CN105897627B - 大规模mimo全向预编码传输下的迭代软干扰消除接收方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种大规模MIMO全向预编码传输下的迭代软干扰消除接收方法。小区基站发送的信号是由低维空时编码经过全向预编码扩展生成的全向信号。接收端在预编码域对来自目标小区和干扰小区的全向信号同时进行软输入软输出检测和译码，通过在检测器与译码器之间迭代地交换编码比特的外信息，提升干扰信号重构的准确性，更好地消除小区间干扰的影响。本发明能够解决大规模MIMO系统中小区间强干扰影响全向信号接收可靠性的问题。通过使用低复杂度的软输入软输出检测器和译码器，在保证有效抑制小区间干扰的同时，降低接收机的实现复杂度。

Description

大规模MIMO全向预编码传输下的迭代软干扰消除接收方法
技术领域
本发明涉及一种在基站侧使用大规模天线阵列的蜂窝移动通信系统，具体涉及一种大规模MIMO全向预编码传输下的迭代软干扰消除接收方法。
背景技术
近年来，一种在基站端配置大量天线的MIMO(大规模MIMO)无线通信系统获得了学术界与工业界的广泛关注。在大规模MIMO系统中，基站端一般配置数十个以上天线单元(如128或256个)，且同时服务数十个用户(如40个)。基站端的大量天线单元可以较大幅度地提升无线通信空间自由度，大幅提升传输速率、频谱效率和功率效率。在大规模MIMO无线通信系统中，数据业务信号一般采用定向波束进行传输，而广播信号、控制信号、小区参考信号等则需要实现全向传输。全向预编码传输方法可以实现大规模MIMO系统中信号的全向分集传输，该方法通过对低维预编码域的空时编码信号进行全向预编码信号扩展，生成大规模天线阵列发送的数字基带信号。全向预编码传输方法不仅可以有效降低导频开销以及系统实现复杂度，还可以利用预编码域的空时编码获得分集增益，提高信号传输的可靠性。所以，全向预编码传输方法特别适用于控制信号、广播信号等在大规模MIMO无线通信系统中的传输。
为了提升频率资源利用率，相邻的蜂窝小区通常使用相同的频谱资源。由于全向信号的传输特性，处在小区边缘的用户设备接收全向信号时必然会受到相邻小区信号的强干扰。传统的小区间干扰抑制技术是采用小区间特定加扰或交织技术使干扰随机化，在进行信号检测时，将干扰信号视为加性高斯白噪声进行处理。但是，干扰随机化技术并不能从根本上消除小区间干扰的影响，信号的接收信噪比仍然难以得到保证。
发明内容
本发明的目的是克服现有技术的不足，提供一种大规模MIMO全向预编码传输下的迭代软干扰消除接收方法，该接收方法能够以低的实现复杂度，消除小区间干扰对全向信号接收的影响，提高信息获取的正确性。
本发明采用的技术方案为：一种大规模MIMO全向预编码传输下的迭代软干扰消除接收方法,包括以下步骤：
1)小区基站发送的信号是由低维空时编码信号经过全向预编码扩展生成的全向信号；
2)接收端在预编码域采用迭代技术对来自目标小区和干扰小区的全向信号均进行软输入软输出检测、译码；
3)接收机由软输入软输出检测器与K个并行的软输入软输出译码器构成，K个译码器分别用于目标小区和K-1个干扰小区编码比特的译码软判决；两部分之间由各小区特定的加扰、解扰模块或交织、解交织模块分开，加扰或交织模块是为了使小区间干扰随机化；
4)软输入软输出检测器利用软输入软输出译码器反馈的编码比特先验对数似然比信息重构干扰信号的均值和方差，从而将干扰信号从接收信号中消除，提升检测精度；软输入软输出检测器与软输入软输出译码器之间迭代交换编码比特外信息，使接收机取得渐近最优的性能；
5)当达到规定的迭代次数后，信息序列由目标小区对应的译码器通过硬判决输出。
作为优选，所述步骤1)中小区基站的数据信号首先经过低维空时编码生成N维预编码域信号；接着，对预编码域的信号矢量进行全向预编码信号扩展处理，即对每个信号矢量左乘NT×N的全向预编码矩阵W，生成NT维全向信号矢量，用作基站天线阵列发送的数字基带信号。
作为优选，所述步骤2)中接收端对全向信号的检测在低维预编码域进行；接收端已知其与各小区基站之间的预编码域等效信道状态信息，包括其与各小区基站之间的预编码域等效信道矩阵Hk,k＝1,2,…,K以及接收信号中的噪声功率
Figure BDA0000963291370000021
以上的信道状态信息均可利用预编码域导频信号通过信道估计的方法获取。
作为优选，所述步骤4)中软输入软输出检测器对软输入软输出译码器反馈的编码比特外信息进行加扰或交织，得到软输入软输出检测器中编码比特的先验信息；软输入软输出检测器利用软调制得到干扰信号的先验均值与方差，将干扰信号从接收信号中消除；在低计算复杂度前提下，对干扰消除后的接收信号进行信道均衡得到发送符号的估计值和估计方差，通过软解调得到编码比特的后验信息；将后验信息减去先验信息得到反馈给软输入软输出译码器的编码比特外信息。
软输入软输出译码器对软输入软输出检测器反馈的编码比特外信息进行解扰或解交织，得到软输入软输出译码器中编码比特的先验信息；在软输入软输出译码器中，采用基于最大后验概率准则的译码算法得到信息比特和编码比特的后验信息；将编码比特的后验信息减去先验信息得到反馈给软输入软输出检测器的外信息。
作为优选，所述步骤5)中在达到规定的迭代次数后，目标小区的信息比特由目标小区对应的译码器输出，将最后一次译码得到的信息比特的后验信息进行硬判决，得到信息比特序列。
本发明的有益效果：
1、利用译码器反馈的外信息重构小区间干扰信号，将干扰信号从接收信号中消除，有效抑制小区间干扰对全向信号检测的影响；
2、通过在软输入软输出检测器与译码器之间迭代地交换编码比特外信息，使接收机能够取得渐近最优的性能；
3、采用低复杂度的软输入软输出检测器和译码器，在保证传输可靠性的前提下，降低接收机的实现复杂度。
附图说明
图1为多小区环境下大规模MIMO无线通信系统示意图。
图2为全向预编码发送流程示意图。
图3为迭代软干扰消除接收流程示意图。
图4为软输入软输出检测器结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步说明。
1、系统构成与传输方案
图1为多小区环境下大规模MIMO无线通信系统示意图。在此实施例中，仅考虑离散时间域窄带信道，在所考虑的窄带信道中只有单个复合径，所考虑的窄带信道可以看作是常规宽带OFDM系统中的子载波信道，相应地，所涉及的数字基带发送和接收信号为宽带OFDM系统时频资源上的信号。此外，不失一般性，仅考虑单个用户设备的接收，用户设备的接收天线数为NR，共接收到K个小区基站发送的全向信号，其中K-1个小区信号为干扰信号。
图2为信号全向预编码发送流程图。在本实施例中，每个小区基站的发送天线数为NT，需要发送P比特的信息序列；采用卷积编码作为信道编码方式，生成M个编码比特；经过QPSK调制，生成M/2个QPSK符号；在预编码域采用Alamouti空时编码，生成M/4个空时码块；经过全向预编码信号扩展，小区基站k在第m个码块的发送信号矩阵可以表示为
Figure BDA0000963291370000041
其中，m＝1,2,…,M/4，W为全向预编码矩阵，上标*表示取共轭。第m个码块的预编码域等效信号传输可以表示为
Figure BDA0000963291370000042
其中，
Figure BDA0000963291370000043
为接收信号矢量，xk(m)＝[xk(2m-1),xk(2m)]T为小区基站k发送的信号矢量，z(m)为噪声矢量。Hk为小区基站k与用户设备间的预编码域等效信道矩阵，其表示为
Figure BDA0000963291370000044
其中，
Figure BDA0000963291370000045
表示小区基站k的第p根等效发送天线到第q根接收天线的信道增益，(·)T表示矩阵的转置。
图3给出了迭代软干扰消除接收方法的流程图。为便于区分，分别用L(·)和λ(·)表示检测器与译码器中的对数似然比信息。迭代软干扰消除接收方法包括：
步骤1：译码器反馈的编码比特外信息为λE(bi,k)，k＝1,2,…,K，i＝1,2,…,M，经过小区基站k对应的加扰，得到检测器中编码比特的先验信息LA(bi,k)。在初次迭代时，假设LA(bi,k)均为0。
步骤2：检测器利用先验信息LA(bi,k)重构每个小区基站发送符号向量的均值
Figure BDA0000963291370000046
与方差
Figure BDA0000963291370000047
利用重构的均值向量进行干扰信号消除；结合等效信道矩阵Hk与噪声方差
Figure BDA0000963291370000048
对干扰消除后的接收矢量进行信道均衡，得到发送符号向量的估计值
Figure BDA0000963291370000049
进而得出
Figure BDA00009632913700000410
的条件均值
Figure BDA00009632913700000411
和方差
Figure BDA00009632913700000412
将
Figure BDA00009632913700000413
的条件概率分布近似为高斯分布，得到编码比特的后验信息LD(bi,k)；将后验信息LD(bi,k)减去先验信息LA(bi,k)，得到反馈给译码器的外信息LE(bi,k)，即
LE(bi,k)＝LD(bi,k)-LA(bi,k) (4)
步骤3：对检测器反馈的编码比特外信息LE(bi,k)进行小区基站k对应的解扰，得到译码器中编码比特的先验信息λA(bi,k)。
步骤4：译码器利用编码比特先验信息λA(bi,k)进行软输入软输出译码，得到编码比特的后验信息λD(bi,k)以及信息比特的后验信息λD(dp,k)，p＝1,2,…,P；将后验信息λD(bi,k)减去先验信息λA(bi,k)，得到反馈给检测器的编码比特外信息λE(bi,k)，即
λE(bi,k)＝λD(bi,k)-λA(bi,k) (5)
步骤5：由步骤1到4即完成了编码比特外信息的一次迭代，通过检测器与译码器间编码比特外信息的多次迭代，同时提升目标信号和干扰信号检测、译码的准确性，进而更好地消除干扰信号的影响。
步骤6：当达到规定的迭代次数后(一般迭代3次即可取得较为理想的结果)，由目标小区的译码器输出信息比特最终的硬判决结果。若k＝1表示目标小区，硬判决过程表示为
Figure BDA0000963291370000051
其中，sgn(·)为取符号函数，输入正数时输出为1，否则输出为0。
2、软输入软输出检测器
图4给出了迭代软干扰消除接收方法中软输入软输出检测器的结构示意图。为了降低接收机的实现复杂度，本发明公开一种基于空时解码的软干扰消除检测方法。
检测器在预编码域对各个空时码块进行相互独立的检测，可以忽略码块编号m，则公式(2)可表示为
y＝Hx+z (7)
其中，H＝[H1,H2,…,HK]＝[h1,h2,…,h2K-1,h2K]为预编码域等效信道矩阵，x＝[x1,x2,…,x2K-1,x2K]为发送符号矢量。
用
Figure BDA0000963291370000052
表示QPSK符号xn的第j个编码比特，其中，j＝1,2，n＝1,2,…,2K。利用
Figure BDA0000963291370000061
重构发送符号xn的先验均值μn及方差vn为
Figure BDA0000963291370000062
其中，
Figure BDA0000963291370000063
表示QPSK调制符号集，P(·)为概率质量函数，P(xn＝x|LA(xn))的计算方法如下
Figure BDA0000963291370000064
其中，bl表示符号x对应的第l比特，Π为连乘符号。
利用重构的均值向量μ＝[μ1,μ2,…,μ2K]进行干扰小区信号消除。同小区发送符号间的干扰可以利用空时编码的正交性消除，所以只需要消除干扰小区信号。对应于小区基站k的消除干扰后接收信号为
yk＝y-H(μx-μ2k-1e2k-1-μ2ke2k) (10)
其中，ek为第k个元素为1的单位矢量。对yk进行空时解码，得到x2k-1,x2k的估计值为
Figure BDA0000963291370000065
其中，||·||2表示向量的2-范数。
Figure BDA0000963291370000066
与
Figure BDA0000963291370000067
的条件均值和方差为
Figure BDA0000963291370000068
对K个小区基站的发送信号均采用上述方法进行软干扰消除检测，得到发送符号矢量的条件均值
Figure BDA0000963291370000069
和方差
Figure BDA00009632913700000610
将条件概率分布
Figure BDA00009632913700000611
近似为高斯分布，则编码比特
Figure BDA00009632913700000612
的后验信息为
Figure BDA0000963291370000071
其中，
Figure BDA0000963291370000072
与
Figure BDA0000963291370000073
分别表示
Figure BDA0000963291370000074
和
Figure BDA0000963291370000075
Figure BDA0000963291370000076
表示反馈给译码器的编码比特外信息。采用Max-Log算法可以进一步降低检测器的计算复杂度，用于迭代的编码比特外信息表示为
Figure BDA0000963291370000077
本发明给出的软输入软输出检测器在计算编码比特外信息时，不涉及矩阵求逆、分解等复杂运算，具有较低的计算复杂度。
3、软输入软输出译码器
在此实施例中，小区基站采用卷积编码作为信息序列的信道编码方式。所以，接收机中的软输入软输出译码器可以采用BCJR译码算法。BCJR算法将卷积编码过程看作一个Markov链，利用编码比特的先验信息λA(bi,k)计算Markov链上的状态转移概率，进而得到信息比特和编码比特的后验信息。BCJR算法的实现方法本申请就不再具体给出，同样可以Max-Log算法简化BCJR算法的实现复杂度。
应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。本实施例中未明确的各组成部分均可用现有技术加以实现。

Claims (1)

1.一种大规模MIMO全向预编码传输下的迭代软干扰消除接收方法，其特征在于：包括以下步骤：
1)小区基站发送的信号是由低维空时编码信号经过全向预编码扩展生成的全向信号；
用户设备的接收天线数为NR，令每个小区基站的发送天线数为NT，需要发送P比特的信息序列；采用卷积编码作为信道编码方式，生成M个编码比特；经过QPSK调制，生成M/2个QPSK符号；在预编码域采用Alamouti空时编码，生成M/4个空时码块；经过全向预编码信号扩展，小区基站k在第m个码块的发送信号矩阵可以表示为
Figure FDA0002942011360000011
其中，m＝1,2,…,M/4，W为全向预编码矩阵，上标*表示取共轭，第m个码块的预编码域等效信号传输可以表示为
Figure FDA0002942011360000012
其中，
Figure FDA0002942011360000013
为接收信号矢量，xk(m)＝[xk(2m-1),xk(2m)]T为小区基站k发送的信号矢量，z(m)为噪声矢量，Hk为小区基站k与用户设备间的预编码域等效信道矩阵，其表示为
Figure FDA0002942011360000014
其中，
Figure FDA0002942011360000015
表示小区基站k的第p根等效发送天线到第q根接收天线的信道增益，(·)T表示矩阵的转置；
2)接收端在预编码域采用迭代技术对来自目标小区和干扰小区的全向信号均进行软输入软输出检测、译码；接收端对全向信号的检测在低维预编码域进行；接收端已知其与各小区基站之间的预编码域等效信道状态信息，包括其与各小区基站之间的预编码域等效信道矩阵Hk,k＝1,2,…,K以及接收信号中的噪声功率
Figure FDA0002942011360000016
以上的信道状态信息均可利用预编码域导频信号通过信道估计的方法获取，具体方法包括如下步骤：
步骤1：译码器反馈的编码比特外信息为λE(bi,k)，k＝1,2,…,K，i＝1,2,…,M，经过小区基站k对应的加扰，得到检测器中编码比特的先验信息LA(bi,k)；在初次迭代时，假设LA(bi,k)均为0；
步骤2：检测器利用先验信息LA(bi,k)重构每个小区基站发送符号向量的均值μxk与方差vxk，利用重构的均值向量进行干扰信号消除；结合等效信道矩阵Hk与噪声方差
Figure FDA0002942011360000021
对干扰消除后的接收矢量进行信道均衡，得到发送符号向量的估计值
Figure FDA0002942011360000022
进而得出
Figure FDA0002942011360000023
的条件均值
Figure FDA0002942011360000024
和方差
Figure FDA0002942011360000025
将
Figure FDA0002942011360000026
的条件概率分布近似为高斯分布，得到编码比特的后验信息LD(bi,k)；将后验信息LD(bi,k)减去先验信息LA(bi,k)，得到反馈给译码器的外信息LE(bi,k)，即
LE(bi,k)＝LD(bi,k)-LA(bi,k) (4)
步骤3：对检测器反馈的编码比特外信息LE(bi,k)进行小区基站k对应的解扰，得到译码器中编码比特的先验信息λA(bi,k)；
步骤4：译码器利用编码比特先验信息λA(bi,k)进行软输入软输出译码，得到编码比特的后验信息λD(bi,k)以及信息比特的后验信息λD(dp,k)，p＝1,2,…,P；将后验信息λD(bi,k)减去先验信息λA(bi,k)，得到反馈给检测器的编码比特外信息λE(bi,k)，即
λE(bi,k)＝λD(bi,k)-λA(bi,k) (5)
步骤5：由步骤1到4即完成了编码比特外信息的一次迭代，通过检测器与译码器间编码比特外信息的多次迭代，同时提升目标信号和干扰信号检测、译码的准确性，进而更好地消除干扰信号的影响；
步骤6：当达到规定的迭代次数后，由目标小区的译码器输出信息比特最终的硬判决结果，若k＝1表示目标小区，硬判决过程表示为
Figure FDA0002942011360000027
其中，sgn(·)为取符号函数，输入正数时输出为1，否则输出为0；
3)接收机由软输入软输出检测器与K个并行的软输入软输出译码器构成，K个译码器分别用于目标小区和K-1个干扰小区编码比特的译码软判决；两部分之间由各小区特定的加扰、解扰模块或交织、解交织模块分开，加扰或交织模块是为了使小区间干扰随机化；
4)软输入软输出检测器利用软输入软输出译码器反馈的编码比特先验对数似然比信息重构干扰信号的均值和方差，从而将干扰信号从接收信号中消除，提升检测精度；软输入软输出检测器与软输入软输出译码器之间迭代交换编码比特外信息，使接收机取得渐近最优的性能，具体方法如下：
检测器在预编码域对各个空时码块进行相互独立的检测，忽略码块编号m，则公式(2)可表示为
y＝Hx+z (7)
其中，H＝[H1,H2,…,HK]＝[h1,h2,…,h2K-1,h2K]为预编码域等效信道矩阵，x＝[x1,x2,…,x2K-1,x2K]为发送符号矢量，
用
Figure FDA0002942011360000031
表示QPSK符号xn的第j个编码比特，其中，j＝1,2，n＝1,2,…,2K，利用
Figure FDA0002942011360000032
重构发送符号xn的先验均值μn及方差vn为
Figure FDA0002942011360000033
其中，
Figure FDA0002942011360000034
表示QPSK调制符号集，P(·)为概率质量函数，P(xn＝x|LA(xn))的计算方法如下
Figure FDA0002942011360000035
其中，bl表示符号x对应的第l比特，Π为连乘符号；
利用重构的均值向量μ＝[μ1,μ2,…,μ2K]进行干扰小区信号消除，同小区发送符号间的干扰可以利用空时编码的正交性消除，所以只需要消除干扰小区信号，对应于小区基站k的消除干扰后接收信号为
yk＝y-H(μx-μ2k-1e2k-1-μ2ke2k) (10)
其中，ek为第k个元素为1的单位矢量，对yk进行空时解码，得到x2k-1,x2k的估计值为
Figure FDA0002942011360000041
其中，||·||2表示向量的2-范数，
Figure FDA0002942011360000042
与
Figure FDA0002942011360000043
的条件均值和方差为
Figure FDA0002942011360000044
对K个小区基站的发送信号均采用上述方法进行软干扰消除检测，得到发送符号矢量的条件均值
Figure FDA0002942011360000045
和方差
Figure FDA0002942011360000046
将条件概率分布
Figure FDA0002942011360000047
近似为高斯分布，则编码比特
Figure FDA0002942011360000048
的后验信息为
Figure FDA0002942011360000049
其中，
Figure FDA00029420113600000410
与
Figure FDA00029420113600000411
分别表示
Figure FDA00029420113600000412
和
Figure FDA00029420113600000413
Figure FDA00029420113600000414
表示反馈给译码器的编码比特外信息，采用Max-Log算法可以进一步降低检测器的计算复杂度，用于迭代的编码比特外信息表示为
Figure FDA00029420113600000415
5)当达到规定的迭代次数后，信息序列由目标小区对应的译码器通过硬判决输出，将最后一次译码得到的信息比特的后验信息进行硬判决，得到信息比特序列。
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