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    大規(guī)模MIMO無線專網(wǎng)下行鏈路檢測算法研究

    2019-08-30 03:33:42孫明通翟立君
    無線電通信技術(shù) 2019年5期
    關(guān)鍵詞:專網(wǎng)吞吐量復(fù)雜度

    孫明通,王 捷,翟立君

    ( 1.東南大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院,江蘇 南京210096;2.中國電子科技集團公司第五十四研究所,河北 石家莊050081)

    0 引言

    大規(guī)模多輸入多輸出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)技術(shù)被提出以后受到學(xué)術(shù)界與工業(yè)界的廣泛關(guān)注,已成為5G的關(guān)鍵技術(shù)。大規(guī)模MIMO可以顯著提高鏈路可靠性、數(shù)據(jù)速率和頻譜效率等性能,目前正在研究其在無線專網(wǎng)的應(yīng)用[1]。大規(guī)模MIMO專網(wǎng)系統(tǒng)中存在的問題是多用戶信號之間的干擾。對于每個用戶的接收機, 由于其處理能力有限及電池功率受限等問題, 其進行過于復(fù)雜的信號檢測和處理不太現(xiàn)實, 為了降低用戶接收機的復(fù)雜度,而將用戶間的干擾在基站側(cè)進行預(yù)消除也成為一種有效的方法。目前線性預(yù)編碼方法主要包括匹配濾波、迫零、規(guī)約化迫零[2],且多為單級。本文提出了多級預(yù)編碼,第一級為BD預(yù)編碼。BD預(yù)編碼主要思想是利用獲取的信道狀態(tài)信息CSI將多用戶MIMO下行信道分為多個單用戶MIMO信道,這些信道之間相互正交,因此可以減少用戶間干擾,同時把多用戶分割為多個單用戶來考慮,使復(fù)雜度大大減少。接下來,進行單用戶預(yù)編碼,以獲得單用戶MIMO的功率增益。

    隨著天線規(guī)模的劇增,大規(guī)模MIMO專網(wǎng)系統(tǒng)信號檢測面臨新挑戰(zhàn),大規(guī)模MIMO信號線性檢測算法復(fù)雜度較低,但檢測性能一般;最大似然檢測算法(ML)理論上性能最優(yōu)[3],但由于其復(fù)雜度較高,難以在實際系統(tǒng)中應(yīng)用。如何降低非線性檢測算法的復(fù)雜度是目前研究的重點[4]?;谒阉鳂涞那蛐巫g碼算法,復(fù)雜度較ML算法低,檢測性能優(yōu)于線性檢測算法[5]。

    1 系統(tǒng)設(shè)計方案

    1.1 多級預(yù)編碼算法

    (1)

    表示為:

    (2)

    (3)

    這也是ZF預(yù)編碼的原理[6]。也就是說:

    (4)

    (5)

    (6)

    (7)

    (8)

    其維度為(ANTRRU×M)×(ANTUE×K)。它具有塊對角化的能力,具體性質(zhì)如下:

    (9)

    (10)

    (11)

    (12)

    (13)

    (14)

    1.2 MMSE算法

    (15)

    其中,

    (16)

    (17)

    理想互易的情況下,將式(9)代入式(15),可得:

    (18)

    那么,第k個用戶的接收信號矩陣可表示為:

    (19)

    從接收機的角度考慮UE側(cè)的接收機實現(xiàn)。對于第k個用戶的接收信號可以表示為:

    (20)

    (21)

    (22)

    根據(jù)式(21)和式(22),式(20)可以簡化為:

    (23)

    第k個用戶的MMSE檢測可以寫為[9-10]:

    (24)

    1.3 基于搜索樹的球形譯碼算法(SSD)

    (25)

    進一步得到:

    D(s〈i〉)=D(s〈i+1〉)+E(s〈i〉) 。

    (26)

    距離增量(DIs):

    (27)

    (28)

    根據(jù)式(26)和式(27),ML算法可以轉(zhuǎn)化為深度優(yōu)先的樹搜索問題 ,如圖1所示。對于2×2 MIMO系統(tǒng),搜索從圖1中的d3開始到d1結(jié)束,得到符號向量s=[s1s2]T,對應(yīng)的部分歐式距離D(s〈1〉)。D(s〈i〉)最小時對應(yīng)的符號向量為當(dāng)前ML解,所有遍歷結(jié)束時的當(dāng)前ML解為最終的ML解,ML解對應(yīng)的符號向量為sML。

    圖1 深度優(yōu)先搜索球形譯碼

    2 仿真

    2.1 系統(tǒng)參數(shù)

    大規(guī)模MIMO專網(wǎng)系統(tǒng)載波頻率為3.5 GHz,基站側(cè)天線有32根,用戶側(cè)共有16個用戶,每個用戶2根天線,2個流。采用16QAM調(diào)制方式,系統(tǒng)帶寬為20 MHz,采樣頻率為30.72 MHz,子載波間隔15 kHz或者7.5 kHz,根據(jù)信道的場景選擇合適的子載波間隔。FFT點數(shù)為2 048或者4 096,也是根據(jù)信道的場景選擇合適的FFT點數(shù)。

    仿真場景為所有用戶均勻分布在基站周圍,系統(tǒng)最大多普勒頻移為10 Hz,編解碼采用1/3碼率的LDPC碼,編碼長度為4 992 bit和5 056 bit,其中吞吐量的計算以bit·s-1·Hz-1為單位,干擾抑制矩陣和預(yù)編碼每12個子載波計算一次,其中干擾抑制矩陣和預(yù)編碼計算方式與1.1節(jié)介紹的一致,信道估計采用LS算法[12]。由于大規(guī)模MIMO專網(wǎng)對系統(tǒng)復(fù)雜度的要求,目前尚未考慮采用迭代檢測算法,本節(jié)所采用的檢測算法為MMSE和SSD檢測算法。信道仿真采用COST207模型中的RA,BU,HT模型[13],分別對應(yīng)項目要求的郊區(qū)、海島、山區(qū)環(huán)境,其最大時延分別為0.6,6.6,17.2 μs,對應(yīng)于采樣點19,203,529。

    仿真中,RA信道由于最大時延較短,采用普通CP,而BU和HT模型由于時延較長,采用拓展CP。因為干擾抑制矩陣及預(yù)編碼矩陣的計算在子載波間隔為7.5 kHz時,每隔90 kHz計算一次,而在子載波間隔為15 kHz時,則是180 kHz計算一次,在相同的信道延時下,子載波間隔小的系統(tǒng)性能越好[14]。對于HT信道模型,由于最大時延超過了子載波間隔為15 kHz時最大CP長度(子載波間隔為15 kHz時拓展CP的最大CP長度為512),而子載波間隔為7.5 kHz時,拓展CP的最大CP長度為1 024,能夠覆蓋HT模型最大時延,所以在子載波間隔為7.5 kHz時系統(tǒng)能夠正常工作。

    2.2 仿真結(jié)果

    在高斯信道下,采用15 kHz子載波間隔,普通CP,調(diào)制方式16QAM,編解碼為LDPC,碼率為1/3。為了驗證各個算法是否正確,采用多級預(yù)編碼算法,線性檢測算法和球形譯碼算法。

    由圖2和圖3可以看出,在高斯信道下比較SSD與MMSE檢測算法的性能,BER=10-5量級時,SSD算法比MMSE大約好0.4 dB;從吞吐量圖上看,SSD算法比MMSE提前一個0.6 dB達到峰值。

    圖2 高斯信道吞吐量曲線

    圖3 高斯信道誤碼率曲線

    在RA信道下,由于最大時延較短,故采用15 kHz子載波間隔和普通CP,調(diào)制方式仍為16QAM,編解碼為LDPC,碼率為1/3。

    由圖4和圖5可以看出,在RA信道下,BER=10-5量級時,SSD算法比MMSE大約好0.4 dB;從吞吐量曲線上看,SSD算法比MMSE提前一個0.4 dB達到峰值。

    圖4 RA信道吞吐量曲線

    圖5 RA信道誤碼率曲線

    在BU信道下,因為最大時延較大,所以采用7.5 kHz子載波間隔和擴展CP,其余條件不變,調(diào)制方式仍為16QAM,編解碼為LDPC,碼率為1/3。

    由圖6和圖7可以看出,在BU信道下,在BER=10-5量級時,SSD算法比MMSE大約好0.6 dB;從吞吐量曲線上看,SSD算法比MMSE提前一個0.7 dB達到峰值。

    圖6 BU信道吞吐量曲線

    圖7 BU信道誤碼率曲線

    在HT信道下,因為最大時延較大,所以采用7.5 kHz子載波間隔和擴展CP,其余條件不變,調(diào)制方式仍為16QAM,編解碼為LDPC,碼率為1/3。

    由圖8和圖9可以看出,在HT信道下,BER=10-5量級時,SSD算法比MMSE大約好0.5 dB;從吞吐量曲線上看,SSD算法比MMSE提前一個0.5 dB達到峰值。

    圖8 HT信道吞吐量曲線

    圖9 HT信道誤碼率曲線

    3 結(jié)束語

    根據(jù)仿真結(jié)果,在滿足大規(guī)模MIMO無線通信專網(wǎng)下行鏈路各項指標(biāo)的條件下,針對不同信道的場景,本文提出的多級預(yù)編碼和檢測算法方案,尤其是基于樹搜索的球形譯碼算法,有效提升了系統(tǒng)的可靠性和有效性,更適合作為專網(wǎng)系統(tǒng)下行鏈路的檢測算法。在未來,球形譯碼算法可與LDPC譯碼算法形成軟迭代算法,可進一步提高誤碼率性能和吞吐量。

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