基于多種調制方式的空時OFDM系統多用戶檢測技術

(鄭州大學 信息工程學院,鄭州 450001)

1 引 言

多輸入多輸出(MIMO)與正交頻分復用(OFDM) 技術相結合的MIMO-OFDM技術被視為下一代高速無線局域網的核心技術[1]。一方面，MIMO技術可以在不增加系統帶寬的情況下提高頻譜效率，成倍地提高系統容量；另一方面，OFDM解決了MIMO對抗頻率選擇性衰落和符號間干擾的局限性。近年來，以Alamouti結構為代表的正交空時分組碼(STBC)通過在發射端采用特殊設計的信道碼結合接收端的信號處理獲得了高頻譜效率的發射分集增益，STBC與OFDM結合的空時OFDM系統，由于其結構簡單、譯碼復雜度低且在提高頻譜效率的發射分集增益方面具有巨大潛力而受到廣泛關注。

目前，針對空時編碼的設計和應用已進行了一定的研究，但這些主要是針對單用戶系統[2-3]。在無線通信中，多用戶共享有限的頻譜資源是不可避免的，因此可靠的多用戶檢測算法對提高整個系統的性能至關重要。近年來，多用戶檢測的研究主要集中在尋求低復雜度和高性能的檢測器方面，有許多研究者結合編碼、子空間等提出針對MIMO-OFDM系統的多用戶信號檢測技術。文獻[4]研究了在STBC OFDM系統中基于最小均方誤差的接收算法，并顯示出較好的檢測性能。文獻[5]對經典的迫零算法、最小均方誤差算法、排序及非排序干擾抵消檢測算法進行了分析，得出排序迭代干擾消除接收機與非排序接收相比大大提高了接收機性能，但是計算量有所增加。

在CQMM的基本框架下，課題組以如下方式引入家庭負債率變動所產生的這兩條傳遞渠道：首先，假定居民負債率的變化是外生的。其次，建立居民負債率的變動對居民貸款和存款的影響機制。在貸款方面，構建行為方程由居民負債率和GDP共同決定居民貸款；在存款方面，居民負債率將決定居民消費，進而決定居民存款。最后，定義居民貸存比為居民貸款與居民存款之比，將其與一年期人民幣基準貸款利率作為解釋變量，對資金市場的加權利率進行回歸，以此內生化資本市場的利率決定。

本文構建了多用戶的STBC OFDM系統，并把抑制用戶間干擾的基于最小均方誤差算法的串行干擾消除檢測推廣到該系統中，仿真得到多個用戶在不同的調制方式下的誤碼率曲線。

2 系統模型

考慮一個同步的空時分組碼MIMO-OFDM系統的上行鏈路，在同一小區同一時隙有K個用戶，每個用戶配備雙發射天線，基站接收機有M根接收天線，假定接收天線間的距離足夠遠以保證不同接收天線收到的信號經歷相互獨立的衰落。每個OFDM符號包含N個子載波，子載波上空間子信道H中的元素是用戶在第n(n=1，2，3,…，N)個子載波上不同發射/接收天線之間的信道頻率響應。這里假設發射接收天線之間的信道是服從均值為0、方差為1的獨立同分布復高斯隨機向量。

l=K

以第k個用戶為例，發送信息為二進制比特流，采用M0進制(m=lbM0)的調制方式和Alamouti空時分組編碼方案，用向量X(n)表示一個OFDM符號，經過空時編碼器，輸出如下所示：

優化成本效益。陶熙TM7687保護膜用壓敏膠是一種高固體含量/高粘合力鉑金固化壓敏膠，專為要求高粘合力的客戶設計。同時，高固體含量壓敏膠能更為有效地應用于配制保護膜用涂料。相比低粘合力壓敏膠，高固體含量/高粘合力壓敏膠在提升效率和性能的同時，使成本效益獲得優化。

(1)

鹽酸處理含鋅渣會產生大量氯離子的溶液，造成污染與浪費。相較而言，硫酸處理效果較好，提鋅效率高，但處理過程中對硫酸要求濃度高且用量大，有失經濟性。

(2)

本系統中設信道在連續兩個OFDM符號連續時間內不變化，當考慮兩個連續的OFDM符號時，式(2)寫成矩陣形式：

R[n]=H[l,n]X[n]+η[n]

(3)

式(3)中：

古生物學家在南美洲發現了大量巨型蜥腳類恐龍，其中包括阿根廷龍、普爾塔龍、巴塔哥巨龍等。在自然界中，哪里有巨型蜥腳類恐龍，哪里就會有以它們為食的巨型獸腳類恐龍，而馬普龍就是這些食肉恐龍中的佼佼者。

(4)

X[n]=[X[l,n],X[l+1,n]]

(5)

(6)

(7)

頻域信道矩陣：

H[l,n]=

(8)

式(8)其構成：

他辯證地認為，現如今的出家熱，有好也有壞，短修亦可。好在高素質的人才涌進寺廟，精英化的僧人也許就不會干出“尿罐子”的事來。但他也有經世致用的說辭，對于龍泉寺里那些理工科博士，他說國家花了大力氣培養，就這么一去不回，可惜了。

3 空時多用戶接收機

圖3仿真了3個用戶經過MMSE和MMSE-SIC接收機之后每個用戶的BER，3個用戶分別采用BPSK、QPSK和16QAM調制。從圖中可以看出，MMSE-SIC接收時采用BPSK調制的用戶比采用QSPK和16QAM調制的用戶BER性能要好。隨著星座圖中星座點間距的縮小，誤碼概率會上升。BER為10-2處對于MMSE算法，采用BPSK調制比采用QSPK和16QAM調制的用戶有0.8 dB、7.5 dB增益。對于MMSE-SIC算法，采用BPSK調制比采用QSPK和16QAM調制的用戶有0.5 dB、4.3 dB增益。

“人文底蘊是文明人的基本標識，主要包括人文積淀、人文情懷及審美情趣。”[2]語文教學本身是人文傳播的一種具象化途徑，通過“部編本”語文教材的識字學習，學生將會發現，點滴細節皆為知識，生活百態亦是文化，為達到學習目的，學生將自發關照社會實際，積極參與社會實踐，在關注與實踐中不斷積淀人文底蘊，增強“文明人”的標識度。

MMSE算法[5]采用線性的估計矩陣G來估計向量X，使得估計向量與原始向量的誤差的平方最小，即：

(9)

可以得到估計矩陣G的表示式為

式(1)中的兩行分別在時刻1和時刻2發射，每行的第一個元素從第一根天線發射，第二個元素從第二根天線發射。

(10)

式中，N0是噪聲方差，Eb是發送信號能量，ITx*usernum是酉矩陣。

采用聯合干擾抑制和干擾消除的接收算法，在接收信號中對多個用戶逐個進行數據判決，每一級只檢測一個用戶信號，操作順序是根據信號信噪比或均方誤差(MSE)[9]，信噪比或均方誤差大的信號先進行操作，每級輸出的是信噪比或均方誤差大的用戶的數據判決和去除該用戶造成的MAI以后的接收信號，這樣就可以將多址干擾的影響降到最低，大大增加檢測的可靠性。接收端框圖如圖1所示。

試驗場地選定為臨近河邊的場地，地層為回填土，地下超過5 m為濕泥，黏性比較大。選用的鉆具外徑為60 mm，鉆桿外徑51 mm，實驗深度為5 m時，通過液壓絞車起拔鉆桿順利提出。實驗深度超過8 m時，利用液壓絞車難以起拔，絞車的支撐架發生變形。液壓絞車額定拉力為10 kN，加裝一個動滑輪，使得實際拉力達到20 kN，質量60 kg。實驗深度達到15 m時，使用鋼球夾緊起拔器起拔鉆桿，順利提出，起拔出來的鉆桿裹滿黏性濕泥。由于只帶了17根鉆桿，最終實驗深度為17 m。利用鋼球夾緊液壓起拔器起拔鉆桿時，一次可起拔多根鉆桿，且省掉桅桿結構，進一步減輕鉆機整體重量。

圖1 STBC OFDM 系統接收框圖Fig.1 Block diagram of STBC OFDM transceiver

在算法開始時按照估計信號的均方誤差的降序來確定估計用戶順序。假設收端已知信道狀態信息，在一個發送符號間隔，MMSE-SIC檢測算法流程如下：

學生對運動技能的掌握評價，一直沒有統一的標準，學生掌握技能達到什么等級了，老師不清楚、學生不了解。《標準》能較為客觀反映出個體運動技能水平的變化，經過一段時間的學習后參加《標準》測試，就可以看出個體的學習以及運動技能掌握情況。

(2) 遞歸

l=1,2,3,…，K[j]，計算

(1) 初始化

(3)循環結束

圖2給出了一個基于空時分組碼的同步MIMO-OFDM系統，每個移動終端配備兩根發射天線，調制方式為QPSK，采用Alamouti的空時分組碼方案，OFDM子載波數為512，循環前綴為113。從圖2可以看出，MMSE-SIC算法對系統的BER性能有較大改善。例如在用戶數為2、接收天線為2時，在BER為10-2處相對于MMSE算法有2.5 dB增益，相對于ZF算法有3.5 dB增益。在用戶數為2、接收天線為4時，在BER為10-3處相對于MMSE算法有4.5 dB增益，相對于ZF算法有6.1 dB增益。雙發送天線的4用戶系統比2用戶系統性能要好，那是因為增加接收天線數，分集增益提高，同時也提高了多用戶增益。隨著接收天線和用戶數的增多，非線性檢測MMSE-SIC算法與常規的線性算法之間的BER性能差距進一步增大，說明這種方法更適用于采用多天線分集接收的系統。

(3) 隨胡楊林退化程度加劇，林地土壤沙化、土壤持水貯水性能和調節水分供應的潛在能力降低，而且會加快干旱區土壤蒸發，增強干旱脅迫并抑制荒漠植被對土壤有效水分的利用與正常生長，導致荒漠植被衰敗和生態系統退化，進而威脅到綠洲的生態安全。

4 仿真實驗結果

下面采用計算機仿真來驗證算法的可行性。在頻率選擇性衰落信道下，假定接收端已經得到準確的信道統計信息，定義信噪比為信息比特功率和噪聲功率之比。

基于MMSE-SIC的多用戶檢測算法采用兼顧抑制干擾與噪聲的MMSE準則進行濾波，與采用ZF準則進行濾波的ZF-SIC相比，可以有效地克服噪聲增強的問題，提高檢測性能。而且，由于采用了優化排序消除干擾，MMSE-SIC能獲得比線性的MMSE檢測以及未排序的MMSE-SIC檢測更好的性能，在略微增加系統時間復雜度的基礎上,使系統檢測性能得到了明顯改善。

圖2 多個用戶數檢測算法的比較Fig.2 Performance compairison for different multiuser detection algorithms

由于傳統的最優化多用戶檢測[6]的復雜度隨用戶數目的增加呈指數增長，難以付諸于實時應用，因此研究各種具有良好性能和較低復雜度的次優方案[7-8]具有重要意義。本文在MMSE檢測算法的基礎上，仿真了MMSE-SIC算法，通過迭代運算獲得每個用戶的發射信號。

定理 1.3 設{Xt,t≥0}是參數為λ的自激濾過的泊松過程,如果?t2≥t1≥0, E|Xt1Xt2|<∞且?n，E[wn]<∞,則(Xt1,Xt2)的協方差為

圖3 同一用戶不同調制方式下檢測算法的比較Fig.3 Comparison of different modulation schemes under the same user detection algorithm

5 結 論

MIMO-OFDM接收機復雜度較高，具體算法實現時,不得不在性能和復雜性之間進行權衡。針對MIMO-OFDM多用戶檢測的特點, 采用基于MMSE的串行干擾消除多用戶檢測技術在檢測順序優化的基礎上，通過MMSE檢測與判決反饋結構，在增加系統時間復雜度的基礎上，有效地控制了誤差傳播，使系統整體性能得到提高。在實際應用時通過設定不同的調制方式和檢測算法，可以在性能與復雜度之間實現靈活的系統設計。

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