WO2019128585A1 - 广义空间调制通信系统中发射端的活跃天线组的选择方法 - Google Patents

广义空间调制通信系统中发射端的活跃天线组的选择方法 Download PDF

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WO2019128585A1
WO2019128585A1 PCT/CN2018/117227 CN2018117227W WO2019128585A1 WO 2019128585 A1 WO2019128585 A1 WO 2019128585A1 CN 2018117227 W CN2018117227 W CN 2018117227W WO 2019128585 A1 WO2019128585 A1 WO 2019128585A1
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active antenna
antenna group
tree
matrix
euclidean distance
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王劲涛
孙跃
潘长勇
宋健
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清华大学
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    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
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    • 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
    • H04B7/0615—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 weighted versions of same signal
    • H04B7/0619—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 weighted versions of same signal using feedback from receiving side
    • H04B7/0621—Feedback content
    • H04B7/0626—Channel coefficients, e.g. channel state information [CSI]
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L25/00—Baseband systems
    • H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
    • H04L25/0202—Channel estimation

Definitions

  • the present disclosure relates to the field of communications technologies, and in particular, to a method for selecting a active antenna group at a transmitting end in a generalized spatial modulation communication system.
  • SM Space Modulation
  • EE Evolution Efficiency
  • SE high spectral efficiency
  • 5G fifth generation of mobile communications
  • GenSM Generalized Spatial Modulation
  • more than one transmit antenna is active in each time slot to transmit symbols, so active antenna groups in the spatial domain can be used to convey more information.
  • the number of active antenna pairs in a GenSM system is usually not an integer power of two, so it is necessary to introduce an active antenna group selection technique at the transmitting end.
  • the traditional active antenna group selection technology has certain problems, only for a single indicator of complexity or symbol error rate, such as active antenna group selection technology based on channel state distribution, the complexity is low but the performance of the symbol error rate is limited;
  • the exhaustive algorithm can obtain the optimal symbol error rate performance under the extremely small Euclidean distance criterion, but its computational complexity is very high.
  • the purpose of the present disclosure is to solve at least one of the above technical problems to some extent.
  • the first object of the present disclosure is to propose a method for selecting a active antenna group at a transmitting end in a generalized spatial modulation communication system, which can improve the efficiency of signal transmission in a generalized spatial modulation communication system under the extremely small Euclidean distance criterion.
  • a method for selecting a active antenna group at a transmitting end in a generalized spatial modulation communication system includes:
  • the transmitting end compares the least squared Euclidean distance corresponding to each active antenna group, and selects the active antenna group corresponding to the least squared Euclidean distance with the largest value as the active antenna group of the generalized spatial modulation communication system.
  • the squared minimum minimum Euclidean distance criterion is:
  • n is a positive integer
  • H is the channel matrix
  • d 2 is the least squared Euclidean distance corresponding to the active antenna group.
  • the channel state information is processed by using a square maximum mini-European distance criterion, and the least squared Euclidean distance corresponding to each active antenna group at the transmitting end is obtained, including:
  • a ⁇ n -1 tree is established, wherein each tree has an N r layer;
  • For the i-th tree determine the first distance as: And determining the second distance as: among them, Is the child node of the kth layer of the i-th tree, Is the lowest level child of the i-th tree;
  • the ⁇ n -1 tree is established for the nth active antenna group, including:
  • Matrix D is used to store the squared distance between all transmitted symbols; among them, all possible transmitted symbols
  • the ⁇ n -1 tree of the nth active antenna group is established according to the matrix G and the matrix D, including:
  • the method as described above, before the receiving end receives the channel state information includes:
  • the bit stream to be transmitted to the generalized spatial modulation system is coded, bit-blocked, and constellation mapped according to the first predetermined transmission mode.
  • the first predetermined transmission mode includes: a system working frequency band, a working bandwidth, a scrambling code mode, an encoding mode, and a constellation mapping mode.
  • the method further includes:
  • the second predetermined transmission mode includes: a system antenna pair mapping mode, an interleaving mode, a modulation mode, and a framing mode.
  • FIG. 1 is a schematic flowchart of a method for selecting a live antenna group at a transmitting end in a generalized spatial modulation communication system according to an embodiment of the present disclosure
  • FIG. 2 is a schematic diagram of a set of trees corresponding to an exemplary nth active antenna group of the present disclosure
  • FIG. 3 is a schematic diagram of an i-th tree in the set of trees shown in FIG. 2.
  • FIG. 1 is a schematic flowchart of a method for selecting a active antenna group at a transmitting end in a generalized spatial modulation communication system according to an embodiment of the present disclosure.
  • the method for selecting a active antenna group at a transmitting end in a generalized spatial modulation communication system includes the following steps:
  • S101 Perform channel estimation on a receiving end in a generalized spatial modulation communication system, and send the estimated channel state information to the transmitting end through a feedback channel.
  • the estimated channel state information is transmitted to the transmitting end through the feedback channel, and the channel estimation information can obtain perfect channel state information, and the perfect channel state information is transmitted to the transmitting end through the feedback channel.
  • the transmitting end receives the channel state information, and processes the channel state information by using a squaring maxima minimum Euclidean distance criterion, and determines a least squared Euclidean distance corresponding to each active antenna group at the transmitting end.
  • the method for selecting the active antenna group at the transmitting end of the generalized spatial modulation communication system further includes:
  • the bit stream to be transmitted to the generalized spatial modulation system is coded, bit-blocked, and constellation mapped according to the first predetermined transmission mode.
  • the first predetermined transmission mode includes: a system working frequency band, a working bandwidth, a scrambling code mode, an encoding mode, and a constellation mapping mode.
  • the present disclosure rewrites the extremely small Euclidean distance criterion to a square maximum mini-Euclidean distance criterion:
  • step S102 is:
  • Step S21 Establish a ⁇ n -1 tree for the nth active antenna group.
  • the number of transmitting antennas of the generalized spatial modulation system is N t
  • the number of active antennas per slot is N a
  • the number of receiving antennas is N r
  • the number of mapping map points is M
  • the channel matrix is H
  • the received signal is y.
  • the signal is sent as x.
  • the number of all active antenna groups in the system is
  • the number of active antenna groups used by the system in all C a active antenna groups is All possible launch symbols are Each of them Corresponds to an M-order constellation point.
  • a combination of active antenna groups, and each combination of active antenna groups includes C u active antenna groups.
  • the set of all transmitted symbols in the combination of the nth active antenna group is recorded as And there is
  • C u .
  • FIG. 2 is a schematic diagram of a set of trees corresponding to an exemplary nth active antenna group of the present disclosure.
  • ⁇ n -1 trees are established, and each tree has an N r layer.
  • the n, i of the root node of each tree is expressed as
  • the child nodes n, i(k) of the kth layer of each tree are expressed as
  • FIG. 3 is a schematic diagram of an i-th tree in the set of trees shown in FIG. 2.
  • the root node n, i of the i-th tree is The child nodes n, i(k) of the kth layer are expressed as The degree of the root node is ⁇ n -i.
  • the child nodes of level 1 are:
  • the child nodes of level 2 are:
  • N r of the layer are child nodes:
  • the first distance can be understood as the squared distance between the two nodes.
  • the degree of the root node is ⁇ n -i
  • the mark d, 2(n), i, i+j, (k) of each edge represents E.g, Can be understood as the root node
  • the squared European distance can be seen as the length of one side.
  • the second distance can be understood as the squared distance from the lowest level of the child node to the root node.
  • the determined second distances are: A total of C u second distances.
  • Step S22 Comparing the respective second distances, determining the second distance with the smallest value as the least squared European distance of the i-th tree.
  • Step S23 Compare the least squared Euclidean distance of each tree of the nth active antenna group, and determine the least square Euclidean distance with the smallest value as the least square Euclidean distance corresponding to the nth active antenna group.
  • the second distance that minimizes the value is determined as the second distance that minimizes the value as the least squared European distance of the i-th tree
  • the least squared Euclidean distance of each tree is compared, and the least squared Euclidean distance with the largest value is determined as the least square Euclidean distance corresponding to the nth active antenna group:
  • the transmitting end constructs the structure of the tree, and simultaneously constructs the intermediate calculation results of the two matrix storage sections and updates them in real time to establish each tree.
  • establishing ⁇ n -1 trees comprising: establishing tree ⁇ n -1 n-th antenna groups based on the active matrix G and a matrix D.
  • matrix G is used to store all
  • Matrix D is used to store the squared distance between all transmitted symbols; among them, all possible transmitted symbols
  • the establishing a ⁇ n -1 tree of the nth active antenna group according to the matrix G and the matrix D includes:
  • the scalar s is updated according to the least squared European distance of the current tree.
  • the construction matrix Used to store all Where the ith row of the matrix G is used to store the latter for storage
  • the i-th row and the j-th column of the matrix D are used to store Both matrix G and matrix D are initialized to an all-zero matrix.
  • a scalar s is maintained as the current least squared Euclidean distance of this active antenna group, with an initial value of positive infinity.
  • the matrix G and matrix D introduced here ensure that all versus The calculation is performed at most once. Therefore, the computational complexity of this algorithm is not higher than the exhaustive algorithm. In this algorithm, unexpanded nodes and edges in all trees can significantly reduce computational complexity.
  • This embodiment introduces the structure of the tree based on the maximal minimum Euclidean distance criterion, and uses the equal cost search to select the active antenna group.
  • the same optimal symbol rate performance is obtained under the condition of the minimum minimum Euclidean distance criterion, and the computational complexity can be reduced by more than half; compared with the active antenna group selection technique based on the channel state distribution, The symbol rate performance is significantly improved without excessively increasing the computational complexity.
  • the least squared European distance corresponding to each active antenna group is obtained. Then, the active antenna group corresponding to the least squared Euclidean distance with the largest value is selected as the active antenna group of the generalized spatial modulation communication system, and the entire active antenna group selection process is completed.
  • the method for selecting a active antenna group at the transmitting end of the generalized spatial modulation communication system further includes:
  • the second predetermined transmission mode includes: a system antenna pair mapping mode, an interleaving mode, a modulation mode, and a framing mode.
  • the obtained active antenna pair number and the transmitted constellation mapping symbol are subjected to antenna pair demapping, constellation diagram mapping, bit recombination, and decoding according to the third predetermined transmission mode.
  • the third predetermined transmission mode includes: a system working frequency band, a working bandwidth, a descrambling mode, a decoding mode, an antenna pair demapping mode, a constellation demapping mode, a deinterleaving mode, and a bit recombination mode.
  • the method for selecting a active antenna group at a transmitting end in the generalized spatial modulation communication system includes: performing channel estimation on a receiving end in a generalized spatial modulation communication system, and transmitting the estimated channel state information to the transmitting through a feedback channel.
  • the transmitting end receives the channel state information, and processes the channel state information by using a squaring maxima minimum Euclidean distance criterion, and determines a least square Euclidean distance corresponding to each active antenna group at the transmitting end; the transmitting end compares each active antenna group correspondingly The least squared Euclidean distance, the active antenna group corresponding to the least squared Euclidean distance with the largest value is selected as the active antenna group of the generalized spatial modulation communication system.
  • the method can improve the efficiency of signal transmission in a generalized spatial modulation communication system, and can achieve the best symbol error rate performance under the extremely small Euclidean distance criterion, and reduce the computational complexity by more than half compared with the existing exhaustive algorithm. Degrees improve system performance.
  • the method can be applied to the active antenna group selection service of the generalized spatial modulation technology in the next generation mobile communication standard, the broadcasting standard, and the underwater acoustic communication standard, and has an extremely broad market prospect.
  • first and second are used for descriptive purposes only and are not to be construed as indicating or implying a relative importance or implicitly indicating the number of technical features indicated.
  • features defining “first” or “second” may include at least one of the features, either explicitly or implicitly.
  • the meaning of "a plurality” is at least two, such as two, three, etc., unless specifically defined otherwise.
  • Any process or method description in the flowcharts or otherwise described herein may be understood to represent a module, segment or portion of code comprising one or more executable instructions for implementing the steps of a custom logic function or process.
  • the scope of the preferred embodiments of the present disclosure includes additional implementations, in which the functions may be performed in a substantially simultaneous manner or in an inverse order depending on the functions involved, in the order shown or discussed. It will be understood by those skilled in the art to which the embodiments of the present disclosure pertain.
  • a "computer-readable medium” can be any apparatus that can contain, store, communicate, propagate, or transport a program for use in an instruction execution system, apparatus, or device, or in conjunction with the instruction execution system, apparatus, or device.
  • computer readable media include the following: electrical connections (electronic devices) having one or more wires, portable computer disk cartridges (magnetic devices), random access memory (RAM), Read only memory (ROM), erasable editable read only memory (EPROM or flash memory), fiber optic devices, and portable compact disk read only memory (CDROM).
  • the computer readable medium may even be a paper or other suitable medium on which the program may be printed, as it may be optically scanned, for example by paper or other medium, followed by editing, interpretation or, if appropriate, in other suitable manners. Processing to obtain the program electronically and then storing it in computer memory.
  • portions of the present disclosure can be implemented in hardware, software, firmware, or a combination thereof.
  • multiple steps or methods may be implemented in software or firmware stored in a memory and executed by a suitable instruction execution system.
  • a suitable instruction execution system For example, if implemented in hardware and in another embodiment, it can be implemented by any one or combination of the following techniques well known in the art: discrete with logic gates for implementing logic functions on data signals Logic circuits, application specific integrated circuits with suitable combinational logic gates, programmable gate arrays (PGAs), field programmable gate arrays (FPGAs), and the like.
  • each functional unit in various embodiments of the present disclosure may be integrated into one processing module, or each unit may exist physically separately, or two or more units may be integrated into one module.
  • the above integrated modules can be implemented in the form of hardware or in the form of software functional modules.
  • An integrated module can also be stored in a computer readable storage medium if it is implemented as a software functional module and sold or used as a standalone product.
  • the above mentioned storage medium may be a read only memory, a magnetic disk or an optical disk or the like. While the embodiments of the present disclosure have been shown and described above, it is understood that the foregoing embodiments are illustrative and are not to be construed as limiting the scope of the disclosure The embodiments are subject to variations, modifications, substitutions and variations.

Abstract

本公开提出了一种广义空间调制通信系统中发射端的活跃天线组的选择方法，包括：在广义空间调制通信系统中的接收端进行信道估计，并通过反馈信道将估计出的信道状态信息发送到发射端；发射端接收所述信道状态信息，并利用平方极大极小欧式距准则处理所述信道状态信息，确定发射端的各个活跃天线组对应的最小平方欧式距；发射端比较各个活跃天线组对应的最小平方欧式距，将值最大的最小平方欧式距对应的活跃天线组选择为广义空间调制通信系统的活跃天线组。该方法能够提高广义空间调制通信系统中信号传输的效率，在极大极小欧式距准则下能够取得最好的误符号率性能，同时相比现有的穷举算法降低了一半以上的计算复杂度，提升了系统性能。

Description

广义空间调制通信系统中发射端的活跃天线组的选择方法
相关申请的交叉引用
本公开要求清华大学于2017年12月29日提交的、发明名称为“广义空间调制通信系统中发射端的活跃天线组的选择方法”的、中国专利申请号“201711486255.3”的优先权。
技术领域
本公开涉及通信技术领域，尤其涉及一种广义空间调制通信系统中发射端的活跃天线组的选择方法。
背景技术
空间调制(Space Modulation，SM)技术作为一种MIMO技术，在同一时刻只有一根发射天线发射星座映射点，其具有传统的多输入多输出技术所不具备的优势，包括具有极高的能量效率(Energy Efficiency，EE)与较高的频谱效率(Spectral Efficiency，SE)、接收机设计复杂度低、发射机设计简单等，这些优势也让其成为第五代移动通信(5G)中的热点备选技术之一。
作为SM技术的一种扩展技术，广义空间调制(GenSM)技术被提出用来提升传统SM技术的频谱效率。在GenSM技术中，在每一时隙有超过一个发射天线活跃来传输符号，因此在空间域活跃天线组可以用来传递更多信息。然而，作为一个组合数，GenSM系统中的活跃天线对的数目通常不是2的整数次幂，因此需要在发射端引入活跃天线组选择技术。然而，传统的活跃天线组选择技术都存在一定的问题，只针对复杂度或误符号率的单一指标，比如基于信道状态分布的活跃天线组选择技术，复杂度低但是误符号率性能提升有限；而穷举算法虽然能获得在极大极小欧式距准则下最优的误符号率性能，但其计算复杂度非常高。
发明内容
本公开的目的旨在至少在一定程度上解决上述的技术问题之一。
为此，本公开的第一个目的在于提出的广义空间调制通信系统中发射端的活跃天线组的选择方法，能够提高广义空间调制通信系统中信号传输的效率，在极大极小欧式距准则下能够取得最好的误符号率性能，同时相比现有的穷举算法降低了一半以上的计算复杂度，提升了系统性能。
为了实现上述目的，本公开第一方面实施例的广义空间调制通信系统中发射端的活跃天线组的选择方法，包括：
在广义空间调制通信系统中的接收端进行信道估计，并通过反馈信道将估计出的信道状态信息发送到发射端；
发射端接收所述信道状态信息，并利用平方极大极小欧式距准则处理所述信道状态信息，确定发射端的各个活跃天线组对应的最小平方欧式距；
发射端比较各个活跃天线组对应的最小平方欧式距，将值最大的最小平方欧式距对应的活跃天线组选择为广义空间调制通信系统的活跃天线组。
如上所述的方法，所述平方极大极小欧式距准则为：
Figure PCTCN2018117227-appb-000001
其中，
Figure PCTCN2018117227-appb-000002
为第n个活跃天线组的组合中的所有发射符号集合，n为正整数；H为信道矩阵，d 2为活跃天线组对应的最小平方欧式距。
如上所述的方法，所述利用平方极大极小欧式距准则处理所述信道状态信息，得到发射端的各个活跃天线组对应的最小平方欧式距，包括：
针对第n个活跃天线组，建立Ψ n-1棵树，其中，每棵树都有N r层；
对第i颗树，确定第一距离为：
Figure PCTCN2018117227-appb-000003
以及确定第二距离为：
Figure PCTCN2018117227-appb-000004
其中，
Figure PCTCN2018117227-appb-000005
为第i颗树的第k层的子节点，
Figure PCTCN2018117227-appb-000006
为第i颗树的最底层的子节点；
比较各个第二距离，将值最小的第二距离确定为第i颗树的最小平方欧式距；
比较第n个活跃天线组的各颗树的最小平方欧式距，将值最大的最小平方欧式距确定为第n个活跃天线组对应的最小平方欧式距。
如上所述的方法，所述针对第n个活跃天线组，建立Ψ n-1棵树，包括：
根据矩阵G和矩阵D建立第n个活跃天线组的Ψ n-1棵树；
其中，矩阵G用于存储所有的
Figure PCTCN2018117227-appb-000007
矩阵D用于存储所有的发送符号间的平方欧式距；其中，所有可能的发射符号
Figure PCTCN2018117227-appb-000008
如上所述的方法，所述根据矩阵G和矩阵D建立第n个活跃天线组的Ψ n-1棵树，包括：
根据矩阵G和矩阵D依次建立第n个活跃天线组的各棵树；
针对当前树，根据矩阵G和矩阵D计算当前树的当前层的最小平方欧式距；
判断当前层是否为第N r层或当前层的最小平方欧式距是否大于标量s，若判断结果为否，则根据矩阵G和矩阵D迭代计算当前树的下一层的最小平方欧式距，直至下一层为第N r层或下一层的最小平方欧式距是否大于标量s，以完成当前树的建立。
如上所述的方法，还包括：根据当前树的最小平方欧式距更新标量s。
如上所述的方法，在所述发射端接收所述信道状态信息之前，包括：
按照第一预定传输模式对待传输广义空间调制系统的比特流进行编码、比特分块、星座图映射。
如上所述的方法，所述第一预定传输模式包括：系统工作频段、工作带宽、扰码方式、编码方式、星座映射方式。
如上所述的方法，在所述将值最大的最小平方欧式距对应的活跃天线组选择为广义空间调制通信系统的活跃天线组之后，还包括：
按照第二预定传输模式对待传输广义空间调制系统的比特流进行天线对映射、调制、组帧、模拟前端处理、信道传输、模拟后端处理、解帧、解调、信道估计、活跃天线对及星座图检测。
如上所述的方法，所述第二预定传输模式包括：系统天线对映射方式、交织方式、调制方式以及组帧方式。
本公开附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本公开的实践了解到。
附图说明
本公开上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中，
图1为本公开一实施例提供的广义空间调制通信系统中发射端的活跃天线组的选择方法的流程示意图；
图2为本公开示例性的第n个活跃天线组对应的一组树的示意图；
图3为图2所示的一组树中第i颗树的示意图。
具体实施方式
下面详细描述本公开的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本公开，而不能理解为对本公开的限制。
下面参考附图描述本公开实施例的广义空间调制通信系统中发射端的活跃天线组的选择方法。
图1为本公开一实施例提供的广义空间调制通信系统中发射端的活跃天线组的选择方法的流程示意图。
如图1所示，本实施例提供的广义空间调制通信系统中发射端的活跃天线组的选择方法，包括以下步骤：
S101、在广义空间调制通信系统中的接收端进行信道估计，并通过反馈信道将估计出的信道状态信息发送到发射端。
具体地，在接收端进行信道估计后，通过反馈信道将估计出的信道状态信息传递到发射端，假设信道估计能够获得完美的信道状态信息，该完美的信道状态信息通过反馈信道传递到发射端。
S102、发射端接收所述信道状态信息，并利用平方极大极小欧式距准则处理所述信道状态信息，确定发射端的各个活跃天线组对应的最小平方欧式距。
在本公开的一个实施例中，在步骤S102之前，广义空间调制通信系统中发射端的活跃天线组的选择方法还包括：
按照第一预定传输模式对待传输广义空间调制系统的比特流进行编码、比特分块、星座图映射。
其中，第一预定传输模式包括：系统工作频段、工作带宽、扰码方式、编码方式、星座映射方式。
在此先介绍极大极小欧式距准则：
Figure PCTCN2018117227-appb-000009
为了简化分析，本公开将极大极小欧式距准则被改写为平方极大极小欧式距准则：
Figure PCTCN2018117227-appb-000010
由公式(2)可知，平方极大极小欧式距准则在本质上与极大极小欧式距准则是一致的，增加平方只是为了便于算法的操作。
在本公开的一个实施例中，步骤S102的具体实现方式为：
步骤S21、针对第n个活跃天线组，建立Ψ n-1棵树。
具体地，假设广义空间调制系统的发送天线数为N t，每一时隙的活跃天线数为N a，接收天线数为N r，星座图映射点数为M，信道矩阵为H，接收信号为y，发送信号为x。系统中所有可选的活跃天线组数为
Figure PCTCN2018117227-appb-000011
所有C a个活跃天线组中被系统利用的活跃天线组的个数为
Figure PCTCN2018117227-appb-000012
所有可能的发射符号为
Figure PCTCN2018117227-appb-000013
其中每一
Figure PCTCN2018117227-appb-000014
对应一个M阶星座点。在广义空间调制通信系统中，共有
Figure PCTCN2018117227-appb-000015
个活跃天线组的组合，并且每一活跃天线组的组合都包括有C u个活跃天线组。第n个活跃天线组的组合中的所有发射符号集合记作
Figure PCTCN2018117227-appb-000016
且有|Ψ n|＝C u。所有活跃天线组的组合的发射符号集合记作Ξ＝{Ψ 1，Ψ 2，...}，且有
Figure PCTCN2018117227-appb-000017
图2为本公开示例性的第n个活跃天线组对应的一组树的示意图。如图2所示，对于第n个活跃天线组，建立Ψ n-1棵树，每棵树都有N r层。对每棵树的根节点的n,i表示为
Figure PCTCN2018117227-appb-000018
对每棵树第k层的的子节点n,i(k)表示为
Figure PCTCN2018117227-appb-000019
图3为图2所示的一组树中第i颗树的示意图。如图3所示，第i颗树的根节点n,i为
Figure PCTCN2018117227-appb-000020
第k层的的子节点n,i(k)表示为
Figure PCTCN2018117227-appb-000021
根节点的度是Ψ n-i，例如，第1层(Level-1)的子节点分别为：
Figure PCTCN2018117227-appb-000022
第2层(Level-2)的子节点分别为：
Figure PCTCN2018117227-appb-000023
第N r层(Level-N r)的子节点分别为：
Figure PCTCN2018117227-appb-000024
对第n个活跃天线组的第i颗树，确定第一距离为：
Figure PCTCN2018117227-appb-000025
其中，
Figure PCTCN2018117227-appb-000026
为每棵树的第k层的节点，
Figure PCTCN2018117227-appb-000027
为每棵树的最底层的子节点。
需要说明的是，第一距离可以理解为由两个节点间的平方欧式距。以图3为例，在图3中，根节点的度是Ψ n-i，每条边的标记d,2(n),i,i+j,(k)代表
Figure PCTCN2018117227-appb-000028
例如，
Figure PCTCN2018117227-appb-000029
可以理解为根节点
Figure PCTCN2018117227-appb-000030
与第一层的子节点
Figure PCTCN2018117227-appb-000031
的平方欧式距，可看成一条边的长度。
确定第二距离为：
Figure PCTCN2018117227-appb-000032
具体地，第二距离可以理解为，最底层的子节点到根节点的平方欧式距。例如，
Figure PCTCN2018117227-appb-000033
可以理解为第i颗树的第一分支中的最底层的子节点
Figure PCTCN2018117227-appb-000034
与根节点
Figure PCTCN2018117227-appb-000035
的平方欧式距；
Figure PCTCN2018117227-appb-000036
可以理解为第i颗树的第二分支中的最底层的子节点
Figure PCTCN2018117227-appb-000037
与根节点
Figure PCTCN2018117227-appb-000038
的平方欧式距；……；
Figure PCTCN2018117227-appb-000039
可以理解为第i颗树的第C u分支中的最底层的子节点
Figure PCTCN2018117227-appb-000040
与根节点
Figure PCTCN2018117227-appb-000041
的平方欧式距。
对第i颗树来说，其共有C u个分支，则确定的第二距离分别为：
Figure PCTCN2018117227-appb-000042
Figure PCTCN2018117227-appb-000043
共C u个第二距离。
步骤S22、比较各个第二距离，将值最小的第二距离确定为第i颗树的最小平方欧式距。
步骤S23、比较第n个活跃天线组的各颗树的最小平方欧式距，将值最小的最小平方欧式距确定为第n个活跃天线组对应的最小平方欧式距。
首先，对于第i颗树所有的
Figure PCTCN2018117227-appb-000044
进行比较，将值最小的第二距离确定为将值最小的第二距离确定为第i颗树的最小平方欧式距
Figure PCTCN2018117227-appb-000045
Figure PCTCN2018117227-appb-000046
接着，比较各颗树的最小平方欧式距，将值最大的最小平方欧式距确定为第n个活跃天线组对应的最小平方欧式距：
Figure PCTCN2018117227-appb-000047
在本公开的一个实施例中，发射端构建树的结构，同时构建两个矩阵存储部分中间计算结果并实时更新，以建立各颗树。
具体地，针对第n个活跃天线组，建立Ψ n-1棵树，包括：根据矩阵G和矩阵D建立第n个活跃天线组的Ψ n-1棵树。其中，矩阵G用于存储所有的
Figure PCTCN2018117227-appb-000048
矩阵D用于存储所有的发送符号间的平方欧式距；其中，所有可能的发射符号
Figure PCTCN2018117227-appb-000049
Figure PCTCN2018117227-appb-000050
在本公开的一个实施例中，所述根据矩阵G和矩阵D建立第n个活跃天线组的Ψ n-1棵树，包括：
根据矩阵G和矩阵D依次建立第n个活跃天线组的各棵树；
针对当前树，根据矩阵G和矩阵D计算当前树的当前层的最小平方欧式距；
判断当前层是否为第N r层或当前层的最小平方欧式距是否大于标量s，若判断结果为否，则根据矩阵G和矩阵D迭代计算当前树的下一层的最小平方欧式距，直至下一层为第N r层或下一层的最小平方欧式距是否大于标量s，以完成当前树的建立。
进一步地，根据当前树的最小平方欧式距更新标量s。
具体地，构建矩阵
Figure PCTCN2018117227-appb-000051
用来存储所有的
Figure PCTCN2018117227-appb-000052
其中矩阵G的第i行用来存储后者用来存储
Figure PCTCN2018117227-appb-000053
构建矩阵
Figure PCTCN2018117227-appb-000054
用来存储所有的发送符号间的平方欧式距，矩阵D的第i行第j列用来存储
Figure PCTCN2018117227-appb-000055
矩阵G与矩阵D都被初始化为全0矩阵。
对每个活跃天线组，维护一个标量s作为这一活跃天线组的当前最小平方欧式距，其初始值为正无穷。对第n个活跃天线组，根据矩阵G与矩阵D来初始化第一棵树。之后找到当前具有最小平方欧式距的叶子结点，其平方欧式距可表示为
Figure PCTCN2018117227-appb-000056
K表示这一叶子结点的层。如果K＜N r且
Figure PCTCN2018117227-appb-000057
这一叶子结点则被扩展到第k+1层。这一过程是迭代的，直到K＝N r或
Figure PCTCN2018117227-appb-000058
如果
Figure PCTCN2018117227-appb-000059
则终止这棵树的建立过程，转而去建立下一棵树。否则如果K＝N r，首先更新
Figure PCTCN2018117227-appb-000060
再终止这棵树的建立过程，并且转去建立下一棵树。在终止建立这一棵树之后，需要按照这棵树的数据更新矩阵G与矩阵D。
对于其他树，按照建立第一棵树的流程来建立其他树。在建立完第Ψ n-1棵树之后，最后s即为这一活跃天线组的最小平方欧式距。
这里引入的矩阵G与矩阵D确保了对所有
Figure PCTCN2018117227-appb-000061
与
Figure PCTCN2018117227-appb-000062
的计算最多操作一次。因此，本算法的计算复杂度不会高于穷举算法。在本算法中，所有树中未展开的节点与边能够显著降低计算复杂度。
本实施例基于极大极小欧式距准则，引入树的结构，并利用等代价搜索来选择活跃天线组。相比较穷举算法，在基于极大极小欧式距准则的情况下获得相同的最优误符号率性能，且计算复杂度能够降低一半以上；相比较基于信道状态分布的活跃天线组选择技术，在没有过多提升计算复杂度的情况下，明显提升误符号率性能。
S103、比较各个活跃天线组对应的最小平方欧式距，将值最大的最小平方欧式距对应的活跃天线组选择为广义空间调制通信系统的活跃天线组。
具体地，在得到各个活跃天线组对应的最小平方欧式距
Figure PCTCN2018117227-appb-000063
之后，将值最大的最小平方欧式距对应的活跃天线组选择为广义空间调制通信系统的活跃天线组，完成整个活跃天线组选择过程。
在本公开的一个实施例中，在步骤S103之后，广义空间调制通信系统中发射端的活跃天线组的选择方法还包括：
按照第二预定传输模式对待传输广义空间调制系统的比特流进行天线对映射、调制、组帧、模拟前端处理、信道传输、模拟后端处理、解帧、解调、信道估计、活跃天线对及星座图检测，其中，第二预定传输模式包括：系统天线对映射方式、交织方式、调制方式以及组帧方式。
在本公开的一个实施例中，在接收端完成信道估计之后，按照第三预定传输模式对获得的活跃天线对编号与发送星座映射符号进行天线对解映射、星座图解映射、比特重组、解码。其中，所述第三预定传输模式包括：系统工作频段、工作带宽、解扰方式、解码方式、天线对解映射方式、星座解映射方式、解交织方式以及比特重组方式。
本实施例提供的广义空间调制通信系统中发射端的活跃天线组的选择方法，包括：在广义空间调制通信系统中的接收端进行信道估计，并通过反馈信道将估计出的信道状态信息发送到发射端；发射端接收所述信道状态信息，并利用平方极大极小欧式距准则处理所述信道状态信息，确定发射端的各个活跃天线组对应的最小平方欧式距；发射端比较各个活跃天线组对应的最小平方欧式距，将值最大的最小平方欧式距对应的活跃天线组选择为广义空间调制通信系统的活跃天线组。该方法能够提高广义空间调制通信系统中信号传输的效率，在极大极小欧 式距准则下能够取得最好的误符号率性能，同时相比现有的穷举算法降低了一半以上的计算复杂度，提升了系统性能。另外，该方法可适用于下一代移动通信标准、广播标准、水声通信标准中的广义空间调制技术活跃天线组选择业务，具有极为广阔的市场化前景。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本公开的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本公开的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本公开的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本公开的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置， 以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本公开的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本公开各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本公开的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本公开的限制，本领域的普通技术人员在本公开的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (10)

  1. 一种广义空间调制通信系统中发射端的活跃天线组的选择方法，其特征在于，包括：
    在广义空间调制通信系统中的接收端进行信道估计，并通过反馈信道将估计出的信道状态信息发送到发射端；
    发射端接收所述信道状态信息，并利用平方极大极小欧式距准则处理所述信道状态信息，确定发射端的各个活跃天线组对应的最小平方欧式距；
    发射端比较各个活跃天线组对应的最小平方欧式距，将值最大的最小平方欧式距对应的活跃天线组选择为广义空间调制通信系统的活跃天线组。
  2. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述平方极大极小欧式距准则为：
    Figure PCTCN2018117227-appb-100001
    其中，
    Figure PCTCN2018117227-appb-100002
    为第n个活跃天线组的组合中的所有发射符号集合，n为正整数；H为信道矩阵，d 2为活跃天线组对应的最小平方欧式距。
  3. 如权利要求1至2任一项所述的方法，其特征在于，所述利用平方极大极小欧式距准则处理所述信道状态信息，得到发射端的各个活跃天线组对应的最小平方欧式距，包括：
    针对第n个活跃天线组，建立Ψ n-1棵树，其中，每棵树都有N r层；
    对第i颗树，确定第一距离为：
    Figure PCTCN2018117227-appb-100003
    以及确定第二距离为：
    Figure PCTCN2018117227-appb-100004
    其中，
    Figure PCTCN2018117227-appb-100005
    为第i颗树的第k层的子节点，
    Figure PCTCN2018117227-appb-100006
    为第i颗树的最底层的子节点；
    比较各个第二距离，将值最小的第二距离确定为第i颗树的最小平方欧式距；
    比较第n个活跃天线组的各颗树的最小平方欧式距，将值最大的最小平方欧式距确定为第n个活跃天线组对应的最小平方欧式距。
  4. 如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述针对第n个活跃天线组，建立Ψ n-1棵树，包括：
    根据矩阵G和矩阵D建立第n个活跃天线组的Ψ n-1棵树；
    其中，矩阵G用于存储所有的
    Figure PCTCN2018117227-appb-100007
    矩阵D用于存储所有的发送符号间的平方欧式距；其中，所有可能的发射符号
    Figure PCTCN2018117227-appb-100008
  5. 如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据矩阵G和矩阵D建立第n个活跃天线组的Ψ n-1棵树，包括：
    根据矩阵G和矩阵D依次建立第n个活跃天线组的各棵树；
    针对当前树，根据矩阵G和矩阵D计算当前树的当前层的最小平方欧式距；
    判断当前层是否为第N r层或当前层的最小平方欧式距是否大于标量s，若判断结果为否，则根据矩阵G和矩阵D迭代计算当前树的下一层的最小平方欧式距，直至下一层为第N r层或下一层的最小平方欧式距是否大于标量s，以完成当前树的建立。
  6. 如权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：根据当前树的最小平方欧式距更新标量s。
  7. 如权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，在所述发射端接收所述信道状态信息之前，包括：
    按照第一预定传输模式对待传输广义空间调制系统的比特流进行编码、比特分块、星座图映射。
  8. 如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述第一预定传输模式包括：系统工作频段、工作带宽、扰码方式、编码方式、星座映射方式。
  9. 如权利要求1至8任一项所述的方法，其特征在于，在所述将值最大的最小平方欧式距对应的活跃天线组选择为广义空间调制通信系统的活跃天线组之后，还包括：
    按照第二预定传输模式对待传输广义空间调制系统的比特流进行天线对映射、调制、组帧、模拟前端处理、信道传输、模拟后端处理、解帧、解调、信道估计、活跃天线对及星座图检测。
  10. 如权利要求9所述的方法，其特征在于，所述第二预定传输模式包括：系统天线对映射方式、交织方式、调制方式以及组帧方式。
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