CN1822531A - 用于多天线无线通信系统空域滤波检测方法 - Google Patents

Abstract

用于多天线无线通信系统空域滤波检测方法对于时域和空域的干扰进行不同的处理，即对其它时刻所有天线上的干扰信号进行匹配滤波准则的干扰抵消，而当前时刻其它天线的干扰信号进行相应准则的滤波，具体步骤如下：第一步，把接收信号在时间域和空间域做匹配合并，第二步，将合并后的信号作为待检测信号的观察量，再在空间域按照相应准则进行滤波，第三步，滤波后的信号再去除干扰信号的估计值后得到的结果作为检测的结果输出，在无差错控制编码的系统送入判决器得到符号的硬判决输出，或者在存在差错控制编码的系统送入软解调器得到发送比特的软信息，再送入译码器。该方法，能够大大地提高系统的传输速率和抗干扰能力，并且提高频谱效率。

Description

用于多天线无线通信系统空域滤波检测方法

技术领域

本发明是一种多天线无线通信系统的接收技术，属于高速无线传输技术领域。

背景技术

在无线通信系统中使用多天线发送和多天线接收，在理论上能够成倍地提高通信系统的传输能力。然而在多天线无线通信系统的接收端，存在着空间域，即天线间的信号干扰。在使用宽带的单载波或宽子带的多载波传输时，每个载波的无线信道成为频率选择性信道，即存在着不同时刻上的符号间干扰。因此，在频率选择性信道的环境下，多天线系统的接收端既存在着不同天线之间的信号干扰，又存在着不同时刻的信号干扰，同时还存在着加性高斯白噪声。因此在接收端，需要抑制空间域和时间域两个维度上的干扰信号及加性噪声，获得发送信号的估计，在无差错控制编码系统中直接进行硬判决输出，或者在软判译码的差错控制编码系统中通过软解调得到软信息，送入译码器。

在既存在天线间符号干扰又存在不同时刻符号干扰的环境下的检测方法主要可以分为两大类，一类是基于最大后验概率(MAP)及其简化算法的，这类算法复杂度较高，最优的MAP算法的复杂度同发送天线数，每个符号携带比特数和信道记忆长度均呈指数增长，在天线数较多或者高阶调制的情况下很难应用于实际系统中。另一类是线性滤波和干扰抵消方法的检测器，这类检测器的复杂度相对较低。最小均方误差(MMSE)准则和迫零(ZF)准则是两种常用的准则，它们的复杂度与信道记忆长度和发送天线的乘积呈3次方关系增长，在天线数较多或信道记忆长度较长时实现复杂度还是比较高。而基于匹配滤波(MF)准则的干扰抵消检测器同信道记忆长度和发送天线的乘积呈线性增长，具有较低的复杂度，然而在天线存在一定程度的相关性时，该检测器的性能较差，在某些环境下甚至不工作。因此，寻求较低实现复杂度的高性能检测器在实践中具有重要的意义。

在通信系统中为了增强抗衰落，噪声和干扰的能力，通常在发送端使用差错控制编码来提高传输的性能。Turbo码，低密度奇偶校验(LDPC)码等都纠错能力较强的差错编码方式。在接收端，检测器同译码器迭代工作的迭代检测译码接收机同传统的检测译码级联工作的接收机相比较，能够大大地改善性能。而迭代检测译码的接收机要求检测器是软输入软输出，即检测器能够使用译码器反馈的结果作为先验信息，并且检测器也要能够输出软判决信息给译码器。在频率选择性信道下，寻求多天线无线通信系统的高性能低复杂度的软输入软输出检测器，对于多天线无线通信系统的广泛应用，是一个重要的问题。

发明内容

技术问题：本发明的目的是提供一种用于多天线无线通信系统空域滤波检测方法，以较低的实现复杂度获得接近MMSE检测器的性能，既能够针对无编码系统进行硬判决检测，也能够满足迭代检测译码接收机对检测器软输入软输出的要求。

技术方案：多天线上的基带接收信号首先经过一个空时二维的匹配合并。合并后的每个时刻的所有天线的信号所再经过一次空域滤波，然后对空域滤波后的信号中残留的干扰信号进行干扰消除，从而得到发送信号的估计。同时也根据信道参数，滤波器的系数和干扰信号的统计特点计算估计误差的方差，用于计算发送比特的软信息。

本发明的用于多天线无线通信系统空域滤波检测方法对于时域和空域的干扰分别进行不同的处理，即对其它时刻所有天线上的干扰信号进行匹配滤波准则的干扰抵消，而当前时刻其它天线的干扰信号进行特定准则的滤波，具体步骤如下：

第一步，把接收信号在时间域和空间域做匹配合并。

第二步，将合并后的信号作为待检测信号的观察量，再在空间域按照相应准则进行滤波。

第三步，滤波后的信号再去除干扰信号的估计值后得到的结果作为检测的结果输出，在无差错控制编码的系统送入判决器得到符号的硬判决输出，或者在存在差错控制编码的系统送入软解调器得到发送比特的软信息，再送入译码器。

空间域滤波时滤波器系数计算的准则可以采用最小均方误差(MMSE)准则，或者采用迫零(ZF)准则的滤波，也可以是其它准则的滤波。空间域滤波时根据干扰信号的期望和方差计算滤波器系数。干扰信号的期望和方差由前一次检测后的结果获得，即检测器自身地迭代工作；干扰信号的统计信息由译码器的输出提供，即检测器同译码器之间迭代工作。

该方案主要包括空时合并模块、空域滤波模块、干扰消除模块、信号期望方差计算模块和软解调模块五个部分。以下我们分别对这五个部分进行描述，最后讨论检测器工作流程。

1、空时合并模块

空时合并模块根据接收信号和信道参数，将接收信号在空时两个维度上作匹配合并，得到合并后的信号和合并后的等效信道的参数。设第m根接收天线上k时刻的复基带信号为r_m，k，从第n根发送天线至第m根接收天线的第l径的信道系数为h_m，n，l，则空时二维合并是根据以下公式计算x_n，k。

$x_{n,k}=\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{l=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}{h}_{n,m,l}^{*}{r}_{m,k+l}$

也可以写成矢量表达式：

            x_k＝H^Hr_k                  [公式1]

x_k＝[x_1，k x_2，k…x_N，k]^T，r_k＝[r_1，k r_2，k…r_M-1，k+L-1 r_M，k+L-1]^T，且

$H=\begin{array}{c}\left[\begin{array}{c}{H}_0\\ H_1\\ \·\\ \·\\ \·\\ H_{L-1}\end{array}\right]\end{array}$ 和

(·)^H表示矩阵的共轭转置操作。

并且计算匹配合并后的系数矩阵

$G\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}\left[\begin{array}{ccccc}{G}_{-L+1}& \…& G_0& \…& G_{L-1}\end{array}\right]$

[公式2]

2、空域滤波模块

空域滤波是将合并后的信号x_k进行一次维纳滤波，目的是从最小均方误差(MMSE)意义上抑制干扰信号和噪声。在本发明的方案中，滤波器的系数在每一个子块中共用一个，在实际应用中，子块可以理解为假设信道系数不变的一段时间。滤波的输出为

               y_k＝Cx_k                    [公式3]

其中C根据以下公式计算

$C=G_0^H{(D+G_0{\mathrm{\σ}}_z^2)}^{-1}$ [公式4]

其中σ_z ²为噪声的方差， $D=\underset{l=-L+1}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}{G}_l\stackrel{\‾}{V}{G}_l^H,$ $\stackrel{\‾}{V}=\mathrm{diag}\{{\stackrel{\‾}{\mathrm{\σ}}}_{s,1}^2,{\stackrel{\‾}{\mathrm{\σ}}}_{s,2}^2,\·\·\·,{\stackrel{\‾}{\mathrm{\σ}}}_{s,N}^2\}.$ σ_s，n ²表示第n根天线上信号方差的平均值。滤波器输出的同时，需要计算信号项和干扰项的系数。

3、干扰消除模块

在空域滤波之后，还存在着干扰残留的干扰信号，通过前一次的检测或者译码器反馈的软信息，可以重建干扰信号的估计。用干扰信号的期望作为估计值能够在最小均方误差意义上最优，因此本发明提出的方案中使用干扰信号的期望作为该信号的估计值。由于计算符号或者比特的软信息，不但需要干扰消除后信号的估计值，而且需要等效的衰落系数和残留干扰噪声的方差。因此在干扰消除部分，主要有计算干扰消除后的信号，残留干扰噪声的方差两个任务。

参考以上步骤，易知：

$y_{n,k}=\underset{n^{\′}=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\underset{l=-L+1}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\β}}_{n,\mathrm{lN}+n^{\′}}{s}_{n^{\′},k+l}+z_{n,k}^{\′}$

其中β_n，l为CG的第n行l+N(L-1)列元素，z_n，k′为噪声。则干扰抵消后的信号估计为

${\tilde{y}}_{n,k}=y_{n,k}-\underset{n^{\′}=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\underset{l=-L+1}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\β}}_{n,\mathrm{lN}+n^{\′}}{\stackrel{\‾}{s}}_{n^{\′},k+l}{\mathrm{\β}}_{n,n}{\stackrel{\‾}{s}}_{n,k}$ [公式5]

残留干扰噪声的方差

$v_{n,k}=\underset{n^{\′}=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\underset{l=-L+1}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}|{\mathrm{\β}}_{n,\mathrm{lN}+n^{\′}}{|}^2{\mathrm{\σ}}_{s,n^{\′},k+l}^2-{\left|{\mathrm{\β}}_{n,n}\right|}^2{\mathrm{\σ}}_{s,n,k}^2+{\mathrm{\β}}_{n,n}{\mathrm{\σ}}_z^2$ [公式6]

4、信号期望方差计算模块

在空域滤波部分和干扰消除部分，需要计算信号的统计量，即期望和方差，用来计算空域滤波的系数、干扰消除和残留干扰噪声的方差。信号的统计量的计算既可以根据前次检测的结果 β_n，n和v_n，k，也可以根据译码器提供的比特似然比进行计算。下面就这两种讨论。

4.A.根据前次检测结果计算信号统计量

根据前次检测结果按照如下公式计算信号期望，

${\stackrel{\‾}{s}}_{n,k}=\underset{\mathrm{\α}}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{\αP}(s_{n,k}=\mathrm{\α}|{\tilde{y}}_{n,k},{\mathrm{\β}}_{n,n},v_{n,k})$ [公式7]

其中α为发送的符号集中的符号，且

$P(s_{n,k}=\mathrm{\α}|{\tilde{y}}_{n,k},{\mathrm{\β}}_{n,n},v_{n,k})=\frac{\exp (-\frac{{({\tilde{y}}_{n,k}-{\mathrm{\β}}_{n,n}\mathrm{\α})}^2}{v_{n,k}})}{\underset{{\mathrm{\α}}^{\′}}{\mathrm{\Σ}}\exp \left(\frac{{({\tilde{y}}_{n,k}-{\mathrm{\β}}_{n,n}{\mathrm{\α}}^{\′})}^2}{v_{n,k}}\right)}$ [公式8]

信号的方差按以下公式计算

${\mathrm{\σ}}_{s,n,k}^2=\underset{\mathrm{\α}}{\mathrm{\Σ}}{\left|\mathrm{\α}\right|}^{2}P(s_{n,k}=\mathrm{\α}|{\tilde{y}}_{n,k})-{\stackrel{\‾}{s}}_{n,k}^2$ [公式9]

4.B.根据译码器反馈的软信息计算信号统计量

在迭代检测译码接收机中，译码器能够提供比特似然比给检测器，检测器所需要的信号的统计量由译码器提供的似然比计算。在这种情况下，信号的期望和方差仍然可以用[公式7]和[公式9]计算，而概率项 $P(s_{n,k}=\mathrm{\α}|{\tilde{y}}_{n,k},{\mathrm{\β}}_{n,n},v_{n,k})$ 用

P(s_n，k＝α)代替，用以下公式计算

$P(s_{n,k}=\mathrm{\α})=\underset{\mathrm{\α}:b_i}{\mathrm{\Π}}\frac{\exp (-b_{i}L\left(b_i\right)/2)}{\exp (-L\left(b_i\right)/2)+\exp (L\left(b_i\right)/2)}$ [公式10]

b_i表示符号α所对应的第i个比特的值。L(b_i)表示译码器提供的该比特的似然比。

5、软解调模块

绝大部分高性能的译码算法，都需要检测器提供比特的似然比作为输入。因此需要将干扰消除部分得到的结果按照基带映射方式的约束计算成比特似然比提供给译码器，这个过程通常称为软解调。比特的似然比可以按照以下公式计算

$L_D\left(b_i\right)=\underset{\mathrm{\α}:b_i=+1}{\max }*\{-\frac{{({\tilde{y}}_{n,k}-{\mathrm{\β}}_{n,n}\mathrm{\α})}^2}{v_{n,k}}+\underset{b_j\∈\mathrm{\α}}{\mathrm{\Σ}}{b}_{j}L\left(b_j\right)\}$

$-\underset{\mathrm{\α}:b_i=-1}{\max }*\{-\frac{{({\tilde{y}}_{n,k}-{\mathrm{\β}}_{n,n}\mathrm{\α})}^2}{v_{n,k}}+\underset{b_j\∈\mathrm{\α}}{\mathrm{\Σ}}{b}_{j}L\left(b_j\right)\}$ [公式11]

6、检测器工作流程

在无差错控制编码系统，检测器只要符号或者比特的硬判决，既不存在译码器提供的软信息，也不需要计算比特的软信息。而编码系统的迭代检测译码接收机中，检测器既用到译码器提供的软信息，又要计算新的软信息提供给译码器。下面就分这两种情况讨论检测器的工作流程：

6.A无编码系统中的检测流程

对于某个子块，即假定信道不变的一段时间，假设子块的长度为K，检测器按以下流程工作。

6.A.1)按照[公式1]，[公式2]进行空时合并。

6.A.2)初始化信号期望和方差，归一化情况下为均值为0，方差为1。

6.A.3)从第1次～T1次迭代

6.A.3.1)按照[公式3]，[公式4]进行空域滤波。

6.A.3.2)对每个天线上的每个信号，依次按照[公式5]，[公式6]进行干扰消除，按照[公式7]，[公式8]，[公式9]重建信号期望和方差。

6.A.4)将得到的结果

进行硬判决输出。

6.B迭代检测译码接收机中的检测流程

对于某个子块，即假定信道不变的一段时间，假设子块的长度为K，检测器按以下流程工作。

6.B.1)按照[公式1]，[公式2]进行空时合并。

6.B.2)初始化信号期望和方差，归一化情况下为均值为0，方差为1。

6.B.3)从第1次～T1次循环(初次检测)

6.B.3.1)按照[公式3]，[公式4]进行空域滤波。

6.B.3.2)对每个天线上的每个信号，依次按照[公式5]，[公式6]进行干扰消除，按照[公式7]，[公式8]，[公式9]重建信号期望和方差。

6.B.4)按照[公式11]计算每个比特的软信息。

6.B.5)一般性的软输入软输出译码。如果非

6.B.6)从第1次～第T2次循环(后续检测)

6.B.6.1)按照[公式7]，[公式9]，[公式11]计算信号期望和方差。

6.B.6.2)按照[公式4]计算空域滤波系数或令空域滤波矩阵C＝I。按照[公式3]进行空域滤波。

6.B.6.3)对每个天线上的每个信号，依次按照[公式5]，[公式6]进行干扰消除。

6.B.6.4)按照[公式11]计算每个比特的软信息。

6.B.6.5)一般性的软输入软输出译码。

6.B.7)输出译码结果。

有益效果：本发明给出的多天线无线通信系统的空域滤波检测方法，在天线数和信道多径数目比较多的情况下，复杂度远低于空时最小均方误差(MMSE)的检测器，略高于基于匹配滤波(MF)的干扰抵消的检测器，却与空时最小均方误差有着相当的性能，性能优于基于匹配滤波(MF)的干扰抵消的检测器，尤其在天线间存在相关性的情况下。

附图说明

图1为编码的多天线通信系统及空域滤波检测的迭代接收机的示意图。

图2为软输入软输出空域滤波检测器的示意图。

具体实施方式

该检测方法对于时域和空域的干扰进行不同的处理，即对其它时刻所有天线上的干扰信号进行匹配滤波准则的干扰抵消，而当前时刻其它天线的干扰信号进行特定准则的滤波，具体步骤如下：

第一步，把接收信号在时间域和空间域做匹配合并，

第二步，将合并后的信号作为待检测信号的观察量，再在空间域按照相应准则进行滤波，

第三步，滤波后的信号再去除干扰信号的估计值后得到的结果作为检测的结果输出，在无差错控制编码的系统送入判决器得到符号的硬判决输出，或者在存在差错控制编码的系统送入软解调器得到发送比特的软信息，再送入译码器。

空间域滤波时采用最小均方误差准则的滤波，或者采用迫零准则的滤波。

空间域滤波时根据干扰信号的期望和方差计算滤波器系数滤波。

干扰信号的期望和方差由前一次检测后的结果获得，即检测器自身地迭代工作；干扰信号的统计信息由译码器的输出提供，即检测器同译码器之间迭代工作。

本发明提供了空域滤波空时联合软输入软输出检测器，具有高性能低复杂度的特点。具体实施方式如下：

1)确定系统参数，例如发送天线数，接收天线数，信道的多径数目，是否差错控制编码等。在实施例中，选择发送天线数为4，接收天线数为4，信道的多径数目为6，差错控制编码方式是码率为1/2的Turbo码。

2)根据接收端对复杂度和性能的要求确定检测器本身的迭代次数，如果是迭代接收机，还需要确定同译码器之间的迭代次数。在实例中，初次检测译码时检测器自身的迭代次数为4次；检测器同译码器之间的迭代次数为3次。

3)如果是无差错控制编码系统，按照算法6.A描述的检测流程进行检测。在差错控制编码系统，如果接收端采用检测-译码分离的接收机，则按照算法6.B.1～6.B.5步骤进行检测；如果接收端采用迭代检测译码方法，则按照算法6.B描述的流程进行检测。在实施例中，采用迭代检测译码方法，按照技术方案1-4设计检测器，并且按照以下步骤实施：

对于每个子块，即假定信道不变的一段时间，假设子块的长度为K，检测器按以下流程工作。

1)按照[公式1]，[公式2]进行空时合并。

2)初始化信号期望和方差，归一化情况下为均值为0，方差为1。

3)4次检测器内部迭代(初次检测)

3.1)按照[公式3]，[公式4]进行空域滤波。

3.2)对每个天线上的每个信号，依次按照[公式5]，[公式6]进行干扰消除，按照[公式7]，[公式8]，[公式9]重建信号期望和方差。

4)按照[公式11]计算每个比特的软信息。

5)一般性的软输入软输出译码。如果非

6)3次检测器同译码器之间的迭代(后续检测)

6.1)按照[公式7]，[公式9]，[公式11]计算信号期望和方差。

6.2)按照[公式4]计算空域滤波系数或令空域滤波矩阵C＝I。按照[公式3]进行空域滤波。

6.3)对每个天线上的每个信号，依次按照[公式5]，[公式6]进行干扰消除。

6.4)按照[公式11]计算每个比特的软信息。

6.5)一般性的软输入软输出译码。

7)输出译码结果。

Claims (4)

1、一种用于多天线无线通信系统空域滤波检测方法，其特征在于该检测方法对于时域和空域的干扰进行不同的处理，即对其它时刻所有天线上的干扰信号进行匹配滤波准则的干扰抵消，而当前时刻其它天线的干扰信号进行相应准则的滤波，具体步骤如下：

第一步，把接收信号在时间域和空间域做匹配合并，

第二步，将合并后的信号作为待检测信号的观察量，再在空间域按照相应准则进行滤波，

第三步，滤波后的信号再去除干扰信号的估计值后得到的结果作为检测的结果输出，在无差错控制编码的系统送入判决器得到符号的硬判决输出，或者在存在差错控制编码的系统送入软解调器得到发送比特的软信息，再送入译码器。

2、根据权利要求1所述的用于多天线无线通信系统空域滤波检测方法，其特征在于空间域滤波时采用最小均方误差准则的滤波，或者采用迫零准则的滤波。

3、根据权利要求1所述的用于多天线无线通信系统空域滤波检测方法，其特征在于空间域滤波时根据干扰信号的期望和方差计算滤波器系数滤波。

4、根据权利要求3所述的用于多天线无线通信系统空域滤波检测方法，其特征在于干扰信号的期望和方差由前一次检测后的结果获得，即检测器自身地迭代工作；干扰信号的统计信息由译码器的输出提供，即检测器同译码器之间迭代工作。

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