【技术实现步骤摘要】
一种基于BP-MF框架和VAMP的联合估计与检测方法
本专利技术属于无线通信
，特别涉及一种基于BP-MF框架和VAMP的联合估计与检测方法。
技术介绍
正交频分复用，英文原称OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing，缩写为OFDM，其主要思想是：将信道分成若干正交子信道，将高速数据信号转换成并行的低速子数据流，调制到在每个子信道上进行传输。正交信号可以通过在接收端采用相关技术来分开，这样可以减少子信道之间的相互干扰ICI。每个子信道上的信号带宽小于信道的相关带宽，因此每个子信道上的可以看成平坦性衰落，从而可以消除符号间干扰。而且由于每个子信道的带宽仅仅是原信道带宽的一小部分，信道均衡变得相对容易。OFDM技术已经被广泛应用于广播式的音频和视频领域以及民用通信系统中，主要的应用包括：非对称的数字用户环路(ADSL)、ETSI标准的数字音频广播(DAB)、数字视频广播(DVB)、高清晰度电视(HDTV)、无线局域网(WLAN)等。因为OFDM技术可有效地对抗由信道的频...
【技术保护点】
1.一种基于BP-MF框架和VAMP的联合估计与检测方法，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤A、对OFDM系统模型待估计量的联合后验概率密度函数进行因子分解并得到相应的因子图模型；/n步骤B、针对步骤A中的因子图模型设置初始化参数值，使用BP-MF框架进行联合卷积码的译码、软解调和噪声精度估计，并获得频域信道的估计值；/n步骤C、在所述因子图模型中，根据获得的频域信道的估计值，使用VAMP算法迭代执行去噪声步骤和LMMSE估计步骤，并获得时域信道和频域信道的估计值；/n步骤D、重复步骤B至步骤C，直到算法收敛。/n
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种基于BP-MF框架和VAMP的联合估计与检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤A、对OFDM系统模型待估计量的联合后验概率密度函数进行因子分解并得到相应的因子图模型；
步骤B、针对步骤A中的因子图模型设置初始化参数值，使用BP-MF框架进行联合卷积码的译码、软解调和噪声精度估计，并获得频域信道的估计值；
步骤C、在所述因子图模型中，根据获得的频域信道的估计值，使用VAMP算法迭代执行去噪声步骤和LMMSE估计步骤，并获得时域信道和频域信道的估计值；
步骤D、重复步骤B至步骤C，直到算法收敛。
2.根据权利要求1所述的基于BP-MF框架和VAMP的联合估计与检测方法，其特征在于，在步骤A中，根据OFDM系统模型，在观测变量y给定情况下，频域信道抽头g、传输符号x，时域信道抽头h，编码比特c，信息比特b和噪声精度λ的联合后验概率密度函数分布具体因子分解为：
其中，fM(x,c,b)表示编码调制关系，fλ(λ)表示噪声精度的先验分布，表示数据符号的观测似然，表示导频符号的观测似然，表示时域信道与频域信道的转化关系，表示时域信道的先验信息。
3.根据权利要求2所述的基于BP-MF框架和VAMP的联合估计与检测方法，其特征在于，按照因子图模型构建规则，得到OFDM系统的在该问题下的对应因子图模型。
4.根据权利要求2所述的基于BP-MF框架和VAMP的联合估计与检测方法，其特征在于，所述步骤B具体包括如下步骤：
步骤B1、使用平均场MF算法在联合后验概率密度函数分布的因子图上求解观测函数节点fDi(xi,gi,λ)和到变量节点xi的消息；
步骤B2、使用置信传播BP算法在联合后验概率密度函数分布的因子图上进行BCJR后验译码算法，同时获得待估计符号的近似后验分布；
步骤B3、使用平均场MF算法估计噪声精度的近似边缘后验并估计噪声精度；
步骤B4、使用平均场MF算法在联合后验概率密度函数分布的因子图中获得观测函数节点到函数节点gk的消息，并获得频域信道估计量与真实时域信道之间的关系方程。
5.根据权利要求4所述的基于BP-MF框架和VAMP的联合估计与检测方法，其特征在于，在步骤B1中具体包括如下：
使用平均场MF算法获得观测函数节点和到变量节点xi的消息为：
技术研发人员：孙鹏，王忠勇，刘飞，王玮，崔建华，
申请(专利权)人：郑州大学，
类型：发明
国别省市：河南;41
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