CN105933264B - 等功率分配超奈奎斯特传输方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种等功率分配超奈奎斯特传输方法，将整个系统分为具有独立传输信息功能的若干层，选择每一层的编码方案与星座映射方案；发送端将所需传输的信息序列分层并逐一编码映射，符号脉冲成型并按照所需速率进行发送；接收端将接收到的信号进行匹配滤波，根据匹配滤波器的输出进行逐层检测译码。本发明便于构造符合传输要求的通信系统，能够获得更高的频谱利用率，降低接收端FTN信号的检测复杂度，避免由于信号按照传统的非等功率分配方案发送所带来的信号畸变。

Description

等功率分配超奈奎斯特传输方法

技术领域

本发明涉及通信技术领域，特别是超奈奎斯特(Faster-Than-Nyquist，FTN)传输系统。

背景技术

FTN传输技术是下一代通信系统(5G)中实现高谱效率数据传输的一种关键性支撑技术，对5G新型调制编码技术研究具有重要意义。它是将信号以超奈奎斯特速率进行传输，通过采用某种方式来克服码间串扰带来的影响，保证系统误码性能不变的一种传输技术，它可以提高码元传输速率，使系统达到更高的频谱利用率。

因为在FTN传输系统中，码元的传输速率超过了奈奎斯特速率，因此存在码间串扰，这将影响系统的误码性能。因此，为了克服FTN系统中码间串扰的影响，人们研究了多种方法，主要思路有两种，一种是将FTN系统引入的码间串扰当作普通码间串扰，通过采用高级的均衡算法来加以克服，但这种方法由于使用了高级均衡算法，因此复杂度非常的高。另一种思路是将码间串扰看成普通噪声，如Yong Jin，Daniel Kim和Jan Bajcsy在"BinaryFaster than Nyquist Optical Transmission via Non-uniform Power Allocation"(Information Theory(CWIT)，2013 13th Canadian Workshop on，Pages:180-185)中所提出的基于功率不均匀分配FTN传输系统，这种FTN系统的主要思路是给不同阶段的码字分配以不同的功率进行传输，然后在接收端进行迭代译码来译出输入信号。相比于前一种采用均衡算法的FTN系统，这种FTN传输系统虽然复杂度有所降低，但是由于这种系统在发送端需要对不同阶段的信息序列采用同一种编码方案，因此具体编码方案的选择对系统性能有着很大的影响，同时也很难根据实际要求的谱效率来设计不同的通信系统。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提供一种具有较低复杂度的等功率分配的FTN方法(U-FTN)，通过采用不同码率的编码方案区分不同阶段的码字，并将FTN传输带来的符号间干扰视为噪声，从而大大减少了传统的FTN系统的复杂度，而且整体系统性能损失很小。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括以下步骤：

步骤1、同时将通信系统的发送端和接收端分为K层，每层均具有独立传输信息的功能，发送端包含独立的编码器以及星座映射模块，接收端包含独立的符号检测模块；

步骤2、依次选择每一层的编码方案与星座映射方案，第k层的编码方案满足在当前映射方案且信噪比为时所传递信息无错传输；所述的为接收端第k层的信噪比SINR的最大值，其中，k＝1，2，…，K，h_mK+i用来表征其他层符号对当前层符号间干扰的程度，其中i表示两个符号之间相差的层数，m表示两个符号之间相隔为K的多少倍，s(t)为脉冲成型函数，T为Nyquist传输速率下符号间隔时间，取值为1+β，β为脉冲成型函数的滚降系数；

步骤3、将所需传输的信息序列分成K层，对不能被K整除的信息序列在末尾补零至可以整除，并满足每层信息序列的长度为N×type_k/R_k，其中N为每层符号个数，type_k为每层映射阶数，R_k为每层的码率；

步骤4、将K层信息序列按照对应的每层编码方案进行编码，并将编码得到的K个码字流进行对应的符号映射，得到K个符号流x_k[n]，其中，k＝1，2，…，K，n＝1，2，…，N；

步骤5、将K个符号流重组为1个符号流，重组后的符号流顺序为x₁[0]，x₂[0]，...，x_K[0]，x₁[1]，x₂[1]，...，x_K[1]，...，x₁[N-1]，x₂[N-1]，...，x_k[N-1]，并采用脉冲成型函数s(t)对重组后的符号流依次进行脉冲成型操作；将经过脉冲成型的符号流按照K倍Nyquist传输速率发送，即符号间时间间隔为T/K，其中T为Nyquist速率下的符号间时间间隔；

步骤6、将接收端接收到的信号进行匹配滤波，滤波器函数为发送端的脉冲成型函数，并将匹配滤波后的信号以K倍的Nyquist传输速率进行采样，之后将采样值序列按照采样点的序号依次放入K个子序列，第一个子序列中元素为原采样值序列中的第1、K+1、2K+1、....(N-1)K+1个元素；

步骤7、对K个子序列逐层进行检测译码；对第k层的信号进行检测时，接收端对应的第k层第n个符号用y_k[n]表示，当前检测符号为发送端第k层的第n个符号x_k[n]，则该符号受到干扰的均值μ_k[n]和方差σ_k ²[n]为：

其中E为期望运算符，Var为方差运算符，x_k-i[n-m]的方差和期望通过逐层译码获得，N₀为白噪声的单边功率谱密度；

得到当前符号的条件概率其中α为归一化因子；

将得到的条件概率送入第i层的译码器进行译码，在译码结束后重新计算当前层的每个符号的概率，并将其概率保留用于计算其他层符号的概率；

对所有层分别进行了译码检测后，保留所有符号的判决结果，并从第一层开始重复检测，进行整体迭代；整体迭代三次后的判决结果作为系统的最终输出。

本发明的有益效果是：

(1)本方法可以灵活的选取每一层的编码方案，便于构造符合传输要求的通信系统。

(2)本方法可以将发送符号速率加快为K倍的Nyquist传输速率，并获得更高的频谱利用率。

(3)本方法将FTN带来的符号间干扰视作噪声处理，从而大幅度的降低了接收端FTN信号的检测复杂度。

(4)本方法可以有效地避免由于信号按照传统的非等功率分配方案发送所带来的信号畸变。

附图说明

图1是本发明U-FTN方法发送端结构框图。

图2是本发明U-FTN方法接收端结构框图。

图3是利用本方法在K＝3，每层符号长度为12960，编码选取为1/6、1/6、1/3码率的LDPC码时的仿真性能示意图。

图4是利用本方法在K＝3，每层符号长度为12960，第一层未编码，第二层第三层编码选取为1/3、1/6码率的LDPC码时的仿真性能示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明进一步说明，本发明包括但不仅限于下述实施例。

本发明的具体流程如下：

步骤1：设计分层结构。

将整个系统发送端和接收端分为K层，每层均具有独立传输信息的功能，发送端包含独立的编码器以及星座映射模块，接收端包含独立的符号检测模块。

步骤2：依次选择每一层的编码方案与星座映射方案。

通过下式计算接收端接收到第k层的SINR(signal-to-interference-plus-noiseratio，信号与噪声加干扰能量比)的最大值为：

其中k＝1，2，…，K，h_mK+i用来表征其他层符号对当前层符号间干扰的程度，可由下式计算：

其中i表示两个符号之间相差的层数，m表示两个符号之间相隔为K的多少倍，s(t)为脉冲成型函数，T为Nyquist传输速率下符号间隔时间，通常取值为1+β，其中β为脉冲成型函数的滚降系数。

第k层的编码选取应满足在当前映射方案且信噪比为时可以保证所传递信息无错传输。

步骤3：将所需传输的信息序列分成K层，若信息序列不能被K整除时，需补零至其可以整除，并满足每层信息序列的长度为N×type_k/R_k，其中N为每层符号个数，type_k为每层映射阶数，R_k为每层的码率。

步骤4：分层编码以及符号映射。

将K层信息序列按照对应的每层编码方案进行编码，并将编码后的K个码字流进行对应的符号映射，得到K个符号流。

步骤5：符号脉冲成型并按照所需速率进行发送。

将K个符号流按照x₁[0]x₂[0]，...，x_K[0]，x₁[1]，x₂[1]，...，x_K[1]，...，x₁[N-1]，x₂[N-1]，...，x_k[N-1]的顺序重组为1个符号流，并对符号流通过选取的脉冲成型函数s(t)依次进行脉冲成型操作。之后将经过脉冲成型后的符号流按照K倍Nyquist传输速率发送，即符号间时间间隔为T/K，其中T为Nyquist速率下的符号间时间间隔。

步骤6：匹配滤波。

将接收端接收到的信号进行匹配滤波，滤波器函数为发送端的脉冲成型函数，并将匹配滤波后的信号以K倍的Nyquist传输速率进行采样，之后将采样值序列分成K个子序列，其子序列的选取方法应将原采样序列中元素按照原采样值序列中采样点的序号依次放入K个子序列。即第一个子序列中元素应为原采样值序列中的第1，K+1，2K+1，....(N-1)K+1个元素。并将分好的K个子序列送入对应层的译码检测器进行检测。

步骤7：根据匹配滤波器的输出进行逐层检测译码。

假设当前对第k层的信号进行检测，接收端对应的第k层第n个符号用y_k[n]表示，其中n＝0，1…N-1。若当前检测符号为发送端第k层的第n个符号即X_k[n]，则该符号受到干扰的均值和方差为：

其中E为期望运算符，Var为方差运算符，x_k-i[n-m]的方差和期望可以通过逐层译码获得，并随着逐层译码的进行而使得对x_k-i[n-m]符号的估计更加准确。

由此可得当前符号的条件概率为：

其中α为归一化因子。

之后将得到的条件概率送入第i层的译码器进行译码，并在译码结束后重新计算当前层的每个符号的概率并将其概率保留用于计算其他层符号的概率。

在对所有层分别进行了译码检测后，保留所有符号的判决结果，并从第一层开始重复上述的检测过程，进行整体迭代。通常整体迭代三次后的判决结果可以作为系统的最终输出。

现结合图1和图2，本发明的发送端与接收端变量定义如下：

N：每一层符号总个数。

a_k：第k层信息序列。

c_k：第k层编码后序列。

x_k：第k层符号序列。

y_k：第k层匹配滤波器输出。

P(x_k)：第k层符号概率。

P(c_k)：第k层码字概率。

a_k：对第k层输入信息的估计值。

下面以K＝3时N＝12960为例详细说明本系统应用方式。

具体参数设置如下：

K＝3，表示传输速率为Nyquist传输速率的3倍。

N＝12960，表示每层符号个数为12960个。

脉冲成型函数选取为滚降系数为β＝0.22的根升余弦函数，接收端整体迭代译码次数为3。

下面为具体仿真步骤：

步骤1：设计分层结构。

参考图1和图2的结构，将整个系统发送端和接收端分为3层。

步骤2：依次选择每一层的编码方案，并进行编码。

本方法通过将由FTN传输带来的ISI(intersymbol interference，符号间干扰)完全当作噪声来获得接收端译码复杂度的降低。接收端接收到第k层的SINR为：

其中k＝1,2,3，Es表示传输时每个符号的能量，N₀为白噪声的单边功率谱密度，h_mK+i用来表征其他层符号对当前层符号间干扰的程度，可由下式计算：

其中i表示两个符号之间相差的层数，m表示两个符号之间相隔为3的多少倍，s(t)为脉冲成型函数，T为Nyquist传输速率下符号间隔时间，通常取值为1+β，其中β为脉冲成型函数的滚降系数。

随着信噪比的不断增大可发现每层的SINR总会小于某一定值(由下式所示)，因此可以通过不同码率的编码方式的调节来满足在对应的SINR可以达到无错传输的要求。

由此，根据上式在当前情况的计算可知该通信系统可以选取码率分别为1/6、1/6、1/3的LDPC码，符号映射方案为BPSK方案。

步骤3：根据每一层所选的编码方案和映射方案，将所需传输的信息序列按照图1的方式分成3个子序列，每个子序列的元素个数应为12960×1×0.5＝6480个。

步骤4：分层编码以及符号映射。

将3个信息序列按照每一层对应的编码方案进行编码，并将编码后的3个码字流进行对应的符号映射，得到3个符号流。

步骤5：符号脉冲成型并按照所需速率进行发送。

将3个符号流按照层数序号依次排列形成一个符号流，满足同一层的第i和i+1个符号之间按照层数序号依次间隔其它层的第i个符号，并对符号流通过选取的脉冲成型函数依次进行脉冲成型操作。之后将经过脉冲成型后的符号流按照3倍Nyquist传输速率发送，即符号间时间间隔为T/3，其中T为Nyquist速率下的符号间时间间隔。

步骤6：匹配滤波。

将接收端接收到的信号进行匹配滤波，滤波器函数为发送端的脉冲成型函数，并将匹配滤波后的信号以3倍的Nyquist传输速率进行采样，之后将采样值序列按照图2的方式分别恢复为3个子序列并将其送入对应层的译码检测器进行检测。

步骤7：根据匹配滤波器的输出进行逐层检测译码。

假设当前对第k层的信号进行检测，接收端对应的第k层第n个符号用y_k[n]表示，其中n＝0,1…12959。

若当前检测符号为发送端第k层的第n个符号即X_k[n]，则该符号受到干扰的均值和方差为：

其中E为期望运算符，Var为方差运算符，x_k-i[n-m]的方差和期望可以通过逐层译码获得，并随着逐层译码的进行而使得对x_k-i[n-m]符号的估计更加准确。

由此可得当前符号的条件概率为：

其中α为归一化因子。

之后将得到的条件概率送入第i层的译码器进行译码，并在译码结束后重新计算当前层的每个符号的概率并通过上面的三个公式来计算其他层符号的概率。在当前层译码检测结束后还需更新当前层的符号先验信息，其先验信息应更新为译码后的符号概率与其当前先验信息的比值。

在对所有层分别进行了译码检测后，保留所有符号的判决结果，并从第一层开始重复上述的检测过程，进行整体迭代。通常整体迭代三次后的判决结果可以作为系统的最终输出。

本实施例的具体性能仿真曲线如图3所示。由仿真曲线可知本传输方法可以保证在传输速率超过Nyquist传输速率的情况下进行正确的信息传输。并且该方法由于使用了等功率的分配方案，因此可以更加灵活地选择编码方案，同时由于在接收端采用了将符号间干扰视为噪声的思想使得其整体的检测复杂度相比与传统的FTN检测算法有了大幅度的降低。综上可见，本发明提出的U-FTN方法是一种可行的方案。

Claims (1)

1.一种等功率分配超奈奎斯特传输方法，其特征在于包括下述步骤：

步骤1、同时将通信系统的发送端和接收端分为K层，每层均具有独立传输信息的功能，发送端包含独立的编码器以及星座映射模块，接收端包含独立的符号检测模块；

步骤2、依次选择每一层的编码方案与星座映射方案，第k层的编码方案满足在当前映射方案且信噪比为时所传递信息无错传输；所述的为接收端第k层的信噪比SINR的最大值，其中，k＝1，2，...，K，h_mK+i用来表征其他层符号对当前层符号间干扰的程度，其中i表示两个符号之间相差的层数，m表示两个符号之间相隔为K的多少倍，s(t)为脉冲成型函数，T为Nyquist传输速率下符号间隔时间，取值为1+β，β为脉冲成型函数的滚降系数；

步骤3、将所需传输的信息序列分成K层，对不能被K整除的信息序列在末尾补零至可以整除，并满足每层信息序列的长度为N×type_k/R_k，其中N为每层符号个数，type_k为每层映射阶数，R_k为每层的码率；

步骤4、将K层信息序列按照对应的每层编码方案进行编码，并将编码得到的K个码字流进行对应的符号映射，得到K个符号流x_k[n]，其中，k＝1，2，...，K，n＝1，2，...，N；

步骤5、将K个符号流重组为1个符号流，重组后的符号流顺序为x₁[0]，x₂[0]，...，x_K[0]，x₁[1]，x₂[1]，...，x_K[1]，...，x₁[N-1]，x₂[N-1]，...，x_k[N-1]，并采用脉冲成型函数s(t)对重组后的符号流依次进行脉冲成型操作；将经过脉冲成型的符号流按照K倍Nyquist传输速率发送，即符号间时间间隔为T/K，其中T为Nyquist速率下的符号间时间间隔；

步骤6、将接收端接收到的信号进行匹配滤波，滤波器函数为发送端的脉冲成型函数，并将匹配滤波后的信号以K倍的Nyquist传输速率进行采样，之后将采样值序列按照采样点的序号依次放入K个子序列，第一个子序列中元素为原采样值序列中的第1、K+1、2K+1、....(N-1)K+1个元素；

步骤7、对K个子序列逐层进行检测译码；对第k层的信号进行检测时，接收端对应的第k层第n个符号用y_k[n]表示，当前检测符号为发送端第k层的第n个符号x_k[n]，则该符号受到干扰的均值μ_k[n]和方差σ_k ²[n]为：

其中E为期望运算符，Var为方差运算符，x_k-i[n-m]的方差和期望通过逐层译码获得，N₀为白噪声的单边功率谱密度；

得到当前符号的条件概率其中α为归一化因子；

将得到的条件概率送入第i层的译码器进行译码，在译码结束后重新计算当前层的每个符号的概率，并将其概率保留用于计算其他层符号的概率；

对所有层分别进行了译码检测后，保留所有符号的判决结果，并从第一层开始重复检测，进行整体迭代；整体迭代三次后的判决结果作为系统的最终输出。