本發(fā)明屬于無線通信技術(shù)領(lǐng)域，涉及多輸入多輸出(multiple-inputmultiple-output,mimo)、稀疏碼多址(sparsecodemultipleaccess,scma)技術(shù)以及相關(guān)的信號檢測技術(shù)，具體的說是涉及一種用于mimo-scma系統(tǒng)的低復(fù)雜度檢測方法。

背景技術(shù)：

隨著移動互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展，各種新興業(yè)務(wù)不斷涌現(xiàn)，現(xiàn)有的第四代移動通信系統(tǒng)(4g)網(wǎng)絡(luò)將無法滿足未來的需求。目前，非正交多址技術(shù)受到業(yè)界的廣泛關(guān)注，被視為5g網(wǎng)絡(luò)中最具潛力的關(guān)鍵空口技術(shù)，scma技術(shù)就是非正交多址技術(shù)中的一種候選技術(shù)方案。scma技術(shù)是一種新型多址技術(shù)，它將用戶的信息進(jìn)行高維調(diào)制、稀疏擴頻處理后，可以實現(xiàn)不同用戶的碼字在相同的資源塊上非正交疊加，其中用戶數(shù)可以數(shù)倍于資源數(shù)，特別適用于5g通信中的熱點高容量、海量連接、低延時接入等應(yīng)用場景。mimo技術(shù)由來已久，其采用的多天線技術(shù)可以在不增加額外帶寬的條件下成倍地提升頻譜效率，同時具有抗多徑衰落的優(yōu)勢，在第四代移動通信系統(tǒng)(4g)、無線局域網(wǎng)(wirelesslocalareanetwork,wlan)等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用?？紤]到傳統(tǒng)mimo技術(shù)的優(yōu)勢，mimo技術(shù)與scma技術(shù)的結(jié)合，作為一種新的傳輸方案(下文簡稱mimo-scma)，可以進(jìn)一步提高頻譜效率、提升系統(tǒng)容量、改善誤碼率性能，是下一代無線移動通信技術(shù)研究熱點之一。mimo-scma系統(tǒng)下行鏈路如圖1所示。

在通信系統(tǒng)中，接收機的設(shè)計往往直接關(guān)系到系統(tǒng)的性能與成本。針對mimo-scma系統(tǒng)，目前典型的算法可以分為兩類：一類是最大似然(maximumlikelihood,ml)檢測算法，屬于聯(lián)合檢測算法，需要聯(lián)合搜索多個用戶所有可能發(fā)送的碼字，其優(yōu)點是具有最佳的誤碼率性能，但是其復(fù)雜度隨著用戶個數(shù)、發(fā)射天線數(shù)和碼字?jǐn)?shù)呈指數(shù)增長，因此極高的復(fù)雜度限制了ml算法在實際通信系統(tǒng)中的應(yīng)用；另一類是zf-mpa/mmse-mpa算法，即將zf/mmse檢測與消息傳遞(messagepassingalgorithm,mpa)檢測結(jié)合的方式，即其優(yōu)點是復(fù)雜度低，但是檢測性能較差。為此，針對上述檢測算法的局限性，本發(fā)明提出了一種近ml性能的低復(fù)雜度的檢測算法。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明針對mimo-scma系統(tǒng)提出了一種近ml性能的低復(fù)雜度的檢測方法，其主要思路是：(1)通過對接收信號進(jìn)行zf或者mmse檢測，再對各天線上的多用戶的數(shù)據(jù)進(jìn)行mpa檢測，得到初始解；(2)對mimo-scma系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行線性等效變換，轉(zhuǎn)換為mimo系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型；(3)若初始解的ml代價值小于門限值，即直接輸出初始解，算法終止；(4)若初始解不滿足門限值，則對初始解進(jìn)行鄰域搜索，將前m個最優(yōu)鄰域解作為m個初始解。對當(dāng)前m個解同時進(jìn)行鄰域搜索，對每個當(dāng)前解各保留n個最優(yōu)鄰域解，然后在m×n個鄰域解中保留前m個不同的最優(yōu)解作為下次迭代的當(dāng)前解，如此進(jìn)行循環(huán)迭代搜索，直至算法滿足終止條件而停止。

本發(fā)明的技術(shù)方案是：

mimo-scma系統(tǒng)下行鏈路如圖1所示，具體步驟如下：

步驟1：產(chǎn)生信息比特。假設(shè)系統(tǒng)用戶數(shù)為j，資源數(shù)為k，基站端發(fā)射天線數(shù)為t，每個用戶的接收天線數(shù)為r，碼本碼字?jǐn)?shù)為m，則在基站端生成總的信息比特數(shù)為jtlog2(m)。

步驟2：scma編碼。首先，將各個用戶的比特流bj映射至n維的星座，即高維調(diào)制；然后將n維的非零星座點映射至k維碼字(n<k)，即稀疏擴頻。

步驟3：在基站端，各個用戶的信息經(jīng)過scma編碼后得到的碼字疊加在一起，經(jīng)過天線發(fā)送出去，經(jīng)過無線信道后到達(dá)不同的用戶。

步驟4：接收端進(jìn)行信號檢測。在mimo-scma系統(tǒng)下行鏈路中，對于接收端的某個用戶，其接收信號可以表示為：

y＝hx+n

其中，表示基站端的發(fā)送碼字，表示接收端的接收符號向量，表示加性高斯白噪聲向量，其元素服從均值為0、方差為σ²的高斯分布。信道矩陣h為：

ml檢測雖然具有最優(yōu)的檢測性能，但其復(fù)雜度極高，難以應(yīng)用于實際的通信系統(tǒng)中，而zf-mpa、mmse-mpa檢測算法雖然復(fù)雜度低，但檢測性能較差。為此，本發(fā)明提出了一種近最優(yōu)性能的低復(fù)雜度的檢測方法，具體流程如圖2所示，其詳細(xì)步驟如下：

步驟4-1：對接收信號y進(jìn)行mmse檢測，得到檢測符號為

步驟4-2：對各個天線上檢測符號進(jìn)行mpa檢測，分離各個用戶的信息，得到初始解s0。

步驟4-3：對mimo-scma系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行線性等效變換，轉(zhuǎn)換為mimo系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型：

其中為接收符號，為高斯白噪聲，為發(fā)送符號向量，其元素為psk/qam調(diào)制符號。等效變換后的信道矩陣為：

其中f為scma因子圖矩陣，df為每個資源上沖突的用戶數(shù)，θu(u＝1,...,df)為高維調(diào)制星座的旋轉(zhuǎn)角度。

步驟4-4：引入門限值vth，若則直接輸出最終解算法終止；

步驟4-5：否則，獲得m個初始解。通過對s0進(jìn)行鄰域搜索，得到m個初始解，并置為當(dāng)前解

其中函數(shù)s0的鄰域集合為與s0僅有一個或幾個符號不同的所有向量集合。以s＝[+1,-1,-1,+1,+1,-1]^t為例，僅有一個調(diào)制符號不同的鄰域集合可以定義為：

步驟4-6：對于第i次循環(huán)，對當(dāng)前m個解進(jìn)行鄰域搜索，對每個當(dāng)前解保留前n個最優(yōu)鄰域解

步驟4-7：從得到的m×n個解向量，即集合c中，選擇前m個最優(yōu)解作為下次循環(huán)的當(dāng)前解

步驟4-8：如果前一次循環(huán)得到的最小ml代價值小于或等于當(dāng)前迭代的最小ml代價值，即

則算法終止，最終解為

步驟4-9：否則，將下一次循環(huán)的當(dāng)前解更新為

并回到步驟4-6，繼續(xù)執(zhí)行循環(huán)流程，直至滿足終止條件或者達(dá)到循環(huán)上限，算法即終止。

步驟4-10：對最終輸出的解向量進(jìn)行數(shù)字解調(diào)，恢復(fù)得到原始比特信息。

本發(fā)明的有益效果是：

本發(fā)明針對mimo-scma系統(tǒng)提出了一種低復(fù)雜度的檢測方法，該方法的優(yōu)點主要體現(xiàn)在：該檢測方法在誤碼率性能上相較于mmse-pma檢測算法有明顯優(yōu)勢，且復(fù)雜度比mmse-pma檢測算法略有增長，因此相較于ml算法具有低復(fù)雜度的優(yōu)勢。

附圖說明

圖1是mimo-scma系統(tǒng)框圖；

圖2是本發(fā)明提出的針對mimo-scma系統(tǒng)低復(fù)雜度檢測方法的流程圖。

具體實施方式

發(fā)明內(nèi)容部分已經(jīng)對本發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行了詳細(xì)描述，在此不再贅述。