基于快速独立分量分析的多天线ofdma信号解码方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于通信技术领域，具体设及一种基于快速独立分量分析的多天线CFDMA 信号解码方法。
【背景技术】
[0002] MIMO(Multiple-Input Multiple-〇u1:put)技术充分开发空间资源，利用多个天 线实现多发多收，在不增加频谱资源和天线发送功率的情况下，可W成倍地提高信道容 量，满足未来无线通信中高速数据传输的需求。OFDMA(化thogonal化equen巧Division Multiplexing Acess)是为每个用户分配不同的子载波的一种多址方式。（FDMA使每个子 信道经历平坦衰落，具有抗多径干扰、频谱利用率高等优点。因此充分开发运两种技术的潜 力，将二者结合起来（MIMO-OFDM)可W成为新一代移动通信核屯、技术的解决方案。
[0003] 传统的OFDMA系统在接收端进行解调时，接收端接收到信号后一般先进行信道估 计，根据估计的信道值再进行信号解码，最后去掉CP部分，再进行FFT解调。信道估计方法 可分成基于训练序列的信道估计和盲信道估计。基于训练序列的信道估计算法是指利用接 收机已知的信息来进行信道估计。OFDM系统的信道估计算法一般有：最小平方LS算法， 最小均方误差MMSE算法等。然而基于导频的LS信道估计算法对高斯噪声和多径干扰比较 敏感。MMSE算法估计精度比LS算法有所提高，但计算的复杂度也很高。解码算法一般采 用ZF解码和MMSE解码算法。运些解码解码算法都是基于信道估计的基础上进行的，如果 信道估计不准确，会导致解码算法性能下降。为了增加信道估计的准确性，必须增加训练序 列长度，而训练序列长度增加，会降低系统传输效率。基于信道盲估计的解码算法，利用信 号的统计特性，对多天线信道进行估计，虽然不需要额外的训练序列。但是目前的信道盲估 计方法，同样需要进FFT解调和解码。如果信道估计不准，会引起后续的FFT解调和解码性 能下降。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的是针对现有技术的不足，解决多天线OFDM信号的盲解码，本发明 提出了一种基于快速独立分量分析的多天线OFDM信号解码方法。本发明假定信道是瑞利 慢衰落信道，衰落因子在一个衰落块内保持不变，即信道在一个数据块取值范围内是平稳 的，发射端采用单天线，接收端采用多天线，接收端各个天线统计独立。
[0005] 本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括如下步骤：
[0006] 步骤1、根据快速独立分量分析（Fast-ICA)的信号模型要求，定义一个长度为 2 (L+Lp)Xl的向量，其中L为OFDM子载波数，Lp为循环前缀数；设接收端天线数为Nt,则在 发送端的单用户条件下，将L个子载波分成Q个子信道，每个子信道由P=L/Q个子载波组 成；用交织型分配的方法将子信道分配给K个用户，每个用户占用一个子信道怕>K)。第 k个子信道所包含的子载波集合为hk，Q+Qk，. . .，（P-i)Q+qiJ，其中Qk= 0, 1，. . .，Q-1。设 用户在发送端发送的信号被分为长度为L的数据块，OFDMA系统中用户在特定的P路子载 波上传输信号，假设传输信号为BPSK调制，即b。为BPSK信号，Afk为第k个用户的归一化 频偏，且AfkE(-0. 5, 0. 5)，L。为多径个数，T为接收端延迟。
[0007]则发送端的信号模型我为：
(1)
[0009]其中，C是2(L+Lp) Xl维的复高斯白噪声序列，实部和虚部独立同分布，服从NO),O2)。
[0016] h"为第m根天线下多径信道：
[0017]
[0018] 该信道是瑞利慢衰落信道，衰落因子在一个衰落块内保持不变，在不同的衰落块 内发生改变，衰落因子皆，^，…，兮是独立同分布的单位方差零均值复高斯分布随机变量。
[0019] 信号模型€的矩阵模式表示为：
[0020] 0： G'' 'I(8)
[0021] 混合矩阵G"的大小为2化+LP)X3KP:
[0023] D。是由3KP个统计独立信源信号号组成的独立向量：
[00巧]接收端Nt根天线接收到的信号向量表示为：
阳03U 式中，aI多径延迟，aiG(0, . . .，Le-l)由式（10)得到，多天线下(FDMA接收信 号表示成混合矩阵和信源相乘。混合矩阵中列结构包含了各个子载波序列，使得混合矩阵G'列满秩，信源中各个变量统计独立，式（10)符合盲源分离结构。
[0032] 步骤2、高斯噪声下观测向量y。的PCA白化 阳〇3引定义一个4Nt(L+Lp)X1的列向量y。'： W34] y>=仪 乂f:=仪'，窃,T'A+ [C乂T==谷"'A+ < ^3)
[0035] 设在一个衰落信道块观测样本数为N，在一个衰落块内信道保持不变，而在不同的 衰落块内，信道服从瑞利衰落，则能够得到观测向量y。的协方差矩阵：
(14)
[0037] 式中：向量吼为4化+Lp)X(4(L+Lp)-3K巧的噪声子空间。采样得到的列向量y。' 的协方差矩阵进行降维白化处理，表示为： 阳03引 A:=ri傅-巧.= /1 ' 气 +C" '《.呼阿:=1' 么，,，掛 （15)
[0039] 式中：（巧=化媒坏!'V..,屯:.。:]为3KPX3KP的对角矩阵，信号子空间U,=
[叫，...，UsJ为4(L+Lp)XSKP的信号子空间，A1是观测信号的协方差矩阵Rq的第i个 特征值。Ui为^ 1对应的特征向量。式（15)中：>4 //->'< .6"为满秩方阵。其中 G"=仪。
[0040] 步骤3、盲信号分离
[OOW由式（巧）可知，(FDMA的各个用户的信息是统计独立的，且混和矩阵A是满秩的， 因此捜索一个正交矩阵W，使得：
[0042]f= -义。=凸。，打=1，么(16) 阳0创式中：Y。为经过ICA后，对D。的估计。当没有噪声时，Y。二D。。通过式（16)能够 快速定点ICA算法得到最佳矩阵W。观测样本数为N，捜索过程如下：
[0044] 1)对于Xn(n= 1，2,...，脚，捜索正交矩阵W= [Wi,讯2, . . .，W3KP]，设i= 1. W45]。初始化Wi,使Wi为一单位长度的随机向量； 阳046] 3)用固定迭代法计算下一个向量，具体如下：
(17) W48] 4)为了使Wi与W中已经提取的列向量所张成的子空间正交，进行如下处理： 阳O例 W,似仁的-含》';件)W, .W,: (18) 抖 阳化0] 巧归一化Wi,气仁W,/IIW''H
[00川 6)重复执行步骤扣-步骤5)，直至k似T?Wi化-1)I足够靠近1，然后置i= i+1。
[0052] 7)如果i<3KP，回到步骤2)，否则整个捜索算法结束。
[0053] 可W看到ICA不需要知道任何有关子载波的信息，可W将多个调制在OFDMA子载 波用户信息进行分离。
[0054] 步骤4、子载波序列估计和OFDM用户识别 阳化5] 由于独立分量分析法具有分离顺序不确定性，无法区分分离出来的数据信息属于 哪个用户。运里提出利用ICA算法估计子载波序列，由于OFDMA信号各个用户的子载波频 率是不同的，从而克服分离顺序的不确定性，对OFDM信号中各个用户进行识别。
[0056] 运里首先分析对子载波进行估计，通过式（15)和（16)能够得出，当捜索结束时， WT.A=I，即：
[0057]皆、A.口.'妒 皆 一 '! (19)
[0058] 一般在多天线OFDMA盲估计中，信号子空间的能量远大于噪声子空间的能量，由 (18)式能够近似得到沪:== '[4 + 02/]'巧。联合式（19)可得G"T的第k个行向量 为：
[0059] 公f 4 A':。王，化 (20)
[0060] Sf包含了用户的子载波信息，由于各个用户所在子载波频率是不一样的，频率不 同对应着过零点的不同，通过计算过零点来得到相应频率的子载波序列，由此找到完整的 KP个多天线OFDM用户数据序列，克服了ICA分离顺序的不确定性。将求得的代入（16) 能够得到用户数据估计信息：
[0061] Y。脚=DJkU-^ y:，，n=：、草麻；k 12，'…化P (21_)。
[0062] 本发明有益效果如下：
[0063] 本发明W化St-ICA为基础对多天线(FDMA信号进行数学统计建模，并进行信道盲 估计和解码，在不去除循环前缀的情况下增加了信号能量，提高了解码性能。该方法在接收 端不需要定时同步，对OFDM信号进行盲分离解码，解码性能好。
【附图说明】
[0064] 图1是基于快速独立分量分析总体方案图。 W65] 图2是在不同循环长度下解码性能与其它解码算法的比较。
【具体实施方式】
[0066] 下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。
[0067] 如图1所示，本发明假定信道是瑞利慢衰落信道，衰落因子在一个衰落块内保持 不变，即信道在一个数据块取值范围内是平稳的，发射端采用单天线，接收端采用多天线， 接收端各个天线统计独立。本发明基于快速独立分量分析的多天线O抑MA信号解码方法， 具体包括如下步骤： W側步骤1、根据快速独立分量分析（Fast-ICA)的信号模型要求，定义一个长度为 2 (L+Lp)Xl的向量，其中L为OFDM子载波数，Lp为循环前缀数；设接收端天线数为Nt,则在 发送端的单用户条件下，将L个子载波分成Q个子信道，每个子信道由P=L/Q个子载波组 成；用交织型分配的方法将子信道分配给K个用户，每个用户占用一个子信道怕>K)。第 k个子信道所包含的子载波集合为hk，Q+Qk，. . .，（P-i)Q+qiJ，其中Qk= 0, 1，. . .，Q-1。设 用户在发送端发送的信号被分为长度为L的数据块，OFDMA系统中用户在特定的P路子载 波上传输信号，假设传输信号为BPSK调制，即b。为BPSK信号，Afk为第k个用户的归一化 频偏，且AfkE(-0. 5, 0. 5)，L。为多径个数，T为接收端延迟。 W例则发送端的信号模型O为：
(9)
[00川其中，k':是2(L+Lp)Xl维的复高斯白噪声序列，实部和虚部独立同分布，服从NO),O2)。
[007引 h"为第m根天线下多径信道：
[0079]
(IS)
[0080] 该信道是瑞利慢衰落信道，衰落因子在一个衰落块内保持不变，在不同的衰落块 内发生改变，衰落因子与'，与，.…巧是独立同分布的单位方差零均值复高斯分布随机变量。
[0081] 信号模型年:的矩阵模式表不为：
[0082] q: = 6" D,,+