CN111565079B - 用于mu-mimo一比特adc系统的检测方法 - Google Patents

用于mu-mimo一比特adc系统的检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明属于移动通信技术领域，特别涉及一种用于MU‑MIMO一比特ADC系统的检测方法，包括根据MU‑MIMO的信道矩阵列向量的二范数对用户排序；将当前需要检测的用户信号作为有用信号、未检测的信号作为干扰，计算信干噪比；根据改进的软输入检测算法，在N并行B‑DMC框架中计算当前检测用户每比特信息的软信息，且每次检测只检测o个用户的信息；如果所有用户的信息均检测完毕，那么结束检测过程，否则继续检测下一个用户；本发明降低了信号检测的复杂度，有利于工程实行。

Description

用于MU-MIMO一比特ADC系统的检测方法
技术领域
本发明属于移动通信技术领域，特别涉及一种用于多用户-多输入多输出(Multi-User Multiple-Input Multiple-Output，MU-MIMO)一比特ADC系统的检测方法。
背景技术
大规模MIMO作为5G关键技术之一，受到了业界的广泛关注。然而，大规模MIMO系统显著地增加硬件成本和射频电路的功耗。在射频链的所有部件中，ADC是最耗电的部件，其功耗随着量化比特的增多呈指数性增长。同时，作为5G关键技术的毫米波技术，使得现有方案因为需要更高采样频率的高精度ADC变得很难实现。为了克服功耗以及系统可实现性的挑战，学者提出在大规模MIMO系统中使用混合分辨率的ADC。对混合ADC大规模MIMO系统的性能分析结果表明在相同的硬件开销下，相比于理想精度的ADC大规模MIMO系统，混合ADC大规模MIMO系统可以达到更高的总速率和更低的功耗。
近年来，针对一比特ADC系统中的上行MU-MIMO系统提出了许多检测算法。提出了最佳的最大似然检测(maximum likelihood detection，MLD)算法，并对最大似然检测器进行了改进。此外，有学者分别给出了基于有监督学习和编码理论的新MIMO检测框架。尽管上述算法有很好的未编码符号差错率性能，然而它们在已编码的系统中的误帧率却较高。这主要是因为它们的硬判决输出大大降低了诸如Trubo码、低密度奇偶校验码和极化码等的信道译码性能。针对一比特ADC上行MU-MIMO系统提出了软输出检测算法，该算法在编码系统中的误帧率比其他硬检测算法的误帧率更低。但是由于该算法对每个用户都会搜索整个码字空间，其计算复杂度太高，不利于工程实现。
发明内容
为了解决现有一比特ADC的MU-MIMO系统的软检测方法复杂度高，不利于工程实现的问题，本发明提出一种用于MU-MIMO一比特ADC系统的检测方法，包括以下步骤：
S1、根据MU-MIMO的信道矩阵列向量的二范数对用户排序；
S2、将当前需要检测的用户信号作为有用信号、未检测的信号作为干扰，计算信干噪比；
S3、根据改进的软输入检测算法，在N并行B-DMC框架中计算当前检测用户每比特信息的软信息，且每次检测只检测o个用户的信息；
S4、如果所有用户的信息均检测完毕，那么结束检测过程，否则回到S2检测下一个用户。
进一步的，MU-MIMO的信道矩阵列向量的二范数对用户排序后与原索引之间的关系表示为：
Figure GDA0003482846400000021
其中，ki为MU-MIMO的信道矩阵列向量的原索引，K为单天线用户数量；hk为信道矩阵第k列构成的列向量；||·||2表示二范数计算。
进一步的，，步骤S2具体包括：
根据基站接收到的未量化的信号模型，得到第i次检测时的接收信号；
接收信号包括待检测信号、通过检测得到的信号、估计误差以及未估计信号，并将通过检测得到的信号、估计误差以及未估计信号作为等效噪声；
基于等效噪声，除去估计误差的影响计算第j根天线的噪声功率，并根据该噪声功率得到信干噪比。
进一步的，第i次检测时的未量化接收信号表示为：
Figure GDA0003482846400000022
其中，y表示未量化接收信号，接收信号的第一项为待检测信号、第二项为通过检测得到的信号、第三项为估计误差、第四项为未估计信号；xk为第k个用户的发送信号；
Figure GDA0003482846400000031
为对第k个用户发送信号的估计；
Figure GDA0003482846400000032
为对第k个用户发送信号的估计误差；n为噪声向量。
进一步的，第j根天线的噪声功率表示为：
Figure GDA0003482846400000033
其中，
Figure GDA0003482846400000034
为第j根接收天线的噪声功率；
Figure GDA0003482846400000035
为信道矩阵的第j行，第k列元素hkj平方的均值；σ2为噪声功率。
进一步的，将当前需要检测的用户信号作为有用信号、未检测的信号
作为干扰的信干噪比表示为：
Figure GDA0003482846400000036
其中，ρj为当前需要检测的用户信号作为有用信号、未检测的信号作为干扰的信干噪比；hk,j为信道矩阵第j行，第k列的值。
进一步的，改进的软输入检测算法：
在第m次检测时，o个待检测用户的联合信息比特索引l对应的未检测信息索引向量wu，与(m-1)×o个已经检测的用户的联合信息比特索引ld对应的已检测信息索引向量wd，组成的信息索引向量w＝[wd,wu,O(K-m+1)×O]；
经过编码函数得到N并行B-DMC信道的输入信号v＝[v1,v2,...,vN]T，第i个B-DMC信道的输出信号为ri，第i个B-DMC信道的转移概率为P(ri|vi＝cl,i)；
定义空域码并计算每个空域码字；
计算N个并行二进制离散无记忆信道中第i个子信道的转移概率和错误概率；
根据当前信息计算当前检测用户每比特信息的软信息。
进一步的，空域码中第l个空域码字表示为：
Figure GDA0003482846400000041
其中，cl为空域码中第l个空域码字；gN为信道矩阵第N行所构成的列向量；x为信息索引向量经过调制后的调制符号向量。
进一步的，第i个子信道的错误概率表示为：
Figure GDA0003482846400000042
第i个子信道的转移概率表示为：
Figure GDA0003482846400000043
其中，P(ri|vi＝cl,i)为第i个子信道的错误概率；el,i为第i个子信道的转移概率；Q(·)为一种运算规则，表示为
Figure GDA0003482846400000044
|·|表示对数值求绝对值；ri为第i根天线上的接收信号。
进一步的，第k个用户的第i比特的软输出表示为：
Figure GDA0003482846400000045
其中，
Figure GDA0003482846400000046
为第k个用户的第i比特的软输出；r表示接收端所有天线接收到的信号构成的列向量；P(wk＝[b]p|r)表示当接收端接收到的信号为r时，发送端第k个用户发送的信息索引为wk的概率；[b]p表示p比特信息b＝[b1,b2,...,bp]T对应的信息索引，表示为
Figure GDA0003482846400000047
为加权汉明距离；
Figure GDA0003482846400000048
第i个子信道的错误概率的倒数；B(i,0)表示第i比特为0的空域码字集合，B(i,1)表示第i比特为1的空域码字集合。
本发明将排序的一比特串行干扰消除软输出检测算法和软输出检测算法结合，提出了排序的多用户一比特串行干扰消除软输出检测算法，该算法降低了信号检测的复杂度，有利于工程实行。
附图说明
图1为混合精度ADC下的MU-MIMO接收端信号模型；
图2为本发明用于MU-MIMO一比特ADC系统的检测方法的优选实施例流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅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没有做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。
本发明提出一种用于MU-MIMO一比特ADC系统的检测方法，包括以下步骤：
S1、根据MU-MIMO的信道矩阵列向量的二范数对用户排序；
S2、将当前需要检测的用户信号作为有用信号、未检测的信号作为干扰，计算信干噪比；
S3、根据改进的软输入检测算法，在N并行B-DMC框架中计算当前检测用户每比特信息的软信息，且每次检测只检测o个用户的信息；
S4、如果所有用户的信息均检测完毕，那么结束检测过程，否则回到S2检测下一个用户。
如图1，MU-MIMO系统中发送端有K个单天线终端，基站配备Nr根天线。基站配备Nh根天线高精度用于信道估计，每根天线使用高精度ADC接收信号，利用该信号进行信道冲激响应矩阵
Figure GDA0003482846400000051
的估计，由于本文重点在该系统的信号检测问题，在此不对信道冲激响应矩阵的估计算法做详细的介绍，并假设基站已经通过信道估计算法得到信道矩阵H。基站配备Nr根天线，每根天线使用低精度ADC接收信号，使用该信号对用户数据进行解码。
图2是本发明用于MU-MIMO一比特ADC系统的检测方法的优选实施例流程，包括：
初始化系统，输入接收信号r，信道矩阵H，每次检测的用户数量o，噪声方差σ2的值，并令m＝1；
步骤11：对信道矩阵的列向量进行排序。
使用信道矩阵的每一列所得列向量hi的二范数的排序作为检测的顺序，排好的顺序为k1,k2,...,kK，那么kj的计算方式如下：
Figure GDA0003482846400000061
其中，ki为MU-MIMO的信道矩阵列向量的二范数，<K>表示集合{1,2,...,K}，K为发送端的用户数量；hk为信道矩阵H的第k列构成的列向量；||·||2表示二范数计算。
由于最后一次检测时，剩余的用户数量不一定是o个，因此需要进行以下步骤判断是否是最后一次检测，具体包括：
若m大于ceil(K/o)，则输出用户软信息；
若m小于等于ceil(K/o)，计算本次检测的用户个数o1，如果m＝ceil(K/o)，那么o1＝mod(K,o)；否则o1＝o；
计算本次检测的最后一个用户索引o2，如果m＝ceil(K/o)，那么o2＝K；否则o2＝m*o；
其中，ceil(.)表示向上取整运算，mod(K,o)表示求K除以o的余数。
步骤12：计算信干噪比。
计算信干噪比的具体步骤包括：
根据基站接收到的未量化的信号模型y＝Hx+n∈RNr，得到第i次检测时的接收信号形式，表示为：
Figure GDA0003482846400000062
上式的第一项为待检测信号，第二项为通过检测得到的信号，第三项为估计误差，第四项为未估计信号，将第三项、第四项之和第五项看成等效噪声，其中hk为第k根发送天线与Nr根接收天线间的信道向量，即hk为信道矩阵H的第k列向量；
此时的等效噪声为
Figure GDA0003482846400000071
除去估计误差带来的影响此时第j根接收天线的噪声功率为
Figure GDA0003482846400000072
其中，
Figure GDA0003482846400000073
为信道矩阵H的第j行、第k列元素hk,j平方的均值；σ2为噪声功率。
将当前需要检测的用户信号作为有用信号、未检测的信号作为干扰的信干噪比表示为：
Figure GDA0003482846400000074
其中，ρj为当前需要检测的用户信号作为有用信号、未检测的信号作为干扰的信干噪比；hk,j为信道矩阵H的第j行、第k列元素。
步骤13：计算排序后的第(m-1)×o+1用户到第m×o2个用户的软信息。
对等效N并行B-DMC信道进行改进，每次只检测o个用户的信息，计算o个用户软信息的过程包括：
在第m次检测时，o个待检测用户的联合信息比特索引l对应的未检测信息索引向量wu，与(m-1)×o个已经检测的用户的联合信息比特索引ld对应的已检测信息索引向量wd，组成的信息索引向量w＝[wd,wu,Oo1]；
经过编码函数得到N并行B-DMC信道的输入信号v＝[v1,v2,...,vN]T，第i个B-DMC信道的输出信号为ri，第i个B-DMC信道的转移概率为P(ri|vi＝cl,i)；
信息索引向量经过调制后的调制符号向量为x＝S(w)，S(w)表示将信息索引向量w转换为对应的调制符号向量；
定义空域码为
Figure GDA0003482846400000081
并计算每个空域码字，第l个空域码字表示为：
Figure GDA0003482846400000082
其中，gN为信道矩阵H第N行所构成的列向量。
待检测的信息比特索引向量为wu＝g(l)，所有待检测的信息比特索引向量经过编码函数后得到N并行B-DMC信道的输入v＝[v1,v2,...,vN]T，即
Figure GDA0003482846400000083
Figure GDA0003482846400000084
表示对发送信息在无噪声的条件下经过信道的操作，g(l)表示第l个空域码字对应的信息比特索引向量。
计算N个并行二进制离散无记忆信道中第i个子信道的转移概率表示为：
Figure GDA0003482846400000085
第i个子信道的错误概率；
Figure GDA0003482846400000086
其中，P(ri|vi＝cl,i)为第i个子信道的错误概率；el,i为第i个子信道的转移概率；Q(·)为一种运算规则，表示为
Figure GDA0003482846400000087
|·|表示求绝对值。
在计算用户软信息时，定义加权汉明距离dwh(x，y，α)，该距离表示为：
Figure GDA0003482846400000088
其中，αi为权值；f(xi,yi)为xi与yi间的汉明距离，表示为：
Figure GDA0003482846400000089
第k个用户发送信号与接收信号r的后验概率与转移概率的关系如下：
Figure GDA0003482846400000091
其中w\k表示除去第k个用户后的信息比特索引向量；sj表示星座点集中第j个元素；x(wk)表示第k个用户的信息比特索引wk对应的星座点。
由于发送信号和接收信号的先验概率是已知的，所以设发送信号概率与接收信号概率之比为
Figure GDA0003482846400000092
则后验概率与转移概率的关系变为：
Figure GDA0003482846400000093
其中，x\k为除去第k个用户后留下的其他用户的调制符号向量；N为接收天线数量；M为比特索引集合。
假设每个用户的每个调制符号均包含p比特信息，为了方便表示，定义：
Figure GDA0003482846400000094
其中bi为第i个比特信息。
那么第k个用户的第i比特的软输出为：
Figure GDA0003482846400000095
其中，
Figure GDA0003482846400000096
为第k个用户的第i比特的软输出；P(wk＝[b]p|r)表示当接收端接收到的信号为r时，发送端第k个用户发送的信息索引为wk的概率；[b]p表示p比特信息b＝[b1,b2,...,bp]T对应的信息索引，即
Figure GDA0003482846400000101
r表示接收端接收到的信号；
Figure GDA0003482846400000102
表示加权汉明距离；
Figure GDA0003482846400000103
是el,i的倒数；B(i,0)表示第i比特为0的空域码字集合，B(i,1)表示第i比特为1的空域码字集合。
根据当前信息计算当前检测用户每比特信息的软信息。
通过以上步骤计算完当前o个用户的软信息之后，计算下一组的用户的软信息，当获得所有用户的软信息，完成检测。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (8)

1.用于MU-MIMO一比特ADC系统的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、根据MU-MIMO的信道矩阵列向量的二范数对用户排序；
S2、将当前需要检测的用户信号作为有用信号、未检测的信号作为干扰，计算信干噪比；
S3、根据改进的软输出检测算法，在N路并行二进制离散无记忆B-DMC框架中计算当前检测用户每比特信息的软信息，且每次检测只检测o个用户的信息；改进的软输出检测算法包括：
在第m次检测时，o个待检测用户的联合信息比特索引l对应的未检测信息索引向量wu，与(m-1)×o个已经检测的用户的联合信息比特索引ld对应的已检测信息索引向量wd，组成的信息索引向量w＝[wd,wu,Oo1]；
经过编码函数得到N路并行二进制离散无记忆B-DMC信道的输入信号v＝[v1,v2,...,vN]T，第i个子信道的输出信号为ri，第i个子信道信道的转移概率为P(ri|vi＝cl,i)；
定义空域码并计算每个空域码字；
计算N路并行二进制离散无记忆B-DMC信道中第i个子信道的转移概率和错误概率；
根据第i个子信道的转移概率和错误概率计算当前检测用户每比特信息的软信息；
其中，K为单天线用户数量；cl,i表示第i个子信道的第l个空域码字；
S4、如果所有用户的信息均检测完毕，那么结束检测过程，否则回到S2检测下一个用户。
2.根据权利要求1所述的用于MU-MIMO一比特ADC系统的检测方法，其特征在于，根据MU-MIMO的信道矩阵列向量的二范数对用户排序，排好的顺序为k1,k2,...,kK，MU-MIMO的信道矩阵列向量的二范数对用户排序后与原索引之间的关系表示为：
Figure FDA0003588652490000021
其中，ki为MU-MIMO的信道矩阵列向量的原索引，K为单天线用户数量；hk为信道矩阵第k列构成的列向量；||·||2表示二范数计算。
3.根据权利要求1所述的用于MU-MIMO一比特ADC系统的检测方法，其特征在于，步骤S2具体包括：
根据基站接收到的未量化的信号模型，得到第i次检测时的接收信号；
接收信号包括待检测信号、通过检测得到的信号、估计误差以及未估计信号，并将通过检测得到的信号、估计误差以及未估计信号作为等效噪声；
基于等效噪声，除去估计误差的影响计算第j根天线的噪声功率，并根据该噪声功率得到信干噪比。
4.根据权利要求1所述的用于MU-MIMO一比特ADC系统的检测方法，其特征在于，第j根天线的噪声功率表示为：
Figure FDA0003588652490000022
其中，σj′2为第j根接收天线的噪声功率；
Figure FDA0003588652490000023
为信道矩阵的第j行，第k列元素hkj平方的均值；σ2为噪声功率；K为单天线用户数量。
5.根据权利要求3所述的用于MU-MIMO一比特ADC系统的检测方法，其特征在于，将当前需要检测的用户信号作为有用信号、未检测的信号作为干扰的信干噪比表示为：
Figure FDA0003588652490000024
其中，ρj为当前需要检测的用户信号作为有用信号、未检测的信号作为干扰的信干噪比；hk,j为信道矩阵第j行，第k列的值。
6.根据权利要求1所述的用于MU-MIMO一比特ADC系统的检测方法，其特征在于，空域码中第l个空域码字表示为：
Figure FDA0003588652490000031
其中，cl为空域码中第l个空域码字；gN为信道矩阵第N行所构成的列向量；x为信息索引向量经过调制后的调制符号向量。
7.根据权利要求5所述的用于MU-MIMO一比特ADC系统的检测方法，其特征在于，第i个子信道的转移概率表示为：
Figure FDA0003588652490000032
第i个子信道的错误概率表示为：
Figure FDA0003588652490000033
其中，P(ri|vi＝cl,i)为第i个子信道的转移概率；el,i为第i个子信道的错误概率；Q(·)为一种运算规则，表示为
Figure FDA0003588652490000034
|·|表示对数值求绝对值；ri为第i根天线上的接收信号。
8.根据权利要求7所述的用于MU-MIMO一比特ADC系统的检测方法，其特征在于，第k个用户的第i比特的软输出表示为：
Figure FDA0003588652490000035
其中，
Figure FDA0003588652490000036
为第k个用户的第i比特的软输出；r表示接收端所有天线接收到的信号构成的列向量；
Figure FDA0003588652490000037
为加权汉明距离；
Figure FDA0003588652490000038
为第i个子信道的错误概率的倒数；B(i,0)表示第i比特为0的空域码字集合，B(i,1)表示第i比特为1的空域码字集合；cl表示第l个空域码字。
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