一种基于大规模MIMO系统的满分集VBLAST快速译码方法技术方案

本发明专利技术涉及一种基于大规模MIMO系统的满分集VBLAST快速译码方法，在移动通信领域大规模MIMO系统中发射端发射天线发射码字矩阵X的第i列信号xi，基站接收信号后，采用MRC算法来对信号向量xi的第m个信号进行译码。本发明专利技术的优点体现在：在大规模MIMO系统中，采用MRC算法对接收信号进行检测，不但能够降低系统的计算复杂度，而且能够保证系统的误比特率性能，使得系统误比特率性能接近甚至超过ZF算法的误比特率性能。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及无线通信
，具体涉及一种基于大规模MIMO系统的满分集VBLAST快速译码方法。
技术介绍
作为下一代移动通信核心技术的多输入多输出(MIMO，multiple-inputmultiple-output)技术，其核心思想是在收发端分别利用多个天线进行信号的发射和接收，以改善通信质量和提高系统信道容量。随着无线通信技术的高速发展，对数据速率、服务质量和用户数的需求成倍增加，传统小规模MIMO系统已不能满足要求，驱动无线通信朝大规模MIMO方向发展。在此系统中，基站装备大量天线(大于100)为更多的移动用户服务，以获得更高的频谱效率、数据传输速率和吞吐量以及更好的通信质量。当天线数很大时，复杂度是必须考虑的一个重要因素，因此很多学者对大规模MIMO系统低复杂度检测算法展开了研究。反作用禁忌搜索(RTS，reactivetabusearch)算法，该算法对BPSK或QPSK调制而言可以获得很好的误码率性能，但对高阶QAM调制而言系统误码率性能显著降低，因此有相关文献针对该问题提出了分层禁忌搜索(LTS，layeredtabusearch)算法，该算法对高阶QAM调制可以获得较好的误码率性能，但该种算法在星座图维数较大情况下复杂度却较高。针对这种情况，有学者提出了格子减小算法(LR，latticereduction)，该算法的瞬时复杂度与星座图大小和噪声实现无关，而且易于硬件实现，在少量增加系统复杂度的同时能有效改善系统误码率性能。但LR算法是通过提高信道矩阵的正交性来获得误码率性能的改善，而信道矩阵的正交性与系统误码率性能并不直接相关。针对该问题，有相关文献中提出了基于元素的格子减小算法(ELR，element-basedlatticereduction)，该算法的基本思想是通过把与系统误码率性能直接相关的噪声协方差矩阵对角线元素减小来获得系统性能的改善。但这些算法复杂度依然较高或者系统误码率性能损失较大。最传统的低复杂度检测算法是ZF和MMSE算法。相关文献研究了高数据速率下采用ZF或MMSE算法对接收信号进行检测。文献中针对MIMO系统中高SNR情况下采用ZF和MMSE均衡器的性能进行了深入研究。相关文献中针对非二进制LDPC码的大规模MIMO系统，接收端采用MMSE对接收信号进行检测。还有文献中针对具有平坦瑞利衰落信道的宏分集MIMO系统，在接收端采用ZF和MMSE接收机对接收信号进行检测。由于ZF和MMSE算法需要对大维矩阵求逆，其复杂度较高，因此还有相关文献提出了基于置信传播的信号检测算法，该种算法不需要计算大维矩阵的逆，而且该算法的系统误比特率性能与MMSE算法接近。有些学者把大规模MIMO技术与空时编码技术进行结合。相关文献中针对大规模MIMO系统设计了高码率非正交空时分组码，然后提出了一种基于多级似然上升搜索(M-LAS，multistagelikelihoodascentsearch)的低复杂度译码算法，文中采用MMSE算法对信道状态信息进行估计。在此基础上，有文献针对大规模MIMO空时编码系统，提出了一种基于粒子群优化算法(CPSO，particleswarmoptimization)的低复杂度信道估计算法，该算法复杂度仅与发射天线和接收天线数呈线性关系，接收端采用基于因子图的置信传播(BP，beliefpropagation)算法对接收信号进行译码。与传统垂直检测算法如ZF算法和MMSE算法不同，有的文献中针对平行VBLAST，提出了性能更好的平行检测算法。由于ZF算法需要对大维矩阵求逆，为了避免矩阵求逆以降低复杂度，相关文献针对VBLAST研究了最大比值合并(MRC，maximumratiocombining)算法，并研究了该种算法与ZF算法SINR性能相同应满足的条件。然而，在大规模MIMO系统中，由于基站接收天线数很多，最大似然译码算法由于其复杂度与天线数呈指数关系，因此接收端不宜采用最大似然译码算法来对接收信号译码。传统的线性译码算法如迫零算法，当天线数很多时该算法需要对高维矩阵进行求逆运算，复杂度依然很高。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对现有技术中的不足，提供一种不但能够降低系统计算复杂度，而且能够保证系统误比特率性能的基于大规模MIMO系统的满分集VBLAST快速译码方法。为实现上述目的，本专利技术公开了如下技术方案：一种基于大规模MIMO系统的满分集VBLAST快速译码方法，在移动通信领域大规模MIMO系统中上行链路中发射端天线码字矩阵X的第i列信号xi，基站接收信号后，采用MRC算法来对信号向量xi的第m个信号进行译码，具体包括如下步骤：S1.根据算法要求进行信道建模：假设矩阵H是基站接收天线与发射端发射天线之间的信道矩阵，则矩阵H维数为Nr×Nt，矩阵中元素hnm表示第m个发射天线到第n个接收天线之间的信道增益系数，均方值为E[|hnm|2]＝Pm，其中，Nt表示发射端用于向基站发射信号的发射天线数，Nr表示基站接收天线数，1≤m≤Nt，1≤n≤Nr，发射信号用矩阵X表示，维数为Nt×T，其中T为发射时隙数，矩阵中元素xni满足E[|xni|2]＝Es＝1，发射矩阵X的第i列用向量xi表示，接收信号矩阵用Y表示，维数为Nr×T，第i列用向量yi表示，则接收信号为Y＝HX+N式中1≤i≤T，N表示基站接收天线与发射端发射天线之间的噪声矩阵，维数为Nr×T，矩阵中元素nni满足独立同分布复高斯分布，其均值为0，方差为σ2，因此噪声功率为E[|nni|2]＝σ2，接收信号矩阵的第i列用向量表示为yi＝Hxi+ni＝VP1/2xi+ni式中P是对角线元素分别为p1,…,的Nt×Nt维对角矩阵，矩阵V中元素是均值为0、方差为1的独立同分布高斯随机变量，维数为Nr×Nt；S2.构建码率为1的满分集VBLAST码：X=x1δxNtδxNt-1...δx2x2x1δxNt...δx3...............xNt-1xNt-2xNt-3...δxNtxNtxNt-1xNt-2...x1]]>式中δ是模等于1的复数，但δ≠1。有Nt＝T，得到X矩阵为满分集矩阵；S3.采用MRC算法对接收信号进行快速译码：对yi＝Hxi+ni＝VP1/2xi+ni式中的接收信号yi左乘HH，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于大规模MIMO系统的满分集VBLAST快速译码方法，其特征在于，在移动通信领域大规模MIMO系统上行链路中发射端天线发射码字矩阵X的第i列信号xi，基站接收信号后，采用MRC算法来对信号向量xi的第m个信号进行译码，具体包括如下步骤：S1.根据算法要求进行信道建模：假设矩阵H是基站接收天线与发射端发射天线之间的信道矩阵，则矩阵H维数为Nr×Nt，矩阵中元素hnm表示第m个发射天线到第n个接收天线之间的信道增益系数，均方值为E[|hnm|2]＝Pm，其中，Nt表示发射端用于向基站发射信号的发射天线数，Nr表示基站接收天线数，1≤m≤Nt，1≤n≤Nr，发射信号用矩阵X表示，维数为Nt×T，其中T为发射时隙数，矩阵中元素xni满足E[|xni|2]＝Es＝1，发射矩阵X的第i列用向量xi表示，接收信号矩阵用Y表示，维数为Nr×T，第i列用向量yi表示，则接收信号为Y＝HX+N式中1≤i≤T，N表示基站接收天线与发射端发射天线之间的噪声矩阵，维数为Nr×T，矩阵中元素nni满足独立同分布复高斯分布，其均值为0，方差为σ2，因此噪声功率为E[|nni|2]＝σ2，接收信号矩阵的第i列用向量表示为yi＝Hxi+ni＝VP1/2xi+ni式中P是对角线元素分别为的Nt×Nt维对角矩阵，矩阵V中元素是均值为0、方差为1的独立同分布高斯随机变量，维数 为Nr×Nt；S2.构建码率为1的满分集VBLAST码：式中δ是模等于1的复数，但δ≠1。有Nt＝T，得到X矩阵为满分集矩阵；S3.采用MRC算法对接收信号进行快速译码：对yi＝Hxi+ni＝VP1/2xi+ni式中的接收信号yi左乘HH，相乘之后等式左边的值HHyi为MRC方法检测出的码字，将检测出的码字看作算法检测结果，进行译码；式中，HH表示信道矩阵H的Hermitian变换。...

【技术特征摘要】
1.一种基于大规模MIMO系统的满分集VBLAST快速译码方法，其特征在于，在移动通信领域大规模MIMO系统上行链路中发射端天线发射码字矩阵X的第i列信号xi，基站接收信号后，采用MRC算法来对信号向量xi的第m个信号进行译码，具体包括如下步骤：
S1.根据算法要求进行信道建模：假设矩阵H是基站接收天线与发射端发射天线之间的信道矩阵，则矩阵H维数为Nr×Nt，矩阵中元素hnm表示第m个发射天线到第n个接收天线之间的信道增益系数，均方值为E[|hnm|2]＝Pm，
其中，Nt表示发射端用于向基站发射信号的发射天线数，Nr表示基站接收天线数，1≤m≤Nt，1≤n≤Nr，
发射信号用矩阵X表示，维数为Nt×T，其中T为发射时隙数，矩阵中元素xni满足E[|xni|2]＝Es＝1，发射矩阵X的第i列用向量xi表示，
接收信号矩阵用Y表示，维数为Nr×T，第i列用向量yi表示，则接收信号为
Y＝HX+N
式中1≤i≤T，N表示基站接收天线与发射端发射天线之间的噪声矩阵，维数为Nr×T，矩阵中元素nni满足独立同分布复高斯分布，其均值为0，方差为σ2，因此噪声功率为E[|nni|2]＝σ2，
接收信号矩阵的第i列用向量表示为
yi＝Hxi+ni＝VP1/2xi+ni式中P是对角线元素分别为的Nt×Nt维对角矩阵，矩阵V中元素是均值为0、方差为1的独立同分布高斯随机变量，维数为Nr×Nt；
S2.构建码率为...

【专利技术属性】
技术研发人员：李正权，金小萍，李君，善良，王秀敏，
申请(专利权)人：中国计量学院，
类型：发明
国别省市：浙江;33