CN114389655A - 一种相关信道下大规模mimo系统非相干编码的检测方法 - Google Patents

一种相关信道下大规模mimo系统非相干编码的检测方法 Download PDF

Info

Publication number
CN114389655A
CN114389655A CN202210071631.7A CN202210071631A CN114389655A CN 114389655 A CN114389655 A CN 114389655A CN 202210071631 A CN202210071631 A CN 202210071631A CN 114389655 A CN114389655 A CN 114389655A
Authority
CN
China
Prior art keywords
channel
matrix
space
mimo system
constellation set
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202210071631.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN114389655B (zh
Inventor
李双志
孙小航
杨振锋
李益兵
郭新
王宁
郝万明
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nanjing Hengdian Electronics Co ltd
Zhengzhou University
Original Assignee
Nanjing Hengdian Electronics Co ltd
Zhengzhou University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nanjing Hengdian Electronics Co ltd, Zhengzhou University filed Critical Nanjing Hengdian Electronics Co ltd
Priority to CN202210071631.7A priority Critical patent/CN114389655B/zh
Publication of CN114389655A publication Critical patent/CN114389655A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114389655B publication Critical patent/CN114389655B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/0413—MIMO systems
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/0413—MIMO systems
    • H04B7/0456—Selection of precoding matrices or codebooks, e.g. using matrices antenna weighting
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/06—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station
    • H04B7/0613—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station using simultaneous transmission
    • H04B7/0667—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station using simultaneous transmission of delayed versions of same signal
    • H04B7/0669—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station using simultaneous transmission of delayed versions of same signal using different channel coding between antennas
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/08—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the receiving station
    • H04B7/0891—Space-time diversity
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L1/00—Arrangements for detecting or preventing errors in the information received
    • H04L1/02—Arrangements for detecting or preventing errors in the information received by diversity reception
    • H04L1/06—Arrangements for detecting or preventing errors in the information received by diversity reception using space diversity
    • H04L1/0618—Space-time coding
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
    • Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Radio Transmission System (AREA)

Abstract

本发明提出了一种相关信道下大规模MIMO系统非相干编码的检测方法，其步骤为：首先，在相关信道大规模MIMO系统中，利用信道相关矩阵构造基于黎曼距离最小化准则的非相干检测器；并根据非相干检测器的误差性能构造空时调制星座集的设计准则；其次，在矩阵流形上，设计基于李群的参数化空时调制星座集；再基于优化准则和空时调制星座集，确定最优的离散星座集结构；然后，基于最优的离散星座集结构，利用离线穷尽搜索算法确定各调制参数的子星座集的最优基数；最后，利用空时调制星座集的结构，简化非相干检测器的检测算法，降低信号处理的复杂度。本发明解决了非相干检测器在大天线数时的误差地板效应，改善了MIMO系统的误差性能。

Description

一种相关信道下大规模MIMO系统非相干编码的检测方法
技术领域
本发明涉及通信技术领域，特别是指一种相关信道下大规模MIMO系统非相干编码的检测方法。
背景技术
受移动物联网业务的多样化以及相应数据流量增长的驱动，未来无线通信将对无线网络的容量、时延、可靠性与可扩展性提出巨大挑战。国际电信联盟在2015年发布的白皮书中指出，第五代移动通信(5G)不仅要面向增强移动宽带场景(eMBB)，还需面向机器类通信的两大技术场景，即大规模机器类通信与超可靠低时延通信(URLLC)。其中，URLLC旨在对时延和可靠性具有严格要求的关键任务提供无线通信服务。目前，随着5G技术在eMBB场景的普及，世界多个国家均在大力推进面向URLLC的物联网无线连接技术的研究。作为3GPPRelease 17的主要目标，URLLC的研究仍处于起步阶段。
基于上述背景，设计能够兼顾低时延与超高可靠性的无线传输方案对于实现URLLC具有重要的研究意义。大规模多输入多输出(MIMO)在基站侧使用有几十乃至数百根天线的天线阵列，利用极高的阵列增益，在提升系统误差性能的同时，能够减少数据包错误重传次数，降低系统的整体时延。因此，大规模MIMO系统被广泛认为是URLLC可靠性的使能技术方案之一。由于对超低时延的严格要求，URLLC在物理层具有短包传输的特征。这意味着，在一个资源块内可能没有足够多的时隙用于执行信道估计或反馈信道状态信息(CSI)给接收机，这将严重限制大规模MIMO系统实现超高可靠性。这主要是因为，CSI是大规模MIMO系统可靠性所必需的。因此，瞬时CSI的获取是大规模MIMO系统确保无线传输可靠性的瓶颈问题。非相干大规模多天线系统不需要瞬时CSI进行调制解调的特性，能够有效地提高系统容量、降低系统延时和适应快变信道环境。因此，非相干空时调制方案有望能够解决大规模MIMO系统在短包传输时CSI获取的难题。
在瑞利信道模型下，信道相互独立。随着基站端天线数的增加，接收端可以利用无线信道的硬化特性或者信道的有利传播特性，构造非相干检测器。然而，在相关信道模型下，信道不再相互独立，信道的硬化特性和有利传播条件将不存在。此时，如何构造大规模MIMO系统的非相干检测器与相应的空时调制方案将面临挑战。
发明内容
针对上述背景技术中存在的不足，本发明提出了一种相关信道下大规模MIMO系统非相干编码的检测方法，利用无线信道的相关矩阵信息，能够避免大规模MIMO系统的相关信道估计操作，解决了基于黎曼距离准则的非相干检测器在大天线数时的误差地板效应，且能够执行快速的信号编译码算法。
本发明的技术方案是这样实现的：
一种相关信道下大规模MIMO系统非相干编码的检测方法，其步骤如下：
S1：在相关信道大规模MIMO系统中，提取信道相关矩阵的特征空间和特征值，并利用特征空间对接收信号进行滤波构造基于黎曼距离最小化准则的非相干检测器；
S2：分析步骤S1中的非相干检测器的误差性能，基于最小距离最大化准则构造空时调制星座集的设计准则；
S3：在矩阵流形上，设计基于李群的参数化空时调制星座集；
S4：基于步骤S2的优化准则和步骤S3设计的空时调制星座集，确定最优的离散星座集结构；
S5：基于最优的离散星座集结构，利用离线穷尽搜索算法确定各调制参数的子星座集的最优基数；
S6：利用空时调制星座集的结构，简化非相干检测器的检测算法，降低信号处理的复杂度。
优选地，在步骤S1中，相关信道大规模MIMO系统中，发射端有K根天线，接收端有M根天线，M＞＞K；发射端天线与接收端天线之间信道为
Figure BDA0003482431400000021
其中，Rr是接收端M×M的信道相关矩阵，Rt为发送端K×K的相关矩阵，Hiid是M×K的独立同分布的瑞利衰落信道矩阵，Hiid的元素服从均值为0方差为1的复高斯分布；
Figure BDA0003482431400000022
其中vec{·}是矩阵列矢量依次堆叠操作符，H的相关矩阵
Figure BDA0003482431400000023
可写为
Figure BDA0003482431400000024
令发射端的相关矩阵Rt＝IK，信道相干时间为T，将信道相干时间分成K个时隙，在K个时隙内完成一组数据的发送；则基于黎曼距离最小化准则的非相干检测器为：
Figure BDA0003482431400000025
其中，
Figure BDA0003482431400000026
表示X的估计值，
Figure BDA0003482431400000027
为发送端的数据编码矩阵，
Figure BDA0003482431400000028
为接收端的接收信号，Y＝HX+N，
Figure BDA0003482431400000029
为复高斯噪声矩阵，其元素为独立同分布元素
Figure BDA00034824314000000210
表示X的星座集，
Figure BDA00034824314000000211
表示滤波后的接收信号，
Figure BDA00034824314000000212
表示
Figure BDA00034824314000000213
的共轭转置，
Figure BDA00034824314000000214
表示Σr的逆，
Figure BDA00034824314000000215
为复高斯噪声矩阵的方差。
优选地，在步骤S2中，基于李群的空时编码矩阵设计需满足det{X}＝1；
通过参数化编码方法来构造X，具体如下：
Figure BDA0003482431400000031
其中，
Figure BDA0003482431400000032
0≤α,β,φ,γ,δ<2π，λ>1；
为确保XHX的唯一可辨识性，X进一步参数化为：
Figure BDA0003482431400000033
其中，λ>0，
Figure BDA0003482431400000034
φ∈[0,2π]。
优选地，在步骤S3中，建立基于李群的参数化空时调制星座集：
Figure BDA0003482431400000035
其中，
Figure BDA0003482431400000036
表示满足该优化问题X的最优星座集，Xi表示χ中的星座点，Xj表示χ中的星座点。
优选地，步骤S4包括以下步骤：
目标函数
Figure BDA0003482431400000039
的表达式为：
Figure BDA00034824314000000310
目标函数的最小值在θi＝θj,φi≠φj和θi≠θj,φi＝φj时取得最小值，特别地，当θi＝θj＝θc,φi≠φj时，可得：
Figure BDA0003482431400000041
当θi≠θj,φi＝φj时，可得：
Figure BDA0003482431400000042
从式(6)可以得出
Figure BDA0003482431400000043
其中，|Φ|表示数据集Φ的基数；
令
Figure BDA0003482431400000044
其中，
Figure BDA0003482431400000045
θ0＝θ'0；Θ可以重新组织为：
Figure BDA0003482431400000046
同时最大化式(6)和式(7)两者之间最小值，需要满足以下等式：
Figure BDA0003482431400000047
式(8)可以进一步简化为：
Figure BDA0003482431400000048
标记
Figure BDA0003482431400000049
可得Ξ(θi,θj,φi,φj)≤cos2(θi-θj)<1，等号是在φi＝φj的时候取得；
令
Figure BDA00034824314000000410
可得：
Figure BDA00034824314000000411
对式(10)进行求导，得出
Figure BDA00034824314000000412
是关于P的的单调递增函数，当P取得最大值时，目标函数值最大，此即为最优功率值；
即最优λ应满足以下等式：
Figure BDA00034824314000000413
其中，P>2；
利用基于优化准则和空时调制星座集，可以得出最优的
Figure BDA0003482431400000051
其中
Figure BDA0003482431400000052
其中θ0满足式(9)，λ满足式(11)。
优选地，步骤S5包括以下步骤：
由于
Figure BDA0003482431400000053
其中，|χ|、|Θ|、|Φ|均为2的整数次幂；标记
Figure BDA0003482431400000055
对于给定的|χ|，为确定最优的|Φ|和|Θ|，需首先分三类情况确定J的值：
A)|Φ|＝|χ|，|Θ|＝1：由式(6)可以得出
Figure BDA0003482431400000057
B)|Φ|＝1,|Θ|＝|χ|：由式(7)可以得出
Figure BDA0003482431400000059
C)|Φ|≠1,|Θ|≠1：由式(7)和式(9)可以得出，
Figure BDA00034824314000000510
其中θ0由式(9)决定；
综合上述三种情况，可以看出J值的大小是变量|Θ|和|Φ|的函数，因此J＝J(|Θ|,|Φ|)；基于上述分析，可建立关于|Θ|和|Φ|的优化问题：
Figure BDA00034824314000000511
式(12)可通过穷尽搜索算法求解；表1给出了不同|χ|下的最优的子星座基数。
表1.子星座最优基数
Figure BDA00034824314000000513
优选地，步骤S6包括以下步骤：
在式(1)中，由于
Figure BDA00034824314000000514
仅与接收信号有关，tr{XHX}恒等于
Figure BDA00034824314000000515
因此，非相干检测器可等效地转换为：
Figure BDA0003482431400000061
由于
Figure BDA0003482431400000062
式(13)中的非相干检测器等效转换为
Figure BDA0003482431400000063
标记矩阵
Figure BDA0003482431400000064
可进一步简化为
Figure BDA0003482431400000065
其中，τ满足
Figure BDA0003482431400000066
由等式(a)可得
Figure BDA0003482431400000067
由等式(b)可得
Figure BDA0003482431400000068
与现有技术相比，本发明产生的有益效果为：本发明通过在接收端利用无线信道的相关矩阵信息，设计了基于最小黎曼距离的非相干检测器，该检测器解决了其在大天线数时的误差地板效应。同时，发送端采用了基于李群的空时编码方法，确定了最优的功率分配和子星座集的最优结构和基数，进一步改善了系统的误差性能。
附图说明
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，下面将对实施例或现有技术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他的附图。
图1是本发明所考虑的两发射天线大规模MIMO上行链路系统框图；
图2是本发明的非相干检测器随无线信道相关系数变化的误符号率示意图；
图3是在信噪比为10dB时，随接收端天线数变化时，本发明在接收端的误差性能的变化图；
图4是在信噪比为20dB时，随接收端天线数变化时，本发明在接收端的误差性能的变化图；
图5是天线数为16时，随链路信噪比变化时，本发明在接收端的误差性能的变化图；
图6是本发明的流程图。
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。
如图6所示，本发明实施例提供了一种相关信道下大规模MIMO系统非相干编码的检测方法，其步骤如下：
S1：在相关信道大规模MIMO系统中，提取信道相关矩阵的特征空间和特征值，并利用特征空间对接收信号进行滤波构造基于黎曼距离最小化准则的非相干检测器；对大规模MIMO系统上行信道的相关矩阵进行特征值分解，提取出信道相关矩阵的特征空间和特征值；利用信道矩阵的特征空间对接收信号进行滤波，并构造基于黎曼距离最小化的非相干检测器。该非相干检测器能够避免信道估计，且能够在天线数较大时，避免黎曼距离检测器误差地板效应的出现。
在步骤S1中，相关信道大规模MIMO系统中，假设发射端有K根天线，接收端有M根天线，M＞＞K；假设发射端天线与接收端天线之间信道为
Figure BDA0003482431400000071
其中，Rr是接收端M×M的信道相关矩阵，Rt为发送端K×K的相关矩阵，Hiid是M×K的独立同分布的瑞利衰落信道矩阵，Hiid的元素服从均值为0方差为1的复高斯分布；
Figure BDA0003482431400000072
其中vec{·}是矩阵列矢量依次堆叠操作符，H的相关矩阵
Figure BDA0003482431400000073
可写为
Figure BDA0003482431400000074
由于Rr与Rt为高阶统计量，相对于Hiid变化的比较慢，本发明假设Rr与Rt是已知的，Hiid每K个时隙变化一次。此外，由于受发射端设备尺寸的限制，发射端的天线数往往较少，因此可以确保发射端天线之间的间距足够大。在这里，本发明假设发射端的相关矩阵Rt＝IK。如图1所示，针对该信道模型，假设信道相干时间为T，将信道相干时间分成K个时隙，在K个时隙内完成一组数据的发送。该信道模型特别适应于快速衰落信道场景。在发送端，假设数据编码矩阵为
Figure BDA0003482431400000081
则接收端接收信号可建模为
Figure BDA0003482431400000082
具体地，Y＝HX+N.其中，
Figure BDA0003482431400000083
为复高斯噪声矩阵，其元素为独立同分布元素
Figure BDA0003482431400000084
在接收端，为实现信号的非相干检测，需要在未知H的条件下，实现X的可靠检测。为此，本发明考虑从接收信号的统计信息中提取X的有效信息。则基于黎曼距离最小化准则的非相干检测器为：
Figure BDA0003482431400000085
其中，
Figure BDA0003482431400000086
表示X的估计值，
Figure BDA0003482431400000087
为发送端的数据编码矩阵，
Figure BDA0003482431400000088
为接收端的接收信号，Y＝HX+N，
Figure BDA0003482431400000089
为复高斯噪声矩阵，其元素为独立同分布元素
Figure BDA00034824314000000810
表示X的星座集，
Figure BDA00034824314000000811
表示滤波后的接收信号，
Figure BDA00034824314000000812
表示
Figure BDA00034824314000000813
的共轭转置，
Figure BDA00034824314000000814
表示Σr的逆，
Figure BDA00034824314000000815
为复高斯噪声矩阵的方差。
S2：分析步骤S1中的非相干检测器的误差性能，基于最小距离最大化准则构造空时调制星座集的设计准则；在步骤S2中，基于李群的空时编码矩阵设计需满足det{X}＝1；这主要是因为李群在矩阵流形上是光滑的。
通过参数化编码方法来构造X，具体如下：
Figure BDA00034824314000000816
其中，
Figure BDA00034824314000000817
0≤α,β,φ,γ,δ<2π，λ>1。
为确保XHX的唯一可辨识性，X进一步参数化为：
Figure BDA00034824314000000818
其中，λ>0，
Figure BDA00034824314000000819
φ∈[0,2π]。
S3：基于黎曼距离检测器在矩阵流形上检测的优势，在矩阵流形上，设计基于李群的参数化空时调制星座集；
在步骤S3中，基于所提接收机方案以及所设计的信号方案，建立基于最小黎曼距离最大化的信号优化方案，即建立基于李群的参数化空时调制星座集：
Figure BDA0003482431400000091
其中，
Figure BDA0003482431400000092
表示满足该优化问题X的最优星座集，Xi表示χ中的星座点，Xj表示χ中的星座点。
S4：基于步骤S2的优化准则和步骤S3设计的空时调制星座集，确定最优的离散星座集结构；基于星座集的优化准则，分析任意两个参数化空时调制星座集之间的黎曼距离，确定最小化黎曼距离需满足的条件，进而优化星座集结构，使得最小黎曼距离最大化。
步骤S4包括以下步骤：
目标函数
Figure BDA0003482431400000095
的表达式为：
Figure BDA0003482431400000096
目标函数的最小值在θi＝θj,φi≠φj和θi≠θj,φi＝φj时取得最小值，特别地，当θi＝θj＝θc,φi≠φj时，可得：
Figure BDA0003482431400000097
当θi≠θj,φi＝φj时，可得：
Figure BDA0003482431400000101
从式(6)可以看出，数据集Φ里面的数据集应该是均匀分布，这样式(6)的最小值才能最大化。这样可以得出
Figure BDA0003482431400000102
其中|Φ|表示数据集Φ的基数。从式(7)可以看出星座集Θ里面的元素应该是均匀分布，这样式(7)最小值才能最大化。令
Figure BDA0003482431400000103
其中
Figure BDA0003482431400000104
为确保最小距离最大化，θ0＝θ'0。因此，Θ可以重新组织为：
Figure BDA0003482431400000105
为进一步确定最优的θ0，需要同时最大化式(6)和式(7)两者之间最小值，需要满足以下等式：
Figure BDA0003482431400000106
式(8)可以进一步简化为：
Figure BDA0003482431400000107
最优功率分配设计，标记
Figure BDA0003482431400000108
可得Ξ(θi,θj,φi,φj)≤cos2(θi-θj)<1，等号是在φi＝φj的时候取得；令
Figure BDA0003482431400000109
可得：
Figure BDA00034824314000001010
对式(10)进行求导，得出
Figure BDA00034824314000001011
是关于P的的单调递增函数，当P取得最大值时，目标函数值最大，此即为最优功率值。
即最优λ应满足以下等式：
Figure BDA00034824314000001012
为确保上式有解，设计P>2，这也是在约束条件中要求
Figure BDA00034824314000001013
的原因。
利用基于优化准则和空时调制星座集，可以得出最优的
Figure BDA0003482431400000111
其中
Figure BDA0003482431400000112
其中θ0满足式(9)，λ满足式(11)。
S5：基于最优的离散星座集结构，利用离线穷尽搜索算法确定各调制参数的子星座集的最优基数；
步骤S5包括以下步骤：
由于
Figure BDA0003482431400000113
其中，|χ|、|Θ|、|Φ|均为2的整数次幂；标记
Figure BDA0003482431400000114
对于给定的|χ|，为确定最优的|Φ|和|Θ|，需首先分三类情况确定J的值：
A)|Φ|＝|χ|，|Θ|＝1：由式(6)可以得出
Figure BDA0003482431400000117
B)|Φ|＝1,|Θ|＝|χ|：由式(7)可以得出
Figure BDA0003482431400000119
C)|Φ|≠1,|Θ|≠1：由式(7)和式(9)可以得出，
Figure BDA00034824314000001110
其中θ0由式(9)决定；
综合上述三种情况，可以看出J值的大小是变量|Θ|和|Φ|的函数，因此J＝J(|Θ|,|Φ|)；基于上述分析，可建立关于|Θ|和|Φ|的优化问题：
Figure BDA00034824314000001111
式(12)可通过穷尽搜索算法求解；表1给出了不同|χ|下的最优的子星座基数。
表1.子星座最优基数
Figure BDA00034824314000001113
S6：利用空时调制星座集的结构，简化非相干检测器的检测算法，降低信号处理的复杂度。
步骤S6包括以下步骤：
在式(1)中，由于
Figure BDA0003482431400000121
仅与接收信号有关，tr{XHX}恒等于
Figure BDA0003482431400000122
因此，非相干检测器可等效地转换为：
Figure BDA0003482431400000123
由于
Figure BDA0003482431400000124
式(13)中的非相干检测器等效转换为
Figure BDA0003482431400000125
标记矩阵
Figure BDA0003482431400000126
可进一步简化为
Figure BDA0003482431400000127
其中，τ满足
Figure BDA0003482431400000128
由等式(a)可得
Figure BDA0003482431400000129
由等式(b)可得
Figure BDA00034824314000001210
综上，表2给出了本发明的具体算法流程。
表2.非相干编码的检测方法的算法流程
Figure BDA00034824314000001211
Figure BDA0003482431400000131
图2是非相干检测器随无线信道相关系数变化的误符号率示意图；其中，信噪比定义为
Figure BDA0003482431400000132
按照该定义，针对本发明提出的空时调制方案，
Figure BDA0003482431400000133
此外，定义相关信道矩阵为：
Figure BDA0003482431400000134
其中，γ为两相邻天线之间的相关系数。
从图2中可以看出，在使用本发明的非相干编码方案的下，非相干检测器的误符号率随着相关系数的增加而降低。在相同的相关系数下，随着传输速率的降低，误符号率随之降低。
图3和图4给出信噪比分别为10dB和20dB时，随接收端天线数变化时，本发明在接收端的误差性能的变化图。从图中可以看出，本发明设计的空时调制星座优于Guo Li等人在文献[1]--[Space-Time Uplink Transmission in Non-Coherent Systems WithReceiver Having Massive Antennas，”IEEE Commun.Lett.21期4卷，页码929-932(2017)]中提出的基于PSK的空时调制星座，而且性能优势随着天线数的增加而增加。
图5是天线数为16时，随链路信噪比变化时，本发明在接收端的误差性能的变化图。可以看出，本发明在信噪比大于7dB时，本发明方法优于文献[1]提出的方案，而且性能优势随着信噪比的增加而进一步扩大。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，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 (7)

1.一种相关信道下大规模MIMO系统非相干编码的检测方法，其特征在于，其步骤如下：
S1：在相关信道大规模MIMO系统中，提取信道相关矩阵的特征空间和特征值，并利用特征空间对接收信号进行滤波构造基于黎曼距离最小化准则的非相干检测器；
S2：分析步骤S1中的非相干检测器的误差性能，基于最小距离最大化准则构造空时调制星座集的设计准则；
S3：在矩阵流形上，设计基于李群的参数化空时调制星座集；
S4：基于步骤S2的优化准则和步骤S3设计的空时调制星座集，确定最优的离散星座集结构；
S5：基于最优的离散星座集结构，利用离线穷尽搜索算法确定各调制参数的子星座集的最优基数；
S6：利用空时调制星座集的结构，简化非相干检测器的检测算法，降低信号处理的复杂度。
2.根据权利要求1所述的相关信道下大规模MIMO系统非相干编码的检测方法，其特征在于，在步骤S1中，相关信道大规模MIMO系统中，发射端有K根天线，接收端有M根天线，M＞＞K；发射端天线与接收端天线之间信道为
Figure FDA0003482431390000011
其中，Rr是接收端M×M的信道相关矩阵，Rt为发送端K×K的相关矩阵，Hiid是M×K的独立同分布的瑞利衰落信道矩阵，Hiid的元素服从均值为0方差为1的复高斯分布；
Figure FDA0003482431390000012
其中vec{·}是矩阵列矢量依次堆叠操作符，H的相关矩阵
Figure FDA0003482431390000013
可写为
Figure FDA0003482431390000014
令发射端的相关矩阵Rt＝IK，信道相干时间为T，将信道相干时间分成K个时隙，在K个时隙内完成一组数据的发送；则基于黎曼距离最小化准则的非相干检测器为：
Figure FDA0003482431390000015
其中，
Figure FDA0003482431390000016
表示X的估计值，
Figure FDA0003482431390000017
为发送端的数据编码矩阵，
Figure FDA0003482431390000018
为接收端的接收信号，Y＝HX+N，
Figure FDA0003482431390000019
为复高斯噪声矩阵，其元素为独立同分布元素
Figure FDA00034824313900000110
Figure FDA00034824313900000111
表示X的星座集，
Figure FDA00034824313900000112
表示滤波后的接收信号，
Figure FDA00034824313900000113
表示
Figure FDA00034824313900000114
的共轭转置，
Figure FDA00034824313900000115
表示Σr的逆，
Figure FDA00034824313900000116
为复高斯噪声矩阵的方差。
3.根据权利要求2所述的相关信道下大规模MIMO系统非相干编码的检测方法，其特征在于，在步骤S2中，基于李群的空时编码矩阵设计需满足det{X}＝1；
通过参数化编码方法来构造X，具体如下：
Figure FDA0003482431390000021
其中，
Figure FDA0003482431390000022
0≤α,β,φ,γ,δ<2π，λ>1；
为确保XHX的唯一可辨识性，X进一步参数化为：
Figure FDA0003482431390000023
其中，λ>0，
Figure FDA0003482431390000024
φ∈[0,2π]。
4.根据权利要求3所述的相关信道下大规模MIMO系统非相干编码的检测方法，其特征在于，在步骤S3中，建立基于李群的参数化空时调制星座集：
Figure FDA0003482431390000025
其中，
Figure FDA0003482431390000026
表示满足该优化问题X的最优星座集，Xi表示
Figure FDA0003482431390000027
中的星座点，Xj表示
Figure FDA0003482431390000028
中的星座点。
5.根据权利要求4所述的相关信道下大规模MIMO系统非相干编码的检测方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：
目标函数
Figure FDA0003482431390000029
的表达式为：
Figure FDA00034824313900000210
目标函数的最小值在θi＝θj,φi≠φj和θi≠θj,φi＝φj时取得最小值，特别地，当θi＝θj＝θc,φi≠φj时，可得：
Figure FDA0003482431390000031
当θi≠θj,φi＝φj时，可得：
Figure FDA0003482431390000032
从式(6)可以得出
Figure FDA0003482431390000033
其中，|Φ|表示数据集Φ的基数；
令
Figure FDA0003482431390000034
其中，
Figure FDA0003482431390000035
θ0＝θ0'；Θ可以重新组织为：
Figure FDA0003482431390000036
同时最大化式(6)和式(7)两者之间最小值，需要满足以下等式：
Figure FDA0003482431390000037
式(8)可以进一步简化为：
Figure FDA0003482431390000038
标记
Figure FDA0003482431390000039
可得Ξ(θi,θj,φi,φj)≤cos2(θi-θj)<1，等号是在φi＝φj的时候取得；
令
Figure FDA00034824313900000310
可得：
Figure FDA00034824313900000311
对式(10)进行求导，得出
Figure FDA00034824313900000312
是关于P的的单调递增函数，当P取得最大值时，目标函数值最大，此即为最优功率值；
即最优λ应满足以下等式：
Figure FDA0003482431390000041
其中，P>2；
利用基于优化准则和空时调制星座集，可以得出最优的
Figure FDA0003482431390000042
其中
Figure FDA0003482431390000043
其中θ0满足式(9)，λ满足式(11)。
6.根据权利要求4或5所述的相关信道下大规模MIMO系统非相干编码的检测方法，其特征在于，步骤S5包括以下步骤：
由于
Figure FDA0003482431390000044
其中，
Figure FDA0003482431390000045
|Θ|、|Φ|均为2的整数次幂；标记
Figure FDA0003482431390000046
对于给定的
Figure FDA0003482431390000047
为确定最优的|Φ|和|Θ|，需首先分三类情况确定J的值：
A)
Figure FDA0003482431390000048
|Θ|＝1：由式(6)可以得出
Figure FDA0003482431390000049
B)|Φ|＝1,
Figure FDA00034824313900000410
由式(7)可以得出
Figure FDA00034824313900000411
C)|Φ|≠1,|Θ|≠1：由式(7)和式(9)可以得出，
Figure FDA00034824313900000412
其中θ0由式(9)决定；
综合上述三种情况，可以看出J值的大小是变量|Θ|和|Φ|的函数，因此J＝J(|Θ|,|Φ|)；
基于上述分析，可建立关于|Θ|和|Φ|的优化问题：
Figure FDA00034824313900000413
式(12)可通过穷尽搜索算法求解；表1给出了不同
Figure FDA00034824313900000414
下的最优的子星座基数。
表1.子星座最优基数
Figure FDA00034824313900000415
7.根据权利要求6所述的相关信道下大规模MIMO系统非相干编码的检测方法，其特征在于，步骤S6包括以下步骤：
在式(1)中，由于
Figure FDA0003482431390000051
仅与接收信号有关，tr{XHX}恒等于
Figure FDA0003482431390000052
因此，非相干检测器可等效地转换为：
Figure FDA0003482431390000053
由于
Figure FDA0003482431390000054
式(13)中的非相干检测器等效转换为
Figure FDA0003482431390000055
标记矩阵
Figure FDA0003482431390000056
可进一步简化为
Figure FDA0003482431390000057
其中，τ满足
Figure FDA0003482431390000058
由等式(a)可得
Figure FDA0003482431390000059
由等式(b)可得
Figure FDA00034824313900000510
CN202210071631.7A 2022-01-21 2022-01-21 一种相关信道下大规模mimo系统非相干编码的检测方法 Active CN114389655B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210071631.7A CN114389655B (zh) 2022-01-21 2022-01-21 一种相关信道下大规模mimo系统非相干编码的检测方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210071631.7A CN114389655B (zh) 2022-01-21 2022-01-21 一种相关信道下大规模mimo系统非相干编码的检测方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114389655A true CN114389655A (zh) 2022-04-22
CN114389655B CN114389655B (zh) 2022-11-08

Family

ID=81204367

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210071631.7A Active CN114389655B (zh) 2022-01-21 2022-01-21 一种相关信道下大规模mimo系统非相干编码的检测方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114389655B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115426059A (zh) * 2022-08-31 2022-12-02 西南交通大学 一种基于功率分离接收机的低复杂度信号检测方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120183020A1 (en) * 2011-01-14 2012-07-19 Toshiaki Koike-Akino Non-Coherent Space-Time Trellis-Coded Modulations for Network-Coded Wireless Relay Communications
US9088447B1 (en) * 2014-03-21 2015-07-21 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. Non-coherent transmission and equalization in doubly-selective MIMO channels
CN107086971A (zh) * 2017-03-24 2017-08-22 东南大学 一种适用于多种天线配置的大规模mimo软检测方法
CN109286587A (zh) * 2018-11-01 2019-01-29 长安大学 一种多有源广义空间调制检测方法
CN109905152A (zh) * 2019-04-02 2019-06-18 兰州理工大学 相关信道下多脉冲位置调制时光mimo的误码率近似方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120183020A1 (en) * 2011-01-14 2012-07-19 Toshiaki Koike-Akino Non-Coherent Space-Time Trellis-Coded Modulations for Network-Coded Wireless Relay Communications
US9088447B1 (en) * 2014-03-21 2015-07-21 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. Non-coherent transmission and equalization in doubly-selective MIMO channels
CN107086971A (zh) * 2017-03-24 2017-08-22 东南大学 一种适用于多种天线配置的大规模mimo软检测方法
CN109286587A (zh) * 2018-11-01 2019-01-29 长安大学 一种多有源广义空间调制检测方法
CN109905152A (zh) * 2019-04-02 2019-06-18 兰州理工大学 相关信道下多脉冲位置调制时光mimo的误码率近似方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
林梦莹 等: "移动网络中多用户下行非相干MIMO通信", 《无线电工程》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115426059A (zh) * 2022-08-31 2022-12-02 西南交通大学 一种基于功率分离接收机的低复杂度信号检测方法
CN115426059B (zh) * 2022-08-31 2024-04-16 西南交通大学 一种基于功率分离接收机的低复杂度信号检测方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN114389655B (zh) 2022-11-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20210377079A1 (en) Time-frequency block-sparse channel estimation method based on compressed sensing
KR100918717B1 (ko) 다입다출력 직교주파수분할다중화 이동통신 시스템에서의신호 시퀀스 추정 방법 및 장치
CN106161328B (zh) 基于载波索引调制的mimo-ofdm系统的检测方法
CN101917368B (zh) 基于格基规约的mimo检测的软输出方法
CN110808764B (zh) 一种大规模mimo中继系统联合信息估计方法
CN102647259A (zh) 基于奇异值分解的多用户mimo系统上行链路传输方法
CN114389655B (zh) 一种相关信道下大规模mimo系统非相干编码的检测方法
US20070206697A1 (en) Signal receiving method and signal receiving equipment for multiple input multiple output wireless communication system
Jamali et al. A low-complexity recursive approach toward code-domain NOMA for massive communications
Jamali et al. Massive coded-NOMA for low-capacity channels: A low-complexity recursive approach
CN101908949A (zh) 无线通信系统及其基站、中继站、用户终端和数据的发送接收方法
CN105812299A (zh) 基于联合块稀疏重构的无线传感网信道估计算法及系统
CN101378300B (zh) 一种多输入多输出系统中接收信号的检测方法及检测器
CN111654904B (zh) 一种基于球码的非正交多址接入功率分配方法
CN111049775B (zh) 一种大规模单入多出系统使能的短数据包超可靠低时延传输方法
CN107968758B (zh) 基于mpsk信号的正交空间调制的系统检测方法
CN103973409A (zh) 预编码装置和包含该预编码装置的发射机
Soundari et al. Improved Energy Efficiency of Massive MIMO-OFDM
Zong et al. Smart user pairing for massive MIMO enabled industrial IoT communications
Zhao et al. A novel signal detection algorithm for underwater MIMO‐OFDM systems based on generalized MMSE
CN112653497B (zh) 一种降低mimo多通道相位噪声影响的信号收发方法
CN103312641A (zh) 一种大规模天线阵列的信号合并方法
CN103873125A (zh) 一种多天线系统中下行信号的发射方法和设备
CN107196741B (zh) 一种用于mimo-scma系统的检测方法
Ravindran et al. Direction of arrival and channel estimation using machine learning for multiple input multiple output system

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant