专利名称：一种可降低复杂度的软入软出检测方法
技术领域：
本发明属于无线通信系统中多发射多接收天线技术领域，尤其涉及一种应用于空时迭代接收机的可降低复杂度的软入软出检测方法。
背景技术：
考虑一个Nt个发送天线Nr个接收天线的MIMO-OFDM通信系统，含有以下步骤发送端的信息比特首先进行信道编码，为了抗突发错误，编码比特送入交织器进行交织。然后对得到的比特进行空时编码映射到多个发射天线，由Nt个发射天线同时发射。
(1)经过OFDM解调后的接收信号的模型为Yt，f＝Ht，fxt，f+nt，f其中Ht，f的(i，j)个元素是tth个OFDM符号，fth个子载波上的第j个发送天线到第i个接收天线的信道的衰落因子，xt，f＝[xt，f(1)，xt，f(2)，K，xt，f(Nt)]T是发射符号向量，nt，f是均值为零、方差为σ2的复高斯噪声。
(3)在接收端，用Turbo迭代算法进行检测，首先最小均方误差检测器获得发送编码比特的似然信息，然后经过解交织，送到软入软出的信道译码器译码。
设P(x＝Xj)是经过信道译码反馈的符号先验概率，对于符号星座x＝{X0X1LXM-1}，M是发射符号星座的数目，我们可以得到期望发射符号x‾t,f(n)=E[xt,f(n)]=Σj=0M-1XjP(xt,f(n)=Xj)]]>期望的发射符号向量为xt，f(n)＝[xt，f(1)xt，f(2)Lxt，f(Nt)]T经过软干扰的抵消后的发射符号向量为Yt，f(n)＝Yt，f-Ht，f(xt，f(n)-xt，f(n)en)
其中en是Nt×1的全零列向量，除了在第n个元素是1。利用Yt，f(n)和发射符号xt，f(n)求线性最小均方误差估计。
J(wt,f(n))=E|xt,f(n)-wt,fH(n)Y‾t,f(n)|2]]>由此我们可以求出权向量wt,f(n)=(Ht,fVt,fHt,fH+(1-vt,f(n))ht,f(n)ht,fH(n)+σ2I)-1ht,f(n)]]>其中ht，f(n)＝Ht，fen，Vt，k是发射符号向量协方差矩阵，为对角矩阵。vt，f(n)是待检测的第n个发射符号的协方差。
Vt，f＝diag(vt，f(1)，vt，f(2)，L，vt，f(Nt))由此可以得到SIC-MMSE的输出为zt,f(n)=wt,fH(n)Y‾t,f(n)=wt,fH(n)(Yt,f-Ht,fx‾t,f+x‾t,f(n)ht,f(n))]]>由软符号zt，f(n)，我们便可以计算编码比特的似然比。这些似然比经过解交织后，送入软入软出的信道译码器进行译码。获得编码比特的后验似然信息，减去由软入软出SIC-MMSE检测器送入的先验软信息得到编码比特的外信息。经过交织后，外信息送入软入软出检测器，作为先验信息。经过多次迭代，后验概率收敛，完成检测过程。
由上面的过程我们可以看到，对于每个子载波和每个发送天线，我们必须计算zt，f(n)。它需要进行矩阵求逆操作，复杂度是O((Nr)3)，复杂度很高。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种可降低复杂度的软入软出检测方法，其将时间高相关、频率高相关的MIMO-OFDM信道区域的T*F*Nt个矩阵求逆简化为一个矩阵求逆，从而大大降低算法的复杂度。若在准静态MIMO信道下，将NT*T个矩阵求逆简化为一个矩阵求逆。
为了解决上述技术问题上，本发明采用了下述技术方案设g=(Ht,fVt,fHt,fH+σ2INr)]]>利用矩阵求逆定理wt,f(n)=g-1ht,f(n)(1+(1-vt,f(n))(g-1ht,f(n))Hht,f(n))]]>我们可以将Nt个矩阵求逆简化为一个矩阵求逆。
考虑一个多径信道，它的复数表示为h(t,τ)=Σkγk(t)δ(τ-τk)]]>其中γk是路径衰落系数，τk路径的时延。信道的时间和频率相关性为r(Δt，Δf)@E{H(t+Δt，f+Δf)H*(t，f)}＝rt(Δt)rf(Δf)其中rf(Δf)=Σkσk2e-j2πΔfτk]]>rt(Δt)＝J0(2πΔtTffd)J0(k)是第一类零阶贝赛尔函数，Tf是采样时间，fd是多普勒频率。
如果rt(Δt)＞ρt，rf(Δf)＞ρf，(ρt和ρf是时间和频率的相关门限)。我们假设该时频区域信道是高度相关的。我们利用下面的公式计算高相关区域的长度。
T和F分别是时间和频率的高相关长度，K是子载波的个数。在这个相关区内，我们利用中间的时频信道值代替整个区域的信道值。同时由于协方差矩阵反映的是发射符号矩阵的统计信息，根据已有文献，可以利用发射符号向量协方差矩阵的平均值代替瞬时协方差矩阵。
V‾=1TFΣt=1TΣf=1FVt,f]]>其中Vt，f是tthOFDM符号，fth子载波的发射符号协方差矩阵，T和F是信道的高相关区域。通过上面的这个近似和矩阵求逆定理，在一个高度相关的时频信道区域内，我们仅仅需要一个矩阵求逆操作，降低了系统的复杂度。由此gt=g@(Hti,fiV‾Hti,fiH+σ2INr)]]>其中Hti，fi是信道的衰落因子，σ2是高斯白噪声的功率，INr是Nr×Nr的单位阵。对于MIMO准静态的平坦衰落信道，我们只需要在一个准静态信道持续时间内采用上面的方法就可以了。
在Matlab仿真平台上的运行证明本发明大大降低了系统的复杂度，同时性能没有什么损失，达到了预期的目的。该发明是基于SIC-MMSE准则的，它降低了系统所需要的矩阵求逆次数。在一个高相关的时频信道区域或者准静态信道帧内，仅仅需要一次矩阵求逆，降低了系统复杂度，同时系统性能没有损失不大。
图1是现有的MIMO BICM发射机的结构框图。
图2是现有的MIMO BICM迭代接收机的软入软出检测器的结构框图。
图3是4X4天线系统下，QRD-M算法和低复杂度SIC-MMSE接收机复杂度比较。
图4表示降低复杂度的迭代接收机从1次到5次迭代的性能。
图5是传统迭代接收机和降低复杂度的迭代接收机的1次迭代和5次迭代的性能比较。
图6是采用Turbo编码系统下，传统迭代接收机和降低复杂度的迭代接收机的性能比较。
图7是4×4天线QRD-M算法和低复杂度SIC-MMSE性能比较图8是MIMO-OFDM Turbo-BLAST BER性能比较。
具体实施例方式
下面提供4个发送4个接收天线MIMO系统的低复杂度Turbo迭代接收机。
(1)在发送端，信息序列{bm}(m＝1，L，K)经过卷积编码为{cl}(l＝1，L，N)。为了抗信道的突发错误，编码序列{cl}(l＝1，L，N)经过随机交织为{dl}(l＝1，L，N)。交织后比特序列经过串并转换为4个子序列，对应于每个发射天线。发射接收机框图如图1所示。
(2)每个天线上的比特映射为符号，通过相应的天线发送出去。经过准静态平坦信道衰落得到接收端的信号为yt＝Htxt+nt其中Ht的(i，j)个元素是t时刻从第j个发送天线到第i个接收天线的信道衰落因子，xt＝[xt，1，xt，2，L，xt，Nt]是发射符号向量，nt是均值为零、方差为σ2的复高斯噪声。
(3)在接收端，用Turbo迭代算法进行检测，其中的软入软出检测器采用新的检测算法，降低系统复杂度。空时Turbo迭代接收机的软入软出检测器的框图如图2所示。
设P(x＝Xj)是经过信道译码反馈的符号先验概率，对于符号星座χ＝{X0X1LXM-1}，M是发射符号星座的数目，我们可以得到期望发射符号x‾t,k=E[xt,k]=Σj=0M-1XjP(xt,k=Xj)]]>期望的发射符号向量为xt＝[xt，1xt，2L xt，Nt]经过软干扰的抵消后的发射符号向量为yt，k＝yt-Ht(xt-xt，kek)其中ek是Nt×1的全零列向量，除了在第k个元素是1。利用yt，k和发射符号xk求线性最小均方误差估计。
J(wt,k)=E|xt,k-wt,kHy‾t,k|2]]>由此我们可以求出权向量wt,k=(HVtHH+(1-vt,k)hkhkH+σ2I)-1hk]]>其中hk＝Hek，Vt是t时刻的发射符号协方差矩阵，为对角矩阵。vt，k是待检测的第k个发射符号的协方差。
Vt＝diag(vt，1，vt，2，L，vt，Nt)可以得到SIC-MMSE的输出为zt,k=wt,kHy‾k=wt,kH(y-Hx‾t+x‾t,khk)]]>设gt＝(HVtHH+σ2INr)利用矩阵求逆定理wt,k=(gt-1-gt-1hk1-vt,k1+(1-vt,k)hkHgt-1hkhkHgt-1)hk]]>=(1+(1-vt,k)(gt-1hk)Hhk)-1((1+(1-vt,k)hkHgt-1hk)gt-1-gt-1hk(1-vt,k)hkHgt-1)hk]]>=1(1+(1-vt,k)(gt-1hk)Hhk)gt-1hk]]>我们可以将Nt个矩阵求逆简化为一个矩阵求逆。由于协方差矩阵反映的是发射符号矩阵的统计信息，根据已有文献，我们可以利用发射符号向量协方差矩阵的时间平均值代替瞬时协方差矩阵。
V‾=1TΣt=1TVt]]>Vt是f时刻的发射符号协方差矩阵，V为发射符号向量方差矩阵的时间平均值，T为时间间隔，本具体实施例中T是准静态信道的持续时间长度。通过上面的这个近似和矩阵求逆定理，在一个准静态衰落信道持续时间内，我们仅仅需要一个矩阵求逆操作，降低了系统的复杂度。由此gt＝g@(HVHH+σ2INr)其中H是接收天线的信道的衰落因子，σ2是高斯白噪声的功率，INr是Nr×Nr的单位阵。由软符号zt，k，我们便可以计算编码比特的似然比。这些似然比经过解交织后，送入软入软出的信道译码器进行译码。软入软出的信道译码器采用BCJR算法。获得编码比特的后验似然信息，减去由软入软出SIC-MMSE检测器送入的先验软信息得到编码比特的外信息。经过交织后，外信息送入软入软出检测器，作为先验信息。经过多次迭代，后验概率收敛，完成检测过程。
根据同样的理论，在MIMO-OFDM系统的时间和频率的高相关区域内，利用发射符号向量协方差矩阵的平均值代替瞬时协方差矩阵，即利用中间的信道值代替整个区域的信道值V‾=1TFΣt=1TΣf=1FVt,f]]>其中Vt，f是tthOFDM符号，fth子载波的发射符号协方差矩阵，T和F是信道的高相关区域。
同样的，在MIMO-OFDM系统的频域内，此时T＝1，利用发射符号向量协方差矩阵的平均值代替瞬时协方差矩阵，即利用中间的信道值代替整个区域的信道值V‾=1FΣf=1FVf]]>其中Vf是fth子载波的发射符号协方差矩阵，F是信道的频率高相关区域。
下面对本发明与现有的算法复杂度进行分析QRD-M算法P保留的状态数M星座符号的数目图3给出4×4天线系统下，QRD-M算法和低复杂度SIC-MMSE接收机复杂度比较。我们可以看到低复杂度的SIC-MMSE复杂度低于QRD-M算法。
表1.4发射天线，4接收天线系统，QRD-M算法复杂度。
表2.4发射天线，4接收天线系统，QPSK
表3.降低复杂度SIC-MMSE检测器算法复杂度
表4.QPSK，4×4天线，降低复杂度SIC-MMSE算法复杂度
表5.降低复杂度SIC-MMSE算法每步复杂度
(5)仿真结果我们利用仿真结果来说明低复杂度迭代接收机的性能。我们主要考虑不同信噪比下的误比特率性能。假设信道是准静态衰落，即信道在一帧内是时不变的，而两帧之间的衰落系数是相互独立的。在接收端，我们假设接收机具有理想的信道信息。发送端采用随机交织器，没有对交织器做任何的优化。信道编码采用1/2码率，码字生成多项式为[75]或[171 133]，或者Turbo编码，QPSK调制。
在第一个实验中，我们考虑一个4个发射和4个接收天线的系统。我们比较传统迭代接收机和降低复杂度的迭代接收机的性能。
图4表示降低复杂度的迭代接收机从1次到5次迭代的性能。从图上看出，3次迭代的时候，误比特率性能开始收敛。
图5我们比较传统迭代接收机和降低复杂度的迭代接收机的1次迭代和5次迭代的性能。降低复杂度的迭代接收机的性能损失几乎可以忽略。
图6我们比较采用Turbo编码系统下，传统迭代接收机和降低复杂度的迭代接收机的性能。无论采用卷积编码或者Turbo编码，由于在第一次迭代的时候，协方差矩阵是INt×Nt，两种迭代接收机的性能是相同的。在下面的迭代过程，降低复杂度的迭代接收机的性能损失几乎可以忽略。两种方法的误比特率性能都随着迭代次数的增加而提高。
在图7我们看到QRD-M算法的性能随着保留状态数从2，4增加到16而提高。从(4)的分析，当保留状态数为16的时候，QRD-M算法的复杂度高于降低复杂的SIC-MMSE算法。
在图8我们给出了4个发射和4个接收的MIMO-OFDM系统下，[75]1/2码率，卷积编码，QPSK调制。系统的载波频率为2.0GHz，512个子载波，循环前缀长度为64，用户速度3Km/h。PA信道下，简化的软入软出迭代接收机性能。时频相关区选择为T＝18(OFDM符号数)，F＝52(子载波个数)。低复杂度的迭代接收机性能损失不大。
权利要求
1.一种可降低复杂度的软入软出检测方法，其特征在于，利用发射符号向量协方差矩阵的平均值代替瞬时协方差矩阵，从而将T*F*Nt个矩阵求逆简化为一个矩阵求逆。
2.根据权利要求1所述的可降低复杂度的软入软出检测方法，其特征在于，在准静态MIMO信道情况下，利用发射符号向量协方差矩阵的时间平均值代替瞬时协方差矩阵，可表达为v‾=1TΣt=1Tvt,]]>vt是t时刻的发射符号协方差矩阵，v为发射符号向量方差矩阵的时间平均值，T为时间间隔。
3.根据权利要求2所述的可降低复杂度的软入软出检测方法，其特征在于，所述时间间隔T为准静态信道的持续时间长度。
4.根据权利要求2所述的可降低复杂度的软入软出检测方法，其特征在于，所述的vt为对角矩阵。
5.根据权利要求1所述的可降低复杂度的软入软出检测方法，其特征在于，在MIMO-OFDM系统的时间和频率的高相关区域内，利用发射符号向量协方差矩阵的平均值代替瞬时协方差矩阵，即利用中间的信道值代替整个区域的信道值v‾=1TFΣt=1TΣf=1Fvt,f]]>其中vt，f是tthOFDM符号，fth子载波的发射符号协方差矩阵，T和F是信道的高相关区域。
6.根据权利要求1所述的可降低复杂度的软入软出检测方法，其特征在于，在MIMO-OFDM系统的频域内，此时T＝1，利用发射符号向量协方差矩阵的平均值代替瞬时协方差矩阵，即利用中间的信道值代替整个区域的信道值v‾=1FΣf=1Fvf]]>其中vf是fth子载波的发射符号协方差矩阵，F是信道的频率高相关区域。
7.根据权利要求2、5、6所述的可降低复杂度的软入软出检测方法，其特征在于，中间变量gt＝g@(HVHH+σ2INr)，其中H是接收天线的信道的衰落因子，σ2是高斯白噪声的功率，INr是Nr×Nr的单位阵。
全文摘要
本发明提供一种可降低复杂度的软入软出检测方法，利用发射符号向量协方差矩阵的平均值代替瞬时协方差矩阵，即利用其中的一个平均信道值，代替整个区域信道值。从而将Nt*T*F个矩阵求逆简化为一个矩阵求逆。本发明在一个高相关的信道区域内，仅仅需要一次矩阵求逆，大大降低了系统的复杂度，同时性能没有什么损失。
文档编号H04L1/06GK101056161SQ200610025570
公开日2007年10月17日 申请日期2006年4月10日 优先权日2006年4月10日
发明者林文峰, 夏小梅, 杨秀梅, 赵巍, 汪凡, 熊勇, 张小东, 卜智勇, 王海峰 申请人:上海无线通信研究中心