[發(fā)明專利]支持快速譯碼的增強(qiáng)型可獲得發(fā)射分集的正交空間調(diào)制方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910238613.1
• 申請(qǐng)日: 2019-03-27
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN110011946B
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-03-31
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王磊
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 西安交通大學(xué)
• 主分類號(hào): H04L25/03
• 分類號(hào): H04L25/03;H04L1/06;H04L1/00;H04B7/0456
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責(zé)任公司 61200
• 代理人: 徐文權(quán)

1.支持快速譯碼的增強(qiáng)型可獲得發(fā)射分集的正交空間調(diào)制方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：設(shè)計(jì)兩組彌散矩陣集合A和B，分別存儲(chǔ)在發(fā)射端；所述彌散矩陣集合A和B中分別有Q個(gè)彌散矩陣；設(shè)計(jì)兩組彌散矩陣集合A和B的具體方法如下：

在一個(gè)具有n_T個(gè)發(fā)射天線和n_R個(gè)接收天線的MIMO系統(tǒng)中，令參數(shù)e_k表示K階單位陣I_K的第k列，則彌散矩陣集合和中的2Q個(gè)彌散矩陣設(shè)計(jì)為：

其中，表示Kronecker積，2×2維矩陣C_i和D_i是SSB碼的八個(gè)彌散矩陣，定義為：

其中，a＝c＝1，d＝-jb；每一個(gè)彌散矩陣集合中包含有Q＝2n_T個(gè)彌散矩陣，且每個(gè)彌散矩陣滿足和

步驟2：信息比特進(jìn)入發(fā)射機(jī)，將所有的信息比特分為三部分，其中第一部分用于在彌散矩陣集合A中選擇P個(gè)矩陣，第二部分用于在彌散矩陣集合B中選擇P個(gè)矩陣，第三部分用于映射成符號(hào)；具體方法如下：

在T個(gè)符號(hào)間隔內(nèi)，總共B＝2log₂f(Q,P)+Plog₂M個(gè)比特進(jìn)入發(fā)射機(jī)，其中表示從Q中取P的組合數(shù)，表示對(duì)x向下取整，且為2的冪次方，串并變換后這些比特?cái)?shù)被分為三部分：

第一個(gè)部分的B₁＝log₂f(Q,P)個(gè)比特用來(lái)從集合的Q個(gè)彌散矩陣中激活P個(gè)，用序號(hào)向量k_m＝[k(1),k(2),…,k(P)]來(lái)表示集合A中被激活的P個(gè)彌散矩陣的序號(hào)，m＝1,…,f(Q,P)；

第二個(gè)部分的B₁＝log₂f(Q,P)個(gè)比特用來(lái)從集合的Q個(gè)彌散矩陣中激活P個(gè)，用序號(hào)向量l_n＝[l(1),l(2),…,l(P)]來(lái)表示集合B中被激活的P個(gè)彌散矩陣的序號(hào)，n＝1,…,f(Q,P)；

第三個(gè)部分的B₂＝Plog₂M個(gè)比特被調(diào)制為P個(gè)M-PSK/QAM符號(hào)其中和分別表示符號(hào)s_p的實(shí)部和虛部；

步驟3：將從集合A中選擇出來(lái)的彌散矩陣與符號(hào)的實(shí)部相乘，將從集合B中選擇出來(lái)的彌散矩陣與符號(hào)的虛部相乘，再將兩個(gè)相乘的結(jié)果相加后發(fā)送到無(wú)線信道中；具體方法如下：

用激活的第p個(gè)彌散矩陣A_k(p)和B_l(p)分別對(duì)第p個(gè)符號(hào)s_p的實(shí)部和虛部進(jìn)行調(diào)制，再將所有的2P項(xiàng)按照如下方式進(jìn)行線性組合，得到n_T×T維的EDA-QSM發(fā)射信號(hào)：

其中，符號(hào)間隔T＝2；

步驟4：在接收端，對(duì)彌散矩陣集合A和B以及實(shí)符號(hào)進(jìn)行排序，構(gòu)建狀態(tài)碼字集合，并對(duì)接收信號(hào)做實(shí)數(shù)化處理；

對(duì)接收信號(hào)做實(shí)數(shù)化處理的具體方法如下：

當(dāng)發(fā)射端發(fā)送(3)式中的n_T×2維EDA-QSM信號(hào)時(shí)，則n_R×2維接收信號(hào)表示為：

其中，H和V分別是n_R×n_T維和n_R×2維的信道矩陣和加性高斯噪聲矩陣，H和V中的每個(gè)元素分別服從和分布，N₀為噪聲方差；對(duì)(4)式兩邊同時(shí)作按列拉直運(yùn)算vec(·)和實(shí)數(shù)化運(yùn)算得到等價(jià)的實(shí)的接收信號(hào)：

對(duì)于復(fù)向量x＝[x₁,x₂,…,x_n]^T，運(yùn)算表示其中，是與序號(hào)向量k_m＝[k(1),k(2),…,k(P)]和l_n＝[l(1),l(2),…,l(P)]相對(duì)應(yīng)的包含有2P個(gè)實(shí)符號(hào)的符號(hào)向量，若P＝Q，即所有的2Q個(gè)彌散矩陣都被同時(shí)激活的話，則是4n_R×4n_T維等價(jià)實(shí)信道矩陣：

其中，是信道矩陣H的實(shí)數(shù)化矩陣，其中的每個(gè)元素按照的形式擴(kuò)展，因而的維數(shù)是2n_R×2n_T，4n_T×2Q維矩陣G是EDA-QSM信號(hào)的生成矩陣：

對(duì)等價(jià)信道矩陣作QR分解，得其中矩陣Q是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)正交陣，矩陣R是一個(gè)2Q×2Q維的上三角矩陣，將代入(5)式后，式子兩邊再同時(shí)左乘Q的轉(zhuǎn)置，即Q^T，由此得EDA-QSM的最大似然譯碼度量為：

其中因此，EDA-QSM方案的ML譯碼器表示為：

對(duì)彌散矩陣集合A和B進(jìn)行排序的方法如下：

按照如下的順序把2Q個(gè)彌散矩陣分為n_T組：

上三角陣R具有如下的分塊正交結(jié)構(gòu)：

其中，每個(gè)子塊E_ij表示其中的元素為任意值的4×4維非零矩陣，i＝1,…,Γ-1，j＝2,…,Γ；每個(gè)子塊D_γ是一個(gè)4×4維的對(duì)角陣，γ＝1,…,Γ，Γ是R中子塊D_γ的個(gè)數(shù)；

實(shí)符號(hào)的排序方法如下：

步驟4-1：定義一個(gè)與k_m和l_n相對(duì)應(yīng)的2×Q維矩陣矩陣的第(1,k(p))個(gè)和第(2,l(p))個(gè)元素分別為和

步驟4-2：對(duì)矩陣作按列拉直操作，得到2Q×1維信號(hào)向量從中看出2P個(gè)實(shí)符號(hào)的排列順序；

步驟4-3：對(duì)每個(gè)實(shí)符號(hào)向量定義2Q×1維的狀態(tài)碼字c_m,n；令和c_m,n(i)分別表示和c_m,n的第i個(gè)元素，若是非零值，則c_m,n(i)＝1，反之，若的值為零，則c_m,n(i)＝0；把所有的f²(Q,P)個(gè)狀態(tài)碼字放到集合中，狀態(tài)碼字集合表示為：

步驟5：再采用狀態(tài)碼字匹配的逐塊球形譯碼方法對(duì)輸入的信息比特進(jìn)行檢測(cè)，具體包括逐塊球形檢測(cè)和狀態(tài)碼字匹配，具體如下：

步驟5-1：逐塊球形檢測(cè)

將(8)式中的符號(hào)向量用x表示，ML度量表示為對(duì)(9)式應(yīng)用SD算法時(shí)，假定第l層與R中的第γ個(gè)塊D_γ相對(duì)應(yīng)，則第l層的當(dāng)前歐式度量表示為：

式中：y_l和x_l分別表示向量y和x的第l個(gè)元素，r_(l,l)表示R的第(l,l)個(gè)元素，r_(l,l+1:L)和x_(l+1:L)分別表示向量[r_(l,l+1),…,r_(l,L)]和[x_l+1,…,x_L]^T，如果第l層與R中的最后一個(gè)塊D_Γ相對(duì)應(yīng)時(shí)，則ξ_l＝0，z_l＝y(tǒng)_l；

令表示第γ個(gè)塊的當(dāng)前歐式度量，與第γ個(gè)塊相對(duì)應(yīng)的四層分別為l＝4γ-3，l＝4γ-2，l＝4γ-1和l＝4γ層，這樣表示為：

令表示第γ個(gè)塊的累積歐式度量，γ＝1,…,Γ，則有：

則：

假定球形檢測(cè)的初始半徑為d，球形譯碼從第Γ個(gè)塊逐塊向第一個(gè)塊搜索，在第γ個(gè)塊，檢查是否滿足條件：

若上述條件滿足則繼續(xù)向下一個(gè)塊搜索，直到所有的分支都被檢查過(guò)；

為了盡可能快地找到(8)式的最優(yōu)解，在每一層對(duì)所有地節(jié)點(diǎn)進(jìn)行排序；令Ω表示一個(gè)正方形M-QAM星座，Ω^R表示Ω的實(shí)部，則Ω^R的大小為由于x中共有2P層符號(hào)是非零的，剩余(L-2P)層符號(hào)為零，因而將第l層的星座定義為在第γ個(gè)塊，該塊所對(duì)應(yīng)的4層符號(hào)分別估計(jì)為：

x_l＝round(z_l/r_(l,l)),(l＝4γ-3,4γ-2,4γ-1,4γ) (17)

式中函數(shù)round(x)表示為取離x最近的整數(shù)；若round(z_l/r_(l,l))∈Φ_l，則將round(z_l/r_(l,l))作為Φ_l的第一個(gè)元素，若則令x_l等于Φ_l的第一個(gè)元素；第l層的上述排序方法用函數(shù)來(lái)執(zhí)行；

利用經(jīng)過(guò)排序后的四層星座[Φ_4γ-3；Φ_4γ-2；Φ_4γ-1；Φ_4γ；]，得到第γ個(gè)塊所對(duì)應(yīng)的所有可能的個(gè)分支，得到第γ個(gè)塊的所有個(gè)分支的操作用函數(shù)Vec_γ＝GenVec(Φ_(4γ-3:4γ))來(lái)執(zhí)行；個(gè)分支一方面用(16)式中的條件進(jìn)行修剪；

步驟5-2：狀態(tài)碼字匹配

在第γ個(gè)塊時(shí)，首先計(jì)算每個(gè)分支x_(4γ-3:4γ)的狀態(tài)向量：

b＝state(x_(4γ-3:4γ)) (18)

令b(4-t)表示b的第t個(gè)元素，t＝3,2,1,0；若x_4γ-t為非零值，則b(4-t)＝1，若x_4γ-t＝0，則b(4-t)＝0；

將第γ個(gè)塊的所有個(gè)分支的狀態(tài)與狀態(tài)碼字集合中與第γ個(gè)塊所對(duì)應(yīng)的4層狀態(tài)碼字進(jìn)行對(duì)比，把凡是狀態(tài)能夠匹配上的分支保留下來(lái)作為第γ個(gè)塊的候選分支cand_γ，令N_γ表示cand_γ中的分支數(shù)；

狀態(tài)碼字集合中共有f²(Q,P)個(gè)合法的狀態(tài)碼字，根據(jù)符號(hào)向量x的當(dāng)前判決值，刪除掉中的那些不能與x的當(dāng)前判決值匹配上的合法狀態(tài)碼字，凡是與x的當(dāng)前判決值的狀態(tài)能夠匹配上的合法狀態(tài)碼字依然保留在集合中，把不能匹配上的狀態(tài)碼字刪除后扔到另一個(gè)集合中；

以上的逐塊球形搜索和碼字匹配方法相互配合工作，直到所有的Γ個(gè)塊中的所有候選分支全部都被檢查完；因此所提出的SCMB-SD算法能夠找到(9)式的最優(yōu)解；最終，保留在集合中的碼字即為最優(yōu)狀態(tài)碼字c_opt，從c_opt能夠逆映射出兩個(gè)序號(hào)向量k_m＝[k(1),k(2),…,k(P)]和l_n＝[l(1),l(2),…,l(P)]，保留在x中的即為(9)式的最優(yōu)解x_opt。