CN104580054B - 一种迭代邻小区间干扰抑制的方法与装置 - Google Patents
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Abstract
本发明属于无线通信技术领域，具体为一种基于最优贝叶斯的迭代邻小区干扰抑制的方法与装置。本发明采用基于IDMA的OFDM信号发射与接收系统模型，信号在发射机经过交织器交织并调制后发射，在接收机中通过MUD和DEC解码器，利用最优贝叶斯检测算法，更新接收信号的先验信息，降低干扰，对信号实现软解调。本发明装置包括基于最优贝叶斯的迭代邻小区干扰抑制发送机与接收机两部分。本发明能够在较重负载的系统中提升小区边缘用户的抗干扰能力。
Description
技术领域
本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种基于最优贝叶斯的迭代邻小区干扰抑制的方法与装置。
背景技术
OFDM即正交频分复用技术，多载波调制的一种，在Raleigh衰落信道下的一种强大的传输技术。OFDM的基本原理是将一个宽频信道分成若干正交子信道，将高速数据信号转换成并行的低速子数据流，调制到每个子信道上进行传输。将传输带宽划分成一系列正交的子载波资源，将不同的子载波资源分配给不同的用户实现多址。正因为子载波相互正交，使单个小区内的用户之间没有干扰，然而相同频率的信号在小区之间复用，因此针对用户的下行传输，不可避免造成蜂窝系统中邻小区干扰(inter-cell interference, ICI)，尤其是对小区边缘的用户，而这也正式需要解决的问题。
现在主要用于邻小区干扰抑制的技术有干扰删除、干扰协作和干扰随机化三种主要技术。在使用干扰删除时，邻小区间需要保持同步，目标小区必须知道干扰小区的导频结构，才能对干扰信号进行信道估计，局限性较大。干扰协作技术如部分频率复用、小区间功率控制以及资源分配方案等在系统处于较轻和中等负载的情况下能够获得不错的性能，但是在满负载的系统中，性能会有很强的衰落。干扰随机化技术如扰码以及跳频能够有效抑制单个用户所受干扰，而在宏观上并没有降低整个系统中的噪声和干扰。交织分多址技术能够分开并且消除其他用户的干扰，在较重负载的系统中有较好的使用前景。
交织分多址（Interleave-division multiple access, IDMA）技术通过给不同的用户分配不同的交织器消除干扰，相比于其他的正交多址技术具有更高的性能。IDMA依靠交织来区分不同用户的信号，在检测方面可以采用逐码迭代的多用户检测，从而提高了频谱的利用率并可以降低接收机的复杂度。通过将IDMA技术应用于OFDM中，能够充分利用两种技术的优点，在多径信道环境下提高传输吞吐率以及误码率性能。
本发明主要针对OFDM-IDMA下行链路，提出一种基于最优贝叶斯的迭代邻小区干扰抑制的接收机，应用了本发明中所述的最优贝叶斯检测算法。从仿真结果中可以看出，本算法对邻小区的干扰有良好的抑制效果，其小区边缘用户的信号干扰问题能得到良好的解决。
发明内容
本发明的目的在于提出一种对邻小区的干扰有良好的抑制效果，基于最优贝叶斯的迭代小区间干扰抑制的方法与装置。
1、基于OFDM-IDMA的邻小区干扰抑制发射机
图2所示为OFDM-IDMA的邻小区干扰抑制的发射机结构，包括：turbo编码器、扩频器、交织器π、调制器、傅立叶反变换器（IFFT）、循环前缀（CP）、信道CHk；其中：
采用BPSK调制，第k个用户的传输比特流开始以的速率进行编码，产生的编码流；经过扩频码后得，再经过交织器π得到频域信号，之后进行傅立叶反变换（IFFT）得到时域符号，然后添加循环前缀（CP）封装成帧，最后经过信道CHk发送出去。
发射机支持k个用户的多通道码流合成传输，每个用户的信号基于传统的CDMA系统进行OFDM调制。
2、基于OFDM-IDMA的邻小区干扰抑制接收机
图3所示为OFDM-IDMA的邻小区干扰抑制接收机结构,包括：循环前缀（CP）、傅立叶变换（IFFT）、MUD、解交织器、解码器DEC；
接收机接收信号后做傅立叶变换，得到：
（1）
n是方差为的高斯白噪声。接收的信号先进行循环前缀（CP）和帧间隔（GI）的去除，再经过MUD得到第一次估计信号，然后解交织得到，之后进入DEC中进行解码得到信号的估计值，解码后的外信息再通过交织变成返回到MUD中，作为下一次更新所需要的先验信息并更新接收信号，对信号实现软解调。
3、接收机中的最优贝叶斯检测算法
使用一个完美的迭代接收机来模拟频域信道传递函数（FDCTF），其长片码是用MUD和DEC两部分来转换分离的。接下来，关注检测算法，考虑1个符号周期的OFDM副载波，然后消除副载波指数m和OFDM的符号指数j。设，。其上标代表转置。
用来表示观察到的先验信息的对数似然比(外信息)，外信息通过MUD传递给外通道解码器。基于每个用户的信息都是独立的，所以第k个用户的外信息的对数似然比是。即是对接收信号所做的判决检测。其对数似然比即是判决门限。
首先讨论多用户最优贝叶斯检测的外信息，它可以用（2）来估算。
（2）
其中，表示排除中的第k个元素。条件概率密度函数可以通过计算从联合概率密度函数中除以先验概率中的来得到。
（3）
当每个用户的信息都是独立时上式成立。先验概率可以从DEC通过交织后反馈给MUD的的对数似然比中获得，可以表示成（4）式：
（4）
此外，条件似然函数可以表示为（5）式：
（5）
∝ 代表成正比。因此，外信息可以表达成（6）式：
（6）
其中，由（4）式给出。然后外信息通过解交织后送到DEC中。
根据上述内容，本发明提供的基于最优贝叶斯的迭代小区间干扰抑制的方法，其步骤归纳如下：采用基于IDMA的OFDM信号发送与接收系统模型，信号在发射机经过交织器交织并调制后发射，在接收机中通过MUD和DEC解码器，利用最优贝叶斯检测算法，更新接收信号的先验信息，降低干扰，对信号实现软解调。本发明方法能够在较重负载的系统中提升小区边缘用户的抗干扰能力。
上述方法中，所述的OFDM-IDMA发射系统模型，针对下行数据传输，各基站使用独立的交织器，用户根据自己所处小区的交织器解调获得当前的基站信号。
上述方法中，所述的OFDM-IDMA接收系统模型，用户接收机先进行OFDM的解调，然后进行IDMA信号软解调，通过MUD与DEC解码器的迭代更新，获得接收信号。
上述方法中，接收符号的先验概率可以从DEC通过交织后反馈给MUD的的对数似然比中获得（由式（4））。
上述方法中，外信息通过解交织后送到DEC中（由式（6））。
本发明提供的基于最优贝叶斯的迭代邻小区间干扰抑制的装置，包括：上述的基于OFDM-IDMA的邻小区干扰抑制发送机与基于OFDM-IDMA的邻小区干扰抑制接收机两部分。发射机结构如图2所示，包括：turbo编码器、扩频器、交织器π、调制器、傅立叶反变换器（IFFT）、循环前缀（CP）、信道CHk；原始比特流经过turbo编码器进行turbo编码，再通过扩频器进行扩频，随后通过交织器进行信号的随机交织，接着通过调制器将该信号调制到BPSK信号，再进行OFDM封装处理（包括对信号做IFFT，添加CP，封装成帧），通过信道CHk之后形成发射信号。
所述的OFDM-IDMA接收系统模型，针对下行数据传输，各基站使用独立的交织器，用户根据自己所处小区的交织器解调获得当前的基站信号；接收机结构如图3所示，包括：循环前缀（CP）、傅立叶变换（IFFT）、MUD、解交织器、解码器DEC；接收的信号先进行循环前缀（CP）和帧间隔（GI）的去除，然后经过MUD得到第一次的估计信号，然后进行解交织得到，之后进入DEC中进行解码得到信号的估计值，解码后的外信息再通过交织变成返回到MUD中，作为下一次更新所需要的先验信息并更新接收信号，对信号实现软解调。其中，接收机中采用最优贝叶斯检测算法。
本发明主要针对OFDM-IDMA下行链路，提出一种基于最优贝叶斯的迭代邻小区干扰抑制的接收机，应用了本发明中所述的最优贝叶斯检测算法，更新接收信号的先验信息，降低干扰，对信号实现软解调。仿真结果表明，该接收机在不同信道条件下能够提供较好的检测性能。
本发明优点：
（1）基于最优贝叶斯的迭代接收机能够分开消除不同的邻小区的干扰，在较重负载的系统中具有较好的性能。
（2）基于最优贝叶斯的迭代接收机使用了迭代软解调的接收方法，其接收复杂度随着小区数量的增加，呈线性的增加。
（3）所述的最优贝叶斯检测算法，能够很好地适应OFDM-IDMA系统高速传输、频谱利用率高、智能化的特点，使得OFDM-IDMA能够适用于高数据速率的系统。
（4）所述的接收机有效降低小区边缘用户的抗干扰能力。
附图说明
图1为7小区蜂窝系统中小区边缘用户。
图2为基于最优贝叶斯的迭代发射机结构。
图3为基于最优贝叶斯的迭代接收机结构。
图4为AWGN信道下OFDM-IDMA分别在4 8 16扩频系数条件下的误码率性能。
图5为AWGN信道下OFDM-IDMA 4用户4扩频系数条件下的误码率性能。
图6为AWGN信道下OFDM-IDMA 6用户4扩频系数条件下的误码率性能。
图7为AWGN信道下OFDM-IDMA 6用户16扩频系数条件下的误码率性能。
具体实施方式
对本发明提出的一种基于OFDM-IDMA的干扰抑制接收方法，具体步骤如下：
如图1所示，为7小区蜂窝系统中小区边缘用户，假设当前用户处于小区A之中，其受到的干扰来自于其他6个小区的基站，假设所有基站发射功率相同，路径损耗与距离平方成反比。
采用BPSK编码的OFDM-IDMA接收机进行蒙特卡洛仿真，比较在高斯白噪声信道条件下系统的性能。首先考虑每个基站的发射功率相同，信道衰落与距离的平方成反比，当用户在小区边缘时，考虑其接受不同信噪比的信号时所产生的误码情况来经行仿真。其中信噪比指编码后的信息能量与所有接收机接收到的除了编码信息以外的所有噪声能量的比值，用其来作为系统性能的比较参数。
图4仿真了AWGN信道和4、8、16扩频系数条件下，不同迭代次数的邻小区干扰抑制的BER性能。从仿真可知，在不同的扩频码下1次迭代和2次迭代都有明显的变化，随着扩频码的增大而收敛的更明显；但是当迭代次数增加到5次及以上时，基本都收敛于一条线上，扩频码不再使性能有更大的提升。主要原因是扩频码中包含冗余信息，当扩频码增加，外信息在反馈时便会包含更多的冗余信息，正是这些冗余信息，系统在迭代时才能获得更快的性能提升。
图5和图6分别仿真了AWGN信道和4扩频系数条件下，4用户和6用户的的邻小区干扰抑制的BER性能。对比两图，可以发现4次迭代已经不能满足6用户条件下的最优的解码结果，只有增加迭代到5次时才能达到最优性能。这是因为随着用户数量的增加，接收机的复杂度也在增加，需要增加迭代次数来提升系统的性能。而从刚刚的结论中知道，较大的扩频系数可以使迭代带来更快的性能提升。于是增大扩频系数为16，见图7，很明显系统只需要迭代3次就可以达到理想条件了。
由以上的仿真可知，使用最优贝叶斯检测算法使OFDM-IDMA系统能够对邻小区的干扰起到有效的抑制效果，系统迭代带来的性能提升随着扩频系数的增加而更快，迭代带来的收敛速度较快，提高了小区边缘用户的抗干扰能力。
Claims (2)
1.一种基于最优贝叶斯的迭代邻小区间干扰抑制的装置，其特征在于包括：基于OFDM-IDMA的邻小区干扰抑制发送机与基于OFDM-IDMA的邻小区干扰抑制接收机两部分；其中，所述的发送机，包括：turbo编码器、扩频器、交织器π、调制器、傅立叶反变换器(IFFT)、循环前缀(CP)、信道CHk；原始比特流经过turbo编码器进行turbo编码，再通过扩频器进行扩频，随后通过交织器进行信号的随机交织，接着通过调制器将该信号调制到BPSK信号，再进行OFDM封装处理：包括对信号做IFFT、添加CP，封装成帧，通过信道CHk之后形成发射信号；
所述的接收机，包括：循环前缀(CP)、傅立叶变换(IFFT)、MUD、解交织器、解码器DEC；接收的信号先进行循环前缀(CP)和帧间隔(GI)的去除，然后经过MUD得到第一次的估计信号然后进行解交织得到之后进入DEC中进行解码得到信号的估计值LDEC(b1(i))，解码后的外信息再通过交织变成返回到MUD中，作为下一次更新所需要的先验信息并更新接收信号，对信号实现软解调；其中，接收机MUD中采用最优贝叶斯检测算法；
所述最优贝叶斯检测算法，是根据接收符号的先验概率，推导每个码片的最优贝叶斯检测的外信息估计值算式(5)，具体流程如下：
(一)多用户最优贝叶斯检测的外信息的对数似然比用(1)式来估算：
其中X-k表示排除X中的第k个元素；
(二)计算先验概率P(xi)，从DEC通过交织后反馈给MUD的的对数似然比中获得：
(三)计算条件概率密度函数p(y|xk＝±1,X-k)，通过计算从联合概率密度函数p(y,xk＝±1,X-k)中除以先验概率中的P(xk＝±1)来得到：
(四)此外，条件似然函数p(y|X)表示为：
∝代表成正比；因此，外信息的对数似然比表达成：
其中φ＝Πi≠kP(xi)，P(xi)由(2)式给出。
2.一种基于权利要求1所述的装置的基于最优贝叶斯的迭代小区间干扰抑制的方法，其特征在于具体步骤如下：
采用基于IDMA的OFDM信号发送与接收系统模型，信号在发射机经过交织器交织并调制后发射，在接收机中通过MUD和DEC解码器，利用最优贝叶斯检测算法，更新接收信号的先验信息，降低干扰，对信号实现软解调；
其中，所述的OFDM-IDMA发射系统模型，针对下行数据传输，各基站使用独立的交织器，用户根据自己所处小区的交织器解调获得当前的基站信号；
所述的OFDM-IDMA接收系统模型，用户接收机先进行OFDM的解调，然后进行IDMA信号软解调，通过MUD与DEC解码器的迭代更新，获得接收信号；
设多用户最优贝叶斯检测的外信息用(1)来估算：
其中，X-k表示排除X中的第k个元素，条件概率密度函数p(y|xk＝±1,X-k)通过计算从联合概率密度函数p(y,xk＝±1,X-k)中除以先验概率中的P(xk＝±1)来得到；
当每个用户的信息都是独立时上式成立；先验概率P(xi)从DEC通过交织后反馈给MUD的的对数似然比中获得，表示成(2)式：
此外，条件似然函数p(y|X)表示为(4)式：
∝代表成正比；
外信息通过解交织后送到DEC中，外信息的算式为：
其中，φ＝Πi≠kP(xi)；P(xi)由(2)式给出。
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