[發明專利]基于OFDM-IDMA的高階調制信號小區間干擾抑制的方法與裝置無效
| 申請號: | 201210389289.1 | 申請日: | 2012-10-15 |
| 公開(公告)號: | CN102904690A | 公開(公告)日: | 2013-01-30 |
| 發明(設計)人: | 劉俊;周小林 | 申請(專利權)人: | 復旦大學 |
| 主分類號: | H04L1/00 | 分類號: | H04L1/00;H04L1/06;H04L27/26 |
| 代理公司: | 上海正旦專利代理有限公司 31200 | 代理人: | 陸飛;盛志范 |
| 地址: | 200433 *** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 ofdm idma 調制 信號 區間 干擾 抑制 方法 裝置 | ||
技術領域
本發明屬于無線通信技術領域,具體涉及一種基于OFDM-IDMA的高階調制信號的小區間干擾抑制的方法與裝置。
背景技術
正交頻分復用(OFDM)技術由于擁有較高的頻譜利用率以及對抗多徑效應的能力是下一代無線通信的主要技術。為了獲得較高的頻譜利用率,基于OFDM的小區系統的頻率復用系數通常為1,因此,針對用戶的下行傳輸,不可避免造成蜂窩系統中的鄰小區干擾(inter-cell?interference,?ICI),降低傳輸可靠性,特別是小區邊緣用戶受到的來自多個小區的干擾,如何提高邊緣小區的抗干擾能力是目前主要研究的課題。
當前的幾種干擾抑制方法包括干擾協作、干擾隨機化以及干擾刪除。干擾協作技術如部分頻率復用、小區間功率控制以及資源分配方案等在系統處于較輕和中等負載的情況下能夠獲得不錯的性能,但是在滿負載的系統中,性能會有很強的衰落?。干擾隨機化技術如擾碼以及跳頻能夠有效抑制單個用戶所受干擾,而在宏觀上并沒有降低整個系統中的噪聲和干擾。交織分多址技術能夠分開并且消除其他用戶的干擾,在較重負載的系統中有較好的使用前景。
交織分多址(Interleave-division?multiple?access,?IDMA)技術通過給不同的用戶分配不同的交織器消除干擾,相比于其他的正交多址技術具有更高的性能。通過將IDMA技術應用于OFDM中,能夠充分利用兩種技術的優點,在多徑信道環境下提高傳輸吞吐率以及誤碼率性能。在當前的IDMA的技術中,初始信息估計(Elementary?Signal?Estimator,?ESE)方法能夠實現BPSK以及實部和虛部都獨立映射的QPSK調制方法中。
本發明主要針對OFDM-IDMA下行鏈路,提出一種基于高階OFDM-IDMA的鄰小區干擾抑制的接收機,應用本發明中所述初始信息估計(Elementary?Signal?Estimator,?ESE)方法,實現IDMA的高階調制。仿真結果表明,該接收機在不同信道條件下能夠提供較好的檢測性能。
發明內容
本發明的目的在于提出一種基于OFDM-IDMA的高階調制信號的小區間干擾抑制的方法與裝置。
1、基于OFDM-IDMA的鄰小區干擾抑制發射機
圖2所示為OFDM-IDMA的鄰小區干擾抑制的發射機結構。
第????????????????????????????????????????????????小區給用戶發送的比特為,經過turbo編碼之后,編碼序列為,經過擴頻碼之后得到,經過交織器得到頻域信號,中每比特組合映射成星座符號,得到調制序列,映射關系為:
???????????????(1)???????????????????????????????????????
其中,,?是第個基站傳輸的第個符號的第比特,比如:????,則,;?。
經過IFFT得到時域符號,經過信道之后得到接收的信號為。
2、基于OFDM-IDMA的鄰小區干擾抑制接收機?
圖3所示為OFDM-IDMA的鄰小區干擾抑制接收機結構。
接收信號在接收機端去除循環前綴(CP)以及幀間隔(GI)作FFT之后實現得到
????????????????????(2)
其中為兩個維度方差為復高斯白噪聲,未描述簡化之后省略,為經過FFT之后的等效信道。經過ESE得到初始估計信號,經過解交織之后得到,解碼之后得到信號的估計,解碼后的外信息經過再交織得到返回到ESE作為下一次迭代的外信息輸入。
3、接收機中ESE算法
ESE的具體流程如下:
(1)ESE的目的是計算對數似然值:
????????????????????(3)
作為軟解調DEC的輸入。星座圖上的信號點概率可以表示為,根據貝葉斯方程,得到條件概率為:
其中,由此(3)可以得到:????????(4)
其中稱之為的先驗值;
(2)由公式(1)可得:
????????????????????????(5)
其中?為小區所受干擾和噪聲和,由中心定理得到為高斯變量,因此公式(4)中近似符合高斯分布。將概率表示為向量形式,其中,,,令為矩陣的均值和方差矩陣,則概率分布為:
???????????(6)
其中,
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