CN108900460A - 一种基于k均值聚类的抗相位噪声的鲁棒符号检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于K均值聚类的抗相位噪声的鲁棒符号检测方法，包括以下步骤：S01，选择调制方式对应的星座点作为初始的中心点；S02，计算原信号数据与各个中心点之间的欧式距离并分类；S03，重新计算每一个类的中心；S04，判断S03中迭代得到的中心与S02中迭代得到的中心之间的距离总变化量是否小于阈值A，小于等于进入S05，大于回到S02；S05，用中心点代替整个类中的点进行解调，选择距离最小的类中心点和星座点配对；S06，将当前完成配对的类中心及星座点从原集合中删除；S07，如果还有未进行配对的中心和星座点，回到S05，如果所有中心点都已配对完成，进入S08；S08，完成当前信号解调过程；S09，对下一批信号数据进行符号检测，转S01。本发明的一种基于K均值聚类的抗相位噪声的鲁棒符号检测方法,能够对相位噪声进行抑制，降低检测误码率，且不需要增加额外的系统开销。

Description

一种基于K均值聚类的抗相位噪声的鲁棒符号检测方法

技术领域

本发明涉及一种基于K均值聚类的抗相位噪声的鲁棒符号检测方法，属于无线传输领域的信号检测方法领域。

背景技术

在多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)-正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统，尤其是分布式 MIMO-OFDM系统中，基站需要同时与多个用户进行通信，由于基站各天线的地理位置不同，各天线与用户之间的时延互不相同，时延导致的定时偏差将导致信号发生相位旋转，大大增加系统解调的难度和准确度。因此基站需要对各个用户的时延进行估计，并使用信道均衡技术进行补偿，而由于噪声等干扰导致的估计误差会使经过信道均衡后的信号仍存在一定的相位噪声，这类相位噪声将会导致信号的相位旋转，降低系统符号检测的性能。

对现有技术文献检索发现，针对上述的情况，现有的解决方法主要集中在通过使用同步技术对不同用户进行更精确的定时，再结合信道均衡技术对接收到的信号进行补偿。然而细同步只能进一步减小相位噪声而不能完全消除，且它会增加较多的额外开销，导致系统传输效率降低。

发明内容

本发明要解决的技术问题是，克服现有技术的缺陷，提供一种能够对相位噪声进行抑制，降低检测误码率，且不需要增加额外的系统开销的基于K均值聚类的抗相位噪声的鲁棒符号检测方法。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

一种基于K均值聚类的抗相位噪声的鲁棒符号检测方法，包括以下步骤：

S01，将原信号数据的实部和虚部分离，看作二维数据，选择调制方式对应的星座点作为初始的中心点；

S02，计算原信号数据与各个中心点之间的欧式距离，通过距离大小进行分类；

S03，对于分类好的每一类数据，重新计算每一个类的中心；

S04，判断S03中迭代得到的中心与S02中迭代得到的中心之间的距离总变化量是否小于阈值A，如果距离总变化量小于阈值A，则进行到下一步，否则重新进行返回S02进行迭代操作；

S05，取出所有分类的中心点，用中心点代替整个类中的点进行解调，将每一个中心点与对应调制方式的每一个星座点进行欧氏距离的计算，选出距离最小的作为本次迭代中得出的一对；

S06，将当前完成配对的类中心及星座点从原集合中删除；

S07，如果还有未进行配对的中心和星座点，回到S05，如果所有中心点都已配对完成，进入S08；

S08，按照各类的中心对应的星座点将属于各类的数据点组成的数据流映射为比特流，完成当前信号解调过程；

S09，对下一批信号数据进行符号检测，转S01。

S01中，原信号数据表示为{x⁽¹⁾,x⁽²⁾,……,x^(m)}，满足x⁽ⁱ⁾∈R⁽²⁾，其中i代表所有待分类数据的序号，x⁽ⁱ⁾代表第i个原信号数据，m代表原信号数据的总个数，中心点设为(μ₁,……,μ_K),μ_j∈R⁽²⁾，其中j代表所有数据将被分入的各个类的序号，μ_j代表第j个中心点，K代表中心点的总个数。

S02中，c⁽ⁱ⁾代表第i个数据点在本次迭代中的分类结果，计算方式为：

其中c⁽ⁱ⁾的取值为1到K。

每一个类的中心μ_j'重新计算的方式为：

其中

设第k次迭代中选出的为第n个中心点和第p个星座点，记点对为pair^(k)，则第k次迭代的结果：

其中μ_n代表第k次迭代中选出的中心点。

阈值A的取值范围为0.1到1。

本发明的有益效果：本发明提供的一种基于K均值聚类的抗相位噪声的鲁棒符号检测方法，利用利用K均值聚类信号的进行分类，再分别检测进行相位噪声抑制。属于同一星座点的信号经过传输和相应的补偿之后通常位于邻近的位置，而不同星座点的信号经过传输和补偿后通常位于较远的位置，基于这个特征，使用K均值聚类方法进行分类，使用类的中心进行检测并作为类中所有信号的检测结果，这样即使小部分信号由于相位噪声较大而落入相邻判决域也可以正确地解调，从而实现了对相位噪声的抑制。

附图说明

图1和为本发明的一种基于K均值聚类的抗相位噪声的鲁棒符号检测方法的流程图；

图2为本发明的一种基于K均值聚类的抗相位噪声的鲁棒符号检测方法的认证性能图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步描述，以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。

本发明提供一种基于K均值聚类的抗相位噪声的鲁棒符号检测方法，以一个基站和两个用户组成的MIMO-OFDM系统为例加以详细阐述。假设第一个用户的定时准确，第二个用户定时有误差需补偿，调制方式为4QAM，总体的流程图如图1所示，包括以下步骤。

步骤一，将原信号数据的实部和虚部分离，看作二维数据，选择调制方式对应的星座点作为初始的中心点；原信号数据表示为{x⁽¹⁾,x⁽²⁾,……,x^(m)}，满足 x⁽ⁱ⁾∈R⁽²⁾，其中i代表所有待分类数据的序号，x⁽ⁱ⁾代表第i个原信号数据，m代表原信号数据的总个数，中心点设为(μ₁,……,μ_K),μ_j∈R⁽²⁾，其中j代表所有数据将被分入的各个类的序号，μ_j代表第j个中心点，K代表中心点的总个数，R⁽²⁾代表二维实数集合。

用户经过信道均衡的信号为算法的输入，此处以两个参考值为例：

x₁＝[-0.28+0.85i,-0.42-0.56i,-0.42+0.99i,-0.0707+0.84i,1+0.42i,0.707-0.57i]

x₂＝[-0.95+1.05i,-0.98-0.96i,-1.12+1.1i,1.1+1.2i,0.98+0.73i,0.9-1i]

此处示例数据量较小，实际应用时使用的输入的数据量较大，保证足够的信息用于分类。为了加快收敛速度，选择调制方式对应的星座点作为初始的中心点,相应的集合为:μ＝[-1+i，1+i,1-i，-1-i]，对应的类序号为[1,2,3,4]。由于4QAM 的星座点为[-1+i,1+i,1-i,-1-i]四个点，所以初始化为四个类，初始化时星座点和类的对应关系可以自由选择，因为最后每个类对应的星座点将由迭代后每个类的中心确定

步骤二，计算原信号数据与各个中心点之间的欧式距离，通过欧式距离大小进行分类，对于参考值x₁和x₂中的每一个值，与μ中各中心计算欧氏距离，选择最小距离对应的中心类序号。我们这里用c⁽ⁱ⁾代表第i个数据点在本次迭代中的分类结果，计算方式为：

其中c⁽ⁱ⁾的取值为1到K，这里参考值x₁和x₂的分类结果分别为c₁＝[1,4,1,1,2,3]和

c₂＝[1,4,1,2,2,3]。

步骤三，对于分类好的每一类数据，重新计算每一个类的中心，每一个类的中心μ_j'重新计算的方式为：

其中

其中μ_j'的上标代表迭代的次数。

这里参考值x₁和x₂里分类好的每一类数据分别经过一次迭代的结果为：

步骤四，判断步骤三中迭代得到的中心与步骤二中迭代得到的中心之间的距离总变化量是否小于阈值A，为了同时保证精度和收敛性，阈值A设置范围为0.1到1，这里具体选择为0.2。如果距离总变化量小于0.2，则进行到下一步，否则重新进行返回步骤二进行迭代操作。这里第一组和第二组对应的的距离总变化量和的计算工程为：

此时第一个参考值的距离总和大于阈值A，回到步骤二，继续迭代。第二个参考值对应的距离总和小于阈值A，结束迭代，进入步骤五。

步骤五，取出所有分类的中心点，用中心点代替整个类中的点进行解调，将每一个中心点与对应调制方式的每一个星座点进行欧氏距离的计算，选出距离最小的作为本次迭代中得出的一对。设第k次迭代中选出的为第n个中心点和第p个星座点，记为pair^(k)，则第k次迭代的结果：

其中μ_n代表第k次迭代中选出的距离最小的中心点和星座点对中的中心点。

假设四个星座点对应的符号分别为[1，2,3，4]。结果如下：

最小值为0.0828，对应第一个类的中心和星座点-1+i，于是将第一个类中的信号，即x₂中的第一个和第三个都检测为星座点对应的符号，即1。

步骤六，将当前完成配对的类中心及星座点从原集合中删除，防止产生多个中心配对一个星座点的情况。如果不删除的话，这种情况下必然会发生错误。删除后的类中心集为:

μ＝[1.04+0.965i,0.9-i，-0.98-1.05i]

星座点集为:

constellation＝[1+i,1-i，-1-i]。

步骤七，如果还有未进行配对的中心和星座点，回到步骤五，如果所有中心点都已配对完成，进入步骤八。迭代3次以后，中心点与星座点完成配对，序号为1,2,3,4的类分别与星座点-1+i，1+i,1-i，-1-i配对。

步骤八，按照各类的中心对应的星座点将属于各类的数据点组成的数据流映射为比特流，完成当前信号解调过程，检测方法的认证性能如图2所示。序号为1,2,3,4的类分别被检测为-1+i，1+i,1-i，-1-i对应的符号，即1,2,3,4。这里的 1,2,3,4并非类序号，而是4QAM中星座点对应的符号，这里设1代表比特00,2 代表比特01,3代表10,4代表11。将参考值中属于各类的数据点检测为类对应的符号，结果为：[1,4,1,2,2,3]。

步骤九，对下一批信号数据进行符号检测，转步骤一。

本发明通过使用K均值聚类方法进行数据特征的划分，利用同一星座点的信号经过信道和补偿之后相对距离较近的特征，获得紧凑且独立的簇，再基于分类检测，获得相位噪声抑制的结果。由于使用了整个类中心点的检测结果作为类中所有信号的检测结果，即使有一小部分信号由于相位噪声较大而落入相邻判决域，也可以正确解调，因此可以提供检测算法的鲁棒性。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种基于K均值聚类的抗相位噪声的鲁棒符号检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S01，将原信号数据的实部和虚部分离，看作二维数据，选择调制方式对应的星座点作为初始的中心点；

S02，计算原信号数据与各个中心点之间的欧式距离，通过距离大小进行分类；

S03，对于分类好的每一类数据，重新计算每一个类的中心；

S04，判断S03中迭代得到的中心与S02中迭代得到的中心之间的距离总变化量是否小于阈值A，如果距离总变化量小于阈值A，则进行到下一步，否则重新进行返回S02进行迭代操作；

S05，取出所有分类的中心点，用中心点代替整个类中的点进行解调，将每一个中心点与对应调制方式的每一个星座点进行欧氏距离的计算，选出距离最小的作为本次迭代中得出的一对；

S06，将当前完成配对的类中心及星座点从原集合中删除；

S07，如果还有未进行配对的中心和星座点，回到S05，如果所有中心点都已配对完成，进入S08；

S08，按照各类的中心对应的星座点将属于各类的数据点组成的数据流映射为比特流，完成当前信号解调过程；

S09，对下一批信号数据进行符号检测，转S01。

2.根据权利要求1所述的一种基于K均值聚类的抗相位噪声的鲁棒符号检测方法，其特征在于：S01中，原信号数据表示为{x⁽¹⁾,x⁽²⁾,……,x^(m)}，满足x⁽ⁱ⁾∈R⁽²⁾，其中i代表所有待分类数据的序号，x⁽ⁱ⁾代表第i个原信号数据，m代表原信号数据的总个数，中心点设为(μ₁,……,μ_K),μ_j∈R⁽²⁾，其中j代表所有数据将被分入的各个类的序号，μ_j代表第j个中心点，K代表中心点的总个数。

3.根据权利要求2所述的一种基于K均值聚类的抗相位噪声的鲁棒符号检测方法，其特征在于：S02中，c⁽ⁱ⁾代表第i个数据点在本次迭代中的分类结果，计算方式为：

其中c⁽ⁱ⁾的取值为1到K。

4.根据权利要求3所述的一种基于K均值聚类的抗相位噪声的鲁棒符号检测方法，其特征在于：每一个类的中心μ_j'重新计算的方式为：

其中

5.根据权利要求4所述的一种基于K均值聚类的抗相位噪声的鲁棒符号检测方法，其特征在于：设第k次迭代中选出的为第n个中心点和第p个星座点，记点对为pair^(k)，则第k次迭代的结果：

其中μ_n代表第k次迭代中选出的中心点。

6.根据权利要求5所述的一种基于K均值聚类的抗相位噪声的鲁棒符号检测方法，其特征在于：阈值A的取值范围为0.1到1。