CN1146172C - 一种采用判决反馈的联合检测方法 - Google Patents

Abstract

一种采用判决反馈的联合检测方法，其特征在于：相应于每一用户设置一个判决门限，在利用已解调的用户数据进行反馈时，超过门限的用户数据在进行判决后反馈，不超过门限的用户数据按解调的原值反馈。其可有效地防止或降低联合检测的判决反馈中存在的误码扩散，提高算法性能，更加准确地解调用户数据。

Description

一种采用判决反馈的联合检测方法

本发明涉及多用户扩频无线通信系统的解调技术，特别是涉及一种采用判决反馈的联合检测方法。

扩频技术是一种用不同的特征码序列(扩频码)来区分不同用户的数据的技术。由于存在扩频码之间的互相关性能不是特别好(不完全正交)或者信道存在时延扩展导致码间串扰(ISI)，进一步导致多址干扰(MAI)。对一般的多用户扩频通信系统而言，多址干扰往往是影响系统性能如系统容量等的重要因素。现有技术中，有时会采用联合检测的技术来克服多址干扰，或减弱多址干扰对系统性能的影响。

现有技术中关于联合检测的技术可参见参考文献[1]，即，A.KleinG.K.Kaleh P.W.Basier在IEEE Trans.on Vehicular Technology.Vol.45 No.21996，May发表的“Zero Forcing and Minimum Mean-Square-Error Equalizationfor Multiuser Detectionin Code-Division Multiple-Acess channels”。也可参见参考文献[2]，即，3GTS25.222：″Multiplexing and channel coding(TDD)″，3GPP，2000，March。以及参见参考文献[3]，即，3GTS25.223：″Spreading and modulation(TDD)″，3GPP，2000，March。

联合检测技术是多用户检测技术中的一种，联合检测技术可以大大改善系统的性能。在传统的DS-CDMA系统中，利用常规的匹配滤波器来检测出每个用户的信号，而对多址干扰(MAI)不作处理，而在联合检测中，多个用户的码字、信道信息联合起来检测每个单独用户的信息，在联合检测中假定各用户的码字和信道信息已知。联合检测又可以分为ZF(迫零)算法，MMSE(最小均方差)算法等不同的具体算法。为了提高算法的性能，这些算法许多都可以引入反馈技术，即对部分用户已解调的数据进行判决然后再代入解调算法中对后面的数据进行解调。所谓判决是指接收端在解调出数据后，根据解调下的数据以及发送端所发送的数据的几种可能(例如只能是1、0、或-1)对用户数据的一种判断，判决后的数据一般不同于接收端解调下的数据，而是对接收端解调下的数据的一种修正。

现有技术中采用判决反馈的联合检测方法的缺点在于：尽管判决反馈技术一般情况下能提高算法的性能，但是由于各用户数据经过信道后一般为受干扰信号，判决时很有可能出现误判的情况，在出现误判的情况下可能对解调存在误码扩散的问题，从而影响算法的性能。

本发明的目的在于提出一种采用判决反馈的联合检测方法，其可有效地防止或降低联合检测的判决反馈中存在的误码扩散问题，更加准确地解调用户数据。

根据本发明的一个方面，提出了一种采用判决反馈的联合检测方法，其特征在于：相应于每一用户设置一个判决门限，在利用已解调的用户数据进行反馈时，超过门限的用户数据在进行判决后反馈，不超过门限的用户数据按解调的原值反馈。

较佳地，所述的联合检测可以采用ZF(迫零)算法或MMSE(最小均方差)算法。

较佳地，所述相应于每一用户的判决门限，可以由该用户的功率或信噪比决定。

较佳地，所述相应于每一用户的判决门限，可以由该用户的功率或信噪比决定，并且功率较大或信噪比较高的用户的判决门限可以取得较低。

较佳地，可以对所述相应于每一用户的判决门限进行调节，以达到效果较好的判决反馈同时又不导致严重的误码扩散。

较佳地，接收端在具体实现时可以包含以下步骤：接收端测量到各个用户的功率或信噪比；接收端根据测量到的各个用户的功率或信噪比确定相应于各个用户的判决门限；接收端对已解调的用户数据进行反馈，超过门限的用户数据在进行判决后反馈，不超过门限的用户数据按解调的原值反馈。

本发明的核心思想在于在进行联合检测中的判决反馈时，只对超过门限的数据进行判决反馈，不超过门限的数据接解调下的数据原值反馈，藉此以有效地防止或降低联合检测的判决反馈中存在的误码扩散，提高算法性能，更加准确地解调用户数据。

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下举实施例，并结合附图，对本发明进一步详细说明。所应理解的是，其仅用于对本发明的阐述说明而非限制。其中

图1示出了本发明的一个较佳实施例中接收端接收过程的简单框图；

图2示出了图1所示的较佳实施例中采用的ZF算法基本处理流程。

本发明可以认为是对判决反馈采用一种自适应的技术，对特定的用户采用一个判决门限，只有超过这个门限的解调数据才加以判决反馈，不超过门限的解调数据按解调原值反馈。某个特定用户的门限可以由其信号的功率或信噪比决定。

在本发明的一个较佳实施例中，首先通过其它方法得到各用户的信号功率或信噪比，功率或信噪比可以通过信道估计或对信号进行处理得到。接着对各个用户确定一个判决门限，此判决门限由用户的功率或信噪比决定，其具体的关系可以通过经验公式或仿真得到。一般情况下，功率大或信噪比高的用户的判决门限可以取得低一些。可以调整各用户的判决门限使得判决反馈的性能较好，又不至于导致严重的误码扩散。在解调的过程中对已解调的数据进行反馈的过程中只有超过门限的数据才进行判决反馈，不超过门限的数据原值反馈，不进行判决。

更加具体的，图1示出了本发明的一个较佳实施例中接收端接收过程的简单框图。请参见图1，接收端的联合检测处理过程包含以下步骤：

(1)、经过天线接收射频处理之后得到基带信号。

(2)、对各用户进行信道估计得到各新用户的信号估计。

(3)、根据各用户的信道估计得到各个用户信号的功率。

(4)、根据各用户的功率得到各用户的判决门限。

(5)、根据步骤(1)，(2)，(4)得到的结果对数据采用ZF(迫零)联合检测算法解调，超过判决门限的用户数据在进行判决后反馈，不超过门限的用户数据按解调的原值反馈。其具体步骤可参见后文。

尽管本实施例以联合检测中ZF(迫零)算法为例具体介绍本发明的思想，但本发明实际上并不仅限于ZF算法，其思想很容易推广到MMSE算法等其它联合检测技术。

先介绍基本的ZF算法：

设系统共有K个用户，为同步扩频系统，以时隙为单位进行解调，每个时隙包含N个符号，系统采取线性调制。每个用户发送的数据序列为：

$d^{\left(k\right)}={(d_1^{\left(k\right)},d_2^{\left(k\right)}...d_N^{\left(k\right)})}^T,k=1....K----\left(1\right)$

假设每个用户的扩频序列都为Q，以简化表示。则每个用户的扩频序列为：

$c^{\left(k\right)}={(c_1^{\left(k\right)},c_2^{\left(k\right)}...c_Q^{\left(k\right)})}^T,k=1...K----\left(2\right)$

由于在系统中每个用户信号经过的信道都不一样，即每个信道的冲击响应均不一样，假设每个用户的信道冲击响应已知，且冲击响应的最大长度为W个chip(码片)，则每个用户的冲击响应可以这样表示：

$h^{\left(k\right)}={(h_1^{\left(k\right)},h_2^{\left(k\right)}...h_W^{\left(k\right)})}^T,k=1...K----\left(3\right)$

为了简化，假设信道在一个时隙内为时不变信道，实际上若时变也不影响本文讨论。当W大于1时，ISI产生，MAI也因ISI和其他信道畸变或扩频码C^(k)的非完全正交或两者共同产生。

对扩频和信道响应作卷积，可以得到一个复合的信道响应：

$b^{\left(k\right)}={(b_1^{\left(k\right)},b_2^{\left(k\right)}...b_{Q+W-1}^{\left(k\right)})}^T=c^{\left(k\right)}*h^{\left(k\right)},k=1...K----\left(4\right)$

设接收的信号序列为e，序列的长度应为N*Q+W-1，假设各个用户取得完全的同步，接收信号中的加性平稳噪声序列为：

n＝(n₁，n₂...n_N*Q+W-1)^T                  (5)

其均值为0，并具有协方差矩阵R_n＝E(n·n^N)。    (6)

我们下面来构造系统方程。

令所有用户的数据表示为：

$d={(d^{\left(1\right)T},d^{\left(2\right)T}...d^{\left(k\right)T})}^T={(d_1,d_2...d_{N-K})}^T----\left(7\right)$

相当于：

$d_j=d_n^{\left(k\right)};j=n+N(k-1)$

定义传输矩阵A：

A＝(A_ij)；i＝1...N·Q+W-1，j＝1...K·N       (8)

其中

则系统的方程就可以写成：

e＝Ad+n                                       (9)

下面采用迫零线生均衡算法(ZF-BLE)讨论(9)式的解法。ZF-BLE算法的全称为Zero-Forcing Block linear Equalizer，其实质为加权最小二乘法估计。对于加权最小二乘法估计要求下式的值最小。

${(e-A{\hat{d}}_{c,\mathrm{ZF}})}^H{R}_n^{-1}(e-A{\hat{d}}_{c,\mathrm{ZF}})----\left(10\right)$

这样得到的估计为无偏估计，具体为，

${\hat{d}}_{c,\mathrm{ZF}}={\left(A^H{R}_n^{-1}A\right)}^{-1}{A}^H{R}_n^{-1}e----\left(11\right)$

我们对(11)式进行进一步的分解。(11)式必须要求(A^HR_n ^-1A)非奇异，这一点在实际中通过选择扩频码C^(k)一般都能满足，对(A^HR_n ^-1A)进行Cholesky分解，

$A^H{R}_n^{-1}A={\left(\mathrm{\ΣH}\right)}^H\·\mathrm{\ΣH}----\left(12\right)$

其中H为对角线元素为1的三角矩阵，∑为实对角矩阵。这样(11)式可以写为：

${\hat{d}}_{c,\mathrm{ZF}-\mathrm{BLE}}={\left(A^H{R}_n^{-1}A\right)}^{-1}{A}^H{R}_n^{-1}e$

$={\left(\mathrm{\ΣH}\right)}^{-1}\·{\left(H^H\mathrm{\Σ}\right)}^{-1}{A}^H{R}_n^{-1}e----\left(13\right)$

故ZF-BLE可以看作WMF+白化滤波器(H^H∑)^-1+(ISI和MAI取消器)(∑H)^-1的级联。如图2所示，图2示出了图1所示的较佳实施例中采用的ZF算法基本处理流程。

当输入噪声为平稳不相关噪声时R_n＝σ²·I           (14)

(11)式可以化为，

${\hat{d}}_{c,\mathrm{ZF}}={(A^H\·A)}^{-1}{A}^H\·e----\left(15\right)$

令：X＝A^HA＝LL^H                                  (16)

其中L为三角矩阵。则有：

$L\·L^H\·{\hat{d}}_{c,\mathrm{ZF}}=A^H\·e----\left(17\right)$

令L^H·d＝y   (18a)，L·y＝A^H·e＝ d              (18b)

(18a)、(18b)两个方程均很容易通过迭代解出。所谓的联合检测其实可以看成3个步骤，第一个步骤，是计算A^He得到 d，然后解方程(18b)，然后解方程(18a)，至于要这样解的原因，是因为解一般矩阵方程Bx＝y这样的方程计算量都非常巨大，但是当B为三角矩阵是就可以用比较快、比较少的运算量解出来。联合检测的解的过程就是因此，当B为三角矩阵时，原来的方程就可以采用迭代法很快解出，即先解只有一个未知数的方程，然后把结果代入有两个未知数的方程解出另外一个未知数，然后解有3个未知数的方程....。

在作为现有技术的参考文献[1]中的迫零判决反馈算法中，在解第二个三角方程(18a)的过程中直接引入判决反馈的技术，在第二个方程时，对以解调的数据进行判决，对于判决后的数据再代入方程继续解调其它的数据。

而依照本较佳实施例，对数据采用ZF(迫零)联合检测算法解调时的具体的步骤为：1、对信号进行匹配滤波；2、根据信道估计和扩频码得到ZF算法第二，三步的三角矩阵，并解第一个三角方程；3、解第二个三角方程，由于为三角方程，每解出一个数据需要引用已解出来的数据，故将解出来的数据与相应于该用户的门限进行比较，如满足门限则进行判决，判决后结果为接下来解的数据时引用。若不满足门限则按解调的原值反馈，而不是在判决后再反馈。最后输出所有用户的解调数据。

由此可见，由于本发明在进行判决反馈时只对超过门限的数据进行判决反馈，不超过门限的数据按解调下的数据原值反馈，因此有效地防止或降低了联合检测的判决反馈中存在的误码扩散问题，提高算法性能，有助于更加准确地解调用户数据。

以上实施例仅用以说明本发明而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明进行修改或者等同替换，而不脱离本发明的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (6)

1、一种采用判决反馈的联合检测方法，其特征在于：相应于每一用户设置一个判决门限，用于已解调的各个用户数据原值与该判决门限进行比较，在利用已解调的用户数据进行反馈时，超过门限的用户数据在进行判决后反馈，不超过门限的用户数据按解调的原值反馈。

2、如权利要求1所述的采用判决反馈的联合检测方法，其特征在于：所述的联合检测采用ZF算法或MMSE算法。

3、如权利要求1所述的采用判决反馈的联合检测方法，其特征在于：所述相应于每一用户的判决门限，由该用户的功率或信噪比决定。

4、如权利要求1所述的采用判决反馈的联合检测方法，其特征在于：所述相应于每一用户的判决门限，由该用户的功率或信噪比决定，功率较大或信噪比较高的用户的判决门限可以取得较低。

5、如权利要求1所述的采用判决反馈的联合检测方法，其特征在于：可以对所述相应于每一用户的判决门限进行调节，以达到效果较好的判决反馈同时又不导致严重的误码扩散。

6、如权利要求1所述的采用判决反馈的联合检测方法，其特征在于进一步包含以下步骤：接收端测量到各个用户的功率或信噪比；接收端根据测量到的各个用户的功率或信噪比确定相应于各个用户的判决门限。