CN105471781A - 基于改进qrd-m算法的广义空间调制信号检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于改进QRD-M算法的广义空间调制信号检测方法，属于通信技术领域。该方法包括以下步骤：步骤一：首先借助QRD，将GSM信号的最大似然(MaximumLikelihood,ML)检测等价为一倒置树结构的搜索过程；步骤二：进而在对树结构每一层进行M分支搜索前，结合GSM信号的特性，通过裁剪与冗余天线组合相对应的分支及与激活天线数目不匹配的分支，以提高各层保留分支的有效性；步骤三：最后对每层保留下来的分支进行M分支搜索。采用该方法不仅可以使得GSM信号检测的复杂度得到明显降低，同时还可获得近似ML的检测性能。

Description

基于改进QRD-M算法的广义空间调制信号检测方法

技术领域

本发明属于通信技术领域，涉及一种基于改进QRD-M算法的广义空间调制信号检测方法。

背景技术

传统的多输入多输出(MultipleInputMultipleOutput,MIMO)技术无需增加带宽和天线发送功率，不但可有效地提高信道容量，而且还能降低误码率，因此，传统MIMO技术作为第四代移动通信系统物理层的关键技术之一，被国内外各标准组织所接受。然而，随着技术的发展，传统MIMO技术遇到了诸如天线间同步、接收端天线间干扰以及需要大量射频单元等问题。为此，MeslehR等人在提出了空间调制(SpatialModulation,SM)的概念。尽管SM技术能有效地避免上述传统MIMO技术所固有的问题。然而，由于SM技术在每个时隙仅有一根天线被激活并被用于数据传输。因此，SM技术的频谱效率和传输率均远远低于传统的MIMO技术。

针对SM技术的低频谱效率和低传输率问题，DiRM等人提出了GSM的思想，即在每个时隙，多根天线同时被激活以用于数据传输。根据激活天线上所传输数据的不同，GSM技术有单流和多流之分。而多流GSM技术的多根激活天线上，可用于并行传输独立的符号，即实现了SM技术和空间复用技术的有效结合，其频谱效率和传输率得到明显提升。方案中的GSM技术指多流GSM技术。

在已有MIMO信号检测算法中，传统的基于QR分解(QRDecomposition,QRD)的M分支搜索(QRD-M)算法能够以较低的复杂度取得近似ML算法的检测性能，同时，QRD-M算法在检测过程中，采用并行M分支搜索结构，非常适于硬件设计，因此，QRD-M检测算法一经提出，就广受关注。在GSM系统中，如果直接将传统的QRD-M算法应用于GSM信号检测，由于非激活天线的存在，QRD-M算法在各层进行M分支搜索时，其搜索的有限字符集合Ω₀＝Ω∪0。其具体过程如下所示：

以表示可能发送信号矢量，其中i＝1,2,...,N_t。假如第n层为当前搜索层，令表示第n+1层(即上一层)的第m个保留分支，其中m＝1,2,L,表示第n+1层保留的分支数；令表示与该保留分支相对应的累积分支度量。在此基础上，则对于当前搜索层(即第n层)，与分支相对应的第k个候选预留分支 ${\mathrm{\ρ}}_n^k={\mathrm{\ρ}}_n^{q,m}=\{{\tilde{s}}_n^q,{\tilde{s}}_{n+1}^m,\mathrm{...},{\tilde{s}}_{N_t}^m\},$ 其中 ${\tilde{s}}_n^q\∈{\mathrm{\Ω}}_0,$ $k=1:1:{\stackrel{\‾}{M}}_{n+1}\left|{\mathrm{\Ω}}_0\right|,$ 与之对应的累积分支度量 $\mathrm{\Γ}\left({\mathrm{\ρ}}_n^k\right)=\mathrm{\Γ}({\mathrm{\ρ}}_{n+1}^m\→{\mathrm{\ρ}}_n^{q,m})=\mathrm{\Γ}\left({\mathrm{\ρ}}_{n+1}^m\right)+{\mathrm{\μ}}_n^{q,m},$ 其中 $\mathrm{\μ}\left({\mathrm{\ρ}}_n^{q,m}\right)=|{\stackrel{\‾}{y}}_n-r_{n,n}{\tilde{s}}_n^q-\underset{j=n+1}{\overset{N_t}{\Σ}}{r}_{n,j}{\tilde{s}}_j^m{|}^2,$ 表示分支度量。在上述定义基础上，传统QRD-M算法从第N_t+1层开始，以宽度优先的顺序遍历树。在树遍历过程中，每层最多只保留具有累积分支度量最小的M个分支，沿着这些保留分支将树扩展至下一层，计算所有候选预留分支的累积度量值并对其进行排序，保留具有最小度量的M条分支及其度量。重复上述过程直到第1层，输出累积分支度量最小的路径作为检测结果。

由此可见，传统的QRD-M算法直接应用于GSM信号检测中，必须在非GSM的无效发送信号矢量上进行M分支搜索，不仅徒增加计算复杂度，同时，还因候选发送信号矢量间的最小欧式距离减小而导致检测性能与ML检测算法存在较大的差距。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于改进QRD-M算法的广义空间调制信号检测方法，相比传统QRD-M算法，该方法不但能够降低了GSM信号检测的复杂度，同时还可获得近似ML的检测性能。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于改进QRD-M算法的广义空间调制信号检测方法，该方法借助QRD，将GSM信号的ML检测等价为一倒置树结构的搜索过程；进而在对该树结构进行M分支搜索时，结合GSM信号的特点，通过裁剪与冗余天线组合相对应的分支及与激活天线数目不匹配的分支，以提高各层保留分支的有效性。

具体来说，本发明所述的基于改进QRD-M算法的广义空间调制信号检测方法包括以下步骤：步骤一：将GSM信号的ML检测等价为一倒置树结构的搜索过程；步骤二：在对树结构每一层进行M分支搜索前，结合GSM信号的特性，裁剪与冗余天线组合相对应的分支及与激活天线数目不匹配的分支；步骤三：对每层保留下来的分支进行M分支搜索。

进一步，步骤一中具体包括：当采用ML算法进行检测时，需要遍历寻找满足下式的即其中Ξ表示由所有容许传输符号矢量所形成的集合，该集合中共计有个矢量(|Ω|表示调制集合Ω的势)；本方法首先对信道矩阵H进行QRD，即H＝QR，其中Q为N_r×N_t维酉阵，R为N_t×N_t维上三角阵。在信道模型两边同时左乘Q^H，得到：因此，GSM信号的ML检测可表示为：

$\begin{array}{c}\hat{s}=\underset{s\∈\mathrm{\Ξ}}{\arg \min }\left|\right|\stackrel{\‾}{y}-Rs|{|}^2\\ =\underset{s\∈\mathrm{\Ξ}}{\arg \min }\left|\right|\left[\begin{array}{c}{\stackrel{\‾}{y}}_1\\ {\stackrel{\‾}{y}}_2\\ M\\ {\stackrel{\‾}{y}}_{N_t}\end{array}\right]-\left[\begin{array}{cccc}{r}_{1,1}& r_{1,2}& L& r_{1,N_t}\\ 0& r_{2,2}& L& r_{2,N_t}\\ M& M& O& M\\ 0& 0& L& r_{N_t,N_t}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{s}_1\\ s_2\\ M\\ s_{Nt}\end{array}\right]|{|}^2\\ =\underset{s\∈\mathrm{\Ξ}}{\arg \min }\underset{n=1}{\overset{N_t}{\Σ}}|{\stackrel{\‾}{y}}_n-\underset{j=n}{\overset{N_t}{\Σ}}{r}_{n,j}{s}_j{|}^2\end{array}$

由于矩阵R具有上三角特性，因此，上式的ML检测可等价为对一N_t+1层倒置树结构进行搜索，从中寻找使得累积分支度量值最小的路径。

进一步，步骤二具体包括：在GSM系统中，由于非激活天线的存在，QRD-M算法在各层进行M分支搜索时，其搜索的有限字符集合Ω₀＝Ω∪0。假如第n层为当前搜索层，所提方案对上一层保留分支完全扩展到当前层的所有个分支中的无效分支进行裁剪，使得第n层的实际候选预留分支数为具体裁剪过程如下：

1)当n≤N_t-N_A，找到包含激活天线数目大于N_A+1的分支，删除对应分支及从完全扩展的个分支中将其减去，得到剩余的个候选预留分支，令

2)当n≤N_t-N_A+1，找到激活天线组合属于冗余激活天线组合的分支，删除对应分支及从过程1)中剩余的个分支中将其减去，得到剩余的个候选预留分支，令

3)当n≤N_A，找到非激活天线数目大于N_t-N_A+1的分支，删除对应分支及从过程2)中剩余的个分支中将其减去，得到剩余的个候选预留分支，令

进一步，步骤三具体包括：

1)计算步骤二剩余的所有候选预留分支的累积分支度量值，保留累积分支度量值最小的M个分支及其度量值；

2)判断当前搜索层是否为最底层，即如果n≠1，则令n＝n-1，同时返回到步骤二；如果n＝1，输出累积分支度量值最小的分支作为检测结果输出。

本发明的有益效果在于：本发明所述的改进QRD-M检测方法能够利用GSM信号本身的特点，通过裁剪与冗余天线组合相对应的分支及与激活天线数目不匹配的分支，将M分支搜索是的分支限定在GSM后有效的发送信号矢量中，不仅降低了系统的检测复杂度，同时有效提高系统性能。

附图说明

为了使本发明的目的、技术方案和有益效果更加清楚，本发明提供如下附图进行说明：

图1为本发明所述的检测方案的系统模型框图；

图2为本发明所述的检测方案的中树结构的举例；

图3为本发明所述的检测方案的流程图。

具体实施方式

下面将结合附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述。

根据GSM的特点，共存在个有效GSM发送信号矢量，而传统QRD-M算法当执行到第n＝1层时，存在个候选预留分支，即有个属于非GSM的无效发送信号矢量。经过分析，这个非GSM的无效发送信号矢量包括两部分：(一)激活天线数匹配(即其中||·||₀表示0范数运算符)，但由冗余天线组合所形成的无效发送信号矢量，共计其中表示冗余天线组合数；(二)激活天线数不匹配(即)的无效发送信号矢量，共计个。

下面以N_t＝4，N_A＝2的GSM系统为例来进行说明。如果以集合C_all表示符合N_t＝4和N_A＝2的种可能天线组合，如下所示：

$C_{all}=\{a_1,a_2,a_3,a_4,a_5,a_6\}=\left\{\left[\begin{array}{c}1\\ 1\\ 0\\ 0\end{array}\right],\left[\begin{array}{c}1\\ 0\\ 1\\ 0\end{array}\right],\left[\begin{array}{c}1\\ 0\\ 0\\ 1\end{array}\right],\left[\begin{array}{c}0\\ 1\\ 1\\ 0\end{array}\right],\left[\begin{array}{c}0\\ 1\\ 0\\ 1\end{array}\right],\left[\begin{array}{c}0\\ 0\\ 1\\ 1\end{array}\right]\right\}$

其中元素a_i(1≤i≤6)为一列矢量，表示一种可能天线组合；a_i中“1”表示对应位置的天线被激活，而“0”则表示对应位置天线未被激活。GSM从C_all中仅选择了个元素构成有效激活天线子集C_GSM。假设有效的激活天线子集C_GSM由C_all中元素a₁,a₂,a₃,a₄所构成，即：

$C_{GSM}=\{a_1,a_2,a_3,a_4\}=\left\{\left[\begin{array}{c}1\\ 1\\ 0\\ 0\end{array}\right],\left[\begin{array}{c}1\\ 0\\ 1\\ 0\end{array}\right],\left[\begin{array}{c}1\\ 0\\ 0\\ 1\end{array}\right],\left[\begin{array}{c}0\\ 1\\ 1\\ 0\end{array}\right]\right\}$

与之对应的冗余天线子集C_Re为：

$C_{\mathrm{Re}}=\{a_5,a_6\}=\left\{\left[\begin{array}{c}0\\ 1\\ 0\\ 1\end{array}\right],\left[\begin{array}{c}0\\ 0\\ 1\\ 1\end{array}\right]\right\}$

显然C_all＝C_GSM∪C_Re。

根据上述分析及举例说明：对于GSM系统，如果采用传统QRD-M检测算法来恢复发送信号矢量，由于大量非GSM的无效发送信号矢量的存在，不但导致检测算法的复杂度增加，而且还会因发送信号矢量间最小欧式距离的减小而使得检测性能下降。基于此，本发明结合GSM的特点，提出了一种基于改进QRD-M算法的广义空间调制信号检测方案。

图1为本发明所述的检测方案的系统模型框图，考虑配置N_t根发送天线和N_r根接收天线的GSM系统，其中N_A根发送天线被激活以用于数据传输，即存在种天线组合，则用于映射激活天线组合所需比特数为log₂N_c，其中表示向下取整运算。考虑每根激活天线所发送的符号均来自同一调制符号集合Ω，则GSM的发送信号矢量s可表示为：

其中表示激活天线索引号。假设信道矩阵服从准静态衰落分布，其中h_i表示H的第i列，则GSM的信号矢量s经过该信道后，其对应的接收信号矢量y可表示为：

$\begin{array}{c}y=Hs+n\\ =\[h_{a_1},h_{a_2},L,h_{a_{N_A}}\]{\[s_{a_1},s_{a_2},L,s_{a_{N_A}}\]}^T+n\end{array}$

其中n表示零均值单位方差的加性复高斯噪声矢量。

图2为本发明所述的检测方案的中树结构的举例，其中发送天线数为4、激活天线数为2的GSM系统的树结构，并且采用BPSK调制。该图上，仅其中16条分支表示GSM有效的发送信号矢量，图中用黑色线条标记；8条绿色分支则表示由冗余天线组合所形成的无效发送信号矢量；57条红色分支则表示激活天线数不匹配的无效发送信号矢量。因此，非GSM的无效发送信号矢量占所有可能发送信号矢量相当高的比重(65/81)，对于其它天线配置的GSM系统也有类似的结论。

图3为本发明所述的检测方案的流程图，基于改进QRD-M算法的广义空间调制信号检测方案包括以下步骤：步骤一：将GSM信号的ML检测等价为一倒置树结构的搜索过程；步骤二：在对树结构每一层进行M分支搜索前，结合GSM信号的特性，裁剪与冗余天线组合相对应的分支及与激活天线数目不匹配的分支；步骤三：对每层保留下来的分支进行M分支搜索。

具体来说，第一步：将GSM信号的ML检测等价为一倒置树结构的搜索过程：当采用ML算法进行检测时，需要遍历寻找满足下式的即其中Ξ表示由所有容许传输符号矢量所形成的集合，该集合中共计有个矢量(|Ω|表示调制集合Ω的势)。

本方法首先对信道矩阵H进行QRD，即H＝QR，其中Q为N_r×N_t维酉阵，R为N_t×N_t维上三角阵。在信道模型两边同时左乘Q^H，得到：因此，GSM信号的ML检测可表示为：

$\begin{array}{c}\hat{s}=\underset{s\∈\mathrm{\Ξ}}{\arg \min }\left|\right|\stackrel{\‾}{y}-Rs|{|}^2\\ =\underset{s\∈\mathrm{\Ξ}}{\arg \min }\left|\right|\left[\begin{array}{c}{\stackrel{\‾}{y}}_1\\ {\stackrel{\‾}{y}}_2\\ M\\ {\stackrel{\‾}{y}}_{N_t}\end{array}\right]-\left[\begin{array}{cccc}{r}_{1,1}& r_{1,2}& L& r_{1,N_t}\\ 0& r_{2,2}& L& r_{2,N_t}\\ M& M& O& M\\ 0& 0& L& r_{N_t,N_t}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{s}_1\\ s_2\\ M\\ s_{Nt}\end{array}\right]|{|}^2\\ =\underset{s\∈\mathrm{\Ξ}}{\arg \min }\underset{n=1}{\overset{N_t}{\Σ}}|{\stackrel{\‾}{y}}_n-\underset{j=n}{\overset{N_t}{\Σ}}{r}_{n,j}{s}_j{|}^2\end{array}$

由于矩阵R具有上三角特性，因此，上式的ML检测可等价为对一N_t+1层倒置树结构进行搜索，从中寻找使得累积分支度量值最小的路径。

第二步：在对树结构每一层进行M分支搜索前，结合GSM信号的特性，裁剪与冗余天线组合相对应的分支及与激活天线数目不匹配的分支：

在GSM系统中，由于非激活天线的存在，QRD-M算法在各层进行M分支搜索时，其搜索的有限字符集合Ω₀＝Ω∪0。假如第n层为当前搜索层，所提方案对上一层保留分支完全扩展到当前层的所有个分支中的无效分支进行裁剪，使得第n层的实际候选预留分支数为具体过程如下：

1)当n≤N_t-N_A，找到包含激活天线数目大于N_A+1的分支，删除对应分支及从完全扩展的个分支中将其减去，得到剩余的个候选预留分支，令

2)当n≤N_t-N_A+1，找到激活天线组合属于冗余激活天线组合的分支，删除对应分支及从过程1)中剩余的个分支中将其减去，得到剩余的个候选预留分支，令

3)当n≤N_A，找到非激活天线数目大于N_t-N_A+1的分支，删除对应分支及从过程2)中剩余的个分支中将其减去，得到剩余的个候选预留分支，令

第三步：对每层保留下来的分支进行M分支搜索：

1)计算步骤二剩余的所有候选预留分支的累积分支度量值，保留累积分支度量值最小的M个分支及其度量值；

2)判断当前搜索层是否为最底层，即如果n≠1，则令n＝n-1，同时返回到步骤二；如果n＝1，输出累积分支度量值最小的分支作为检测结果输出。

最后说明的是，以上优选实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管通过上述优选实施例已经对本发明进行了详细的描述，但本领域技术人员应当理解，可以在形式上和细节上对其作出各种各样的改变，而不偏离本发明权利要求书所限定的范围。

Claims (4)

1.一种基于改进QRD-M算法的广义空间调制信号检测方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤一：将GSM信号的ML检测等价为一倒置树结构的搜索过程；

步骤二：在对树结构每一层进行M分支搜索前，结合GSM信号的特性，裁剪与冗余天线组合相对应的分支及与激活天线数目不匹配的分支；

步骤三：对每层保留下来的分支进行M分支搜索。

2.根据权利要求1所述的一种基于改进QRD-M算法的广义空间调制信号检测方法，其特征在于：在步骤一中，首先对信道矩阵H进行QRD，即H＝QR，其中Q为N_r×N_t维酉阵，R为N_t×N_t维上三角阵，在此基础上得到等效信道模型：于是，GSM信号的ML检测可表示为：

$\begin{array}{c}\hat{s}=\underset{s\∈\mathrm{\Ξ}}{\arg \min }\left|\right|\stackrel{\‾}{y}-Rs|{|}^2\\ =\underset{s\∈\mathrm{\Ξ}}{\arg \min }\left|\right|\left[\begin{array}{c}{\stackrel{\‾}{y}}_1\\ {\stackrel{\‾}{y}}_2\\ M\\ {\stackrel{\‾}{y}}_{N_t}\end{array}\right]-\left[\begin{array}{cccc}{r}_{1,1}& r_{1,2}& L& r_{1,N_t}\\ 0& r_{2,2}& L& r_{2,N_t}\\ M& M& O& M\\ 0& 0& L& r_{N_t,N_t}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{s}_1\\ s_2\\ M\\ s_{N_t}\end{array}\right]|{|}^2\\ =\underset{s\∈\mathrm{\Ξ}}{\arg \min }\underset{n=1}{\overset{N_t}{\Σ}}|{\stackrel{\‾}{y}}_n-\underset{j=n}{\overset{N_t}{\Σ}}{r}_{n,j}{s}_j{|}^2\end{array}$

由于矩阵R具有上三角特性，因此，上式的ML检测可等价为对一N_t+1层倒置树结构进行搜索，从中寻找使得累积分支度量值最小的路径。

3.根据权利要求2所述的一种基于改进QRD-M算法的广义空间调制信号检测方法，其特征在于：在步骤二中，在GSM系统中，由于非激活天线的存在，QRD-M算法在各层进行M分支搜索时，其搜索的有限字符集合Ω₀＝Ω∪0；假如第n层为当前搜索层，上一层保留分支完全扩展到当前层时具有个候选预留分支，对其中的无效分支进行裁剪，使得第n层的实际候选预留分支数为具体裁剪过程如下：

1)当n≤N_t-N_A，找到包含激活天线数目大于N_A+1的分支，删除对应分支及从完全扩展的个分支中将其减去，得到剩余的个候选预留分支，令

2)当n≤N_t-N_A+1，找到激活天线组合属于冗余激活天线组合的分支，删除对应分支及从过程1)中剩余的个分支中将其减去，得到剩余的个候选预留分支，令

3)当n≤N_A，找到非激活天线数目大于N_t-N_A+1的分支，删除对应分支及从过程2)中剩余的个分支中将其减去，得到剩余的个候选预留分支，令

4.根据权利要求3所述的一种基于改进QRD-M算法的广义空间调制信号检测方法，其特征在于：所述步骤三具体包括：

1)计算步骤二剩余的所有候选预留分支的累积分支度量值，保留累积分支度量值最小的M个分支及其度量值；

2)判断当前搜索层是否为最底层，即如果n≠1，则令n＝n-1，同时返回到步骤二；如果n＝1，输出累积分支度量值最小的分支作为检测结果输出。