專利名稱：一種基于分塊qr分解的mlse簡化檢測方法及其裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及無線通訊系統(tǒng)中基帶傳輸?shù)目垢蓴_;f企測，具體涉及單載波系 統(tǒng)、特別是DFT-S-OFDM系統(tǒng)下被檢測數(shù)據(jù)大量相關(guān)的情況下，應(yīng)用 maximum-likelihood sequence estimation最大似然序列4全測，筒稱MLSE ，作 為接收端主要手段的檢測方法及其裝置。
背景技術(shù)：
對于實際的基帶傳輸系統(tǒng)，串?dāng)_是難以避免的。當(dāng)串?dāng)_影響嚴(yán)重時，必 須對整個系統(tǒng)的傳遞函數(shù)進(jìn)行校正或均衡，使其接近無失真?zhèn)鬏敆l件。接收 端的均衡器通常置于接收機(jī)的中頻或基帶，產(chǎn)生與信道特性相反的特性，用 來抵消信道的時變、多徑傳播特性引起的干擾，尤其在高數(shù)據(jù)率的無線傳輸 系統(tǒng)，衰落會帶來嚴(yán)重的碼間串?dāng)_。
目前的數(shù)字濾波器或均衡器可以分為時域均衡和頻域均衡，線性均衡 和非線性均衡，自適應(yīng)均衡和非自適應(yīng)均衡，橫向結(jié)構(gòu)和格型結(jié)構(gòu)；算法上
可分為迫零算法、MMSE算法和RLS算法及它們的各種變體等等。不同的 均衡器，其計算復(fù)雜度、代價、收斂速度、穩(wěn)定性、跟蹤性能等也不相同， 有相應(yīng)的適用范圍。
最大似然序列檢測作為一種性能最優(yōu)的檢測方法，用于檢測符號序列。 它的基本思想是遍歷所有可能的輸入序列，從中選出與接收符號具有最大相 似性的輸入序列作為檢測結(jié)果。由于MLSE不采用均衡濾波器，因而避免了 增強(qiáng)已引入的噪聲，在復(fù)雜度可以接受的前提下有著良好的性能，是首選的 檢測方法。但是其復(fù)雜度成為算法設(shè)計所關(guān)注的重點。Viterbi算法利用格圖 對MLSE進(jìn)行了簡化，在序列長度、關(guān)聯(lián)長度帶來的復(fù)雜度逐漸增大的情況 下，可以通過次優(yōu)的截斷方法減小延遲時間和序列路徑存儲等相關(guān)的存儲空 間，并在一定的截斷長度參數(shù)下保證一定的精確性。但對于經(jīng)過預(yù)編碼的序
列并不能筒單的應(yīng)用上述算法，而需要根據(jù)系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)設(shè)計算法以追求更 高的性能代價比，在滿足性能要求的情況下降低復(fù)雜度。
DFT-S-OFDM系統(tǒng)，在發(fā)送端采用DFT變換對序列進(jìn)行了預(yù)編碼，在 提高性能的同時使大量數(shù)據(jù)的相關(guān)聯(lián)，單純利用MLSE的復(fù)雜度過高對硬件 及其處理能力要求高而不易在接收端實現(xiàn)。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明需要解決的技術(shù)問題是提供一種MLSE簡化檢測方法及其使用 裝置，在保證一定性能增益的基礎(chǔ)上降低復(fù)雜度，可以解決DFT-S-OFDM 系統(tǒng)中由于發(fā)送端預(yù)編碼引入的相關(guān)數(shù)據(jù)，在經(jīng)過多徑信道和噪聲疊加后， 在接收端應(yīng)用最大似然序列檢測算法檢測時導(dǎo)致的高復(fù)雜度問題。
本發(fā)明的第一個技術(shù)問題這樣解決，提供一種基于分塊QR分解的 MLSE簡化檢測方法，應(yīng)用在單載波系統(tǒng)基帶傳輸中，由接收端依信道矩陣 H對其提取的用戶信號Y進(jìn)行檢測，包括以下步驟
1.1) 分塊QR分解將所述信道矩陣H分解為一個正交矩陣Q和一個上 三角矩陣R的乘積并將該上三角矩陣W以 一定長度CL為單位按行和列劃分 為分塊上三角矩陣；再將信號變換列向量r',發(fā)送列向量S ,白噪聲變換 列向量『'以該長度CL為單位按行對應(yīng)劃分為K段；所述發(fā)送列向量S是任 一可能未經(jīng)預(yù)編碼的發(fā)送符號序列向量，所述白噪聲變換列向量W'由白噪聲 向量W變換而來，所述白噪聲向量W是白噪聲AWGN在頻域的響應(yīng)，其 中，y' =* :r ,『'=g-1 *『；
1.2) 最大似然迭代檢測從第K段到第l段逆向遍歷所有所述發(fā)送列向 量s的對應(yīng)段，依最大似然準(zhǔn)則反復(fù)迭代從中選出與用戶信號變換列向量y 對應(yīng)段最大似然的作為發(fā)送序列X的對應(yīng)段；
1.3) 將所述發(fā)送序列X的各段按順序組合輸出作為最終檢測結(jié)果。
按照本發(fā)明提供的MLSE簡化檢測方法，所述K為大于或等于二的自然數(shù)。
按照本發(fā)明提供的MLSE筒化檢測方法，用戶信號Y即用戶信號向量
5
Y。
按照本發(fā)明提供的MLSE筒化檢測方法，所述長度CL可以選擇和設(shè)定， 用于調(diào)節(jié)檢測方法的復(fù)雜度和性能。
按照本發(fā)明提供的MLSE簡化檢測方法，所述接收端還包括干擾信號恢 復(fù)器和消除器，所述MLSE簡化檢測方法還包括利用所述恢復(fù)器恢復(fù)所述檢 測結(jié)果對應(yīng)的空中接口形式的信號，視為對其他用戶的干擾信號，由所述消 除器進(jìn)行消除。
按照本發(fā)明提供的MLSE簡化檢測方法，所述單載波系統(tǒng)包括但不限制 于DFT-S-OFDM系統(tǒng)或IFDMA系統(tǒng)。
本發(fā)明的另一個技術(shù)問題這樣解決，提供一種基于分塊QR分解的 MLSE簡化檢測裝置，內(nèi)置在單載波系統(tǒng)中接收端內(nèi)，包括信道估計器和其 輸出端上進(jìn)行最大似然序列檢測的塊ML檢測器，還包括與所述塊ML檢測 器連接、進(jìn)行信道矩陣QR分解的信道矩陣分解模塊和與所述塊ML檢測器 連接、選擇劃分長度的分割長度選擇模塊。
按照本發(fā)明提供的MLSE簡化檢測裝置，所述信道矩陣分解模塊是位于 所述信道估計器和塊ML檢測器之間的獨立模塊。
按照本發(fā)明提供的MLSE簡化檢測裝置，所述信道矩陣分解模塊內(nèi)置在 所迷信道估計器中。
按照本發(fā)明提供的MLSE簡化檢測裝置，所述分割長度選擇模塊是獨立模塊。
按照本發(fā)明提供的MLSE簡化檢測裝置，所述分割長度選擇模塊內(nèi)置在 所述塊ML檢測器中。
按照本發(fā)明提供的MLSE簡化檢測裝置，所述單載波系統(tǒng)包括但不限制 于DFT-S-OFDM系統(tǒng)或IFDMA系統(tǒng)。
本發(fā)明提供的MLSE簡化檢測裝置及其方法，通過對信道矩陣的分塊 QR分解使分段MLSE處理用戶信號成為可能，大大降低了 MLSE算法的復(fù) 雜度，在保證一定性能增益的基礎(chǔ)上，以少量檢測性能為代價大大降低了檢 測復(fù)雜度，使得簡化后的檢測方法和裝置對硬件及其處理能力要求一般，從
而l更于實際應(yīng)用。
下面結(jié)合附圖和具體實施例進(jìn)一步對本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)說明。
圖1是DFT-S-OFDM系統(tǒng)發(fā)送端信號處理示意圖。 圖2是DFT-S-OFDM系統(tǒng)接收端信號處理示意圖。 圖3是本發(fā)明提供的MLSE簡化檢測裝置結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實施例方式
首先，說明本發(fā)明思想
(-)本發(fā)明提供了一種簡化的MLSE檢測算法，包括以下步驟 將信道矩陣/Z進(jìn)行QR分解，即將H分為一個正交矩陣2和一個上三 角矩陣i ,并將上三角矩陣i 以一定長度為單位按行和列劃分為KxK分塊 上三角矩陣；再將列向量r, S , r'，均以該一定長度為單位按行對應(yīng) 劃分為K段，每段表示為《，A, & ，『r A = l.x，此處S是任一可能 未經(jīng)預(yù)編碼的發(fā)送符號序列向量，W是AWGN在頻域的響應(yīng)，r是接收符 號的列向量，= g'" , g1*^ ; = g'是正交矩陣0的逆矩陣。
從經(jīng)過分段處理的候選輸入序列s中選出與接收序列列向量有最大 似然的序列作為判決結(jié)果，得到判定的發(fā)送序列的其中 一段&;
經(jīng)過與)^'、 ......."'反復(fù)迭代的最大似然判決，可以依次得到AV,、
A—2...... 、 ^，將^ ^e(l.X)組合，可以得到最終的判決序列。
第二，說明本發(fā)明提供了一種簡化的MLSE檢測裝置，如圖3所示，至 少包括信道估計器32、信道矩陣QR分解模塊35、塊ML檢測器31。其 中，ML檢測器31連接或內(nèi)置分割長度選擇模塊36。
信道矩陣QR分解模塊35將信道估計器32估計出的信道矩陣H進(jìn)行 QR分解，送入塊ML檢測器31,同時分割長度選擇模塊36也將參數(shù)"分 割長度選擇"也送入塊ML檢測器31，對參與運算的信號進(jìn)行分割，ML檢
測器31通過內(nèi)部分段迭代運算，判決并組合輸出正確的輸入信號。
本發(fā)明簡化的MLSE檢測裝置除了各自的部件外，還可以包括千擾信號 恢復(fù)器33和干擾信號消除器34，已判決出的信號通過干擾信號恢復(fù)，恢復(fù) 為空中接口形式的信號，視為對其他用戶的干擾信號，由千擾信號消除器 34進(jìn)行消除，從而減小對其他用戶的干擾。
第三，以使用本發(fā)明方法和裝置解決DFT-S-OFDM系統(tǒng)實際問題為例 詳細(xì)說明本發(fā)明
(-)發(fā)送端數(shù)據(jù)發(fā)送調(diào)制過程，如圖1所示，在DFT-S-OFDM系統(tǒng)中， 輸入的bit流是首先經(jīng)過調(diào)制，得到的符號經(jīng)過DFT預(yù)編碼，進(jìn)行載波分配 后，加循環(huán)前綴后發(fā)送，經(jīng)多徑衰落信道，引入噪聲，之后被接收端接收進(jìn) 行檢測判決。特別DFT-S-OFDM技術(shù)，在步驟12:子載波映射前加上的一 個步驟11: DFT變換，實現(xiàn)數(shù)據(jù)符號頻域的擴(kuò)展，從而在提供更好的子載 波映射以降低峰均比PAPR的同時，使大量符號之間產(chǎn)生了相關(guān)性，相當(dāng)于 大大增加了約束長度，因而Viterbi的格圖檢測算法在這里已不再適用。
考慮有"個用戶的DFT-S-OFDM系統(tǒng)中，各用戶輸入的bit流經(jīng)串并變 換，每m個bit劃為一組，進(jìn)行星座映射，得到相應(yīng)符號，即調(diào)制。用戶1 的符號可表示為^A1,…，、、用戶"的符號可表示為S,，S/,...，、";式 中上標(biāo)用于區(qū)分用戶，腳標(biāo)表示用戶符號的序號，其中的肘 表示用戶"分配 的子載波數(shù)。將不同用戶"的符號分別作似,,點的DFT變換，得到經(jīng)過預(yù)編 碼的符號向量。用戶"預(yù)編碼后的符號可表示為q"，C/,..., Cw,,"。將所有用 戶的變換所得按照一定規(guī)則分配到子載波上，即子載波映射?？捎眉惺椒?配、分布式分配或其他分配方式將預(yù)編碼后的符號分配到子載波上。采用集 中式分配后的子載波向量(0...0, ...0/1^12^2...^22丄1^2"...^/,0...0)';采 用分布式分配后的子載波向量(0...0，(:|'(:,2.丄|1" .丄/.工;1/^:...^'',0...0)''。 分配之后的符號依序作W點的DFT變換，其中A^M,+A^+…+M。,。經(jīng)過加 入循環(huán)前綴、串并變換的處理發(fā)送至多徑衰落信道。
仁)接收端數(shù)據(jù)接收解調(diào)過程，如圖2所示，接收端首先進(jìn)行步驟21: OFDM解調(diào)，解調(diào)中首先去掉接收信號的循環(huán)前綴后，對它作快速傅立葉變 換fast Fourier transform,簡稱FFT;然后依次進(jìn)行步驟22:對用戶進(jìn)行載
波逆映射，步驟23:從中提取目標(biāo)用戶信號，步驟24:送MLSE算法檢測 器，通過分支步驟241:信道估計，輸入的信道估計值，可以獲得檢測用戶 的信號向量?？梢垣@得檢測用戶的信號向量。對于本發(fā)明來說，MLSE算法 檢測器是經(jīng)過簡化的MLSE算法檢測器。以上完整的過程可以表示為式I
其中，y是接收到的列向量，即A^l的矩陣；s是經(jīng)調(diào)制后的符號列 向量，即iVH的矩陣；P表示對輸入序列作預(yù)編碼和載波分配綜合函數(shù)；W 是信道矩陣，即A^W方陣；w為高斯白噪聲在頻域的響應(yīng)。
由于每個用戶的輸入bit流相互獨立，且預(yù)編碼是針對單個用戶進(jìn)行的， 因此式I可以簡化為式II:
=凡J"〗*戶證* U"]+11 其中參數(shù)皆是針對用戶"而言，y_是接收到的單個用戶列向量，即 Mji矩陣；s_是經(jīng)調(diào)制后的用戶符號列向量，即M^i矩陣；此處/>_.僅 為預(yù)編碼，即肘 *似,,的方陣，不涉及載波分配過程。其中，M"是分配給此 用戶"的子載波數(shù)，M"為25的倍數(shù)。
由上述DFT-S-OFDM的結(jié)構(gòu)可知，預(yù)編碼的存在，使用戶"的M.,個符 號關(guān)聯(lián)起來。無論從對M"的分配要求，還是從以后發(fā)展角度考慮，使用 MLSE算法檢測的情況下，都需要一種降低復(fù)雜度，保證性能的優(yōu)化算法來 適應(yīng)發(fā)展的趨勢。這也是本發(fā)明的立足點。
在子載波映射前的預(yù)編碼可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)符號在頻域的擴(kuò)展，從而能提供 更好的子載波映射以降低峰均比PAPR,與此同時也使數(shù)據(jù)產(chǎn)生了相關(guān)性。
用戶"長為1,,的待判序列，M"個符號是相互關(guān)聯(lián)的，帶來了檢測時延和寄
存器的代價，大大增大了計算復(fù)雜度。
曰為了盡量不破壞這樣的相關(guān)性，我們采用將矩陣分解和迭代的方法使 得處理的矩陣的維數(shù)降低，降低復(fù)雜度。
在接收端式II可改寫為式III:
y = *s +『 m
此處S是任一可能未經(jīng)預(yù)編碼的發(fā)送符號序列向量，H代表信道的頻域響應(yīng)與DFT變換的共同作用，W是AWGN在頻域的響應(yīng)，r是接收符號的 列向量，即用戶信號列向量。通過將i/進(jìn)行QR分解，將/Z分為一個正交 矩陣2和一個上三角矩陣^ )。這樣可得式IV和式V:
y = g*/ *S +『 IV
不妨令y'= 2—W= 2—'，，則式V可改寫為式VI: r、i " +『' VI
此處i 是一個M,"M"的方陣。把列向量y', i ， S , 『'，均以一定長 為單位按行劃分為若干段，此處被劃分在一段中的行數(shù)稱為分割長度，記為 C丄(誤碼率隨C丄變化)。此處以劃分四段為例，則式VI可用下式表示
、)《^ 卜) _y;o i 2 尺72 x2 wj
_y3 00 i } x3
、乂J [000 [xj ^vv4乂
分解后可得式VII和式V1H::
_y4=i 4*x4 + w4 VII
同樣可遞推得到其他^的表達(dá)式。
由于上述結(jié)構(gòu)，且i 是估計得到的已知值，在式VII中，y4, a已知，依 最大似然判決規(guī)則
j肌=argmax{A(》)} IX
其中
從已確定的候選輸入序列中選出與接收序列有最大似然的序列作為判 決結(jié)果，得到a。其中A(勻是對數(shù)似然函數(shù)log-likelihood fonction,LLF, S是
候選序列列向量。
由式V1II將已判決的A,及已知的h,尺3，《代入，經(jīng)最大似然判決，得 到A。此處由于帶入了判決結(jié)果;^，可能會引入判決誤差，而對^的判斷造 成影響。由于以后的判決都是建立在以前的判決結(jié)果之上，因而會造成誤差 的積累。當(dāng)這種誤差的影響所造成的性能下降在我們允許的條件下，這種算 法是可以應(yīng)用的。如此就解決了大量符號關(guān)聯(lián)的問題。
最后，總結(jié)說明本發(fā)明實質(zhì)本發(fā)明提出的簡化的最大似然序列檢測算 法，通過將預(yù)編碼和頻域響應(yīng)的聯(lián)合矩陣進(jìn)行QR分解，將要檢測向量分成 維數(shù)較小的幾個向量分別作最大似然迭代檢測，以少量性能為代價大大降低 了最大似然序列檢測的復(fù)雜度，從而有很高的應(yīng)用價值。
權(quán)利要求
1、一種基于分塊QR分解的MLSE簡化檢測方法，應(yīng)用在單載波系統(tǒng)基帶傳輸中，由接收端依信道矩陣H對其提取的用戶信號Y進(jìn)行檢測，其特征在于，包括以下步驟1.1)分塊QR分解將所述信道矩陣H分解為一個正交矩陣Q和一個上三角矩陣R的乘積，并將該上三角矩陣R以一定長度CL為單位按行和列劃分為分塊上三角矩陣；再將信號變換列向量Y′，發(fā)送列向量S，白噪聲變換列向量W′以該長度CL為單位按行對應(yīng)劃分為K段；所述發(fā)送列向量S是任一可能未經(jīng)預(yù)編碼的發(fā)送符號序列向量，所述白噪聲變換列向量W′由白噪聲向量W變換而來，所述白噪聲向量W是白噪聲AWGN在頻域的響應(yīng)，其中，Y′＝Q-1*Y，W′＝Q-1*W；1.2)最大似然迭代檢測從第K段到第1段逆向遍歷所有所述發(fā)送列向量S的對應(yīng)段，依最大似然準(zhǔn)則反復(fù)迭代從中選出與用戶信號變換列向量Y′對應(yīng)段最大似然的作為發(fā)送序列X的對應(yīng)段；1.3)將所述發(fā)送序列X的各段按順序組合輸出作為最終檢測結(jié)果。
2、 根據(jù)權(quán)利要求1所述MLSE簡化檢測方法，其特征在于，所述長 度CL可以選擇和設(shè)定。
3、 根據(jù)權(quán)利要求1所述MLSE簡化檢測方法，其特征在于，所述接 收端還包括干擾信號恢復(fù)器和消除器，所述MLSE簡化檢測方法還包括利用 所述恢復(fù)器恢復(fù)所述檢測結(jié)果對應(yīng)的空中接口形式的信號，視為對其他用戶 的干擾信號，由所述消除器進(jìn)行消除。
4、 根據(jù)權(quán)利要求1所述MLSE簡化檢測方法，其特征在于，所述單 載波系統(tǒng)是DFT-S-OFDM系統(tǒng)或IFDMA系統(tǒng)。
5、 一種基于分塊QR分解的MLSE簡化檢測裝置，內(nèi)置在單載波系 統(tǒng)中接收端內(nèi)，包括信道估計器(31)和其輸出端上進(jìn)行最大似然序列檢測的 塊ML檢測器(32)，其特征在于，還包括與所述塊ML檢測器(32)連接、進(jìn)行信道矩陣QR分解的信道矩陣分解模塊(35)和與所述塊ML檢測器(32)連 接、選擇劃分長度的分割長度選擇模塊(36)。
6、 根據(jù)權(quán)利要求5所速MLSE筒化檢測方法，其特征在于，所述信 道矩陣分解模塊(35)位于所述信道估計器(32)和塊ML檢測器(31)之間。
7、 根據(jù)權(quán)利要求5所述MLSE簡化檢測方法，其特征在于，所述信 道矩陣分解模塊(35)內(nèi)置在所述信道估計器(32)中。
8、 根據(jù)權(quán)利要求5所述MLSE簡化檢測方法，其特征在于，所述分 割長度選擇模塊(36)是獨立模塊。
9、 根據(jù)權(quán)利要求5所述MLSE簡化檢測方法，其特征在于，所述分 割長度選擇模塊(36)內(nèi)置在所述塊ML檢測器(M)中。
10、 根據(jù)權(quán)利要求5所述MLSE筒化檢測方法，其特征在于，所述單 載波系統(tǒng)是DFT-S-OFDM系統(tǒng)或IFDMA系統(tǒng)。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種基于分塊QR分解的MLSE簡化檢測方法及其裝置，其中方法包括基于信道矩陣H的分塊QR分解對檢測的用戶信號向量Y和檢測用的發(fā)送符號序列向量進(jìn)行分段；從尾到頭對每一段向量進(jìn)行最大似然迭代檢測；組合輸出判決結(jié)果。其中裝置包括依次連接的信道估計器(32)、信道矩陣分解模塊(35)和塊ML檢測器(31)以及連接或內(nèi)置在所述塊ML檢測器中的分割長度選擇模塊(36)。這種裝置及其方法，分段迭代處理用戶信號向量，大大降低了MLSE算法的復(fù)雜度，在保證一定性能增益的基礎(chǔ)上，以少量檢測性能為代價大大降低了檢測復(fù)雜度，使得簡化后的檢測方法和裝置對硬件及其處理能力要求一般，從而便于實際應(yīng)用。
文檔編號H04L25/02GK101170525SQ20061014099
公開日2008年4月30日 申請日期2006年10月25日 優(yōu)先權(quán)日2006年10月25日
發(fā)明者張峻峰 申請人:中興通訊股份有限公司