CN108989262B - 一种基于apsk调制的低复杂度非相干空间调制检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于APSK调制的低复杂度非相干空间调制检测方法(ASVD‑NCSM)，该方法在将接收信号矩阵拆分为信号向量的基础上，首先利用自适应信号向量检测(ASVD)方法定位发射天线的潜在位置，然后根据M‑ary APSK星座图的特定特征直接计算相应的调制符号。仿真结果表明，在保证算法性能的前提下，本发明的ASVD‑NCSM算法相对于最大似然检测算法(ML)复杂度得到了大大的降低。

Description

一种基于APSK调制的低复杂度非相干空间调制检测方法

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及无线通线系统接收端的信号检测方法，具体地说是一种基于APSK调制的低复杂度非相干空间调制检测算法。

背景技术

非相干空间调制(NCSM,non-coherent spatial modulation)是一种新型的多输入多输出(MIMO,multiple input multiple output)无线通信技术，具有单导频结构且无需信道状态信息(CSI,channel state information)。NCSM系统利用先验传输块的估计来消除CSI的限制，而传统差分空间调制(DSM,differential spatial modulation)利用的是先验信息块和当前信息块之间的差异。因此，NCSM是相干空间调制(SM,spatialmodulation)的有力替代方案，在理论研究和实际应用方面，它被认为是用于大规模MIMO系统的一种有前景的传输技术。

考虑到NCSM中的传输矩阵需要满足差分调制的封闭性要求，因此大多数情况下采用相移键控(PSK,phase shift keying)调制，因为其对于所有星座点都具有相等的幅度。但基于PSK调制下的NCSM系统传输效率较低，因此提出了一种基于多环振幅PSK(APSK,multi-ring amplitude PSK)的NCSM系统方案及其接收端的最大似然检测算法，该算法性能优异，但需要遍历搜索，复杂度极大。有学者提出了一种低复杂度的非相干差分检测算法，但不能直接应用于APSK-NCSM系统中，因为该系统使用了在每个圆上具有任意PSK调制阶数的广义多环APSK星座。相比MPSK符号的检测，多环APSK符号的检测难度会更大，因为其调制符号之间不仅相位不同幅度也不同，且幅度大小不是一个整数。

基于上述背景，针对NCSM系统的一种新的低复杂度自适应信号向量差分检测(ASVD,adaptive signal vector detection)算法被提出。该算法首先在接收端将接收信号矩阵拆分成向量形式，利于低复杂度ML检测算法的应用，同时通过缩小信道矩阵，降低算法的计算复杂度。然后，利用ASVD检测思想来缩小发射天线的搜索空间。最后，基于APSK调制，根据星座环数和环上的星座点数直接计算调制符号，而不进行遍历搜索，使得算法的复杂度与调制阶数无关。

发明内容

本发明旨在解决以上现有技术的问题。提出了一种基于APSK调制的低复杂度非相干空间调制检测方法。本发明的技术方案如下：

一种基于APSK调制的低复杂度非相干空间调制检测方法，其包括以下步骤：

首先，该算法在接收端将接收信号矩阵拆分成列向量的接收信号矩阵；其次在满足错误概率门限的条件下，根据接收信号天线与激活天线之间信号向量夹角最小的特点，自适应搜索激活天线的索引值，然后根据M-ary APSK星座图的特定特征直接计算相应的调制符号；最后得到非相干空间调制系统的信号检测结果。在采用上述技术方案的基础上，本发明还可采用以下进一步的技术方案：

所述非相干空间调制系统具有N_t射天线和N_r根接收天线，采用M-ary APSK调制。在接收端，第d时刻的接收矩阵

为

Y_d＝Η_dS_d+N_d (1)

其中，

是一个发射矩阵且S_d中任一行任一列有且只有一个非零元素，满足不同时隙激活不同天线发射单一符号的要求,

和

表示信道矩阵和噪声矩阵，其元素分别服从复数高斯分布CN(0,1)和CN(0,σ²)，σ²为噪声功率。

进一步的，所述将接收信号矩阵拆分成列向量的接收信号矩阵具体为：接收端的最大似然检测算法公式可以表示为

其中，

表示S_d-1的预估矩阵，

为单位矩阵，

是传输矩阵的候选矩阵，

表示范数形式。以ML的检测结构为基础，将在d-1时刻得到的接收信号Y_d-1视为d时刻检测发射信号所需要的信道增益矩阵Η_d，并将接收信号矩阵拆分成信号向量形式。

进一步的，所述在满足错误概率门限的条件下，根据接收信号天线与激活天线之间信号向量夹角最小的特点，自适应搜索激活天线的索引值具体包括：

在错误概率门限下搜索相应的候选天线集

(远小于N_t)。首先利用自适应信号向量检测方法得到被激活的发射天线索引序列，即

其中

Y_d|i和H_d|j分别表示Y_d的第i列及Η_d的第j列。然后令m∈{1,2,...N_t}，如果满足

或

则此时的m即为符合条件的天线索引值。其中β＝Q^-1(P)，

P是错误概率门限,ρ为信噪比。因此，最终的候选天线集为

进一步的，所述根据M-ary APSK星座图的特定特征直接计算相应的调制符号包括：

首先对接收到的信号向量进行迫零均衡，得到

其中Y_d|i和H_d|α分别表示Y_d的第i列及Η_d的第α列，α,i∈{1,2,...N_t}。然后对x_i|α进行指数变化得到

即

其中τ＝R+1，R表示星座环的数量。

令

表示每个环的半径，其对应于经过式(3)后修改过的星座图，表述如下：

其中，l∈{1,2,…,R}，t∈{0,1,…,n_l-1}，n_l,r_l,和θ_l分别表示原星座图第l环的点数，半径和初始相移。

设μ_l是如下定义的阈值：

同时令μ₀＝0，μ_R＝+∞，此处l∈{1,2,…,R-1}。若

满足，则检测的星座环索引值为

若满足

则

x_i|α又可以表示为x_i|α＝c_i|αexp(jθ_i|α)，从而得到

则检测调制符号为

其中

是最可能的属于第

个环的信号点，floor(·)表示向下取整。

使用式(6)计算最小值，同时

该最小值就是激活的天线索引值。

其中Re(·)表示取一个复数的实部，(·)^*表示共轭。最后，

和

分别就是需要搜索的发射天线索引值和相应的调制符号。

本发明的优点及有益效果为：

该发明在接收端将接收信号矩阵拆分成向量形式，利于低复杂度ML检测算法的应用，同时通过缩小信道矩阵，降低算法的计算复杂度；接着利用ASVD检测思想来缩小发射天线的搜索空间，最后基于APSK调制，根据星座环数和环上的星座点数直接计算调制符号，而不进行遍历搜索，使得算法的复杂度与调制阶数无关，极大的降低了复杂度。本发明不仅接近ML的性能，而且具有较低的复杂度，有极好的理论和实际意义。

附图说明

图1是按照本发明提出的基于APSK调制的低复杂度非相干空间调制检测算法的不同调制阶数下的BER性能对比示意图；

图2是按照本发明提出的基于APSK调制的低复杂度非相干空间调制检测算法在M＝16，N_r＝2时不同发射天线数下的ML算法、LC-NCSM算法和ASVD-NCSM算法的复杂度对比示意图；

图3是按照本发明提出的基于APSK调制的低复杂度非相干空间调制检测算法在M＝16，N_r＝2时不同发射天线数下的LC-NCSM算法和ASVD-NCSM算法的复杂度对比示意图；

表1是按照本发明提出的基于APSK调制的低复杂度非相干空间调制检测算法的ML算法、LC-NCSM算法和ASVD-NCSM算法复杂度对比表；

具体实施方式

本发明采用的一种基于APSK调制的低复杂度非相干空间调制检测算法为：首先，该算法在接收端将接收信号矩阵拆分成列向量的接收信号矩阵；其次在满足错误概率门限的条件下，根据接收信号天线与激活天线之间信号向量夹角最小的特点，自适应搜索激活天线的索引值，然后根据M-ary APSK星座图的特定特征直接计算相应的调制符号；最后得到非相干空间调制系统的信号检测结果。

进一步的，所述非相干空间调制系统具有N_t射天线和N_r根接收天线，采用M-aryAPSK调制。在接收端，第d时刻的接收矩阵

为

Y_d＝Η_dS_d+N_d (1)

其中，

是一个发射矩阵且S_d中任一行任一列有且只有一个非零元素，满足不同时隙激活不同天线发射单一符号的要求,

和

表示信道矩阵和噪声矩阵，其元素分别服从复数高斯分布CN(0,1)和CN(0,σ²)，σ²为噪声功率。

进一步的，所述将接收信号矩阵拆分成列向量的接收信号矩阵具体为：接收端的最大似然检测算法公式可以表示为

其中，

表示S_d-1的预估矩阵，

为单位矩阵，

是传输矩阵的候选矩阵，

表示范数形式。以ML的检测结构为基础，将在d-1时刻得到的接收信号Y_d-1视为d时刻检测发射信号所需要的信道增益矩阵Η_d，并将接收信号矩阵拆分成信号向量形式。

进一步的，所述在满足错误概率门限的条件下，根据接收信号天线与激活天线之间信号向量夹角最小的特点，自适应搜索激活天线的索引值具体包括：

在错误概率门限下搜索相应的候选天线集

(远小于N_t)。首先利用自适应信号向量检测方法得到被激活的发射天线索引序列，即

其中

Y_d|i和H_d|j分别表示Y_d的第i列及Η_d的第j列。然后令m∈{1,2,...N_t}，如果满足

或

则此时的m即为符合条件的天线索引值。其中β＝Q^-1(P)，

P是错误概率门限,ρ为信噪比。因此，最终的候选天线集为

进一步的，所述根据M-ary APSK星座图的特定特征直接计算相应的调制符号包括：

首先对接收到的信号向量进行迫零均衡，得到

其中Y_d|i和H_d|α分别表示Y_d的第i列及Η_d的第α列，α,i∈{1,2,...N_t}。然后对x_i|α进行指数变化得到

即

其中τ＝R+1，R表示星座环的数量。

令

表示每个环的半径，其对应于经过式(3)后修改过的星座图，表述如下：

其中，l∈{1,2,…,R}，t∈{0,1,…,n_l-1}，n_l,r_l,和θ_l分别表示原星座图第l环的点数，半径和初始相移。

设μ_l是如下定义的阈值：

同时令μ₀＝0，μ_R＝+∞，此处l∈{1,2,…,R-1}。若

满足，则检测的星座环索引值为

若满足

则

x_i|α又可以表示为x_i|α＝c_i|αexp(jθ_i|α)，从而得到

则检测调制符号为

其中

是最可能的属于第

个环的信号点，floor(·)表示向下取整。

使用式(6)计算最小值，同时

该最小值就是激活的天线索引值。

其中Re(·)表示取一个复数的实部，(·)^*表示共轭。最后，

和

分别就是需要搜索的发射天线索引值和相应的调制符号。

下面将结合附图对本发明的具体实施例进行详细描述。

从图1可以观察到LC-NCSM和ASVD-NCSM算法的BER性能与ML算法类似，同时LC-NCSM的性能与ASVD-NCSM的性能几乎相同，特别是在低信噪比区域的情况下，两者的曲线几乎重叠。ML算法采用经典的逐块检测法来联合检测激活的天线索引和调制符号，从而获得最佳性能。而LC-NCSM和ASVD-NCSM算法都是基于将接收信号矩阵拆分为信号向量而设计的，这会造成算法在高信噪比区域会由于前面检测时的错误判决导致性能的损失。此外，ASVD-NCSM算法利用ASVD方法通过精心设计的标准选择候选发射天线集，并动态调整候选天线的数量，所以与LC-NCSM算法相比具有可忽略不计的性能损失。但是，LC-NCSM和ASVD-NCSM算法的计算复杂度远小于ML算法的计算复杂度。

图2，图3对比了ML算法、LC-NCSM算法和ASVD-NCSM算法在不同发射天线数下的复杂度。由图2可知，LC-NCSM算法和ASVD-NCSM算法的复杂度较ML算法降低了90％左右，从图3可以更清晰的看出，ASVD-NCSM算法比LC-NCSM算法的复杂度更低，且随着发射天线数的增大，复杂度之间的间距将会拉的更大。

复杂度计算以实数相乘个数为准，基于APSK调制的非相干空间调制系统采用不同检测算法时的计算复杂度如表1所示。

表1复杂度分析表

从表中可以看出，与其他算法相比，只有ML算法的计算复杂度随调制阶数M线性增长，M越高，ML的复杂度就越大。同时，LC-NCSM算法具有相对较小的复杂度，所提出的ASVD-NCSM算法比LC-NCSM算法具有更小的复杂度。特别是在高SNR情况下，ASVD算法的候选天线组仅收敛到一个天线。因此，在大规模的NCSM系统中，ASVD-NCSM的计算复杂度远远小于LC-NCSM的计算复杂度。

上面结合附图对本发明的具体实施例进行了详细说明，但本发明并不局限于上述实施例，在不脱离本申请的权利要求的精神和范围情况下，本领域的技术人员可做出各种修改或改型。

Claims (1)

1.一种基于APSK调制的低复杂度非相干空间调制检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

首先，在接收端将接收信号矩阵拆分成列向量的接收信号矩阵；其次在满足错误概率门限的条件下，根据接收信号天线与激活天线之间信号向量夹角最小的特点，自适应搜索激活天线的索引值，然后根据M-ary APSK星座图的特定特征直接计算相应的调制符号；

最后得到非相干空间调制系统的信号检测结果；

所述的非相干空间调制系统具有N_t根发射天线和N_r根接收天线，采用M-ary APSK调制，在接收端，第d时刻的接收矩阵

为

Y_d＝Η_dS_d+N_d (1)

其中，

是一个发射矩阵且S_d中任一行任一列有且只有一个非零元素，满足不同时隙激活不同天线发射单一符号的要求,

和

表示信道矩阵和噪声矩阵，其元素分别服从复数高斯分布CN(0,1)和CN(0,σ²)，σ²为噪声功率；

所述的将接收信号矩阵拆分成列向量的接收信号矩阵具体为：接收端的最大似然检测算法公式表示为

其中，

表示S_d-1的预估矩阵，

为单位矩阵，

是传输矩阵的候选矩阵，

表示范数形式，以ML的检测结构为基础，将在d-1时刻得到的接收信号Y_d-1视为d时刻检测发射信号所需要的信道增益矩阵Η_d，并将接收信号矩阵拆分成信号向量形式；

所述在满足错误概率门限的条件下，根据接收信号天线与激活天线之间信号向量夹角最小的特点，自适应搜索激活天线的索引值具体包括：

在错误概率门限下搜索相应的候选天线集

首先利用自适应信号向量检测方法得到被激活的发射天线索引序列，即

其中

Y_d|i和H_d|j分别表示Y_d的第i列及Η_d的第j列，然后令m∈{1,2,...N_t}，如果满足

或

则此时的m即为符合条件的天线索引值；其中β＝Q^-1(P)，

P是错误概率门限,ρ为信噪比；最终的候选天线集为

所述根据M-ary APSK星座图的特定特征直接计算相应的调制符号包括：

首先对接收到的信号向量进行迫零均衡，得到

其中Y_d|i和H_d|α分别表示Y_d的第i列及Η_d的第α列，α,i∈{1,2,...N_t}，然后对x_i|α进行指数变化得到

即

其中τ＝R+1，R表示星座环的数量；

令

表示每个环的半径，其对应于经过式(3)后修改过的星座图，表述如下：

其中，l∈{1,2,…,R}，t∈{0,1,…,n_l-1}，n_l,r_l,和θ_l分别表示原星座图第l环的点数，

半径和初始相移；

设μ_l是如下定义的阈值：

同时令μ₀＝0，μ_R＝+∞，此处l∈{1,2,…,R-1}，若

满足，则检测的星座环索引值为

若满足

则

将x_iα表示为复数形式，则x_i|α＝c_i|αexp(jθ_i|α)，从而得到

则检测调制符号为

其中

是最可能的属于第

个环的信号点，floor(·)表示向下取整；

使用式(6)计算最小值，同时

该最小值就是激活的天线索引值，

其中Re(·)表示取一个复数的实部，(·)^*表示共轭；最后，

和

分别就是需要搜索的发射天线索引值和相应的调制符号。

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