CN113852575A - 一种基于时域信道均衡辅助的迭代otfs符号检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于时域信道均衡辅助的迭代OTFS符号检测方法，属于OTFS调制通信技术领域。本发明采用LSQR算法实现时域均衡，并利用均衡得到的数据重构ISI，从接收符号消除ISI后，对得到的符号进行MRC检测，对检测得出的符号进行判决。本发明可用于OTFS系统的信号接收端。本发明能够在中高速移动信道即高多普勒频移信道下，和大规模传输数据块下实现OTFS符号的准确检测。

Description

一种基于时域信道均衡辅助的迭代OTFS符号检测方法

技术领域

本发明属于通信领域中的正交时频空间(Orthogonal time frequency space，OTFS)调制技术，具体涉及一种基于时域信道均衡辅助的迭代OTFS符号检测方法。

背景技术

相较于4G(第四代移动通信技术)，5G及未来移动通信技术的服务对象从人与人通信，增加了人与物、物与物的通信，因此需要满足非常多样的应用场景需求。高速移动场景下的可靠通信，例如车联网、高速列车、无人机等，对扩大通信服务对象，丰富通信网络，实现更大范围的物联网具有重大意义。但目前的4G和5G通信系统使用的正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)的调制方式在高速移动场景下表现欠佳，原因在于OFDM子载波间隔十分密集，高速移动产生的多普勒频移会严重影响OFDM子载波间的正交性，并最终影响OFDM解调的准确性。为了提高高速移动环境下的无线传输性能，OTFS调制方式被提出，OTFS的特点在于，区别于OFDM等在时频(TF)域的调制方式，它在时延—多普勒域(Delay-Doppler domain，DD domain)对信号进行建模。对于高速移动信道，在TF域上信道响应呈现出剧烈变化，但从DD域观察，信道响应是十分稳定的，因此OTFS十分适合高速移动场景下的通信。

考虑到现实的高速移动信道中，不仅存在高移速带来的多普勒频移，而且空间中存在大量的散射元素和多径，并且每条传输路径的多普勒频率是连续的，这类信道称为连续多普勒扩展信道(continuous-Doppler-spread channel，CDSC)。从现有的信道估计方法，可以得到OTFS调制系统的等效信道响应(ECR)的建模形式Ω{l,l',v}，ECR三个变量l,l',v分别代表DD域时延方向、时延采样指标和信道多普勒采样指标。通过一些现有的较为精确的信道估计方法，得到的ECR结果可以较好地模拟CDSC信道响应特性。

对于OTFS系统或者连续多普勒扩展信道而言，信道会从DD域的两个维度均产生干扰，分别是时域上的符号间干扰(ISI)和多普勒域上的多普勒间干扰(IDI)。在已知等效信道响应Ω{l,l',v}的条件下，为了在OTFS系统稳定传输数据，必须在接收端消除ISI和IDI两种干扰，并尽可能地控制计算复杂度，完成符号检测，在高速移动信道下实现OTFS系统的稳定解码。

发明内容

本发明的目的在于：针对上述存在的问题，提供一种在基于时延-多普勒域的信号调制方式的通信系统中接收端对接收符号的迭代检测方法，提升符号检测准确性，以及显著的降低OTFS符号检测处理的复杂度。

本发明采用的技术方案为：

一种基于时域信道均衡辅助的迭代OTFS符号检测方法，包括下列步骤：

步骤1：根据时域接收向量y_TD和时域信道矩阵H_TD进行LSQR(基于迭代方法的最小二乘正交分解法)的时域信道均衡处理，得到时域均衡后的OTFS符号

获取符号估计

的初始值：将

转换到时延—多普勒域(DD域)，得到DD域的初始符号估计x^Ini，将x^Ini作为符号估计

的初始值；

步骤2：迭代符号检测处理：

步骤201：基于当前的符号估计

根据公式

得到消除ISI后的接收符号

其中，l＝0,...,M-1，l'＝0,...,L-1，l″＝0,...,N-1，且l″≠l′，M、N分别表示OTFS传输块的在时延域和多普勒域的长度，L表示信道最大时延；G_l+l”,l”表示DD域的信道矩阵G的元素，y_l+l'表示DD域的接收向量(即观测向量)y的元素，

表示当前的符号估计

的元素；

步骤202：根据当前的接收符号

获取合并的信号向量

以及合并的信道矩阵

其中，G_l,l′表示信道矩阵G的元素；

根据公式

获取OTFS符号的最终估计

并对

进行硬判决或者软判决，获取当前的判决结果；

若满足预置的迭代结束条件时，基于当前的判决结果得到译码结果；否则，对

进行对应的符号映射处理，得到更新后的符号估计

继续执行步骤201至202。

即本发明中，在进行时域信道均衡处理时，利用LSQR算法消除信道对OTFS符号的弥散，并通过一定的迭代步骤实现和LMMSE(线性最小均方误差估计)相近的精度，以及利用时域均衡后得到的OTFS符号

重构符号间干扰ISI，从接收数据中移除ISI，并对ISI消除后的接收数据进行最大比合并(maximum ratio combing,MRC)。该迭代检测方式不仅能实现低复杂度IDI干扰消除，而且能够有效地获取信道多径分集增益。

进一步的，步骤2中，所述信道矩阵G为带状矩阵。

进一步的，步骤1中，

其中，Π表示置换矩阵，F_N表示N维FFT矩阵，I_M表示M维单位矩阵，

表示张量积。

进一步的，步骤2中，迭代结束条件为：迭代次数达到最大迭代次数。

本发明例提供的技术方案至少带来如下有益效果：

本发明利用时域信道的稀疏性，使用LSQR算法实现信道均衡，该均衡算法可快速收敛，并且在精度相近的情况下，计算复杂度远小于LMMSE。使用最大比合并(maximumratio combing,MRC)算法，将消除ISI的数据叠加在一起，进一步消除干扰，高效提取出OTFS多径分集。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1为OTFS在DD域的矩阵化传输模型，其中，1(a)为观测信号的示意图，1(b)为矩阵G的一个实例。

图2为迭代检测器的流程框图。

图3为本发明使用的OTFS传输块结构图。

图4为(32,32)OTFS系统的中移动场景下，使用迭代OTFS符号检测方法得到的BER(比特出错概率)性能。

图5为(32,32)OTFS系统的中移动场景下，使用迭代OTFS符号检测方法得到的BER性能。

图6为(32,128)OTFS传输系统的BER性能。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。

本发明实施例提供的基于时域信道均衡辅助的迭代OTFS符号检测方法，用于OTFS系统的接收端，该方法一方面能有效消除ISI和IDI干扰，实现OTFS系统的准确符号检测，另一方面，通过LSQR对病态的信道矩阵的均衡处理，可以极大地减小计算复杂度。即在已知等效信道响应ECR的情况下，使用LSQR实现时域信道均衡，可以得到DD域的预均衡接收数据和DD域信道矩阵。再使用DD域MRC迭代均衡技术，在DD域观测向量中减去ISI干扰，利用无ISI的接收符号合并，求解多个合并符号的方程组，得到MRC后的估计数据。

在利用本发明实施例提供的基于时域信道均衡辅助的迭代OTFS符号检测方法对OTFS系统接收符号进行检测时，其时域均衡与DD域MRC的具体处理过程如下：

时域均衡处理步骤：

时域OTFS信号传输矩阵表示形式为：

y_TD＝H_TDx_TD (1)

其中，y_TD和x_TD分别表示OTFS系统时域接收和发送向量，H_TD∈C^MN×MN表示由CIR构成的时域信道矩阵，M、N分别是OTFS传输块的在时延域和多普勒域的长度。为了表述方便，式(1)忽略了噪声项。从式(1)可以看出，时域信道均衡可以建模为求解如下最小二乘问题：

时域信道矩阵H_TD的主要特征有：

1)由于OTFS的二维信号传输特性，矩阵H_TD的维度较大(H_TD∈C^MN×MN)；

2)高速移动场景下信道矩阵H_TD大概率为病态矩阵，其中病态矩阵指：对数据进行较小的扰动，会导致结果具有很大的波动；

3)由于信道多径分量较为稀疏，H_TD存在大量的零元素。

从现有的数学方法出发，LSQR适用于求解大规模、病态且稀疏的矩阵问题。在式(1)已知H_TD和y_TD的情况下，通过LSQR算法，求得x_TD的最小二乘解

(即发送向量的估计)，从而实现时域上的信道均衡。并且通过一定的迭代步骤，基于LSQR的时域均衡算法可以得到与LMMSE相媲美的精度。并且，利用信道矩阵H_TD的稀疏性，最小二乘算法在每次迭代中可以极大地降低计算复杂度并使得算法能够更快收敛。

DD域MRC处理步骤：

图1为OTFS在DD域的矩阵化传输模型，如图1所示，OTFS信号在DD域的传输表示形式为：

y＝Gx (3)

其中，y∈C^MN×1和x∈C^MN×1分别表示OTFS传输的接收和发送符号向量，其表示形式为

和

y₀～y_M-1表示接收符号向量y的不同元素(符号)，x₀～x_M-1表示发送符号向量x的不同元素，矩阵G∈C^MN×MN表示OTFS传输矩阵(即信道矩阵)，其为带状矩阵，具体形式为：

在式(4)中，

是一个子矩阵，(·)_M表示模M运算，l和l'分别表示DD域时延方向、时延采样指标的索引，且l＝0,...,M-1，l'＝0,...,L-1。

中的元素：

从矩阵G的结构来看，OTFS系统中的干扰是从两个维度产生的，分别是ISI和IDI，ISI由子矩阵G_1,l,…,G_L-1,l产生，l＝0,...,M-1，IDI由子矩阵

的非对角线元素产生。

在已知DD域信道矩阵G和接收符号向量y，并得到经时域信道均衡出的OTFS符号x^Ini后，可对接收到的OTFS符号进行检测。图2给出了迭代检测器的流程框图，可以看到，迭代检测器主要由ISI消除和MRC检测器两个模块构成。迭代检测器的输入为：DD域信道矩阵G、DD域的接收向量y和均衡后的初始检测符号x^Ini。在第k次迭代过程中，每个OTFS接收子块对应的ISI将根据式

被重构出来，其中，

表示当前的符号估计

(其中，符号估计

的初始值为x^Ini)的第l+l′-l″个符号，其中，l'＝0,...,L-1，l″＝0,...,N-1，且l″≠l′；随后，接收信号通过减去重构出的ISI，从而获得多径弥散后的信号：

其中，y_l+l'表示接收符号向量y的第l+l′个符号，

可以表示发射子块分布在时延域上的信号分量。完成ISI消除后，MRC将这些信号分量组合起来，并得到合并成的信号向量g_l和信道矩阵K_l，最终求解一个子块的发射数据。下面详细介绍本发明实施例提供的符号检测方法的具体步骤：

1)DD域初始符号估计：

通过将LSQR均衡得到的最小二乘解

转化到DD域，可以得到DD域的初始符号估计，将其表示为x^Ini，具体转换过程如下：

式(6)中，Π代表置换矩阵，F_N表示N维FFT(傅里叶)矩阵，I_M是M维单位矩阵。

2)ISI消除：

在每次迭代过程中，先通过ISI消除计算得到

ISI消除表示为：

可以看做移除其他符号

的干扰后，发射符号x_l弥散在接收符号y_l+l'中的信号分量。

3)MRC检测：

由式(7)可以得到：

其中，w_l+l'＝(G_l,l')^Hy_l+l'，l′＝0,…,L-1，上标“H”表示共轭。

累加式(8)中所有的等式，可以得到：

其中，

定义

则接收到的OTFS符号最终被估计为：

最后，使用硬判决或者软判决的决策方式将

判决为比特符号。

对当前得到的判决输出进行QAM符号映射，得到更新后的符号估计

并进行下一迭代符号检测处理。

即本发明实施例中，基于时域信道均衡辅助的迭代OTFS符号检测的处理流程主要包括：

初始化：

基于LSMR的时域信道均衡最小二乘解

其中，y_TD表示时域接收向量，H_TD表示时域信道矩阵；

获取符号估计

的初始值，即将

转换到DD域，得到DD域的初始符号估计x^Ini，将x^Ini作为符号估计

的初始值；

迭代符号检测处理：

ISI消除处理：

基于当前的符号估计

根据公式(7)进行ISI消除处理，其中，l＝0,...,M-1，l'＝0,...,L-1，l″＝0,...,N-1，且l″≠l′；

MRC检测处理：

即根据公式(11)得到OTFS符号的最终估计

并对

进行硬判决或者软判决，获取当前的判决结果；

若满足预置的迭代结束条件(如收敛或者达到最大迭代次数)时，基于当前的判决结果得到译码结果；否则，对

进行QAM(Quadrature Amplitude Modulation)符号映射，得到迭代更新后的符号估计

并基于当前的符号估计进行符号检测处理(ISI消除处理和MRC检测处理)。

实施例

图3为本实施例使用的OTFS系统发射数据块结构图，即角落导频结构的示意图。在OTFS符号的发射处理时，采用角落导频结构，该角落导频结构中，导频被安插在数据块的四周，为了避免导频符号和数据符号之间的干扰，在导频和传输数据之间分别在时延域和多普勒域分别留下长度为M_GI和N_GI的保护间隔。即导频被安插在数据块的四周，并在分别在时延域和多普勒域的导频和传输数据之间设置保护间隔。M_GI和N_GI的取值取决于具体的应用场景，通常设置为：在时延域和多普勒域，保护间隔的长度分别满足：M_GI≥L-1，

其中，f_d表示最大多普勒频移，Δf表示子载波间隔。本实施例中，将M_GI和N_GI分别设置为2和3。

定义传输效率η为数据符号个数占整个OTFS传输块的比例，即：

M_data和N_data分别是OTFS传输块在时延域和多普勒域的长度M、N减去导频符号长度和保护间隔的长度，M_p表示导频块在多普勒域的长度，同理，N_p表示导频块在时延域的长度。本实施例的导频符号根据Zadoff Chu序列产生。定义归一化多普勒频移

其中△f是调制的子载波间隔大小。

由上述分析可知，迭代MRC检测器的准确率主要取决于DD信道矩阵G和时域均衡时的时域信道矩阵H_TD，本实施例使用一种在CDSC信道下低复杂度且较为准确的信道估计方法——低维子空间OTFS信道估计方法求解出等效信道响应Ω{l,l',v}，并由Ω{l,l',v}根据式(5)得到G，并通过ISFFT得到时域信道矩阵H_TD。

在利用导频数据得到Ω{l,l',v}后，对接收到的OTFS符号进行LSQR信道均衡，将DD域信道矩阵G和均衡器输出、接收到的OTFS符号输入迭代符号检测器。

其他涉及OTFS通信系统设计的关键参数如表1所示。

表1仿真参数

图4和图5分别呈现了不同移动场景下的使用迭代OTFS符号检测方法得到的BER性能。中移速场景如图4所示，此时

对应的移速为137Km/h，注意到，在使用理想信道估计情况下，给定BER门限为1×10^-5，对16-QAM,64-QAM和256-QAM三种调制方案，使用基于时域均衡辅助的迭代OTFS符号检测方法解码所需的信噪比为17dB，22.2dB和27.3dB。使用η＝68.75％、75％和81.25％的OTFS传输块进行低维子空间OTFS信道估计时，在1×10-5的BER门限下，解码所需的信噪比增幅小于1.3dB。图5为高移速场景，此时

＝20％，对应的移速为550Km/h，此时低维子空间信道估计的解调性能较理想信道估计的损失小于2.5dB。可以看出，本发明提出的符号检测方法可以在中高移速场景下进行可靠的符号检测判决，并且，在配合低复杂度的信道估计方法下，解码性能的损失可以控制在一个合理的范围内，说明本方法在不同的信道估计方法下均可得到可靠的解调性能，证明本发明提出的迭代OTFS符号检测方法具有一定的鲁棒性。

图6呈现了(32,128)OTFS传输系统的BER性能，此时导频功率T＝2dBW，信道最大归一化多普勒频率

对应的移速为275Km/h。对于256-QAM调制，给定BER门限为2×10^-5，在两种导频配置模式下：N_p＝16,M_p＝1，N_data＝8,η＝83％和N_p＝16,M_p＝2，N_data＝8,η＝77％，其相对于理想信道估计的SNR损失分别为0.9dB和2.1dB。当系统采样64-QAM调制，最大SNR损失大约为1.3dB。可以看出，本发明提出的符号检测方法可以用于OTFS传输块规模较大的情况，并且配合低复杂度的和理想信道估计方法近似的信道估计方法，一样可以稳定解调出传输的OTFS符号。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

以上所述的仅是本发明的一些实施方式。对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明创造构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种基于时域信道均衡辅助的迭代OTFS符号检测方法，其特征在于，包括下列步骤：

步骤1：根据时域接收向量y_TD和时域信道矩阵H_TD进行基于迭代方法的最小二乘正交分解法LSQR的时域信道均衡处理，得到时域均衡后的OTFS符号

获取符号估计

的初始值：将

转换到DD域，得到DD域的初始符号估计x^Ini，将x^Ini作为符号估计

的初始值；

步骤2：迭代符号检测处理：

步骤201：基于当前的符号估计

根据公式

得到消除ISI后的接收符号

其中，l＝0,...,M-1，l'＝0,...,L-1，l″＝0,...,N-1，且l″≠l′，M、N分别表示OTFS传输块的在时延域和多普勒域的长度，L表示信道最大时延；G_l+l”,l”表示DD域的信道矩阵G的对应元素，y_l+l'表示DD域的接收向量y的元素，

表示当前的符号估计

的元素；

步骤202：根据当前的接收符号

获取合并的信号向量

以及合并的信道矩阵

其中，G_l,l′表示信道矩阵G的对应元素；

根据公式

获取OTFS符号的最终估计

并对

进行硬判决或者软判决，获取当前的判决结果；

若满足预置的迭代结束条件时，基于当前的判决结果得到译码结果；否则，对

进行对应的符号映射处理，得到更新后的符号估计

继续执行步骤201至202。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述信道矩阵G为带状矩阵。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1中，

其中，Π表示置换矩阵，F_N表示N维FFT矩阵，I_M表示M维单位矩阵。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤2中，迭代结束条件为：迭代次数达到最大迭代次数。

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