CN104253626A - 一种快跳频系统中低复杂度次优非相干多用户检测 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种快跳频系统中低复杂度次优非相干多用户检测，快跳频系统中低复杂度次优非相干多用户检测技术，利用期望用户信号的一致性提出基于期望元素选择来构建伴随时频矩阵，通过充分利用接收信号的信息来降低硬判决和软限制判决引起的错误扩散，保证了算法的检测性能。根据期望用户的解跳信号在时频矩阵具有最大行的特点，对每用户的解跳译码时频图样采用最大行原理进行预检测，降低了最大似然检测的搜索子空间，降低了算法的复杂度。对可靠检测的数据进行重映射及跳频地址编码，最后采用子空间最大似然检测算法检测出多用户信号来保证系统性能。

Description

一种快跳频系统中低复杂度次优非相干多用户检测

技术领域

本发明属于次优非相干多用户检测技术领域，尤其涉及的是一种快跳频系统中低复杂度次优非相干多用户检测。

背景技术

跳频通信可以有效的抗干扰、抗截获和实现频率分集等优点，在无线通信中已得到重要应用。但在快跳频多址系统中由于多个用户共享同一频道，以及地址码分配中存在的非正交性，在同一个跳频时隙内或多个频隙可能被多个用户同时占用，不可避免的存在用户间的同频干扰，导致系统检测性能降低。因此，必须在接收端采用有效的检测技术，才能获得良好的系统性能。

在快跳频多址系统里，每个用户采用快跳频模式和M进制频移键控调制方式(FFH/MFSK)。图1为现技术采用FFH/MFSK模式的接收机框图，主要分两部分：前端处理和多用户检测。前端处理主要包括载波解调，匹配滤波和平方律检波等，得到接收时频矩阵；多用户检测则采用最大似然多用户检测算法来恢复各用户信号。设K个用户发射的MFSK符号组成向量表示为s＝[X₁,X₂,…X_K]^T。那么，在给定K个用户的跳频地址码为a_k，和接收时频矩阵R的条件概率密度为f(R|s,{a_k})，则发送的符号向量s的判决可以由最优非相干最大似然检测来得到，传统的最优非相干最大似然多用户检测表示为：

$\hat{s}=\arg \underset{s\∈X^K}{\max }\left\{f\left(R\right|s,\left\{a_k\right\})\right\}$

其中X是所有可能的发送M个MFSK符号的向量集合。并且，假设时频矩阵R中的每个元素是相互独立的，则最优非相干多用户检测表示为：

$\hat{s}=\arg \underset{{\{X_k\∈x\}}_{k=1}^K}{\max }\left\{\underset{m=0}{\overset{Q-1}{\mathrm{\Π}}}\underset{l=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Π}}}f\left(R_{\mathrm{ml}}\right|s,\left\{a_k\right\})\right\}$

若各用户到接收机经过平坦瑞利多径衰落，给定K个用户的发送信号集合跳频地址，则发送信号映射到时频矩阵R中第(m,l)个元素的用户数量就可以确定下来，定义为K_ml(0≤K_ml≤K)，即在第l个频点的第m个时隙有K_ml个用户同时发送数据，则时频矩阵第(m,l)个元素R_ml可表示为：

其中瑞利多径信道的实部和虚部都服从高斯随机分布，其均值为零，方差为则式(8)的实部和虚部也是服从高斯随机分布，其均值为零，方差为则R_ml服从自由度为2的中心χ²分布，其PDF可表示为：

$f\left(R_{\mathrm{ml}}\right|s,\left\{a_k\right\})=\frac{1}{K_{\mathrm{ml}}{\mathrm{\σ}}_h^2+{\mathrm{\σ}}^2}\exp (-\frac{R_{\mathrm{ml}}}{K_{\mathrm{ml}}{\mathrm{\σ}}_h^2+{\mathrm{\σ}}^2})$

则最优非相干最大似然多用户检测算法可以按下式来判决：

$\hat{s}=\arg \underset{{\{X_k\∈x\}}_{k=1}^K}{\max }\left\{\underset{m=0}{\overset{Q-1}{\mathrm{\Π}}}\underset{l=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Π}}}\frac{1}{K_{\mathrm{ml}}{\mathrm{\σ}}_h^2+{\mathrm{\σ}}^2}\exp (-\frac{R_{\mathrm{ml}}}{K_{\mathrm{ml}}{\mathrm{\σ}}_h^2+{\mathrm{\σ}}^2})\right\}$

$\arg \underset{{\{X_k\∈x\}}_{k=1}^K}{\min }\left\{\underset{m=0}{\overset{Q-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{l=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}\right[\ln (K_{\mathrm{ml}}{\mathrm{\σ}}_h^2+{\mathrm{\σ}}^2)+\frac{R_{\mathrm{ml}}}{K_{\mathrm{ml}}{\mathrm{\σ}}_h^2+{\mathrm{\σ}}^2}\left]\right\}$

对于非相干多用户检测，最优非相干最大似然多用户检测算法公认是性能最好的。由上式可知，最优非相干最大似然多用户检测算法进行判决时的搜索空间为M^K。当用户数量较多时，这将导致极大的运算复杂度。

目前，现有技术存在以下缺点：1、传统的MKI算法通过使用所有活动用户的数据符号产生接收矩阵的一个估计来消除多用户干扰，由于该算法是一种最大似然联合检测算法，计算复杂度随着用户数指数增长，计算复杂度高；而Fiebig算法虽然其计算量与用户成线性关系，但是该算法容易发生错误扩散，降低了系统检测性能。2、为了降低检测复杂度，改进的最大似然检测算法采用基于硬判决模式的简化方法，在牺牲系统性能下复杂度并没有显著降低。其它算法如采用最小距离译码干扰相消和迭代干扰相消来改善系统性能并降低算法复杂度，但这些算法在衰落信道下的性能将大大降低，而且对于采用硬判决或软限制判决模式，时频矩阵实际上很难选择近似最优阈值，并且会造成错误扩散。可以看出现有的技术不能在算法的检测性能与复杂度之间同时取得较好效果，本发明的目的是在保证算法检测性能的条件下，大大降低算法的复杂度。

因此，现有技术存在缺陷，需要改进。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种快跳频系统中低复杂度次优非相干多用户检测。

本发明的技术方案如下：

一种快跳频系统中低复杂度次优非相干多用户检测，其中，包括以下步骤：

步骤101：搜索空间：首先根据前端处理后信号来估计搜索空间的大小并建立接收时频矩阵R；

步骤102：构建伴随矩阵：基于期望元素选择方式和接收伴随时频矩阵来构造伴随时频矩阵R_a，选取时频矩阵R每列中E(R)个最大值对应的位置并映射到伴随时频矩阵R_a中相对应的位置，期望元素选择方式对应的E(R)表示为：

$E\left(R\right)=L\×\underset{i=1}{\overset{\min (Q,K)}{\mathrm{\Σ}}}i\left(\begin{array}{c}Q\\ i\end{array}\right)f_R\left(i\right)$

$f_R\left(i\right)=\left\{\begin{array}{cc}1/Q^K& i=1\\ {\left(\frac{i}{Q}\right)}^K-\underset{i=1}{\overset{i-1}{\mathrm{\Σ}}}{f}_R(i-1)& i\≥2\end{array}\right.$

其中，f_R(i)为K个用户在每时隙使用i(i≤K)个频点的概率；

步骤103：最大行预检测：根据不同的跳频地址码对伴随时频矩阵R_a进行解跳译码，得到K个解跳译码矩阵，表示为D₁,D₂,…,D_K，对每个解跳译码矩阵采用最大行原则进行预检测，若某个译码矩阵存在某个行中黑格子的个数大于L-ε，则该行为该译码矩阵对应的跳频地址码进行传送的数据，并进行MSK映射，ε为预先设置的整数值，当只有唯一的最大行，则判断恢复出用户信号，不再执行最大似然多用户检测；当有两个或两个以上最大行时即存在判决模糊就进行多用户检测；

步骤104：根据上述步骤得到的集合对符号重新进行映射和跳频地址编码得到时频矩阵R_t，各种信号组合所映射成的TF矩阵为R′所示；设所有的时频矩阵R_t构成的集合为M为所有可能发送的符号对应的图样；

步骤105：根据前面得到的接收符号集合和时频矩阵集合M，则次优非相干多用户检测表示为：

$\hat{s}=\arg \underset{{\{{\hat{X}}_k\∈X_k\}}_{k=1}^K}{\min }\left\{\underset{(m,l)\∈M}{\underset{m=0}{\overset{Q-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{l=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}}\right[\ln (K_{\mathrm{ml}}{\mathrm{\σ}}_h^2+{\mathrm{\σ}}^2)+\frac{R_{\mathrm{ml}}}{K_{\mathrm{ml}}{\mathrm{\σ}}_h^2+{\mathrm{\σ}}^2}\left]\right\}$

其中，对于那些不属于M内的元素，有K_ml＝0，表示上述元素对应的时频点上，没有用户信号，不再计算；仅计算集合M内有用户信号的R_ml，即R中座标为(m,l)∈M的元素，通过比较似然概率来判定发送信号。

所述的快跳频系统中低复杂度次优非相干多用户检测，其中，若快跳频系统里有K个用户，则接收时频矩阵的每一列最多有K个元素被激活，同时引入冗余因子来增加搜索空间。

本发明方法，快跳频系统中低复杂度次优非相干多用户检测技术，利用期望用户信号的一致性提出基于期望元素选择来构建伴随时频矩阵，通过充分利用接收信号的信息来降低硬判决和软限制判决引起的错误扩散，保证了算法的检测性能。根据期望用户的解跳信号在时频矩阵具有最大行的特点，对每用户的解跳译码时频图样采用最大行原理进行预检测，降低了最大似然检测的搜索子空间，降低了算法的复杂度。对可靠检测的数据进行重映射及跳频地址编码，最后采用子空间最大似然检测算法检测出多用户信号来保证系统性能。。

附图说明

图1为现有技术中采用FFH/MFSK模式的接收机框图。

图2为本发明非相干次优多用户检测算法流程图。

具体实施方式

以下结合附图和具体实施例，对本发明进行详细说明。

实施例1

本发明所实现的非相干次优多用户检测算法流程图如图2所示，首先基于期望元素选择方式来构建伴随时频矩阵，然后基于最大行原理进行预检测、重映射和跳频地址编码，最后采用子空间最大似然检测算法来恢复多用户模糊信号。以下面介绍具体流程：

步骤101：首先根据前端处理后信号来估计搜索空间的大小并建立接收时频矩阵R。若快跳频系统里有K个用户，则接收时频矩阵的每一列最多有K个元素被激活，考虑到信道衰落和噪声导致的虚警和漏警问题，引入冗余因子来增加搜索空间。

步骤102：基于期望元素选择方式和接收伴随时频矩阵来构造伴随时频矩阵R_a，选取时频矩阵R每列中E(R)个最大值。期望元素选择方式对应的E(R)表示为：

$E\left(R\right)=L\×\underset{i=1}{\overset{\min (Q,K)}{\mathrm{\Σ}}}i\left(\begin{array}{c}Q\\ i\end{array}\right)f_R\left(i\right)$

$f_R\left(i\right)=\left\{\begin{array}{cc}1/Q^K& i=1\\ {\left(\frac{i}{Q}\right)}^K-\underset{i=1}{\overset{i-1}{\mathrm{\Σ}}}{f}_R(i-1)& i\≥2\end{array}\right.$

其中f_R(i)为K个用户在每时隙使用i(i≤K)个频点的概率。

步骤103：根据不同的跳频地址码对伴随时频矩阵R_a进行解跳译码，得到K个解跳译码矩阵，表示为D₁,D₂,…,D_K，对每个解跳译码矩阵采用最大行原则进行预检测，若某个译码矩阵存在某个行中黑格子的个数大于L-ε，则该行为该译码矩阵对应的跳频地址码可能传送的数据，并进行MSK映射，ε为预先设置的整数值。若译码矩阵只有唯一的最大行，则可以判决恢复出用户信号，就不用执行最大似然多用户检测。而对于那些译码矩阵有有两个或两个以上最大行，存在判决模糊就需要多用户检测。设这些跳频地址码对应的可能发送符号表示成集合为

步骤104：根据上述步骤得到的集合对这些可能的符号重新进行映射和跳频地址编码得到时频矩阵R_t，类似于伴随矩阵R_a的形式。各种信号组合所映射成的TF矩阵为R′所示。设所有的时频矩阵R_t构成的集合为M即所有可能发送的符号对应的图样。

步骤105：根据前面得到的接收符号集合和时频矩阵集合M，则次优非相干多用户检测表示为：

$\hat{s}=\arg \underset{{\{{\hat{X}}_k\∈X_k\}}_{k=1}^K}{\min }\left\{\underset{(m,l)\∈M}{\underset{m=0}{\overset{Q-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{l=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}}\right[\ln (K_{\mathrm{ml}}{\mathrm{\σ}}_h^2+{\mathrm{\σ}}^2)+\frac{R_{\mathrm{ml}}}{K_{\mathrm{ml}}{\mathrm{\σ}}_h^2+{\mathrm{\σ}}^2}\left]\right\}$

其中对于那些不属于M内的元素，有K_ml＝0，意味着这些元素对应的时频点上，没有用户信号，可以省去不再计算。因此仅需要考虑标记元素集合M内的R_ml，即R中座标为(m,l)∈M的元素，进一步降低了运算复杂度。

本发明快跳频系统中低复杂度次优非相干多用户检测技术，基于期望元素选择来构建伴随时频矩阵，通过充分利用接收信号的信息来降低硬判决和软限制判决引起的错误扩散，保证系统的检测性能。

本发明快跳频系统中低复杂度次优非相干多用户检测技术，采用期望用户的解跳信号在时频矩阵具有最大行的特点，对每用户的解跳译码时频图样采用最大行原理进行预检测，以降低最大似然检测的搜索子空间，降低算法的复杂度。

本发明快跳频系统中低复杂度次优非相干多用户检测技术，可以根据最大行预检测的结果进行重映射以及跳频地址编码，并采用子空间最大似然检测出模糊多用户信号，以保证算法的检测性能。

本发明快跳频系统中低复杂度次优非相干多用户检测技术，采用接收信号的软信息来构建接收时频矩阵，提高了算法的检测性能。

应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (2)

1.一种快跳频系统中低复杂度次优非相干多用户检测，其特征在于，包括以下步骤：

步骤101：搜索空间：首先根据前端处理后信号来估计搜索空间的大小并建立接收时频矩阵R；

步骤102：构建伴随矩阵：基于期望元素选择方式和接收伴随时频矩阵来构造伴随时频矩阵R_a，选取时频矩阵R每列中E(R)个最大值对应的位置并映射到伴随时频矩阵R_a中相对应的位置，期望元素选择方式对应的E(R)表示为：

$E\left(R\right)=L\×\underset{i=1}{\overset{\min (Q,K)}{\mathrm{\Σ}}}i\left(\begin{array}{c}Q\\ i\end{array}\right)f_R\left(i\right)$

$f_R\left(i\right)=\left\{\begin{array}{cc}1/Q^K& i=1\\ {\left(\frac{i}{Q}\right)}^K-\underset{j=1}{\overset{i-1}{\mathrm{\Σ}}}{f}_R(i-1)& i\≥2\end{array}\right.$

其中，f_R(i)为K个用户在每时隙使用i(i≤K)个频点的概率；

步骤103：最大行预检测：根据不同的跳频地址码对伴随时频矩阵R_a进行解跳译码，得到K个解跳译码矩阵，表示为D₁,D₂,…,D_K，对每个解跳译码矩阵采用最大行原则进行预检测，若某个译码矩阵存在某个行中黑格子的个数大于L-ε，则该行为该译码矩阵对应的跳频地址码进行传送的数据，并进行MSK映射，ε为预先设置的整数值，当只有唯一的最大行，则判断恢复出用户信号，不再执行最大似然多用户检测；当有两个或两个以上最大行时即存在判决模糊就进行多用户检测；

步骤104：根据上述步骤得到的集合对符号重新进行映射和跳频地址编码得到时频矩阵R_t，各种信号组合所映射成的TF矩阵为R′所示；设所有的时频矩阵R_t构成的集合为M为所有可能发送的符号对应的图样；

步骤105：根据前面得到的接收符号集合和时频矩阵集合M，则次优非相干多用户检测表示为：

$\hat{s}=\arg \underset{{\{{\hat{X}}_k\∈X_k\}}_{k=1}^K}{\min }\left\{\underset{(m,l)\∈M}{\overset{Q-1}{\underset{m=0}{\mathrm{\Σ}}}}\stackrel{L-1}{\underset{l=0}{\mathrm{\Σ}}}\right[\ln (K_{\mathrm{ml}}{\mathrm{\σ}}_h^2+{\mathrm{\σ}}^2)+\frac{R_{\mathrm{ml}}}{K_{\mathrm{ml}}{\mathrm{\σ}}_h^2+{\mathrm{\σ}}^2}\left]\right\}$

其中，对于那些不属于M内的元素，有K_ml＝0，表示上述元素对应的时频点上，没有用户信号，不再计算；仅计算集合M内有用户信号的R_ml，即R中座标为(m,l)∈M的元素，通过比较似然概率来判定发送信号。

2.如权利要求1所述的快跳频系统中低复杂度次优非相干多用户检测，其特征在于，若快跳频系统里有K个用户，则接收时频矩阵的每一列最多有K个元素被激活，同时引入冗余因子来增加搜索空间。