CN102332943A - 基于mmse的mimo中继选择方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于 MMSE 的 MIMO 中继选择方法，步骤为：步骤 1 ：信宿 D 根据已知的所有信道矩阵，通过迭代算法选择最优中继以及相应的中继处理矩阵即：将前向信道和后向信道进行奇异值分解（ SVD ），得出各信道矩阵的相应特征模，以所有信道特征模作为等效的信道参数，计算出信宿处信号检测的均方误差（ MSE ），通过迭代的贪婪算法，求得满足最小均方误差的信道特征模；然后将这些信息通知到通信网络内各节点；步骤 2 ：信源 S 发送出信号序列，步骤 1 中被选出的中继接收信号序列，并根据步骤 1 中信宿返还的处理矩阵，对接收信号进行处理，然后转发至信宿 D ；步骤 3 ：信宿 D 以 Wiener 滤波器进行解码。实验结果表明该方案的误码性能优于已有方案。

Description

基于MMSE的MIMO中继选择方法

技术领域

本发明涉及无线通信领域，具体是基于MMSE（minimum mean squared error，最小均方误差）的MIMO（multiple-input multiple-put，多进多出）中继协作通信中的一种中继选择方案。

背景技术

随着通信技术的不断发展，人们对传输速率、传输可靠性、资源利用率以及通信安全等性能要求越来越高。在无线网络通信中，中继协作通信，是对抗多径衰落，提高通信质量的重要手段之一。在中继网络中，信源向信宿发送消息，中继节点也同时接收到这个消息，并将其转发给信宿（或者是经过一定处理之后再进行转发）。然后信宿再利用收到的所有消息，进行解码。在这样的传输模型下，中继节点对信源-信宿之间的通信起到了一定的协助作用，等同于在不需要配置多天线的条件下，提供了一定的空间分集，提高了通信质量。

但是多中继协作，带来的是高功耗和高复杂度，这是无线网络通信，特别是移动通信中所不能接受的负担。中继选择，是解决这一问题的一种简单的方法。通过一定的选择策略，在一簇中继中，选出符合条件的一个或者多个中继，来协助此次通信。其余的中继节点处于待机状态。显然，这种做法能较大的节省能耗。A. Bletsas, A. Khisi等人于2006年发表在IEEE J. Select. Areas. Commun上的文章“A simple cooperative diversity method based on network path selection”，较早地提出了中继选择的基本协议。Yindi Jing, H. Jafarkhani于2009年在IEEE Trans. on Wireless Commun.上发表的“Single and multiple relay selection schemes and their achievable diversity orders”一文，则总结提出了几种中继选择的方案，并证明，通过适当的中继选择策略，单中继通信能够达到与全中继协作同样的满分集增益。这就为单中继选择的研究前景和实用性奠定了理论基础。

另外，随着无线通信技术的不断发展，研究人员不再将目光只放在单天线中继网络上，而是进一步地拓展到了多天线的配置，即MIMO中继网络。在MIMO中继网络中，信源、信宿以及中继节点都具备多天线。B.Wang等人于2005年发表在IEEE Trans. Inf. Theory上的“On the capacity of MIMO relay channels”，分析了MIMO中继信道的容量，为后人对MIMO中继信道的研究提供了信息论基础。M. A. Torabi和J. F. Frigon在2008年Proc. IEEE Wireless Communications and Networking会议上提出了一种半正交的中继选择方案，利用SVD（singular value decomposition，奇异值分解）方法得出信道矩阵的特征模，然后对特征模进行处理，选择最优中继。丁铭和陈文等人于2010年发表于IEEE Signal Processing Letter上的“MMSE based greedy antenna selection scheme for AF MIMO relay systems”一文，提出了一种基于MMSE的迭代天线选择策略。但是文中限制中继节点只能够使用一对天线进行工作，即单天线选择，并不是真正的MIMO中继选择。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于MMSE的MIMO中继选择方法，利用SVD方法对信道矩阵进行分解，将MIMO中继信道化成独立的特征模。然后利用已有的单天线选择算法，进行信道特征模的选择，以完成中继选择。

本发明的应用场景，网络中包含有1个信源，N个中继和K个信宿。信源、信宿和中继的天线数分别为

，

和

。本发明采用以下技术方案：

一种基于MMSE的MIMO中继选择方法，包括以下步骤：

步骤1：信宿D根据已知的所有信道矩阵，通过迭代算法选择最优中继以及相应的中继处理矩阵即：将前向信道和后向信道进行奇异值分解（SVD），得出各信道矩阵的相应特征模，以所有信道特征模作为等效的信道参数，计算出信宿处信号检测的均方误差（MSE），通过迭代的贪婪算法，求得满足最小均方误差的信道特征模；然后将这些信息通知到通信网络内各节点；

步骤2：信源S发送出信号序列，步骤1中被选出的中继接收信号序列，并根据步骤1中信宿返还的处理矩阵，对接收信号进行处理，然后转发至信宿D；

步骤3：信宿D以Wiener滤波器进行解码。

所述通过迭代算法选择最优中继以及相应的中继处理矩阵，具体如下：

代表第k个前向信道矩阵，

代表第k个后向信道矩阵。对所有信道矩阵作SVD分解：

假设选择出L个中继，记为

，

记相应选出的前向特征模和后向特征模。以H、G记选择出的等效矩阵：

其中v为SVD分解中得到各V矩阵的列向量，对应关系由脚标标明。

以（m，n，k）记第k个中继的第m个前向特征模及第n个后向特征模。有递推迭代定理如下：

在上述的通信系统中，每增加第l+1对信道特征模，所带来的MSE值的更新为

其中

基于以上定理，中继（特征模对）迭代选择算法如下：

1）：初始化，令l=0，

。设置选择门限

。定义备选特征值集为

。

                      

而相应地，备选特征模对集为

2）迭代开始：对于在

中的每一对特征模对，都计算

的值，然后根据下式选出第l+1对特征模对，

3）判决：若

，则进行信息更新并进入下一步迭代。更新

返回步骤2），进入下一步迭代；

若

，则停止迭代。确定 为最终选择出的等效信道矩阵，也即选择出了相应的特征模对。同时，得到各选中中继处的处理矩阵

将其返回到各中继，即可消除其他未被选中的特征模的影响。完成中继选择的过程。

本发明的工作原理：在MIMO中继网络中，由于信息量繁多（天线数目众多带来信道信息的复杂），给中继选择的进行带来了一定的阻碍。本发明将SVD方法与MIMO中继的单天线选择方法结合起来，实现了多天线中继选择。

与现有技术相比，本发明将SVD方法与单天线中继选择策略结合起来，应用在多天线中继选择中，充分利用了较为成熟的单天线中继选择策略。同时，通过信息论上的分析，先对备选特征模集合进行合理的设置，能够减少搜索次数，降低算法工作量。与已有的MIMO中继选择策略对比，本方案在误码率方面具有较大的性能提升。

附图说明

图1为MIMO中继信道。

图2为两种不同算法在选择中继数目上的直方图比较，其中SPA代表单天线选择策略的性能曲线；MPA代表本发明提出的特征模选择策略的性能曲线。

图3为两种不同算法在MSE上的比较，其中SPA代表单天线选择策略的性能曲线；MPA代表本发明提出的特征模选择策略的性能曲线。

图4为两种不同算法在BER上的比较，其中SPA代表单天线选择策略的性能曲线；MPA代表本发明提出的特征模选择策略的性能曲线。

具体实施方式

下面结合附图和仿真实例对本发明的实施例作详细说明：本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

如附图1所示MIMO中继信道，系统采用BPSK调制。仿真中，信道均为Gaussian衰落信道。由于在“MMSE based greedy antenna selection scheme for AF MIMO relay systems”一文中，将MMSE单天线选择方法与正交、半正交选择方法均作了对比。因此，本发明中的仿真实验，只与该文中性能最优的方案进行对比，即MMSE单天线选择。仿真采用Monte-Carlo仿真方法，每组方案均进行50，000次仿真试验。中继将接收到的信号进行处理矩阵的处理，然后放大转发。假设信道为平坦衰落，在同一次传输中，信道情况保持不变。每次试验按照以下步骤进行：

1：信宿进行信道信息的收集，按照设定的算法，选择最佳中继集合及其对应的特征模对集合，得出相应的处理矩阵。并将上述信息反馈给信源及各中继节点；

2：信源S发射出信号序列；

3：被选定的中继接收信号序列，用信宿返回的处理矩阵进行处理，然后放大并转发到信宿。

 4：信宿进行解码。解码采用Wiener滤波器。

 5：计算误码个数，并存入寄存器。

本实施例的应用场景，为附图1所示的MIMO中继网络，网络中包含有1个信源，N个中继和K个信宿。信源、信宿和中继的天线数分别为 和 。步骤1所述的算法，是使用了SVD方法对信道矩阵进行分解，求得信道特征模。再用信道特征模进行均方误差计算，通过迭代算法，求得满足最小均方误差的信道特征模。具体方法如下：

如附图1中所示，

代表第k个前向信道矩阵，

代表第k个后向信道矩阵。对所有信道矩阵作SVD分解：

假设选择出L个中继，记为

，

记相应选出的前向特征模和后向特征模。以H、G记选择出的等效矩阵：

其中v为SVD分解中得到各V矩阵的列向量，对应关系由脚标标明。

以（m，n，k）记第k个中继的第m个前向特征模及第n个后向特征模。有递推迭代定理如下：

在文中阐述的通信系统中，每增加第l+1对信道特征模，所带来的MSE值的更新为

其中

此处，上列式子中的左值，均可由已知或已确定参数计算出。这些左值本身无实际意义，仅作为一个记号。

基于以上定理，中继（特征模对）迭代选择算法如下：

1）：初始化，令l=0，

。设置选择门限

。定义备选特征值集为

。

                      

而相应地，备选特征模对集为

2）迭代开始：对于在中的每一对特征模对，都计算

的值，然后根据下式选出第l+1对特征模对，

3）判决：若

，则进行信息更新并进入下一步迭代。更新

返回步骤2），进入下一步迭代；

若

，则停止迭代。确定

为最终选择出的等效信道矩阵，也即选择出了相应的特征模对。同时，得到各选中中继处的处理矩阵

将其返回到各中继，即可消除其他未被选中的特征模的影响。完成中继选择的过程。

本发明将SVD方法与MIMO中继的单天线选择方法结合起来，实现了多天线中继选择。对信道矩阵进行SVD分解，可以观察到，如果在中继处施以一定的处理矩阵（例如在接收时做

的接收波束成型，再乘以一个只有单行为1，其他元素都是0的选择矩阵），可以将信道矩阵，化为相应的信道特征模。因此，在中继k处，用计算出的处理矩阵处理接收到的信号，可以将

化为相应的特征模向量。也就是把中继的多天线配置，通过数学运算，化为单天线来进行处理。类似于单天线选择方法，对于每一个选中的中继，以MMSE方法，分别只选出其一个前向特征模和后向特征模（类似于单天线选择方法中的前向天线和后向天线）。也就是说，对于每个选中的中继，其只有一对特征模向量处于工作状态。

假设选择出L个中继，以H、G记选择出的等效矩阵：以对角矩阵

记L个中继处的功率放大因子，s记信源发射出的信号，

分别为中继及信宿处的等效噪声向量，那么信宿处的最终接收信号可以表示为：

则通过Wiener滤波的信号检测的MSE为

其中

，

为常量，在算法中忽略不计。

显然，可以通过Q的计算，做一个全局贪婪搜索。将不同的特征模对代入到Q值表达式中，不断搜索，直到找出Q值最小的特征模对集合。但是这种搜索方法运算量巨大。采用两种方法来降低运算量。

第一，以一个门限值来限定搜索范围。

定义备选特征值集为

。

    而相应地，备选特征模对集为

从信息论的角度分析，MIMO广播信道的最大总速率，可以在使用DPC（dirty paper coding，脏纸编码）时达到。由于正在采用的是MIMO多用户技术，为了达到DPC的效果，可以感性地、不多论证地，将门限值

设置为 。这就意味着，随着中继数目的增加，备选特征模向量的门限也会相应抬高。必须指出的是，这个是一个可行的门限值，而非最优门限值。

第二，不进行全局贪婪搜索，而进行线性的、局部的贪婪搜索。

以（m，n，k）记第k个中继的第m个前向特征模及第n个后向特征模。有递推迭代定理如下：

在文中阐述的通信系统中，每增加第l+1对信道特征模，所带来的MSE值的更新为

其中

通过上述定理，可以通过线性复杂度的迭代算法，求得局部最优的特征模对集合。

从附图2中可以看出，本实施例的中继选择方案，所选取的中继数目，相比单天线选择方法较少。这说明，本发明的方案，相比单天线选择方法，所需要的协作中继数目少，在复杂度、功耗上具有一定优势

从附图3、4可以看出，本实施例的中继选择方案，相比较原有方案，在误码性能上有较大的提高。也即是说，通过SVD分解，以特征模的方式，可以利用单天线选择的方法，来进行多天线中继的选择。能够减少功耗，提高通信质量。

尽管本发明的内容已经通过上述优选实施例作了详细介绍，但应当认识到上述的描述不应被认为是对本发明的限制。在本领域技术人员阅读了上述内容后，对于本发明的多种修改和替代都将是显而易见的。因此，本发明的保护范围应由所附的权利要求来限定。

Claims (3)

1.一种基于MMSE的MIMO中继选择方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1：信宿D根据已知的所有信道矩阵，通过迭代算法选择最优中继以及相应的中继处理矩阵即：将前向信道和后向信道进行奇异值分解，得出各信道矩阵的相应特征模，以所有信道特征模作为等效的信道参数，计算出信宿处信号检测的均方误差，通过迭代的贪婪算法，求得满足最小均方误差的信道特征模；然后将这些信息通知到通信网络内各节点；

步骤2：信源S发送出信号序列，步骤1中被选出的中继接收信号序列，并根据步骤1中信宿返还的处理矩阵，对接收信号进行处理，然后转发至信宿D； 

步骤3：信宿D以Wiener滤波器进行解码。

2.如权利要求1所述的基于MMSE的MIMO中继选择方法，其特征在于：步骤1所述的通过迭代算法选择最优中继以及相应的中继处理矩阵，具体如下：

代表第k个前向信道矩阵，

代表第k个后向信道矩阵，对所有信道矩阵作SVD分解：

假设选择出L个中继，记为

，

记相应选出的前向特征模和后向特征模，以H、G记选择出的等效矩阵：

其中u为SVD分解中得到各U矩阵的列向量，v为SVD分解中得到各V矩阵的列向量，对应关系由脚标标明；

以（m，n，k）记第k个中继的第m个前向特征模及第n个后向特征模，根据递推迭代定理，中继迭代选择算法如下：

1）：初始化，令l=0，

，设置选择门限

，定义备选特征值集为

，                      

，相应地，备选特征模对集为，；

2）迭代开始：对于在中的每一对特征模对，都计算的值，然后根据下式选出第l+1对特征模对，

3）判决：若

，则进行信息更新并进入下一步迭代，更新

返回步骤2），进入下一步迭代；

若，则停止迭代，确定为最终选择出的等效信道矩阵，也即选择出了相应的特征模对，同时，得到各选中中继处的处理矩阵

将其返回到各中继，即可消除其他未被选中的特征模的影响，完成中继选择的过程。

3.如权利要求2所述的基于MMSE的MIMO中继选择方法，其特征在于所述的递推迭代定理如下：

网络中包含有1个信源，N个中继和K个信宿，信源、信宿和中继的天线数分别为

，

和

，在通信系统中，每增加第l+1对信道特征模，所带来的MSE值的更新为

其中

。

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