CN1155190C - 垂直的贝尔实验室分层空时编码阵列线性检测方法 - Google Patents

Abstract

一种V-BLAST阵列线性检测方法，包括：接收N维列向量之后在存储器中设置初始化条件；确定线性去相关检测的权值，并将该权值与接收列向量相乘；对所得到结果采用软判决方法进行量化，求出接收信号中最强的信号；从接收的列向量信号中去除所求出的最强的信号，接着在去除最强的子数据流的接收信号中再检测出其中最强的子数据流，再作为干扰去除。这样依次检测出所有的“最强的子数据流”信号，并对检测出来的信号进行量化，得到发射方发射的子数据流，即为所检测出的列向量。采用软判决的方法对接收信号进行量化，其中软判决算法采用双曲正切非线性检测的方法，可以更加准确地在接收方检测出发射方发射的信号，提高现有无线通信系统中解调和解码的精度。

Description

垂直的贝尔实验室分层空时编码阵列线性检测方法

技术领域

本发明涉及一种码分多址无线系统中阵列线性检测方法，尤其涉及一种码分多址无线系统中垂直的贝尔实验室分层空时编码(Vertical-Bell Laboratories Layered Space Time，以下简称为V-BLAST)阵列线性检测方法。

背景技术

V-BLAST是一种高速率数据传输技术，它在发射和接收端均使用多阵元天线，能达到远超过已有技术的传输速率。实验室结果表明在平均信噪比为24～34dB时，传输效率可达到20～40bps/Hz(Bit PerSecond/Hertz，比特每秒每赫兹)，这是应用已有的技术所不能达到的。

V-BLAST技术应用多径环境的传播特性，将散射多径看作并行的子数据流来增强传输的准确性，而不是降低传输的准确性。V-BLAST技术将用户数据流分成各个子数据流，利用阵列天线同时发送并行的子数据流，所有的子数据流以同样的频带传输，因此频谱效率非常高。因为用户数据以并行的多个天线传输，有效传输速率与发射天线个数成正比。

在接收端，同样使用阵列天线来接收发射信号及其散射信号。每个接收天线都接收到所有的子数据流。如果多径散射足够多，那么每个子数据流的散射都不同，并且子数据流的发射天线在空间上有所不同。这些子数据流的散射差异使子数据流能够被识别和检出。在线性去相关检测子数据流的过程中，首先检测出最强的子数据流，然后最强的子数据流作为干扰从接收信号中去除；接着在去除最强的子数据流的接收信号中再检测出其中最强的子数据流，再作为干扰去除。这样依次检测出所有的“最强的子数据流”信号，并对检测出来的信号还要进行量化，即为发射方发射的子数据流。

在V-BLAST技术中，假设信道传输特性对于发射天线来说是未知的，对于接收天线来说是已知的，接收天线的阵元数目大于等于发射天线的阵元数目。

在V-BLAST阵列检测接收机中，对检测出来的信号还要进行量化，用来得到更为准确的发射信号。对于没有经过信道编码的信号，量化过程采用一个硬判决过程，在相应调制方法的星座图上把与检测出来的信号欧几里德距离最近的点作为这个信号的量化值。对于经过信道编码的信号，如果采用硬判决的量化方法，量化误差较大，影响以后的解码精度，所以需采用软判决的方法进行量化。

发明内容

鉴于已有技术的不足之处，本发明的目的是提供一种阵列线性检测方法，以更加准确地在接收方检测出发射方发射的信号。

为达到以上目的，本发明提供了一种V-BLAST阵列线性检测方法，其中发射方发射Symbol符号M维列向量 $\stackrel{\→}{a}={(a_1,a_2,\·\·\·,a_M)}^T,$ 发射方到接收方的信道传输矩阵为H^N*M，H^N*M中h_ij是从发射阵元j到接收阵元i的传输函数，M≤N，所述方法包括：

a)  接收Symbol N维列向量 $\stackrel{\→}{r}={(r_1,r_2,\·\·\·,r_N)}^T;$

b)  在存储器中设置初始化条件：i＝1，G₁＝H⁺，

k₁＝arg min_j‖(G₁)_j‖²，(G₁)_j表示G₁的第j个行向量，

k₁＝argmin_j‖(G₁)_j‖²表示在G₁的行向量中找出范数最小的一个

向量，并将这个向量的行序数(1，2，3…M)赋值给k₁；

c)  将找到的第k_i个向量作为权值 $({\stackrel{\→}{w}}_{k_i}={\left(G_i\right)}_{k_i}^T),$ 确定线性去相关检测的权值

并将该权值与接收Symbol列向量相乘，得到第k_i个Symbol $(y_{k_i}={\stackrel{\→}{w}}_{k_i}^T{\stackrel{\→}{r}}_i);$

d)  对所得到的第k_i个Symbol采用软判决方法进行量化求出接收信号

中第i个最强的信号a_ki；

e)  从接收的列向量信号中去除步骤d)中所求出的最强的信号a_ki 得到将H_ki中已经检测出的Symbol对应的列向量去除后的矩阵H_ki ^-；

f)  求出H_ki ^-的伪逆， $(G_{i+1}=H_{k_i}^{\±});$

g)  在G_i+1的行向量中找出范数最小的一个向量，并将这个向量的行序数(1，2，3…M)赋值给k₁ $(k_{i+1}=\arg {\min }_{j\∉\{k_1,k_2,\·\·\·k_i\}}{\left|\right|{\left(G_{i+1}\right)}_j\left|\right|}^2)$

h)  如果i＜M，则i＝i+1，回到步骤c)；

i)  如果i＝M，则所求出的M个最强的信号(a_k1、a_k2、a_k3、…、a_kM)即为所检测出的列向量。

上述的V-BLAST阵列线性检测方法，其中所述软判决法为双曲正切量化法。

上述的V-BLAST阵列线性检测方法，其中所述发射方的发射Symbol M维列向量 $\stackrel{\→}{a}={(a_1,a_2,\·\·\·,a_M)}^T$ 为经QPSK(Quadrature Phase ShiftKeying四相移相键控)方法调制的信号。

上述的V-BLAST阵列线性检测方法，其中所述双曲正切量化法为：

其中，

$y_{k_i}={\stackrel{\→}{w}}_{k_i}^T{\stackrel{\→}{r}}_i$

$={\stackrel{\→}{w}}_{k_i}^T({\stackrel{\→}{h}}_{k_i}{a}_{k_i}+\underset{l=i+1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\stackrel{\→}{h}}_{k_i}{a}_{k_i}+v)$

$={\stackrel{\→}{w}}_{k_i}^T(\underset{l=i+1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\stackrel{\→}{h}}_{k_i}{a}_{k_i}+v)$

$\underset{l=i+1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\stackrel{\→}{h}}_{k_i}{a}_{k_i}+v$ 是干扰和噪声项，服从高斯分布，方差为σ_ki ²。

本发明提出的采用线性去相关检测的V-BLAST阵列检测接收机，采用软判决的方法对接收信号进行量化，其中软判决算法采用双曲正切非线性检测的方法，可以更加准确地在接收方检测出发射方发射的信号，提高现有无线通信系统中解调和解码的精度。

附图说明

图1为V-BLAST的下行链路的发射过程图。

图2为V-BLAST的下行链路的接收过程图。

图3为本发明采用软判决的V-BLAST阵列线性检测方法流程图。

具体实施方式

V-BLAST的下行链路的发射过程如图1所示。需要发送的信号在步骤110进行编码；在步骤120，对于经过编码的信号进行速率匹配；在步骤130，对于经过速率匹配的信号进行交织；在步骤140，对于交织后的信号进行载波调制，调制方式可以根据具体需要而定，如可采用QPSK调制、8PSK调制(8-phase Phase Shift Keying四相移相键控)、16QAM(Quadrature Amplitude Modulation，即正交幅度调制)调制等；在步骤150，根据需要将调制后的信号分拆为M个信号，形成一个M维列向量，其中M代表发射天线的阵元数；在步骤160，将该M维列向量使用相同的扩频码和扰码进行扩频和加扰；之后在步骤170，通过由M个天线阵元组成的天线阵将扩频和扰码后的该M维列向量发射出去。其中，M维列向量的第m(1＜m＜M)个元素经第m个天线发射出去。

V-BLAST的下行链路的接收过程如图2所示。在步骤210，N个天线阵元组成的接收天线阵接收所发射的经多径散射而形成的N维信号；在步骤220，将各天线阵元接收的N维信号分别进行解扩解扰，得到一组N维列向量信号；在步骤230，应用V-BLAST线性去相关检测方法检测出发射方所发射的M维列向量信号；在步骤240，将检测出的该M维列向量信号再经过与发射方调制方法相对应的载波解调方式(如发射方采用QPSK方式调制经过交织的信号，则接收方采用相应的QPSK载波解调方式对检测出的信号进行解调)；在步骤250，对于解调后的信号进行反交织；在步骤260，将反交织得到的信号进行译码，即可得到发射方所发射的数据信号。

在上述的接收方法中，V-BLAST线性去相关检测方法是V-BLAST的核心内容，它利用了多用户检测中迫零判决反馈的方法。即首先检测出最强的信号，然后将最强的信号作为干扰从接收信号中去除；接着在去除最强的信号的接收信号中再检测出其中最强的信号，再作为干扰去除；这样依次检测出所有的信号。则所求出的M个最强的信号即为所检测出的M维列向量。以下结合图3，将此方法详细描述如下。

设发射方具有M个发射天线阵元，接收方具有N个接收天线阵元，该发射方到该接收方的信道传输矩阵为H^N*M，h_ij是从发射阵元j到接收阵元i的传输函数，M≤N。假设发送方载波调制采用QPSK(Quadrature Phase Shift Keying四相移相键控)调制方式，发射SymbolM维列向量为 $\stackrel{\→}{a}={(a_1,a_2,\·\·\·,a_M)}^T$ 接收Symbol N维列向量为

${\stackrel{\→}{r}}_1=H\stackrel{\→}{a}+\stackrel{\→}{v}----\left(1\right)$

其中， 是宽平稳噪声。采用线性去相关检测，设顺序设置S＝{k₁，k₂，…，k_M}是接收Symbol N维列向量 中发射Symbol依次被检测出的顺序，权值向量 ${\stackrel{\→}{w}}_{k_i},i=\mathrm{1,2},\·\·\·,M$ 满足

是H的第k_j列。

采用本发明检测顺序的V-BLAST检测算法如下：

初始化设置：

i＝1                                         (3.1)

G₁＝H⁺                                    (3.2)

k₁＝arg min_j‖(G₁)_j‖²                (3.3)

进行以下迭代过程：

${\stackrel{\→}{w}}_{k_i}={\left(G_i\right)}_{k_i}^T---\left(3.4\right)$

$y_{k_i}={\stackrel{\→}{w}}_{k_i}^T{\stackrel{\→}{r}}_i---\left(3.5\right)$

$G_{i+1}=H_{k_i}^{\±}---\left(3.8\right)$

$k_{i+1}=\arg {\min }_{j\∉\{k_1,k_2,\·\·\·k_i\}}{\left|\right|{\left(G_{i+1}\right)}_j\left|\right|}^2---\left(3.9\right)$

if(i＜M)，i++                                 (3.10)

以上各式的含义解释如下：在(3.2)中，H⁺表示发射方到该接收方的信道传输矩阵H的伪逆。在(3.3)中，(G₁)_j表示G₁的第j个行向量。式(3.3)表示在G₁的行向量中找出范数最小的一个向量，并将这个向量的行序数(1，2，3…M)赋值给k₁。(3.4)表示将找到的第k_i个向量作为权值。(3.5)表示将权值与接收Symbol列向量相乘，得到第k_i个Symboly_ki。(3.6)表示将得到的第k_i个Symbol y_ki进行量化操作。(3.7)表示从接收信号中去除检测出的最强的信号。(3.8)中，H_ki ^-表示将H_ki中已经检测出的Symbol对应的列向量去除后得到的矩阵。(3.9)意义与(3.3)类似，表示在G_i+1的行向量中找出范数最小的一个向量，并将这个向量的行序数(1，2，3…M)赋值给k_i+1。(3.10)表示(3.4)到(3.10)的迭代一直进行，直到将所有M个Symbol检测出来为止。

在(3.5)中，

$y_{k_i}={\stackrel{\→}{w}}_{k_i}^T{\stackrel{\→}{r}}_i$

$={\stackrel{\→}{w}}_{k_i}^T({\stackrel{\→}{h}}_{k_i}{a}_{k_i}+\underset{l=i+1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\stackrel{\→}{h}}_{k_i}{a}_{k_i}+v)---\left(3.11\right)$

$={\stackrel{\→}{w}}_{k_i}^T(\underset{l=i+1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\stackrel{\→}{h}}_{k_i}{a}_{k_i}+v)$

$\underset{l=i+1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\stackrel{\→}{h}}_{k_i}{a}_{k_i}+v$ 是干扰和噪声项，服从高斯分布，设方差为σ_ki ²，那么第k_i个Symbol的信噪比为

$\mathrm{SNR}=\frac{{\left|a_{k_i}\right|}^2}{{\mathrm{\σ}}_{k_i}^2{\left|\right|{\stackrel{\→}{w}}_{k_i}\left|\right|}^2}---\left(3.12\right)$

从(3.12)看出，(3.3)在G₁的行向量中找出范数最小的一个向量作为权值，这意味着(3.5)式将检测出 中最强的Symbol。

(3.6)表示采用软判决方法进行量化的过程。对于没有经过信道编码的信号，量化过程是一个硬判决过程，在相应调制方法的星座图上把与检测出来的信号欧几里德距离最近的点作为这个信号的量化值。对于经过信道编码的数据，如果采用硬判决的量化方法，量化误差较大，影响以后的解码精度，所以采用软判决的方法进行量化。本发明针对采用线性去相关检测的V-BLAST阵列检测接收机，提出了一种软判决算法进行量化，即采用双曲正切非线性检测的方法进行量化。例如，对于发射方载波调制采用QPSK调制，软判决算法可以表示为：

其中，tanh()表示双曲正切函数，real()表示取复数的实部，imag()表示取复数的虚部

这种软判决算法在最小均方误差意义上是最优的，它的优点在于：当信噪比比较大的时候，

和

接近±1，

趋向准确的值；当信噪比比较小的时候，信号湮没在干扰和噪声中，如果用硬判的方法，干扰和噪声对判决起决定性作用，判决出错的概率很大，而这时经过 和 的变换，可以减小出错的概率。使用软判决算法，可以更加准确地在接收方检测出发射方发射的信号，从而提高以后解调和解码的精度。采用软判决算法和线性去相关检测的V-BLAST阵列检测接收方法的流程图如图3所示。

接收方接收到接收Symbol N维列向量 $\stackrel{\→}{r}={(r_1,r_2,\·\·\·,r_M)}^T,$ 对各个列向量分别进行解扰、解扩之后，开始进行N维列向量信号的V-BLAST线性检测过程。首先，在步骤S10设置初始化条件：i＝1，G₁＝H⁺，k₁＝arg min_j‖(G₁)_j‖²，其中(G₁)_j表示G₁的第j个行向量，k₁＝arg min_j‖(G₁)_j‖2表示在G₁的行向量中找出范数最小的一个向量，并将这个向量的行序数(1，2，3…M)赋值给k₁。在步骤S20，将找到的第k_i个向量作为权值 $({\stackrel{\→}{w}}_{k_i}={\left(G_i\right)}_{k_i}^T),$ 确定线性去相关检测的权值 在步骤S30，并将该权值与接收Symbol列向量相乘，得到接收信号中第k_i个Symbol $(y_{k_i}={\stackrel{\→}{w}}_{k_i}^T{\stackrel{\→}{r}}_i).$ 在步骤S40，对所得到的第k_i个Symbol采用软判决方法进行量化 求出接收信号

中第i个最强的信号a_ki。在步骤S50，从接收的列向量信号中去除步骤d)中所求出的最强的信号a_ki

得到将H_ki中已经检测出的Symbol对应的列向量去除后的矩阵H_ki ^-；求出H_ki ^-的伪逆， $(G_{i+1}=H_{k_i}^{\±});$ 在G_i+1的行向量中找出范数最小的一个向量 $(k_{i+1}=\arg {\min }_{j\∉\{k_1,k_2,\·\·\·k_i\}}{\left|\right|{\left(G_{i+1}\right)}_j\left|\right|}^2).$ 在步骤S60，判断i是否大于M，如果i＜M，则设置i＝i+1，重复步骤S20到步骤S60；如果i＝M，则所求出的M个最强的信号(a_k1、a_k2、a_k3、…、a_kM)即为所检测出的列向量。

本发明保护范围阐明于所附权利要求书中。但是，凡是在本发明的宗旨之内的显而易见的修改亦应归于本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种V-BLAST阵列线性去相关检测方法，其中发射方发射Symbol符号M维列向量 $\stackrel{\→}{a}={(a_1,a_2,\·\·\·,a_M)}^T$ 发射方到接收方的信道传输矩阵为H^N*M，M≤N，h_ij是从发射阵元j到接收阵元i的传输函数，h_ij是矩阵H^N*M中的一个元素，其特征在于所述方法包括：

a)接收Symbol N维列向量 $\stackrel{\→}{r}={(r_1,r_2,\·\·\·,r_N)}^T;$

b)在存储器中设置初始化条件：i＝1，G₁＝H⁺，

k₁＝arg min_j‖(G₁)_j‖²，其中(G₁)_j表示G_i的第j个行向量，

k₁＝arg min_j‖(G₁)_j‖²表示在G₁的行向量中找出范数最小的一个

向量，并将这个向量的行序数赋值给k₁；

c)将找到的第k_i个向量作为权值， ${\stackrel{\→}{w}}_{k_i}={\left(G_i\right)}_{k_i}^T,$ 确定线性去相关检测的权值

并将该权值与所接收Symbol列向量相乘，得到第k_i个Symbol， $y_{k_i}={\stackrel{\→}{w}}_{k_i}^T{\stackrel{\→}{r}}_i;$

d)对所得到的第k_i个Symbol列向量采用软判决方法进行量化

即求出接收信号

中第i个最强的信号a_ki，

是

a_ki的估计值；

e)从接收的列向量信号中去除步骤d)中所求出的最强的信号a_kj， 得到将H_ki中已经检测出的Symbol对应的列向量去除后的矩阵H_ki ^-；

f)求出H_ki ^-的伪逆， $G_{i+1}=H_{k_i}^{\±}$

g)在G_i+1的行向量中找出范数最小的一个向量

$k_{i+1}={\arg \min }_{j\∉\{k_1,k_2,\·\·\·k_i\}}{\left|\right|{\left(G_{i+1}\right)}_j\left|\right|}^2$

h)如果i＜M，则i＝i+1，回到步骤c)；

i)如果i＝M，则所求出的M个最强的信号口a_k1、a_k2、a_k3、…a_kM

即为所检测出的列向量。

2.如权利要求1所述的V-BLAST阵列线性检测方法，其特征在于：所述软判决法为双曲正切量化法。

3.如权利要求1所述的V-BLAST阵列线性检测方法，其特征在于：所述发射方的发射Symbol M维列向量 $\stackrel{\→}{a}={(a_1,a_2,\·\·\·{,a}_M)}^T$ 为经QPSK方法调制的信号。

4.如权利要求3所述的V-BLAST阵列线性检测方法，其特征在于：所述软判决法为双曲正切量化法。

5.如权利要求4所述的V-BLAST阵列线性检测方法，其特征在于所述双曲正切量化法为：

其中，

$y_{k_i}={\stackrel{\→}{w}}_{k_i}^T{\stackrel{\→}{r}}_i$

$={\stackrel{\→}{w}}_{k_i}^T({\stackrel{\→}{h}}_{k_i}{a}_{k_i}+\underset{l=i+1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\stackrel{\→}{h}}_{k_i}{a}_{k_i}+v)$

$={\stackrel{\→}{w}}_{k_i}^T(\underset{l=i+1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\stackrel{\→}{h}}_{k_i}{a}_{k_i}+v)$

$\underset{l=i+1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\stackrel{\→}{h}}_{k_i}{a}_{k_i}+v$ 是干扰和噪声项，服从高斯分布，方差为σ_ki ²；v是宽平稳噪声；real()表示取复数的实部，imag()表示取复数的虚部。

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