的检测器输出软信息求解方案与图4基本一致，只是在第一步求解符号概率时更加简化了，因为球形译码输出的符号序列个数Ncand是小于所有可能发送符号序列数的。另外，对于复系统，LSD输出的序列半径就无用了，软信息求解的第二步复杂度会升高，这时如果采用复数列表球形译码方案，第二步仍可以得到简化，因为球形译码可以直接输出相应序列的距离信息。

复数列表球形译码方案(CLSD)与LSD的区别在于L_i和U_i的求解，另外它输出的是复数序列以及相应序列的距离信息，这样不仅可以进一步简化符号软信息的求解，而且在译码时不需要将复数域扩展成实数域，这样待检测的序列尺寸缩小了一半。CLSD方案将对符号的求解问题转换成了对复数符号的角度的求解问题。当星座映射的映射点与零点的距离都相同时，区分它们的就是他们所在的角度。可以将复数符号表示为：其中

是

调制的

个角度。这样，如此便可以进一步求解

其中，

然后便可得到和

然后继续和LSD一样的迭代译码方式就可以得到所求，只是要注意，在高阶调制下，每个可能的星座点的幅值可能不同，这种情况下要根据每种不同的幅值依次求解同一个发射天线上的可能值。

附图说明：

图1是MIMO系统结构图。

图2是多元RA码编码结构图。

图3是RA+JAD MMSE方案结构图。

图4是均衡器的结构图。

图5是基于最大似然检测后的软信息求解步骤。

图6是列表球形译码的实现步骤。

具体实施方式

下面以码长为324、码率为0.5的16元RA码(这时对应的编码阶数为log₂16＝4)为例来说明图3所示的系统。假定采用QPSK调制方式，信道是时延为2(ISI长度为2)的频选信道，2发4收的MIMO系统。我们假定在接收端已知信道信息H。则整个系统的运作流程如下：

◆发送端流程：

1.编码器

将162位源信息比特序列U经过图2所示的结构编码之后，编码器输出含324位码元的16元的码字C。

2.交织器

码字C经交织器后得到码元顺序被改变的码字序列

3.分解器

将

中码元

的高四位和低四位分解开，由此一个16元码元

分解成2(发送天线数N_t＝2)个4元码元

和

这里i＝1，...，324。然后，分解器将

分别送到2个QPSK调制器。

4.调制器

在第i个发送时刻，将分解器传来的码元

(i＝1，...，324，j＝1或2)通过QPSK星座映射调制成符号

(i＝1，...，324，j＝1或2)。然后将符号送到对应的发射天线。

◆接收端流程：

在接收端的一次完整的迭代过程如下：

1.组合器

等648个调制符号发送完成的时候，接收机通过组合得到长度为1296个符号的序列r＝{r_i，i＝1，...，1296}。然后将这个符号序列送到传到均衡器进行检测。

2.均衡器

从译码器端的分解器得到发送符号序列的先验信息后利用滑动窗口、软干扰消除及联合MMSE检测(JAD MMSE)，得到第i个发送时刻发送的符号序列的估计

然后再将其等价为原始发送序列S_i经高斯信道下的输出，用CLSD进行检测，输出Ncand个结果序列及其半径(16≥Ncand≥1)，依图4得到发送符号对应的后验概率 $P_{{\hat{s}}_{i,j}}(j=\mathrm{1,2}).$

3.合并器

它将重新合并成一个软信息值，即码元

对应的软信息值

等到所有324个发送时刻都完成后，它将存有整个码字

的软信息

并将其传递到解交织器。

4.解交织器

经解交织后得到码字C对应的先验信息P_e。

5.信道译码器

得到P_e后，信道译码器便可进行译码，比如，使用FFT-BP译码方式，译码输出码字C对应的软信息P_c。然后将其传递给接收端的分解器。

6.分解器

接收端分解器将P_c按照高四位和第四位码元的对应顺序分解为作为均衡器的先验信息用于下一次迭代的软干扰消除。

Claims (5)

1.本发明是基于频率选择性信道的MIMO系统下的发送端和接收端的一种结合方案。

2.在如权利要求1所述的方案中，采用了系统多元RA码，它是基于RA结构的多元LDPC码。

3.在如权利要求1所述的方案的发送端采用了编码域大于调制域的发送方案，本发明中给出了实现此功能的分集器的原理，以及相对应的接收端的合并器的原理。

4.针对复数系统，如权利要求1所述的方案在接收端的迭代检测中引用了复数列表球形译码的方案，此时，这种方案较LSD更简化，并能进一步简化软信息的求解，另外，本发明中给出了列表球形译码的流程图。

5.针对于权利要求3所述的编码域大于调制域的发送方式，在迭代检测中的软信息的求解上，本发明给出了具体的求解方式。

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