CN111490854B - 一种基于Logistic序列的IDMA交织方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于移动通信技术领域，具体涉及一种基于Logistic序列的IDMA交织方法，包括：初始化IDMA系统参数，根据IDMA系统参数计算Logistic序列；采用门限法选取至少两个最优的Logistic序列；将最优的Logistic序列与待交织序列相乘，完成序列交织；本发明获得的Logistic序列不仅满足混沌和平衡度要求，而且具有强自相关和互相关特性，与待交织序列进行交织后可以获得更好的误码率。

Description

一种基于Logistic序列的IDMA交织方法

技术领域

本发明属于移动通信技术领域，具体涉及一种基于Logistic序列的IDMA交织方法。

技术背景

交织多址接入(InterleaveDivision Multiple Access,IDMA)技术作为一种非正交多址接入方式，可以显著提高移动通信系统吞吐量，也可以与功率域非正交多址接入技术、码分多址(Code Division Multiple Access，CDMA)、正交频分复用技术(OrthogonalFrequency Division Multiplexing，OFDM)和多输入输出天线系统(Multi Input MultiOutput，MIMO)等技术结合，因此受到广泛关注。在IDMA系统中，发送端多个用户数据可以共享同一扩频序列和时频资源，仅采用不同的交织器区分用户，在接收端采用交织和解交织的迭代方式，将多用户之间干扰高斯白噪声化，从而有效检测接收端多用户数据。IDMA利用不同的交织器来区分用户，并采用低复杂度的迭代检测方式，接收端必须首先知道发送端每个用户的交织器，并且每一次迭代检测过程中都需要进行交织与解交织运算，因此需要对数据缓冲区进行频繁的读写操作。所以当用户数较多时，随着交织器数量和长度的增加，计算速度将逐渐降低，接收端所占用的内部存储资源将逐渐增加，收发端的处理时延将逐渐增大，从而导致系统性能下降。

目前，IDMA系统中一种基于随机序列的交织方法，不再采用传统的交织器和解交织器，而是将待交织的码片序列与随机序列相乘来实现交织的功能，将待解交织的码片序列与随机序列的共轭相乘来实现解交织的功能。该方法可以有效避免传统随机交织器的弊端。

但是在交织序列长度受限时，基于随机序列的交织方法的系统性能较差，在进行序列交织的过程中造成较大误差，因此如何生成性能良好的Logistic序列作为IDMA系统交织序列，是IDMA系统交织方法中急需解决的问题。

发明内容

为解决以上现有技术问题，本发明提出了一种基于Logistic序列的IDMA交织方法，包括：初始化IDMA系统参数，根据IDMA系统参数计算Logistic序列；采用门限法选取至少两个最优的Logistic序列；将最优的Logistic序列与待交织序列相乘，完成序列交织。

优选的，Logistic序列的表达式为：

优选的，门限法选取最优的Logistic序列的过程包括：根据Logistic序列计算Logistic序列的Lyapunov指数；设置指数门限值，当Lyapunov指数大于指数门限值时，计算连续部分Logistic序列平衡度，否则重新计算新的Logistic序列，直到Lyapunov指数大于指数门限；设置平衡度门限，当连续部分Logistic序列满足平衡度门限要求，则对连续部分Logistic序列进行双极性化，否则重新确定Logistic序列的起始位置，并计算平衡度；根据连续部分Logistic序列双极性化结果计算互相关系数，设置互相关系数门限，当互相关系数小于互相关系数门限时，输出参与该互相关系数计算的Logistic序列；若互相关系数不满足互相关系数门限，重新获取新的Logistic序列。

优选的，Lyapunov指数的表达式为：

优选的，平衡度的计算公式为：

优选的，Logistic序列的平衡度要求包括：判断E与平衡度门限ε的大小；当E≤ε时，此时的Logistic序列满足平衡度要求，当E＞ε时，Logistic序列开始位置k₀加1，即k₀＝k₀+1，采用平衡度计算公式重新计算平衡度，直到E≤ε。

优选的，双极化的公式为：

优选的，计算互相关系数的表达式为：

优选的，将双极化后的Logistic序列与待交织数据序列进行相乘的表达式为：x_p,k＝z_p,k·c_p,k

解交织的过程为：c_p,k＝z_p,k·x_p,k。

本发明获得的Logistic序列不仅满足混沌和平衡度要求，而且具有强自相关和互相关特性；本发明采用优化后的Logistic序列进行交织，相对于随机序列交织方法，在相同条件下可以获得更好的误码率性能。

附图说明

图1为本发明的系统流程框图；

图2为本发明的IDMA发送和接收系统框图；

图3为本发明交织方法和随机序列的交织方法性能对比图。

具体实施方式

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将结合附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在不付出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明利用Lyapunov指数确定Logistic序列的最小比特长度，对满足平衡度要求的双极性化Logistic序列计算互相关，将满足互相关门限要求的Logistic序列与待交织数据序列相乘，完成交织。也可以根据满足互相关门限要求的Logistic序列和已经交织后的序列相乘，完成解交织。

如图2所示，在进行IDMA系统的发射和接收过程中，用户的总数为P。在第p个用户的发射过程中，用户数据d首先经过信道编码得到数据b，对数据进行扩频得到码片序列c；然后码片序列c再与该用户的Logistic序列z相乘以实现类似交织的目的，最终得到该用户的发送信号x，其中Logistic序列与码片序列的长度相等。多个用户的发送信号经过多址信道生成接收信号r，基本信号估计(Elementary Signal Estimate，ESE)器产生各用户数据的外信息序列e_ESE(x)分别与该用户的Logistic序列z进行相乘，实现类似解交织的目的，然后输出解交织序列L_Priori(c)再进行信道译码；每个用户的信道译码器迭代输出的外信息序列e_dec(c)再与该用户的Logistic序列z相乘，实现类似交织的目的，并将其输出的交织序列L_Priori(x)反馈给ESE估计器进行反复迭代。其中，扩频码采用正交可变扩频因子OVSF(Orthogonal Variable Spreading Factor)，采用的扩频码序列为{+1-1+1-1+1-1+1-1}。

一种基于Logistic序列的IDMA交织方法，如图1所示，包括：初始化IDMA系统参数，根据IDMA系统参数计算Logistic序列；根据Logistic序列值计算Lyapunov指数，当Lyapunov指数大于指数门限值时，计算连续部分Logistic序列平衡度，否则重新计算新的Logistic序列，直到Lyapunov指数大于指数门限；设置平衡度门限，当连续部分Logistic序列满足平衡度门限要求，则对连续部分Logistic序列进行双极性化，否则重新确定Logistic序列的起始位置，计算平衡度；根据连续部分Logistic序列双极性化结果计算连续部分Logistic序列的互相关系数，设定互相关系数门限，当互相关系数不满足互相关系数门限时，重新获取新的Logistic序列；当互相关系数小于互相关系数门限时，输出参与该互相关系数计算的Logistic序列；其中至少输出两个满足互相关系数满足设定互相关系数门限的最优Logistic序列；将输出的Logistic序列与待交织序列相乘，完成交织；

其中，Logistic表示混沌序列，IDMA表示交织多址接入，Lyapunov表示李雅谱诺夫指数。

根据交织后的序列和输出的Logistic序列相乘，可以完成解交织过程，得到待交织序列。

对IDMA系统参数进行初始化，即

其中a表示范围[0,1]中的随机值，

表示向下取整，L表示数字量化比特长度。

优选的，示数字量化比特长度的初始值为L＝10。

生成Logistic序列的表达式为：

其中，y_p,k+1表示第p个用户的第k+1个Logistic序列值，数据y_r,k的取值范围是[0,1]，k＝0,1,2,...,K表示第k个序列值，K表示最大Logistic序列长度，p表示用户编号，且p＝1,2,...,P，P表示最大用户数，μ表示Logistic系统参数。

Logistic系统参数μ取值范围是(0,4]，当3.5699456＜μ≤4时，Logistic映射处于混沌状态。其中圆括号表示参数取不到该数值，方括号表示参数可以取到该数值。本例中，P＝6，μ＝4，K＝3072。

计算Lyapunov指数，确定最小数字量化比特长度L，Lyapunov指数表示为：

其中，λ表示Lyapunov指数，k＝0,1,2,...,K表示第k个序列值，K表示最大Logistic序列长度，y_p,k表示第p个用户的第k个Logistic序列，u表示Logistic系统参数。

当λ＜τ时，累加L＝L+1，并依次计算公式Logistic序列的表达式和Lyapunov指数表达式，直到λ＞τ时，使Logistic序列处于混沌状态，输出此时的L值或增加一个余量Δ后的L+Δ作为最小数字量化比特长度。其中τ表示，预定义的Lyapunov指数门限值，本例中τ取值为3.6。

优选地，采用Lyapunov指数的平均值与门限值τ进行比较，当Lyapunov指数的平均值大于τ时，Logistic序列处于混沌状态，输出此时的L值或增加一个余量Δ后的L+Δ作为最小数字量化比特长度。

本例中，L取值为16，余量Δ可以取值为2，因此最终选择的最小数字量化比特长度L＝18。

计算平衡度，确定Logistic序列开始位置。在最小数字量化比特长度L＝18情况下，计算Logistic序列，从第k₀个数据y_r,k读取长度为N＝1024的序列，计算平衡度：

其中，

表示向上取整，k₀表示参与平衡度计算的Logistic序列开始位置，取值范围是k₀＝0,1,2,...,K-N+1。

Logistic序列的平衡度要求包括：判断计算出的Logistic序列的平衡度E与平衡度门限ε的大小；当E≤ε时，此时的Logistic序列满足平衡度要求，当E＞ε时，Logistic序列开始位置k₀加1，即k₀＝k₀+1，采用平衡度计算公式重新计算平衡度，直到E≤ε。

本例中，ε＝0.01，k₀＝25,513,1011,1561,2033,2042。

对满足平衡度要求的Logistic序列进行双极性化：

可选地，双极化的公式为：

其中，z_p,k表示对第p个用户第k个Logistic序列值的双极化值，y_p,k表示第p个用户的第k个Logistic序列值，

表示向上取整。

累加p＝p+1，并计算Lyapunov指数和平衡度，本例中，直到P＝6。

计算序列的互相关，输出Logistic序列；在进行Logistic序列双极性化后计算序列的互相关系数，当互相关系数满足设定的门限时，输出该相关系数的Logistic序列；计算互相关系数的表达式为：

其中，r≠f,r＝1,2,...,P,f＝1,2,...,P，｜·|表示取绝对值，互相关序号m取值范围是1,2,...,M，本例中，M＝30；其中，R(m)表示相关系数，m表示互相关序号，|·表示取绝对值，N表示最终参与交织运算的Logistic序列长度，z_r,k表示第r个用户的第k个Logistic序列值，z_f,k表示第f个用户的第k个Logistic序列值，r表示第r个用户，f表示第f个用户。

优选的，依次计算所有的满足指数门限和平衡度门限的连续Logistic序列的互相关系数。当最小的互相关系数小于设置的门限值η＝0.01时，即min(R(m))＜η，输出对应第r和第f个Logistic序列。当次小的互相关系数小于门限值η时，输出对应第r和第f个交织序列，重复上述过程，直到最终输出4个满足要求的Logistic序列。

可选地，对得到的互相关系数按照从小到大的顺序进行排序，再依次与门限值η进行比较，当互相关系数小于门限值η＝0.01时，依次输出对应第r和第f个交织序列，直到最终输出4个满足要求的Logistic序列。

序列z_r,k的自相关表示为

则Logistic序列具有理想的自相关特性。

利用Logistic序列，完成交织和解交织。

交织过程可以表示为：

x_p,k＝z_p,k·c_p,k

其中，p＝1,2,3,4表示第p个用户，k＝1,2,...,1024第k个序列值，c_p,k表示交织前的第p个用户的第k个序列值，x_p,k表示交织后的第p个用户的第k个序列值。

解交织过程可以表示为：

c_p,k＝z_p,k·x_p,k

其中，p＝1,2,3,4表示第p个用户，k＝1,2,...,1024第k个序列值，x_p,k表示解交织前的第p个用户的第k个序列值，c_p,k表示解交织后的第p个用户的第k个序列值。

如图3所示，本发明的交织方法于随机序列交织方法在不同信噪比(Signal toNoise Ratio，SNR)情况下，误码率(Bit Error Ratio，BER)性能对比。其中，调制方式采用二进制相移键控(Binary Phase Shift Keying，BPSK)，多址信道采用高斯白噪声信道，接收端迭代次数为10。从图3仿真结果可以看出，本发明的交织方法，相对于随机序列交织方法，可以显著提高IDMA系统BER性能。

以上所举实施例，对本发明的目的、技术方案和优点进行了进一步的详细说明，所应理解的是，以上所举实施例仅为本发明的优选实施方式而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内对本发明所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于Logistic序列的IDMA交织方法，其特征在于，包括：初始化IDMA系统参数，并获取待交织序列，根据IDMA系统参数计算Logistic序列；采用门限法选取至少两个最优的Logistic序列；将最优的Logistic序列与待交织序列相乘，完成序列交织；

采用门限法选取最优的Logistic序列的过程包括：根据Logistic序列计算Logistic序列的Lyapunov指数；设置指数门限值，当Lyapunov指数大于指数门限值时，计算连续部分Logistic序列平衡度，否则重新计算新的Logistic序列，直到Lyapunov指数大于指数门限；设置平衡度门限，当连续部分Logistic序列满足平衡度门限要求，则对连续部分Logistic序列进行双极性化，否则重新确定Logistic序列的起始位置，计算平衡度；根据连续部分Logistic序列双极性化结果计算连续部分Logistic序列的互相关系数，设置互相关系数门限，当互相关系数不满足互相关系数门限时，重新获取新的Logistic序列；当互相关系数小于互相关系数门限时，输出参与该互相关系数计算的Logistic序列，该序列为最优的Logistic序列；

其中，IDMA表示交织多址接入，Logistic表示混沌序列，Lyapunov表示李雅谱诺夫指数。

2.根据权利要求1所述的一种基于Logistic序列的IDMA交织方法，其特征在于，Logistic序列的表达式为：

其中，y_p,k+1表示第p个用户的第k+1个Logistic序列值，k＝0,1,2,...,K表示第k个序列值的编号，K表示最大Logistic序列长度，p表示用户编号，且p＝1,2,...,P，P表示最大用户数，L表示数字量化比特长度，μ表示Logistic系统参数。

3.根据权利要求1所述的一种基于Logistic序列的IDMA交织方法，其特征在于，Lyapunov指数的表达式为：

其中，λ表示Lyapunov指数，k＝0,1,2,...,K表示第k个序列值，K表示最大Logistic序列长度，y_p,k表示第p个用户的第k个Logistic序列，μ表示Logistic系统参数。

4.根据权利要求1所述的一种基于Logistic序列的IDMA交织方法，其特征在于，平衡度的计算公式为：

其中，E表示平衡度，N表示最终参与交织运算的Logistic序列长度，y_p,k表示第p个用户的第k个Logistic序列值，

表示向上取整，k₀表示参与平衡度计算的Logistic序列开始位置。

5.根据权利要求1所述的一种基于Logistic序列的IDMA交织方法，其特征在于，Logistic序列的平衡度要求包括：判断计算出的Logistic序列的平衡度E与平衡度门限ε的大小；当E≤ε时，此时的Logistic序列满足平衡度要求，当E＞ε时，Logistic序列开始位置k₀加1，即k₀＝k₀+1，采用平衡度计算公式重新计算平衡度，直到E≤ε。

6.根据权利要求1所述的一种基于Logistic序列的IDMA交织方法，其特征在于，双极化的公式为：

其中，z_p,k表示对第p个用户第k个Logistic序列值的双极化值，y_p,k表示第p个用户的第k个Logistic序列值，

表示向上取整。

7.根据权利要求1所述的一种基于Logistic序列的IDMA交织方法，其特征在于，计算互相关系数的表达式为：

其中，R(m)表示相关系数，m表示互相关序号，|·|表示取绝对值，N表示最终参与交织运算的Logistic序列长度，z_r,k表示第r个用户的第k个Logistic序列值，z_f,k表示第f个用户的第k个Logistic序列值，r表示第r个用户，f表示第f个用户。

8.根据权利要求1所述的一种基于Logistic序列的IDMA交织方法，其特征在于，所述最优的Logistic序列与待交织数据序列相乘的过程包括：

x_p,k＝z_p,k·c_p,k

解交织的过程为：

c_p,k＝z_p,k·x_p,k

其中，p表示用户编号，k表示Logistic序列的第k个序列值，c_p,k表示交织前的第p个用户的第k个数据序列值，x_p,k表示交织后的第p个用户的第k个序列值。

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