空頻分組碼檢測方法和裝置的製作方法

2023-06-04 20:14:56 1

專利名稱：空頻分組碼檢測方法和裝置的製作方法
技術領域：
本發明涉及無線通信技術領域，尤其指一種空頻分組碼檢測方法和裝置。

背景技術：
目前，在寬帶無線通信中，多數情況下，信道中都存在多徑時延擴展的現象。而多徑MIMO(Multiple Input Multiple Output，多輸入多輸出)信道中，由於ISI(Intersymbol Interference，符號間幹擾)的影響，導致多徑MIMO信道技術難以適用。現有技術中在時域對抗ISI，是在發端採用空時編碼，或者在接收端採用空時均衡，但是時域技術複雜度較高。OFDM(OrthogonalFrequency Division Multiplexing，正交頻分復用)是單天線系統中發展起來的一種對抗ISI的有效技術，將OFDM應用到MIMO系統中，可降低系統的複雜度。
在多徑MIMO信道中，為了獲得儘可能多的分集，需要在MIMO-OFDM(Multiple Input Multiple Output-Orthogonal Frequency Division Multiplexing，多輸入多輸出-正交頻分復用)系統中採用空時編碼、空頻編碼或者空時頻編碼技術。其中，空頻碼是同時在空間和頻率上對信號進行編碼，使用的編碼可以採用分組碼。
在採用空頻分組碼的多徑MIMO-OFDM中，特別是高速通信的UWB(Ultra Wide Band，超寬帶)中，由於可分辨徑較多，信道的時延擴展相對較大，因此頻域相鄰子載波之間的相關性變弱。而現有技術中的檢測算法假設同一個分組內的信道是完全相關的不變信道，檢測中會出現error floor(誤差平底)，性能較差。
現有技術中正交空頻分組碼應用於MIMO-OFDM系統，設子載波數P是p的q倍，P＝pq，每個OFDM符號發送P＝Pq個符號。P個符號分為q組，一組p個符號。每組都採用正交碼編碼為p×m的矩陣，q個編碼矩陣相續拼接為P×m的空頻矩陣，而後空頻矩陣的每一列IFFT(Inverse Fast FourierTransform，快速傅立葉逆變換)，添加循環前綴後在相應的天線上發送。例如發送天線數m＝4，則正交矩陣為 4個天線發送的SFBC(Space-Frequency Block Coding，空頻分組碼)如圖1所示，每一列的4個符號都在相鄰的4個子載波上發送，不同列在不同天線上發送，這種方式需要4個相鄰子載波的信道保持基本不變。
現有技術中的空頻分組碼採用Almouti的具有線性複雜度的簡化最大似然算法，分集合併後進行檢測。以兩個發送天線的SFBC-OFDM系統為例，如圖2所示，圖2為現有技術SFBC-OFDM系統發送端的結構示意圖。首先，採用卷積碼對信號進行信道編碼、交織，交織後再進行SFBC編碼，目的是為了能夠充分獲取所有分集。因為如果不進行信道編碼、交織，而只進行SFBC編碼，則只能獲得空間分集；如果採用卷積碼進行信道編碼、交織，調製後的符號在OFDM子載波上分布，可獲得頻率分集。所以結合信道編碼和SFBC編碼才獲得了完全分集。
發送端採用2個發送天線，2K個子載波的OFDM，於是一個OFDM間隔內發送的符號是一個2×2K的矩陣S，其中行對應2個發送天線，列對應2K個子載波。發送端將2K個子載波分為K個子帶，每個子帶包括相鄰的兩個子載波，於是S被分割成K個2×2的矩陣 S＝[S1，…，SK](1) 若每個子帶內兩個子載波的帶寬遠小於信道的相關帶寬，那麼同一子帶內子載波上的信道係數有強的相關性。
調製數據流解復用後分為K個子塊，每塊兩個調製符號。第k塊的符號為xk＝[xk(1)，xk(2)]T，經過SFBC編碼後在第k個子帶上發送。這樣，xk編碼後得出S矩陣的第k個子塊Sk SFBC編碼後的數據經組幀，並通過IFFT(Inverse Fast Fourier Transform，快速傅立葉逆變換)後在不同的天線上發送。
假設信號經過的UWB信道長度為L，若出現信道長度不等的情況，則可補零使之相等。第j個發送天線到第i個接收天線的等效低通衝擊響應表示為離散時間向量

那麼第j個發送天線到第i個接收天線第1個子載波上的信道增益Hi，j(l)為 第1個子載波上的頻率響應可表為矩陣H(l)。若接收天線個數為1，那麼第k個子帶接收到的信號為 其中nk(1)，nk(2)為實部虛部方差都為σ2的復噪聲。對(5)式取復共軛並與(4)式合寫成矢量形式得到 若信道在一個子帶內保持不變，那麼Hk是正交矩陣 (7)式中該發送符號的檢測可採用Almouti檢測算法將符號分離開來進行檢測。但是在UWB信道中，由於信道有較大的時延擴展，信道在一個子帶內會存在一定程度的變化，於是有 式中由此可看出Hk不再是正交矩陣，若採用Almouti檢測算法將符號分離開來進行檢測會帶來性能損失，導致誤比特率出現error floor。因為，Almouti算法需要同一分組碼中符號對應的相鄰子載波信道保持不變，但是在多徑時延擴展嚴重的UWB信道中，相鄰子載波的對應信道通常是變化的，而且UWB信道的頻率選擇性非常嚴重，相鄰子載波之間的信道頻率響應變化很大，所以若在UWB信道中採用Almouti算法會導致嚴重的error floor。現有技術中一種採用並行和串行幹擾消除進行檢測的方法，對輸出信號進行幹擾消除，再進行解碼，因此降低了解碼符號中的幹擾，能夠較大的降低error floor，提高檢測性能，但是其檢測結果直接對信號進行硬判決，損失了信號幅度中包含的可靠性信息。


發明內容
本發明實施例提供一種空頻分組碼檢測方法和裝置，以解決現有技術中採用空頻分組碼進行檢測時，會導致嚴重error floor的問題。
本發明實施例提供了一種空頻分組碼檢測方法，包括 對接收信號變量的幹擾分布進行高斯近似，獲取各發送符號的初始概率信息，所述初始概率信息包括初始概率、均值和方差； 對所述各發送符號的初始概率進行更新，獲取各發送符號的概率； 根據所述各發送符號的概率獲取所述各發送符號的最大似然比； 根據所述各發送符號的最大似然比對所述各發送符號進行檢測。
本發明實施例還提供了一種空頻分組碼檢測裝置，包括 概率計算單元，用於對接收信號的幹擾分布進行高斯近似，獲取各發送符號的概率； 最大似然比獲取單元，用於根據各符號的概率獲取各發送符號的最大似然比；和 檢測單元，用於根據所述各發送符號的最大似然比，對所述各發送符號進行檢測。
與現有技術相比，本發明實施例通過採用高斯近似得到各發送符號的初始概率信息，對各發送符號的初始概率進行更新，獲取各發送符號的概率，再根據各發送符號的概率計算各發送符號的最大似然比，對各發送符號進行判決，與現有技術相比，本發明實施例降低了在UWB信道中的error floor，提高了系統性能，而且本發明實施例的檢測方法具有較低的複雜度。



圖1是現有技術中發送SFBC的示意圖； 圖2為現有技術中SFBC-OFDM系統發送端的結構示意圖； 圖3是本發明實施例一種空頻分組碼檢測方法的流程示意圖； 圖4是本發明實施例格雷映射的星座圖； 圖5是本發明實施例非格雷映射的星座圖； 圖6是本發明實施例SFBC-OFDM系統接收端的結構示意圖； 圖7是本發明實施例一種空頻分組碼檢測裝置的結構示意圖； 圖8是本發明實施例CM1信道下的性能比較示意圖； 圖9是本發明實施例CM2信道下的性能比較示意圖； 圖10是本發明實施例CM3信道下的性能比較示意圖； 圖11是本發明實施例CM4信道下的性能比較示意圖； 圖12是本發明實施例CM1信道下的迭代性能比較示意圖； 圖13是本發明實施例CM2信道下的迭代性能比較示意圖； 圖14是本發明實施例CM3信道下的迭代性能比較示意圖； 圖15是本發明實施例CM4信道下的迭代性能比較示意圖。

具體實施例方式 下面結合附圖和具體實施例進行詳細說明。
圖3是本發明實施例一種空頻分組碼檢測方法的流程示意圖，如圖3所示，包括以下步驟 步驟301，對接收信號變量的幹擾分布進行高斯近似，獲取各發送符號的概率信息，該概率信息包括初始概率、均值和方差。
對(6)式中的接收矢量rk進行如下處理，在(6)式兩邊同乘以HkH得 (9)式可分寫成兩式得到 (10)式中

實部虛部方差都為(|H1(2k-1)|2+|H2(2k-1)|2)σ2，(11)式中

實部、虛部方差都為(|H1(2k)|2+|H2(2k)|2)σ2。若採用最大似然準則檢測，則需要聯合(10)、(11)兩式，採用窮舉法對xk(1)和xk(2)同時進行檢測，在星座較大時檢測的複雜度較高。但是由於通常情況下ek1＜＜ck1，ek2＜＜ck2，因此在(10)式中將ek1xk(2)視為噪聲對xk(1)進行檢測，同樣在(11)式中將ek2xk(1)視為噪聲對xk(2)進行檢測，如此一來，對xk(1)和xk(2)的檢測則可分離開來進行，在星座較大時降低檢測的複雜度。
若xk中的符號採用格雷映射的QPSK(Quaternary Phase Shift Keying，四相移相鍵控)。圖4為本發明實施例格雷映射的星座圖，如圖4所示，實部虛部幅度都為±1。採用(10)式檢測xk(1)，(11)式檢測xk(2)。而對於圖4所示的格雷映射方式，又可進一步分離xk(1)，xk(2)的實部虛部進行檢測。由yk(1)的實部檢測xk(1)的第一個比特，yk(1)的虛部檢測xk(1)的第二個比特；由yk(2)的實部檢測xk(2)的第一個比特，yk(2)的虛部檢測xk(2)的第二個比特。
在(10)式中，對xk(1)形成幹擾的有效噪聲為設xk(2)的均值為E(xk(2))＝ER(xk(2))+jEI(xk(2))，其中ER(xk(2))為實部的均值，EI(xk(2))為虛部的均值，將ER(xk(2))和EI(xk(2))的初值都設為0；xk(2)的方差為Var(xk(2))＝VarR(xk(2))+VarI(xk(2))，同樣的，VarR(xk(2))為實部的方差，VarI(xk(2))為虛部的方差，將VarR(xk(2))和VarI(xk(2))的初值都設為1。將xk(2)的實部和虛部都近似為具有相同均值和方差的高斯分布。於是xk(1)的第一個比特為0和1的概率可由yk(1)的實部計算得到，如下 其中， 為第一個比特發送0時yk(1)實部為x的概率密度； 為第一個比特發送1時yk(1)實部為x的概率密度。
由於xk(2)的概率未知，xk(2)實部、虛部的初始均值都為0，方差都為1。因此，可得到xk(1)第二個比特為0和1的概率如下 得到上述(12)、(13)、(16)、(17)式的概率後，則可計算出第一個符號的均值和方差分別為 E(xk(1))＝1-2pk1，1(0)+j(1-2pk1，2(0))(18) VarR(xk(1))＝4pk1，1(0)(1-pk1，1(0)) (19) VarI(xk(1))＝4pk1，2(0)(1-pk1，2(0)) (20) 得到第一個符號實部和虛部的均值方差後，可將該均值和方差代入(11)式計算xk(2)的概率，再根據該概率計算出xk(2)的均值和方差，xk(2)的概率計算與(12)～(17)式類似，只須將xk(2)與xk(1)互換，yk(1)與yk(2)互換，

與

互換，ck1與ck2互換。即xk(2)的第一個比特為0和1的概率分別為 其中， 為第二個比特發送0時yk(2)實部為x的概率密度； 為第二個比特發送1時yk(2)實部為x的概率密度。
從而得到xk(2)第二個比特為0和1的概率分別為 步驟302，對各發送符號的初始概率進行更新，獲取各發送符號的概率。
得到上述(21)～(26)式中xk(2)的概率、均值和方差後，再將xk(2)的均值和方差代入(10)式中進一步更新xk(1)的概率、均值和方差，將更新後xk(1)的均值和方差代入(11)式更新xk(2)的概率、均值和方差。如此迭代更新幾次，待xk(1)和xk(2)概率穩定後，即可得到xk(1)和xk(2)每個比特分別為0和1的概率。若每一個接收信號都按(1)式中S矩陣的安排位於相鄰子載波，由於ek1、ek2都很小，算法很快就能收斂，通常兩次迭代就能使概率達到穩定，有較低的複雜度。
上述實施例為信號星座採用格雷映射的檢測過程中的迭代計算方法，若信號星座採用圖5所示的非格雷映射方式，則上述實施例中實部和虛部分離的概率計算方法不再成立。因為圖4所示的格雷映射星座圖，第一個比特由接收信號的實部決定，第二個比特由接收信號的虛部決定，因此計算發送比特的概率信息，可按實部、虛部分離的方法進行，而圖5所示的非格雷映射星座圖中，不同的發送比特和接收信號的實部、虛部之間的映射關係不是固定的，因而也就無法採用上述實施例中實部和虛部分離的計算方法來計算非格雷映射的概率信息。需要進行如下修改將xk(2)的概率初始化為 p2(00)＝p2(01)＝p2(10)＝p2(11)＝1/4(27) 於是，初始均值和方差為 E(xk2(2))＝0+j0(28) VarR(xk2(2))＝VarI(xk2(2))＝1 (29) 在發送的xk(1)對應比特為00、01、10、11的條件下，收到yk(1)的概率密度為
其中v取值範圍為00、01、10、11，

表示v對應的星座點。於是在接收到yk(1)的條件下，發送的xk(1)對應比特為v的概率為 (31)式中的

為發送的xk(1)對應比特分別為00、01、10、11的條件下，收到yk(1)的概率密度求和，也即則xk(1)的均值和方差分別為
Var(xk(1))＝S-|E(xk(1))|2(33) 式(33)中的S為星座的平均能量。得到xk(1)的概率、均值和方差後可將這些概率、均值和方差代入(11)-(17)式中計算xk(2)的概率、均值和方差。同樣計算中須將xk(2)與xk(1)，yk(1)與yk(2)，

與

互換及ck1與ck2互換，即在發送的xk(2)對應比特為00、01、10、11的條件下收到yk(2)的概率密度為
於是在接收到yk(2)的條件下，發送的xk(2)對應比特為v的概率為 則xk(2)的均值和方差分別為
Var(xk(2))＝S-|E(xk(2))|2(37) 得到xk(2)的概率、均值和方差後，再將該些概率、均值和方差代入(10)式及(12)-(17)式中進一步更新xk(1)的概率、均值和方差，如此迭代更新幾次待概率穩定後，即可得到每個比特分別為0和1的概率。
上述的概率穩定後，則可求得xk(1)對應比特的概率分布，第m(m＝1，2)個比特為b(b＝0，1)的概率為 分子中的求和對第m個比特取值為b的v進行。xk(2)對應比特的概率計算公式即為 上述的計算方法可以推廣到任意星座的任意非格雷映射方式。若一個星座符號對應q個比特，那麼v的取值範圍是q個比特所有2q種可能的組合，xk(2)的概率初始化為 p2(v)＝1/2q(40) 初始均值和方差分別為 E(xk2(2))＝0+j0(41) Var(xk2(2))＝S (42) 並且(39)式中m的可能取值為1，2…，q。
在採用信道編碼的系統中，對上述的概率信息解交織後送入解碼器進行解碼。如圖6所示，圖6為本發明實施例SFBC-OFDM系統接收端的結構示意圖。若在圖2所示的系統發送端，對發送信號進行SFBC編碼前還採用了信道編碼，則在圖6所示的系統接收端，就需要在對接收信號進行SFBC解碼後送入解碼器進行信道解碼。若解碼器中採用SISO(Soft-input and soft-output，軟輸入軟輸出)解碼，解碼器給出每個比特的概率信息，由於新的概率信息相比原有的輸入概率信息更為可靠，因此，可將新的概率信息交織後反饋給SFBC進行迭代。交織器可保證反饋信息和接收信息的近似獨立性。
仍以圖5所示的映射方式為例，在有反饋先驗信息的條件下，xk(1)第一個比特為0和1的概率分別為 xk(1)第二個比特為0和1的概率分別為 式中f1，v如(30)所示，pk1，lpri(b)表示第k個子帶第1個符號第1(l＝1，2)個比特為b(b＝0，1)的先驗概率，而(37)的計算中未考慮比特的先驗概率。
xk(2)對應比特的計算可類似的求得，xk(2)第一個比特為0和1的概率分別為 xk(2)第二個比特為0和1的概率分別為 pk1，lpri(b)在第一次計算時初始化為0.5，以後的計算中由SISO解碼器的反饋信息提供。對於任意星座的任意非格雷映射方式，在求得每個星座符號的後驗概率後，第k個子帶第i個符號xk(i)(i＝1，2)第m個比特發送b(b＝0，1)的概率為 pki，npri(vn)表示第k個子帶第i個符號第n個比特為vn的先驗概率。
步驟303，根據各發送符號的概率獲取各發送符號的最大似然比。
根據步驟302中得到的概率信息，符號xk(1)的第一個比特為0和1的概率分別為pk1，1(0)，pk1，1(1)，第二個比特為0和1的概率分別為pk1，2(0)，pk1，2(1)，符號xk(2)的第一個比特為0和1的概率分別為pk2，1(0)，pk2，1(1)，第二個比特為0和1的概率分別為pk2，2(0)，pk2，2(1)，則第k個子帶內第i個符號xk(i)(i＝1，2)的第m個比特的最大似然比為 步驟304，根據各發送符號的最大似然比對各發送符號進行檢測。
根據計算的最大似然比對發送符號進行檢測，若Λki，m＞0，則判決第k個子帶內第i個符號xk(i)的第m個比特為1；若Λki，m＜0，則判決第k個子帶內第i個符號xk(i)的第m個比特為0。
本發明實施例根據概率信息計算最大似然比對發送符號進行判決的檢測，相比現有技術中直接對接收信號進行硬判決的檢測，本發明實施例的檢測結果更可靠，因為計算出的最大似然比中包含了接收信號的可靠性信息。
另外，本發明的實施例並不局限於兩個發送天線的空頻分組碼檢測，更包括多個發送天線的空頻分組碼檢測，對於多個發送天線的空頻分組碼檢測，接收信號變量為n(n≥2)個，對接收信號變量的幹擾分布進行高斯近似獲取各發送符號的初始概率信息，包括以下步驟 對第一接收信號變量的幹擾分布進行高斯近似，得到第一發送符號的初始概率、均值和方差； 將前n-1個發送符號的均值和方差代入第n個接收信號變量，得到第n個發送符號的初始概率、均值和方差； 對上述各發送符號的初始概率信息進行更新，獲取各發送符號的概率，包括以下步驟 將第n個發送符號的初始均值和方差代入第一接收信號變量，更新第一發送符號的初始概率，得到第一發送符號的概率； 將前n-1個發送符號的均值和方差代入第n個接收信號變量，更新第n個發送符號的初始概率，得到第n個發送符號的概率。
得到各發送符號的概率後，再根據該概率計算各發送符號的最大似然比，從而進行判決，還可與軟輸入軟輸出的信道解碼算法進行迭代檢測。因此，對於多個發送天線的空頻分組碼檢測，在此不再多述。
本發明的實施例還提供了一種空頻分組碼檢測裝置，如圖7所示，包括概率計算單元100、最大似然比獲取單元200和檢測單元300。其中概率計算單元100，用於對接收信號的幹擾分布進行高斯近似，獲取各發送符號的概率。最大似然比獲取單元200，連接概率計算單元100，用於根據各符號的概率獲取各發送符號的最大似然比。檢測單元300，連接最大似然比獲取單元200，用於根據各發送符號的最大似然比，對各發送符號進行檢測。
其中，概率計算單元100包括高斯近似子單元110和信息迭代子單元120。高斯近似子單元110，用於對第一接收信號變量的幹擾分布進行高斯近似，得到第一發送符號的初始概率、均值和方差。信息迭代子單元120，連接高斯近似子單元110，用於進行初始概率、均值和方差的迭代操作，對各發送符號的初始概率、均值和方差進行更新，從而得到各發送符號的概率。
本發明另一實施例在上述裝置的基礎上增設了信息更新單元400，連接概率計算單元100，對採用信道編碼的接收信號，將解碼後的概率信息反饋給空頻分組碼解碼器進行迭代更新。
為了驗證本發明實施例算法的性能，圖8～圖11對CM1～CM4信道下，本發明實施例的檢測方法、Almouti檢測方法及JK檢測方法的性能進行了比較。如圖8～圖11所示，圖8～圖11分別為CM1～CM4信道下本發明實施例的檢測方法、Almouti檢測方法及JK檢測方法法的性能比較示意圖。圖中的a、b、c分別代表Almouti檢測方法、JK檢測方法和本發明實施例提供的檢測方法的性能曲線，從圖中可以看出，在UWB信道下的SFBC-OFDM中，採用Almouti檢測方法會出現嚴重的error floor現象，隨著從CM1到CM4信道時延的增加，error floor越來越嚴重。JK檢測方法相比Almouti檢測方法，雖然能夠適當改進檢測性能，降低error floor，但是JK檢測方法在CM2信道的條件下卻開始出現error floor。而本發明實施例的檢測方法在觀測誤比特率範圍內直至CM4信道才出現明顯error floor，由此可看出，本發明實施例的檢測方法能夠在惡劣信道條件下較大的提高性能，並且大大降低error floor的出現。
圖12～圖15分別為CM1～CM4信道下的迭代性能比較示意圖。圖中示出了CM1～CM4信道下採用信道編碼進行多次迭代檢測時本發明實施例提供的檢測方法的性能。作為對比，圖中還示出了同樣編碼但是採用格雷映射，並採用Almouti檢測而後解碼的系統性能曲線，採用該種檢測的系統沒有迭代增益。圖中的A、B、C、D、E分別代表Almouti檢測法、本發明實施例提供的檢測法1次迭代、本發明實施例提供的檢測法2次迭代、本發明實施提供的檢測法3次迭代和本發明實施例提供的檢測法10次迭代的性能曲線，從圖中可以看出，系統大概有2dB的迭代增益，並且3次迭代基本上就能獲得所有的增益，10次迭代較3次迭代所獲增益已經很小。此外，在CM1和CM2信道條件下迭代算法相比Almouti檢測法有大概1dB的增益，隨著新的時延增加，CM3信道下10-5的誤比特率大概有3dB的增益，而CM4大概有5dB的增益。這是因為採用Almouti檢測法系統有error floor的出現，而本發明實施例提供的檢測方法的性能基本不隨信道的變化而變化，能夠在大時延擴展的信道條件下更好的工作。
綜上所述，本發明實施例通過採用高斯近似得到發送符號各發送比特的概率信息，再根據該概率信息計算各發送符號的最大似然比，然後根據各發送符號的最大似然比對各發送符號進行檢測；並與軟輸入軟輸出的信道解碼算法進行迭代檢測，降低了在UWB信道中的error floor，提高了系統的性能，而且本發明實施例的檢測方法相比現有技術中的檢測方法具有較低的複雜度。
以上所述僅是本發明的優選實施方式，應當指出，對於本技術領域的普通技術人員來說，在不脫離本發明原理的前提下，還可以做出若干改進和潤飾，這些改進和潤飾也應視為本發明的保護範圍。
權利要求
1、一種空頻分組碼檢測方法，其特徵在於，包括
對接收信號變量的幹擾分布進行高斯近似，獲取各發送符號的初始概率信息，所述初始概率信息包括初始概率、均值和方差；
對所述各發送符號的初始概率進行更新，獲取各發送符號的概率；
根據所述各發送符號的概率獲取所述各發送符號的最大似然比；
根據所述各發送符號的最大似然比對所述各發送符號進行檢測。
2、如權利要求1所述空頻分組碼檢測方法，其特徵在於，所述接收信號為第一到第n個，其中，n≥2，
所述對接收信號變量的幹擾分布進行高斯近似，獲取各發送符號的初始概率信息，包括
對第一接收信號變量的幹擾分布進行高斯近似，得到第一發送符號的初始概率、均值和方差；
將前n-1個發送符號的均值和方差代入第n個接收信號變量，獲取第n個發送符號的初始概率、均值和方差。
3、如權利要求2所述空頻分組碼檢測方法，其特徵在於，所述對各發送符號的初始概率進行更新，獲取各發送符號的概率，包括
將所述第n個發送符號的均值和方差代入所述第一接收信號變量，更新所述第一發送符號的初始概率，獲取第一發送符號的概率；
將所述前n-1個發送符號的均值和方差代入所述第n個接收信號變量，更新所述第n個發送符號的初始概率，獲取第n個發送符號的概率。
4、如權利要求2所述的空頻分組碼檢測方法，其特徵在於，所述接收信號為兩個，所述對接收信號變量的幹擾分布進行高斯近似，獲取各發送符號的初始概率信息，包括
對第一接收信號變量的幹擾分布進行高斯近似，得到第一發送符號的初始概率、均值和方差；
將所述第一發送符號的均值和方差代入第二接收信號變量，得到第二發送符號的初始概率、均值和方差。
5、如權利要求4所述的空頻分組碼檢測方法，其特徵在於，當所述接收信號為兩個時，所述對各發送符號的初始概率進行更新，獲取各發送符號的概率，包括
將所述第一發送符號的均值和方差以及所述第二發送符號的均值和方差，分別代入所述第二接收信號變量和所述第一接收信號變量，更新所述第一發送符號和所述第二發送符號的初始概率，得到所述第一發送符號和所述第二發送符號的概率。
6、如權利要求4所述空頻分組碼檢測方法，其特徵在於，所述對第一接收信號變量的幹擾分布進行高斯近似，得到第一發送符號的初始概率、均值和方差，包括
若所述接收信號為格雷映射，則將所述第一接收信號變量中幹擾信號的均值和方差分別近似為具有相同實部和虛部的高斯分布，獲取第一發送符號的初始概率；
若所述接收信號為非格雷映射，則將所述第二發送符號近似為發送各比特的概率相同，並根據所述概率得到所述第二發送符號的均值和方差。
7、如權利要求6所述空頻分組碼檢測方法，其特徵在於，所述若接收信號為格雷映射，則將第一接收信號變量中幹擾信號的均值和方差分別近似為具有相同實部和虛部的高斯分布，包括
將所述第一接收信號變量中的ek1xk(2)視為所述第二發送符號xk(2)對所述第一發送符號xk(1)的幹擾；
將xk(2)的均值E(xk(2))＝ER(xk(2))+jEI(xk(2))的實部ER(xk(2))和虛部EI(xk(2))設置為0；
將xk(2)的方差Var(xk(2))＝VarR(xk(2))+VarI(xk(2))的實部VarR(xk(2))和虛部VarI(xk(2))設置為1。
8、如權利要求7所述空頻分組碼檢測方法，其特徵在於，所述若接收信號為格雷映射，在所述將第一接收信號變量中幹擾信號的均值和方差分別近似為具有相同實部和虛部的高斯分布之後，還包括
根據所述第一接收信號變量的實部計算所述第一發送符號的第一個比特為0的概率
則所述第一發送符號的第一個比特為1的概率為pk1，1(1)＝1-pk1，1(0)；
根據所述第一接收信號變量的虛部計算所述第一發送符號的第二個比特為0的概率
則所述第一發送符號的第二個比特為1的概率為pk1，2(1)＝1-pk1，2(0)。
9、如權利要求6所述空頻分組碼檢測方法，其特徵在於，若所述為非格雷映射，將第二發送符號近似為發送各比特的概率相同，並根據所述概率得到第二發送符號的均值和方差之後，還包括
根據所述第二發送符號的均值和方差計算第一接收信號變量；
根據所述第一接收信號變量獲得第一發送符號對應比特為v的概率
則得到第一發送符號的均值為
第一發送符號的方差為Var(xk(1))＝S-|E(xk(1))|2；
其中v的取值範圍為00，01，10，11。
10、如權利要求1所述空頻分組碼檢測方法，其特徵在於，在所述得到發送符號的概率之後，還包括若所述接收信號採用信道編碼，則對所述接收信號進行信道解碼，將解碼器給出的新的概率信息反饋給空頻分組碼解碼器進行迭代更新。
11、如權利要10所述空頻分組碼檢測方法，其特徵在於，所述對接收信號進行信道解碼，將解碼器給出的新的概率信息反饋給空頻分組碼解碼器進行迭代更新，包括
將所述接收信號信道解碼後的新的概率信息交織後反饋給空頻分組碼解碼器；
所述空頻分組碼解碼器根據所述信道解碼後的新的概率信息更新所述接收信號的概率信息。
12、一種空頻分組碼檢測裝置，其特徵在於，包括
概率計算單元，用於對接收信號的幹擾分布進行高斯近似，獲取各發送符號的概率；
最大似然比獲取單元，用於根據各符號的概率獲取各發送符號的最大似然比；和
檢測單元，用於根據所述各發送符號的最大似然比，對所述各發送符號進行檢測。
13、如權利要求12所述空頻分組碼檢測裝置，其特徵在於，所述概率計算單元包括
高斯近似子單元，用於對第一接收信號變量的幹擾分布進行高斯近似，得到第一發送符號的初始概率、均值和方差；和
信息迭代子單元，用於對初始概率、均值和方差進行迭代操作，對各發送符號的初始概率、均值和方差進行更新，從而得到各發送符號的概率。
14、如權利要求12所述空頻分組碼檢測裝置，其特徵在於，所述裝置還包括信息更新單元，與所述概率計算單元連接，用於當接收信號採用信道編碼時，接收信道解碼後的概率信息，將所述解碼後的概率信息反饋給空頻分組碼解碼器進行更新。
全文摘要
本發明公開了一種空頻分組碼檢測方法，包括對接收信號變量的幹擾分布進行高斯近似，獲取各發送符號的初始概率、均值和方差；對各發送符號的初始概率進行更新，獲取各發送符號的概率；再根據各發送符號的概率獲取各發送符號的最大似然比；根據各發送符號的最大似然比對各發送符號進行檢測。本發明還提供了一種空頻分組碼檢測裝置，降低了在超寬帶UWB信道中的error floor(誤差平底)，提高了系統性能。
文檔編號H04L5/02GK101359982SQ20071014123
公開日2009年2月4日 申請日期2007年8月3日 優先權日2007年8月3日
發明者肖海勇, 畢光國, 朱學生, 李雲崗 申請人:華為技術有限公司, 東南大學