【技术实现步骤摘要】
本申请涉及无线通信系统的信号处理，具体是一种针对下行稀疏叠加编码系统的低复杂译码算法。
技术介绍
1、5g物联网对推动各种新兴产业发展具有革命性的作用，如智慧城市、智慧医疗、智能家具等。在这些应用中将部署大量的具有感知功能的传感器，以监测周边环境信息，如气体密度，温度，湿度，距离等。基站侧通过收集和处理这些信息并对多个智能终端用户下达命令来实现智能化管理等作业。无论是这些感知器件所采集到的数据还是基站侧下达的控制命令等其本身所包含的信息量通常并不多，但却需要高效可靠的实时数据交互。为了满足基站同时对多个终端用户下达不同的指令，基于稀疏矢量编码的稀疏叠加传输方案能够通过索引扩频码本(简称码本)的拆分(拆分所得的多个小码本会分配给各个终端用户)，实现多个终端用户的传输数据在同一段频谱资源上的叠加传输，如图1所示。由于稀疏叠加编码可以看作压缩感知模型，接收端采用稀疏恢复算法获得所有终端用户的传输数据，如多径匹配追踪(multi-path matching pursuit,mmp)算法。mmp算法是一种多用户联合检测算法。每个终端用户利用mmp算法进行多用户检测后将获得所有终端用户的数据，然后把所获其他终端用户的传输数据给丢弃，只保留与自身有关的传输数据。
2、采用传统的mmp的系统架构，如图2所示，上述多径匹配追踪算法(mmp)是一种多用户联合检测算法，即每个终端用户接收到叠加信号后，经mmp译码后将获得所有终端用户的数据。针对下行链路，第j个终端用户通常只关心与第j个终端用户有关的发送信息，mmp算法所检测出来的其他用户
技术实现思路
1、本申请的目的在于提供一种针对下行稀疏叠加编码系统的低复杂译码算法，以解决上述
技术介绍
中提出的技术问题。
2、为实现上述目的，本申请公开了以下技术方案：一种针对下行稀疏叠加编码系统的低复杂译码算法，该算法包括以下步骤：
3、利用mmse估计从接收信号yj中估计出终端用户j所发稀疏矢量sj中的一个非零元素
4、令为由mmse所得估计值；
5、使式一：
6、其中，gmmse为mmse估计增益，表示yj的共轭转置，e(·)为求均值；
7、由式一可得式二：
8、当发送矢量s中所有非零元素之间相互独立，且与噪声矢量z的所有元素也相互独立，得到式三和式四，其中式三为：式四为：
9、将式三和式四代入式二可得表示为mmse的估计增益的式五：式中，u＝jn-n+1，i表示单位矩阵；
10、可得表示为由mmse所得估计值的式六：
11、当式六中n＝1时，u＝jn，rn-1为r0＝yj；
12、利用式六计算得到此时，表示该位置处的最有可能的索引号的式七为：该位置所映射的非零元素的值可估计为式八：式中为cj的伪逆矩阵；
13、遍历m阶的正交幅度调制星座g中的星座点gm，最终可认为非零元素的值表达为式九：
14、通过式五～式九检测出了终端用户j所发稀疏矢量sj中的一个非零位置及其所对应的非零元素；
15、当n＞1时，利用逐次干扰消除计算出下一个非零位置处的残余矢量，定义为式十：其中，式中的rn将用于更新式六～式九，以完成下一个非零位置及其所对应的非零元素的检测；
16、重复以上过程中，直到完全检测出所有和
17、作为优选，当n＝1时，的计算式为：
18、
19、作为优选，当m＝4时，所述星座点gm的表达式为：
20、
21、作为优选，当n＝1时，式十表达为：
22、当1＜n≤n时，式十表达式为：
23、有益效果：本申请的针对下行稀疏叠加编码系统的低复杂译码算法，利用最小均方误差(minimum mean square error,mmse)估计算法，实现了支持下行稀疏叠加编码系统中单一用户信号检测的算法，能够直接从接收到的叠加信号中提取出某一终端用户的发送信号，与基于mmp算法的多用户检测器相比，采用本申请的检测方案，具有检测复杂度低、检测可靠的优点。
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1.一种针对下行稀疏叠加编码系统的低复杂译码算法，其特征在于，该算法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的针对下行稀疏叠加编码系统的低复杂译码算法，其特征在于，当n＝1时，的计算式为：
3.根据权利要求1所述的针对下行稀疏叠加编码系统的低复杂译码算法，其特征在于，所述星座点gm，当M＝4，有
4.根据权利要求2所述的针对下行稀疏叠加编码系统的低复杂译码算法，其特征在于，当n＝1时，式十表达为：
【技术特征摘要】
1.一种针对下行稀疏叠加编码系统的低复杂译码算法，其特征在于，该算法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的针对下行稀疏叠加编码系统的低复杂译码算法，其特征在于，当n＝1时，的计算式为：
3.根...
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