针对异步大规模随机接入系统的收发端滤波器设计方法技术方案

本发明专利技术属于信息与通信技术领域，公开了一种针对异步大规模随机接入系统的收发端滤波器设计方法，构建立采样条件下的窄带通信系统模型以及基于滑动侦听窗的接收信号模型；确定优化问题，利用工具包(如CVX)求解优化问题得到z；通过谱分解根据Fej

【技术实现步骤摘要】
针对异步大规模随机接入系统的收发端滤波器设计方法


[0001]本专利技术属于信息与通信
，尤其涉及一种针对异步大规模随机接入系统的收发端滤波器设计方法。

技术介绍

[0002]近年来，物联网在如医疗服务和交通物流等各个领域经历了爆炸式增长。据预测，到2025年全球将有超过754亿台设备连接到互联网，并且这个数字将在未来十年继续增长。在大规模随机接入场景中，需要基站服务于大量设备，但设备的活动模式是零星的，即大部分设备保持睡眠状态以节约能源，只有随机的少量设备在被外部随机事件触发时才被激活并发送数据到基站。在这种情况下，基站需要动态识别活跃用户，以便可以为接下来的数据传输分配资源。
[0003]然而，在当前的无线网络中实现海量接入并非易事。目前普遍采用的基于竞争的随机接入协议为时隙ALOHA，当设备需要与基站建立连接时，设备从前导序列池中随机选择前导序列并发送至基站，经过四步“握手”后与基站建立连接。由于序列池中前导序列数量有限，在大规模随机接入场景中，多个激活设备选择相同前导序列的概率很高，从而产生大量冲突并导致接入失败。在异步随机接入系统中，为了提升接入性能，可以提高接收端的采样率，增加采样样本。现有的收发端滤波器包括根升余弦(RRC)滤波器、高斯滤波器等，其中RRC滤波器由两个值表征，即滚降因子γ和符号持续时间T
s
；高斯滤波器的脉冲响应是高斯函数，其优点是高斯滤波器的傅里叶变换也是以零频率为中心的高斯分布，然后可以通过调整其方差来控制滤波器低通特性的有效性。然而，现有的收发端滤波器在过采样系统中的性能表现并不理想，主要原因在于符号间干扰严重，影响接入性能。

技术实现思路

[0004]针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种针对异步大规模随机接入系统的收发端滤波器设计方法。
[0005]本专利技术是这样实现的，一种针对异步大规模随机接入系统的收发端滤波器设计方法，包括：构建立采样条件下的窄带通信系统模型以及基于滑动侦听窗的接收信号模型；以最小化贝叶斯克拉美罗界为优化问题，利用工具包求解该优化问题得到收发端滤波器的卷积和z(t)；通过谱分解根据Fej
é
r
‑
Riesz原理将z(t)分解，分别得到收发端滤波器的脉冲响应q(t)和m(t)，完成收发端滤波器的波形设计。
[0006]进一步，针对异步大规模随机接入系统的收发端滤波器设计方法具体包括：
[0007](1)构建立采样条件下的窄带通信系统模型。设定基站有N
r
个接收天线，服务于多个单天线活跃用户，q(t)是脉冲成形滤波器，m(t)＝q(T
s
‑
t)是匹配滤波器，M是过采样倍数。定义N
preamble
为可用前导序列个数，每个前导序列长度为N
pilot
。在上行接入过程中，每个活跃用户随机从N
preamble
个前导序列中挑选一个前导码，其中活跃用户数远大于可用的前导序列个数。第k个活跃用户发送的前导信号为：
[0008][0009]式中，T
s
为符号时长；δ(
·
)为狄拉克函数；x
k，n
为第k个活跃用户发送前导序列的第n个元素。基站端第n
r
个接收天线接收的信号为：
[0010][0011]式中，为活跃用户k到基站第n
r
个接收天线的信道脉冲响应并假设信道平坦衰落；τ
k
为活跃用户k到基站的传输时延；z(t)为q(t)和m(t)的卷积；w(t)为环境噪声。
[0012](2)构建基于滑动侦听窗的接收信号模型，第u个滑动窗接收到的信号为其中t
u
为第u个滑动窗的起始时刻，L为滑动窗所包含的符号个数，则在第u个滑动窗经过采样后得到：
[0013][0014]式中，K
u
为窗内活跃用户数；α
k，u
为用户活跃指示函数，用户活跃时为1，否则为0；为向下取整；的离散形式且仅考虑j∈[
‑
3M，3M]；x
k
(t)经过采样后得到：
[0015][0016]则的矩阵形式为：
[0017][0018]式中，τ
k，u
＝τ
k
‑
t
u
；x
k
(τ
k，u
)为τ
k，u
延迟后的前导序列；Z为托普利兹矩阵，Z的结构为：
[0019][0020]由于z(t)关于t＝0为对称，则Z是一个对称矩阵；是由m(t)组成的托普利兹矩阵结构如Z；为均值为0，方差为的高斯噪声。
[0021]考虑所有N
r
个接收天线，得到：
[0022][0023]式中，式中，由于每个滑动窗所采用的设计方法一致，以下将忽略滑动窗序号u。
[0024](3)当已知活跃用户数量K
real
、时间延迟τ
real
、噪声方差以及信道增益β时，求解贝叶斯克拉美罗界得到如下优化问题：
[0025][0026]式中，l(ω
i
)和u(ω
i
)分别为z(ω
i
)的预定义下界和上界，z(ω)为z(t)的频域表示，N
z
为FFT点数；
[0027](4)令为z(t)的离散表示形式则：
[0028][0029]式中，式中，其余C
k
(k＝3，...，3M)类似定义；
[0030](5)将优化问题转变为：
[0031][0032]s.t.l(ω
i
)≤|z(ω
i
)|≤u(ω
i
)，i＝0，
…
，N
z
‑1[0033](6)利用工具包(如CVX)求解该优化问题，得到z；
[0034](7)收发端滤波器q(t)和m(t)的脉冲响应通过谱分解根据Fej
é
r
‑
Riesz原理由z分解得到。
[0035]本专利技术的另一目的在于提供一种实施所述的针对异步大规模随机接入系统的收发端滤波器设计方法得到的针对异步大规模随机接入系统的收发端滤波器。
[0036]本专利技术的另一目的在于提供一种应用所述的针对异步大规模随机接入系统的收发端滤波器设计方法包括：
[0037]系统模型建立模块，用于构建立采样条件下的窄带通信系统模型以及基于滑动侦听窗的接收信号模型；
[0038]优化问题求解模块，确定优化问题，利用工具包求解优化问题并得到z；
[0039]脉冲响应计算模块，用于通过谱分解根据Fej
é
r
‑
Riesz原理由z分解，得到收发端滤波器q(t)和m(t)的脉冲响应；
[0040]结合上述的技术方案和解决的技术本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种针对异步大规模随机接入系统的收发端滤波器设计方法，其特征在于，包括：构建立采样条件下的窄带通信系统模型以及基于滑动侦听窗的接收信号模型；确定优化问题，利用工具包求解优化问题得到z；通过谱分解根据Fej
é
r
‑
Riesz原理由z分解得到收发端滤波器q(t)和m(t)的脉冲响应。2.如权利要求1所述的针对异步大规模随机接入系统的收发端滤波器设计方法，其特征在于，设计方法具体包括：(1)建立采样条件下的窄带通信系统模型，设定基站有N
r
个接收天线，服务于多个个单天线活跃用户，q(t)是脉冲成形滤波器，m(t)＝q(T
s
‑
t)是匹配滤波器，M是过采样倍数；定义N
preamble
为可用前导序列个数，每个前导序列长度为N
pilot
；在上行接入过程中，每个活跃用户随机从N
preamble
个前导序列中挑选一个前导码，其中活跃用户数比可用的前导码数多；第k个活跃用户发送的前导信号为：其中，T
s
为符号时长；δ(
·
)为狄拉克函数；x
k，n
为第k个活跃用户发送前导序列的第n个元素；基站端第n
r
个接收天线接收的信号为：其中，为活跃用户k到基站第n
r
个接收天线的信道脉冲响应并假设信道平坦衰落；τ
k
为活跃用户k到基站的传输时延；z(t)为q(t)和m(t)的卷积；w(t)为环境噪声；(2)构建基于滑动侦听窗的接收信号模型，第u个滑动窗接收到的信号为其中t
u
为第u个滑动窗的起始时刻，L为滑动窗所包含的符号个数，则在第u个滑动窗经过采样后得到：其中，K
u
为窗内活跃用户数；α
k，u
为用户活跃指示函数，用户活跃时为1，否则为0；为向下取整；为z(t)的离散形式且只考虑j∈[
‑
3M,3M]；x
k
(t)经过采样后得到：(t)经过采样后得到：的矩阵形式可写为：其中，τ
k，u
＝τ
k
‑
t
u
；x
k
(τ
k，u
)为τ
k，u
延迟后的前导序列；Z为托普利兹矩阵，其结构为：
由于z(t)关于t＝0为对称，则Z是一个对称矩阵；是一个由m(t)组成的托普利兹矩阵结构如Z，为均值为0，方差为的高斯噪声；考虑所有N

【专利技术属性】
技术研发人员：袁晓军，邵志超，
申请(专利权)人：电子科技大学长三角研究院湖州，
类型：发明
国别省市：