CN107809299B - 多用户共享接入技术上行链路的先串后并多用户检测方法 - Google Patents
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Abstract
Description
技术领域
本发明涉及上行链路多用户检测方法。
背景技术
非正交多址接入技术、基本多用户检测算法、MUSA上行链路多用户检测算法
1.非正交多址接入技术
由于移动互联网和物联网的快速发展,以及用户需求的不断增加,现有的第四代移动通信系统(4G)已经无法满足需求,因此提出了第五代移动通信系统(5G)。由于传统移动通信系统使用的正交多址接入技术,包括FDMA、TDMA、CDMA和OFDMA,都无法应对未来通信大业务量的需求,因此在5G中提出了非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)技术。
现有的NOMA技术包括:功率域NOMA技术、稀疏码多址接入(Sparse Code MultipleAccess,SCMA)技术、多用户共享接入(Multi-User Shared Access,MUSA)技术和图样分割多址接入(Pattern Division Multiple Access,PDMA)技术。NOMA技术核心思想是给各个用户分配非正交的资源,因此可以提高频谱效率、提升系统容量,实现更高效率通信的目标。但是由于NOMA技术中不同用户所占用的资源非正交,接收端的各个用户信息之间会产生多址干扰(Multi-Address Interference,MAI),因此NOMA的接收端需要进行多用户检测。
本发明主要针对MUSA技术上行链路接收端的多用户检测算法进行改进。上行链路是指用户发送信息,基站接收信息的通信过程。
2.基本多用户检测算法
多用户检测分为最优多用户检测和次最优多用户检测。最优多用户检测一般指传统的最大似然(Maximum Likelihood,ML)检测算法,如式(2)所示。该算法采用穷举遍历的思想,因此检测性能很好,但复杂度高,难以实际应用。
次最优多用户检测包括线性检测算法和非线性检测算法。
线性检测是将接收信号直接与线性算子相乘,如式(3)所示,ω为线性算子。该检测算法十分简单,但是存在对噪声的放大作用,因此检测性能较差。线性检测算法主要包括迫零(Zero Forcing,ZF)检测算法和最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)检测算法。ZF检测算法的线性算子(求解矩阵)为ω=(HTH)-1HT,MMSE检测算法的线性算子为ω=(HHT+σ2I)-1HT。ZF检测相对MMSE检测计算更加简单,但是对噪声的放大影响更大,检测性能更差。
非线性检测主要指干扰消除算法,包括并行干扰消除(Parallel InterferenceCancellation,PIC)算法和串行干扰消除(Successive Interference Cancellation,SIC)算法。干扰消除检测算法的思想是将其他用户的数据看作是对待检测用户数据的干扰,采用将其他用户数据重构消除的方法来得到待检测用户的数据。
SIC检测算法是逐个检测用户数据,并将检测到的用户数据逐个重构消除,之后检测的用户数据受其他用户数据的干扰就会减小,这样依次检测,直至全部用户检测完成。SIC的结构框图如图5所示。
在SIC算法中,由于误码传播的特点,前一个用户数据的检测正确与否会直接影响下一个甚至之后的用户的数据检测。因此需要对用户的信干噪比(Signal toInterference plusNoise Ratio,SINR)进行计算排序,优先检测SINR大的用户,因为用户的SINR越大,越容易检测,且误码性能越好。
SIC算法主要包括三个步骤:排序、检测和重构消除。首先计算接收信号中各个用户的SINR,按照SINR的大小对各个用户进行排序;然后进行线性检测,检测待检测用户中SINR最大的,得到该用户的数据;最后将检测得到的用户数据进行编码调制,重构后的数据从接收信号中消除,得到更新后的接收信号。然后不断重复以上步骤,直至所有用户的数据都能够被检测出来。
串行干扰消除算法需要进行SINR计算排序,还要对多个用户的数据依次检测重构消除,算法的计算复杂度和处理时延会随着用户数的增加不断增加。因此,考虑选择采用并行干扰消除算法。
PIC算法的主要步骤是检测和重构消除,不需要对用户进行SINR的计算排序,而是首先对所有用户进行并行的线性检测,得到所有用户的初始估计数据,然后将检测后的数据送入PIC检测器,在PIC检测器中进行并行的重构和消除,如式(4)所示,之后重复上面的过程,迭代更新各用户的估计数据,最后得到可信赖的所有用户的数据。
PIC检测算法中,在进行线性检测时,由于其他用户造成的多址干扰的影响严重,所以其误码性能不如SIC算法。但是其不需要计算各用户的SINR,所以计算复杂度低,同时由于是并行的对各用户数据进行处理,所以其处理时延小。
SIC算法是对各个用户进行依次检测、逐个消除,算法的时延与用户数有关,用户数越多,时延越大;PIC算法是并行的进行线性检测和重构消除,但是为了提高估计数据的准确性,需要进行重复迭代过程,所以算法的处理时延主要与迭代次数有关。
3.MUSA上行链路多用户检测算法
MUSA上行链路接入模型如图1所示。在发射端,各用户的原始数据首先进行编码和星座映射,得到各用户的调制符号,然后各用户随机选择扩展序列,将各自的调制符号进行扩展,得到扩展之后的数据。各个用户扩展之后的数据可以通过多用户共享信道进行传输,各个用户可以占用相同的时频资源。在接收端,接收到的数据首先通过线性模块进行线性处理,得到各用户的初始估计数据,线性检测的检测性能较差,需要在之后通过干扰消除技术将其他用户对该用户的多址干扰消除掉,再通过解调译码,最终得到各用户的原始数据。由于各个用户所选择的扩展序列不要求具有严格的正交性,因此属于非正交多址接入技术。
MUSA上行链路使用复数域多元码序列作为扩展序列,复数域多元码序列由于实部和虚部设计的自由性,在码序列长度很短时也能具有很低的互相关性。使用复数域多元码序列来作为扩展序列,不仅能够满足系统的高用户过载性能,还能够有效减少系统的处理复杂度、处理时延以及系统功耗。
一种复数域多元码序列,其序列码的实部和虚部都取值于多元实数集为{1,-1},如图6a所示。根据星座图可以得到,该种情况下,可选的复数码的集合为{1+i,-1+i,-1-i,1-i}。
由于5G通信系统需要大量的具有低的互相关性的扩展序列来支持大量的用户免调度接入。如图6a所示的复数码可选的元素个数为4,则对于长度为L的扩展序列,可选的码序列个数为4L。如果扩展序列的长度为4,则总共可选的码序列个数为256个。
将复数码的实部和虚部可选的元素个数设为M,另一种可能的复数扩展码序列的M=3,如图6b所示。这种序列的复数码的实部和虚部取值于多元实数集{1,0,-1},因此,可选的复数码的集合为{0,1,1+i,i,-1+i,-1,-1-i,-i,1-i},可选的复数码序列的个数为9L。如果扩展序列的长度为4,则可选的码序列个数为6561个,数量相比M=2的复数码大大增加。
MUSA上行链路接收端现有三种典型的多用户检测算法,MMSE-SIC检测算法、MMSE-PIC检测算法以及改进的准并行干扰消除检测算法(MMSE-2SIC)。
MMSE-SIC检测算法的线性处理模块采用MMSE线性运算,干扰消除模块采用串行干扰消除(SIC),其处理流程如图2所示。
MMSE-PIC检测算法的线性处理模块采用MMSE线性运算,干扰消除模块采用并行干扰消除(PIC),其处理流程如图3所示。
准并行干扰消除检测算法线性处理模块采用MMSE线性检测,干扰消除模块采用准并行干扰消除(2SIC),其处理流程如图4所示。准并行干扰消除检测算法是现有的一种多用户检测算法的改进,不同于MMSE-SIC和MMSE-PIC,该算法每次处理两个用户,相比MMSE-SIC减少了处理时延,但也因此降低了检测性能。
MMSE-SIC检测算法性能最好,但计算复杂度高、处理时延大;MMSE-PIC检测算法的计算复杂度和处理时延较MMSE-SIC大大减少,但检测性能很差;准并行干扰消除检测算法是MMSE-SIC和MMSE-PIC的折衷,算法的计算复杂度和处理时延相比MMSE-SIC更小,检测性能相比MMSE-PIC更好,但是仍然较差。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有MMSE-SIC检测算法计算复杂度高、处理时延大;MMSE-PIC检测算法检测性能差;以及准并行干扰消除检测算法计算复杂度和处理时延相比MMSE-SIC更小,检测性能相比MMSE-PIC更好,但是检测性能仍然较差的问题,而提出多用户共享接入技术上行链路的先串后并多用户检测方法。
多用户共享接入技术上行链路的先串后并多用户检测方法具体过程为:
步骤一、假设发射端有K个用户,每个用户随机选择扩展序列,然后每个用户将各自的调制符号根据随机选择的扩展序列扩展后通过一条高斯白噪声信道传输,在接收端接收到信号R;
步骤二、计算每个用户的SINR,公式为:
其中,ωk为用于计算SINRk的MMSE算法的检测系数,ωk=(Hk THk+σ2I)-1Hk T;SINRk为第k个用户的信干噪比,Nk为第k个用户的高斯白噪声;k表示第k个用户,k取值为1-K;I为单位矩阵,K取值为1-64中的正整数;T为转置;
步骤三、设置门限值M;
取SINRk≥M的情况,对SINRk≥M的所有用户做SIC检测,过程为:
步骤三一、选择SINRk中的最大值,对信号R做MMSE检测、QPSK解调、Turbo译码,得到SINRk中的最大值对应用户的检测结果;
步骤三二、根据Turbo编码中加入的CRC校验码判断Turbo译码是否正确;
若Turbo译码正确,对SINRk中的最大值对应用户的检测结果依次进行Turbo编码、QPSK调制、扩展、乘以信道系数的重构处理,得到重构处理后的数据;然后将信号R减去重构处理后的数据得到新的信号R;执行步骤三三;
若Turbo译码错误,执行步骤三三;
步骤三三、将SINRk中的最大值对应用户从SINRk≥M的所有用户中去除,执行步骤三一,直至SINRk≥M的所有用户全部被去除;
步骤四、取SINRk<M的情况,对SINRk<M的所有用户做PIC检测,过程为:
步骤四一、令SINRk<M的各个用户的接收信号(这里说的“各个用户的接收信号”具体物理意义并不明确,因为在这里实际中是得不到每个用户各自接收端接收到的信号的,因为他们是混在一起的。但是在分析中,可以假设一下,相当于只是个中间变量,假设已经有了每个用户各自发射信号进过信道后接收端接收到的用于检测的接收信号,但是假设“各个用户的接收信号”都等于一个一样的值,实际肯定是不一样的。并行干扰消除(PIC)和串行干扰消除(SIC)的目的就是将这几个假设的量不断逼近真实的。)均等于步骤三得到的新的信号R;
步骤四二、对SINRk<M的各个用户的接收信号进行MMSE检测、QPSK解调、Turbo译码,得到SINRk<M的各个用户的接收信号检测结果;
步骤四三、根据Turbo编码中加入的CRC校验码判断Turbo译码是否正确;
若Turbo译码正确,对译码正确的所有用户的接收信号检测结果分别进行Turbo编码、QPSK调制、扩展、乘以信道系数的重构处理,得到译码正确的所有用户的重构处理后的数据;执行步骤四四;
若Turbo译码错误,执行步骤四四;
步骤四四、分别将SINRk<M的各个用户的接收信号减去译码正确的用户中除自身用户外的所有用户的重构处理后的数据,得到新的SINRk<M的各个用户的接收信号;
步骤四五、重复步骤四二-步骤四四1次或2次。
本发明的有益效果为:
本发明提出了“先串后并”多用户检测算法,该检测算法首先消除了信号较强用户的数据,减小了MUSA上行链路接收端接收信号的用户间多址干扰,改进了PIC检测中信号较弱用户的检测性能,同时剩余用户数目也不需要太多次迭代更新,大幅提升系统检测性能的同时算法复杂度和处理时延小。
表1是多用户检测算法的性能指标对比,由表1可以看出,MMSE-SIC多用户检测算法检测性能好,但计算复杂度高、处理时延大,MMSE-PIC多用户检测算法计算复杂度和处理时延低,但检测性能差。因此需要考虑选择两种改进多用户检测算法:现有的改进的准并行干扰消除多用户检测算法和本发明提出的“先串后并”多用户检测算法。两者在计算复杂度和处理时延相差不多的情况下,当系统用户过载率小于180%时,“先串后并”多用户检测的系统平均误块率更低,检测性能更好,当用户过载率大于180%时,准并行干扰消除多用户检测的系统平均误块率更低,检测性能更好。(用户过载率定义为系统同时接入用户数与扩展序列长度的比值。)因此,当系统用户过载率小于180%时,可以选择“先串后并”多用户检测算法。解决了现有MMSE-SIC检测算法计算复杂度高、处理时延大;MMSE-PIC检测算法检测性能差;以及准并行干扰消除检测算法计算复杂度和处理时延相比MMSE-SIC更小,检测性能相比MMSE-PIC更好,但是检测性能仍然较差的问题。
表1多用户检测算法对比
附图说明
图1为MUSA上行链路接入模型示意图;
图2为MMSE-SIC处理流程图;
图3为MMSE-PIC处理流程图;
图4为MMSE-2SIC处理流程图;
图5为串行干扰消除结构图
图6a为复数二元码星座图;
图6b为复数三元码星座图;
图7为多用户检测算法性能对比图,MMSE-SPIC为本发明针对多用户共享接入技术上行链路多用户检测方法。
具体实施方式
具体实施方式一:本实施方式的多用户共享接入技术上行链路的先串后并多用户检测方法具体过程为:
“先串后并”多用户检测算法
MMSE-PIC检测算法的每一次迭代都需要对所有用户进行MMSE检测,以及重构和消除自身以外的其他所有用户产生的MAI,其实现结构比较复杂,而且由于多用户间的MAI,算法的检测性能较差。如果在进行PIC之前,能够将信号较强的用户信号检测出来,将其作为干扰消除掉,这就相当于去除了最大的多址干扰,再利用PIC检测其余用户的数据就能够得到更好的检测性能。其本质思想是先将信号较强的用户进行SIC检测,剩余信号较弱的用户再进行PIC检测,相当于“先串后并”多用户检测。
该检测算法首先消除了信号较强用户的数据,减小了MUSA上行链路接收端接收信号的用户间多址干扰,改进了PIC检测中信号较弱用户的检测性能,同时剩余用户数目也不需要太多次迭代更新,大幅提升系统检测性能的同时算法复杂度和时延依然很小。
“先串后并”多用户检测算法处理流程如图5所示。根据图5的处理流程,检测算法的具体处理步骤为:
步骤一、假设发射端有K个用户,每个用户随机选择扩展序列,然后每个用户将各自的调制符号根据随机选择的扩展序列扩展后通过一条高斯白噪声信道传输,在接收端接收到信号R;
所述调制符号为各个用户的信号分别进行Turbo编码和QPSK调制得到的;
其中Turbo编码中加入CRC校验;CRC为循环冗余校验码;QPSK为正交相移键控;
步骤二、计算每个用户的SINR(多个用户共用一个信道),公式为:
其中,ωk为用于计算SINRk的MMSE算法的检测系数,ωk=(Hk THk+σ2I)-1Hk T;SINRk为第k个用户的信干噪比,Nk为第k个用户的高斯白噪声;k表示第k个用户,k取值为1-K;I为单位矩阵,K取值为1-64中的正整数;T为转置;
步骤三、设置门限值M(在各用户信噪比4-20dB均匀分布的条件下,M取-2dB);
取SINRk≥M的情况,对SINRk≥M的所有用户做SIC检测,过程为:
步骤三一、选择SINRk中的最大值,对信号R做MMSE检测、QPSK解调、Turbo译码,得到SINRk中的最大值对应用户的检测结果;
步骤三二、根据Turbo编码中加入的CRC校验码判断Turbo译码是否正确;
若Turbo译码正确,对SINRk中的最大值对应用户的检测结果依次进行Turbo编码、QPSK调制、扩展、乘以信道系数的重构处理,得到重构处理后的数据;然后将信号R减去重构处理后的数据得到新的信号R;执行步骤三三;
若Turbo译码错误,则不对其进行重构消除处理,执行步骤三三;
步骤三三、将SINRk中的最大值对应用户从SINRk≥M的所有用户中去除,执行步骤三一,直至SINRk≥M的所有用户全部被去除;
步骤四、取SINRk<M的情况,对SINRk<M的所有用户做PIC检测,过程为:
步骤四一、令SINRk<M的各个用户的接收信号(这里说的“各个用户的接收信号”具体物理意义并不明确,因为在这里实际中是得不到每个用户各自接收端接收到的信号的,因为他们是混在一起的。但是在分析中,可以假设一下,相当于只是个中间变量,假设已经有了每个用户各自发射信号进过信道后接收端接收到的用于检测的接收信号,但是假设“各个用户的接收信号”都等于一个一样的值,实际肯定是不一样的。并行干扰消除(PIC)和串行干扰消除(SIC)的目的就是将这几个假设的量不断逼近真实的。)均等于步骤三得到的新的信号R;
步骤四二、对SINRk<M的各个用户的接收信号进行MMSE检测、QPSK解调、Turbo译码,得到SINRk<M的各个用户的接收信号检测结果;
步骤四三、根据Turbo编码中加入的CRC校验码判断Turbo译码是否正确;
若Turbo译码正确,对译码正确的所有用户的接收信号检测结果分别进行Turbo编码、QPSK调制、扩展、乘以信道系数的重构处理,得到译码正确的所有用户的重构处理后的数据;执行步骤四四;
若Turbo译码错误,则不对其进行重构消除处理,执行步骤四四;
步骤四四、分别将SINRk<M的各个用户的接收信号减去译码正确的用户中除自身用户外的所有用户的重构处理后的数据,得到新的SINRk<M的各个用户的接收信号;
步骤四五、重复步骤四二-步骤四四1次或2次。提高SINRk<M的各个用户的接收信号检测结果的准确性。
具体实施方式二:本实施方式与具体实施方式一不同的是:所述步骤一中信号R表示为:
K表示用户的数目,表示第k个用户扩展后的数据,Hk表示第k个用户的信道系数,本发明中采用理想信道估计;N是均值为0,方差为σ2的高斯白噪声;Sk表示第k个用户发射的调制数据,Wk表示第k个用户随机选取的扩展序列,符号·表示两个矩阵的对应位置元素相乘;符号表示Wk的第n列的每一个元素分别与Hk的第n个元素相乘,n取值为正整数;Fk为第k个用户的等效信道系数;
根据(1)得出第k个用户的等效信道系数
其它步骤及参数与具体实施方式一相同。
具体实施方式三:本实施方式与具体实施方式一或二不同的是:所述步骤三一中对信号R做MMSE检测的过程为:
求解矩阵将矩阵与R相乘,得到
为用于做接收信号MMSE检测的检测系数。
其它步骤及参数与具体实施方式一或二相同。
具体实施方式四:本实施方式与具体实施方式一至三之一不同的是:所述步骤四二中对SINRk<M的各个用户的接收信号做MMSE检测的过程为:
求解矩阵分别将矩阵与SINRk<M中第k个用户的接收信号相乘;
为用于做接收信号MMSE检测的检测系数。
其它步骤及参数与具体实施方式一至三之一相同。
采用以下实施例验证本发明的有益效果:
实施例一:
本实施例多用户共享接入技术上行链路的先串后并多用户检测方法具体是按照以下步骤制备的:
通过仿真来验证几种多用户检测算法的检测性能,仿真参数配置如表2所示,可以得到系统的用户过载率和系统平均误块率的关系曲线,仿真结果如图7所示。
表2仿真参数配置
对于“先串后并”多用户检测算法,不同的SINR判决门限值会影响系统的检测性能。通过仿真可以得到不同的SINR判决门限值对系统的检测性能影响如表3所示。由表3可以看出,SINR门限值会影响BLER的大小,SINR门限值越大,做SIC检测的用户数越少,用户多址干扰越严重,BLER越大,系统性能越差;SINR门限值越小,做SIC检测用户数越多,用户多址干扰减弱,BLER越小,系统性能越好。在上面的仿真中综合考虑复杂度、时延和检测性能,选择了-2dB作为SINR判决门限值。
表3“先串后并”多用户检测中不同SINR门限判决值对系统性能影响
本发明还可有其它多种实施例,在不背离本发明精神及其实质的情况下,本领域技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形,但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。
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