專利名稱：基于軟敏感比特和空間分組的時(shí)空迭代多用戶檢測算法的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
無線通信中編碼的多用戶接入系統(tǒng)編碼的直接序列碼分多址接入(Direct Sequence-CodeDivision Multiple Access，DS-CDMA)，編碼的多載波MC-CDMA(Multicarrier-CDMA)和編碼的空分多址接入(Space Division Multiple Access，SDMA)系統(tǒng)。
智能天線技術(shù)在移動通信中的應(yīng)用是通信領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。該技術(shù)能在不增加頻譜資源的情況下大大地增加系統(tǒng)的容量，提高功率和頻譜的效率。這是因?yàn)榭臻g濾波能有效地抑制不同于目標(biāo)用戶入射方向的多址接入干擾，同時(shí)由于天線陣上目標(biāo)信號的分集合并能增強(qiáng)目標(biāo)信號。近年來，隨著強(qiáng)糾錯(cuò)能力的Turbo Code的發(fā)明，迭代(Turbo)處理技術(shù)在無線通信系統(tǒng)中越來越受到重視。Turbo code技術(shù)能獲得穩(wěn)定通信且性能接近香儂理論值?；贛AP的迭代(Turbo)多用戶檢測技術(shù)應(yīng)用與編碼的CDMA系統(tǒng)時(shí)，此算法性能即使在稍低的SNR范圍也能逼近單用戶編碼CDMA系統(tǒng)的性能。因此，結(jié)合Turbo多用戶檢測技術(shù)和智能天線技術(shù)將進(jìn)一步提高系統(tǒng)的性能。近來，已有不同的結(jié)合天線陣的Turbo多用戶檢測技術(shù)提出用于增強(qiáng)系統(tǒng)的性能[1，2]。在[1]和[2]中，將結(jié)合基于干擾消除方法的天線陣Turbo多用戶檢測技術(shù)用于衰落信道下的DS-CDMA和MC-CDMA系統(tǒng)。該多用戶檢測算法類似于串行干擾消除方法(Successive Interference Cancellation，SIC)。類似的Turbo多用戶檢測技術(shù)也在[3，4]中被提出，只是其在干擾消除后用了最小均方誤差(Minimum Mean Square Error，MMSE)濾波來提高性能。雖然這些基于干擾消除的方法的復(fù)雜度跟用戶數(shù)呈線性關(guān)系，但為了逼近最優(yōu)MAP迭代多用戶檢測算法需要更多的迭代次數(shù)。在[5]中，提出結(jié)合智能天線的MAP迭代多用戶檢測算法，用于多波束(Multibeam)系統(tǒng)，但此算法的復(fù)雜度跟用戶數(shù)呈指數(shù)關(guān)系，在實(shí)際中不可實(shí)現(xiàn)。
為了使MAP迭代多用戶檢測技術(shù)應(yīng)用在實(shí)際系統(tǒng)中(在扇區(qū)內(nèi)同時(shí)有幾十甚至上百個(gè)用戶接入)成為可能，我們發(fā)明了結(jié)合智能天線和迭代多用戶檢測技術(shù)的時(shí)空迭代(Turbo)多用戶檢測算法用于編碼的多用戶接入系統(tǒng)。
M.C.Reed and P.D.A.exander，“Iterative multiuser detection using antenna arrays and FEC on multipathchannels，”IEEE JSAC，Vol.17，No.12，pp.2082-89，Dec 1999. M.S.Akhter and J.Asenstorfer，“Iterative detection for MC-CDMA system with Base station antenna array forfading chanels，”IEEE GLOBECOM’98.Sydney，NSW，Australia，1998. X.D.Wang and H.V.Poor，“Iterative(Turbo)soft interference cancellation and decodig for coded CDMA，”IEEE Trans.Commun.，Vol.47，No.7，pp.1046-1061，July 1999. H.E.Gamal，and E.Geraniotis，“Iterative multiuser detection for coded CDMA signals in AWGN and Fadingchannels，”IEEE JSAC，Vol.18，No.1，pp.30-41，January 2000. Michael L.Moher,“Multiuser decoding for multibeam systems，”IEEE Trans.Vehicular Technology，Vol.49，No.4，pp.1226-34，July 2000
因此，本發(fā)明的目的在于提出一種基于軟敏感比特和空間分組的時(shí)空迭代多用戶檢測法。
本發(fā)明的特征在于它把所有用戶根據(jù)空間相關(guān)性歸類到若干組和相應(yīng)各組以外的組即“外組”，再對各組內(nèi)的子多用戶使用基于軟敏感比特的簡化的MAP迭代多用戶檢測算法，即首先分辨出敏感比特以獲得先驗(yàn)信息，再在對應(yīng)分辨出的敏感比特的小子集中進(jìn)行MAP檢測，然后再用經(jīng)迭代處理的各組內(nèi)用戶的信道MAP譯碼輸出的外信息實(shí)現(xiàn)組外的軟干擾消除；它依次含有以下步驟1)用多天線矩陣接收多用戶(設(shè)M個(gè)用戶)接入信號，根據(jù)用戶信號入射方向做空間濾波和頻域匹配濾波；2)根據(jù)用戶間空間濾波權(quán)重系數(shù)的相關(guān)性，把所有M個(gè)用戶歸類并分到G個(gè)組和相應(yīng)的“外組”；3)計(jì)算所有M個(gè)用戶的編碼比特的初始硬估計(jì)和軟估計(jì)，并把真值分配到G個(gè)組和相應(yīng)的“外組”；4)定義各組最大的敏感比特?cái)?shù)目和最大迭代次數(shù)；5)在第g個(gè)組內(nèi)執(zhí)行基于軟敏感比特的簡化的迭代MAP多用戶檢測算法，它依次有以下步驟5.1)根據(jù)“外組”軟估計(jì)實(shí)現(xiàn)軟干擾消除；5.2)用敏感比特算法找出f個(gè)敏感比特，根據(jù)這些敏感比特用簡化的MAP多用戶檢測算法計(jì)算輸出的第g組內(nèi)各用戶的外信息；5.3)判斷迭代是否結(jié)束若未結(jié)束，則各用戶MAP信道譯碼器計(jì)算編碼比特的外信息并返回步驟(3)；若已結(jié)束，即計(jì)算完G個(gè)組，則各用戶MAP信道譯碼器計(jì)算出信息比特的外信息作為多用戶檢測信號輸出。
它順次地主要含有的下各步1)初始化根據(jù)下式獲得各用戶的空間濾波權(quán)重矢量 再由分組準(zhǔn)則把所有M個(gè)用戶歸類分成G個(gè)組和相應(yīng)的“外組”W→m=a→m||a→m||=k·a→m,1≤m≤Mk=1Q]]>其中Q為天線元素?cái)?shù)；a→m=[1,e-jπsinQm,……,e-j(Q-1)πsinθm]T]]>為第m個(gè)用戶在入射角為Qm下的天線陣列響應(yīng)；所述的分組準(zhǔn)則為1.1)當(dāng)βμ，ν≥β1且βν，μ≥β2時(shí)，分配μ，ν，ν用戶為同組Ωg，即{μ，ν，ν}∈Ωg；其中，μ＝1，...，M，ν＝1，....μ，ν＝2，....，ν-1，β1，β2為設(shè)定的門限，且β1＞β2，βμ，ν為用戶μ，ν間的空間濾波矢量 的相關(guān)系數(shù)，如βμ,v=||W→μH·W→V||||Wμ||||Wv||]]>上標(biāo)(·)H為共軛轉(zhuǎn)置，“·”表示向量點(diǎn)積；1.2)當(dāng)βμ，ν≥β1且βν，ν≤β2下，分配用戶μ，ν為同組Ωg中的成員，即{μ，ν}∈Ωg且 于是，所有分配到G個(gè)組中的用戶總數(shù)滿足Σg=0G=1kg=M,]]>其中kg為第g個(gè)組的用戶總數(shù)，“外組”即為第g個(gè)組Ωg以外的用戶，用ΩgI表示，其用戶數(shù)滿足kgl=M-kg,kgl,]]>表示ΩgI的用戶總數(shù)；2)在接收滿足經(jīng)過波束形成和傳統(tǒng)的匹配濾波后，得到所有M個(gè)用戶的編碼比特初始硬估計(jì)和軟估計(jì)，它們依次分別為d^g‾,t(R)=sign(real(ym(k,g‾))),]]>d~g‾,t(k)=real(ym(k,g‾));]]> 是第m個(gè)用戶被歸類為第g個(gè)“外組”中的第k個(gè)用戶的接收信號匹配濾波(MF)輸出；3)定義各組最大的敏感比特?cái)?shù)目3.1)根據(jù)下述不等式 來分辯估計(jì)的多用戶編碼比特矢量 的似然度量和傳統(tǒng)的單用戶匹配濾波(MF)估計(jì)的初始各用戶的編碼比特 的似然度量差值的上限， 的值越大則對應(yīng)調(diào)整的比特越可能估計(jì)錯(cuò)誤，即敏感比特；3.2)再在kg個(gè) 中搜索f(f＜kg)個(gè)最大的度量值，f為第g個(gè)組內(nèi)的敏感比特?cái)?shù)。
4)根據(jù)“外組”ΩgI內(nèi)用戶傳輸?shù)木幋a比特 的軟估計(jì)來實(shí)現(xiàn)軟干擾消除上述軟估計(jì)d~g‾,k(k)=real(ym(k,g‾));]]>則干擾消除后，有X→gn=HgGg,td→g,t+Z→g,]]>而 的自相關(guān)矩陣 為E[Z→gZ→gH]=Hg‾·E[Δd→g‾·Δd→g‾H]·Hg‾H+1QHgσn2;]]>其中，Hg是第g組Ωg內(nèi)用戶和相關(guān)矩陣， 是組Ωg內(nèi)用戶和相應(yīng)“外組”ΩgI內(nèi)用戶間的相關(guān)矩陣，Gg，t為組內(nèi)Ωg用戶的平均功率， 為組Ωg中用戶傳輸?shù)木幋a比特矢量， 是外組ΩgI內(nèi)用戶傳輸?shù)木幋a比特 的軟估計(jì)， 是“外組”ΩgI中用戶的MAP信道譯碼輸出的估計(jì)誤差，σn2是加性高斯白噪聲(AWGN)的方差；5)簡化的迭代MAP多用戶檢測法當(dāng)我們要第一次迭代時(shí)設(shè)敏感比特的先驗(yàn)概率為等概率分布且非敏感比特的先階概率為1時(shí)，則MAP多用戶檢測算法可僅考慮對應(yīng)f個(gè)敏感比特的2f個(gè)編碼比特矢量 5.1)計(jì)算第g組內(nèi)第k個(gè)用戶的外信息λ1ek；5.2)用MAP算法算出第k個(gè)用戶的后驗(yàn)LOG似然率(LLR)，用Λ2表示，則用戶譯碼輸出的外信息為λ2ek=Λ2-λ1ek;]]>5.3)把λ2ek反饋到MAP多用戶檢測模塊，在迭代結(jié)束時(shí)，計(jì)算信息比特的后驗(yàn)LOG似然率，由此來作接收比特譯碼；5.4)根據(jù)各用戶信道譯碼反饋的外信息得到改進(jìn)的編碼比特先驗(yàn)信息即λ1σk=λ2ek,]]>從而得到更準(zhǔn)確的用戶編碼比特的硬估計(jì)和軟估計(jì)；6)獲得所有M個(gè)用戶的改進(jìn)的硬估計(jì)和軟估計(jì)，返回步驟(3)。
使用證明本發(fā)明使MAP迭代多用戶檢測技術(shù)在實(shí)際系統(tǒng)中的應(yīng)用成為可能。
圖2Turbo時(shí)空多用戶接收機(jī)。
圖3第g組內(nèi)基于軟敏感比特算法的Turbo多用戶檢測算法框圖。
圖4AWGN信道單天線接收的簡化Turbo多用戶檢測算法性能(M＝10，L＝15)。
圖5AWGN信道下Turbo時(shí)空多用戶檢測算法性能(M＝20，L＝7)，4組，組間隔15°。
圖6AWGN信道下Turbo時(shí)空多用戶檢測算法性能(M＝20)，ρm,m′s=0.4.]]>圖7頻選衰落信道下Turbo時(shí)空多用戶檢測算法性能(M＝20，L＝7)。
圖8本方法的程序流程扼圖。
具體的實(shí)施方式具體地，在應(yīng)用于編碼的多載波CDMA系統(tǒng)時(shí)，算法的實(shí)現(xiàn)如下。
為方便理解公式，首先我們定義公式中符號的意義上面箭頭的變量表向量；大寫黑體變量表矩陣；下橫線變量表時(shí)間序列。公式中的小點(diǎn)表乘積；符號定義為Kronecker乘積。上標(biāo)(·)T定義轉(zhuǎn)置；上標(biāo)(·)H定義共厄轉(zhuǎn)置。
如

圖1示有M個(gè)用戶的編碼的MC-CDMA系統(tǒng)，用戶在120°的扇區(qū)內(nèi)隨機(jī)分布。由于實(shí)際系統(tǒng)中移動終端不易使用天線陣，只有基站裝置了Q個(gè)元素的天線陣。系統(tǒng)中，第m個(gè)用戶的信息比特序列 通過卷積編碼(或Turbo編碼)器后經(jīng)交織得到編碼比特序列 以避免深衰落導(dǎo)致的突發(fā)誤碼。第m個(gè)用戶、第t時(shí)間的編碼比特序列 用偽隨機(jī)(PN)序列擴(kuò)頻后，用MC-CDMA技術(shù)傳輸，其中子載波數(shù)N等于PN序列長L。這里，我們假設(shè)各子信道是平坦衰落的，且各子信道間的信道響應(yīng)是獨(dú)立的，這可以通過頻域交織來實(shí)現(xiàn)。第m用戶的第l子信道的頻域信道響應(yīng)為Ht,lm=ρm,lexp(θm,l),]]>其中ρm，l和θm，l分別為幅度和相位。在接收端，系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了完全的幀同步，這可以用已有的各種時(shí)間同步技術(shù)來實(shí)現(xiàn)。另外，我們還假設(shè)各用戶的天線陣列響應(yīng)a→m(0≤m≤M-1)]]>已被準(zhǔn)確地估計(jì)。在波束形成后，每個(gè)用戶的信號在頻域解擴(kuò)并作最大比率合并。定義 為第t時(shí)間間隔的天線陣接收信號r→t=Σm=1Mdt(m)·a→m·Σl=0N-1ρm,l·cm[l]·exp{ωlt+θm,l}+n→t---(1)]]>其中， 是Q×1維的塊矢量r→t=[r→t1T,r→t2T,···,r→tQT]T]]>a→m=[1,e-jπsinθm,···,e-j(Q-1)πsinθm]T]]>定義為第m用戶在入射角為θm時(shí)的天線陣列響應(yīng)。 是天線陣上的加性高斯白噪聲(AWGN)矢量，并認(rèn)為天線陣各元素上的噪聲是獨(dú)立的。cm[l]是隨機(jī)序列c‾m={cm[l]}l=1,···,L]]>的第l個(gè)碼片。由于信號帶寬遠(yuǎn)小于射頻的頻率，因而可近似認(rèn)為各用戶所有子載波上的天線陣列響應(yīng)am是相同的。考慮第t時(shí)間間隔、第q個(gè)天線上的接收信號，信號的矩陣形式表示r→tq=IFFT{AtqGtd→t}+n→t---(2)]]>其中，Atq是L×M維矩陣，Atq的第m列矢量包含了第m個(gè)用戶所有子載波上的信道響應(yīng)和PN序列的信息。 是M個(gè)用戶傳輸?shù)木幋a比特矢量。而Gt定義為所有用戶平均功率矩陣。具體地Atq=[a1,tqs→t1,a2,tqs→t2,···,aM,tqs→tM],q=1,···,Q]]>其中，S→tm=[St,1m,St,2m,···,St,Lm]T,m=1,···,M,]]>St,lm=Ht,.lm·cm[l],i=1,···L,]]>amq=exp{jπ(q-1)sin(θm)}]]>和Gt=Diag{pt1,pt2,···,ptM,},d‾t=[dt(1),dt(2),···,dt(M)]T]]>其中，Ht，im是第t時(shí)刻、第m用戶、第i子載波上的頻域信道響應(yīng)，ptm是第t時(shí)刻、第m用戶的接收功率。因此，第q個(gè)天線元素上的頻域接收信號可表示為R→tq=FFT·IFFT{Atq·Gt·d→t}+FFT{n→tq}·---(3)]]>我們定義 為第m用戶的空間濾波矢量，它可根據(jù)第m用戶的天線陣列響應(yīng) 用維納(Winener)算法給出為W→m=Ruu-1a→ma→mHRuu-1a→m=k·a→m(k:constant)---(4)]]>其中，Ruu是第m用戶的干擾和噪聲的協(xié)方差矩陣。則第m用戶的波束形成和頻域匹配濾波輸出為ym=s→tmT·{W→m·[R→tl,···,R→tq,···,R→tQ]T}]]> 其中，空間和隨機(jī)序列相關(guān)性系數(shù)分別為ρm,m′a=W→m·a→m′,ρm,m′s=S→tmT·S→tm′(1≤m≤M;1≤m′≤M)]]>η→tq=FFT{n→tq}]]>是另一復(fù)高斯白噪聲隨機(jī)過程，且其方差滿足ση2=σn2]]>。σn2是高斯噪聲n→tq(q=1,···,Q)]]>的方差。因此，我們可給出整個(gè)系統(tǒng)的信號模型為 或記作y→=HGtd→t+N→---(6)]]>其中，H是所有用戶間的相關(guān)矩陣。N是有色復(fù)高斯噪聲，其均值為零，方差為E(N→·N→H)=1QHσn2.]]>從公式(6)可知，當(dāng)扇區(qū)內(nèi)有幾十甚至上百個(gè)用戶接入時(shí)，在基站用最優(yōu)MAP的迭代多用戶檢測算法是不可行的。
如圖2所示，我們給出了結(jié)合智能天線和MAP迭代多用戶檢測的Turbo時(shí)空多用戶檢測算法結(jié)構(gòu)框圖。Turbo時(shí)空多用戶接收機(jī)將所有用戶根據(jù)空間相關(guān)性歸類分成若干組和相應(yīng)的“外組”，在各組內(nèi)進(jìn)行MAP迭代多用戶檢測前，先消除“外組”干擾用戶的MAI。本算法中我們采用軟的干擾消除方法。由于組內(nèi)的Turbo(迭代)處理，各組內(nèi)用戶的信道MAP譯碼輸出的外信息可用于實(shí)現(xiàn)組外的軟干擾消除以提高算法性能。因?yàn)槿粲糜哺蓴_消除方法，當(dāng)硬判決估計(jì)錯(cuò)誤時(shí)會導(dǎo)致硬干擾消除時(shí)出錯(cuò)。另外，為了減少組內(nèi)MAP多用戶檢測算法的復(fù)雜度，我們應(yīng)用基于軟敏感比特的簡化MAP多用戶檢測算法作為組內(nèi)的子多用戶檢測算法。具體地，Turbo時(shí)空多用戶檢測算法描述如下假設(shè)基站可正確地估計(jì)各用戶的天線陣列響應(yīng)。為簡化算法我們?nèi)】臻g濾波權(quán)重矢量為W→m=a→m||a→m||=κ·a→m,1≤m≤M---(7)]]>其中 定義為向量的模，κ=1/Q.]]>根據(jù)用戶間空間濾波權(quán)重系數(shù)的相關(guān)性，將所有M個(gè)用戶歸類分到G個(gè)組中。我們定義用戶間空間濾波矢量 的相關(guān)系數(shù)為 其中“·”定義為兩向量的點(diǎn)積。定義β1和β2為門限且有β1＞β2。據(jù)相關(guān)系數(shù)，我們用下述歸類準(zhǔn)則來分組1.當(dāng)βμ，v≥β1和βv，υ≥β2時(shí)，我們分配用戶u、用戶v為同組Ωg，及滿足{u，v，υ)∈Ωg2.當(dāng)βμ，v≥β1和βv，υ≤β2時(shí)，我們分配用戶u和用戶v為組Ωg中成員。則有{u，v，υ)∈Ωg，and 其中，u＝1…，M，v＝1，…u，υ＝2，…，v-1，定義Kg為第g組的用戶數(shù)。則所有分配到G個(gè)組中的用戶總數(shù)滿足Σg=0G-1Kg=M.---(9)]]>因?yàn)榭臻g濾波干擾抑制的有限性，組外用戶仍能對組內(nèi)用戶產(chǎn)生嚴(yán)重的干擾。因此，我們把第g組Ωg外的用戶歸類為相應(yīng)的“外組”ΩgI，其用戶數(shù)KgI滿足Kgl=M-Kg.---(10)]]>根據(jù)上述準(zhǔn)則，根據(jù)用戶的入射角(DOA)，扇區(qū)內(nèi)所有用戶被分配到若干個(gè)組和相應(yīng)的“外組”。
為了減少組間多址干擾MAI的影響，組間干擾消除方法采用軟干擾消除方法。如果把一個(gè)組看成一個(gè)用戶，則該方法可以看成是軟的并行干擾消除(PIC)方法。不失一般性，如圖3示，我們考慮有Kg個(gè)有效用戶的第g組Ωg和相應(yīng)有KgI個(gè)干擾用戶的“外組”ΩgI。根據(jù)公式(6)，第g組的Kg個(gè)匹配濾波(MF)輸出為y→g=HgGg,ld→g,t+Hg‾Gg‾,td→g‾,t+N→g---(11)]]>其中，Hg第g組Ωg內(nèi)用戶的相關(guān)矩陣，而 是組Ωg內(nèi)用戶和相應(yīng)“外組”ΩgI內(nèi)用戶間的相關(guān)矩陣。 和 分別定義為組Ωg和外組ΩgI中用戶傳輸?shù)木幋a比特矢量。另外，Gg，t和 分別定義為Ωg和ΩgI中用戶的平均功率。具體地，我們定義 而噪聲矢量為N→g=[Ng,l,Ng,2,···,Ng,Kg]T---(14)]]>它是零均值有色復(fù)高斯噪聲，且方差為E(N→g·N→gH)=1QHgσn2.---(15)]]>在公式(11)中的第一項(xiàng)為Ωg中用戶的目標(biāo)信號，而第二項(xiàng)為來至ΩgI的干擾MAI。因此，干擾消除操作是根據(jù)“外組”ΩgI內(nèi)用戶傳輸?shù)木幋a比特 的估計(jì)來實(shí)現(xiàn)干擾消除，則消除干擾后有X→gn=HgGg,td→g,t+Hg‾Gg‾,t(d→g‾,t-d→~g‾,tn)+N→g]]>=HgGg,td→g,t+Hg‾Gg‾,tΔd→g,t+N→g]]>=HgGg,td→g,t+Z→g---(16)]]>其中， 是 的軟估計(jì)，它由第n次迭代的各用戶MAP信道譯碼給出的反饋軟信息來獲得。 是“外組”ΩgI中用戶的MAP信道譯碼輸出的估計(jì)誤差。假設(shè)各用戶MAP信道譯碼輸出的估計(jì)誤差是高斯白噪聲，則估計(jì)誤差矢量的協(xié)相關(guān)矩陣為E[Δd→g‾·Δd→g‾H]=diag([σe,l,g‾2,σe,2,g‾2,···,σe,Kg,g‾l2])·---(17)]]>因此，式(16)中的總噪聲矢量 也是高斯的，且有協(xié)方差矩陣E[Z→gZ→gH]=Hg‾·E[Δd→g-·Δd→g‾H]·Hg‾H+1QHgσn2=Rg,z‾z‾---(18)]]>其中，總噪聲協(xié)方差矩陣包括剩余干擾和噪聲兩部分?？梢钥闯?，如果我們能計(jì)算每次迭代ΩgI內(nèi)的第k個(gè)用戶的信道譯碼的誤差方差 和AWGN噪聲的方差σn2，則傳統(tǒng)的最優(yōu)的MAP迭代多用戶檢測算法就可作為各組內(nèi)的子多用戶檢測算法。我們定義信道譯碼輸出的誤差方差為σe,k,g‾2=E[(dg‾,t(k)-d~g‾,t(k))2]---(19)]]>其中， 是ΩgI中第k個(gè)用戶實(shí)際傳輸?shù)木幋a比特，而 是該編碼比特的軟估計(jì)。在實(shí)際的接收機(jī)中， 是不可能知道的。因此，我們給出了近似的誤差方差估計(jì) 其中， 是編碼比特 的硬判決估計(jì)。而 是該編碼比特的軟估計(jì)。根據(jù)各用戶MAP信道譯碼反饋的外信息可獲得編碼比特的先驗(yàn)概率p(dg‾,t(k)=±1)]]>。則， 為 的期望值d~g‾,t(k)=E[dg‾,t(k)]=p(dg‾,t(k)=+1)-p(dg‾,t(k)=-1)---(21)]]>應(yīng)該注意的是在第一次迭代中編碼比特是沒有先驗(yàn)概率信息的，因此，我們讓 其中，ym(k，g)是式(6)中的接收信號匹配濾波(MF)輸出，而m(k，g)表示第m個(gè)用戶被歸類為第g個(gè)“外組”中的第k個(gè)用戶。
雖然可應(yīng)用最優(yōu)的MAP迭代多用戶檢測算法作為在各組內(nèi)子多用戶檢測算法，但其算法的復(fù)雜度是跟組內(nèi)的用戶數(shù)呈指數(shù)關(guān)系的。因此，當(dāng)組內(nèi)用戶數(shù)多時(shí)，比如大于10個(gè)用戶時(shí)，最優(yōu)的MAP迭代多用戶檢測算法是不可行的。以下，我們將應(yīng)用基于軟敏感比特的簡化MAP多用戶檢測算法作為各組的子多用戶檢測算法。
各組內(nèi)的MAP迭代多用戶檢測算法如圖3示。不失一般性，我們考慮第t時(shí)刻、第g組內(nèi)的MAP迭代多用戶檢測。其輸出的第七個(gè)用戶的編碼比特dg，t(k)的后驗(yàn)LOG似然率為Λ1(dg,t(k))=ΔlogP(dg,t(k)=+1|x→gn)P(dg,t(k)=-1|x→gn)=logp(x→gn|dg,t(k)=+1)p(x→gn|dg,t(k)=-1)+logp(dg,t(k)=+1)p(dg,t(k)=-1),]]>k＝1，…，Kg(23)其中，等式(23)中的第一項(xiàng)作為MAP多用戶檢測給出的外信息(extrinsic information)，定義為λ1ek。第二項(xiàng)為先驗(yàn)信息，用λ1ok來表示。它們通過上次迭代的第k個(gè)用戶的信道譯碼來得到。根據(jù)等式(15)，xgn的條件概率分布可用Kg維多元高斯概率密度函數(shù)來表示，p(x→gn|d→g,t)=1(2π)Kgdet(Rg,z‾z‾)exp[-12(x‾gn-HgGg,td‾g,t)HRg,z‾z‾-1(x‾gn-HgGg,td‾g,t)](24)]]>為了計(jì)算λ1ek需要 關(guān)于第k個(gè)用戶的編碼比特dg，tk的聯(lián)合概率分布p(x→gn,dg,t(k)=d)=Σd‾g,t;dg,t(k)=dPr{x→gn|d→g,t}·Pr{d→g,t}---(25)]]>因?yàn)椴煌脩舻木幋a比特是相互獨(dú)立的，所以式(25)的條件概率分布可寫為p(x→gn|dg,t(k)=d)=p(x→gn,dg,t(k)=d)p(dtk=d)=Σd‾t;dtk=dPr{x→gn|d→g,t}·Πi≠kj=IKgPr{dg,t(i)}·---(26)]]>為了簡化最優(yōu)MAP算法的復(fù)雜度，我們提出了基于敏感比特的簡化MAP多用戶檢測算法?；诿舾斜忍氐腗AP迭代多用戶檢測算法的基本思想是首先我們分辨出敏感比特，這樣做可獲得“粗”的先驗(yàn)信息。它給出了各編碼比特是可能估計(jì)對還是錯(cuò)的信息。有了這些先驗(yàn)信息，我們可在對應(yīng)分辨出的敏感比特的小子集中進(jìn)行MAP檢測。定義似然度量為ψ(d→g,t)=(x→gn-HgGg,td→g,t)HRg,z‾z‾-1(x→gn-HgGg,td→g,t)--(27)]]>并讓 其中， 是估計(jì)的多用戶編碼比特矢量。另外，讓 定義為一新的比特矢量，它對應(yīng)于反轉(zhuǎn) 中的一個(gè)且僅一個(gè)比特的極性(及-1→1或1→-1)。我們已經(jīng)證明了當(dāng)估計(jì)比特矢量 中有一個(gè)或多個(gè)比特錯(cuò)誤時(shí)，且我們反轉(zhuǎn) 中的錯(cuò)誤的比特的極性得到 則有 換一種說法，當(dāng) 的值越大則對應(yīng)調(diào)整的比特越可能估計(jì)錯(cuò)誤，即敏感比特。一般的，估計(jì)的編碼比特矢量中錯(cuò)誤的比特?cái)?shù)是很少的。比如，若編碼比特的的誤比特率是10-2，這意味著平均來說每一百個(gè)比特中有一個(gè)比特出錯(cuò)，因此，一般敏感比特的數(shù)目不會很大。我們通過如下處理來分辨敏感比特首先我們用傳統(tǒng)的單用戶匹配濾波(MF)來估計(jì)初始各用戶的編碼比特。然后根據(jù)不等式(29)來分辨出敏感比特。我們定義第g組內(nèi)的敏感比特?cái)?shù)目為f，在所有Kg個(gè)新調(diào)整比特矢量的度量 中搜索f(f＜Kg)個(gè)最大的度量值。定義敏感比特為對應(yīng)于此f個(gè)編碼比特矢量中調(diào)整的比特。為了實(shí)現(xiàn)迭代的MAP多用戶檢測算法，在第一次迭代，我們假設(shè)敏感比特的先驗(yàn)概率 為等概分布。而非敏感比特的先驗(yàn)概率為1，因?yàn)檫@些比特假設(shè)是正確估計(jì)的。則MAP多用戶檢測算法可以僅考慮對應(yīng)f敏感比特的2f所有可能的編碼比特矢量 (其中，這些向量中菲敏感比特保持初始估計(jì)不變)。則不同于傳統(tǒng)最優(yōu)的MAP準(zhǔn)則，式(26)的條件概率的計(jì)算可以簡化為p(y‾t|dt(k)=d)≈Σd→t∈{d→ts}s=1,···,2f;dt(k)=dPr{y→t|d→t}.Πi=1i≠kKPr{dt(i)},k=1,···K--(30)]]>其中，只考慮2f(當(dāng)?shù)趉個(gè)編碼比特為敏感比特時(shí)為2f-1)個(gè)重要編碼比特矢量，而其它 個(gè)矢量作為不重要的編碼比特矢量，在計(jì)算式(30)時(shí)可以忽略它們因?yàn)榈仁街饕Q于2f重要矢量。
根據(jù)上述分析，我們初始化第一次迭代時(shí)MAP多用戶檢測的編碼比特先驗(yàn)概率為 在下一次迭代，根據(jù)各用戶MAP信道譯碼反饋的外信息λ2ek，MAP多用戶檢測模塊可得到更準(zhǔn)確的先驗(yàn)概率和傳輸編碼比特的硬判決 其中，λ1ok=λ2ek---(32)]]>隨著傳輸編碼比特的硬判決 的改善，敏感比特也將重新調(diào)整。注意的是，不同于第一次迭代，此時(shí)用于MAP多用戶檢測的編碼比特先驗(yàn)概率 為Pr{dg,t(k)=d}=exp(d·λ1ok)1+exp(d·λ1ok)(33)]]>因此，第t時(shí)刻、第g組內(nèi)第k個(gè)用戶的軟編碼比估計(jì) 可由式(21)和式(33)得到。
在第g組內(nèi)，在MAP多用戶檢測模塊后是Kg個(gè)用戶的信道譯碼，應(yīng)用MAP算法給出編碼比特的后驗(yàn)概率和在最后迭代給出信息比特的后驗(yàn)概率。假設(shè)我們用碼率為R＝1/n的卷積碼，每n個(gè)編碼比特dg，t(k)對應(yīng)一個(gè)編碼前信息比特bg，j(k)。此n個(gè)信道比特定義為(dg,t(k),···,dg,t+n-1(k))=d‾g,j(k)]]>。因此，我們有Pr{dg,t′(k)=d|x‾g(k)}=Σm′Σd‾g,jgk;dg,t′k=dPr{Sj-1=m′;d‾g,j(k)|x‾g(k)}---(34)]]>其中， 是第g組內(nèi)第k個(gè)用戶的接收信號序列。Sj是在j時(shí)刻的狀態(tài)和m’覆蓋所有可能的狀態(tài)。該指出的是等式(34)可以用已有的MAP信道譯碼算法或簡化的log-MAP信道譯碼算法來實(shí)現(xiàn)。有了前端MAP多用戶檢測輸出的外信息，信道譯碼MAP網(wǎng)格譯碼狀態(tài)間的分支度量為γj(m′,m)=Pr{Sj=m|Sj-1=m′}Πt′=tt+n-1Pr{x→g,t′|dg,t′(k)}---(35)]]>因此，第k個(gè)用戶的后驗(yàn)LOG似然率(LLR)為Λ2=ΔlogPr{dg,t′(k)=1|x‾g(k)}Pr{dg,t′(k)=-1|x‾g(k)}≈λ2ek+λ1ek---(36)]]>其中，用戶譯碼輸出外信息為λ2ek=Λ2-λ1ek]]>。這些信息又反饋給MAP多用戶檢測模塊，且通過式(33)可獲得改進(jìn)的MAP多用戶檢測的先驗(yàn)信息。
以下簡要地總結(jié)Turbo時(shí)空多用戶檢測算法。讓fmax定義為各組最大的敏感比特?cái)?shù)目和I定義為最大迭代次數(shù)。則基于軟敏感比特算法的Turbo時(shí)空多用戶檢測算法可描述為初始化根據(jù)式(7)獲得各用戶的空間濾波權(quán)重矢量 然后，由分組準(zhǔn)則將所有M個(gè)用戶歸類分成G個(gè)組和相應(yīng)的“外組”。在接收端，經(jīng)過波束形成和傳統(tǒng)的匹配濾波后，可得所有M用戶的編碼比特的初始硬估計(jì)和軟估計(jì)分別為 和d~g‾,t(k)=real(ym(k,g‾))]]>并將其分配到G組和相應(yīng)的“外組”迭代處理For n＝1 to I第一步(軟干擾消除)獲得第g個(gè)“外組”ΩgI的編碼比特的軟估計(jì) 通過消除來至ΩgI的MAI，軟干擾消除表示為x→gn=HgGg,td→g,t+Hg‾Gg‾,t(d→g‾,t-d→g‾,tn)+N→g]]>=HgGg,td→g,t+z→g]]>其中 的協(xié)相關(guān)矩陣 為E[z→gz→gH]=Hg‾·E[Δd→g‾·Δd→g‾H]·Hg‾H+1QHgσn2]]>第二步(簡化的MAP迭代多用戶檢測)i)根據(jù)敏感比特算法，找出f個(gè)敏感比特。根據(jù)這些敏感比特，由簡化的MAP多用戶檢測算法輸出的第g組內(nèi)第k個(gè)用戶的外信息為λ1ek=logp(x→gn|dg,t(k)=+1)p(x→gn|dg,t(k)=-1)]]>其中，p(x→gn|dg,t(k)=d)≈Σd_g,t∈{d_g,ts}s=1,···,2f;dg,t(k)=dPr{X→gn|d→g,t}·Πi=1i≠kkgPr{dg,t(i)}.]]>注意，在第一次迭代，編碼比特的先驗(yàn)概率 由式(31)求的。而在下一次迭代，先驗(yàn)概率 由式(33)給出。ii)獲得MAP多用戶檢測輸出的外信息λ1ek后，根據(jù)公式(36)可的第k個(gè)用戶的信道譯碼的外信息λ2ek。然后，將外信息λ2ek反饋到MAP多用戶檢測模塊。當(dāng)i＝I時(shí)，計(jì)算信息比特的后驗(yàn)LOG似然率，由此來作接收比特譯碼。結(jié)束本算法。iii)根據(jù)各用戶信道譯碼反饋的外信息可獲得改進(jìn)的編碼比特先驗(yàn)信息(及λ1ok=λ2ek),]]>由此可獲得更準(zhǔn)確的用戶編碼比特的硬估計(jì)和軟估計(jì)。 和d~g‾,t(k)=E[dg‾,t(k)]=p(dg‾,t(k)=+1)-p(dg‾,t(k)=-1).]]>第三步.獲得所有M用戶改進(jìn)的硬估計(jì)和軟估計(jì)，返回到第一步。
本節(jié)給出了在AWGN信道和頻率選擇性衰落信道下我們建議的分組多用戶檢測算法的仿真結(jié)果和性能比較。仿真實(shí)驗(yàn)中，所有用戶采用相同的碼率為的卷積碼。我們采用了兩種卷積碼約束長度為5，八進(jìn)制生成因子為(23，35)和約束長度為3，八進(jìn)制生成因子為(5，7)的卷積碼。每塊信息比特的長為128，且采用隨機(jī)交織方法。所有用戶等傳輸功率(及G＝I)。并設(shè)置分組準(zhǔn)則的門限β1和β2分別為0.9和0.95。假設(shè)接收端知道噪聲方差σn2和各用戶的擴(kuò)頻序列。最后，定義信噪比為信息比特功率和噪聲功率的比，仿真圖中，(AqBmIn)定義為q個(gè)接收天線，m敏感比特和n次迭代。應(yīng)該注意地是n＝1表示沒有反饋信息用于提高系統(tǒng)性能。
圖4給出了基于敏感比特算法的Turbo多用戶檢測算法在單天線的編碼多載波CDMA系統(tǒng)中的仿真性能，系統(tǒng)中用戶數(shù)M＝10，PN序列長L＝15。我們采用生成因子為(23，35)的卷積碼。從圖可以看出即使敏感比特?cái)?shù)目遠(yuǎn)小于用戶總數(shù)，簡化的MAP迭代多用戶檢測算法能有效工作，并且在敏感比特?cái)?shù)f＝3和迭代次數(shù)n＝3時(shí)，它和單用戶編碼系統(tǒng)的性能在BER＝10-4處僅差0.15dB。另外，簡化MAP多用戶檢測算法的復(fù)雜度由最優(yōu)算法的 降到0((K1-f/2)2f)，其中K1＝M，且只有一組。具體地，當(dāng)K1＝10和f＝3.時(shí)算法復(fù)雜度由0(10240)降到0(78)。由此，我們可知簡化的MAP迭代多用戶檢測算法可作為Turbo時(shí)空多用戶檢測中各組內(nèi)的子多用戶檢測算法。
在下面的仿真中，我們給出了Turbo時(shí)空MUD算法在編碼多載波CDMA系統(tǒng)中的仿真性能，系統(tǒng)有用戶數(shù)M＝20，有Q＝3個(gè)接收天線。另外，為了減少仿真時(shí)間我們采用低狀態(tài)數(shù)的(5，7)卷積碼。扇區(qū)的大小為2π/3，各用戶的DOA入射方向在(π/6)＜θ＜(5π/6)內(nèi)隨機(jī)分布，且假設(shè)基站可理想地估計(jì)出用戶的DOA。最后，我們設(shè)置各組內(nèi)簡化Turbo多用戶檢測算法的最大敏感比特?cái)?shù)fmax＝3。
在圖5中給出了在AWGN信道下等分組的情況下的Turbo時(shí)空多用戶檢測算法性能。所有用戶均勻地分成4組，并有Kg＝5且g＝1，...，4。并且考慮約束，讓不同組間的用戶DOA最小夾角為15°。這一點(diǎn)可以通過基站的管理軟件來保證，及把不在組內(nèi)的干擾用戶切換到其它時(shí)間槽或頻域信道。這樣的空間約束確保各組間用戶在空間上的部分分割。因此，在不同的組可以重復(fù)地用相同的PN序列，PN序列長為L＝7(L＞Kg)。為了便于比較，我們還給出了單用戶編碼MC-CDMA系統(tǒng)在使用單天線和多天線陣時(shí)的性能。從圖中可以看出，在單用戶情況，使用天線陣波束形成技術(shù)可獲得5dB的性能增益。同時(shí)，可見Turbo時(shí)空多用戶算法在很少的迭代次數(shù)(n＝3)下就能逼近多天線單用戶時(shí)的性能。
在圖6中，我們考慮各用戶間等交叉相關(guān)性的情況，并設(shè)置在式(5)中定義的交叉相關(guān)系數(shù)ρm,m′s=0.4,]]>且1≤m，m′≤20。此時(shí)沒有組間用戶的空間約束，所有用戶隨機(jī)分布在扇區(qū)內(nèi)。仿真結(jié)果表明我們建議的Turbo時(shí)空多用戶檢測算法在SNR大于-1dB時(shí)可獲得幾乎和單用戶多天線編碼的多載波CDMA系統(tǒng)的性能。
Turbo時(shí)空多用戶檢測算法在頻域選擇性衰落信道下的性能在圖7中給出?？梢钥闯?，在衰落信道下，本算法可以在比在AWGN信道下更少的迭代次數(shù)就能達(dá)到理想的結(jié)果。例如，在m＝3和n＝2(僅一次迭代)時(shí)，我們建議的算法就可逼近單用戶在衰落信道下的性能。
可見在實(shí)際系統(tǒng)中，即使在120°的扇區(qū)內(nèi)有大量用戶(幾十甚至上百用戶)同時(shí)接入基站時(shí)，我們建議的算法仍能實(shí)現(xiàn)。此時(shí)，我們算法有和用戶數(shù)呈線性關(guān)系的算法復(fù)雜度O(Σg=1G(Kg-f/2)·2f),f≤fmax]]>基于軟敏感比特和空間分組時(shí)空迭代(Turbo)多用戶檢測算法可應(yīng)用于寬帶無線通信中編碼的多用戶接入系統(tǒng)。時(shí)空迭代多用戶檢測算法能在同時(shí)接入二十個(gè)用戶時(shí)在AWGN信道和頻選衰落信道下都能在很少的迭代次數(shù)下逼近單用戶多天線編碼系統(tǒng)的性能。我們發(fā)明的時(shí)空迭代多用戶檢測算法的算法復(fù)雜度跟用戶數(shù)呈線性關(guān)系，它的提出為MAP多用戶檢測算法在實(shí)際的應(yīng)用中成為可能?？蓱?yīng)用于編碼的CDMA、SDM(Space Division Multiplexing)SDMA系統(tǒng)中。
權(quán)利要求
1.基于敏感比特和空間分組的簡化迭代MAP多用戶檢測法，含有結(jié)合智能天線的最大后驗(yàn)概率(MAP)迭代多用戶檢測算法，其特征在于它把所有用戶根據(jù)空間相關(guān)性歸類到若干組和相應(yīng)各組以外的組即“外組”，再對各組內(nèi)的子多用戶使用基于軟敏感比特的簡化的MAP迭代多用戶檢測算法，即首先分辨出敏感比特以獲得先驗(yàn)信息，再在對應(yīng)分辨出的敏感比特的小子集中進(jìn)行MAP檢測，然后再用經(jīng)迭代處理的各組內(nèi)用戶的信道MAP譯碼輸出的外信息實(shí)現(xiàn)組外的軟干擾消除；它依次含有以下步驟1)用多天線矩陣接收多用戶(設(shè)M個(gè)用戶)接入信號，根據(jù)用戶信號入射方向做空間濾波和頻域匹配濾波；2)根據(jù)用戶間空間濾波權(quán)重系數(shù)的相關(guān)性，把所有M個(gè)用戶歸類并分到G個(gè)組和相應(yīng)的“外組”；3)計(jì)算所有M個(gè)用戶的編碼比特的初始硬估計(jì)和軟估計(jì)，并把真值分配到G個(gè)組和相應(yīng)的“外組”；4)定義各組最大的敏感比特?cái)?shù)目和最大迭代次數(shù)；5)在第g個(gè)組內(nèi)執(zhí)行基于軟敏感比特的簡化的迭代MAP多用戶檢測算法，它依次有以下步驟5.1)根據(jù)“外組”軟估計(jì)實(shí)現(xiàn)軟干擾消除；5.2)用敏感比特算法找出f個(gè)敏感比特，根據(jù)這些敏感比特用簡化的MAP多用戶檢測算法計(jì)算輸出的第g組內(nèi)各用戶的外信息；5.3)判斷迭代是否結(jié)束若未結(jié)束，則各用戶MAP信道譯碼器計(jì)算編碼比特的外信息并返回步驟(3)；若已結(jié)束，即計(jì)算完G個(gè)組，則各用戶MAP信道譯碼器計(jì)算出信息比特的外信息作為多用戶檢測信號輸出。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于軟敏感比特和空間分組的簡化迭代MAP多用戶檢測法，其特征要于它順次地主要含有的下各步1)初始化根據(jù)下式獲得各用戶的空間濾波權(quán)重矢量 再由分組準(zhǔn)則把所有M個(gè)用戶歸類分成G個(gè)組和相應(yīng)的“外組”W→m=a→m||a→m||=k·a→m,1≤m≤Mk=1Q]]>其中Q為天線元素?cái)?shù)；a→m=[1,e-jπsinQm,……,e-j(Q-1)πsinθm]T]]>為第m個(gè)用戶在入射角為Qm下的天線陣列響應(yīng)；所述的分組準(zhǔn)則為1.1)當(dāng)βμ，ν≥β1且βν，μ≥β2時(shí)，分配μ，ν，ν用戶為同組Ωg，即{μ，ν，ν}∈Ωg；其中，μ＝1，...，M，ν＝1，....μ，ν＝2，....，ν-1，β1，β2為設(shè)定的門限，且β1＞β2，βμ，ν為用戶μ，ν間的空間濾波矢量 的相關(guān)系數(shù)，如βμ,v=||W→μH·W→v||||Wμ||||Wv||]]>上標(biāo)(·)H為共軛轉(zhuǎn)置，“·”表示向量點(diǎn)積；1.2)當(dāng)βμ，ν≥β1且βv，v≤β2下，分配用戶μ，ν為同組Ωg中的成員，即{μ，ν}∈Ωg且 于是，所有分配到G個(gè)組中的用戶總數(shù)滿足Σg=0G=1kg=M,]]>其中kg為第g個(gè)組的用戶總數(shù)，“外組”即為第g個(gè)組Ωg以外的用戶，用ΩgI表示，其用戶數(shù)滿足kgl=M-kg,,kgl,]]>表示ΩgI的用戶總數(shù)；2)在接收滿足經(jīng)過波束形成和傳統(tǒng)的匹配濾波后，得到所有M個(gè)用戶的編碼比特初始硬估計(jì)和軟估計(jì)，它們依次分別為d^g‾,t(R)=sign(real(ym(k,g-))),]]>d~g‾,t(k)=real(ym(k,g‾));]]> 是第m個(gè)用戶被歸類為第g個(gè)“外組”中的第k個(gè)用戶的接收信號匹配濾波(MF)輸出；3)定義各組最大的敏感比特?cái)?shù)目3.1)根據(jù)下述不等式 來分辯估計(jì)的多用戶編碼比特矢量 的似然度量和傳統(tǒng)的單用戶匹配濾波(MF)估計(jì)的初始各用戶的編碼比特 的似然度量差值的上限， 的值越大則對應(yīng)調(diào)整的比特越可能估計(jì)錯(cuò)誤，即敏感比特；3.2)再在kg個(gè) 中搜索f(f＜kg)個(gè)最大的度量值，f為第g個(gè)組內(nèi)的敏感比特?cái)?shù)。4)根據(jù)“外組”ΩgI內(nèi)用戶傳輸?shù)木幋a比特 的軟估計(jì)來實(shí)現(xiàn)軟干擾消除上述軟估計(jì)d~g‾,k(k)=real(ym(k,g‾));]]>則干擾消除后，有X→gH=HgGg,td→g,t+Z→g,]]>而 的自相關(guān)矩陣Rg， 為E[Z→gZ→gH]=Hg‾·E[Δd→g‾·Δd→g‾H]·Hg‾H+1QHgσn2;]]>其中，Hg是第g組Ωg內(nèi)用戶和相關(guān)矩陣， 是組Ωg內(nèi)用戶和相應(yīng)“外組”ΩgI內(nèi)用戶間的相關(guān)矩陣，Gg，t為組內(nèi)Ωg用戶的平均功率， 為組Ωg中用戶傳輸?shù)木幋a比特矢量， 是外組ΩgI內(nèi)用戶傳輸?shù)木幋a比特 的軟估計(jì)， 是“外組”ΩgI中用戶的MAP信道譯碼輸出的估計(jì)誤差，σn2是加性高斯白噪聲(AWGN)的方差；5)簡化的迭代MAP多用戶檢測法當(dāng)我們要第一次迭代時(shí)設(shè)敏感比特的先驗(yàn)概率為等概率分布且非敏感比特的先階概率為1時(shí)，則MAP多用戶檢測算法可僅考慮對應(yīng)f個(gè)敏感比特的2f個(gè)編碼比特矢量 5.1)計(jì)算第g組內(nèi)第k個(gè)用戶的外信息λ1ek；5.2)用MAP算法算出第k個(gè)用戶的后驗(yàn)LOG似然率(LLR)，用Λ2表示，則用戶譯碼輸出的外信息為λ2ek=Λ2-λ1ek;]]>5.3)把λ2ek反饋到MAP多用戶檢測模塊，在迭代結(jié)束時(shí)，計(jì)算信息比特的后驗(yàn)LOG似然率，由此來作接收比特譯碼；5.4)根據(jù)各用戶信道譯碼反饋的外信息得到改進(jìn)的編碼比特先驗(yàn)信息即 從而得到更準(zhǔn)確的用戶編碼比特的硬估計(jì)和軟估計(jì)；6)獲得所有M個(gè)用戶的改進(jìn)的硬估計(jì)和軟估計(jì)，返回步驟(3)。
全文摘要
基于軟敏感比特和空間分組的時(shí)空迭代與用戶檢測應(yīng)用于無線通信中的多用戶接入技術(shù)領(lǐng)域，其特征在于它把所有用戶根據(jù)空間相關(guān)性歸類到若干組和相應(yīng)各組以外的“外組”，再對各組內(nèi)的子多用戶使用基于軟敏感比特的簡化的MAP迭代多用戶檢測算法，即首先分辨出敏感比特以獲得先驗(yàn)信息，再在對原分辨出的敏感比特的小子集中進(jìn)行MAP檢測，然后再用經(jīng)迭代處理的各組內(nèi)用戶的信道MAP譯碼輸出的外信息實(shí)現(xiàn)組外的軟干擾消除。它可用于寬帶無線通信中編碼的多用戶接入系統(tǒng)，能在同時(shí)接入二十個(gè)用戶時(shí)在AWGN信道和頻選衰落信道下都能在很少的迭代次數(shù)下逼近單用戶多天線編碼系統(tǒng)的性能。
文檔編號H04L25/03GK1437345SQ03120820
公開日2003年8月20日 申請日期2003年3月21日 優(yōu)先權(quán)日2003年3月21日
發(fā)明者李俊強(qiáng), 曹志剛, K·B·李德富 申請人:清華大學(xué)