CN102651727B - 用于多根天线的sm-ofdm系统中的非相干检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于多根天线的SM-OFDM系统中的非相干检测方法，本发明的非相干检测方法通过在发射端初始化每根天线上的非零子载波得到初始化矩阵，并将其与空间调制矩阵组合成空间调制信号矩阵，进而对每根天线上的非零子载波进行差分编码，在接收端利用不断更新的前M时刻的OFDM解调数据恢复出比特流信息。本发明的方法能够将差分技术应用到了SM-OFDM系统，适合于多根天线的SM-OFDM系统，并且不需要进行信道估计和信道均衡，有效降低了SM-OFDM系统的复杂度。

Description

用于多根天线的SM-OFDM系统中的非相干检测方法

技术领域

本发明属于通信技术领域，特别涉及一种用于多根天线的SM-OFDM系统中的非相干检测方法。

背景技术

传统的多天线技术的复用增益依赖于发射天线和接收天线的正交性，一种新的天线技术空间调制（Spatial Modulation，SM）技术完全避免了码间干扰（Inter-Carrier Interference，ICI），并不要求发射天线和接收天线的正交性。在发射端，比特信息被相应的映射到某个星象点以及特别的天线上发送，而在接收端，根据接收信号估计出发送信息和发送天线序号，即可完全恢复发送信息。而将空间调制与OFDM技术结合（SM-OFDM），通过正交频分复用在多输入多输出（Multiple Input Multiple Output，MIMO）系统中将频率选择性信道转化为平坦衰落信道，从而实现信道估计和均衡。

传统的相干MIMO系统检测中信道估计和载波相位恢复带来的实现复杂度和频谱开销都远大于传统单天线通信系统，而差分信号发射接收不需要信道信息，亦不需要锁相环以恢复载波，从而简化了系统实现，SM-OFDM系统中使用非相干检测方法有着很大的优势。

2010年，S.Sugiura等人针对基于SM系统扩展的新型MIMO系统（STSK，Space-TimeShift Keying）系统提出非相干检测算法（参见文献：S.Sugiura,S.Chen,and L.Hanzo,“Coherent and differential space-time shift keying:a dispersion matrix approach,”IEEE Trans.Commun.,vol.58,no.11,pp.3219-3230,Novermber2010），然而这种非相干检测算法只针对某些特殊的STSK系统，这些STSK系统都有一个共同的特点：系统的弥散矩阵为Hermitian矩阵，而SM系统的弥散矩阵也在上述文献中提到，为一个1维的矩阵，不可能是Hermitian矩阵，因此上述非相干算法不适合SM系统。

发明内容

本发明的目的是解决多天线SM-OFDM系统无法进行非相干检测的问题，提出了一种用于多根天线的SM-OFDM系统中的非相干检测方法。

本发明的技术方案是：一种用于多根天线的SM-OFDM系统中的非相干检测方法，具体在发射端包括如下步骤：

步骤1：初始化每根天线上的第一个非零子载波得到M×M维的初始化矩阵，具体为：第j(j=1,2,...,M)根天线上的参考符号位于第j根天线的第j个子载波上，即第j个时刻只有第j根天线上有数据，其它天线数据为零，其中，M为发射天线的数目；

步骤2：对log₂(M×L)×（N-M）的输入比特流矩阵进行空间调制得到M×（N-M）维的空间调制矩阵，其中，L为星座调制阶数，N为每根天线上一帧OFDM符号子载波的数目；

步骤3：将步骤1得到的初始化矩阵和步骤2得到的空间调制矩阵进行组合得到M×N维的空间调制信号矩阵，所述M×N维的空间调制信号矩阵每一行对应一根天线上的所有子载波，对每根天线上的非零子载波进行差分编码，对每根天线上的差分编码后的N个子载波进行OFDM调制；

具体在接收端包括如下步骤：

步骤5：对每根天线上的数据进行OFDM解调；

步骤6：利用步骤5得到的OFDM解调数据解调恢复原始发送信息比特序列，具体过程如下：

利用前M时刻的OFDM解调数据对后N-M时刻的OFDM解调数据进行检测，具体为：

对第M+n时刻的检测具体为：分别利用第1,2,…,M时刻的OFDM解调数据对第M+n时刻的OFDM解调数据进行检测，得到每个时刻的L个检测数据，进而得到前M时刻所有的M×L个检测数据，从M×L个检测数据中选择最小的检测数据对应的时刻和星座符号，利用选择的时刻和星座符号进行空间解调恢复出比特流信息，并利用当前M+n时刻的数据更新选择的时刻的数据；从n=1开始重复该过程，直至n=N-M。

进一步的，步骤6所述的分别利用第1,2,…,M时刻的OFDM解调数据对第M+n时刻的OFDM解调数据进行检测具体采用最大似然检测算法。

本发明的有益效果：本发明的非相干检测方法通过在发射端初始化每根天线上的非零子载波得到初始化矩阵，并将其与空间调制矩阵组合成空间调制信号矩阵，进而对每根天线上的非零子载波进行差分编码，在接收端利用不断更新的前M时刻的OFDM解调数据恢复出比特流信息。本发明的方法能够将差分技术应用到了SM-OFDM系统，适合于多根天线的SM-OFDM系统，并且不需要进行信道估计和信道均衡，有效降低了SM-OFDM系统的复杂度。

附图说明

图1是本发明的非相干检测方法发射端示意图。

图2是两根发射天线的空间调制映射表格示意图。

图3是本发明的非相干检测方法接收端示意图。

具体实施方式

下面将结合附图，给出本发明的具体实施例。在阐述具体实施方式之前，首先介绍其中所用的术语：

M表示发射天线的数目，R表示接收天线的数目，L为调制阶数，N为每根天线上一帧OFDM符号子载波的数目；Q为P×(N-M)的二进制比特流矩阵，P=log₂(M×L);U∈C^M×N-M为Q经过空间调制后的空间调制矩阵，T∈C^M×M为初始化矩阵，S∈C^M×N为空间调制信号矩阵，由U和T矩阵组成，前M×M维为T矩阵，后M×(N-M)维为U矩阵。S_i（i=1,2,…,M）为S的第i行，表示第i根天线上的所有子载波构成的矢量，S_i(l)为S_i第l个非零子载波；X∈C^M×N为对S每行非0元素进行差分编码得到的差分矩阵，即对每根根天线上的非零子载波进行差分编码后得到的矩阵，X_i为X的第i行，表示第i根天线上差分编码后的N个子载波所构成的矢量，X_i(l)表示X_i的第l个非零子载波，由空间调制的性质可知：矩阵S和X的每一列都只有一个非零元素；传输矩阵X(m)∈C^M×1，(m=1,2,...,N)表示X的第m列，即m时刻的发射矢量；Y∈C^R×N，表示每根天线上经过OFDM解调后的接收矩阵，Y(m)∈C^R×1表示Y的第m列，即m时刻的接收矢量；H(m)∈C^R×M和V(m)∈C^R×1分别指m时刻的信道系数及0均值高斯噪声，其中假设相邻的信道系数近似不变H(m)≈H(m-1)，其中，H_k(m)表示H(m)的第k列。

首先对本发明提出SM-OFDM非相干检测系统的工作过程进行说明，具体工作原理如图1，图2和图3表示。

在发射端对每根天线上的非零子载波进行初始化，第j根天线的第一个非零子载波位于该天线的第j个子载波上；初始完每根天线上的第一个非零子载波后开始进行空间调制，每P个比特进行映射，前log₂(M)比特选择天线，剩下的log₂(L)比特进行L-PSK调制后由选择的天线传输；然后将每根天线上的非零子载波进行差分编码，编码完毕后进行OFDM调制发射出去。

图2为两根天线的空间调制映射表格，P=3，M=2，L=4，1个比特来选择天线，2个比特来选择星座符号，并由选择的天线传输。

对于接收端假设相邻信道系数很接近，接收机将接收到的数据进行OFDM解调后，利用初始化的数据特性进行最大似然（Maximum Likelihood，ML）解调。

具体展开如下：

具体在发射端包括如下步骤：

步骤1：初始化每根天线上的第一个非零子载波得到M×M维的初始化矩阵T，具体为：第j(j=1,2,...,M)根天线上的参考符号位于第j根天线的第j个子载波上，即第j个时刻只有第j根天线上有数据，其它天线数据为零；

步骤2：对log₂(M×L)×（N-M）的输入比特流矩阵进行空间调制得到M×(N-M)维的空间调制矩阵U；

步骤3：将步骤1得到的初始化矩阵T和步骤2得到的空间调制矩阵U进行组合得到M×N维的空间调制信号矩阵S，所述M×N维的空间调制信号矩阵每一行对应一根天线上的所有子载波，对每根天线上的非零子载波进行差分编码，对每根天线上的差分编码后的N个子载波进行OFDM调制；

X_i(l)=X_i(l-1)S_i(l),(1<l<N);X_i(1)=S_i(1);

具体在接收端包括如下步骤：

步骤4：系统经过瑞利和高斯信道；

步骤5：对每根天线上的数据进行OFDM解调后得到R×N维接收矩阵Y；

步骤6：利用步骤5得到的OFDM解调数据解调恢复原始发送信息比特序列，具体过程如下：

（6.1）对于第1到第M时刻的接收数据，第m时刻的接收数据的天线索引为m。

Y(m)为m时刻的接收矢量，由于初始化的特殊性及SM-OFDM系统的特点，由于OFDM的特性，接收数据可以表示如下：

Y(m)=H(m)X(m)+V(m)；

由于初始化的矩阵很特殊，故对于前M时刻的发射数据：X(m)=(0,…,X_m(1),…,0)^T,

Y(m)=H_m(m)⊙X_m(1)+V(m)，其中，⊙表示点乘。

因此，对于第1到第M时刻的接收数据，第m时刻的接收数据的天线索引为m，在之后的检测过程中，第1到第M时刻的数据不断更新作为整个检测过程中的参考符号。

（6.2）利用第1到第M时刻接收数据已知的天线索引检测后面接收数据的天线索引值及星座符号。

对于后N-M时刻的发射数据：X(m)=(0,…,X_k(l),…,0)^T,

Y(m)=H_k(m)⊙X_k(l)+V(m)，表示接收数据来自第k根发射天线；

Y(m-1)=H_q(m-1)⊙X_q(l’)+V(m-1)，表示接收数据来自第q根发射天线；

X_k(l)=X_k(l-1)S_k(l)；

Y(m)=Y(k)⊙S_k(l)+N(m),k=1,2,…,M；

N(m)≈V(k)⊙S_k(l)+V(m)。

利用前M时刻的OFDM解调数据对后N-M时刻的OFDM解调数据进行检测，具体为：

对第M+n时刻的检测具体为：分别利用第1,2,…,M时刻的OFDM解调数据对第M+n时刻的OFDM解调数据进行检测，得到每个时刻的L个检测数据，进而得到前M时刻所有的M×L个检测数据，从M×L个检测数据中选择2范数最小的检测数据对应的时刻和星座符号，利用选择的时刻和星座符号进行空间解调恢复出比特流信息，并利用当前M+n时刻的数据更新选择的时刻的数据；从n=1开始重复该过程，直至n=N-M。

这里，步骤6所述的分别利用第1,2,…,M时刻的OFDM解调数据对第M+n时刻的OFDM解调数据进行检测具体采用最大似然检测算法。为了便于理解上述过程，在此给出如下的伪代码：

for i=M+1:N

for j=1:M

$(\hat{j},\hat{s})=\arg \underset{s\&Element;C^{(1,L)}}{\underset{j\&Element;(1,M)}{\min }}\left|\right|Y\left(i\right)-Y\left(j\right)*s\left|\right|$

$Y\left(\hat{j}\right)=Y\left(i\right)$

end

end

其中，s为L-PSK星座符号。

通过检测出

可以得知该时刻的天线索引值，然后更新对应时刻的接收数据表示该接收数据矢量主要是来自第

发射天线上最近的非零子载波。

本发明的非相干检测方法通过在发射端初始化每根天线上的非零子载波得到初始化矩阵，并将其与空间调制矩阵组合成空间调制信号矩阵，进而对每根天线上的非零子载波进行差分编码，在接收端利用不断更新的前M时刻的OFDM解调数据恢复出比特流信息。本发明的方法能够将差分技术应用到了SM-OFDM系统，适合于多根天线的SM-OFDM系统，并且不需要进行信道估计和信道均衡，有效降低了SM-OFDM系统的复杂度。本发明的方法对发射天线和接收天线没有限制，解决了多天线SM-OFDM系统无法进行非相干检测的问题。

本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。

Claims (2)

1.一种用于多根天线的空间调制OFDM系统中的非相干检测方法，具体在发射端包括如下步骤：

步骤1：初始化每根天线上的第一个非零子载波得到M×M维的初始化矩阵，具体为：第j(j=1,2,...,M)根天线上的参考符号位于第j根天线的第j个子载波上，即第j个时刻只有第j根天线上有数据，其它天线数据为零，其中，M为发射天线的数目；

步骤2：对log₂(M×L)×（N-M）的输入比特流矩阵进行空间调制得到M×（N-M）维的空间调制矩阵，其中，L为星座调制阶数，N为每根天线上一帧OFDM符号子载波的数目；

步骤3：将步骤1得到的初始化矩阵和步骤2得到的空间调制矩阵进行组合得到M×N维的空间调制信号矩阵，所述M×N维的空间调制信号矩阵每一行对应一根天线上的所有子载波，对每根天线上的非零子载波进行差分编码，对每根天线上的差分编码后的N个子载波进行OFDM调制；

具体在接收端包括如下步骤：

步骤5：对每根天线上的数据进行OFDM解调；

步骤6：利用步骤5得到的OFDM解调数据解调恢复原始发送信息比特序列，具体过程如下：

利用前M时刻的OFDM解调数据对后N-M时刻的OFDM解调数据进行检测，具体为：

对第M+n时刻的检测具体为：分别利用第1,2,…,M时刻的OFDM解调数据对第M+n时刻的OFDM解调数据进行检测，得到每个时刻的L个检测数据，进而得到前M时刻所有的M×L个检测数据，从M×L个检测数据中选择最小的检测数据对应的时刻和星座符号，利用选择的时刻和星座符号进行空间解调恢复出比特流信息，并利用当前M+n时刻的数据更新选择的时刻的数据；从n=1开始重复该过程，直至n=N-M。

2.根据权利要求1所述的非相干检测方法，其特征在于，步骤6所述的分别利用第1,2,…,M时刻的OFDM解调数据对第M+n时刻的OFDM解调数据进行检测具体采用最大似然检测算法。

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