CN106911429A - 用于gsm通信系统的信号检测方法 - Google Patents

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范世文
陈昱树
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    • H04L1/004Arrangements for detecting or preventing errors in the information received by using forward error control
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    • H04L1/0054Maximum-likelihood or sequential decoding, e.g. Viterbi, Fano, ZJ algorithms
    • HELECTRICITY
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    • H04B7/04Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
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    • H04B7/0837Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the receiving station using pre-detection combining
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    • H04B7/0848Joint weighting
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Abstract

本发明属于无线通信技术领域,具体的说是涉及用于GSM通信系统的信号检测方法。本发明结合压缩感知技术和最大似然检测,通过压缩感知技术,得到GSM通信系统中发射天线阵中激活天线位置的搜索空间然后在搜索空间里进行MMSE检测。本发明相对于ML检测的整体搜索而言,大大缩小了ML检测的搜索空间,从而大大降低了运算复杂度。

Description

用于GSM通信系统的信号检测方法
技术领域
本发明属于无线通信技术领域,具体的说是涉及用于GSM(generalized spatialmodulation,广义空间调制)通信系统的信号检测方法。
背景技术
1.压缩感知
对于形如y=θs+z的方程,信号s为K项稀疏,包含N个元素且只有K项元素非0,是一个M×N大小的观测矩阵(M<N),M×1的列向量y是信号s的观测结果,z是噪声向量。
压缩感知技术通过一个合适的观测矩阵,可以在远小于传统方法所需的样本(观测)数的清况下,以很高的概率完美恢复该稀疏信号s。恢复信号即信号重构,主要基于凸优化的范数解法,或者贪婪算法。贪婪算法中的正交匹配追踪(Orthogonal MatchingPursuit,OMP)算法,用于信号重构。
OMP算法主要步骤是每次从观测矩阵中选择一个与观测结果最为匹配的原子(即某列),构建出当前的稀疏逼近,并计算此时的逼近残差,接下来继续选择与残差最匹配的原子,重复迭代过程,只要是算法收敛,就能够得到稀疏解。
OMP算法流程:
1)初始化,索引集合△0=φ,迭代次数t=1,残差量r0=y,初始原子集合θ0=△0=φ。
挑选索引,计算内积<rt-1j>的绝对值,找出满足下式的原子在字典中对应的索引。
2)更新索引集合△t=△t-1∪{λt},挑选的原子集合θt=[θt-1j]。
3)计算估计的稀疏系数st=(θt)T y,其中(θt)T=(θt Tθtt T;更新残余量rt=y-θt
4)如果t>K,迭代结束,否则令t=t+1,重复2-4步骤,进入下一次迭代。
估计的稀疏解s'是一个N×1大小的向量,对应于索引△t处的元素值等于st,而其它元素皆为0。
2.广义空间调制-GSM
在GSM系统中,将在Nu个激活的发射天线上传输不同的调制符号,从而有效地提高系统的频谱效率。假设GSM系统采用具有Nt根发射天线和Nr根接收天线,在每一个时隙只选择Nu(Nu<Nt)根发射天线传输调制符号,用于信息比特映射的发射天线组合数为其中表示二项式系数,表示取整。具体来说,待发送的信息比特流分成两部分:一部分用于映射发射天线组合,需要的比特长度为另一部分用于映射调制星座符号向量需要的比特长度为l2=Nu·log2(M),其中,M为调制阶数,表示APM星座符号集合。由此可知,每个时隙传输的信息比特的总长度为L=l1+l2。最后,GSM系统的发射机将选择映射的发射天线组合中第v根天线发送符号sv,其中v∈{1,2,…,Nu},而未在组合中的发射天线不发送任何信号。
假设GSM系统发射信号经过准静态平坦Rayleigh衰落信道,并且第u根发射天线与第v根接收天线之间的信道衰落系数可用hvu表示,其中u∈{1,2,…,Nt},v∈{1,2,…,Nr}。设是发射符号向量,GSM系统的发射信号可表示为:
其中调制符号sj所在的位置为映射的发射天线组合中第j根激活天线的索引,j∈{1,2,…,Nu}。式(1)中所得的发射符号向量x总共有Nt个元素,但只有Nu个非零值。
GSM系统的接收信号可用数学表达式表示为:
其中为信道矩阵,其元素hvu是均值为0,方差为1的独立同分布的高斯随机变量,n表示Nr×1维的加性高斯白噪声向量,其各元素相互独立,均值为0,方差为N0,hk表示信道矩阵H的第k列对应元素,表示选择的发射天线组合,其元素分别表示该组合中Np个激活天线的索引,表示对应发射天线组合I中Nu个激活天线所在列的信道子矩阵。由上式可知,对发射向量x的检测可等同为检测发射天线组合I和激活天线上发送的APM符号向量s。
GSM系统的接收端在进行检测时,既要检测选取的发射天线组合,又要检测每个激活的发射天线上所携带的调制符号,由于该系统的发射端激活多根天线同时传输数据符号,从而相对引入了符号间干扰,因此,GSM系统的接收机的复杂度相对空间调制系统较复杂一些。下面将介绍适用于GSM系统的检测算法:最大似然检测算法。
GSM系统的最大似然检测算法是联合估计发射天线组合和调制符号向量,对所有可能的发射信号进行搜索,选择与接收信号具有最小欧氏距离的等效信号对应的发射信号作为最佳检测信号。即:
其中,表示GSM系统发射机所用到的发射天线组合的集合,表示Nu维星座符号向量集合。通过搜索所有可能的发射信号,最大似然检测算法可以达到最优的检测性能,然而其复杂度随着发射天线组合和调制阶数呈指数型增长。因此,在发射天线组合较多或调制阶数较高的情况下,最大似然检测算法将难以应用于实际的通信系统。
发明内容
本发明提出一种GSM通信系统中基于压缩感知的信号检测方法。首先能过OMP算法进行Nu次迭代求得Nu组天线索引排序,为了减少搜索空间,用预先给定的常数m对Nu组天线索引排序进行裁剪。最终得到一个候选集,从中得到有效的天线组合,然后进行MMSE检测,取其中欧氏距离最小的组合作为最终结果。
本发明的技术方案是:
用于GSM通信系统的信号检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
a.对Nu个激活的发射天线索引排序:
采用OMP算法进行Nu次迭代求得Nu组天线索引排序,具体的迭代方法为:
a1.对第一根天线,通过如下公式1进行索引排序:
其中,H为信道矩阵;
从l1中找到第一个属于有效天线组合的索引l1j,令Λ1=l1j;发射的QAM/PSK符号s1通过如下公式2估计得到:
根据符号s1可以得到余量r1
a2.对第二根天线,通过如下公式3进行索引排序:
从l2中找到第一个属于有效天线组合的l2j,令Λ2=[Λ1,l2j];发射的Quadrature Amplitude Modulation/Phase Shift Keying(QAM/PSK)符号s2通过如下公式4估计得到:
根据符号s2可以得到余量
a3.对第Nu根天线:与上述步骤a1和a2同理,第Nu根激活天线索引排序为如下公式5:
中找到第一个属于有效天线组合然后通过如下公式6获得估计的发射符号
其中表示量化操作;获得估计信号为:
b.根据步骤a中获得的Nu组天线索引排序通过预先设定的参数m控制搜索空间的大小:进行唯一化,假设总共有N1个天线索引,总共可能的天线组合有种,假设其中有效地天线组合有种,根据公式6得到估计的发射符号获得一个较小的搜索空间则信号检测结果为:
本发明的有益效果为:本发明相对于ML(maximum likelihood,最大似然)检测的整体搜索而言,大大缩小了ML检测的搜索空间,从而大大降低了运算复杂度;同时,在利用压缩感知技术确定搜索空间的过程中,通过设置门限值和适当的m常数,可达到与ML检测近似的检测精度。
附图说明
图1是不同检测算法激活2根和3根天线的复杂度对比图;
图2是Nu=2,3、m=3,4、Nt=64、Nr=32时不同检测算法的性能对比图;
图3是Nu=2、m=3,4、Nt=32、Nr=16时不同检测算法的性能对比图。
具体实施方式
下面结合附图,详细描述本发明的技术方案:
本发明结合压缩感知技术和最大似然检测,通过压缩感知技术,得到GSM通信系统中发射天线阵中激活天线位置的搜索空间然后在搜索空间里进行MMSE检测。本发明相对于ML检测的整体搜索而言,在达到相似性能的情况下,大大缩小了ML检测的搜索空间,从而大大降低了运算复杂度。
本发明主要包括以下步骤:
步骤1:利用OMP算法得到第一根天线的索引排序如下:
令Λ1=l11,如果l11不属于有效的天线组合从l1中找到l1j,l1j是l1中第一个属于有效天线组合的索引。这样的话Λ1=l11。然后发射的QAM/PSK符号s1可用下式估计得到:
步骤2:
先获得余量第二根激活天线的索引排序可通过下式得到
同样地,有Λ2=[Λ1,l21]。如果Λ2不属于有效天线组合那么从l2中找到l2j,l2j是第一个使得Λ2=[Λ1,l2j]属于有效天线组合的索引,这样的话Λ2=[Λ1,l2j]。然后发射的QAM/PSK符号s2可用下式估计得到:
s2是个二维的QAM/PSK符号,得到余量重复上述过程,直到获得第Nu根激活天线索引排序:
同样地,检测是不是有效组合。从中找到是第一个使得属于有效天线组合的索引,这样的话然后通过下面的MMSE检测得到估计的发射符号
其中表示量化操作。这样得到初步的OMP算法输出结果
步骤3:
为了得到更准确的检测结果,在通过上面的步骤得到Nu组天线索引排序之后,先通过预先设定的参数m控制搜索空间的大小,得到如下的备选集进行唯一化,假设总共有N1个天线索引,总共可能的天线组合有种,假设其中有效地天线组合有种,通过上式(9)的MMSE检测得到估计的发射符号,这样就得到一个较小的搜索空间最终的输出结果为:
不同算法激活2根和3根天线的复杂度对比如图1所示。计算机仿真表明,图2中ML表示最大似然检测方法,CoSaMP表示传统压缩感知技术中的压缩匹配追踪方法,E-NCS表示本发明提供的GSM通信系统中基于压缩感知的信号检测方法,其中m常数分别取3和4代表两种具体的实施方案。从图1中可以看出,本发明提供的GSM调制通信系统中基于压缩感知的信号检测方法相较于ML检测方法大大降低了复杂度。
图2是Nu=2,3,m=3,4,Nt=64,Nr=32时不同检测算法的性能对比图。
图3是Nu=2,m=3,4,Nt=32,Nr=16时不同检测算法的性能对比图。

Claims (1)

1.用于GSM通信系统的信号检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
a.对Nu个激活的发射天线索引排序:
采用OMP算法进行Nu次迭代求得Nu组天线索引排序,具体的迭代方法为:
a1.对第一根天线,通过如下公式1进行索引排序:
其中,H为信道矩阵;
从l1中找到第一个属于有效天线组合的索引l1j,令Λ1=l1j;发射的QAM/PSK符号s1通过如下公式2估计得到:
根据符号s1可以得到余量r1
a2.对第二根天线,通过如下公式3进行索引排序:
从l2中找到第一个属于有效天线组合的l2j,令Λ2=[Λ1,l2j];发射的QAM/PSK符号s2通过如下公式4估计得到:
根据符号s2可以得到余量
a3.对第Nu根天线:与上述步骤a1和a2同理,第Nu根激活天线索引排序为如下公式5:
中找到第一个属于有效天线组合然后通过如下公式6获得估计的发射符号
其中表示量化操作;获得估计信号为:
b.根据步骤a中获得的Nu组天线索引排序通过预先设定的参数m控制搜索空间的大小:进行唯一化,假设总共有N1个天线索引,总共可能的天线组合有种,假设其中有效地天线组合有种,根据公式6得到估计的发射符号获得一个较小的搜索空间则信号检测结果为:
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