CN107483376A - 一种用于mimo‑ofdm系统的信号检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用于MIMO‑OFDM系统的信号检测方法，首先在发射端和接收端分别配置M和N根天线，信号从发射端发送后，会受到信道噪声的干扰，在检测前，接收端获取在第k(k＝1,2,…,K)个子载波上信道状态信息，即发射端和接收端之间的M*N的频域信道矩阵H(k)和信道噪声向量n(k)，并进一步得到接收端接收到的子载波信号，其中K为子载波总数；本发明提出的检测方案的误码率性能相似，但复杂度比高性能的检测方案低，使其能够应用在处理器弱、功耗低的装置上。
Description
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域，具体涉及一种用于MIMO-OFDM系统的信号检测方法。
背景技术
多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统可以在无线通信系统中获得高信道容量和频谱效率，具有可以显著增加带宽效率并提高传输可靠性的优点。因此，对于高速率和高质量的无线通信服务来说，MIMO-OFDM系统被认为是未来无线系统的有效解决方案，这种使用多个发射天线和多个接收天线的系统需要一种能够将在MIMO-OFDM接收端接收到的同时从多个天线发射的数据分离为独立数据流的检测方法。通常，MIMO-OFDM系统具有将OFDM系统应用于具有N个发送天线和N个接收天线的MIMO系统的结构。
针对用于检测OFDM-MIMO系统的接收端的信号的方法，目前已经提出了诸如最大似然(ML)估计算法，M算法等的各种方法。然而，使用根据相关技术的ML估计方法和M算法在MIMO系统的接收端检测信号的方法需要进行许多运算，算法复杂度较高。
为了降低ML检测方案的复杂度，人们提出了以QR分解为主的M算法(QRD-M)，QRD-M检测方案使用QR分解降低了计算复杂度，但QRD-M检测方案一定程度上降低了性能。
目前亟待提出一种算法复杂度较低的用于检测MIMO-OFDM系统的信号的方法，同时具有与ML估计方法类似的性能。
发明内容
为了解决上述问题，本发明的目的是提供一种用于MIMO-OFDM系统的信号检测方法，在性能与ML估计方法类似的同时大大降低了算法复杂度。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是，一种用于MIMO-OFDM系统的信号检测方法，包括以下步骤：
S1：发射端和接收端分别配置M和N根天线，信号从发射端发送后，会受到信道噪声的干扰；
S2：在检测前，接收端获取在第k(k＝1,2,…,K)个子载波上信道状态信息，即发射端和接收端之间的M*N的频域信道矩阵H(k)和信道噪声向量n(k)，并进一步得到接收端接收到的子载波信号，其中K为子载波总数；
S3：接收经过离散傅里叶变换的接收信号，表示为：
其中i和j分别是接收和发射天线计数器，x(k)＝[x1(k)，x2(k)，...，xM(k)]表示M×1维发射符号向量，R(k)是N×1维接收符号向量，n(k)表示N×1维复高斯加性噪声向量，H(k)是N×M MIMO信道矩阵，H(k)的每个元素是相等方差的独立且相同分布的复高斯随机变量。
S4：计算信道条件阈值，阈值是计算信道矩阵的1范数条件数，阈值C(H)描述如下：
其中Ci(H)是第i个信道矩阵的1维范数；
S5：在接收端设置两种信号检测方案：低复杂度的检测方案和高性能检查方案，例如QRPIC方案，如果第i个信道的1范数条件数大于C(H)，即信道条件较好，则采用低复杂度的检测方案，如果第i个信道的1范数条件数低于C(H)，则采用高性能检测方案。
所述步骤S5中的低复杂度的检测方案为QRD-M方案。
所述步骤S5中的高性能检查方案为QRPIC方案。
与现有技术相比，本发明至少具有以下有益效果，本发明提出的检测方案的误码率性能相似，但复杂度比高性能的检测方案低，使其能够应用在处理器弱、功耗低的装置上。
附图说明
图1为有噪声信道下的MIMO系统模型。
图2为本发明的系统流程图。
图3为误码率对比结果图。
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。
如图1所示，发射端和接收端各有M和N根天线，在信号传输过程中不可避免地受到信道噪声的干扰。
在检测前，接收端已知各个用户与各个基站之间的信道状态信息，即信道矩阵H(k)，包含所述的第k(k＝1,2,…,K)个子载波上发射端和接收端之间的信道状态信息，这个信息可以利用导频信号进行信道估计的方法获取，是一个为M*N阶单位矩阵，K为子载波总数。
如图2所示，本发明的信号检测方法包括如下步骤：
S1：发射端和接收端分别配置M和N根天线，信号从发射端发送后，会受到信道噪声的干扰；
S2：在检测前，接收端获取在第k(k＝1,2,…,K)个子载波上信道状态信息，即发射端和接收端之间的M*N的频域信道矩阵H(k)和信道噪声向量n(k)，并进一步得到接收端接收到的子载波信号，其中K为子载波总数；
S3：接收经过离散傅里叶变换的接收信号，可表示为
其中i和j分别是接收和发射天线计数器，x(k)＝[x1(k)，x2(k)，...，xM(k)]表示M×1维发射符号向量，R(k)是N×1维接收符号向量，n(k)表示N×1维复高斯加性噪声向量，H(k)是N×M MIMO信道矩阵。H(k)的每个元素是相等方差的独立且相同分布的复高斯随机变量。
S4：计算信道条件阈值，阈值是计算信道矩阵的1范数条件数，阈值C(H)描述如下：
其中Ci(H)是第i个信道矩阵的1维范数。
S5：在接收端设置两种信号检测方案：低复杂度的检测方案，例如QRD-M方案和高性能的检查方案，例如QRPIC方案。如果第i个信道的1范数条件数大于C(H)，即信道条件较好，就采用低复杂度的检测方案，如果第i个信道的1范数条件数低于C(H)，则采用高性能的检测方案。
在某一实施例中，首先搭建一个一般的MIMO-OFDM仿真系统，此系统设置4根发射天线和4根接收天线，仿真信道模型是瑞利衰落模型，设置信道路径为5，副载波数量是128。
其次，在接收端按照我们的方案进行设置，采用的高性能的检测方案是QRPIC方案，低复杂度的检测方案是QRD-M方案。
接着，发射端发送信号，接收端先接收受到噪声干扰的信号，再利用信道估计的方法得到信道矩阵，进而利用本方法得到信道条件阈值，并根据信道实际条件参数与阈值的关系判断使用哪种信号检测方案，最终得到接收信号。
最后，利用乘法计数器计算乘法的运算次数来测试方案的复杂度，计算误码率来测试方案的性能。
根据测试结果，我们方案的乘法运算次数为QRD-M检测方案的69.5％，也就是说所提出的检测方案具有比相似BER性能的QRPIC检测方案低的复杂度。
三种方案的性能按照误码率这个指标来表示，误码率相较QRPIC方案有了一定幅度提升，比较结果如图3所示。
Claims (3)
1.一种用于MIMO-OFDM系统的信号检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：发射端和接收端分别配置M和N根天线，信号从发射端发送后，会受到信道噪声的干扰；
S2：在检测前，接收端获取在第k(k＝1,2,…,K)个子载波上信道状态信息，即发射端和接收端之间的M*N的频域信道矩阵H(k)和信道噪声向量n(k)，并进一步得到接收端接收到的子载波信号，其中K为子载波总数；
S3：接收经过离散傅里叶变换的接收信号，表示为：
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其中i和j分别是接收和发射天线计数器，x(k)＝[x1(k)，x2(k)，...，xM(k)]表示M×1维发射符号向量，R(k)是N×1维接收符号向量，n(k)表示N×1维复高斯加性噪声向量，H(k)是N×M MIMO信道矩阵，H(k)的每个元素是相等方差的独立且相同分布的复高斯随机变量；
S4：计算信道条件阈值，阈值是计算信道矩阵的1范数条件数，阈值C(H)描述如下：
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其中Ci(H)是第i个信道矩阵的1维范数；
S5：在接收端设置两种信号检测方案：低复杂度的检测方案和高性能检查方案，例如QRPIC方案，如果第i个信道的1范数条件数大于C(H)，即信道条件较好，则采用低复杂度的检测方案，如果第i个信道的1范数条件数低于C(H)，则采用高性能检测方案。
2.根据权利要求1所述的一种用于MIMO-OFDM系统的信号检测方法，其特征在于，所述步骤S5中的低复杂度的检测方案为QRD-M方案。
3.根据权利要求1所述的一种用于MIMO-OFDM系统的信号检测方法，其特征在于，所述步骤S5中的高性能检查方案为QRPIC方案。
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