一种基于广义空间调制系统的星座点分块检测方法与流程

本发明涉及到移动通信领域广义空间调制系统，具体涉及一种星座点分块检测方法。

背景技术：

空间调制(Spatial Modulation，SM)是一种新型的低复杂度的多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output，MIMO)技术，与传统的方案相比，SM技术拥有更大的吞吐量，更简单的收发器的设计，更好的能源效率的权衡。然而SM的缺点在于吞吐量随着发射天线数目的以2为底的对数的值的增加而增加。因此，当发射天线的数目很大时，SM-MIMO吞吐量增长有限。为了解决这个问题，基于SM技术的原理，GSM技术被提出。GSM系统在每个时隙内可以同时激活多根发射天线，从而实现更高的传输速率。总的来说，GSM可以看作是空间调制和复用的一个组合。相比传统的空间调制，GSM引入任意数量天线的激活天线集合，而不是一个单一的激活天线，作为信息调制的一个额外的维度。这些额外的维度可以被利用，以实现更高的多样性和频谱效率。因此随着发射天线数目的增加，GSM传输速率增长得更快。但也增加了低复杂度接收机的设计上的挑战。

在接收端，GSM-MIMO的信号检测要比传统的SM-MIMO复杂得多，因为多根激活的发送天线的传输会引入严重的天线间干扰。GSM接收机需要解码来自所有可能的发射天线组合的信息，因此通常需要搜索一个更大的空间。ML检测被认为是同时估计激活的发射天线组合和调制符号的。虽然ML检测器能够达到最佳的系统性能，但它需要计算复杂度过大的穷举搜索，使ML检测器在GSM-MIMO中是不切实际的。为GSM设计一个接近ML性能且低复杂度的信号检测方法是一个开放性问题。传统的检测方案是采用天线检测与符号检测联合的检测方案，属于穷举搜索的范畴，具有较好的系统性能，但复杂度的增加使其不能用于实际中。因此，本发明介绍了一种分级检测，即将天线检测与符号检测分开进行的检测方案，以小部分误码率的提高换取复杂度的大大降低。

技术实现要素：

本发明旨在解决以上现有技术的问题。提出了一种在近似ML检测性能的基础上，大大地减少了计算复杂度的基于广义空间调制系统的星座点分块检测方法。本发明的技术方案如下：

一种基于广义空间调制系统的星座点分块检测方法，其包括以下步骤：

在广义空间调制系统的接收端，进行分级检测，即将天线检测与符号检测分开进行；天线检测选择基于条件下的最大似然检测算法的排序准则进行权重因子的排序，并选择最大的权重因子作为天线组合的索引；符号检测是将确定的天线组合进行MMSE最小均方误差线性均衡，得到均衡后的符号向量，再通过对均衡后的符号向量进行星座点码本分块这种新的判断准则，选择出与均衡后符号向量对应的码本符号向量，将均衡后的符号向量和码本符号向量进行欧氏距离的计算，选取其中欧式距离最小的码本符号向量作为最终的符号向量检测结果。

进一步的，所述天线检测选择基于条件下的最大似然检测算法的排序准则进行权重因子的排序，并选择最大的权重因子作为天线组合的索引具体包括：考虑在信道矩阵已知的情况下，检测到的符号表示信道矩阵的伪逆矩阵，表示检测到的符号，I_i表示第i个天线组合，表示信道矩阵的共轭转置矩阵，y表示接收到的信号。令则距离度量值可表示为I_Nr表示N_r维单位矩阵。从公式中，我们可以得到距离度量值只跟天线组合有关，并且衡量的是y和的子空间之间的欧氏距离的平方，因此，它可以用来衡量y更可能是从哪个天线组合中产生的，通过定理可知，对于接收端，y是一个定值，所以，要使最小化就等价于使最大化，因此，定义为新的权重因子，选择最大的u_j，即计算并将其对应的作为发射天线组合的索引。

进一步的，所述将确定的天线组合进行MMSE最小均方误差线性均衡，得到均衡后的符号向量。具体为：将确定的天线组合在MMSE线性均衡器中进行处理，均衡后的符号向量可以表示为σ²表示系统的噪声方差，r_MMSE表示均衡后的符号向量，表示信道矩阵的共轭转置矩阵，表示确定的天线组合。

进一步的，所述通过对均衡后的符号向量进行码本区域划分这种新的判断准则，选择出与均衡后符号向量对应的码本符号向量。具体包括步骤：将均衡后的符号向量进行解调，首先，根据估计出来的索引找到发射天线组合，将均衡后的符号向量放入发送向量中；同时，对照码本，将按此发射天线组合进行传输的可能的向量都找出来；然后，采用星座点分块检测准则，根据均衡后符号向量的实部与虚部的正负，在所有可能的向量中，找出与其实部虚部正负一致的检测区域。

进一步的，所述将均衡后的符号向量和码本符号向量进行欧氏距离的计算，选取其中欧式距离最小的码本符号向量作为最终的符号向量检测结果。具体包括：采用欧氏距离计算公式s表示码本符号向量，A表示经星座点分块后所有码本符号向量的集合。计算均衡后的符号向量与检测区域内码本符号向量之间的欧式距离，选择欧氏距离最小的码本符号向量作为估计出来的符号向量。

本发明的优点及有益效果如下：

本发明通过有效的排序准则估计出天线组合，实现天线检测与符号检测的分离，降低计算复杂度。再通过MMSE线性均衡器的均衡处理以及后续的判断准则，将需要检测的码本符号向量搜索范围进一步的缩小，再次降低计算复杂度。经仿真结果分析，此方法能够提供与ML检测相近的BER性能。

附图说明

图1是本发明提供优选实施例的实现流程图；

图2是本发明的方法中星座点分块检测例图；

图3是本发明的方法与ML的系统性能仿真对比图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、详细地描述。所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例。

本发明解决上述技术问题的技术方案是，

结合图1说明本实施方式，本实施方式步骤如下：

步骤一：首先考虑在信道矩阵已知的情况下，检测到的符号令则距离度量值可表示为从公式中，我们可以得到距离度量值只跟天线组合有关。并且衡量的是y和的子空间之间的欧氏距离的平方。因此，它可以用来衡量y更可能是从哪个天线组合中产生的。通过定理可知，对于接收端，y是一个定值，所以，要使最小化就等价于使最大化。因此，定义为新的权重因子。选择最大的u_j，即计算并将其对应的作为发射天线组合的索引。

步骤二：将所估计的天线组合向量放入MMSE线性均衡器中进行处理。均衡后的向量可以表示为

步骤三：将均衡后的符号进行解调。这里采用一种新的解调方式。首先，根据估计出来的索引找到发射天线组合，将均衡后的符号放入发送向量中。同时，对照码本，将按此发射天线组合进行传输的可能的向量都找出来。然后，如图2，采用星座点分块检测准则，根据均衡后符号的实部与虚部的正负，在所有可能的向量中，找出与其实部虚部正负一致的检测区域。这样可以极大地减少搜索范围。

步骤四：最后，采用欧氏距离计算公式计算均衡后的符号与检测区域内码本符号之间的欧式距离，选择欧氏距离最小的码本符号作为估计出来的符号。

表1是不同系统配置下几种方法的计算复杂度；

表1 不同系统配置下几种方法的计算复杂度

以上这些实施例应理解为仅用于说明本发明而不用于限制本发明的保护范围。在阅读了本发明的记载的内容之后，技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等效变化和修饰同样落入本发明权利要求所限定的范围。