CN103326825A - 一种准正交空时分组码低复杂度译码方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于Pairwise-MMSE的准正交空时分组码低复杂度译码方法，包括如下步骤：在多输入多输出系统中，发射端对输入的信号进行准正交空时分组编码，接收端在已知信道状态信息的情况下，采用线性译码算法和成对译码算法相结合，对准正交空时分组码进行译码，恢复出输入信号。本发明的准正交空时分组码的低复杂度译码方法是一种性能上与系统资源节约方面都较好的设计方案，虽然牺牲了一定的系统性能，但可以有效的降低译码的复杂度。

Description

一种准正交空时分组码低复杂度译码方法
技术领域
 本发明属于移动通信领域，主要涉及空时编码技术（Space time technique），特别是基于Pairwise-MMSE的准正交空时分组码(Quasi-orthogonal space time block code，Q-OSTBC)的低复杂度译码。
技术背景
随着无线通信的普及，空时编码技术得到广泛的研究。一般空时编码技术采用正交设计，能够获得分集增益，提高系统性能，获得较低的误码性能。
H. Jafarkhani采用成对译码算法对接收信号进行译码（H. Jafarkhani. A quasi-orthogonal space-time block code. IEEE Trans. Commun, VOL. 49, Jan. 2001, pp. 1-4），但成对译码算法是对两个符号同时译码，虽然性能极好，但其复杂度较高。对于Q-OSTBC，可经星座图旋转，对接收信号采用成对译码算法，可以有效降低复杂度，但译码算法依然是二维空间。迫零（ZF, Zero Force）检测算法对接收信号译码可以获得线性复杂度（一维），同时系统的误比特率性能得到改善。但ZF检测算法与成对译码算法相比，系统误比特率性能却降低很多。ZF检测虽然干扰消除的目的，但并忽略了噪声的影响，最小均方误差（MMSE, Minimum Mean Square Error)与ZF检测方法类似，但是它均衡了噪声和干扰的影响，在性能上有一定的改善。
现有的译码技术中，对于全速率满分集增益的Q-OSTBC，在复杂度和性能两者之间只能保证其一。所以，如何权衡译码复杂度和系统性能是我们待解决的问题。
发明内容
本发明针对多输入多输出（MIMO）系统中，如何保证低复杂度的基础上又能得到高性能的问题，提出了一种基于Pairwise-MMSE的准正交空时分组码低复杂度译码方法，包括如下步骤：在多输入多输出系统中，发射端对输入的信号进行准正交空时分组编码，接收端在已知信道状态信息的情况下，采用线性译码算法和成对译码算法相结合，对准正交空时分组码进行译码，恢复出输入信号。
进一步的，所述采用线性译码算法和成对译码算法相结合包括首先采用成对译码方法寻找出译码对，然后利用线性译码方法，对计算出部分符号的判决统计，使成对译码由二维空间降为一维空间。
进一步的，对于四发射天线系统，
Figure 749506DEST_PATH_IMAGE001
  
其中
Figure 202484DEST_PATH_IMAGE002
是维的发射码字矩阵；
Figure 435199DEST_PATH_IMAGE004
，这里
Figure 240344DEST_PATH_IMAGE005
和 
Figure 231434DEST_PATH_IMAGE006
是
Figure 71214DEST_PATH_IMAGE007
和
Figure 551874DEST_PATH_IMAGE008
的功率定标， 其中
Figure 549042DEST_PATH_IMAGE009
是N 个发射天线每个时隙总的发射功率，对其归一化后为1；
    信道矩阵为
     
Figure 140560DEST_PATH_IMAGE010
接着对接收信号进行译码，首先采用成对译码方法寻找出译码对。对给定的码字矩阵和信道矩阵
Figure 689670DEST_PATH_IMAGE011
，假定高斯噪声
Figure 407090DEST_PATH_IMAGE012
独立同分布，则接收信号矢量
Figure 802300DEST_PATH_IMAGE013
也是一个多元、多维的高斯随机变量，则：
  
Figure 616672DEST_PATH_IMAGE014
式中γ是接收信噪比，
Figure 376818DEST_PATH_IMAGE015
表示矩阵的迹。成对译码就是寻找码字矩阵使上式的概率密度函数最大，则可等价表示为
Figure 278969DEST_PATH_IMAGE017
这样就等价于最小化
Figure 947848DEST_PATH_IMAGE018
和
Figure 941212DEST_PATH_IMAGE019
然后以MMSE算法译码，伪逆矩阵
Figure 633224DEST_PATH_IMAGE020
，其中
Figure 635815DEST_PATH_IMAGE021
是接收端信噪比（SNR），则发射信号估计值：
Figure 96884DEST_PATH_IMAGE022
然后找到距离星座图中与得到的s1距离最近的符号，再代入成对译码得到的符号对
Figure 261149DEST_PATH_IMAGE023
得到s3。同理，找到与s2距离最近的符号，带入
Figure 440457DEST_PATH_IMAGE024
得到s4。
本发明的准正交空时分组码的低复杂度译码方法是一种性能上与系统资源节约方面都较好的设计方案，虽然牺牲了一定的系统性能，但可以有效的降低译码的复杂度。
附图说明
图1是空时分组码的系统框图；
图2是本发明的基于Pairwise-MMSE的准正交空时分组码低复杂度译码方法的框图；
图3是信源上采用QPSK调制方式时，本发明的译码方法与传统的ZF、MMSE、成对译码在接收端BER性能比较图；
图4是：信源上采用BPSK调制方式时，本发明的译码方法与传统的ZF、MMSE在接收端BER性能比较图；
图5是信源上不同调制方式（BPSK和QPSK调制方式）时接收端译码的BER性能。
具体实施方式
下面主要结合附图对本发明的具体实施进行详细的描述。
如图1和2所示，空时分组码对于N个发射天线和M个接收天线的无线通信系统，发射时隙数为T。接收信号向量表示为
Figure 981160DEST_PATH_IMAGE025
，式中
Figure 359052DEST_PATH_IMAGE026
是发射天线与接收天线之间的信道增益向量，元素
Figure 398945DEST_PATH_IMAGE027
（
Figure 862288DEST_PATH_IMAGE028
）是独立同分布的复高斯随机变量的抽样；
Figure 144365DEST_PATH_IMAGE002
是
Figure 376763DEST_PATH_IMAGE003
维的发射码字矩阵；是噪声向量，元素
Figure 36731DEST_PATH_IMAGE030
（
Figure 919237DEST_PATH_IMAGE031
）是独立同分布的复高斯随机噪声。
以一种四发射天线的准正交空时分组码（Q-OSTBC）为例，
Figure 271721DEST_PATH_IMAGE001
  
其中
Figure 151952DEST_PATH_IMAGE004
。这里
Figure 589886DEST_PATH_IMAGE005
和 是和
Figure 970424DEST_PATH_IMAGE008
的功率定标， 其中
Figure 895655DEST_PATH_IMAGE009
是N 个发射天线每个时隙总的发射功率，对其归一化后为1。
    信道矩阵为
     
Figure 57646DEST_PATH_IMAGE010
接着对接收信号进行译码，首先采用成对译码方法寻找出译码对。接着对接收信号进行译码，首先采用成对译码方法寻找出译码对。码字矩阵
Figure 384722DEST_PATH_IMAGE002
和信道矩阵
Figure 403494DEST_PATH_IMAGE011
，假定高斯噪声
Figure 753703DEST_PATH_IMAGE012
独立同分布，则接收信号矢量
Figure 781702DEST_PATH_IMAGE013
也是一个多元、多维的高斯随机变量，则：
  
Figure 402433DEST_PATH_IMAGE014
式中γ是接收信噪比，
Figure 857685DEST_PATH_IMAGE015
表示矩阵的迹。成对译码就是寻找码字矩阵
Figure 491929DEST_PATH_IMAGE016
使上式的概率密度函数最大，则可等价表示为
Figure 995722DEST_PATH_IMAGE017
这样就等价于最小化
Figure 297391DEST_PATH_IMAGE018
和
Figure 923544DEST_PATH_IMAGE019
然后利用线性译码方法，如ZF、MMSE算法，对计算出部分符号的判决统计，使成对译码由二维空间降为一维空间。
这里以MMSE算法为例，伪逆矩阵
Figure 982767DEST_PATH_IMAGE020
，其中
Figure 352568DEST_PATH_IMAGE021
是接收端信噪比（SNR）。则发射信号估计值：
Figure 446426DEST_PATH_IMAGE022
然后找到距离星座图中与得到的s1距离最近的符号，再代入成对译码得到的符号对
Figure 243481DEST_PATH_IMAGE023
得到s3。同理，找到与s2距离最近的符号，代入
Figure 852317DEST_PATH_IMAGE024
得到s4。其他天线数的准正交空时分组码也用相同的译码方法进行译码。
如图3-5所示，信源上采用QPSK调制方式时，本发明的译码方法与传统的ZF、MMSE、成对译码在接收端BER性能比较如图3所示；信源上采用BPSK调制方式时，本发明的译码方法与传统的ZF、MMSE在接收端BER性能比较如图4所示；信源上不同调制方式（BPSK和QPSK调制方式）时接收端译码的BER性能如图5所示。

Claims (3)

1.一种基于Pairwise-MMSE的准正交空时分组码低复杂度译码方法，包括如下步骤：在多输入多输出系统中，发射端对输入的信号进行准正交空时分组编码，接收端在已知信道状态信息的情况下，采用线性译码算法和成对译码算法相结合，对准正交空时分组码进行译码，恢复出输入信号。
2.如权利要求1所述的基于Pairwise-MMSE的准正交空时分组码低复杂度译码方法，其特征在于：所述采用线性译码算法和成对译码算法相结合包括首先采用成对译码方法寻找出译码对，然后利用线性译码方法，对计算出部分符号的判决统计，使成对译码由二维空间降为一维空间。
3.如权利要求2所述的基于Pairwise-MMSE的准正交空时分组码低复杂度译码方法，其特征在于：对于四发射天线系统，
Figure 2013102588475100001DEST_PATH_IMAGE001
  
其中
Figure 598304DEST_PATH_IMAGE002
是
Figure 2013102588475100001DEST_PATH_IMAGE003
维的发射码字矩阵；
Figure 546668DEST_PATH_IMAGE004
，这里
Figure 2013102588475100001DEST_PATH_IMAGE005
和 
Figure 452307DEST_PATH_IMAGE006
是
Figure 2013102588475100001DEST_PATH_IMAGE007
和
Figure 486122DEST_PATH_IMAGE008
的功率定标， 其中
Figure 2013102588475100001DEST_PATH_IMAGE009
是N 个发射天线每个时隙总的发射功率，对其归一化后为1；
    信道矩阵为
     
Figure 636874DEST_PATH_IMAGE010
接着对接收信号进行译码，首先采用成对译码方法寻找出译码对；
码字矩阵
Figure 502062DEST_PATH_IMAGE002
和信道矩阵
Figure 2013102588475100001DEST_PATH_IMAGE011
，假定高斯噪声
Figure 578603DEST_PATH_IMAGE012
独立同分布，则接收信号矢量
Figure 2013102588475100001DEST_PATH_IMAGE013
也是一个多元、多维的高斯随机变量，则：
  
Figure 99714DEST_PATH_IMAGE014
式中γ 是接收信噪比，表示矩阵的迹；
成对译码就是寻找码字矩阵
Figure 552692DEST_PATH_IMAGE016
使上式的概率密度函数最大，则可等价表示为
Figure 2013102588475100001DEST_PATH_IMAGE017
这样就等价于最小化
和
Figure 2013102588475100001DEST_PATH_IMAGE019
然后以MMSE算法译码，伪逆矩阵
Figure 18363DEST_PATH_IMAGE020
，其中
Figure 2013102588475100001DEST_PATH_IMAGE021
是接收端信噪比（SNR），则发射信号估计值：
Figure 26770DEST_PATH_IMAGE022
然后找到距离星座图中与得到的s1距离最近的符号，再代入成对译码得到的符号对
Figure 2013102588475100001DEST_PATH_IMAGE023
得到s3；
同理，找到与s2距离最近的符号，代入
Figure 17860DEST_PATH_IMAGE024
得到s4。
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