CN108270474B - 基于遗传算法的mimo-scma系统码本设计方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于遗传算法的多输入多输出稀疏码分多址MIMO‑SCMA系统码本设计方法，其实现步骤为：1.设置系统码本参数、2.定义码本结构、3.建立系统误码率的优化模型、4.求解优化模型、5.解码、6.输出结果。本发明解决了现有技术中发送端两个天线上的用户使用相同的码本，造成接收端用户在检测接收信号时码字间存在较大干扰，从而导致接收端用户检测的误码率较高的问题，以及在现有技术的码本的设计过程中计算复杂度会随着系统中用户数的增加而指数增长的问题，可以应用于下行多输入多输出稀疏码分多址MIMO‑SCMA系统的码本设计。

Description

基于遗传算法的MIMO-SCMA系统码本设计方法

技术领域

本发明属于通信技术领域，更进一步涉及无线通信技术领域中的一种基于遗传算法的下行多输入多输出稀疏码分多址MIMO-SCMA(multiple input multiple outputsparse code multiple access)系统中的码本设计方法。本发明可用于下行多输入多输出稀疏码分多址MIMO-SCMA系统中的码本的设计，发送端利用设计的码本形成输出信号。

背景技术

下行多输入多输出稀疏码分多址MIMO-SCMA系统将多输入多输出MIMO(multipleinput multiple output)技术应用于稀疏码分多址SCMA(sparse code multiple access)系统中，可以进一步提高稀疏码分多址SCMA系统的频谱效率。在该系统中发送端的码本设计以及接收端的检测方法对于系统的性能具有较大的影响。接收端在检测的时候需要利用发送端的码本信息，因此，码本的设计会对接收端的检测性能产生直接的影响。

Tang.Siyang,L.Hao,and Z.Ma.三人在其发表的论文"Low Complexity JointMPA Detection for Downlink MIMO-SCMA."(Global Communications Conference IEEE,2017:1-4.)中公开了一种下行MIMO-SCMA系统中的联合消息传递检测方法JMPA(jointmessage passing algorithm)。该方法中使用的联合消息传递检测方法JMPA将接收端的多天线上的信号进行联合检测。在该联合消息传递检测方法JMPA中，需要利用发送端的码本集构造一个虚码本集VB(virtual codebook)来进行消息传递检测。该方法存在的不足之处是，发送端两个天线上使用的是相同的码本，因此在检测时各个资源块上的码字间会存在较大的干扰，这会对检测的误比特率造成较大的影响。

重庆邮电大学在所申请的专利文献“基于最大化星座点和距离的SCMA码本设计”(申请公布号CN 106254296A，申请号201610628019.X)中公开了一种稀疏码分多址SCMA码本设计的方法。该方法首先将正交相移键控QPSK(Quadrature Phase Shift Keyin)旋转实现星座在坐标轴上的投影点间的距离最大；然后将旋转后的星座在X轴上的投影分别旋转，构造各用户各自的星座点，使得单个资源上叠加的用户的星座点间的和距离函数最大。但是，该方法仍然存在的不足之处是，该方法以星座点间的和距离函数为设计准则，运算的复杂度会随着系统中用户的增加指数增长，在用户较多的情况下运算的复杂度过高。

发明内容

本发明的目的在于针对上述现有技术存在的不足，提出了一种基于遗传算法的MIMO-SCMA系统码本设计方法。

实现本发明目的的具体思路是，首先定义发送端各个用户的码本结构，然后建立接收端用户检测的误码率模型，其中以发送端各个用户的码本中的参数作为模型中的参数，最后利用遗传算法求解该模型，得到所设计的码本。

本发明具体步骤包括如下：

(1)设置系统码本参数：

(1a)将下行多输入多输出稀疏码分多址MIMO-SCMA系统基站和接收端各用户的天线数均设置为2；

(1b)将下行多输入多输出稀疏码分多址MIMO-SCMA系统单天线上承载的用户数设置为6；

(1c)将下行多输入多输出稀疏码分多址MIMO-SCMA系统单天线上的资源块总数设置为4；

(1d)将下行多输入多输出稀疏码分多址MIMO-SCMA系统的码本大小设置为4。

(2)定义码本结构：

(2a)按照下式，确定码本中非零维度星座点的结构：

其中，NC_j表示发送端第j个用户的非零维度星座点，j的取值范围为1≤j≤12，α_j、β_j表示码字的幅值，并且

γ_j表示码字间的功率比，

表示码字的角度，i表示虚数单位；

(2b)将每个用户的非零维度星座点扩展为每个用户的码本。

(3)按照下式，建立系统误码率的优化模型：

Min BER(X)＝BER(Γ,Θ)

其中，Min表示对接收端的每个用户进行联合消息传递算法JMPA检测的误码率进行最小值操作，BER(X)表示接收端的每个用户进行联合消息传递算法JMPA检测的误码率，Γ为向量[γ₁，...，γ_i，...，γ₁₂]并且γ_i表示发送端第i个用户的码本中码字间的功率比，其取值范围是0.01≤γ_i≤100，Θ为向量

并且

表示发送端用户码本中第i个非零行中码字的角度值，其取值范围是

(4)求解优化模型：

(4a)设置遗传算法的参数，其中，终止条件为适应度F满足|F-1|＜0.01、初始种群数为66个、变异率为0.8、交叉率为0.05；

(4b)用遗传算法对发送端每一个用户的码本中码字间的功率比和码字的角度值按二进制进行编码，并随机产生一个初始群体；

(4c)对初始群体中每个个体进行选择、交叉、变异操作后，产生新一代群体；

(4d)将新一代群体中个体按二进制进行解码，得到新一代群体中码本的码字间的功率比和角度值；

(4e)按照下式，计算新一代群体中每个个体的适应度：

其中，F表示新一代群体中个体的适应度，BER表示接收端的每个用户进行联合消息传递算法JMPA检测的误码率，Γ为向量[γ₁，..，γ_i，...，γ₁₂，]并且γ_i表示发送端第i个用户的码本中码字间的功率比，其取值范围是0.01≤γ_i≤100，Θ为

并且

表示发送端用户码本中第i个非零行中码字的角度值，其取值范围是

BER_min表示新一代群体中接收端的每个用户进行联合消息传递算法JMPA检测的误码率的最小值，BER_max表示新一代群体中接收端的每个用户进行联合消息传递算法JMPA检测的误码率的最大值；

(4f)判断新一代群体中个体的适应度是否满足所设置遗传算法终止条件；如果是，则执行步骤(5)；否则，执行步骤(4c)。

(5)解码：

将新一代群体中适应度满足所设置遗传算法终止条件的个体按二进制进行解码，得到发送端每个用户的码本中码字间的功率比和码字的角度值。

(6)输出结果：

利用得到的发送端每个用户的码本中码字间的功率比和码字的角度值以及每个用户的码本结构，输出发送端每个用户的码本。

本发明与现有技术相比具有以下优点：

第一，本发明对下行多输入多输出稀疏码分多址MIMO-SCMA系统的发送端两个天线上的所有用户的码本进行设计。克服了现有技术中发送端两个天线上的用户使用相同的码本，造成接收端用户在检测接收信号时码字间存在较大干扰的问题，使得本发明降低了接收端检测的误码率，提高了检测性能。

第二，本发明在利用遗传算法对下行多输入多输出稀疏码分多址MIMO-SCMA系统的发送端各个用户所使用的码本进行设计时，以接收端用户检测的误码率最低作为设计准则。克服了现有技术中以码本中的星座点间的和距离函数为设计准则，造成运算的复杂度会随着用户数的增加而指数增长的问题。

附图说明

图1为下行多输入多输出稀疏码分多址MIMO-SCMA系统框图；

图2为本发明的流程图；

图3为本发明的仿真图。

具体实施方式：

下面结合附图对本发明作进一步的描述。

参照附图2，对本发明的具体步骤作进一步的描述如下。

步骤1，设置系统码本参数。

将下行多输入多输出稀疏码分多址MIMO-SCMA系统基站和接收端各用户的天线数均设置为2。

将下行多输入多输出稀疏码分多址MIMO-SCMA系统单天线上承载的用户数设置为6。

将下行多输入多输出稀疏码分多址MIMO-SCMA系统单天线上的资源块总数设置为4。

将下行多输入多输出稀疏码分多址MIMO-SCMA系统的码本大小设置为4。

步骤2，定义码本结构。

按照下式，确定码本中非零维度星座点的结构：

其中，NC_j表示发送端第j个用户的非零维度星座点，j的取值范围为1≤j≤12，α_j、β_j表示码字的幅值，并且

γ_j表示码字间的功率比，

表示码字的角度，i表示虚数单位。

将每个用户的非零维度星座点扩展为每个用户的码本。

扩展发送端每个用户的非零维度星座点的具体步骤如下：

按照下式，定义因子矩阵：

其中，因子矩阵F中的第j列表示发送端第j个用户的因子向量，第j个因子向量中元素“1”所在行的序号，分别表示发送端第j个用户的码本中两行非零维度星座点在码本中的行的序号。

将发送端每个用户的非零维度星座点按照该用户在因子矩阵中的因子向量扩展得到该用户的码本，该用户的码本中的其余码字均为0。

步骤3，按照下式，建立系统误码率的优化模型。

Min BER(X)＝BER(Γ,Θ)

其中，Min表示对接收端的每个用户进行联合消息传递算法JMPA检测的误码率进行最小值操作，BER(X)表示接收端的每个用户进行联合消息传递算法JMPA检测的误码率，Γ为向量[γ₁，...，γ_i，...，γ₁₂]并且γ_i表示发送端第i个用户的码本中码字间的功率比，其取值范围是0.01≤γ_i≤100，Θ为向量

并且

表示发送端用户码本中第i个码字的角度值，其取值范围是

联合消息传递算法JMPA的具体步骤如下：

按照下式，接收端每个用户生成一个与发送端用户对应的虚码本：

其中，CB_j表示接收端第j个用户的虚码本，j表示接收端用户的序号，其取值范围是1≤j≤12，diag(·)表示生成对角矩阵操作，h_j表示发送端发送第i个用户信号的天线与接收端第j个用户接受信号的天线间的信道系数，i表示发送端用户的序号，其取值与j对应相等，Cb_j表示发送端第i个用户的码本。

按照下式，对每一个接收端用户到每一个天线资源块的消息转移概率值进行初始化：

其中q_j→k表示接收端第j个用户到第k个天线资源块的消息转移概率值，s表示接收端第j个用户的虚码本中的码字，M表示接收端第j个用户的虚码本中码字的总数。

按照下式，计算每一个天线资源块到每一个接收端用户的消息转移概率值：

其中，r_k→j表示第k个天线资源块到接收端第j个用户的消息转移概率值，s表示接收端第j个用户的虚码本中的码字，∑表示求和操作，ξ_k表示占用第k个天线资源块的所有用户的集合，S表示从ξ_k中的每个用户的虚码本中各提取一个码字的所有可能的组合的集合，

表示S中的一个元素，exp(·)表示指数操作，

表示第k个天线资源块上接收信号中的噪声功率，||·||表示求绝对值操作，y_k表示第k个天线资源块上的信号值，

表示

中的一个元素，Π(·)表示连乘操作，j’表示ξ_k中除了第j个用户以外的任意用户，q_j→k表示接收端第j’个用户到第k个天线资源块的消息转移概率值。

按照下式，计算每一个接收端用户到每一个天线资源块的消息转移概率值：

其中，q_j→k表示接收端第j个用户到第k个天线资源块的消息转移概率值，s表示接收端第j个用户的虚码本中的码字，Π(·)表示连乘操作，ζ_j表示第j个用户所占用的天线资源块的集合，k’表示ζ_j中除了第k个天线资源块以外的任意资源块，r_k→k表示第k’个天线资源块到接收端第j个用户的消息转移概率值。

将每一个天线资源块到每一个接收端用户的消息转移概率和每一个接收端用户到每一个天线资源块的消息转移概率迭代执行15次。

按照下式，计算接收端的每一个用户接收的码字：

其中，

表示接收端第j个用户检测的码字，

表示选取接收端第j个用户的虚码本中的码字s，使大括号中表达式的值最大的操作，Π(·)表示连乘操作，ζ_j表示接收端第j个用户所占用的天线资源块的集合，k表示ζ_j中第k个元素，r_k→j表示第k个天线资源块到接收端第j个用户的消息转移概率值。

用接收端所有的用户计算出错的码字总数，除以发送端所有的用户所发送的码字的总数，将计算的商作为误码率。

步骤4，求解优化模型。

设置遗传算法的参数，其中，终止条件为适应度F满足|F-1|＜0.01、初始种群数为66个、变异率为0.8、交叉率为0.05。

用遗传算法对发送端每一个用户的码本中码字间的功率比和码字的角度值按二进制进行编码，并随机产生一个初始群体。

对初始群体中每个个体进行选择、交叉、变异操作后，产生新一代群体。

将新一代群体中个体按二进制进行解码，得到新一代群体中码本的码字间的功率比和角度值。

按照下式，计算新一代群体中每个个体的适应度：

其中，F表示新一代群体中个体的适应度，BER表示接收端的每个用户进行联合消息传递算法JMPA检测的误码率，Γ为向量[γ₁，...，γ_i，...，γ₁₂]，并且γ_i表示发送端第i个用户的码本中码字间的功率比，其取值范围是0.01≤γ_j≤100Θ为

并且

表示发送端用户码本中第i个码字的角度值，其取值范围是

BER_min表示新一代群体中接收端的每个用户进行联合消息传递算法JMPA检测的误码率的最小值，BER_max表示新一代群体中接收端的每个用户进行联合消息传递算法JMPA检测的误码率的最大值。

判断新一代群体中个体的适应度是否满足所设置遗传算法终止条件；如果是，则执行步骤5；否则，产生新一代群体。

步骤5，解码。

将新一代群体中适应度满足所设置遗传算法终止条件的个体按二进制进行解码，得到发送端每个用户的码本中码字间的功率比和码字的角度值。

步骤6，输出结果。

利用得到的发送端每个用户的码本中码字间的功率比和码字的角度值以及每个用户的码本结构，输出发送端每个用户的码本。

下面结合仿真实验对本发明的效果进一步说明。

1.仿真条件：

本发明的仿真实验是在MATLAB 16.0软件下进行的。在本发明的仿真实验中，为了真实地模拟加性高斯白噪声信道，采用伪随机序列模拟高斯白噪声。设置每一个数据帧的大小为1000。

2.仿真内容与结果分析：

本发明的仿真实验是将本发明生成的码本与现有技术生成的码本，分别应用于下行多输入多输出稀疏码分多址MIMO-SCMA系统中，通过该系统接收端用户检测的误码率进行对比，其结果如附图3所示。

图3中横轴表示信道的信噪比，纵轴表示接收端用户检测的误码率。图3中以星号图标示的曲线表示在下行多输入多输出稀疏码分多址MIMO-SCMA系统中，应用现有技术生成的码本时接收端用户检测的误码率曲线。图3中以三角形图标示的曲线表示在下行多输入多输出稀疏码分多址MIMO-SCMA系统中，应用本发明生成的码本时接收端用户检测的误码率曲线。从图3中可以看出，在信道的信噪比相同的情况下，在下行多输入多输出稀疏码分多址MIMO-SCMA系统中应用本发明生成的码本时，接收端用户检测误码率低于在该系统中应用现有技术生成的码本时，接收端用户检测的误码率。

Claims (2)

1.一种基于遗传算法的多输入多输出稀疏码分多址MIMO-SCMA系统码本设计方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)设置系统码本参数：

(1a)将下行多输入多输出稀疏码分多址MIMO-SCMA系统基站和接收端各用户的天线数均设置为2；

(1b)将下行多输入多输出稀疏码分多址MIMO-SCMA系统单天线上承载的用户数设置为6；

(1c)将下行多输入多输出稀疏码分多址MIMO-SCMA系统单天线上的资源块总数设置为4；

(1d)将下行多输入多输出稀疏码分多址MIMO-SCMA系统的码本大小设置为4；

(2)定义码本结构：

(2a)按照下式，确定码本中非零维度星座点的结构：

其中，NC_j表示发送端第j个用户的非零维度星座点，j的取值范围为1≤j≤12，α_j、β_j表示码字的幅值，并且

γ_j表示码字间的功率比，

表示码字的角度，i表示虚数单位；

(2b)按照下述步骤，将每个用户的非零维度星座点扩展为每个用户的码本结构：

第一步，按照下式，定义因子矩阵：

其中，因子矩阵F中的第j列表示发送端第j个用户的因子向量，第j个因子向量中元素“1”所在行的序号，分别表示发送端第j个用户的码本中两行非零维度星座点在码本中的行的序号；

第二步，将发送端每个用户的非零维度星座点按照该用户在因子矩阵中的因子向量扩展得到该用户的码本，该用户的码本中的其余码字均为0；

(3)按照下式，建立系统误码率的优化模型：

MinBER(X)＝BER(Γ,Θ)

其中，Min表示对接收端的每个用户进行联合消息传递算法JMPA检测的误码率进行最小值操作，BER(X)表示接收端的每个用户进行联合消息传递算法JMPA检测的误码率，Γ为向量[γ₁,...,γ_i,...,γ₁₂]，并且γ_i表示发送端第i个用户的码本中码字间的功率比，其取值范围是0.01≤γ_i≤100，Θ为向量

并且

表示发送端用户码本中第i个非零行中码字的角度值，其取值范围是

(4)求解优化模型：

(4a)设置遗传算法的参数，其中，终止条件为适应度F满足|F-1|＜0.01、初始种群数为66个、变异率为0.8、交叉率为0.05；

(4b)用遗传算法对发送端每一个用户的码本中码字间的功率比和码字的角度值按二进制进行编码，并随机产生一个初始群体；

(4c)对初始群体中每个个体进行选择、交叉、变异操作后，产生新一代群体；

(4d)将新一代群体中个体按二进制进行解码，得到新一代群体中码本的码字间的功率比和角度值；

(4e)按照下式，计算新一代群体中每个个体的适应度：

其中，F表示新一代群体中个体的适应度，BER表示接收端的每个用户进行联合消息传递算法JMPA检测的误码率，Γ为向量[γ₁,...,γ_i,…,γ₁₂]，并且γ_i表示发送端第i个用户的码本中码字间的功率比，其取值范围是0.01≤γ_i≤100，Θ为

并且

表示发送端用户码本中第i个非零行中码字的角度值，其取值范围是

BER_min表示新一代群体中接收端的每个用户进行联合消息传递算法JMPA检测的误码率的最小值，BER_max表示新一代群体中接收端的每个用户进行联合消息传递算法JMPA检测的误码率的最大值；

(4f)判断新一代群体中个体的适应度是否满足所设置遗传算法终止条件；如果是，则执行步骤(5)；否则，执行步骤(4c)；

(5)解码：

将新一代群体中适应度满足所设置遗传算法终止条件的个体按二进制进行解码，得到发送端每个用户的码本中码字间的功率比和码字的角度值；

(6)输出结果：

利用得到的发送端每个用户的码本中码字间的功率比和码字的角度值以及每个用户的码本结构，输出发送端每个用户的码本。

2.根据权利要求1所述的基于遗传算法的多输入多输出稀疏码分多址MIMO-SCMA系统码本设计方法，其特征在于，步骤(3)、步骤(4e)中所述联合消息传递算法JMPA的具体步骤如下：

第一步，按照下式，接收端每个用户生成一个与发送端用户对应的虚码本：

其中，CB_j表示接收端第j个用户的虚码本，j表示接收端用户的序号，其取值范围是1≤j≤12，diag()表示生成对角矩阵操作，h_i表示发送端发送第i个用户信号的天线与接收端第j个用户接受信号的天线间的信道系数，i表示发送端用户的序号，其取值与j对应相等，Cb_i表示发送端第i个用户的码本；

第二步，按照下式，对每一个接收端用户到每一个天线资源块的消息转移概率值进行初始化：

其中，q_j→k表示接收端第j个用户到第k个天线资源块的消息转移概率，s 表示接收端第j个用户的虚码本中的码字，M表示接收端第j个用户的虚码本中码字的总数；

第三步，按照下式，计算每一个天线资源块到每一个接收端用户的消息转移概率值：

其中，r_k→j表示第k个天线资源块到接收端第j个用户的消息转移概率值，s表示接收端第j个用户的虚码本中的码字，∑表示求和操作，ξ_k表示占用第k个天线资源块的所有用户的集合，S表示从ξ_k中的每个用户的虚码本中各提取一个码字的所有可能的组合的集合，

表示S中的一个元素，exp()表示指数操作，

表示第k个天线资源块上接收信号中的噪声功率，|| ||表示求绝对值操作，y_k表示第k个天线资源块上的信号值，

表示

中的一个元素，Π()表示连乘操作，j’表示ξ_k中除了第j个用户以外的任意用户，q_j’→k表示接收端第j’个用户到第k个天线资源块的消息转移概率；

第四步，按照下式，计算每一个接收端用户到每一个天线资源块的消息转移概率：

其中，q_j→k表示接收端第j个用户到第k个天线资源块的消息转移概率，s表示接收端第j个用户的虚码本中的码字，Π()表示连乘操作，

表示第j个用户所占用的天线资源块的集合，k’表示

中除了第k个天线资源块以外的任意资源块，r_k’→j表示第k’个天线资源块到接收端第j个用户的消息转移概率；

第五步，将第三步和第四步迭代执行15次；

第六步，按照下式，计算接收端的每一个用户接收的码字：

其中，

表示接收端第j个用户检测的码字，

表示选取接收端第j个用户的虚码本中的码字s，使大括号中表达式的值最大的操作，∏()表示连乘操作，

表示接收端第j个用户所占用的天线资源块的集合，k表示

中第k个元素，r_k→j表示第k个天线资源块到接收端第j个用户的消息转移概率；

第七步，用接收端所有的用户计算出错的码字总数，除以发送端所有的用户所发送的码字的总数，将计算的商作为误码率。

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