CN116633733B - 基于循环卷积的超奈奎斯特系统gmd预编码方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于循环卷积的超奈奎斯特系统GMD预编码方法,包括:获得超奈奎斯特系统的码间干扰矩阵和发送符号块;对码间干扰矩阵进行GMD分解,得到第一矩阵、第二矩阵和第三矩阵;基于第三矩阵,对发送符号块进行GMD预编码,得到已编码发送符号块;将基带成形滤波器的线性卷积替换成第一循环卷积,基于第一循环卷积,对已编码发送符号块进行超奈奎斯特成形操作,得到发射符号块;将匹配滤波器的线性卷积替换成第二循环卷积,基于第二循环卷积对发射符号块进行匹配滤波操作,得到接收符号块;基于第一矩阵和第二矩阵,对下采样后的接收符号块进行GMD解码,得到估计符号块。本发明能更精确估计超奈奎斯特系统的发射符号。
Description
技术领域
本发明属于通讯技术领域,尤其涉及一种基于循环卷积的超奈奎斯特系统GMD预编码方法。
背景技术
在设计传统通信系统时,为了避免系统的码间干扰,通信系统均遵循奈奎斯特第一准则。然而,奈奎斯特传输系统无码间干扰传输的符号之间的正交性是以牺牲频谱效率为代价的。通过人工引入码间干扰,超奈奎斯特(Faster-Than-Nyquist,FTN)系统可以支持更高的传输速率和频谱效率。相应的,超奈奎斯特系统需要更高的复杂度来消除码间干扰,从而估计超奈奎斯特系统发射机的发送符号。
Shinya Sugiura在其发表论文“Frequency-domain equalization of faster-than-Nyquist signaling”(IEEE wireless communications letters,2013,2:555-558)中提出了一种基于循环前缀的频域均衡方法,其充分考虑了超奈奎斯特系统中的有色噪声并利用最小均方误差准则对其进行噪声白化,在低阶调制方式情况下可有效消除码间干扰,具有良好的误比特率性能。该方法存在的不足之处是,当超奈奎斯特系统采用阶数更高的调制方式时其符号估计精度较低,误比特率性能差;此外,循环前缀降低了超奈奎斯特系统的频谱效率。
中国人民解放军理工大学郭明喜等人在其发表论文“Simulation of precodingalgorithms based on matrix decomposition for faster-than-Nyquist signaling”(Wireless and optical communication conference,2016,1-5)中提出了一种基于几何均值分解(Geometric Mean Decomposition,GMD)的预编码方法,该方法直接将发送符号划分为符号块,然后对码间干扰矩阵进行GMD分解,并借助GMD分解结果实现预编码。该方法存在的不足之处是,所构造的码间干扰矩阵不完整,导致当超奈奎斯特系统采用阶数更高的调制方式时,此方法无法有效消除块间干扰,因此符号估计精度低,误比特率性能差。
西安电子科技大学宫丰奎等人在其发表论文“Beyond DVB-S2X:Faster-than-Nyquist signaling with linear precoding”(IEEE transactions on broadcasting,2020,66:620-629)中提出了一种基于循环前缀和循环后缀的奇异值分解预编码方法,该方法针在每一个发送符号块前部和后部分别插入循环前缀和循环后缀,并构造精确的码间干扰矩阵,然后对其进行奇异值分解,并借助矩阵分解结果实现预编码,从而消除码间干扰。该方法存在的不足之处是,循环前缀和循环后缀的插入会降低超奈奎斯特系统的频谱效率,且循环前缀和循环后缀会放大发送信号功率,降低符号估计精度,恶化误比特率性能。
发明内容
本发明提出了一种基于循环卷积的超奈奎斯特系统GMD预编码方法,以解决上述现有技术中存在的技术问题。
为实现上述目的,本发明提供了一种基于循环卷积的超奈奎斯特系统GMD预编码方法,包括:
获得超奈奎斯特系统的码间干扰矩阵和发送符号块,其中超奈奎斯特系统包括:基带成形滤波器和匹配滤波器;
对所述码间干扰矩阵进行GMD分解,得到第一矩阵、第二矩阵和第三矩阵;
基于所述第三矩阵,对所述发送符号块进行GMD预编码,得到已编码发送符号块;
将基带成形滤波器的线性卷积替换成第一循环卷积,基于所述第一循环卷积,对所述已编码发送符号块进行超奈奎斯特成形操作,得到发射符号块;
将匹配滤波器的线性卷积替换成第二循环卷积,基于所述第二循环卷积,对所述发射符号块进行匹配滤波操作,得到接收符号块;
基于所述第一矩阵和所述第二矩阵,对下采样后的接收符号块进行GMD解码,得到估计符号块。
优选地,对所述码间干扰矩阵进行GMD分解的过程包括:
G=QRPH
其中,第一矩阵Q和第三矩阵P均为酉矩阵,第二矩阵R为上三角矩阵,上标H表示共轭转置操作。
优选地,对所述发送符号块进行GMD预编码的过程包括:
sk=Pak
其中,sk表示超奈奎斯特系统发射机第k个经过预编码的发送符号块,第三矩阵P均为酉矩阵,ak为列向量,表示第k个发送符号块。
优选地,对所述已编码发送符号块进行超奈奎斯特成形操作的过程包括:
其中,ck表示超奈奎斯特系统发射机经过循环卷积的第k个符号块,h表示基带成形和匹配滤波的时域响应系数,表示发送符号块sk经过零值内插的上采样符号块,/>为循环卷积操作。
优选地,对所述发射符号块进行匹配滤波操作的过程包括:
其中,表示超奈奎斯特系统接收机经过循环卷积的第k个符号块,/>为循环卷积操作,/>表示ck经过信道、加入噪声后的符号块。
优选地,对下采样后的接收符号块进行GMD解码的过程包括:
其中,表示超奈奎斯特系统接收机的第k个估计符号块,第一矩阵Q为酉矩阵,第二矩阵R为上三角矩阵,rk表示/>经过下采样的符号块,(·)-1表示矩阵逆运算。
优选地,所述超奈奎斯特系统包括:依次连接的数据源模块、星座映射模块、GMD预编码模块、上采样模块、基带成形模块、信道模块、匹配滤波模块、下采样模块、GMD解码模块、解映射模块和误比特率模块。
与现有技术相比,本发明具有如下优点和技术效果:
本发明提供了一种基于循环卷积的超奈奎斯特系统GMD预编码方法,将超奈奎斯特系统基带成形和匹配滤波的线性卷积替换为循环卷积,消除块间干扰的影响,构造了完整的码间干扰矩阵,借助精确的码间干扰矩阵进行GMD分解,并以此分别在超奈奎斯特系统发射机和接收机实现GMD预编码和解码,从而消除码间干扰、恢复发送符号,克服了现有技术符号估计性能差的问题,能更精确的估计超奈奎斯特系统的发射符号。此外,本发明无需循环前缀和后缀,保证了超奈奎斯特系统的高频谱效率。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解,本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请,并不构成对本申请的不当限定。在附图中:
图1为本发明实施例的超奈奎斯特系统框图;
图2为本发明实施例的基于图1系统进行符号估计的实现流程图;
图3为本发明实施例的在QPSK、8-PSK和16-APSK条件下进行符号估计的仿真结果图,其中图3(a)为采用QPSK作为其调制方式的仿真结果图;图3(b)为采用8-PSK作为其调制方式的仿真结果图;图3(c)为采用16-APSK作为其调制方式的仿真结果图;
图4为本发明实施例的在32-APSK、64-APSK、128-APSK和256-APSK条件下进行符号估计的仿真结果图,其中图4(a)为采用32-APSK作为其调制方式的仿真结果图;图4(b)为采用64-APSK作为其调制方式的仿真结果图;图4(c)为采用128-APSK作为其调制方式的仿真结果图;图4(d)为采用256-APSK作为其调制方式的仿真结果图;
其中,1-数据源模块、2-星座映射模块、3-GMD预编码模块、4-上采样模块、5-基带成形模块、6-信道模块、7-匹配滤波模块、8-下采样模块、9-GMD解码模块、10-解映射模块、11-误比特率模块。
具体实施方式
需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
需要说明的是,在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行,并且,虽然在流程图中示出了逻辑顺序,但是在某些情况下,可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
实施例一
参照图1,本发明采用的超奈奎斯特系统主要由数据源模块1、星座映射模块2、GMD预编码模块3、上采样模块4、基带成形模块5、信道模块6、匹配滤波模块7、下采样模块8、GMD解码模块9、解映射模块10和误比特率模块11构成,其中:
数据源模块1,产生传输系统所需传输的比特数据,并将比特数据传递给星座映射模块2;
星座映射模块2,根据星座映射规则将比特数据映射为符号,并将映射后符号传递给GMD预编码模块3;
GMD预编码模块3,将星座映射后符号划分为符号块,然后利用预编码矩阵进行GMD预编码,并将预编码后符号块传递给上采样模块4;
上采样模块4,对预编码后的符号块进行零值内插,并将零值内插后符号块传递给基带成形模块5;
基带成形模块5,对上采样后的符号块进行超奈奎斯特成形,并将基带成形后的符号传递给信道模块6;
信道模块6,对基带成形后符号添加高斯白噪声,以模拟信道环境,并将添加高斯白噪声后符号传递给匹配滤波模块7;
匹配滤波模块7,对添加高斯白噪声后符号进行匹配滤波,并将滤波后符号传递给下采样模块8;
下采样模块8,对匹配滤波后的符号块进行抽取,并将抽取后符号块传递给GMD解码模块9;
GMD解码模块9,利用GMD解码矩阵消除接收符号中的码间干扰,估计发送符号,并将估计后符号传递给解映射模块10;
解映射模块10,将估计后符号恢复为比特数据,并将比特数据传递给误比特率模块11;
误比特率模块11,对解映射模块10恢复的比特数据统计误比特率。
实施例二
参照图2,本发明利用上述超奈奎斯特系统进行GMD预编码的实现步骤如下:
步骤1,划分发送符号块。
将超奈奎斯特系统经过星座映射后的发送符号划分为长度为L的发送符号块ak,其中ak为列向量,表示第k个发送符号块,1≤k≤N,N表示发送符号块总数。
步骤2,获得超奈奎斯特系统的码间干扰矩阵。
借助超奈奎斯特系统的发送符号块长度L和码间干扰因子gj,依据循环对称特性,获得超奈奎斯特系统的码间干扰矩阵G:
其中,j表示码间干扰因子的序号,L×L表示码间干扰矩阵G的维度。
步骤3,对码间干扰矩阵进行GMD分解。
按照下式,对超奈奎斯特系统的码间干扰矩阵进行GMD分解:
G=QRPH
其中,Q和P均为酉矩阵,R为上三角矩阵,上标H表示共轭转置操作。
步骤4,对发送符号块进行GMD预编码。
按照下式,对超奈奎斯特系统发射机的发送符号块进行GMD预编码:
sk=Pak
其中,sk表示超奈奎斯特系统发射机第k个经过预编码的发送符号块。
步骤5,基于循环卷积的超奈奎斯特成形。
将超奈奎斯特系统发射机基带成形的线性卷积替换为循环卷积,进行超奈奎斯特成形:
其中,ck表示超奈奎斯特系统发射机经过循环卷积的第k个符号块,h表示基带成形和匹配滤波的时域响应系数,表示发送符号块sk经过零值内插的上采样符号块,/>为循环卷积操作。
步骤6,基于循环卷积的匹配滤波。
将超奈奎斯特系统接收机匹配滤波的线性卷积替换为循环卷积,进行匹配滤波:
其中,表示超奈奎斯特系统接收机经过循环卷积的第k个符号块,/>表示ck经过信道、加入噪声后的符号块。
步骤7,超奈奎斯特系统接收机进行GMD解码。
按照下式,对下采样后的符号块rk进行GMD解码,并获得估计符号:
其中,rk表示经过下采样的符号块,/>表示超奈奎斯特系统接收机的第k个估计符号块,(·)-1表示矩阵逆运算。
本实施例中,结合仿真实验对本实施例的效果进一步说明;
1.仿真条件:
本实施例的仿真实验是在MATLAB 2022B软件下进行的。在本实施例的仿真实验中,超奈奎斯特系统中接收机匹配滤波的时域响应系数总数为201,其下采样倍数为10,发送符号块长度为512。
设置超奈奎斯特系统加速因子为0.9,超奈奎斯特系统中接收机匹配滤波滚降因子为0.25。
设置单个比特信噪比的仿真总比特数为1×107。
2.仿真内容与结果分析:
仿真1,在上述条件下,采用QPSK、8-PSK和16-APSK作为其调制方式,用本实施例和现有奇异值分解预编码方法、GMD预编码方法,分别进行符号估计,结果如图3。
仿真2,在上述条件下,采用32-APSK、64-APSK、128-APSK和256-APSK作为其调制方式,用本实施例和现有奇异值分解预编码方法、GMD预编码方法,分别进行符号估计,结果如图4。
图3和图4中的横轴表示超奈奎斯特系统的比特信噪比,其单位为分贝dB(decibel),纵轴表示超奈奎斯特系统的误比特率。
从图3和图4可知,对于所有调制方式,使用本实施例方法的误比特率曲线均低于使用现有奇异值分解预编码方法、GMD预编码方法的误比特率曲线,这表明使用本实施例方法可以更精确的估计发送符号,使得超奈奎斯特系统具有更好的误比特率性能。
本实施例有益效果:
本实施将超奈奎斯特系统基带成形和匹配滤波的线性卷积替换为循环卷积,消除块间干扰的影响,构造了完整的码间干扰矩阵,借助精确的码间干扰矩阵进行GMD分解,并以此分别在超奈奎斯特系统发射机和接收机实现GMD预编码和解码,从而消除码间干扰、恢复发送符号,克服了现有技术符号估计性能差的问题,能更精确的估计超奈奎斯特系统的发射符号。此外,本实施无需循环前缀和后缀,保证了超奈奎斯特系统的高频谱效率。
以上所述,仅为本申请较佳的具体实施方式,但本申请的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此,本申请的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。
Claims (4)
1.一种基于循环卷积的超奈奎斯特系统GMD预编码方法,其特征在于,包括以下步骤:
获得超奈奎斯特系统的码间干扰矩阵和发送符号块,其中超奈奎斯特系统包括:基带成形滤波器和匹配滤波器;
对所述码间干扰矩阵进行GMD分解,得到第一矩阵、第二矩阵和第三矩阵;
基于所述第三矩阵,对所述发送符号块进行GMD预编码,得到已编码发送符号块;
将基带成形滤波器的线性卷积替换成第一循环卷积,基于所述第一循环卷积,对所述已编码发送符号块进行超奈奎斯特成形操作,得到发射符号块;
将匹配滤波器的线性卷积替换成第二循环卷积,基于所述第二循环卷积,对所述发射符号块进行匹配滤波操作,得到接收符号块;
基于所述第一矩阵和所述第二矩阵,对下采样后的接收符号块进行GMD解码,得到估计符号块;
对所述码间干扰矩阵进行GMD分解的过程包括:
G=QRPH
其中,第一矩阵Q和第三矩阵P均为酉矩阵,第二矩阵R为上三角矩阵,上标H表示共轭转置操作;
对所述发送符号块进行GMD预编码的过程包括:
sk=Pak
其中,sk表示超奈奎斯特系统发射机第k个经过预编码的发送符号块,第三矩阵P均为酉矩阵,ak为列向量,表示第k个发送符号块;
对下采样后的接收符号块进行GMD解码的过程包括:
其中,表示超奈奎斯特系统接收机的第k个估计符号块,第一矩阵Q为酉矩阵,第二矩阵R为上三角矩阵,rk表示/>经过下采样的符号块,/>表示超奈奎斯特系统接收机经过循环卷积的第k个符号块,(·)-1表示矩阵逆运算。
2.根据权利要求1所述的基于循环卷积的超奈奎斯特系统GMD预编码方法,其特征在于,对所述已编码发送符号块进行超奈奎斯特成形操作的过程包括:
其中,ck表示超奈奎斯特系统发射机经过循环卷积的第k个符号块,h表示基带成形和匹配滤波的时域响应系数,表示发送符号块sk经过零值内插的上采样符号块,/>为循环卷积操作。
3.根据权利要求2所述的基于循环卷积的超奈奎斯特系统GMD预编码方法,其特征在于,对所述发射符号块进行匹配滤波操作的过程包括:
其中,为循环卷积操作,/>表示ck经过信道、加入噪声后的符号块。
4.根据权利要求1-3所述任意一项的基于循环卷积的超奈奎斯特系统GMD预编码方法,其特征在于,所述超奈奎斯特系统包括:依次连接的数据源模块、星座映射模块、GMD预编码模块、上采样模块、基带成形模块、信道模块、匹配滤波模块、下采样模块、GMD解码模块、解映射模块和误比特率模块。
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Legal Events
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PB01 | Publication | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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