基于信道估计误差的检测顺序优化方法及执行该方法的接收机系统与流程

本发明涉及一种基于信道估计误差的检测顺序优化方法以及执行该方法的mmse-osic接收机系统，属于通讯技术领域。

背景技术：

mimo系统通过在不同天线上发送相互独立的数据流显著提高系统的频谱效率，接收端可以采用线性或者非线性的方式进行mimo信号的检测。现有的性能检测方式在发送天线数增加以及高阶调制情况下呈现复杂度高，或者复杂度仍与发送天线以及调制方式的指数次方成正比的现状，单一的mmse接收机以牺牲系统性能为代价大大降低了mimo检测的复杂度，也因此不能满足实际检测中的性能需求。

技术实现要素：

发明目的：提供一种基于信道估计误差的检测顺序优化方法以及执行该方法的mmse-osic接收机系统，以解决现有技术上的问题，在降低复杂度的同时，也进一步提高检测性能。

技术方案：一种基于信道估计误差的检测顺序优化方法，包括以下步骤：

步骤一：利用接收机，通过接收天线接收信号，并获取其中的导频信号；

步骤二：根据实际需求，对所述导频信号进行信道估计，得到估计的信道矩阵；

步骤三：利用信号干扰消除器，消除已检测出的信号对其他信号的干扰；

步骤四：对经过信号干扰消除器的信号进行滤波；

步骤五：检测顺序判决器根据滤波输出值，依据基于信干噪比的判决策略和基于后验检测概率的判决策略确定监测数据层；

步骤六：判决本次检测数据层的估计信号并反馈给干扰器进行迭代。

在进一步的实施例中，步骤一进一步为：

利用在v-blast系统中，发送天线和接收天线分别为nt、nr的时候，获取接收的信号y，其中信号y中所含矩阵服从均值为0、方差为1的nr×nt复高斯矩阵，同时信号中还包含有服从均值为0、方差为n0的复高斯分布的噪声向量。

在进一步的实施例中，步骤二进一步为：

在非理想化的信道传输中，对理想信道下的增益矩阵进行信道增益矩阵的估值，其中添加的估计误差矩阵与原信号中的复高斯矩阵不相关，且服从均值为0、方差为的独立分布。

在进一步的实施例中，步骤三进一步为，通过前序步骤将计算出的信道估计矩阵值以及误差矩阵，利用信号干扰消除器进行干扰数值的去除，得到去除干扰信号的接收导频信号。

在进一步的实施例中，步骤四进一步为，在步骤三之后，获得已去除干扰信号的接收信号，通过mmse进行滤波，过滤杂波得到特定频率的信号并输出，通过mmse第i层数据的滤波系数准则，获取滤波系数并进一步得到第i层数据的滤波输出值，根据第i层数据的滤波系数和滤波输出值，得到在具有误差估计的信道增益矩阵和第i层条件下，第i层滤波输出值的均值和方差，在给定m维星座调制集ω＝{x1,x2,…xm}下，根据第i层数据的滤波值和得到的均值及方差可以进一步得到在具有误差估计的信道增益矩阵和第i层条件下，第i层滤波输出值的概率密度函数pdf。

在进一步的实施例中，步骤五进一步为，在得到经过mmse滤波输出的值后确定本次检测的数据层，其中检测顺序判决器的判决策略分别采用基于信干噪比的判决策略和基于后验检测概率的判决策略；

当前检测的数据层具有比其他未检测层更大的后验信干噪比时，为提高的当前检测的数据层的检测性能，从而减小了错误传播现象，采用基于信噪比的判决策略，其选择检测数据层的确定方式为：

其中，gi为第i层数据的滤波系数、为方差的大小、ρ为信噪比的倒数即n0/es、hi和分别是信道矩阵和包含误差值的信道增益矩阵的第i列；

其次在包含误差矩阵和接收信号已知情况下，当前检测的数据层便通过选择最大后验符号检测概率来获得，假定发送端等概发送符号，则检测的数据层为

进一步为：

其中p为概率密度函数、

一种用于实现上述基于信道估计误差的检测顺序优化方法的mmse-osic接收机系统，主要包含以下模块：

用于获取接收信号中导频信号的第一模块；

用于根据实际需求，对所述导频信号进行信道估计，得到估计的信道矩阵第二模块；

用于消除已检测出的信号对其他信号的干扰的第三模块；

用于对接收的信号进行滤波的第四模块；

用于根据滤波输出值确定监测数据层，依据基于信干噪比的判决策略和基于后验检测概率的判决策略的第五模块；

用于判决本次检测数据层的估计信号并反馈给干扰器进行迭代的第六模块。

在进一步的实施例中，所述第一模块进一步利用在v-blast系统中，发送天线和接收天线分别为nt、nr的时候，获取接收的信号为：y＝hs+n，其中h为服从独立同分布且均值为0、方差为1的nr*nt的复高斯矩阵，s为发送天线发送的符号矢量，均值为0并且s满足上述公式中n表示服从均值为0、方差为n0的复高斯分布的噪声向量；

为减少噪声干扰，划分信号与产生噪声的比重，进一步定义信号与噪声的比值γ0为其发送信噪比，具体表示为:(snr)γ0＝es/n0，为方便优化算式表达，进一步的给出其信噪比的倒数为：ρ＝n0/es。

在进一步的实施例中，所述第二模块进一步在非理想化的信道传输中，对理想信道下的增益矩阵进行信道增益矩阵的估值，其中添加的估计误差矩阵与原信号中的复高斯矩阵不相关，且服从均值为0、方差为的独立分布，当采用最小二乘信道估计时，方差的大小为噪声与导频长度和导频能量相乘后的比值，即其中lp表示为导频长度，ep则为导频能量。

在进一步的实施例中，所述第三模块进一步通过前序步骤将计算出的信道估计矩阵值以及误差矩阵，进行干扰数值的去除，得到去除干扰信号的接收信号。

在进一步的实施例中，所述第四模块进一步在第三模块之后，获得已去除干扰信号的接收信号，通过mmse进行滤波，过滤杂波得到特定频率的信号并输出，通过mmse第i层数据的滤波系数准则获取滤波系数gi，并进一步得到第i层数据的滤波输出值根据第i层数据的滤波系数和滤波输出值，得到在具有误差估计的信道增益矩阵和第i层条件下，第i层滤波输出值的均值和方差在给定m维星座调制集ω＝{x1,x2,…xm}下，根据第i层数据的滤波值和得到的均值及方差可以进一步得到在具有误差估计的信道增益矩阵和第i层条件下，第i层滤波输出值的概率密度函数pdf。

在进一步的实施例中，所述第五模块进一步在得到经过上述mmse滤波输出的值后确定本次检测的数据层，其中检测顺序判决器的判决策略分别采用基于信干噪比的判决策略和基于后验检测概率的判决策略；

当前检测的数据层具有比其他未检测层更大的后验信干噪比时，为提高的当前检测的数据层的检测性能，从而减小了错误传播现象，采用基于信噪比的判决策略，其选择检测数据层的确定方式为：

其中，gi为第i层数据的滤波系数、为方差的大小、ρ为信噪比的倒数即n0/es、hi和分别是信道矩阵和包含误差值的信道增益矩阵的第i列。

其次在包含误差矩阵和接收信号已知情况下，当前检测的数据层便通过选择最大后验符号检测概率来获得，假定发送端等概发送符号，则检测的数据层为

进一步为：

其中p为概率密度函数、将获取到的参数值代入即可得到当前具体的数据层序号。

有益效果：本发明涉及一种基于信道估计误差的检测顺序优化方法以及执行该方法的mmse-osic接收机系统，尤其是一种联合信道估计以及数据检测的优化检测顺序的mmse-osic接收机方法及其系统，首先本发明根据信干噪比进行排序确定发送天线上数据流的检测顺序，然后消除掉检测出信号的影响从而获得接收分集增益，通过上述操作，在多方面的对比下，在很好地折中了复杂度以及检测性能的同时，进一步提高了检测性能，优化检测顺序。

附图说明

图1为本发明考虑信道估计误差的优化检测顺序的mmse-osic接收机结构图。

图2为时不同调制等级下两种策略的ber性能曲线图。

图3为不同天线数下两种策略的ber性能曲线图。

图4为两种场景下两种策略的ber性能曲线图。

具体实施方式

在下文的描述中，给出了大量具体的细节以便提供对本发明更为彻底的理解。然而，对于本领域技术人员而言显而易见的是，本发明可以无需一个或多个这些细节而得以实施。在其他的例子中，为了避免与本发明发生混淆，对于本领域公知的一些技术特征未进行描述。

其中包含字符解释如下：h：信道增益矩阵、含有估计值的信道矩阵、e：误差矩阵、s：发送天线发送的符号矢量、es：信号、n0：噪声、方差、lp：导频长度、ep：导频能量、hi：h的第i列、的第i列、si：发送天线发送的符号矢量中的第i个数据、gi：第i层数据的滤波系数、第i层数据的滤波输出值、单位矩阵、和si条件下的均值、和si条件下的方差、和si条件下的概率密度函数。

如图1为考虑信道估计误差的优化检测顺序的mmse-osic接收机结构，其中包含信道估计模块、干扰消除器模块、mmse滤波模块、检测顺序判决模块、slicing器判决模块。其中，信道估计模块，用于根据接收到的信号y中的导频信号进行信道估计；干扰消除器模块，用于消除已检测出的信号对其他信号的干扰；mmse滤波消除模块，用于将干扰消除后的接收信号进行mmse滤波；检测顺序判决器，用于根据mmse滤波输出的值确定本次检测的数据层；slicing切片器判决模块用于获取检测数据层的估计信号并反馈至干扰消除器中，最终再将经过处理后的所有信号进行输出。

一种基于信道估计误差的检测顺序优化方法，其步骤如下：

步骤一：利用接收机，通过接收天线接收信号，并获取其中的导频信号；

利用在v-blast系统中，发送天线和接收天线分别为nt、nr的时候，获取接收的信号为：y＝hs+n，其中h为服从独立同分布且均值为0、方差为1的nr*nt的复高斯矩阵，s为发送天线发送的符号矢量，均值为0并且s满足上述公式中n表示服从均值为0、方差为n0的复高斯分布的噪声向量；为减少噪声干扰，划分信号与产生噪声的比重，进一步定义其发送信噪比为:(snr)γ0＝es/n0；在上述公式的定义下，更进一步的给出其信噪比的倒数为：ρ＝n0/es。

步骤二：根据实际需求，对所述导频信号进行信道估计，得到估计的信道矩阵；

即根据步骤一中获取到的导频信号进行信道估计，并得到估计的信道矩阵对信道增益矩阵h进行估值计算时，根据进行建模；其中e与h是不相关的信道估计误差矩阵，服从均值为0、方差为的独立分布的复高斯分布；采用最小二乘信道估计时，方差的大小为噪声与导频长度和导频能量相乘后的比值，即其中含有的lp表示为导频长度，ep则为导频能量。

步骤三：利用信号干扰消除器，消除已检测出的信号对其他信号的干扰；

步骤四：利用mmse滤波进行对接收信号的杂乱信号进行过滤，根据mmse第i层数据的滤波系数准则，即第i层数据的滤波系数为；

其中，且α、γ满足和所必须满足式中的hi、分别代表的是理想信道下的增益矩阵h和包含误差增益矩阵的第i列。

根据接收信号的数值和mmse第i层数据滤波系数，可以结合得出第i层数据的滤波输出值为：

进一步获得第i层滤波系数的均值和方差即：

其进一步方差与均值之间的关系为：

在给定m维星座调制集ω＝{x1,x2,…xm}下,根据第i层数据的滤波值和得到的均值及方差进一步得第i层数据滤波输出值的概率密度函数pdf为：

步骤五：根据滤波输出值确定监测数据层，在得到经过上述mmse滤波输出的值后确定本次检测的数据层，其中检测顺序判决器的判决策略分别采用基于信干噪比的判决策略和基于后验检测概率的判决策略，当检测的数据层具有比其他未检测层更大的后验信干噪比时，为提高的当前检测的数据层的检测性能，从而减小了错误传播现象，采用基于信噪比的判决策略，其选择检测数据层的确定方式为：

其次其次在包含误差矩阵和接收信号已知情况下，当前检测的数据层便通过选择最大后验符号检测概率来获得，假定发送端等概发送符号，则检测的数据层为

其中将现有公式整合即可得到当前的数据层序号。

步骤六：判决本次检测数据层的估计信号并反馈给干扰器。

在上述定义的给定情况下，现通过应用呈现图2至图4的效果，其中如图2为导频长度为1的场景，即信道估计较差的场景，其为发射天线和接收天线数量都为8时不同调制等级下两种策略的ber性能曲线，不含有五角星图案的实线为第一种顺序优化策略，包含五角星图案的为第二种优化顺序策略。从图中可以直观的看出在不同调制方式下第二种策略都比第一种策略性能好，当要求误码率达到10^-3，策略二能获取1.5db的性能增益。

图3为为导频长度为1的场景中不同天线数下两种策略的ber性能曲线，其中实线为发射天线和接收天线数量均为8，虚线为发射天线和接收天线数量都为4，从图中可以看出发送接收天线数越多策略二的性能增益就越大，这是因为发送天线数越多，传输的数据流越多，则错误传播现象越严重，而策略二比策略一能更好的降低错误传播，因此性能增益会比策略一更明显。

图4为发射天线和接收天线数量均为4且在qpsk调制方式场景下两种策略的ber性能曲线，从图中可以得出两种场景下策略二性能都要优于策略一，并且都能获得相同的性能增益。这就说明策略二相对于策略一来说适用于各种信道估计误差场景。

基于上述方法，可以构建一种增强mmse-osic接收机系统，包括：

用于获取接收信号中导频信号的第一模块；

用于根据实际需求，对所述导频信号进行信道估计，得到估计的信道矩阵第二模块；

用于消除已检测出的信号对其他信号的干扰的第三模块；

用于对接收的信号进行滤波的第四模块；

用于根据滤波输出值确定监测数据层，依据基于信干噪比的判决策略和基于后验检测概率的判决策略的第五模块；

用于判决本次检测数据层的估计信号并反馈给干扰器的第六模块。

本发明一种基于信道估计误差的检测顺序优化方法以及执行该方法的mmse-osic接收机系统，根据信干噪比进行排序确定发送天线上数据流的检测顺序，然后消除掉检测出信号的影响从而获得接收分集增益，在很好地折中了复杂度以及检测性能的同时，进一步提高了检测性能，优化检测顺序。

如上所述，尽管参照特定的优选实施例已经表示和表述了本发明，但其不得解释为对本发明自身的限制。在不脱离所附权利要求定义的本发明的精神和范围前提下，可对其在形式上和细节上做出各种变化。