CN108809375A - 基于概率整型的低精度大规模天线系统及其编码调制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于概率整型的低精度大规模天线系统及其编码调制方法，所述低精度大规模天线系统中，发送端对信息比特进行概率整形编码、信道编码以及星座映射，接收端对接收信号进行低精度量化处理、概率整形检测、信道译码以及逆向概率整形，从而检测出信息比特，所述编码调制设计方法包括：分析低精度量化对所述低精度大规模天线系统的发送星座图能量分布的影响，基于分析结果及接收端的信道类型，对发送端发送概率分布进行优化，获得最优传输发送概率，基于所述最优传输发送概率实现编码调制设计。与现有技术相比，本发明具有减缓量化带来的容量损失等优点。
Description
技术领域
本发明涉及天线编码调制技术领域，尤其是涉及一种基于概率整形的低精度量化大规模天线系统及基于该系统的编码调制设计方法。
背景技术
近20年来，无线通信业务量爆炸增长与电磁频谱短缺之间的矛盾，驱动着无线理论与技术的变革，相继产生了码分多址、正交频分多址、非正交多址、多天线、全双工、高频、大带宽等标志性的信号设计思想，促进了更高系统容量无线通信技术的标准化与产业化。
这些技术中，大规模天线系统被认为是第五代(5G)移动通信系统最具潜力的传输技术之一，是构建和发展5G产业的基础性核心技术解决方案，具有下述技术和社会效益：
(1)容量大幅度线性增长：根据信息论，当收发机的天线数目达到一定数量时，MIMO(Multi-Input Multi-Output)信道容量将随收发天线数中的最小值近似线性增长。理论上增加N倍天线，容量就提升N倍，从而使得频谱效率提升N倍。显然，频谱效率的数倍线性提升，具有巨大的技术与市场需求。
(2)灵活的三维空间立体覆盖：目前各大城市大型住宅小区和高层商业建筑不断增多，造成移动网络不仅仅要满足水平面上的信号覆盖，还要在垂直方向上实现三维信号全覆盖。采用有源天线技术的大规模天线，将每个垂直的天线阵列分割成多个阵子，从而开发出多天线在垂直方向的空间维度，实现更加灵活和智能的垂直面和水平面波束赋形，充分地利用三维空间信道特性，达到一套天线实现灵活、低成本空间三维立体覆盖的目的。
(3)竞争市场标准：在第三代、第四代移动通信的标准化过程中，物理层传输体制之争，已经达到白热化程度。中国、欧洲、北美等电信利益共同体的博弈斗争结果，形成了在天线传输模式、编码、调制波形方式等方面包含有各自知识产权的国际标准。虽然大规模多输入多输出技术已经做为基本技术被纳入5G标准中，但是现有学术和产业界的原型实践表明该技术小型化(能用)和低功耗低成本(好用)的大规模部署实用需求尚未满足，技术储备无法支持在高速推进的标准设计时获得更优的系统性能，掌握创新的实用大规模天线理论和关键技术，将赢得在标准化、商业市场两个阵地竞争的主导权。
现有大规模天线受到尺寸太大、功耗太高、成本太贵三大挑战，小型化、低功耗、低成本是该技术大规模商业部署应用亟需解决的问题。因此使用创新实用的大规模天线理论和关键技术，满足上述的技术和现实市场需求，需要在以下问题上进行探索并取得突破：为避免高精度量化时数模转换(ADC，Analog-to-Digital Converter)内部高速处理的高频工作带来的大功耗以及高精度ADC的昂贵问题，需要采用低精度甚至单比特量化的ADC。由此带来的挑战主要为：
1)理论容量问题：低精度ADC，在接收端对接收的信号进行有限比特的电平量化，这种非线性的信号处理，会引入加性非线性的随机噪声，使得信号的转移概率不再具备显性的高斯数学特征。同时由于多天线系统带来的乘性随机信道信息，发送信号与接收端量化信号的转移概率密度函数也变得具有挑战性。根据信息论，可以预见发送信号与接收端的量化信号之间的互信息会产生严重的容量损失，系统建模更加复杂。这一损失更会严重制约高阶调制的应用，而无法满足高速传输的系统需求。
2)最优编码调制波形及对应的接收机算法设计：根据通信理论的研究成果，编码调制技术可以针对不同的信道条件设计符合要求的可靠传输解决方案。但是针对量化信道的特点以及多天线信道的高维属性，传统的编码调制技术设计不可直接套用。针对具体的低精度量化多天线信道，需要研究传输信号与量化信号的互信息之间的内在关系，优化发送信号波形，设计与之匹配的信道纠错码，使得离散信号输入的可达速率最大化。
综上如何对1bitADC系统的理论容量进行分析，以及如何获得较佳的波形是现有技术需要研究的。
近年来，已有一些针对低精度量化对大规模MIMO系统性能影响的有关研究。已有技术已建立了将单比特ADC应用于大规模MIMO的上行系统模型，对采用了最大比合并、迫零和最小二乘接收机时的单比特量化下的大规模MIMO系统的可达速率进行了分析。此外，衰落信道中的采用单比特ADC的大容量MIMO系统和收发端没有任何先验信道状态信息时采用低精度ADC的上行大规模MIMO系统的理论可达速率已有分析。同时现有技术还提出一种基于Bussgang分解的新型信道估计器和可达速率的近似分析。
以上理论分析大多基于近似的加性量化噪声模型。但模型在ADC比特位宽较低时，并不能准确描述发送信号到量化信号间的转移概率。因此基于量化误差模型的容量和可达速率的理论分析并不能准确刻画出低精度ADC特别是单比特ADC下的系统性能。尤其对于给定发送调制波形，每个星座点都按照等概率发送的假设并不总成立，因此这样基于量化误差模型进行发送端调制波形的设计无法真正达到最优设计的效果。
综上，目前关于单比特量化多天线系统的理论分析和最优编码调制波形研究主要存在以下不足：
●基于连续高斯分布的加性噪声模型不能完全反映量化噪声的非线性截断式信号处理的特征，基于此模型的容量理论分析不能准确的反映离散信号输入的可达速率。由于发送端的信号是离散分布的有限星座集合，实际的量化信道的转移概率并不是连续分布的概率密度函数。因此加性量化噪声模型并不适用于推导离散信号的可达速率，需要进一步考虑这种非线性非连续量化对量化信道可达速率以及容量的影响，从而对结合低精度量化的大规模MIMO系统的可达速率做出准确的分析。
●已有的关于低精度量化系统研究，鲜有从编码调制的角度去优化星座点设计或者星座点发送的概率以弥补容量损失。发送端信号的分布概率会影响信道的可达速率，基于量化信道的多天线系统的最优输入分布还需要进一步研究。考虑到编码调制方式的改变将极大影响系统的可达速率。而现有的编码调制研究大多基于高精度无量化误差的情况，没有考虑低精度量化噪声对编码调制方案的影响。因此不能直接用于改进量化误差带来的容量损失。
●为了逼近理论的信道容量限，针对离散的信号输入，将信道编码和调制波形联合设计是一种切实有效的方案。然而已有的编码调制方案，没有针对具体的量化信道进行设计，没有将信道纠错码的特点同最优输入分布的信号集合联合设计。因为纠错码对信息的保护程度在不同码块情况下有不同的可获得性(短码块时可以具体确知地获得不同编码比特的可靠程度，而长码块时只有统计特征可以获得)，迫切需要针对单比特量化多天线系统做出结合不同码块长度和信道编码类型的联合编码调制方案。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基基于概率整型的低精度大规模天线系统及其编码调制方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种基于概率整型的低精度大规模天线系统，该系统包括通过多天线连接的发送端和接收端，所述发送端对信息比特进行概率整形编码、信道编码以及星座映射，接收端对接收信号进行低精度量化处理、概率整形检测、信道译码以及逆向概率整形，从而检测出信息比特。
本发明还提供一种基于所述的基于概率整型的低精度大规模天线系统的编码调制方法，包括：
分析低精度量化对所述低精度大规模天线系统的发送星座图能量分布的影响，基于分析结果及接收端的信道类型，对发送端发送概率分布进行优化，获得最优传输发送概率，基于所述最优传输发送概率实现编码调制设计。
进一步地，所述对发送端发送概率分布进行优化时，以所述低精度大规模天线系统的信道容量为优化目标函数。
进一步地，基于分析结果及接收端的信道类型，建立信道可达速率表达式作为优化目标函数，所述信道类型包括理想信道和非理想信道。
进一步地，所述理想信道下，在接收端采用最大后验估计的算法，对量化输出信号进行判别，获得信道可达速率表达式。
进一步地，所述非理想信道下，采用线性接收机算法进行理论可达速率分析。
进一步地，所述对发送端发送概率分布进行优化具体为：
根据发送端离散信号量与接收端的低精度量化信号间的联合概率分布，通过最大化信道的互信息容量，采用迭代优化算法获得最优传输发送概率。
进一步地，所述基于所述最优传输发送概率实现编码调制设计，包括以下步骤：
301)根据所述最优传输发送概率，进行非等概率的信源编码；
302)根据所述最优传输发送概率，将信道纠错编码与调制相结合，实现编码调制波设计。
进一步地，所述非等概率的信源编码具体为：根据所述最优传输发送概率，采用信源编码算法将均匀分布的0、1比特序列编码为具有所述最优传输发送概率的输出序列。
进一步地，所述步骤302)中，对不同无线通信需求采用不同信道编码方式。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
本发明建立一种基于概率整型的低精度大规模天线系统，利用概率整形实现编码，首先针对低精度量化对编码调制中星座图的能量分布带来的问题作出的分析，基于此建立对系统设计的目标函数，能够有效解决低精度量化带来的容量损失；本发明进而对低精度量化大规模多天线系统的可达速率进行理论推导，分析接收端低精度量化误差对信道容量的影响，根据量化信道的容量表达式，优化设计发送端离散信号输入的最优发送概率分布以期最大化可达速率。随后，根据优化得出的非等概发送概率，联合先进的信道纠错码设计编码调制策略，提出切实可行的编码调制发送方案减缓量化带来的容量损失，从而能够弥补基于低精度量化的多天线系统产生的信道容量上的损失，实现低功耗高速率大容量的多天线通信系统。
附图说明
图1为本发明基于概率整型的低精度大规模天线系统结构图；
图2为本发明的流程示意图；
图3为单比特量化多天线系统单用户可达速率与高斯近似信道容量对比图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
如图1所示，本发明提供一种基于概率整型的低精度大规模天线系统，整个系统结构在发送端包括对信息比特的概率整形编码、信道编码以及星座映射，通过多天线进行发送。在接收端，对接收信号进行低精度量化处理后，对符号进行概率整形检测，并进行信道译码以及逆向概率整形从而检测出信息比特。
如图2所示，本发明提供一种基于低精度量化的多天线系统编码调制设计方法，应用于上述低精度大规模天线系统，通过设计编码调制方案以提升低精度ADC的系统容量。具体地，该设计方法包括：分析低精度量化对所述低精度大规模天线系统的发送星座图能量分布的影响，基于分析结果及接收端的信道类型，对发送端发送概率分布进行优化，获得最优传输发送概率，基于所述最优传输发送概率实现编码调制设计。
进一步地，本发明以所述低精度大规模天线系统的信道容量为优化目标函数。进一步地，基于分析结果及接收端的信道类型，建立信道可达速率表达式作为优化目标函数，所述信道类型包括理想信道和非理想信道。
上述方法可以解决低精度量化的多天线系统的理论容量问题以及发送信号设计的关键问题，包括：
1)量化信道的可达速率分析和编码调制方案设计：建立给定编码调制波形下的单比特量化误差数学模型，推导发射信号到接收端量化电平的等效信道模型，采用信息论推导二者间的理论互信息表达式，分析发射信号对信道可达速率的影响。给出非高斯量化误差模型下大规模MIMO的容量极限。
2)基于量化信道的编码调制波形设计：研究量化信道下，离散信号传输的最优发送概率。根据量化信道的互信息表达式，分别针对单用户点到点和多用户多点到点的通信应用场景，最大化单用户互信息或者最大化最小单用户互信息，根据给定的离散信号集合，优化星座点最佳发送概率。
3)匹配信道纠错码的编码调制发送方案：设计非等概率星座的信源编码策略，结合信道纠错码研究自适应码率分配方案。使得在实际系统中，离散信号可以按照理论的最优概率进行传输，并受到信道纠错码的保护。因为纠错码对信息保护程度在不同码块情况下有不同的可获得性(短码块时可以具体确知地获得不同编码比特的可靠程度，而长码块时只有统计特性可以获得)，将分别研究短码块极化码和长码块低密度奇偶校验码(LDPC)等信道纠错码下的编码调制设计。
A、分析多天线低精度量化信道的可达速率，建立信道可达速率表达式
首先考虑多天线系统在接收端采用低精度ADC进行信号量化，然后对输出的量化信号进行检测恢复原始的发送信息。由于接收端非线性量化噪声的存在，本发明分别考虑接收端具有完美信道估计以及非理想信道估计下的理论可达速率表达式。
1)对于理想信道估计，在接收端采用最大后验估计的算法，对量化输出信号进行判别。根据互信息表达式，首先获得理论的条件概率表达式p(r|x,h)，然后将其带入互信息表达式得到相应的可达速率如下：
其中，X为用户发送的随机变量信号向量，x为随机变量X的实现。，H为所有用户经历的信道矢量矩阵，h为单个用户经历的信道向量，R为接收端收到的量化信号随机变量，r为接收端量化后的输出信号向量，而向量r对应的每个天线上正交两路输出ri只有四种可能的取值ri∈{1+j,1-j,-1+j,-1-j}，为对所有随机变量的期望值。
2)本发明考虑当采用线性接收机算法，如迫零、最大比合并算法时，非理想信道估计情况下存在量化误差的线性接收机理论可达速率分析。量化的接收信号r经过线性接收机后可以表示为其中a为线性接收机的线性乘子。为线性接收机输出后的随机变量，为的实现。则信道的可达速率可以通过下式进行计算
其中线性的信道估计表达式为：
其中，Pt为用户t的发送功率，N为总用户数量，为接收端输出的信道估计，为的实现。而为(3)求解信道估计遍历的信道可能取值，其中满足(3)的最优值为信道估计
B、以可达速率最大化为目标进行发送概率优化求解，得到最优传输方案。根据发送端离散信号量与接收端多天线的低精度量化信号间的联合概率分布，通过最大化信道的互信息容量计算发送信号的最优发送概率。
针对给定的发送信号集合，例如M-PSK，M-QAM等信号，在低精度量化多天线信道下可以获得其特有的可达速率表达式。这一可达速率与理想假设的连续高斯分布信号在容量上存在一定差异。为了尽可能地获取可达速率上的容量增益。本发明以最大化可达速率为目标函数，优化发送信号的传输概率。首先考虑发端用户只有一个发射天线而收端具有多根天线，定义接收端收到的量化信号随机变量为R，这样在发送功率受限的条件下，将上述问题表述如下：
其中，为接收端的信道估计，ps(X)为发送信号X的概率密度函数，若X为离散信号，则ps(X)为离散随机变量的概率分布。上述的最优化问题不同于传统的凸优化问题，由于信道模型的随机性以及量化的非线性，互信息表达式(1)、(4)中的概率分布没有明确的闭式表达式。因此求解上述问题必须要设计迭代的优化算法。本发明首先需要推导信道的条件概率表达式p(r|x,h)和基于量化噪声的非线性，采用统计平均的方法估计其大致的概率密度分布，通过统计方法拟合其概率分布曲线得到近似的概率分布表达式。然后为了求解互信息优化，本发明采用Blahut-Arimoto算法，迭代求解以期逼近概率分布的最优值。
最后在低精度量化信道下，本发明进一步考虑多用户发送的场景，对多用户干扰在接收端进行建模，获得其量化信道的单用户可达速率表达式，并采用上述类似的方法，优化求解发送端的最优信号概率分布。
本实施例以1-bit ADC多天线系统为例，在线性接收机下的离散信号输入可达速率表达式。从图3的容量性能仿真可以看出，离散等概率分布的信号输入情况下的可达速率，距离单比特量化情况下近似高斯分布的信道容量上界仍有很大的容量提升空间，在每信道传输4比特时，16QAM信号的等概率分布可达速率距离理想信道容量大概有6dB的容量损失。在每信道传输5.5比特时，64QAM调制星座集合距离理想的信道容量大概有8dB的容量损失，且无法达到每信道传输6比特的64QAM星座调制的最高比特传输能力。因此，这也在理论上进一步说明，通过优化信号的概率分布可以缩小可达速率与容量的差距，获取更好的传输速率。
C、基于最优传输发送概率进行合编码调制设计
针对上述的最优信号传输概率结果，本发明从发送端通过编码调制设计具体的实施方案包括以下两个步骤。
1)非等概率的信源编码：通过离散发送信号的最优概率分布，本发明将均匀分布的0、1比特序列通过信源编码(例如哈夫曼编码，定长度分布匹配算法等)得到指定概率的输出序列；
2)本发明将信道纠错编码(信道编码)与调制相结合，联合设计给定可达速率的编码调制组合方案。当给定用户调制传输速率和调制波形，将用户的信息过步骤(1)的非等概的信源编码后，设计并级联相应编码速率的信道编码模块。本实施例给出两种LDPC和polar码的设计思路。在接收端，信号先经过低精度量化后，进行解调和译码的过程。
由于空口无线通信具有不同的场景，例如5G的三大典型应用场景：大连接物联网，低延时、超可靠通信和增强型移动宽带(eMBB)。因此针对不同的场景需求会有不同的信道纠错码策略，在5G eMbb场景的数据信道长码块编码方案中，LDPC被3GPP选为长码字高性能的信道纠错码，同时LDPC由于误码性能优越，是高速大容量通信系统的首选方案，目前在DVB-S，IEEE 802.16e等很多通信标准中得到了广泛的应用。另一方面，在低时延eMBB控制信道的上下行短码选择上，Polar码被3GPP选为低时延低编码复杂度的信道纠错码。同时已有理论上的严格证明，Polar在二进制离散无记忆信道中可以达到香农信道容量。因此针对以上两种不同的无线通信需求，本发明考虑在eMbb场景下采用的LDPC信道编码和在低时延eMBB控制信道的Polar信道编码进行。
a.低时延低复杂度的短码极化码编码(Polar code)，需要针对量化信道推导每一个编码比特的分裂信道的容量值，然后根据容量值的大小确定，传输信息比特和冻结比特各自的位置。而传统的Bhattacharyya参数法在量化信道下不再适用，因此本发明通过信息熵的方式确定编码的容量值。最终将信源编码同Polar码相结合获得逼近量化信道可达速率的编码调制方案。
b.高性能长码字的LDPC编码，基于量化信道的可达速率公式，本发明进一步推导非等概率情况下不同调制符号中每一个比特的等效信道容量，然后设计最优的LDPC度分布和比特映射方案。可以采用密度进化的算法或者外信息转移算法(EXIT)，最终获得非等概率的LDPC编码调制方案。
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。
Claims (10)
1.一种基于概率整型的低精度大规模天线系统，其特征在于，该系统包括通过多天线连接的发送端和接收端，所述发送端对信息比特进行概率整形编码、信道编码以及星座映射，接收端对接收信号进行低精度量化处理、概率整形检测、信道译码以及逆向概率整形，从而检测出信息比特。
2.一种基于如权利要求1所述的基于概率整型的低精度大规模天线系统的编码调制方法，其特征在于，包括：
分析低精度量化对所述低精度大规模天线系统的发送星座图能量分布的影响，基于分析结果及接收端的信道类型，对发送端发送概率分布进行优化，获得最优传输发送概率，基于所述最优传输发送概率实现编码调制设计。
3.根据权利要求2所述的编码调制设计方法，其特征在于，所述对发送端发送概率分布进行优化时，以所述低精度大规模天线系统的信道容量为优化目标函数。
4.根据权利要求3所述的编码调制设计方法，其特征在于，基于分析结果及接收端的信道类型，建立信道可达速率表达式作为优化目标函数，所述信道类型包括理想信道和非理想信道。
5.根据权利要求4所述的编码调制设计方法，其特征在于，所述理想信道下，在接收端采用最大后验估计的算法，对量化输出信号进行判别，获得信道可达速率表达式。
6.根据权利要求4所述的编码调制设计方法，其特征在于，所述非理想信道下，采用线性接收机算法进行理论可达速率分析。
7.根据权利要求3所述的编码调制设计方法，其特征在于，所述对发送端发送概率分布进行优化具体为：
根据发送端离散信号量与接收端的低精度量化信号间的联合概率分布，通过最大化信道的互信息容量，采用迭代优化算法获得最优传输发送概率。
8.根据权利要求2所述的编码调制设计方法，其特征在于，所述基于所述最优传输发送概率实现编码调制设计，包括以下步骤：
301)根据所述最优传输发送概率，进行非等概率的信源编码；
302)根据所述最优传输发送概率，将信道纠错编码与调制相结合，实现编码调制波设计。
9.根据权利要求8所述的编码调制设计方法，其特征在于，所述非等概率的信源编码具体为：根据所述最优传输发送概率，采用信源编码算法将均匀分布的0、1比特序列编码为具有所述最优传输发送概率的输出序列。
10.根据权利要求8所述的编码调制设计方法，其特征在于，所述步骤302)中，对不同无线通信需求采用不同信道编码方式。
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