CN108599894A - 与Turbo码相结合的SEFDM信号的检测方法、无线通信系统 - Google Patents

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Abstract

本发明属于无线通信技术领域，公开了一种与Turbo码相结合的SEFDM信号的检测方法、无线通信系统，结合SEFDM信号的解调公式，初步解调，对解调后的信号进行MAP译码；将译码后的信号代入解调公式，并给出其中一条子载波上的载波间干扰；载波间干扰变换成两个序列的循环卷积的形式，方便计算；从初步解调后的信号中减去求得的载波间干扰，将结果送入下一次迭代。本发明在误码率性能上，当压缩因子大于0.6时，表现出比现有算法更好的误码率性能，压缩因子小于0.6时，误码率性能也与现有算法接近。在算法复杂度上，与Turbo码结合的SEFDM信号的检测算法的算法复杂度至于载波数N有关，且小于原有算法。

Description

与Turbo码相结合的SEFDM信号的检测方法、无线通信系统
技术领域
本发明属于无线通信技术领域，尤其涉及一种与Turbo码相结合的SEFDM信号的检测方法、无线通信系统。
背景技术
目前，业内常用的现有技术是这样的：在现代无线通信领域，随着通信技术的发展，频谱资源变得越来越紧张。SEFDM信号故意破坏了OFDM系统中子载波之间的正交性原则，使子载波之间靠的更近，这样使同样的带宽内有更多的子载波，从而获得了更高的频谱效率，但这样做会带来大量的子载波间干扰(ICI)，给接收端的信号检测带来许多困难。因此，研究SEFDM信号的检测算法就具有了一定的意义和价值。现有技术一将迭代算法和固定复杂度的球型算法相结合的ID-FSD检测算法，该算法用ID算法作为前置算法代替了之前采用的奇异值分解降秩算法(TSVD)，提高了SEFDM系统的误码率性能，但随着系统载波的增加，算法的计算复杂度将变得很大。随后，现有技术二与Turbo码结合的SEFDM系统的检测算法。该方法在ID-FSD检测算法的基础上进一步提高了系统的误码率性能，但算法的计算复杂度较高。综上所述，现有技术存在的问题是算法的复杂度较高。
综上所述，现有技术存在的问题是：1.现有技术的计算复杂度比较大，在实际应用时，给系统的实现带来很多困难。2.在压缩因子较小的情况下，检测算法的误码率性能较差。
解决上述技术问题的难度和意义：1.降低算法的复杂度，能降低实际应用时的成本。2.如果能压缩因子较小时的误码率性能，就能加大子载波压缩的程度，从而进一步提高了系统的频谱效率。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种与Turbo码相结合的SEFDM信号的检测方法、无线通信系统。
本发明是这样实现的，一种与Turbo码相结合的SEFDM信号的检测方法，所述与Turbo码相结合的SEFDM信号的检测方法结合SEFDM信号的解调公式，对该SEFDM信号进行初步解调，再对解调后的信号进行MAP译码；将译码后的信号代入解调公式，并给出其中一条子载波上的载波间干扰；再将其中一条子载波上的干扰变换成两个序列的循环卷积的形式；从初步解调后的信号中减去求得的载波间干扰，将结果送入下一次迭代。
进一步，所述与Turbo码相结合的SEFDM信号的检测方法包括以下步骤：
步骤一，产生SEFDM信号其中，α为压缩因子，N为子载波个数，X(k)为第k个子载波上的QAM符号；接受端SEFDM信号的解调表示为：接收端完美均衡，即令x(n)＝r(n)+s(n)，其中，s(n)为噪声，得：
步骤二，对R(k)采用MAP算法进行Turbo迭代译码；
步骤三，将译码结果X(k')代入R(k)的表达式中，其中的一条子载波上的载波间干扰为：
步骤四，令其中A(k)是一个长为2N的序列，I(k)是X(k)与A(k)的2N点循环卷积的形式；则有I(k)＝C(k+N)+s(k')；循环卷积的计算用C(k)＝FFT(IFFT(A(k))·IFFT(X(k)))求得；
步骤五，通过载波数N和压缩因子α后求得A(k)，进一步求得I(k)，每一次迭代结束后，计算R(k)-I(k)，将结果送入下一次迭代；随着迭代次数的增加，载波间干扰被逐渐消除，对最后一次迭代中MAP译码器输出的软信息进行硬判决，得到检测到的信号。
进一步，所述步骤二中MAP算法具体包括：根据对数似然比的公式，译码器的输出表示为：其中yk为译码器的接受序列，再利用Bayes准则，将上式转换为：
式中，求和是对所有在uk＝1或uk＝0条件下的状态转移引起；
根据BCJR算法，p(Sk-1＝s',Sk＝s,yk)表示为：
p(Sk-1＝s',Sk＝s,yk)＝p(s',yk-1)p(s,yk|s')p(yk+1|s)＝αk-1(s')γk(s',s)βk(s)；
其中，αk(s)为前向递归概率，βk(s)为后项递归概率，γk(s',s)为s'和s之间的分支转移度量；求得这三个值就能得到MAP译码器输出的对数似然比；Turbo编码器中的分量编码器可以看成一个马尔可夫源，k时刻发生的事件只和状态Sk-1有关，前向递归概率αk(s)由：
求得，其中，s'为所有能在k时刻转移到状态s的k-1时刻的状态的集合；同理，通过反向递归求得后项递归概率βk(s)：
其中，s为所有能从k-1时刻的s'状态转移到下一时刻的状态的集合，分支度量γk(s',s)表示为：
γk(s',s)＝P(uk)p(yk|uk)；
其中，P(uk)是关于uk的先验概率，p(yk|uk)是由信道转移概率决定，根据上面计算得出的前向递归概率αk(s)，后项递归概率βk(s)和分支转移度量γk(s',s)，可以求得译码器输出的对数似然比；将其中的外信息在两个分量译码器之间反复迭代。
本发明的另一目的在于提供一种应用所述与Turbo码相结合的SEFDM信号的检测方法的无线通信系统。
综上所述，本发明的优点及积极效果为：如图2所示，本发明在误码率性能方面，当压缩因子小于0.6，即压缩程度比较大时，表现出比现有技术二算法更好的误码率性能，压缩因子大于0.6时，误码率性能也与现有技术二算法接近，两者差距在0.1dB内。在算法复杂度方面，本发明提供的与Turbo码结合的SEFDM信号的检测算法的算法复杂度只和载波数N有关，算法复杂度为6Nlog2N+9N,且与压缩因子无关。而现有技术二算法的复杂度为3cNlog2N+(4c-1)N,其中c为系统给定的与压缩因子有关的一个整数，本发明中的算法复杂度只有在压缩因子为0.5时，复杂度才略高于现有技术二中的算法。其它情况下的复杂度都小于现有技术二算法。
附图说明
图1是本发明实施例提供的与Turbo码相结合的SEFDM信号的检测方法流程图。
图2是本发明实施例提供的与Turbo码结合的SEFDM信号的检测算法与原有算法的误码率性能比较图；
图中：实线表示本发明提供的与Turbo码结合的SEFDM信号的检测算法；虚线表示现有的算法。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，本发明实施例提供的与Turbo码相结合的SEFDM信号的检测方法包括以下步骤：
S101：结合SEFDM信号的解调公式，对该SEFDM信号进行初步解调，再对解调后的信号进行MAP译码；
S102：将译码后的信号代入解调公式，并给出其中一条子载波上的载波间干扰；再将其中一条子载波上的干扰变换成两个序列的循环卷积的形式；
S103：从初步解调后的信号中减去求得的载波间干扰，将结果送入下一次迭代。
本发明实施例提供的与Turbo码相结合的SEFDM信号的检测方法具体包括以下步骤：
步骤一，产生SEFDM信号其中，α为压缩因子，N为子载波个数，X(k)为第k个子载波上的QAM符号。类似，接受端SEFDM信号的解调可以表示为：假设接收端完美均衡，即令x(n)＝r(n)+s(n)，其中，s(n)为噪声。则可得：
步骤二，对R(k)采用MAP算法进行Turbo迭代译码。其中MAP算法的原理为：
根据对数似然比的公式，译码器的输出可以表示为：其中yk为译码器的接受序列，再利用Bayes准则，将上式转换为：
式中，求和是对所有在uk＝1或uk＝0条件下的状态转移引起的。
根据BCJR算法，p(Sk-1＝s',Sk＝s,yk)可以表示为：
p(Sk-1＝s',Sk＝s,yk)＝p(s',yk-1)p(s,yk|s')p(yk+1|s)＝αk-1(s')γk(s',s)βk(s)；
其中，αk(s)为前向递归概率，βk(s)为后项递归概率，γk(s',s)为s'和s之间的分支转移度量。求得这三个值就能得到MAP译码器输出的对数似然比。Turbo编码器中的分量编码器可以看成一个马尔可夫源，因此k时刻发生的事件只和状态Sk-1有关。所以前向递归概率αk(s)可以由：
求得，其中，s'为所有能在k时刻转移到状态s的k-1时刻的状态的集合。同理，通过反向递归可以求得后项递归概率βk(s)：
其中，s为所有能从k-1时刻的s'状态转移到下一时刻的状态的集合。分支度量γk(s',s)可以表示为：
γk(s',s)＝P(uk)p(yk|uk)；
其中，P(uk)是关于uk的先验概率，p(yk|uk)是由信道转移概率决定的。根据上面计算得出的前向递归概率αk(s)，后项递归概率βk(s)和分支转移度量γk(s',s)，可以求得译码器输出的对数似然比。将其中的外信息在两个分量译码器之间反复迭代，便可以完成整个译码过程。
步骤三，将译码结果X(k')代入R(k)的表达式中，考虑其中的一条子载波，这条子载波上的载波间干扰为：
步骤四，令其中A(k)是一个长为2N的序列。可以看出，I(k)是X(k)与A(k)的2N点循环卷积的形式。令则有I(k)＝C(k+N)+s(k')。循环卷积的计算可用C(k)＝FFT(IFFT(A(k))·IFFT(X(k)))求得；
步骤五，知道了载波数N和压缩因子α后，便可以求得A(k)，从而进一步求得I(k)，每一次迭代结束后，计算R(k)-I(k)，将结果送入下一次迭代。这样随着迭代次数的增加，载波间干扰(ICI)被逐渐消除，对最后一次迭代中MAP译码器输出的软信息进行硬判决，便得到了检测到的信号。
下面结合仿真实验对本发明的应用效果作详细的描述。
为了评估方法的性能，下面的仿真实验采用信号的类型为QPSK信号，并进行4次迭代。为了测试本方法的检验统计量的性能，参数设置如下：序列长度为1024，Turbo码码率为1/2，信道为高斯信道。仿真结果如图2所示，本发明的SEFDM信号检测算法是有效可行的。由此说明本发明方法在高斯信道和频谱压缩因子较小的条件下，对SEFDM信号的检测具有较好的误码率性能。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种与Turbo码相结合的SEFDM信号的检测方法，其特征在于，所述与Turbo码相结合的SEFDM信号的检测方法结合SEFDM信号的解调公式，对该SEFDM信号进行初步解调，再对解调后的信号进行MAP译码；将译码后的信号代入解调公式，并给出其中一条子载波上的载波间干扰；再将其中一条子载波上的干扰变换成两个序列的循环卷积的形式；从初步解调后的信号中减去求得的载波间干扰，将结果送入下一次迭代。
2.如权利要求1所述的与Turbo码相结合的SEFDM信号的检测方法，其特征在于，所述与Turbo码相结合的SEFDM信号的检测方法包括以下步骤：
步骤一，产生SEFDM信号其中，α为压缩因子，N为子载波个数，X(k)为第k个子载波上的QAM符号；接受端SEFDM信号的解调表示为：接收端完美均衡，即令x(n)＝r(n)+s(n)，其中，s(n)为噪声，得：
步骤二，对R(k)采用MAP算法进行Turbo迭代译码；
步骤三，将译码结果X(k')代入R(k)的表达式中，其中的一条子载波上的载波间干扰为：
步骤四，令其中A(k)是一个长为2N的序列，I(k)是X(k)与A(k)的2N点循环卷积的形式；则有I(k)＝C(k+N)+s(k')；循环卷积的计算用C(k)＝FFT(IFFT(A(k))·IFFT(X(k)))求得；
步骤五，通过载波数N和压缩因子α后求得A(k)，进一步求得I(k)，每一次迭代结束后，计算R(k)-I(k)，将结果送入下一次迭代；随着迭代次数的增加，载波间干扰被逐渐消除，对最后一次迭代中MAP译码器输出的软信息进行硬判决，得到检测到的信号。
3.如权利要求2所述的与Turbo码相结合的SEFDM信号的检测方法，其特征在于，所述步骤二中MAP算法具体包括：根据对数似然比的公式，译码器的输出表示为：其中yk为译码器的接受序列，再利用Bayes准则，将上式转换为：
式中，求和是对所有在uk＝1或uk＝0条件下的状态转移引起；
根据BCJR算法，p(Sk-1＝s',Sk＝s,yk)表示为：
p(Sk-1＝s',Sk＝s,yk)＝p(s',yk-1)p(s,yk|s')p(yk+1|s)＝αk-1(s')γk(s',s)βk(s)；
其中，αk(s)为前向递归概率，βk(s)为后项递归概率，γk(s',s)为s'和s之间的分支转移度量；求得这三个值就能得到MAP译码器输出的对数似然比；Turbo编码器中的分量编码器可以看成一个马尔可夫源，k时刻发生的事件只和状态Sk-1有关，前向递归概率αk(s)由：
求得，其中，s'为所有能在k时刻转移到状态s的k-1时刻的状态的集合；同理，通过反向递归求得后项递归概率βk(s)：
其中，s为所有能从k-1时刻的s'状态转移到下一时刻的状态的集合，分支度量γk(s',s)表示为：
γk(s',s)＝P(uk)p(yk|uk)；
其中，P(uk)是关于uk的先验概率，p(yk|uk)是由信道转移概率决定，根据上面计算得出的前向递归概率αk(s)，后项递归概率βk(s)和分支转移度量γk(s',s)，可以求得译码器输出的对数似然比；将其中的外信息在两个分量译码器之间反复迭代。
4.一种应用权利要求1～3任意一项所述与Turbo码相结合的SEFDM信号的检测方法的无线通信系统。
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