基于AmBC的双选信道LMMSE估计及ML检测方法技术

本发明专利技术涉及基于AmBC的双选信道LMMSE估计及ML检测方法，属于无线通信中的信道估计与检测技术领域。所述方法依托的系统包括环境射频源、标签和接收端；所述方法针对环境信号和标签信号设计块状导频簇；采用BEM模型拟合信道状态，将估计信道单位冲激响应CIR转换为估计BEM基的系数向量；用线性最小均方误差估计分别对直接链路和反射链路信道进行估计；在信道估计后采用最小均方误差检测算法检测环境信号，并采用最大似然检测算法检测标签信号。所述方法的准确度显著提升，显著降低了信道估计方法的复杂度，实现了对信道时变特性的有效跟踪，信道估计及检测性能显著提升。信道估计及检测性能显著提升。信道估计及检测性能显著提升。

【技术实现步骤摘要】
基于AmBC的双选信道LMMSE估计及ML检测方法


[0001]本专利技术涉及基于AmBC的双选信道LMMSE估计及ML检测方法，属于无线通信中的信道估计与检测


技术介绍

[0002]环境反向散射通信(Ambient Backscatter Communication，AmBC)是一种利用无源标签吸收环境中的射频源能量，并以环境中的信号为载波调制自身信息发射到接收端的技术。由于AmBC不占用原通信系统以外的频谱资源，硬件设备结构简单，不需要额外的能量供应，灵活度较高，因而被广泛应用于射频识别、物联网通信等场景。
[0003]正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)是现代通信系统中,被广泛使用的一种技术。其原理是将输入信号由串行转为N组并行信号并对其中第k组信号采用频率为的子载波进行调制，其中对于任意m≠n,都有和之积在一个周期内积分恒为0，故任意两个不同频率的子载波互相正交。为避免符号间串扰，通常将每个OFDM信号的末端复制到其前端构成循环前缀，避免了子载波之间的相互干扰。最后将混频器输出的各路子信号相加即可得到OFDM信号。在接收端将OFDM信号由串转并后分别与各路子载波相乘，利用子载波之间的互相正交的关系即可积分得到符号映射后的估计值，从而恢复出发送信号。实际上，OFDM信号使用子载波调制和解调的过程分别相当于一组离散傅立叶逆变换(Inverse Discrete Fourier Transform，IDFT)和离散傅立叶变换(Discrete Fourier Transform，DFT)。因而，OFDM技术能被广泛应用，得益于快速傅里叶逆变换(Inverse Fast Fourier Transform，IFFT)和快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform，FFT)算法的提出带来的巨大简化，凸显出其可以对抗频率选择性衰落或窄带干扰和信道利用率高的优点。
[0004]目前，环境反向散射通信下的信道估计通常是假设平坦衰落信道。为了更好的模拟实际情况，本专利技术是基于较复杂的时间
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频率双选信道模型。在AmBC技术下，读写器收到的信号是直接由发射机经信道到达到读写器(称为直接链路)和从发射机先传输到反射设备，再从反射设备到达读写器(称为反射链路)的叠加，并且考虑到时间
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频率双选信道模型对通信性能的负面影响，进行信号检测和信道估计就面临着更大的难度和挑战。
[0005]对于双选信道而言，信道的未知参数个数远大于大于导频符号个数，导致其无法被完全估计。为了兼顾运算复杂度和对ICI的消除效果，本专利技术采用被广泛运用于OFDM系统时变信道建模的基扩展模型(Basis Expansion Model,BEM)，将信道冲激响应变换到一个由基向量张成的低维空间中从而进行信道估计。根据信号模型设计检测方法，再恢复出射频源符号和反射设备符号。

技术实现思路

[0006]本专利技术目的在于针对高速移动场景下的信道复杂，导致多普勒频移和多径干扰，
进而使得环境反向散射系统接收信号误码率高的技术缺陷，提出了基于AmBC的双选信道LMMSE估计及ML检测方法。
[0007]本专利技术的核心思想为：1)将环境射频源到标签的信道以及环境射频源到接收端的信道建模为时间
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频率双选信道，标签到接收端的信道建模为平坦衰落信道；2)针对环境信号和标签信号设计了块状导频簇；3)采用BEM模型拟合信道状态，将估计信道单位冲激响应(Channel Impulse Response，CIR)转换为估计BEM基的系数向量；4)用线性最小均方误差(Linear Mean Square Error，LMMSE)估计分别对直接链路和反射链路信道进行估计；5)在信道估计后采用最小均方误差(Minimum Mean Square Error，MMSE)检测算法检测环境信号；6)采用最大似然检测算法检测标签信号。
[0008]为了达到上述目的，本专利技术采取如下技术方案：
[0009]所述双选信道LMMSE估计及ML检测方法，依托的系统包括环境射频源、标签和接收端；从环境射频源到接收端的直接链路信道和从环境射频源到标签的反射链路信道为双选信道；
[0010]其中，环境射频源简称射频源，射频源发射的OFDM信号简称为环境信号；标签发射ASK信号，该ASK信号简称为标签信号；双选信道具有多径效应和快时变特性；将接收端与标签间的信道建模为平坦衰落信道；原因在于接收端与标签间的距离比较短、距离恒定致使增益恒定。
[0011]所述双选LMMSE信道估计及检测方法，包括如下步骤：
[0012]S1、基于块状导频簇结构分别构建环境信号和标签信号；
[0013]S2、环境信号经直接链路信道到达接收端得到直接链路信号；环境信号经过反射链路信道到达标签，标签吸收环境信号的能量，根据自身携带的比特信息选择对射频源信号进行调制，得到调制后符号，再将调制后符号经过平坦衰落信道到达接收端得到反射链路信号；接收端同时收到直接链路信号、反射链路信号和高斯白噪声得到总的接收信号；
[0014]S3、采用BEM模型对直接链路信道和反射链路信道进行建模，然后分别构建直接链路观测方程和反射链路观测方程；
[0015]S3中，BEM模型为时域信道矩阵，该矩阵为BEM基矩阵与BEM基的系数向量相乘的形式；
[0016]S4、分别对S3直接链路观测方程和反射链路观测方程中的直接链路BEM基的系数向量及反射链路BEM基的系数向量进行估计，然后再把BEM基的系数向量恢复为直接链路时域信道矩阵和反射链路时域信道矩阵，具体包括如下子步骤：
[0017]S41、根据S3计算得到的直接链路观测方程进行直接链路信道估计，得到直接链路时域信道矩阵；
[0018]S42、根据S3计算得到的反射链路观测方程进行反射链路信道估计，得到反射链路时域信道矩阵；
[0019]S5、得到S4的直接链路时域信道矩阵后，对射频源信号进行MMSE检测，得到OFDM符号估计值；
[0020]S6、采用最大似然检测法对标签信号进行检测，得到标签符号的检测结果，具体如下：
[0021]S61、分别对S4的直接链路时域信道矩阵和反射链路时域信道矩阵左乘一个傅里
叶矩阵后，再右乘一个“傅里叶矩阵的共轭转置”，得到直接链路频域信道矩阵和反射链路频域信道矩阵；
[0022]S62、将反射链路频域信道矩阵与反射系数相乘后再与直接链路频域信道矩阵相加得到复合链路频域信道矩阵；
[0023]S63、分别计算第i个数据符号时刻的直接链路频域信道矩阵和复合链路频域信道矩阵与S5得到的OFDM符号估计值相乘得到Y0和Y1；
[0024]S64、对总的接收信号做傅里叶变换得到频域接收信号，其中第i个数据符号时刻的频域接收信号为Y
i
；
[0025]S65、分别计本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于AmBC的双选信道LMMSE估计及ML检测方法，依托的系统包括环境射频源、标签和接收端；从环境射频源到接收端的直接链路信道和从环境射频源到标签的反射链路信道为双选信道；所述环境射频源简称射频源，射频源发射的OFDM信号简称为环境信号；标签发射ASK信号，该ASK信号简称为标签信号；双选信道具有多径效应和快时变特性；将接收端与标签间的信道建模为平坦衰落信道；原因在于接收端与标签间的距离比较短、距离恒定致使增益恒定，其特征在于，包括如下步骤：S1、基于块状导频簇结构分别构建环境信号和标签信号；S2、环境信号经直接链路信道到达接收端得到直接链路信号；环境信号经过反射链路信道到达标签，标签吸收环境信号的能量，根据自身携带的比特信息选择对射频源信号进行调制，得到调制后符号，再将调制后符号经过平坦衰落信道到达接收端得到反射链路信号；接收端同时收到直接链路信号、反射链路信号和高斯白噪声得到总的接收信号；S3、采用BEM模型对直接链路信道和反射链路信道进行建模，然后分别构建直接链路观测方程和反射链路观测方程；S3中，BEM模型为时域信道矩阵，该矩阵为BEM基矩阵与BEM基的系数向量相乘的形式；S4、分别对S3直接链路观测方程和反射链路观测方程中的直接链路BEM基的系数向量及反射链路BEM基的系数向量进行估计，然后再把BEM基的系数向量恢复为直接链路时域信道矩阵和反射链路时域信道矩阵，具体包括如下子步骤：S41、根据S3计算得到的直接链路观测方程进行直接链路信道估计，得到直接链路时域信道矩阵；S42、根据S3计算得到的反射链路观测方程进行反射链路信道估计，得到反射链路时域信道矩阵；S5、得到S4的直接链路时域信道矩阵后，对射频源信号进行MMSE检测，得到OFDM符号估计值；S6、采用最大似然检测法对标签信号进行检测，得到标签符号的检测结果，具体如下：S61、分别对S4的直接链路时域信道矩阵和反射链路时域信道矩阵左乘一个傅里叶矩阵后，再右乘一个“傅里叶矩阵的共轭转置”，得到直接链路频域信道矩阵和反射链路频域信道矩阵；S62、将反射链路频域信道矩阵与反射系数相乘后再与直接链路频域信道矩阵相加得到复合链路频域信道矩阵；S63、分别计算第i个数据符号时刻的直接链路频域信道矩阵和复合链路频域信道矩阵与S5得到的OFDM符号估计值相乘得到Y0和Y1；S64、对总的接收信号做傅里叶变换得到频域接收信号，其中第i个数据符号时刻的频域接收信号为Y
i
；S65、分别计算Y
i
与Y0和Y1的欧几里得距离d0和d1，若d0小于等于d1，则输出当前标签符号的检测结果为“0”；若d0大于d1，则输出当前标签符号的检测结果为“1”。2.根据权利要求1所述的双选信道LMMSE估计及ML检测方法，其特征在于：所述S1中块状导频簇的一组为两个符号，前一个符号持续时间内标签信号为导频“0”，后一个符号持续时间内标签信号为导频“1”；构建环境信号和标签信号，具体为：每间隔数个数据符号后插入一组块状导频簇。
3.根据权利要求1所述的双选信道LMMSE估计及ML检测方法，其特征在于，S3具体包括如下子步骤：S31、将BEM基向量分别与维度为直接链路信道多径数与反射链路信道多径数的单位阵进行克罗内克求积，得到直接链路的BEM基矩阵与反射链路的BEM基矩阵；S32、将第i个符号周期第l条路径上的环境信号用对角化表示为S
li
；直接链路信道多径数为L
d
，l的取值范围为0到L
d
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【专利技术属性】
技术研发人员：陈劭元，卢继华，殷宇航，闫磊，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：