生存節點選擇和符號解碼方法

2023-06-30 08:01:26

專利名稱：：生存節點選擇和符號解碼方法
技術領域：
：本發明涉及一種在QRM-MLD檢測中採用的生存節點選擇和符號解碼方法，其屬於高速無線通信系統中多輸入多輸出系統下的信號檢測方法，可適用於各種蜂窩體制下的高速無線通信系統，及高吞吐量無線區域網系統，特別適用於高速垂直分層空時系統下的信號檢測。
背景技術：
：不論對於3G移動通信系統，還是未來的超三代通信系統來說，高速通信都是所追求的目標。在檢測算法當中，與最小均方誤差(MMSE)和V-BLAST(垂直貝爾實驗室分層空時方式)相比，最大似然方法(MLD)在更低的信噪比下可獲得相同的誤碼率或誤塊率，有效地提高了帶寬利用率，滿足高速通信的要求。然而，眾所周知，最大似然方法的複雜度隨著調製點數和天線數量的增加而成指數地增長。NTT-Docomo公司提出將QR分解與M算法相結合來實現MLD，可以在不損失性能的前提下，有效地降低運算量，成為頗具前途的研究方法，該方法簡稱為QRM-MLD算法。QRM-MLD算法的原理框圖如圖1所示，QRM-MLD基於多天線系統，接收端具有多個天線，首先QRM-MLD算法利用導頻從接收信號中估計出信道信息，然後根據各個天線信道衰落的信噪比，按照從小到大的順序對各天線的接收信號以及信道矩陣，重新進行排列。然後QRM-MLD算法對重新排列後的信道矩陣H進行QR分解，從而得到正交矩陣Q和上三角矩陣R。利用Q的共軛矩陣與接收信號相乘，得到向量z。M算法將向量z看作接收信號，矩陣R看作信道，從R的最後一行開始，逐級做M選點的MLD檢測算法，利用矩陣R和向量z的MLD檢測算法，將在後面詳細介紹。檢測出所有天線發送的符號及其軟值，然後將軟值輸入Turbo解碼器實現解碼。QRM-MLD基於M算法的MLD檢測算法QRM-MLD算法的原理框圖如圖1所示，QRM-MLD基於多天線系統，接收端具有多個天線，首先QRM-MLD算法利用導頻從接收信號中估計出信道信息，然後根據各個天線信道衰落的信噪比，按照從小到大的順序對各天線的接收信號以及信道矩陣，重新進行排列。現在將主要對排序後的處理過程做一簡要介紹。設排序後接收信號為y，信號矩陣為H，y為一N×1維的列向量，它的第i個元素yi對應了重排後第i個接收天線收到的信號，H的第i行j列的元素分別對應了第i個接收天線到第j個發射天線間的信道衰落，有y＝Hd+n其中n為噪聲信號，d為發射天線發送的符號序列QRM-MLD算法對重新排列後的信道矩陣H進行QR分解，從而得到正交矩陣Q和上三角矩陣R。利用Q的共軛矩陣與接收信號相乘，得到向量zz＝QHy＝QHHd+QHn＝QHQRd+QHn＝Rd+QHn然後M算法將向量z看作接收信號，矩陣R看作信道，從R的最後一行開始，逐級做M選點的MLD檢測算法。R為上三角陣，在第1級，符號dN的可選節點為星座點所有可能取值，設cx為一個候選符號，那麼zN為與cx的歐式距離，然後從所求得的歐式距離中，求解最小的m個節點，帶到第二級求解進行MLD求解。在第二級中，符號dN-1的可選節點為星座點所有可能取值，設其中一個候選符號為cy，可以定義em，y，x為基於上一級的第x個生存節點，m級採用第y個候選符號得到的歐式距離，同理，可以得到各級MLD檢測得到生存節點。檢測出所有天線發送的符號後，需要求解其軟值，求每個比特的軟值時，當某個比特在所有節點中即包含1又包含-1，求其軟值時，從所有的節點中選擇1對應節點的最小歐式距離e1，選擇-1對應節點的最小歐式距離e-1，其軟值為兩值開根號後相減，b=eb,-1-eb,1]]>對於某些比特在所有節點中所對應的比特均為1或-1，本發明提出了基於軟點的軟值求解算法，當所有比特的軟值求解完畢，將其輸入Turbo解碼器進行解碼。傳統歐式距離的求解及現有技術存在的問題QRM-MLD算法對信道H進行QR分解後，得到正交矩陣Q和上三角矩陣R，利用Q的共軛矩陣與接收信號相乘得到向量z。然後將向量z看作接收信號，矩陣R看作信道，從R的最後一行開始，逐級做基於M算法的MLD檢測算法。在做MLD檢測算法時，要求解每個節點的歐氏距離，在第一級，得到的歐氏距離為e1,1,x=|z1-rNt,Ntcx|2]]>其中rNt，Nt為矩陣R的第Nt行Nt列元素，cx為星座圖上的一個點。同理可得第m級，某個節點的歐氏距離em,y,x=|zm-[rNt-m+1,N2-m+2,rNt-m+1,Nt]cm-1,y-rNt-m+1,Nt-m+1cx|2+Em-1,y]]>如上所述，傳統的歐式距離的求解主要分為兩步，如圖2所示。在步驟S201，星座點的複製是指將各星座點與R矩陣的各非零元素相乘rm，ncx，得到複製表，表中的元素即為rm，ncx的值，然後，在S202步驟，求解歐式距離時，根據倖存節點向量中各符號分量的值，從複製表中得到相應rm，ncx的值，然後將各分量的rm，ncx值相加，得到本級歐式距離。在步驟S203，將得到的本級歐式距離與前幾級歐式距離相加，得到歐式距離，將其輸入給M算法進行倖存點的選擇。在QRM-MLD檢測算法當中，運算量主要集中在歐式距離的求解上。本發明主要針對QR分解中R矩陣的上三角結構的特性，對於QRM-MLD算法歐氏距離，分兩步進行求解，在利用M算法選取生存節點前，首先求解簡化的歐式距離，然後，在用M算法選點後，對生存節點的歐式距離進行加權修正，得到最終的歐式距離，它保證在不降低系統性能的條件下，可有效地降低運算量。
發明內容本發明的目的是提出了一種在QRM-MLD檢測中採用的生存節點選擇和符號解碼方法，其屬於高速無線通信系統中多輸入多輸出系統下的信號檢測方法，可適用於各種蜂窩體制下的高速無線通信系統，及高吞吐量無線區域網系統，特別適用於高速垂直分層空時系統下的信號檢測。根據本發明，在用M算法選取生存節點前，首先求解簡化的歐式距離，然後，在用M算法選點後，對所述簡化歐式距離進行修正，得到輸入給軟值計算器的歐式距離，它保證在不降低系統性能的條件下，可有效地降低運算量。優選地，所述利用當前級接收信號和先前各級歐氏距離來獲取當前級的簡化歐氏距離的步驟包括執行上一級節點的星座點複製以獲取複製結果；獲取當前級接收信號與上一級節點的星座點複製結果的總和之間的差值；通過利用自相干信道係數對所述差值歸一化得到的結果和先前各級歐氏距離來獲取當前級的簡化歐氏距離。優選地，所述利用當前級接收信號和先前各級歐氏距離來獲取當前級的簡化歐氏距離的步驟包括利用自相干信道係數對信道矩陣和接收信號執行歸一化；執行上一級節點的星座點複製以獲取複製結果；獲取當前級接收信號與上一級節點的星座點複製結果的總和之間的差值；利用所述差值和先前各級歐氏距離來獲取當前級的簡化歐氏距離。優選地，所述進行加權步驟中所使用的權重是利用QR分解中的R矩陣來獲取的。根據本發明，提出了一種在QRM-MLD檢測中採用的生存節點選擇和符號解碼方法，所述方法包括以下步驟利用當前級接收信號和先前各級歐氏距離來獲取當前級的簡化歐氏距離；利用簡化歐氏距離進行M算法中的生存節點選取操作；通過對所有選取的生存節點的歐氏距離進行加權，獲取最終歐氏距離；利用所獲取的最終歐氏距離來執行符號解碼。通過參考以下結合附圖對本發明的優選實施例的詳細描述，本發明的上述目的、優點和特徵將變得顯而易見，其中圖1是根據現有技術的QRM-MLD檢測算法的示意圖；圖2是根據現有技術的傳統歐式距離的求解方法的示意圖；圖3是根據現有技術的V-BLAST系統的配置示意圖；圖4是根據本發明實施例的生存節點選擇和符號解碼方法的一個歐氏距離求解算法的示意圖；圖5是根據本發明實施例的生存節點選擇和符號解碼方法的另一歐氏距離求解算法的示意圖。具體實施例方式下面將參考圖3來描述系統的配置。V-BLAST系統的示意圖如圖3所示，設系統有N個發送天線，R個發送天線。導頻序列經過串並變換單元變換後形成並行信號，並提供給分層調製/編碼器，在分層調製/編碼器中生成MIMO系統下的導頻序列，分別從多個天線中發送出去。在接收端，接收天線接收到各發送天線發射的帶有噪聲的信號。假設噪聲為高斯白噪聲，各個天線上的信道衰落服從瑞利衰落。只要接收天線或發射天線不同，則其天線間的信道衰落相互獨立，在接收天線上，各天線接收到的噪聲也服從獨立分布。為了表達簡潔，可以設發射和接收天線的個數相等，均為N，信號可採用各種調製方式，例如，QPSK、QAM調製等調製方式。下面將描述根據本發明實施例的分布求解的歐氏距離算法。本發明提出了分布求解的歐氏距離，它針對QR分解中R矩陣的上三角結構的特性，對於QRM-MLD算法歐氏距離，分別在M選點前後，分兩步進行求解，保證在不降低系統性能的條件下，可有效地降低運算量。對信道矩陣H進行QR分解後，得到了正交信道矩陣Q和單向相關信道矩陣R。本發明中對歐式距離的求解分為兩步，第一步是在M算法選取倖存節點前求解簡化歐式距離，在歐式距離求解的第二步，在M算法選取倖存節點後，對所選取的節點的簡化歐式距離進行加權修正。下面將參考圖4來說明根據本發明實施例的生存節點選擇和符號解碼方法的一種歐氏距離求解算法。如圖4所示，在用M算法選取倖存節點之前，首先S400求解簡化的歐氏距離，它包括兩步，首先在步驟S401進行上一級星座點的複製，即上一級星座點的選出的矢量節點與矩陣R的相應的係數相乘rNt-m+1,jcm-1,yN2-m+2jNt,]]>然後在S402對上一級節點的星座點複製分量求和，即求解[rNt-m+1，N2-m+2，…rNt-m+1，Nt]cm-1，y，在S403，求解Q濾波後接收信號的當前級分量zm與上一級複製星座點分量和的差值，即zm-[rNt-m+1，N2-m+2，…rNt-m+1，Nt]cm-1，y。然後，在S404，利用單向相關信道矩陣R的自相關係數對差值進行歸一化，即zm-[rNt-m+1,N2-m+2,rNt-m+1,Nt]cm-1,yrNt-m+1,Nt-m+1]]>在S405，求解歸一化後的信號與星座點向量cx的距離，然後加上前面各級的歐式距離，從而得到了簡化歐式距離，即em,y,x=|zm-[rNt-m+1,N2-m+2,rNt-m+1,Nt]cm-1,yrNt-m+1,Nt-m+1-cx|2+Em-1,y]]>得到簡化歐式距離後，在S406，利用M算法選擇簡化歐式距離所對應的M個節點，選點之後，在S407對簡化的歐式距離進行加權，得到最終的歐式距離。利用M算法選取距離最小的S1個點作為倖存節點。然後，利用該級歐式距離的加權係數M算法選取倖存節點後，利用加權係數dm=|rNt-m+1,Nt-m+1rNt-m,Nt-m|2]]>對各生存節點的簡化歐式距離進行加權，得到最後的歐式距離em，y，x＝e′m，y，xdm從而得到最終的歐式距離。下面將參考圖5來描述根據本發明實施例的生存節點選擇和符號解碼方法的另一歐氏距離求解算法。如圖5所示，在用M算法選取倖存節點之前，首先，在步驟S500，求解簡化的歐氏距離，它包括兩步，首先在S501利用單向相關矩陣R的第i個自相關元素對Q濾波後的接收向量z向量的當前級元素和R的第i個行向量歸一化，得到z′和R′z′i＝zi/Ri，ir′i，j＝ri，j/Ri，i然後在S502，進行上一級星座點的複製，即上一級星座點的選出的矢量節點與矩陣R的相應的係數相乘r′Nt-m+1，jcm-1，y，N2-m+2≤j≤Nt，然後在S503，對上一級節點的星座點複製分量求和，即求解[r′Nt-m+1，N2-m+2，…r′Nt-m+1，Nt]cm-1，y，在S504，求解Q濾波後接收信號的當前級分量z′m與上一級複製星座點分量和的差值，即z′m-[r′Nt-m+1，N2-m+2，…r′Nt-m+1，Nt]cm-1，y。在S505，求解歸一化後的信號與星座點向量cx的距離，然後加上前面各級的歐式距離，從而得到了簡化歐式距離，即em,y,x=|zm-[rNt-m+1,N2-m+2,rNt-m+1,Nt]cm-1,y-cx|2+Em-1,y]]>在S506，用M算法選點，在S507，它對簡化的歐式距離進行加權，即得到權值dm=|rNt-m+1,Nt-m+1rNt-m,Nt-m|2]]>然後加權處理em，y，x＝e′m，y，xdm從而得到最終的歐式距離。根據本發明，針對QR分解中R矩陣的上三角結構的特性，對於QRM-MLD算法歐氏距離，分兩步進行求解，在M算法選取生存節點前，首先求解簡化的歐式距離，然後，在用M算法選點後，對生存節點的歐式距離進行加權修正，得到最終的歐式距離，它保證在不降低性能的條件下，可有效地降低運算量。QRM-MLD算法包括了信道排序，QR分解，Q共軛矩陣相乘，歐氏距離的求解，其中歐氏距離的求解是運算量最大的部分，根據參考文獻(HiroyukiKawai，KenichiHiguchi，NoriyukiMaedaetc.「LikelihoodfunctionforQRM-MLDsuitableforsoft-decisionturbodecodinganditsperformanceforOFCDM-MIMOmultiplexinginmultipathfadingchannel」，IEICETrans.Commun.Vol.E88-B，No.1，2005年1月，第47-57頁)表2的分析，對於一個4×4的MIMO系統，採用16QAM的調製方式，各級保留的節點數[16，16，16，256]，歐氏距離所需乘法的個數佔整個算法的絕大部分，因此降低QRM-MLD檢測的運算量關鍵在於降低歐式距離求解的運算量。對於4×4MIMO單載波系統，在高信噪比下，採用硬判決後，選擇各種生存節點數，分布式歐式距離和傳統的方法具有相近的誤碼率性能。儘管以上已經結合本發明的優選實施例對本發明進行了描述，但是本領域的技術人員將會理解，在不脫離本發明的精神和範圍的情況下，可以對本發明進行各種修改、替換和改變。因此，本發明不應由上述實施例來限定，而應由所附權利要求及其等價物來限定。權利要求1.一種在QRM-MLD檢測中採用的生存節點選擇和符號解碼方法，所述方法包括以下步驟利用當前級接收信號和先前各級歐氏距離來獲取當前級的簡化歐氏距離；利用簡化歐氏距離進行M算法中的生存節點選取操作；通過對所有選取的生存節點的歐氏距離進行加權，獲取最終歐氏距離；利用所獲取的最終歐氏距離來執行符號解碼。2.根據權利要求1所述的方法，其特徵在於所述利用當前級接收信號和先前各級歐氏距離來獲取當前級的簡化歐氏距離的步驟包括執行上一級節點的星座點複製以獲取複製結果；獲取當前級接收信號與上一級節點的星座點複製結果的總和之間的差值；通過自相干信道係數對所述差值進行歸一化，並求解歸一化的結果和星座點間距離；利用所述距離和先前各級歐氏距離之和來獲取當前級的簡化歐氏距離。3.根據權利要求1所述的方法，其特徵在於所述利用當前級接收信號和先前各級歐氏距離來獲取當前級的簡化歐氏距離的步驟包括利用自相干信道係數對信道矩陣和接收信號執行歸一化；執行上一級節點的星座點複製以獲取複製結果；獲取當前級接收信號與上一級節點的星座點複製結果的總和之間的差值；求解所述差值和星座點距離；利用所述距離和先前各級歐氏距離之和來獲取當前級的簡化歐氏距離。4.根據權利要求1所述的方法，其特徵在於所述進行加權步驟中所使用的權重是利用QR分解中的R矩陣來獲取的。全文摘要根據本發明，提出了一種QRM－MLD檢測中所採用的生存節點選擇和符號解碼方法，所述方法包括以下步驟利用當前級接收信號和先前各級歐氏距離來獲取當前級的簡化歐氏距離；利用簡化歐氏距離來實現M算法中的生存節點選取操作；通過對所有選取的生存節點的歐氏距離進行加權，獲取最終歐氏距離；利用所獲取的最終歐氏距離來執行符號解碼。文檔編號H04L1/02GK101043293SQ200610071409公開日2007年9月26日申請日期2006年3月20日優先權日2006年3月20日發明者趙錚,李繼峰申請人:松下電器產業株式會社