CN102780546B - 一种基于星型16qam调制的闭环双空时发射分集方法 - Google Patents

Abstract

一种基于星型16QAM调制的闭环双空时发射分集方法，属于多输入多输出通信系统中的双空时发射分集技术领域。通过计算信道矩阵H的伪逆H^#，得到信道状态度量M，从而将信道矩阵转化为4个并行子信道来判断各信道的状态并反馈回发射端。发射端根据M和映射到星型16QAM内外圈的点数对发射符号进行排序，排序原则是将内圈的符号分配在信道状态较好的信道发射，外圈的符号分配在信道状态较差的信道发射，然后将这些排序后的符号通过双空时发射分集的编码矩阵发射出去。在接收端，首先进行迫零或最小均方误差译码，然后确认译出信号在调制时是映射在外圈还是内圈，并与外圈或内圈的8个星座点相比较，进行最大似然解调，最后还原出原始的信源比特序列。

Description

一种基于星型16QAM调制的闭环双空时发射分集方法

技术领域

本发明涉及一种基于星型16QAM调制的闭环双空时发射分集方法，属于多输入多输出（MIMO）系统中的双空时发射分集技术领域。

背景技术

空时分组编码（STBC）和分层空时结构（BLAST）是两种分别能最大化多输入多输出（MIMO）系统分集增益和空间复用增益的技术。

研究表明一种增益的最优化是以牺牲另一种增益为代价的。2003年在美国《电气及电子工程师学会信息理论汇刊》（IEEE Transaction on Information Theory第49卷，第5期发表的文章《分集和复用：多天线信道中的基本折中（Diversity and Multiplexing:A fundamental Tradeoff in Multiplexing-Antenna Channels）》中详细讨论了复用增益和分集增益的关系，以获取这两种增益的折中，并给出了瑞利衰落信道下的最优折中曲线。

随后，一种空时分组编码和分层空时结构结合的复合系统—双空时发射分集（DSTTD,Double Space Time Transmit Diversity）系统引起了广泛的关注。双空时发射分集系统在发射端有4根发射天线，并行传输2个空时编码块，接收端采用干扰抑制检测模块进行检测。该系统同时提供分集增益和复用增益，而且相对于普通MIMO系统，双空时发射分集系统允许接收天线数目不必多于发射天线，因而已成为IEEE 802.11n标准草案的一部分。

相对于只有接收端已知信道状态信息（CSI）的双空时发射分集系统，发射端已知信道状态信息的闭环双空时发射分集（C-DSTTD，Close Double Space Time TransmitDiversity）系统进一步提升MIMO系统的性能。

目前，国内外对闭环双空时发射分集（C-DSTTD）系统的性能研究多选用矩形16QAM调制方式，比如2005年在美国《电气及电子工程师学会通信快报》第9卷，第12期的文章《基于线性接收机的DSTTD系统中的自适应调制编码方案》（A Simplified AdaptiveModulation Scheme for D-STTD Systems with Linear Receivers）。然而，相对于有3个电平值的矩形16QAM调制而言，星型16QAM调制电平数少，包络起伏小，其整体非线性失真小,更加有利于应用在移动通信系统中进行模数转换（A/D）和自动增益控制(AGC)。由于星型16QAM调制的性能要差与矩形16QAM调制，因此考虑如何降低基于星型16QAM调制的闭环双空时发射分集系统的误比特率成为必然。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供一种基于星型16QAM调制的闭环双空时发射分集方法。

一种基于星型16QAM调制的闭环双空时发射分集方法，发射端根据映射到星型16QAM内外圈的点数和反馈回的信道状态度量对发射符号进行排序，排序原则是将内圈的符号分配在信道状态较好的信道发射，外圈的符号分配在信道状态较差的信道发射，然后将这些排序后的符号通过双空时发射分集的编码矩阵发射出去；闭环双空时发射分集方法如下：

第一步，映射到星型16QAM的内外圈点数的统计

星型16QAM调制的星座图的信号点分布在2个同心圆上，内圈外圈各8个星座点，信号只有2个电平值；相邻的内圈点之间的欧氏距离和同相位的内圈与外圈点之间的欧式距离相等，同为星座的最小欧式距离；星型16QAM星座图的内圈半径为0.697，外圈半径为1.2305。

根据内、外圈的半径值，发射端统计经过星型16QAM调制的发射符号在内外圈的点数，或称作个数。

第二步，发射端信道状态度量M的获得

在4根发射天线和4根接收天线组成的系统中，双空时发射分集（DSTTD）的编码矩阵C是由STBC₁和STBC₂两个空时编码块构成，每个空时编码块是通过阿拉谋提（Alamouti）编码矩阵实现；C具体表示为，

其中，C的每一列符号在两个时隙内从左至右依次从4根发射天线发射出去。

根据斯戴凡尼·若奎提来威（Stephanie Rouquette-Leveil）于2003年发表在国际通信技术会议上的文章《空时分组码中的空分复用（Spatial Division Multiplexing ofSpace-time Block Codes）》,接收信号Y表示为：

其中，*表示共轭，y₁和y₂代表时隙1和时隙2接收到的4x1的符号矩阵。H代表平衰落的瑞利MIMO信道的信道矩阵,h_i（i=1,2,3,4）表示第i根发射天线和4根接收天线之间的4x1信道矩阵。N’表示噪声矩阵，n₁和n₂是时隙1和时隙2的加性高斯白噪声，都服从独立同分布的复高斯随机过程，噪声方差为σ²。

利用信道矩阵H的伪逆H^#对(1)式的接收信号Y进行译码，译码方法分别采用迫零算法（ZF）和最小均方误差算法（MMSE）：

a)迫零译码算法：

b)最小均方误差译码算法：

其中，H^H表示信道矩阵H的埃尔米特矩阵，I₄为4×4的单位矩阵。

从(2)、(3)式看出，叠加在发射符号S上的干扰部分为或将其展开得：

或其中，α_kj为或中的系数

本发明利用等比接收的思想,令N'中的每个元素都为1，可得：

或 $H_{\mathrm{MMSE}}^{\#}{N}^{\′}=\left(\begin{array}{c}{\mathrm{\α}}_{11}+{\mathrm{\α}}_{12}+...+{\mathrm{\α}}_{18}\\ {\mathrm{\α}}_{21}+{\mathrm{\α}}_{22}+...+{\mathrm{\α}}_{28}\\ {\mathrm{\α}}_{31}+{\mathrm{\α}}_{32}+...+{\mathrm{\α}}_{38}\\ {\mathrm{\α}}_{41}+{\mathrm{\α}}_{42}+...+{\mathrm{\α}}_{48}\end{array}\right)=\left(\begin{array}{c}{\mathrm{\α}}_{1\mathrm{\Σ}}\\ {\mathrm{\α}}_{2\mathrm{\Σ}}\\ {\mathrm{\α}}_{3\mathrm{\Σ}}\\ {\mathrm{\α}}_{4\mathrm{\Σ}}\end{array}\right)$ 其中，α_k∑＝α_k1+α_k2+...+α_k8,k＝1,2,3,4

(4)

即，信道状态度量M=(a_1∑ a_2∑ a_3∑ a_4∑)^T （4x1的矩阵）    (5)

这里，(5)式的符号T表示矩阵转置。

从(5)式看出：信道状态度量M中元素的值越大，该信道的干扰越大，也就是信道状态越差。从而将MIMO信道矩阵转化为4个并行子信道来判断各个信道状态，并且将信道状态度量M反馈回发射端。

第三步，发射端利用反馈回的信道状态度量M和映射到星型16QAM内外圈的点数对发射符号进行排序，将内圈的符号分配在信道状态较好的信道发射，外圈的符号分配在信道状态较差的信道发射，然后通过双空时发射分集的编码矩阵发射出去即可。

本发明提出的这种基于星型16QAM调制的闭环双空时发射分集方法，或者称作“排序的星型16QAM调制”闭环双空时发射分集方法，是通过对发射符号进行排序，降低了误比特率。

附图说明

图1为基于星型16QAM调制和发射符号排序的闭环双空时发射分集系统结构图。

其中，1、星型16QAM调制，2、符号分配，3、STBC₁空时编码块，4、STBC₂空时编码块，5、平衰落的瑞利MIMO信道，6、译码，7、解调，8、还原，①是第1根发射天线，②是第2根发射天线，③是第3根发射天线，④是第4根发射天线，⑤是第1根接收天线，⑥是第2根接收天线，⑦是第3根接收天线，⑧是第4根接收天线，⑨是反馈回的信道状态度量M。

图2为星型16QAM星座图。

图3为应用于实施例中的符号分配表。

图4为本发明提出的“排序的星型16QAM调制”闭环双空时发射分集方法与“未排序的星型16QAM调制”闭环双空时发射分集方法、“未排序的矩形16QAM调制”闭环双空时发射分集方法中采用迫零译码算法的误比特率比较图。

图5为本发明提出的“排序的星型16QAM调制”闭环双空时发射分集方法与“未排序的星型16QAM调制”闭环双空时发射分集方法、“未排序的矩形16QAM调制”闭环双空时发射分集方法中采用最小均方误差译码算法的误比特率比较图。

图6为本发明提出的“排序的星型16QAM调制”闭环双空时发射分集方法中分别采用迫零译码和最小均方误差译码算法的误比特率比较图。

图7为本发明的软件流程图。

具体实施方式

实施例：

系统结构如图1所示，发射天线数为4，接收天线数为4。

首先，发射端每48个信源比特序列经过星型16QAM（见图2）调制为12个发射符号。每12个发射符号作为一个发射周期。根据星型16QAM星座图中内外圈的半径值来统计这12个符号中绝对值是0.697(内圈符号)和1.2305(外圈符号)的个数。

其次，接收端已经知道信道状态信息（CSI），也就是已经知道平衰落的瑞利MIMO信道的信道矩阵H。根据求出迫零译码算法下信道矩阵H的伪逆或者根据（σ²为噪声方差），求出最小均方误差译码算法下信道矩阵H的伪逆这样来得到或中的系数α_kj。利用系数α_kj得到信道状态度量M，即(5)式(a_1∑ a_2∑ a_3∑ a_4∑)^T。信道状态度量M中元素的值越大，该信道的干扰越大，也就是信道状态越差，从而将MIMO信道矩阵转化为4个并行子信道来判断各个信道状态，并且将信道状态度量M反馈回发射端。

接下来，根据12个发射符号在内外圈的个数和反馈回发射端的信道状态度量M对这12个符号重新排序（见图3），将内圈的符号分配在信道状态较好的信道发射，外圈的符号分配在信道状态较差的信道发射。然后将排序后的12个发射符号依次分成三组，每组发射4个符号，这4个符号是按双空时发射分集（DSTTD）的编码矩阵C来发射。例如：在图3的符号分配表中，统计得到的内圈点数是6，外圈点数也是6，就将这6个内圈点（符号N表示）分别放置在第一、二、三组的4、3（最好和中好的信道），而外圈6个点（符号Y表示）放置在第一、二、三组的2、1（中差和最差的信道）。

接收端，接收信号Y首先经过迫零（ZF）或者最小均方误差（MMSE）译码。然后对译出信号r进行星型16QAM解调。在解调时，根据存储模块中事先存放的符号分配表来确认译出信号r在调制时是映射在外圈还是内圈，并与外圈或内圈的8个星座点相比较，进行最大似然解调，最后还原出原始的信源比特序列。解调时无需和所有16个星座点比较,因此减少了运算的复杂度，同时，本发明提出的方法扩大了欧氏距离，降低误比特率。

本发明以误比特率作为衡量系统性能的指标，将发明中提出的“排序的星型16QAM调制”闭环双空时发射分集方法与“未排序的星型16QAM调制”闭环双空时发射分集方法、“未排序的矩形16QAM调制”闭环双空时发射分集方法进行比较。比较结果如图4、图5所示。其中图4采用迫零译码算法，图5采用最小均方误差译码算法。

从比较结果看出，本发明提出的“排序的星型16QAM调制”闭环双空时发射分集方法的系统误比特率比“未排序的星型16QAM调制”的低；当信噪比小于13dB时，发明中提出的方法其系统误比特率比“未排序的矩形16QAM调制”闭环双空时发射分集方法的系统误比特率低。本发明提出的方法有较好的抗噪性。

图6比较了本发明提出的“排序的星型16QAM调制”闭环双空时发射分集方法分别采用迫零译码和最小均方误差译码算法时的误比特率。在信噪比较小时，最小均方误差译码算法的性能优于迫零译码算法。

Claims (1)

1.一种基于星型16QAM调制的闭环双空时发射分集方法，发射端根据映射到星型16QAM内外圈的点数和反馈回的信道状态度量对发射符号进行排序，排序原则是将内圈的符号分配在信道状态较好的信道发射，外圈的符号分配在信道状态较差的信道发射，然后将这些排序后的符号通过双空时发射分集的编码矩阵发射出去；其特征在于，闭环双空时发射分集方法如下：

第一步，映射到星型16QAM的内外圈点数的统计

星型16QAM调制的星座图的信号点分布在2个同心圆上，内圈外圈各8个星座点，信号只有2个电平值；相邻的内圈点之间的欧氏距离和同相位的内圈与外圈点之间的欧式距离相等，同为星座的最小欧式距离；星型16QAM星座图的内圈半径为0.697，外圈半径为1.2305；

根据内、外圈的半径值，发射端统计经过星型16QAM调制的发射符号在内外圈的点数，或称作个数；

第二步，发射端信道状态度量M的获得

在4根发射天线和4根接收天线组成的系统中，双空时发射分集(DSTTD)的编码矩阵C是由STBC₁和STBC₂两个空时编码块构成，每个空时编码块是通过阿拉谋提(Alamouti)编码矩阵实现；C具体表示为，

其中，C的每一列符号在两个时隙内从左至右依次从4根发射天线发射出去；

根据斯戴凡尼·若奎提来威于2003年发表在国际通信技术会议上的文章《空时分组码中的空分复用(Spatial Division Multiplexing of Space-time Block Codes)》,接收信号Y表示为：

其中，*表示共轭，y₁和y₂代表时隙1和时隙2接收到的4x1的符号矩阵；H代表平衰落的瑞利MIMO信道的信道矩阵,h_i1＝1，2，3，4.表示第i根发射天线和4根接收天线之间的4x1信道矩阵；N’表示噪声矩阵，n₁和n₂是时隙1和时隙2的加性高斯白噪声，都服从独立同分布的复高斯随机过程，噪声方差为σ²；

利用信道矩阵H的伪逆H^#对(1)式的接收信号Y进行译码，译码方法分别采用迫零算法(ZF)和最小均方误差算法(MMSE)：

a)迫零译码算法：

b)最小均方误差译码算法：

其中，H^H表示信道矩阵H的埃尔米特矩阵，I₄为4×4的单位矩阵；

从(2)、(3)式看出，叠加在发射符号S上的干扰部分为或将其展开得：

或其中，α_kj为或中的系数；

利用等比接收的思想,令N'中的每个元素都为1，可得：

或其中，α_kΣ＝α_k1+α_k2+...+α_k8,k＝1,2,3,4

                                                             (4) 

即，信道状态度量M＝(a_1Σ a_2Σ a_3Σ a_4Σ)^T，4x1的矩阵，  (5)

这里，(5)式的符号T表示矩阵转置；

从(5)式看出：信道状态度量M中元素的值越大，该信道的干扰越大，也就是信道状态越差；从而将MIMO信道矩阵转化为4个并行子信道来判断各个信道状态，并且将信道状态度量M反馈回发射端；

第三步，发射端利用反馈回的信道状态度量M和映射到星型16QAM内外圈的点数对发射符号进行排序，将内圈的符号分配在信道状态较好的信道发射，外圈的符号分配在信道状态较差的信道发射，然后通过双空时发射分集的编码矩阵发射出去即可。