基於星座限制的自適應判決反饋濾波系統及方法與流程
2023-06-28 10:40:56 2
本發明涉及自適應判決反饋信號處理技術領域，具體涉及一種基於星座限制的自適應判決反饋濾波系統，還涉及一種基於星座限制的自適應判決反饋濾波方法，該方法可應用於通信領域的自動均衡、回波消除、天線陣波束形成。
背景技術：
判決反饋(decisionfeedback，df)是一種傳統的濾波算法，該算法利用最小均方誤差(minimummeansquareerror，mmse)有效地減少信道間幹擾，從而降低發送信號與接收信號之間的誤差，該誤差越小，我們稱該傳輸信號的可靠性越高。然而當信道不斷變化時，df算法在每一次信號傳輸過程中都要更正濾波器向量，並且需要追蹤信道數據信息，這個過程大幅度增加了計算複雜度，使算法很難在實際中使用。
為了降低計算複雜度，國內外研究人員設計了自適應濾波算法。它可以有效的解決傳統濾波算法中計算複雜度高的問題。如近年來開發的自適應判決反饋(adaptivedecisionfeedback，adf)算法與傳統df算法相比，降低了計算複雜度，使算法在實際中可行。然而利用adf算法得到的信號的可靠性遠低於傳統的df算法。
技術實現要素：
本發明的目的在於克服現有技術中的不足，提供了一種基於星座限制的自適應判決反饋濾波系統及方法，在維持低計算複雜度的同時，提升信號檢測的成功概率，解決了現有技術中adf算法的信號可靠性低的問題。
為解決上述技術問題，本發明提供了基於星座限制的自適應判決反饋濾波系統，自適應判決反饋系統包括濾波器模塊和參數更新模塊，濾波器模塊對當前輸入信號r[i]進行濾波均衡，得到估算信號uk[i]；其特徵是，還包括可靠性判定模塊和反饋信號糾錯模塊；
可靠性判定模塊，用於對濾波器模塊輸出的估算信號uk[i]進行可靠性判定；若判定結果為可靠，則星座圖a上距離估計信號uk[i]最近的星座點為最終的檢測信號若判定結果為不可靠，則執行反饋信號糾錯模塊；
反饋信號糾錯模塊，包括備選反饋信號生成器和最佳反饋信號選擇器，備選反饋信號生成器中生成一組由星座圖a中各星座點組成的備選信號，最佳反饋信號選擇器計算每組備選信號通過信道傳輸得到的輸出信號，選取該組備選信號對應的輸出信號中與信號r[i]最接近的星座點作為最優候選點，此最優候選點為最終的檢測信號
參數更新模塊，用於依據獲取的檢測信號更新濾波器的參數。
進一步的，可靠性判定模塊對估算信號uk[i]進行可靠性判定的過程為，若信號uk[i]滿足以下公式時，此時稱信號為不可靠信號，反之為可靠信號；
(1)d＞dth，此時
(2)此時
re(·)代表向量的實部，im(·)代表向量的虛部，d代表信號uk[i]與星座向量a中距離uk[i]最近的星座點的歐氏距離，且dth為陰影區域範圍閾值；σs代表信號能量。
進一步的，最佳反饋信號選擇器從備選信號中獲取最優候選點copt的具體過程為：
首先定義判決檢測向量1≤m≤m，m為向量bk中元素的個數；每一個向量被定義為：
其中是在之前第1到第(k-1)個數據流得到的檢測信號，cm是從候選星座點中選取的元素代替不可靠信號uk[i]；為待確定的判決檢測向量，為了方便計算，定義：
則可以得出
已知：
重複以上步驟，可以依次得到通過最大似然法求出最優候選點下標為：
根據該最優信號獲得的最接近接收信號r[i]；
則最終的檢測信號為:
相應的，本發明還提供了基於星座限制的自適應判決反饋濾波方法，方法包括以下步驟：
步驟s1，首先對接收信號r[i]採用adf算法進行濾波，得到估算信號uk[i]；
步驟s2，利用星座限制判決信號uk[i]是否為可靠信號，規定若信號uk[i]滿足以下公式時，此時稱信號為不可靠信號，反之為可靠信號；
(1)d＞dth，此時
(2)此時
re(·)代表向量的實部，im(·)代表向量的虛部，d代表信號uk[i]與星座向量a中距離uk[i]最近的星座點的歐氏距離，且dth為陰影區域範圍閾值；σs代表信號能量；
步驟s3，若信號可靠，則星座圖a上距離估計信號uk[i]最近的星座點為最終的檢測信號
若信號不可靠，首先生成一組備選向量l＝{c1,c2,…,cm,…,cm}∈a，然後計算每組備選信號通過信道傳輸得到的輸出信號，選取其對應的輸出信號與信號r[i]最接近的星座點作為最優候選點copt，則最終的檢測信號為:
步驟s4，基於以上獲得的檢測信號代入rls算法中獲得新的參數ξk[i]，基於此參數ξk[i]得到最優濾波矩陣。
進一步的，步驟s3中，從候選向量l中獲取最優候選點copt的具體過程為：
首先定義判決檢測向量1≤m≤m，m為向量bk中元素的個數；每一個向量被定義為：
其中是在之前第1到第(k-1)個數據流得到的檢測信號，cm是從候選星座點中選取的元素代替不可靠信號uk[i]；為待確定的判決檢測向量，為了方便計算，定義：
則可以得出
已知：
重複以上步驟，可以依次得到通過最大似然法求出最優候選點下標為：
根據該最優信號獲得的最接近接收信號r[i]；
則最終的檢測信號為:
進一步的，步驟s4中，參數ξk[i]的更新公式為：
進一步的，最優濾波矩陣為：
為第i個信號的最優濾波矩陣，為檢測第i-1個信號得到的最優濾波矩陣，kk[i]是利用rls算法得到的變化的係數，(·)*代表共軛操作。
與現有技術相比，本發明所達到的有益效果是：本發明維持低計算複雜度的同時提升自適應判決反饋信號處理器的可靠性。
附圖說明
圖1為本發明系統的框架圖；
圖2是本發明方法的流程圖；
圖3為以mimo為例的adfcc方法的原理框圖；
圖4為bpsk信號調製信號概率分布圖；
圖5為星座限制判定圖；
圖6為星座限制模塊中選擇算法流程圖。
具體實施方式
下面結合附圖對本發明作進一步描述。以下實施例僅用於更加清楚地說明本發明的技術方案，而不能以此來限制本發明的保護範圍。
如圖1所示，本發明的基於星座限制的自適應判決反饋濾波系統，還包括可靠性判定模塊3和反饋信號糾錯模塊4，已知自適應判決反饋系統包括濾波器模塊和參數更新模塊5，濾波器模塊包括前向濾波器1和反向濾波器2，濾波器模塊對當前輸入信號r[i]進行濾波均衡，得到估算信號uk[i]；
可靠性判定模塊3，用於對濾波器模塊輸出的估算信號uk[i]進行可靠性判定；若判定結果為可靠，則星座圖a上距離估計信號uk[i]最近的星座點為最終的檢測信號若判定結果為不可靠，則執行反饋信號糾錯模塊4；
反饋信號糾錯模塊4，包括備選反饋信號生成器6和最佳反饋信號選擇器7，備選反饋信號生成器6生成一組由星座圖a中各星座點組成的備選信號，最佳反饋信號選擇器7計算每組備選信號通過信道傳輸得到的輸出信號，選取該組備選信號對應的輸出信號中與信號r[i]最接近的星座點作為最優候選點，此最優候選點為最終的檢測信號
參數更新模塊5，用於依據獲取的檢測信號更新濾波器的參數。
本發明系統，在現有的adf系統中增加對估算信號的可靠性判定以及對不可靠信號的糾錯修正功能，從而獲得更準確的自適應濾波矩陣來達到提高信號可靠性的目的。本發明系統應用廣泛，可運用到任何使用到判決反饋過程的系統中，如通信領域的自動均衡、回波消除、天線陣波束形成等等。
相應的，本發明的基於星座限制的自適應判決反饋濾波方法(adaptivedecisionfeedbackdetectionwithconstellationconstraints，簡稱adfcc)，如圖2所示，應用廣泛，可運用到任何使用到判決反饋過程的系統中，如通信領域的自動均衡、回波消除、天線陣波束形成等等。本次發明實施例中，為了方便理解會以一個mimo系統為例進行說明，其過程為：
首先我們考慮一個由nt根傳輸天線和nr根接收天線組成的空間多路mimo系統，並且nt≤nr。在發射端，每發射一個信號，系統就會傳輸nt個符號，生成一組nt×1的傳輸信號向量(·)t代表轉置，s[i]表示第i個信號，i表示第i個(次)。接收端對接收到的信號進行解調之後，會接收到一組nr×1的接收信號向量並且
r[i]＝h[i]s[i]+v[i]；(1)
其中v[i]代表nr×1的高斯噪聲向量，它的協方差矩陣e[v[i]vh[i]]＝σv2i,e[·]代表數學期望，(·)h代表厄米共軛操作，σv是噪聲能量，i是單位矩陣。s[i]是均值為0的向量，其協方差為e[s[i]sh[i]]＝σs2i，σs是信號能量。矩陣h[i]是nr×nt的高斯信道矩陣。
為了提高接收信息的可靠性，首先利用自適應判決反饋(adaptivedecisionfeedback，adf)算法消除信道和噪聲對信號的影響。具體過程如下：
由nr條接收天線接收的接收信號r[i]，經過adf檢測之後，會變成nt個檢測信號檢測端檢測的信號的數量與發送端天線相同，檢測信號是最後輸出的信號。adf算法的原理框圖如圖3所示，濾波器模塊包括前向濾波器(或稱為正反饋濾波器)和反向濾波器(或稱為負反饋濾波器)。在檢測端，有nt個數據流，除了第一條數據流外，剩下的nt-1條數據流中信號會受到兩個濾波器的影響，分別為nr×1的正反饋濾波器ωf,k[i]和(k-1)×1的負反饋濾波器ωb,k[i]，其中k＝1,…,nt。這兩個濾波器由排序連續幹擾消除(orderedsuccessiveinterferencecancellation,osic)方法求得，osic方法屬於現有方法，具體參考文獻choys,kimj,yangwy,etal.mimo-ofdmwirelesscommunicationswithmatlab[m].wileypublishing,2010。
設檢測的信號向量為則接收信號r[i]經過adf算法後得到的估計信號uk[i]為：
(·)h代表厄米共軛操作，由圖3可知，負反饋濾波器ωb,k[i]和最終檢測信號的大小都是(k-1)×1，且ωb,1[i]＝0。從整體考慮而言，可以將正反饋和負反饋濾波器關聯起來，定義為
同理，可以將輸入關聯起來，定義為
綜上，公式(2)可以改寫為：
從公式(5)可以看出，要得到最優估計信號就是要得到最優濾波矩陣已知可以用循環最小二乘(recursiveleastsquares，rls)算法將最優濾波矩陣算出。其中rls算法屬於現有技術，參見文獻s.haykin,adaptivefiltertheory,thirded.englewoodcliffs,nj:prentice-hall,1996，其具體計算過程如下：
首先定義ωf,k[0]＝1；ωb,k[0]＝0；δ為較小的正常數。i為單位矩陣。根據rls算法計算：
λ為遺忘因子，kk[i]是利用rls算法得到的變化的係數，qk[i]，為本次發明中定義的變量，無特別意義，(·)h代表厄米共軛操作。在計算最優濾波矩陣過程之前會出現自適應參數ξk[i]。自適應判決算法在系統的兩個模型中工作。在發送有用信息之前，算法會在訓練模型中工作，在這個模型中發送的信號為已知信號，當濾波器的權重收斂為一個固定指標時，算法進入判決檢測模型中。在判決檢測模型中，檢測器會使用被檢測的信號去更新自適應參數ξk[i]。即
最終得到的最優濾波矩陣為：
為第i個信號的最優濾波矩陣，為檢測第i-1個信號得到的最優濾波矩陣，kk[i]是利用rls算法得到的變化的係數，(·)*代表共軛操作。
但是由於信道的複雜多變和噪聲的不確定性，經過adf檢測器中得到輸出信號uk[i]的信號可靠性有時並不能達到實際要求，即得到的自適應濾波器並不是真正意義上的最優濾波器。為了進一步提高信號檢測的可靠性，本發明所提出的基於星座限制的自適應判決反饋濾波方法將通過對不可靠的信號uk[i]進行糾錯修正，以便計算更精確的自適應參數ξk[i]，從而獲得更可靠的低複雜度自適判決反饋信號處理裝置。
因為一組信號集可以用信號空間的一組矢量來表示，相應的矢量集稱為星座點，所以傳輸信號可以用來自星座a＝{a1,a2,…,ac}裡的元素表示，相應的，所得到的檢測信號也可以用星座a上的點表示。c代表星座點的數量，c的值根據所用調製方法決定。根據文獻j.g.proakis,digitalcommunications[m],newyork:mcgraw-hill,1995，通信系統的性能分析要求計算系統的錯誤概率，在許多情況下，錯誤概率以一個隨機變量超過某個值的概率，即p(x＞α)。我們稱概率p(x＞α)為尾部概率，即我們可以用尾部概率來表示信號出錯的概率。圖4為二進位相移鍵控(binaryphaseshiftkeying，bpsk)調製信號概率分布情況。由圖4所示，這兩個信號的尾部概率分別為p1(x＜μ-ε或x＞μ+ε)和p2(x＞-μ+ε或x＜-μ-ε)，x為圖中坐標系的橫軸，±μ為bpsk星座圖上的元素，ε為一個適量的正數。則我們可以稱當信號落入x＜μ-ε或x＞μ+ε或x＞-μ+ε或x＜-μ-ε這些區域時，信號為不可靠信號。
在此基礎上，本發明提出一個星座限制判別模型用來判斷本次發明的信號可靠性判斷方法，也是可靠性判定模塊3的具體處理過程，這個判決模型由圖5所示，在此實例中，所採用的調製方法為正交相移鍵控(quadraturephaseshiftkeyin，qpsk)，所以此時c＝4。圖中橫坐標i是實坐標，縱坐標q是虛坐標，a1,a2,…,a4是星座點。
本發明的可靠性判定模塊利用星座限制模塊對經過adf檢測器後得到的信號uk[i]進行一次判決，判斷該信號是否為可靠信號。由以上描述可知，當檢測信號與星座圖上某兩個元素的距離相近時，檢測信號為不可靠信號。所以規定若信號uk[i]落在如5圖所示的陰影區域，即滿足公式(11)公式(12)時，此時稱信號為不可靠信號，反之為可靠信號，即
(1)d＞dth，此時
(2)此時
re(·)代表向量的實部，im(·)代表向量的虛部，d代表信號uk[i]與星座向量a中距離uk[i]最近的星座點的歐氏距離，且陰影區域為設置的範圍預值，其範圍大小由dth決定。dth為陰影區域範圍閾值，在本次發明中，dth＝0.2。σs代表信號能量。
也就是說可靠性判定的具體過程為，首先根據傳輸信號功率與噪聲功率的比值以及信號調製方法，確定劃分星座圖中不可靠星座點區域(即陰影區域)的參數取值(dth)；然後，根據該陰影區域參數取值，在信號星座圖中劃出完整的陰影區域；最後，根據uk[i]與星座圖中各信號點間的歐氏距離以及陰影區域的範圍，判定前向濾波器的輸出信號是否是可靠的，即判定該輸出信號是否落入星座圖的陰影區域。
然後針對判決結果進行以下操作：
(1)若信號可靠。根據文獻digitalcommunications[m]中關於星座點的定義，則星座圖a上距離估計信號uk[i]最近的星座點為最終的檢測信號此距離是歐氏距離，其輸出為最終的檢測信號。
(2)若信號不可靠。利用反饋信號糾錯模塊對信號進行糾錯修正處理。首利用備選反饋信號生成器先生成一組備選向量l＝{c1,c2,…,cm,…,cm}∈a，檢測信號也可以用星座a上的點表示。cm是l中的第m個元素，且1≤m≤m。m為l中元素的個數，一般來說，m＝c，也可以根據計算複雜度的要求適量減少，在本發明實施例中m＝4。
然後利用最佳反饋信號選擇器從備選向量中選擇最優候選點，從候選向量l中獲取最優候選點copt的具體實施過程如圖6所示，包括以下過程。
為了得到最優候選點，首先定義判決檢測向量是向量bk中的第m個元素，且1≤m≤m，m為向量bk中元素的個數。每一個向量被定義為：
其中是在之前第1到第(k-1)個數據流得到的估算信號，cm是從候選星座點中選取的元素代替從adf算法中得到的不可靠信號uk[i]。為待確定的判決檢測向量，其計算方法將在下文進行介紹。為了方便計算，我們定義：
結合公式(4)，則可以得出
則根據公式(5)可得，待確定判決檢測向量為：
重複公式(15)，(16)，可以依次得到
至此，得到了m個判決檢測向量bl，通過最大似然(maximumlikelihood，ml)法求出最優候選點下標。ml為現有方法，參考文獻choys,kimj,yangwy,etal.mimo-ofdmwirelesscommunicationswithmatlab[m].wileypublishing,2010。則最優候選點下標為：
公式(17)表示把令取最小值時的m的取值賦值給opt，其中，r[i]是接收信號，h為信道，是向量bk中的第m個元素，且1≤m≤m。所以，公式(17)是在眾多的備選信號中，選擇最優的信號，根據該最優信號獲得的最接近接收信號r[i]。
則最終的檢測信號為:
通過星座限制模塊中的選擇算法選擇出最優的星座候選點copt，即最佳信號代替不可靠信號uk[i]，成為新的估算信號為了減少星座限制模塊的計算複雜度，在這個過程中，所有的候選點經過的濾波器權重都是相同的。所得到的經過改善之後的信號將代替公式(9)中的信號從而獲得一個新的更精確的參數ξk[i]，然後代替公式(10)中原來的ξk[i]，根據rls算法過程可得，更準確的ξk[i]可以提高自適應濾波器的可靠性。
為了驗證本發明方法的效果，在相同的試驗條件下對信號分別採用本發明方法(adfcc)和現有adf方法進行濾波，表1所描述的是在經過100次訓練模型後，本發明方法與adf算法濾波器在不同的信噪比的情況下均方誤差(meansquarederror，mse)的性能對比表。
表1：為本發明方法與adf算法對信號濾波的均方誤差對比表
均方誤差越小，則說明可靠性越高。如表1所示，在迭代次數為200次時，adf與adfcc的均方誤差在信噪比(signalnoiseratio，snr)為10db，15db，20db情況下的比較，db為信噪比的單位。由表1可知本發明方法明顯優於adf算法。
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，在不脫離本發明技術原理的前提下，還可以做出若干改進和變型，這些改進和變型也應視為本發明的保護範圍。