張延武,居美艷
(河海大學(xué) 江蘇 南京 211100)
中繼通信技術(shù)近年來研究廣泛,利用中繼節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)通信接力的方式可以顯著提高無線通信系統(tǒng)的性能[1]。當(dāng)中繼節(jié)點(diǎn)裝備多根天線時,便形成了MIMO中繼系統(tǒng)。對于單向MIMO中繼系統(tǒng)的性能提升,理論研究已經(jīng)成熟,常見方法是聯(lián)合源節(jié)點(diǎn)預(yù)編碼矩陣和中繼節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)矩陣進(jìn)行最優(yōu)化求解[2]。由于更加符合實(shí)時性要求,雙向MIMO中繼系統(tǒng)成為了目前研究熱點(diǎn)[3-5]。
目前很多文獻(xiàn)對雙向MIMO中繼系統(tǒng)采取的性能研究,是基于雙時段的模型[3-5]。即時段1信號被發(fā)送到中繼,時段2由中繼進(jìn)行信號轉(zhuǎn)發(fā)。在時段2中,中繼節(jié)點(diǎn)要面對兩個信道進(jìn)行預(yù)均衡,計算復(fù)雜度較高。文獻(xiàn) [3]考慮了MMSE(Minimum Mean Square Error,最小均方誤差)準(zhǔn)則下的最優(yōu)預(yù)編碼矩陣,但是在中繼矩陣簡略了對目的節(jié)點(diǎn)本身信號的處理,會有性能上的損失。文獻(xiàn)[4]和[5]假設(shè)模型并求出最優(yōu)解,但是都是建立在中繼節(jié)點(diǎn)瞬時高效率的假設(shè)上,難以實(shí)際應(yīng)用。在文中提出的模型中,中繼節(jié)點(diǎn)分時段對通信節(jié)點(diǎn)進(jìn)行信號轉(zhuǎn)發(fā),各階段預(yù)編碼矩陣遵循MMSE準(zhǔn)則,以達(dá)到信號的可靠傳輸。
文章推導(dǎo)了該模型下的算法及其復(fù)雜度,仿真了該系統(tǒng)的誤比特率,對于雙向MIMO中繼系統(tǒng)的可靠性傳輸?shù)难芯烤哂袇⒖家饬x。
如圖1所示,考慮由兩個對等通信節(jié)點(diǎn)(1,2),一個中繼節(jié)點(diǎn)(R)構(gòu)成的MIMO通信系統(tǒng)。節(jié)點(diǎn)1,2分別裝有N根天線,中繼節(jié)點(diǎn)R裝備M根天線。通信過程分為3個時段。在時段1,節(jié)點(diǎn)S1、S2同時發(fā)送信息,節(jié)點(diǎn)i發(fā)出的信號矢量,i=1,2,其中為通信節(jié)點(diǎn)i發(fā)出的 N×1信號矢量,而Bi為節(jié)點(diǎn)i處的N×N預(yù)處理矩陣。此時,中繼節(jié)點(diǎn)的接收信號yr有
式中,Hr,1,i=1,2 是中繼節(jié)點(diǎn)到通信節(jié)點(diǎn) i的 M×N 矩陣,是中繼節(jié)點(diǎn)處的M×1噪聲矢量。
圖1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Structure of the system
時段2中,中繼節(jié)點(diǎn)用M×M轉(zhuǎn)發(fā)矩陣F1對合并接收信號yr處理后,向節(jié)點(diǎn)1發(fā)送信號,時段3中,中繼節(jié)點(diǎn)向節(jié)點(diǎn)2發(fā)送用M×M轉(zhuǎn)發(fā)矩陣F2處理yr后的信號。根據(jù)式(1),節(jié)點(diǎn)1和2處的接收信號為
式中 Hi,r,i=1,2 是通信節(jié)點(diǎn) i到中繼節(jié)點(diǎn)的信道矩陣,ni,i=1,2是節(jié)點(diǎn)i處的噪聲矢量。
由于節(jié)點(diǎn)i已知自身的發(fā)送信號si和信道狀態(tài)信息Hi,rFHr,iBi,則(2)、(3)式所表示的接收信號中的自身信號部分可以消除,據(jù)此,通信節(jié)點(diǎn)處有用接收信號可以表示成下式:
為了分析三時段雙向MIMO中繼模型的系統(tǒng)性能,文章介紹所提模型各時段預(yù)編碼處理方法,完成從發(fā)送到接收完畢的一個工作流程的理想信號分析。然后分析系統(tǒng)誤碼率,介紹與傳統(tǒng)方法的不同所在。最后分析算法的復(fù)雜度,給出本文算法與經(jīng)典方法的乘法復(fù)雜度對比。
時段1:
通信節(jié)點(diǎn)對發(fā)送信號的預(yù)均衡矩陣Bi遵循MMSE準(zhǔn)則:
其中HH為矩陣H的轉(zhuǎn)置矩陣,參數(shù)βi,r為通信節(jié)點(diǎn)i到中繼節(jié)點(diǎn)預(yù)編碼矩陣中的縮放因子,作用是為了保證發(fā)射信號的功率恒定。
根據(jù)文獻(xiàn)[1],縮放因子 βi,r為
中繼節(jié)點(diǎn)R在接收到合并信號yr后,對yr乘以兩路功放因子 β-11,rβ-12,r,以消除其中一項因子,另一項將在目的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行消除。
根據(jù)式(1),有
時段2:
式中為預(yù)均衡矩陣,對(10)式求解
式中ER為中繼節(jié)點(diǎn)R的功率,為中繼節(jié)點(diǎn)向通信節(jié)點(diǎn) 1 的轉(zhuǎn)發(fā)矩陣,βr,1為功控因子為信號的功率
時段2結(jié)束后,進(jìn)入時段3,中繼節(jié)點(diǎn)向通信節(jié)點(diǎn)2發(fā)送信號,工作流程與時段2具有對稱性,分析時段2結(jié)束后所得信號s2的誤碼率采用蒙特卡羅方法時,統(tǒng)計的誤碼性能即為整個系統(tǒng)的誤比特率。
此時,系統(tǒng)完成一個通信流程。由于在時段2,3采用對通信節(jié)點(diǎn)分步發(fā)送的方式,避免了文獻(xiàn)[3]中因?qū)νㄐ殴?jié)點(diǎn)同步發(fā)送,造成的中繼處理矩陣F不對稱的問題。文獻(xiàn)[3]所代表的2時段雙向MIMO中繼模型中,對合并接收信號yr處理后的信號要經(jīng)過不同信道到達(dá)各通信節(jié)點(diǎn),要把對中繼與通信節(jié)點(diǎn)間的各條信道的預(yù)處理集中在中繼處理矩陣F中。具體的處理就是按中繼天線數(shù)與通信節(jié)點(diǎn)天線數(shù)的不同比例情況下分類討論最優(yōu)解[6-7],中繼處理矩陣F過于復(fù)雜,造成時段2的發(fā)送環(huán)節(jié)瞬時計算量過大。下面推導(dǎo)提供了文中繼處理矩陣Fi與[3]的中繼處理矩陣的計算量對比,表明了文章中模型簡化了通信流程的計算復(fù)雜度。
利用了點(diǎn)到點(diǎn)分步執(zhí)行MMSE準(zhǔn)則下的預(yù)編碼,避免了聯(lián)合優(yōu)化方案中矩陣反復(fù)迭代導(dǎo)致計算量過大的問題。節(jié)點(diǎn)1,2天線數(shù)為N,中繼節(jié)點(diǎn)天線數(shù)為M。
文章所提算法的乘法復(fù)雜度為
文獻(xiàn)[3]所提算法的乘法復(fù)雜度涉及矩陣的奇異值分解,文獻(xiàn)[8]給出的一種較先進(jìn)的計算機(jī)奇異值分解的方法,指出其數(shù)量級約為20n3,我們這里的統(tǒng)計就按照這個簡化值計算。
由表1可以看出,當(dāng)簡化奇異值分解計算時,文獻(xiàn)[3]給出算法的復(fù)雜度約為本文算法的10倍,文中所提算法擁有較低的復(fù)雜度。
表1 不同天線數(shù)下的乘法復(fù)雜度比較(N=M=4)Tab.1 Multiplication complexity of different antenna number
采用Matlab軟件對所提供算法性能進(jìn)行仿真,假定每對天線間信道相應(yīng)服從具有零均值的復(fù)高斯獨(dú)立同分布,并假設(shè)所有節(jié)點(diǎn)可以通過反饋信道獲得實(shí)時的信道狀態(tài)信息。實(shí)驗:中繼節(jié)點(diǎn)天線數(shù)Nr=4,通信節(jié)點(diǎn)天線數(shù)Ni=4,i=1,2。為了考察不同算法的預(yù)編碼性能,統(tǒng)一在時段1進(jìn)行簡單的MMSE準(zhǔn)則下的預(yù)編碼,以誤比特率(BER)性能作為系統(tǒng)性能衡量指標(biāo),比較了本文策略,傳統(tǒng)ZF準(zhǔn)則下兩條極聯(lián)策略和經(jīng)典的兩時段雙向MIMO策略的系統(tǒng)性能。由于系統(tǒng)模型有細(xì)微差別,這里的誤碼率都是統(tǒng)計從節(jié)點(diǎn)1到節(jié)點(diǎn)2的誤比特率,并非同時統(tǒng)計兩個通信節(jié)點(diǎn)。
圖2 算法誤碼率比較Fig.2 Comparison of algorithms on BER
圖2給出了各預(yù)編碼策略間誤比特率的比較,橫坐標(biāo)為信噪比(SNR),縱坐標(biāo)為誤比特率(BER)。從圖中可以看出,所提算法與傳統(tǒng)算法相比,誤比特率性能接近,且優(yōu)于傳統(tǒng)ZF準(zhǔn)則下的策略。
文中提出了一種具有低計算復(fù)雜度的3時段雙向MIMO中繼模型和相應(yīng)的預(yù)編碼算法,所提方案誤碼性能接近傳統(tǒng)的2時段雙向MIMO模型,簡化了中繼預(yù)處理矩陣。在復(fù)雜了系統(tǒng)工作流程的同時,取得了較低的計算復(fù)雜度。仿真結(jié)果證明了本文算法犧牲較少的性能后較大地降低了傳統(tǒng)方法的計算復(fù)雜度。
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