一種聯合檢測方法及其裝置的制作方法

專利名稱：一種聯合檢測方法及其裝置的制作方法
技術領域：
本發明涉及數據傳輸的抗干擾檢測，具體涉及通信系統中數據傳輸的應
用maximum-likelihood sequence estimation最大似然序列檢測，簡稱MLSE, 主要手段的聯合檢測方法及其裝置。
背景技術：
目前，數據傳輸中誤碼，特別是實際的無線通訊基帶傳輸系統，串擾是 難以避免的。當串擾影響嚴重時，必須對整個系統的傳遞函數進行校正或均 衡，使其接近無失真傳輸條件。接收端的均衡器通常置于接收機的中頻或基 帶，產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，尤其在高數據率的無線傳輸系統，衰落會帶來嚴重的碼間串擾。
目前的數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，自適應均衡和非自適應均衡，橫向結構和格型結構；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，其計算復雜度、代價、收斂速度、穩定性、跟蹤性能等也不相同， 有相應的適用范圍。
最大似然序列檢測作為 一種性能最優的檢測方法，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果。由于MLSE不采用均衡濾波器，因而避免了 增強已引入的噪聲，在復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。但是其復雜度成為算法設計所關注的重點。Viterbi算法利用格圖 對MLSE進行了簡化，在序列長度、關聯長度帶來的復雜度逐漸增大的情況 下，可以通過次優的截斷方法減小延遲時間和序列路徑存儲等相關的存儲空 間，并在一定的截斷長度參數下保證一定的精確性。但對于經過預編碼的序 列并不能簡單的應用上述算法，而需要根據系統整體結構設計算法以追求更 高的性能代價比，在滿足性能要求的情況下降低復雜度。
尤其是DFT-S-OFDM系統，在發送端采用DFT變換對序列進行了預編 碼，在提高性能的同時使大量數據的相關聯，單純利用MLSE的復雜度過高 對硬件及其處理能力要求高而不易在接收端實現。

發明內容
本發明需要解決的技術問題是提供一種聯合檢測方法及其裝置，在保證 一定性能增益的基礎上降低MLSE復雜度，可以解決數據傳輸特別是 DFT-S-OFDM系統中基帶部分由于發送端預編碼引入的相關數據，在經過 多徑信道和噪聲疊加后，在接收端應用最大似然序列檢測算法檢測時導致的 高復雜度問題。
本發明的上述第一個技術問題這樣解決，提供一種聯合檢測方法，應用 在通訊系統中，由接收端依信道矩陣H對其提取的用戶信號Y進行檢測， 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；將用戶信號變換列向量y'，可能列向量S ,白噪聲 變換列向量『'和所述上三角矩陣/ ,均以一定長度為單位按行劃分為K段； 其中，所述可能列向量s是任一未經預編碼的可能發送符號序列向量，所述 白噪聲變換列向量由白噪聲向量W變換而來，所述白噪聲向量W是白噪聲 AWGN在頻i或的響應
<formula>formula see original document page 5</formula>
1.2) 迭代最大似然檢測從第K段到第l段依次遍歷所有所述可能列向 量S的對應段，依最大似然準則反復迭代從中選出與用戶信號變換列向量7' 對應段最大似然的作為發送序列X的對應段；
1.3) 將所述發送序列X各段組合輸出作為最終檢測結果。
按照本發明提供的MLSE聯合檢測方法，所述長度可以選擇和設定。
按照本發明提供的MLSE聯合檢測方法，所述接收端還包括干擾信號恢 復器和消除器，所述聯合檢測方法還包括利用所述恢復器恢復所述4全測結果 對應的信道內的信號，視為對其他用戶的干擾信號，由所述消除器進行消除。
按照本發明提供的MLSE聯合檢測方法，所述通訊系統可以是光纖數據 傳輸系統、微波數據傳輸系統、衛星數據傳輸系統或移動通訊系統中基帶傳 輸部分。
按照本發明提供的MLSE聯合檢測方法，尤其應用在DFT-S-OFDM系 統或IFDMA系統中基帶傳輸部分。
本發明的另一個技術問題這樣解決，提供一種聯合檢測裝置，內置在通 訊系統中接收端內，包括信道估計器和其輸出端上進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。
按照本發明提供的MLSE聯合檢測裝置，所述信道矩陣分解模塊位于所 述信道估計器和塊ML檢測器之間。
按照本發明提供的MLSE聯合檢測裝置，所述信道矩陣分解模塊內置在 所述信道估計器中。
按照本發明提供的MLSE聯合檢測裝置，所述分割長度選擇模塊是獨立部件。
按照本發明提供的MLSE聯合檢測裝置，所述分割長度選擇模塊內置在 所述塊ML^r測器中。
按照本發明提供的MLSE聯合檢測裝置，所述通訊系統可以是光纖數據 傳輸系統、微波數據傳輸系統、衛星數據傳輸系統或移動通訊系統中基帶傳 輸部分。
按照本發明提供的MLSE聯合檢測裝置，尤其應用在DFT-S-OFDM系 統或IFDMA系統中基帶傳輸部分。
本發明提供的MLSE聯合檢測裝置，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算法的復雜度，在 保證一定性能增益的基礎上，以少量檢測性能為代價大大降低了檢測復雜
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 實際應用，尤其應用在DFT-S-OFDM系統中基帶傳輸部分。


下面結合附圖和具體實施例進一步對本發明進行詳細說明。
圖1是DFT-S-OFDM系統發送端信號處理示意圖。 圖2是DFT-S-OFDM系統接收端信號處理示意圖。 圖3是本發明提供的MLSE簡化檢測裝置結構示意圖。
具體實施例方式
下面僅以DFT-S-OFDM系統基帶傳輸部分為例具體說明本發明，本發 明類似的還可以應用在其他數據傳輸領域。
首先，說明本發明思想
(-)本發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H進行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/ 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y'， s ， 均以該一定長度為單位按行對應 劃分為K段，每段表示為《，A, & ,釅r * = l.X,此處S是任一可能 未經預編碼的發送符號序列向量，W是AWGN在頻域的響應，y是接收符 號的列向量，g'*y，『'=；=g'是正交矩陣e的逆矩陣。
從經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果，得到判定的發送序列的其中一段A;
經過與I^,'、 &_2'.......《反復迭代的最大似然判決，可以依次得到A—。
A—2......、《，將^ "(1.X)組合，可以得到最終的判決序列。
第二，說明本發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"分割長度選擇"也送入塊ML檢測器31，對參與運算的信號進行分割，ML檢 測器31通過內部分段迭代運算，判決并組合輸出正確的輸入信號。
本發明簡化的MLSE檢測裝置除了各自的部件外，還可以包括干擾信號 恢復器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，恢復 為空中接口形式的信號，視為對其他用戶的干擾信號，由干擾信號消除器 34進行消除，從而減小對其他用戶的干擾。
第三，以使用本發明方法和裝置解決DFT-S-OFDM系統實際問題為例 詳細說明本發明
(-)發送端數據發送調制過程，如圖1所示，在DFT-S-OFDM系統中， 輸入的bit流是首先經過調制，得到的符號經過DFT預編碼，進行載波分配 后，加循環前綴后發送，經多徑衰落信道，引入噪聲，之后被接收端接收進 行檢測判決。特別DFT-S-OFDM技術，在步驟12:子載波映射前加上的一 個步驟11: DFT變換，實現數據符號頻域的擴展，從而在提供更好的子栽 波映射以降低峰均比PAPR的同時，^吏大量符號之間產生了相關性，相當于 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系統中，各用戶輸入的bit流經串并變 換，每m個bit劃為一組，進行星座映射，得到相應符號，即調制。用戶1 的符號可表示為S,'，S"…，^,';用戶"的符號可表示為S/7，^，...， ^/;式 中上標用于區分用戶，腳標表示用戶符號的序號，其中的風,表示用戶"分配 的子載波數。將不同用戶"的符號分別作乾點的DFT變換，得到經過預編 碼的符號向量。用戶"預編碼后的符號可表示為C,"，C二...， CM/。將所有用 戶的變換所得按照一定規則分配到子載波上，即子栽波映射。可用集中式分 配、分布式分配或其他分配方式將預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^乂21...^乂乂22...^22丄1^2"...0^,0...0)";采 用分布式分配后的子載波向量(0...0,0:110:12.丄1, 丄21/...^'<^2...(^/,0...0)\
分配之后的符號依序作W點的DFT變換，其中7V二M,+M2+…+M"經過加 入循環前綴、串并變換的處理發送至多徑衰落信道。
(二)接收端數據接收解調過程，如圖2所示，接收端首先進行步驟21: OFDM解調，解調中首先去掉接收信號的循環前綴后，對它作快速傅立葉變
換fast Fourier transform,簡稱FFT;然后依次進行步驟22:對用戶進行載 波逆映射，步驟23:從中提取目標用戶信號，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。可以獲得檢測用戶的信號向量。對于本發明來說，MLSE算法 檢測器是經過簡化的MLSE算法4全測器。以上完整的過程可以表示為式I :
y = //*尸*5 + ^ I
其中，y是接收到的列向量，即iv"的矩陣；s是經調制后的符號列 向量，即A^l的矩陣；P表示對輸入序列作預編碼和載波分配綜合函數；//
是信道矩陣，即i^iv方陣；w為高斯白噪聲在頻域的響應。
由于每個用戶的輸入bit流相互獨立，且預編碼是針對單個用戶進行的， 因此式I可以簡化為式II:
U"]《J"]*CU"]+Ww>] II
其中參數皆是針對用戶"而言，y_是接收到的單個用戶列向量，即 Mjl矩陣；s_是經調制后的用戶符號列向量，即M^l矩陣；此處i^僅 為預編碼，即M^Af"的方陣，不涉及栽波分配過程。其中，A/;是分配給此 用戶"的子載波數，Mu為25的倍數。
由上述DFT-S-OFDM的結構可知，預編碼的存在，使用戶"的M"個符 號關聯起來。無論從對Mu的分配要求，還是從以后發展角度考慮，使用 MLSE算法檢測的情況下，都需要一種降低復雜度，保證性能的優化算法來 適應發展的趨勢。這也是本發明的立足點。
在子載波映射前的預編碼可以實現數據符號在頻域的擴展，從而能提供 更好的子載波映射以降低峰均比PAPR,與此同時也使數據產生了相關性。 用戶"長為M"的待判序列，崖,,個符號是相互關聯的，帶來了檢測時延和寄 存器的代價，大大增大了計算復雜度。
G)為了盡量不破壞這樣的相關性，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降低，降低復雜度。
在接收端式II可改寫為式III:
y = // *S +『 III
此處S是任一可能未經預編碼的發送符號序列向量，H代表信道的頻域 響應與DFT變換的共同作用，W是AWGN在頻域的響應，y是接收符號的 列向量，即用戶信號列向量。通過將i/進行QR分解，將/f分為一個正交 矩陣2和一個上三角矩陣7 )。這樣可得式IV和式V:
y = 2*尺"+『 IV
不妨令，則式V可改寫為式VI: y'=i *S +『' VI
此處i 是一個M^Mu的方陣。把列向量y', i , S , 均以一定長
為單位按行劃分為若千段，此處被劃分在一段中的行數稱為分割長度，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<formula>formula see original document page 10</formula>
分解后可得式VII和式VIII::
少<formula>formula see original document page 10</formula>; 預 同樣可遞推得到其他少的表達式。
由于上述結構，且"是估計得到的已知值，在式vn中，y4，及4已知，依 最大似然判決規則
<formula>formula see original document page 10</formula> IX 其中
<formula>formula see original document page 10</formula>
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 決結果，得到x4 。其中八(力是對數似然函數log-likelihood ftmction， LLF, S是
候選序列列向量。
由式YHI將已判決的;C4,及已知的乂，及3， i ;代入，經最大似然判決，得
到A。此處由于帶入了判決結果A,可能會引入判決誤差，而對A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果之上，因而會造成誤差 的積累。當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 法是可以應用的。如此就解決了大量符號關聯的問題。
最后，總結說明本發明實質本發明提出的簡化的最大似然序列檢測算 法，通過將預編碼和頻域響應的聯合矩陣進行QR分解，將要檢測向量分成 維數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雜度，從而有很高的應用價值。
權利要求
1、一種聯合檢測方法，應用在通訊系統中，由接收端依信道矩陣H對其提取的用戶信號Y進行檢測，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；將用戶信號變換列向量Y′，可能列向量S，白噪聲變換列向量W′和所述上三角矩陣R，均以一定長度為單位按行劃分為K段；其中，所述可能列向量S是任一未經預編碼的可能發送符號序列向量，所述白噪聲變換列向量由白噪聲向量W變換而來，所述白噪聲向量W是白噪聲AWGN在頻域的響應，Y′＝Q-1*Y，W′＝Q-1*W；1.2)迭代最大似然檢測從第K段到第1段依次遍歷所有所述可能列向量S的對應段，依最大似然準則反復迭代從中選出與用戶信號變換列向量Y′對應段最大似然的作為發送序列X的對應段；1.3)將所述發送序列X各段組合輸出作為最終檢測結果。
2、 根據權利要求1所述聯合檢測方法，其特征在于，所述長度可以 選擇和設定。
3、 根據權利要求1所述聯合檢測方法，其特征在于，所迷接收端還 包括干擾信號恢復器和消除器，所述聯合;^測方法還包括利用所述恢復器恢 復所述檢測結果對應的信道內的信號，視為對其他用戶的干擾信號，由所述 消除器進行消除。
4、 根據權利要求1所述聯合檢測方法，其特征在于，所述通訊系統 可以是光纖數據傳輸系統、微波數據傳輸系統、衛星數據傳輸系統或移動通 訊系統中基帶傳輸部分。
5、 一種聯合檢測裝置，內置在通訊系統中接收端內，包括信道估計 器和其輸出端上進行最大似然序列檢測的塊ML檢測器，其特征在于，還包 括與所述塊ML檢測器連接、進行信道矩陣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。
6、 根據權利要求5所述聯合檢測裝置，其特征在于，所述信道矩陣 分解模塊位于所述信道估計器和塊ml檢測器之間。
7、 根據權利要求5所述聯合檢測裝置，其特征在于，所述信道矩陣 分解才莫塊內置在所述信道估計器中。
8、 根據權利要求5所述聯合檢測裝置，其特征在于，所述分割長度 選擇模塊是獨立部件。
9、 根據權利要求5所述聯合檢測裝置，其特征在于，所述分割長度 選擇模塊內置在所述塊ml檢測器中。
10、 根據權利要求5所述聯合檢測裝置，其特征在于，所述通訊系統 可以是光纖數據傳輸系統、微波數據傳輸系統、衛星數據傳輸系統或移動通 訊系統中基帶傳輸部分。
全文摘要
本發明涉及一種聯合檢測方法及其裝置，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和檢測用的發送符號序列向量進行分段；從尾到頭對每一段向量進行最大似然迭代檢測；組合輸出判決結果。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算法的復雜度，在保證一定性能增益的基礎上，以少量檢測性能為代價大大降低了檢測復雜度，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，從而便于實際數據傳輸抗干擾檢測應用。
文檔編號H04L25/03GK101170529SQ200610150330
公開日2008年4月30日 申請日期2006年10月26日 優先權日2006年10月26日
發明者張峻峰 申請人:中興通訊股份有限公司