本發(fā)明涉及到移動通信領(lǐng)域廣義空間調(diào)制系統(tǒng)，具體涉及一種星座點分塊檢測方法。

背景技術(shù)：

空間調(diào)制(Spatial Modulation，SM)是一種新型的低復(fù)雜度的多輸入多輸出(Multiple-Input Multiple-Output，MIMO)技術(shù)，與傳統(tǒng)的方案相比，SM技術(shù)擁有更大的吞吐量，更簡單的收發(fā)器的設(shè)計，更好的能源效率的權(quán)衡。然而SM的缺點在于吞吐量隨著發(fā)射天線數(shù)目的以2為底的對數(shù)的值的增加而增加。因此，當(dāng)發(fā)射天線的數(shù)目很大時，SM-MIMO吞吐量增長有限。為了解決這個問題，基于SM技術(shù)的原理，GSM技術(shù)被提出。GSM系統(tǒng)在每個時隙內(nèi)可以同時激活多根發(fā)射天線，從而實現(xiàn)更高的傳輸速率。總的來說，GSM可以看作是空間調(diào)制和復(fù)用的一個組合。相比傳統(tǒng)的空間調(diào)制，GSM引入任意數(shù)量天線的激活天線集合，而不是一個單一的激活天線，作為信息調(diào)制的一個額外的維度。這些額外的維度可以被利用，以實現(xiàn)更高的多樣性和頻譜效率。因此隨著發(fā)射天線數(shù)目的增加，GSM傳輸速率增長得更快。但也增加了低復(fù)雜度接收機的設(shè)計上的挑戰(zhàn)。

在接收端，GSM-MIMO的信號檢測要比傳統(tǒng)的SM-MIMO復(fù)雜得多，因為多根激活的發(fā)送天線的傳輸會引入嚴(yán)重的天線間干擾。GSM接收機需要解碼來自所有可能的發(fā)射天線組合的信息，因此通常需要搜索一個更大的空間。ML檢測被認(rèn)為是同時估計激活的發(fā)射天線組合和調(diào)制符號的。雖然ML檢測器能夠達(dá)到最佳的系統(tǒng)性能，但它需要計算復(fù)雜度過大的窮舉搜索，使ML檢測器在GSM-MIMO中是不切實際的。為GSM設(shè)計一個接近ML性能且低復(fù)雜度的信號檢測方法是一個開放性問題。傳統(tǒng)的檢測方案是采用天線檢測與符號檢測聯(lián)合的檢測方案，屬于窮舉搜索的范疇，具有較好的系統(tǒng)性能，但復(fù)雜度的增加使其不能用于實際中。因此，本發(fā)明介紹了一種分級檢測，即將天線檢測與符號檢測分開進行的檢測方案，以小部分誤碼率的提高換取復(fù)雜度的大大降低。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明旨在解決以上現(xiàn)有技術(shù)的問題。提出了一種在近似ML檢測性能的基礎(chǔ)上，大大地減少了計算復(fù)雜度的基于廣義空間調(diào)制系統(tǒng)的星座點分塊檢測方法。本發(fā)明的技術(shù)方案如下：

一種基于廣義空間調(diào)制系統(tǒng)的星座點分塊檢測方法，其包括以下步驟：

在廣義空間調(diào)制系統(tǒng)的接收端，進行分級檢測，即將天線檢測與符號檢測分開進行；天線檢測選擇基于條件下的最大似然檢測算法的排序準(zhǔn)則進行權(quán)重因子的排序，并選擇最大的權(quán)重因子作為天線組合的索引；符號檢測是將確定的天線組合進行MMSE最小均方誤差線性均衡，得到均衡后的符號向量，再通過對均衡后的符號向量進行星座點碼本分塊這種新的判斷準(zhǔn)則，選擇出與均衡后符號向量對應(yīng)的碼本符號向量，將均衡后的符號向量和碼本符號向量進行歐氏距離的計算，選取其中歐式距離最小的碼本符號向量作為最終的符號向量檢測結(jié)果。

進一步的，所述天線檢測選擇基于條件下的最大似然檢測算法的排序準(zhǔn)則進行權(quán)重因子的排序，并選擇最大的權(quán)重因子作為天線組合的索引具體包括：考慮在信道矩陣已知的情況下，檢測到的符號表示信道矩陣的偽逆矩陣，表示檢測到的符號，I_i表示第i個天線組合，表示信道矩陣的共軛轉(zhuǎn)置矩陣，y表示接收到的信號。令則距離度量值可表示為I_Nr表示N_r維單位矩陣。從公式中，我們可以得到距離度量值只跟天線組合有關(guān)，并且衡量的是y和的子空間之間的歐氏距離的平方，因此，它可以用來衡量y更可能是從哪個天線組合中產(chǎn)生的，通過定理可知，對于接收端，y是一個定值，所以，要使最小化就等價于使最大化，因此，定義為新的權(quán)重因子，選擇最大的u_j，即計算并將其對應(yīng)的作為發(fā)射天線組合的索引。

進一步的，所述將確定的天線組合進行MMSE最小均方誤差線性均衡，得到均衡后的符號向量。具體為：將確定的天線組合在MMSE線性均衡器中進行處理，均衡后的符號向量可以表示為σ²表示系統(tǒng)的噪聲方差，r_MMSE表示均衡后的符號向量，表示信道矩陣的共軛轉(zhuǎn)置矩陣，表示確定的天線組合。

進一步的，所述通過對均衡后的符號向量進行碼本區(qū)域劃分這種新的判斷準(zhǔn)則，選擇出與均衡后符號向量對應(yīng)的碼本符號向量。具體包括步驟：將均衡后的符號向量進行解調(diào)，首先，根據(jù)估計出來的索引找到發(fā)射天線組合，將均衡后的符號向量放入發(fā)送向量中；同時，對照碼本，將按此發(fā)射天線組合進行傳輸?shù)目赡艿南蛄慷颊页鰜?；然后，采用星座點分塊檢測準(zhǔn)則，根據(jù)均衡后符號向量的實部與虛部的正負(fù)，在所有可能的向量中，找出與其實部虛部正負(fù)一致的檢測區(qū)域。

進一步的，所述將均衡后的符號向量和碼本符號向量進行歐氏距離的計算，選取其中歐式距離最小的碼本符號向量作為最終的符號向量檢測結(jié)果。具體包括：采用歐氏距離計算公式s表示碼本符號向量，A表示經(jīng)星座點分塊后所有碼本符號向量的集合。計算均衡后的符號向量與檢測區(qū)域內(nèi)碼本符號向量之間的歐式距離，選擇歐氏距離最小的碼本符號向量作為估計出來的符號向量。

本發(fā)明的優(yōu)點及有益效果如下：

本發(fā)明通過有效的排序準(zhǔn)則估計出天線組合，實現(xiàn)天線檢測與符號檢測的分離，降低計算復(fù)雜度。再通過MMSE線性均衡器的均衡處理以及后續(xù)的判斷準(zhǔn)則，將需要檢測的碼本符號向量搜索范圍進一步的縮小，再次降低計算復(fù)雜度。經(jīng)仿真結(jié)果分析，此方法能夠提供與ML檢測相近的BER性能。

附圖說明

圖1是本發(fā)明提供優(yōu)選實施例的實現(xiàn)流程圖；

圖2是本發(fā)明的方法中星座點分塊檢測例圖；

圖3是本發(fā)明的方法與ML的系統(tǒng)性能仿真對比圖。

具體實施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、詳細(xì)地描述。所描述的實施例僅僅是本發(fā)明的一部分實施例。

本發(fā)明解決上述技術(shù)問題的技術(shù)方案是，

結(jié)合圖1說明本實施方式，本實施方式步驟如下：

步驟一：首先考慮在信道矩陣已知的情況下，檢測到的符號令則距離度量值可表示為從公式中，我們可以得到距離度量值只跟天線組合有關(guān)。并且衡量的是y和的子空間之間的歐氏距離的平方。因此，它可以用來衡量y更可能是從哪個天線組合中產(chǎn)生的。通過定理可知，對于接收端，y是一個定值，所以，要使最小化就等價于使最大化。因此，定義為新的權(quán)重因子。選擇最大的u_j，即計算并將其對應(yīng)的作為發(fā)射天線組合的索引。

步驟二：將所估計的天線組合向量放入MMSE線性均衡器中進行處理。均衡后的向量可以表示為

步驟三：將均衡后的符號進行解調(diào)。這里采用一種新的解調(diào)方式。首先，根據(jù)估計出來的索引找到發(fā)射天線組合，將均衡后的符號放入發(fā)送向量中。同時，對照碼本，將按此發(fā)射天線組合進行傳輸?shù)目赡艿南蛄慷颊页鰜怼Ｈ缓?，如圖2，采用星座點分塊檢測準(zhǔn)則，根據(jù)均衡后符號的實部與虛部的正負(fù)，在所有可能的向量中，找出與其實部虛部正負(fù)一致的檢測區(qū)域。這樣可以極大地減少搜索范圍。

步驟四：最后，采用歐氏距離計算公式計算均衡后的符號與檢測區(qū)域內(nèi)碼本符號之間的歐式距離，選擇歐氏距離最小的碼本符號作為估計出來的符號。

表1是不同系統(tǒng)配置下幾種方法的計算復(fù)雜度；

表1 不同系統(tǒng)配置下幾種方法的計算復(fù)雜度

以上這些實施例應(yīng)理解為僅用于說明本發(fā)明而不用于限制本發(fā)明的保護范圍。在閱讀了本發(fā)明的記載的內(nèi)容之后，技術(shù)人員可以對本發(fā)明作各種改動或修改，這些等效變化和修飾同樣落入本發(fā)明權(quán)利要求所限定的范圍。