李小文,任 旭
(重慶郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院 重慶400065)
隨著3G技術(shù)的出現(xiàn),為了提供更高的傳輸速率,3GPP進(jìn)行第3代移動通信的長期演進(jìn)技術(shù) (long term evolution,LTE)的研究和標(biāo)準(zhǔn)化,LTE因具有頻譜利用率高、信道容量提升、支持頻譜靈活性等優(yōu)點而備受關(guān)注,MIMO技術(shù)是LTE中的關(guān)鍵技術(shù),它能利用多天線抑制信道衰落,有效使用多徑時延擴展隨機衰落,加倍提高傳輸速率。基于LTE系統(tǒng)MIMO條件下的信號檢測方法主要有最大似然(ML)算法、線性檢測算法、V-BLAST算法、QR分解算法等,綜合考慮復(fù)雜度和有效性,V-BLAST算法因具有較好的性能而被廣泛采用。常規(guī)V-BLAST算法在進(jìn)行信號檢測時,存在誤碼傳播的情況,造成了性能的下降。本文提出了一種改進(jìn)型的V-BLAST算法在兩方面提高了該算法的誤碼性能。
MIMO系統(tǒng)采用多天線發(fā)送和多天線接收,利用多天線抑制信道衰落,同時所有的天線在發(fā)射時的時頻位置是相同的,所以它具有更高的頻譜利用率。在不增加帶寬的前提下,頻譜效率可成倍提高,它的系統(tǒng)信道容量隨天線數(shù)量的增加而線性增大。圖1描述了LTE系統(tǒng)中采用MIMO技術(shù)產(chǎn)生OFDM符號以及在MIMO信道發(fā)送端和接收端的處理。圖中OFDM處理的過程主要包括加擾、正交幅度調(diào)制、層映射、預(yù)編碼、資源映射、OFDM符號產(chǎn)生幾個步驟,接收端的OFDM逆處理的過程主要包括解基帶信號、信道估計、信號檢測、解預(yù)編碼、解調(diào)、解擾幾個部分。

圖1 MIMO-OFDM系統(tǒng)模型
信號檢測是在接收端根據(jù)信道估計得出的信道沖擊響應(yīng)和接收到的信號來恢復(fù)出發(fā)送信號。在MIMO-OFDM系統(tǒng)中,發(fā)送端對原始的比特流進(jìn)行上述OFDM處理后,分別映射到幾個發(fā)射天線端口上發(fā)送,接收端的每個天線同時接收所有的發(fā)送符號,并進(jìn)行解OFDM基帶信號處理,恢復(fù)出時頻條件下資源粒子(k,l)中的復(fù)值符號,再根據(jù)信道估計出該處的信道沖擊響應(yīng),通過信號檢測求出該處發(fā)送的復(fù)值符號。
下面以一個具體的模型為例:假設(shè)發(fā)送天線數(shù)目為NT,接收天線數(shù)目為NR,在一個OFDM符號內(nèi),沖擊響應(yīng)矩陣H保持不變,同時認(rèn)為接收端完全正確估計出信道沖擊響應(yīng)。NR個天線端口下的資源粒子(k,l)中接收向量為 Y=HX+N。其中 X=[X1,X2,…,XNT]T代表發(fā)送端資源粒子(k,l)中的復(fù)值符號,Y=[Y1,Y2,…,YNR]T代表接收端資源粒子(k,l)中的復(fù)值符號。H=[Hij]NT·NR代表信道傳輸矩陣。其中分量Hij代表第j根發(fā)射天線至第i根接收天線的衰落特性,其值可以通過信道估計獲得。N=[n1,n2,…,nNR]T代表噪聲向量。各分量為獨立復(fù)高斯隨機變量,均值為0,方差為σn2。為了便于計算,發(fā)射符號功率被歸一化為1。矩陣表達(dá)式如下所示:

V-BLAST算法是一種順序干擾消除的MIMO信號檢測方法,它的實現(xiàn)需要用到MIMO系統(tǒng)的Moore-Penrose廣義逆,從第一次檢測開始,每次檢測先從沖擊響應(yīng)矩陣增益來對要檢測的符號進(jìn)行排序,確定被檢測的發(fā)射天線,找出對應(yīng)的信噪比最大的那一層,然后利用計算式X^=H+·Y(基于ZF的V-BLAST算法)算出該層發(fā)送的復(fù)值符號的估計值,接著進(jìn)行量化,再在接收信號中消除該層的影響。具體的實現(xiàn)步驟見圖2,其中H是接收到的信道沖擊響應(yīng)矩陣,G(i)是第i次檢測的沖擊響應(yīng)矩陣H(i)的偽逆矩陣,ki是經(jīng)過沖擊響應(yīng)矩陣增益得到的第ki列信噪比最大的一層,Wki是 G(i)中的第 ki行,ki是對Wki和接收信號yi的乘積進(jìn)行量化之后的值。

圖2 常規(guī)V-BLAST算法流程
常規(guī)V-BLAST算法在每一次的檢測中,都是通過計算沖擊響應(yīng)矩陣增益來判斷出信噪比最大的那一層,雖然這樣計算方便可行,但是準(zhǔn)確度不高,如果第一次檢測就出現(xiàn)了失誤,那么會影響后面的判決,這樣累加起來將會導(dǎo)致整體的性能下降,所以第一層的判決至關(guān)重要,在本文所述的改進(jìn)的算法中,對第一層的判決方式做了兩方面的改進(jìn),其他各層的判決依舊沿用常規(guī)的算法,這樣在稍微增加復(fù)雜度的前提下,算法的性能有了很大的改善,所以綜合考慮到算法的復(fù)雜度和有效性,項目中采取了這種改進(jìn)的V-BLAST算法,下面從判決概率值的計算和第一層保留K個與判決統(tǒng)計量歐氏距離最近的星座點兩方面來描述改進(jìn)的算法。
3.2.1 判決概率值計算
在第一次的檢測中,引入最大后驗概率準(zhǔn)則,按照計算式算出每層符號的概率值,把概率值最大的那一層作為第一次檢測的干擾從接收信號中消除,這樣做雖然相比常規(guī)V-BLAST算法稍微增加了復(fù)雜度,但是其準(zhǔn)確率比常規(guī)算法要高出很多,所以在第一次檢測中采用此方法,盡可能保證第一次檢測的正確率高一些,具體的計算每層概率值的步驟如下。
(1)首先計算沖擊響應(yīng)矩陣Hi的權(quán)值矩陣Wi,其中表示噪聲方差,σ表示信號能量,I為單位矩陣。
(2)第i次檢測的每j層的概率值:

其中 j埸{k1,k2,…,ki-1},X為原發(fā)射符號所在的調(diào)制星座集合,x為調(diào)制星座內(nèi)的星座點,是每層的判決估計值,由權(quán)值向量Wi和接收信號向量ri的乘積計算得到,sij是對 進(jìn)行量化的結(jié)果,yij是對每層得到的判決估計值 乘以權(quán)值矩陣的二階范數(shù),即分別乘以權(quán)值矩陣每行的范數(shù)。
(4)綜合考慮復(fù)雜度和算法的性能,在本文提出的算法中,只在第一次檢測中使用這種概率值計算的方法,所以利用上述的3個步驟來計算log pij時i=1。3.2.2 第一次檢測的保留點數(shù)
常規(guī)算法中,每次檢測得到的判決估計值進(jìn)行量化時,都保留一個與判決估計值歐氏距離最近的星座點,而在本文的算法中,為了保證第一次檢測的準(zhǔn)確度,根據(jù)調(diào)制方式的不同,在對判決估計值進(jìn)行量化之后,選擇K個與判決估計值距離最近的星座點,分別將這K個星座點作為第一層量化后的點,其他各層利用常規(guī)V-BLAST算法進(jìn)行信號檢測時,需要利用上一層K個判決情況,得到K個判決統(tǒng)計量,這樣在進(jìn)行完最后一層檢測時,可以得到含有K個元素的發(fā)送集合,每個元素是NT·1的列向量。具體的處理流程如圖3所示。

圖3 改進(jìn)型V-BLAST算法流程
本文在4發(fā)4收的MIMO-OFDM系統(tǒng)中,分別對QPSK和16QAM兩種調(diào)制方式下,傳統(tǒng)V-BLAST算法和改進(jìn)的V-BLAST算法的性能進(jìn)行了仿真,仿真環(huán)境如下:頻域上取 25 個 RB(resource block),即 25×12=300 個子載波,時域上取一個子幀,即7×2=14個OFDM,信道為高斯白噪聲,仿真如果如圖4、圖5所示。
由圖4、圖5可知,QPSK調(diào)制時,改進(jìn)型的 V-BLSAT算法較傳統(tǒng)V-BLAST算法性能有了很大提高,誤碼率明顯降低,其中,當(dāng)?shù)谝粚颖A?個點(K=4)時,相當(dāng)于保留了所有的星座點,其性能達(dá)到最優(yōu),綜合考慮算法的復(fù)雜度和性能,工程中采用第一層保留4個點的改進(jìn)型V-BLAST算法;16QAM調(diào)制時,改進(jìn)型算法的性能也明顯優(yōu)于傳統(tǒng)算法,第一層保留4個點和8個點的性能差別不是太大,考慮到工程實現(xiàn)的復(fù)雜度,采用保留4個點的改進(jìn)型V-BLAST算法即可。

圖4 4發(fā)4收的天線系統(tǒng)下采用QPSK調(diào)制方式下各算法性能比較

圖5 4發(fā)4收的天線系統(tǒng)下采用16QAM調(diào)制方式下各算法性能比較
本文從引入最大后驗概率和第一層保留點數(shù)大于 1個兩方面,對傳統(tǒng)V-BLAST算法進(jìn)行了改進(jìn),從第4部分的仿真圖可以看出,改進(jìn)后的算法的性能較傳統(tǒng)算法有了顯著提高,由于該算法的復(fù)雜度適度,且性能有了一定的改進(jìn),已經(jīng)將改進(jìn)型算法應(yīng)用于LTE無線綜合測試儀中。
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