CN111082902A - 基于大数据统计特性的大规模天线系统的信号检测方法 - Google Patents

基于大数据统计特性的大规模天线系统的信号检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于大数据统计特性的大规模天线系统的信号检测方法。本发明将系统中两两相邻的N个小区作为一个区群，区群中不同的小区采用不同的频率。首先，发送端在发送数据信号之前，先将星座图中的数据点集合S(s1,s2,...,sL)按顺序发出，接收端记录接收到的数据信息集合Z(z1,z2,...,zL)，建立S和Z之间的对应关系表。然后，发送端发送数据信息，接收端根据接收到的数据信息y，根据大数据统计特性，从集合Z中找到与y距离最小的
Figure DDA0002270194000000011
根据S和Z之间的对应关系表估计出发射信号为
Figure DDA0002270194000000012
其中N越大小区间的干扰越小，信号检测效果越好。需要说明的是，该方法不但适用于TDD系统和FDD这些半双工系统，还适用于全双工系统。

Description

基于大数据统计特性的大规模天线系统的信号检测方法
技术领域
本发明涉及通信技术领域，特别涉及第五代移动通信系统中的基于频分双工(FDD)、时分双工(TDD)、或全双工的大规模天线技术及信号检测技术。
背景技术
近年来，移动通信系统从第三代(3G)、第四代(4G)，到第五代(5G)的飞速发展历程，向人们展示了一个速率更快、覆盖更广、链路更稳定的通信世界。随着人们对多媒体数字业务需求的不断增长，移动通信系统对频谱效率和能量效率也提出了更高的要求。为了满足这些需求，5G采用了高频谱效率的大规模天线系统。大规模天线系统不仅可以补偿毫米波段信号传播严重衰落，而且是实现多层密集网络无线回程与干扰控制的重要手段，能为5G的成功应用奠定重要的基础作用。
在大规模天线系统中，现有的信号检测方法大部分基于时分双工系统进行研究，由于时分双工系统的信道对称特性，可以直接把对上行信道的信道估计结果应用于下行信道的信道估计。首先，用户发送上行导频。基站根据收到的上行导频信号估计信道条件。然后，用户发送数据信号，基站根据估计出的信道条件，来检测用户发送的信号。然而，由于正交导频数量有限，导频通常在小区间复用。导频的复用产生了导频干扰，这导致了基站端得到的信道估计的不准确性。因此，影响了信号检测的精度。导频干扰问题已经成为大规模天线系统的性能瓶颈问题，亟待解决。
发明内容
本发明的目的在于提出一种基于大数据统计特性的大规模天线系统的信号检测方法。
本发明提供的一种基于大数据统计特性的大规模天线系统的信号检测方法，包括步骤：
步骤(1)在大规模天线系统中，将N个两两相邻的小区作为一个区群，作为一个频率复用簇，在一个频率复用簇中的每个小区采用不同的频段。
步骤(2)导频传输阶段：发送端A在发送数据之前，首先将调制星座图中的信号s1,s2,...,sL，按顺序发送一次，这时接收端B接收到的信号分别是z1,z2,...,zL，建立{s1,s2,...,sL}与{z1,z2,...,zL}之间的对应表。
步骤(3)数据传输阶段：完成导频传输后，发送端A发送数据x，这时接收端B接收到的信号记为y。
步骤(4)判决检测阶段：接收端B分别比较y与z1,z2,...,zL的距离。从 z1,z2,...,zL中找出与y距离最小的一个，记为
Figure BDA0002270193980000026
然后，根据步骤(2)将发送端A发送的信号解码为
Figure BDA0002270193980000021
所对应的
Figure BDA0002270193980000022
其中，
Figure BDA0002270193980000023
满足
Figure BDA0002270193980000024
且
Figure BDA0002270193980000025
这里，D(·,·)表示两个点之间的距离。
进一步的，步骤(1)中所述的N，可以是1，3，7，12或者24。
进一步的，步骤(2)中所述的发送端A可以是基站，也可以是用户；对应地，接收端B可以是用户，也可以是基站。
进一步的，步骤(4)中所述的距离，可以是欧式距离，也可以是绝对距离。
进一步的，步骤(4)中所述D(Re{y},Re{zl})表示y的实部与zl的实部之间的距离。
进一步的，步骤(4)中所述D(Im{y},Im{zl})表示y的虚部与zl的虚部之间的距离。
进一步的，该方法适用于采用频分双工(FDD)、时分双工(TDD)、或全双工的通信系统中。
本发明有益效果如下：
本发明利用大规模天线的大量天线数可以得到大数据样本，根据大数据样本的统计特性提出了一种不需要进行信道估计的、低复杂度的信号检测方法。同时，本发明的信号检测方法不但适用于TDD系统，还适用于FDD 和全双工方式通信系统
附图说明
图1示意了本发明的信号检测方法流程图。
具体实施方式
根据本发明的基本构思，在设计实现基于大数据统计特性的大规模天线系统的信号检测方法时，将系统中两两相邻的N个小区作为一个区群，区群中不同的小区采用不同的频率。首先，发送端在发送数据信号之前，先将星座图中的数据点集合S(s1,s2,...,sL)按顺序发出，接收端记录接收到的数据信息集合Z(z1,z2,...,zL)，建立S和Z之间的对应关系表。然后，发送端发送数据信息，接收端根据接收到的数据信息y，根据大数据统计特性，从集合Z中找到与y距离最小的
Figure BDA0002270193980000031
根据S和Z之间的对应关系表估计出发射信号为
Figure BDA0002270193980000032
其中N越大小区间的干扰越小，信号检测效果越好。
根据本发明的一种基于大数据统计特性的大规模天线系统的信号检测方法具体步骤如下：
(1)在大规模天线系统中，以N个小区为一个频率复用簇，在一个簇中的每个小区采用不同的频段。
(2)导频传输阶段：发送端A在发送数据之前，首先将调制星座图中的信号s1,s2,...,sL，按顺序发送一次，这时接收端B接收到的信号分别是 z1,z2,...,zL。
(3)数据传输阶段：完成导频传输后，发送端A发送数据x，这时接收端B接收到的信号记为y。
(4)判决检测阶段：接收端B分别比较y与z1,z2,...,zL的距离。从 z1,z2,...,zL中找出与y距离最小的一个，记为
Figure RE-GDA0002367747490000033
然后，根据步骤(2)，将发送端A发送的信号解码为
Figure RE-GDA0002367747490000034
所对应的
Figure RE-GDA0002367747490000035
其中，
Figure RE-GDA0002367747490000036
满足
Figure RE-GDA0002367747490000037
且
Figure RE-GDA0002367747490000038
这里，D(·,·)表示两个点之间的距离。
进一步的，步骤(1)中所述的N，可以是1，3，7，12或者24。
进一步的，步骤(2)中所述的发送端A可以是基站，也可以是用户；对应地，接收端B可以是用户，也可以是基站。
进一步的，步骤(4)中所述的距离，可以是欧式距离，也可以是绝对距离。
进一步的，步骤(4)中所述D(Re{y},Re{zl})表示y的实部与zl的实部之间的距离。
进一步的，步骤(4)中所述D(Im{y},Im{zl})表示y的虚部与zl的虚部之间的距离。
进一步的，该方法适用于采用频分双工(FDD)、时分双工(TDD)、或全双工的通信系统中。
实施例：
下面参照附图并结合本发明的优选实施例来描述本发明的一种基于大数据统计特性的大规模天线系统的信号检测方法。
本实施例中以3个小区为一个区群，一个区群中的三个小区分别采用不同的频率。假设系统采用BPSK调制，星座图中的点分别为s1＝1， s2＝-1。
参见图1，一种基于大数据统计特性的大规模天线系统的信号检测方法，包括步骤：
(1)在大规模天线系统中，将3个两两相邻的小区作为一个区群，作为一个频率复用簇，在一个簇中的每个小区采用不同的频段。
(2)导频传输阶段：发送端A在发送数据之前，首先将调制星座图中的信号s1,s2，按顺序发送一次，这时接收端B接收到的信号分别是z1,z2，建立{s1,s2}与{z1,z2}之间的对应表。
(3)数据传输阶段：完成导频传输后，发送端A发送数据x，这时接收端B接收到的信号记为y。
(4)判决检测阶段：接收端B分别比较y与z1,z2,...,zL的距离。如果 ||y-z1||＜||y-z2||，则根据步骤(2)，将发送端A发送的信号x解码为z1所对应的s1。
需要说明的是，接收端天数数目越大，步骤(4)中的判断越准确，信号检测也准确。

Claims (7)

1.基于大数据统计特性的大规模天线系统的信号检测方法，其特征在于包括步骤：
步骤(1)在大规模天线系统中，将N个两两相邻的小区作为一个区群，作为一个频率复用簇，在一个频率复用簇中的每个小区采用不同的频段；
步骤(2)导频传输阶段：发送端A在发送数据之前，首先将调制星座图中的信号s1,s2,...,sL，按顺序发送一次，这时接收端B接收到的信号分别是z1,z2,...,zL，建立{s1,s2,...,sL}与{z1,z2,...,zL}之间的对应表；
步骤(3)数据传输阶段：完成导频传输后，发送端A发送数据x，这时接收端B接收到的信号记为y；
步骤(4)判决检测阶段：接收端B分别比较y与z1,z2,...,zL的距离；从z1,z2,...,zL中找出与y距离最小的一个，记为
Figure FDA0002270193970000014
然后，根据步骤(2)将发送端A发送的信号解码为
Figure FDA0002270193970000016
所对应的
Figure FDA0002270193970000015
其中，
Figure FDA0002270193970000011
满足
Figure FDA0002270193970000012
且
Figure FDA0002270193970000013
这里，D(·,·)表示两个点之间的距离。
2.根据权利要求1所述的基于大数据统计特性的大规模天线系统的信号检测方法，其特征在于步骤(1)中所述的N是1、3、7、12或者24。
3.根据权利要求1或2所述的基于大数据统计特性的大规模天线系统的信号检测方法，其特征在于步骤(2)中所述的发送端A是基站或用户；对应地接收端B是用户或基站。
4.根据权利要求3所述的基于大数据统计特性的大规模天线系统的信号检测方法，其特征在于步骤(4)中所述的距离是欧式距离。
5.根据权利要求3所述的基于大数据统计特性的大规模天线系统的信号检测方法，其特征在于步骤(4)中所述的距离是绝对距离。
6.根据权利要求4或5所述的基于大数据统计特性的大规模天线系统的信号检测方法，其特征在于步骤(4)中所述D(Re{y},Re{zl})表示y的实部与zl的实部之间的距离。
7.根据权利要求6所述的基于大数据统计特性的大规模天线系统的信号检测方法，其特征在于步骤(4)中所述D(Im{y},Im{zl})表示y的虚部与zl的虚部之间的距离。
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