CN112291036B - 一种基于信号盲检测的放大-前向协作通信方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于信号盲检测的放大‑前向协作通信方法，旨在解决协作通信中存在的能耗大及通信效率低的问题，公布了基于信号盲检测的放大‑前向(AF)协作通信传输策略，该发明中通过控制中继节点放大转发部分数据序列，减少中继节点的转发信息负荷，进而压缩中继节点收发设备工作能耗，给出了时分多址机(TDMA)制下的协作通信系统模型，完成了中继节点部分放大转发协作机制下信号盲检测的数学建模，推导出与信号盲检测问题相适应的最小二乘估计目标函数，从而应用半正定松驰(SDR)法有效逼近最优解以达到信号盲检测的效果。理论推导与仿真结果表明该通信策略为降低协作节点能耗提供了一种借鉴思路。

Description

一种基于信号盲检测的放大-前向协作通信方法
技术领域
本发明涉及通信领域，特别是一种基于信号盲检测的放大-前向协作通信方法。
背景技术
在用于节能和带宽效率的协作通信中的跨层设计的例子中，许多方法已经围绕放大和前向协作协议制定了智能信号处理。在5G移动通信网络中，协作网络栈的更智能协议交互将与其他传统形式结合使用，以实现更好的网络效率。现有文献所研究的中继协作通信模型/系统中，为了能充分发挥中继辅助协作带来的性能增益，信宿节点必须能准确获知信道状态信息。因此，信道状态信息是作为已知条件给出的，或者通过训练序列估计所得。例如在采用正交频分复用(OFDM)技术的宽带中继辅助协作通信系统中，OFDM符号的相干解调就直接依赖所估计的信道状态信息(CSI)，CSI估计准确程度决定了整个系统的性能。估计CSI通常借助于训练序列，这又导致了系统的额外开销，增加了信号处理延迟，降低了信息传输效率。最小方差无偏信道估计器只适用于一个中继节点的情形，随着中继节点数目的增加，信道将变得不可辨识。相比较而言，由于无需训练序列，信号盲检测方法不仅可以提高系统的带宽效率，而且也使得通信更具智能性，信号盲检测所表现出来的抑制符号间干扰(ISI)能力已被人们所熟知，在高速无线通信链路中表现出很好的应用前景。另一方面，中继协作通信机制下，出于节能的目的，协作节点通常不能长期处于无线接收-转发状态，在越来越重视绿色能源的当今，协作节点的低能耗效率已经成为衡量协作通信网络性能的重要指标之一。由于协作通信系统节点收集到的数据之间具有很强的时空关联性，中继节点转发的数据包含着部分冗余信息，这些冗余数据的传输浪费了很多不必要的网络资源同时消耗了中继节点的大部分能量。现有的节能优化策略采用压缩感知算法压缩原始数据，从而降低数据传输的能耗。
发明内容
针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供针对上述问题，本发明提出了一种基于信号盲检测的放大-前向协作通信方法。
为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：
一种基于信号盲检测的放大-前向协作通信方法，其包括以下步骤：
步骤一、建立信号协作传输模型，在所述信号协作传输模型中设置有源节点、至少2个中继节点Ri及目标节点；
步骤二、源节点分别向目标节点以及中继节点Ri发送一数据序列；
步骤三、中继节点Ri对接收到的数据序列，在不同的时隙内按照转发比例系数β对接收到的数据序列进行部分放大-转发至目标节点，β∈[0，1]；
步骤四、目标节点将多个不同时隙内接收到的信号进行联合接收处理，并获得联合接收信号序列矢量；
步骤五、基于半正定松驰法的对步骤四中接收到的联合接收信号序列矢量进行信号盲检测，恢复待恢复的信号序列。
步骤二中，源节点向目标节点与中继节点Ri发送一短数据序列，所述目标节点接收到的基带离散信号为
Figure BDA0002476342390000021
所述中继节点Ri接收到的基带离散信号为
Figure BDA0002476342390000022
并通过离散卷积原理获得目标节点所接收到信号序列
Figure BDA0002476342390000023
以及中继节点Ri所接收信号序列
Figure BDA0002476342390000024
其中，
Figure BDA0002476342390000025
为信道加性高斯白噪声，
Figure BDA0002476342390000026
为源节点到目标节点的信道矩阵，
Figure BDA0002476342390000027
为源节点到中继节点Ri的信道矩阵，L为信道长度，s(k)为源节点发送的数据序列，
Figure BDA0002476342390000028
为“源节点-目标节点”的信道加性噪声矢量，
Figure BDA0002476342390000029
为“源节点-中继节点Ri”的信道加性噪声矢量，P为中继节点数。
目标节点将中继节点Ri按照转发比例系数β部分放大-转发的数据序列
Figure BDA00024763423900000210
视为长度为N+L-1的序列，其中部分未发送部分在数据位充零处理，即
Figure BDA00024763423900000211
引入数据转发矩阵
Figure BDA0002476342390000031
将
Figure BDA0002476342390000032
转换为
Figure BDA0002476342390000033
同时目标节点独立接收来自中继节点Ri的转发数据序列为
Figure BDA0002476342390000034
其中
Figure BDA0002476342390000035
是合成的加性噪声，
Figure BDA0002476342390000036
Figure BDA0002476342390000037
为源节点到中继节点Ri的信道矩阵，
Figure BDA0002476342390000038
为中继节点Ri到目标节点的信道矩阵。
步骤四中，目标节点将多个不同时隙内接收到的信号进行联合接收处理，可得到联合接收信号序列矢量
Figure BDA0002476342390000039
简化为x(k)＝Hs(k)+n，其中IN为单位阵，n为信道加性噪声矢量，
Figure BDA00024763423900000310
步骤五中，
a、对步骤四中获取的联合接收信号序列矢量x(k)进行重新向量构建，获得新的序列向量
Figure BDA00024763423900000311
b、利用
Figure BDA00024763423900000312
构造一个长度为3(2l+1)行的向量
Figure BDA00024763423900000313
c、将接收到的序列表示为Y＝[y(N0)T，y(N0+1)T，…，y(N0+N-1)T]T，N0为序列起始值；
d、构造一个长度为3(2l+1)均衡器
Figure BDA00024763423900000314
其中
Figure BDA00024763423900000315
e、建立
Figure BDA00024763423900000316
其中，
Figure BDA00024763423900000317
为接收信号的估计，Re{·}和Im{·}分别为取实部运算和取虚部运算；
f、构建
Figure BDA0002476342390000041
g、构造子空间投影算子Q＝I-PT(PPT)-1P；
h、依据最小二乘原理可构成如下代价函数
Figure BDA0002476342390000042
其中，
Figure BDA0002476342390000043
即为待恢复的信号序列。
针对QPSK调制信号，将待恢复的信号序列
Figure BDA0002476342390000044
等价成如下的等式约束
Figure BDA0002476342390000045
将QPSK信号盲恢复检测的优化为
Figure BDA0002476342390000046
利用
Figure BDA0002476342390000047
将步骤a中的序列向量转换为等价的优化问题：
Figure BDA0002476342390000048
应用半正定松驰法有效逼近最优解以达到信号盲检测的效果，其中，Tr{}为求矩阵的迹运算。
本发明的有益效果：通过建立了中继节点部分放大-转发协作机制下的信号盲检测的数学模型，有效的降低了中继节点转发信息负荷量，且利用半正定松驰(SDR)法对一个适应于信号盲检测的最小二乘估计目标函数进行寻优，可有效逼近全局最优解，在未知信道状态信息条件下直接盲恢复检测出数据信息序列，从而为构建节能式宽带协作通信系统提供了一种借鉴思路。
附图说明
图1为本发明的流程框架示意图。
图2为本发明的信号协作传输模型。
图3为β＝1时，误码率与信噪比的关系示意图。
图4为不同序列长度时，误码率与信噪比的关系示意图。
图5为λ＝2，β取不同值时，误码率与信噪比的关系示意图。
图6为λ＝3.5，β取不同值时，误码率与信噪比的关系示意图。
图7为β取不同值时，系统能量消耗与λ的关系示意图。
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的一部分实施例，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作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。
本发明公开了一种基于信号盲检测的放大-前向协作通信方法，其包括以下步骤：
步骤一、建立信号协作传输模型，在所述信号协作传输模型中设置有源节点、至少2个中继节点Ri及目标节点；假设节点间的离散化多经信道分别为
Figure BDA0002476342390000051
与hSD，对应的信道长度分别为
Figure BDA0002476342390000052
和LSD，对应于双中继节点i＝1，2。为便于后续的向量矩阵公式推导，取
Figure BDA0002476342390000053
通过信道尾部补零方法将各个信道的长度统一成为L。
步骤二、源节点分别向目标节点以及中继节点Ri发送一数据序列；
步骤二中，源节点向目标节点与中继节点Ri发送一短数据序列，
Figure BDA0002476342390000054
为“源节点-目标节点”时不变信道冲激响应，所述目标节点接收到的基带离散信号为
Figure BDA0002476342390000055
其中
Figure BDA0002476342390000056
为信道加性高斯白噪声，同理可以得到所述中继节点Ri接收到的基带离散信号
Figure BDA0002476342390000057
假设源节点到目标节点的信道矩阵为
Figure BDA0002476342390000058
矩阵的大小为N×(N+L-1)，矩阵元素由信道矢量
Figure BDA0002476342390000061
的元素构成：
Figure BDA0002476342390000062
假设目标节点接收到的数据序列长度为N，N大于信道长度L，
Figure BDA0002476342390000063
满足列满秩条件；依据离散卷积原理，目标节点所接收到信号序列记为
Figure BDA0002476342390000064
源节点发送的数据序列为s(k)＝[s(k)，s(k-1)，…，s(k-L-N+2)]T，则有目标节点所接收到信号序列：
Figure BDA0002476342390000065
其中，
Figure BDA0002476342390000066
为“源节点-目标节点”的信道加性噪声矢量，
Figure BDA0002476342390000067
为源节点到目标节点的信道矩阵，L为信道长度。
类似地，可得中继节点Ri所接收到的信号序列
Figure BDA0002476342390000068
Figure BDA0002476342390000069
其中，
Figure BDA00024763423900000610
为源节点到中继节点Ri的信道矩阵，
Figure BDA00024763423900000611
为“源节点-中继节点Ri”的信道加性噪声矢量，P为中继节点数。
步骤三、中继节点Ri对接收到的数据序列，在不同的时隙内按照转发比例系数β对接收到的数据序列进行部分放大-转发至目标节点，β∈[0，1]；
中继节点Ri放大-转发时隙A所接收到的信号
Figure BDA00024763423900000612
假设各个中继节点分别在不同的时隙内转发信号，各节点在严格的位同步机制下通信，考虑到中继节点大部分能耗主要集中在无线收发器上，折中考虑均衡效果与中继节点的能耗效率，本发明建议中继节点只是部分放大-转发所受接收到的信号，考虑到放大因子只是对射频信号的影响，部分放大转发过程有如下的基带信号表述形式：
Figure BDA00024763423900000613
αik＝1代表转发对应的数据比特，当αik＝0时相当于中继节点发射机进入休眠状态，i选择不同的转发位置衍生出不同的转发策略。
中继节点接收到
Figure BDA0002476342390000071
是一个长为N的的数据序列，假设该中继只转发其中的M个数据，即转发比例系数为
Figure BDA0002476342390000072
显然β∈[0，1]，在严格在同步机制下，在第二个时隙内中继节点Ri转发的数据序列为
Figure BDA0002476342390000073
对于目标节点而言，该序列仍可看成是一个长度为N+L-1的序列(部分未发送在数据位充零处理)，则有：
Figure BDA0002476342390000074
引入数据转发矩阵
Figure BDA0002476342390000075
该矩阵大小为(N+L-1)×N，可看作包含一个对角阵的分块矩阵：
Figure BDA0002476342390000076
将
Figure BDA0002476342390000077
转换为
Figure BDA0002476342390000078
TDMA机制下，目标节点独立接收来自中继节点Ri的转发数据序列为
Figure BDA0002476342390000079
Figure BDA00024763423900000710
由上述分析可知这是一个N×(L+N-1)的未知矩阵，
Figure BDA00024763423900000711
是合成的加性噪声，显然，该合成噪声是由两路信道加性噪声的线性组合：
Figure BDA00024763423900000712
其中
Figure BDA0002476342390000081
是合成的加性噪声，
Figure BDA0002476342390000082
为源节点到中继节点Ri的信道矩阵，
Figure BDA0002476342390000083
为中继节点Ri到目标节点的信道矩阵。
步骤四、目标节点将多个不同时隙内接收到的信号进行联合接收处理，并获得联合接收信号序列矢量；
目标节点将多个不同时隙内接收到的信号进行联合接收处理，记IN为单位阵，由此可得到联合接收信号序列矢量为：
Figure BDA0002476342390000084
上式可简化表示为：
x(k)＝Hs(k)+n (13)
步骤五、基于半正定松驰法的对步骤四中接收到的联合接收信号序列矢量进行信号盲检测，恢复待恢复的信号序列。
a、对步骤四中获取的联合接收信号序列矢量x(k)进行重新向量构建，获得新的序列向量
Figure BDA0002476342390000085
b、利用
Figure BDA0002476342390000086
构造一个长度为3(2l+1)行的向量
Figure BDA0002476342390000087
c、将接收到的序列表示为
Figure BDA0002476342390000088
N0为序列起始值；
d、类似的，可以构造一个长度为3(2l+1)均衡器
Figure BDA0002476342390000089
其中
Figure BDA00024763423900000810
e、建立
Figure BDA0002476342390000091
其中，
Figure BDA0002476342390000092
为接收信号的估计，Re{·}和Im{·}分别为取实部运算和取虚部运算；
f、构建
Figure BDA0002476342390000093
g、构造子空间投影算子
Q＝I-PT(PPT)-1P (20)
h、依据最小二乘原理可构成如下代价函数
Figure BDA0002476342390000094
其中，
Figure BDA0002476342390000095
即为待恢复的信号序列。
对于QPSK调制信号，待恢复的发送信号向量
Figure BDA0002476342390000096
中的每一个元素均应该属于如下的一个字符集
Figure BDA0002476342390000097
可等价成如下的等式约束：
Figure BDA0002476342390000098
则QPSK信号盲恢复检测的优化表述形式：
Figure BDA0002476342390000099
其中，Q是一个对称矩阵，记Tr{}为求矩阵的迹运算，利用：
Figure BDA00024763423900000910
则可得到与式(14)等价的优化问题：
Figure BDA00024763423900000911
式(24)是一个典型的半正定规划问题，这种半正定松驰(SDR)方法在传感网络定位、MIMO信号检测及波束成形等方面已经得到了很好的应用。采用SDR方法能以多项式复杂度的计算代价求解组合优化NP难问题。式(16)的解S*尽管未必满足于条件rank(S*)＝1，现有文献已经证明了类似优化问题存在一个满足
Figure BDA0002476342390000101
条件的解(m是S*的维度)。近年来，SDR问题的数值求解方法不断丰富，其中，原对偶内点算法因展现出的超线性收敛性能而倍受关注。权威的学术研究机构开放提供了相应的数值计算软件包，软件包求解的近似精确度可保证数值解能收敛于全局最小值附近，开放的优化软件包为信号处理领域的相关课题提供了可行的算法实验基础，现有文献如C.Li and X.Ruan，“DirectBlind Recovery of Short Burst Data Signal in Cooperative CommunicationSystems，”Journal of Electronics&Information Technology，vol.36，no.1，pp.792-796，Jan.2014。Z.Luo，W.Ma，A.M.So，Y.Ye and S.Zhang，“Semidefinite Relaxation ofQuadratic Optimization Problems，”IEEE Signal Processing Magazine，vol.27，no.3，pp.20-34，May.2010。
若如式(16)所示的待求解SDR问题所涉及矩阵的大小为M×M(在此，QPSK信号短帧的长度为N，M＝2×N+1)，所含线性约束方程为O(M)个，在最坏情况下，求解这一问题的复杂度为O(M3.5)。另外，诸如式(18)所示的符号函数运算复杂度是不会影响到算法复杂度的阶数，进一步考虑到类似于式(16b)～(16e)的约束是可分离的，且仅多数约束方程是针对矩阵V的对角元素而设定的，使得整体复杂度是可以确保降低到O(M3.5)以下，算法的竞争优势比较明显。
针对上述方法，进行实验验证：
实验环境如下：协作中继节点数目为2个，所有节点之间的信道均采用了IEEE802.15.3a标准所推荐的信道模型，发送信号为BPSK信号，仿真信道为
Figure BDA0002476342390000102
经过采样的多径合成随机复信道。其中：
Figure BDA0002476342390000103
分别是滚降因子α＝0.1，延迟因子为
Figure BDA0002476342390000104
随机产生的升余弦脉冲响应，脉冲长度为5个基带采样周期；
Figure BDA0002476342390000111
在(0，1)区间均匀分布，信号传播多径数最大值NL＝4。
为了验证本文所提出算法的性能，进行以下三组实验：
试验一：发送信号为QPSK时，在不同信噪比情况下，比较双中继完全放大-转发(β＝1)SDR盲检测算法与其他经典盲检测LPA、SSA、ZF算法的误码率(BER)性能。假定信道的阶数已知，节点距离按初始设定，各种算法所用均衡器阶数1：PAF-SDR算法为7；LP、SSA及ZF算法均为14。所用接收数据长度：SDR算法为150；SSA，LPA为1000；ZF为2000。图3所示为四种算法在不同信噪比下的BER性能曲线
试验二：数据长度对SDR算法性能的影响
为获得更直观和精确的对比效果，该试验针对不同的数据帧长度，观测数据帧长对完全转发SDR算法收敛性能的影响。可知对于QPSK调制方式仅需要数据量N＝200就可以获得较为理想的盲检测效果；随着观察数据N的增加，信道盲估计性能也随之得到提高。进一步观察发现只需将数据量长度提高的一定程度后，并无需再加数据量，就可以获得较好的信号盲检测效果。这一现象，为部分转发放大方案提供了可靠的实验基础。试验结果见图4。
试验三：转发系数β对SDR算法误码率性能的影响
假设各节点等功率发送信号，考虑到节点距离变化引起的接收信号功率变化必然影响到系统的误码率性能，为此，假设双中继节点到信源节点等距离，即：dSR1＝dSR2＝dSR，定义一个目标节点距离系数：
Figure BDA0002476342390000112
中继节点与接收端的信噪比定义如下：
Figure BDA0002476342390000113
为节点间信道转移矩阵的Frobenius平方范数，考虑到自由空间路径衰落的影响，该范数与传输距离的平方成反比。调节目标节点的相对信源的距离变化从而改变λ，分析基于SDR盲检测的协作策略中λ与β对系统误码率的影响，实验结果如图5，6。
试验四：协作系统能耗
本实验进一步探讨优化转发系数β以实现降低系统能耗的目的。实验中固定速率QPSK调制(b＝2)下，寻找最优的协作转发系数β。上述分析已知，电路能耗随着转发系数β的减小而减少，而在发送距离固定条件下，前面的实验已表明为达到一定的系统误码率要求，就必须提高转发系数β，为此付出的代价是电路能耗的增加。调节目标节点相对信源的距离变化改变λ，同时关注系统的转发系数β引起的系统总能耗变化情况。实验结果如图7所示。
实施例不应视为对本发明的限制，但任何基于本发明的精神所作的改进，都应在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于信号盲检测的放大-前向协作通信方法，其特征在于，其包括以下步骤：
步骤一、建立信号协作传输模型，在所述信号协作传输模型中设置有源节点、至少2个中继节点Ri及目标节点；
步骤二、源节点分别向目标节点以及中继节点Ri发送一数据序列；
步骤三、中继节点Ri对接收到的数据序列，在不同的时隙内按照转发比例系数β对接收到的数据序列进行部分放大-转发至目标节点，β∈[0，1]；
步骤四、目标节点将多个不同时隙内接收到的信号进行联合接收处理，并获得联合接收信号序列矢量；
步骤五、基于半正定松驰法的对步骤四中接收到的联合接收信号序列矢量进行信号盲检测，恢复待恢复的信号序列。
2.根据权利要求1所述的一种基于信号盲检测的放大-前向协作通信方法，其特征在于，步骤二中，源节点向目标节点与中继节点Ri发送一短数据序列，所述目标节点接收到的基带离散信号为
Figure FDA0002476342380000011
所述中继节点Ri接收到的基带离散信号为
Figure FDA0002476342380000012
并通过离散卷积原理获得目标节点所接收到信号序列
Figure FDA0002476342380000013
以及中继节点Ri所接收信号序列
Figure FDA0002476342380000014
其中，
Figure FDA0002476342380000015
为信道加性高斯白噪声，
Figure FDA0002476342380000016
为源节点到目标节点的信道矩阵，
Figure FDA0002476342380000017
为源节点到中继节点Ri的信道矩阵，L为信道长度，s(k)为源节点发送的数据序列，
Figure FDA0002476342380000018
为“源节点-目标节点”的信道加性噪声矢量，
Figure FDA0002476342380000019
为“源节点-中继节点Ri”的信道加性噪声矢量，P为中继节点数。
3.根据权利要求1或2所述的一种基于信号盲检测的放大-前向协作通信方法，其特征在于，目标节点将中继节点Ri按照转发比例系数β部分放大-转发的数据序列
Figure FDA0002476342380000021
视为长度为N+L-1的序列，其中部分未发送部分在数据位充零处理，即
Figure FDA0002476342380000022
4.根据权利要求3所述的一种基于信号盲检测的放大-前向协作通信方法，其特征在于，引入数据转发矩阵
Figure FDA0002476342380000023
将
Figure FDA0002476342380000024
转换为
Figure FDA0002476342380000025
同时目标节点独立接收来自中继节点Ri的转发数据序列为
Figure FDA0002476342380000026
其中
Figure FDA0002476342380000027
是合成的加性噪声，
Figure FDA0002476342380000028
Figure FDA0002476342380000029
为源节点到中继节点Ri的信道矩阵，
Figure FDA00024763423800000210
为中继节点Ri到目标节点的信道矩阵。
5.根据权利要求2所述的一种基于信号盲检测的放大-前向协作通信方法，其特征在于，步骤四中，目标节点将多个不同时隙内接收到的信号进行联合接收处理，可得到联合接收信号序列矢量
Figure FDA00024763423800000211
简化为x(k)＝Hs(k)+n，其中IN为单位阵，n为信道加性噪声矢量，
Figure FDA00024763423800000212
6.根据权利要求1或2或5所述的一种基于信号盲检测的放大-前向协作通信方法，其特征在于，步骤五中，
a、对步骤四中获取的联合接收信号序列矢量x(k)进行重新向量构建，获得新的序列向量
Figure FDA00024763423800000213
b、利用
Figure FDA00024763423800000214
构造一个长度为3(2l+1)行的向量
Figure FDA00024763423800000215
c、将接收到的序列表示为Y＝[y(N0)T，y(N0+1)T，…，y(N0+N-1)T]T，N0为序列起始值；
d、构造一个长度为3(2l+1)均衡器
Figure FDA0002476342380000031
其中
Figure FDA0002476342380000032
e、建立
Figure FDA0002476342380000033
其中，
Figure FDA0002476342380000034
为接收信号的估计，Re{·}和Im{·}分别为取实部运算和取虚部运算；
f、构建
Figure FDA0002476342380000035
g、构造子空间投影算子Q＝I-PT(PPT)-1P；
h、依据最小二乘原理可构成如下代价函数
Figure FDA0002476342380000036
其中，
Figure FDA0002476342380000037
即为待恢复的信号序列。
7.根据权利要求6所述的一种基于信号盲检测的放大-前向协作通信方法，其特征在于，针对QPSK调制信号，将待恢复的信号序列
Figure FDA0002476342380000038
等价成如下的等式约束
Figure FDA0002476342380000039
将QPSK信号盲恢复检测的优化为
Figure FDA00024763423800000310
利用
Figure FDA00024763423800000311
将步骤a中的序列向量转换为等价的优化问题：
Figure FDA00024763423800000312
应用半正定松驰法有效逼近最优解以达到信号盲检测的效果，其中，Tr{}为求矩阵的迹运算。
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