本發(fā)明屬于無(wú)線通信系統(tǒng)領(lǐng)域，具體的屬于無(wú)線通信干擾信號(hào)處理方法。

背景技術(shù)：

近來(lái)，為了消除蜂窩移動(dòng)通信系統(tǒng)小區(qū)間干擾，業(yè)界提出了干擾對(duì)齊(interferencealignment)，并且針對(duì)該技術(shù)開(kāi)展了廣泛的研究。為了實(shí)現(xiàn)干擾的對(duì)齊，發(fā)射機(jī)和接收機(jī)必須進(jìn)行聯(lián)合設(shè)計(jì)，這一點(diǎn)一般情況下比較難實(shí)現(xiàn)。為了解決這個(gè)問(wèn)題，現(xiàn)有技術(shù)中提出了很多不同的迭代設(shè)計(jì)方法，包括最小干擾泄露(minimizingtheinterferenceleakage，mil)、最大化信干噪比(maximumsignal-to-interference-plus-noiseratio，max-sinr)、最小均方誤差(minimum-mean-square-error，mmse)等。作為一種的干擾對(duì)齊設(shè)計(jì)方法，mmse在各種不同的通信場(chǎng)景下的設(shè)計(jì)得到了廣泛的研究，體現(xiàn)了最佳的性能。

現(xiàn)有技術(shù)中在mmse的干擾對(duì)齊計(jì)算中，對(duì)于具有k個(gè)發(fā)射端和k個(gè)接收端的對(duì)稱mimo干擾系統(tǒng)，為了簡(jiǎn)化計(jì)算，對(duì)于發(fā)射碼流向量做了取統(tǒng)計(jì)平均處理，并將發(fā)射端預(yù)編碼矩陣初始化為隨機(jī)酉矩陣，使用該隨機(jī)酉矩陣和信道矩陣進(jìn)行迭代計(jì)算獲得最優(yōu)的預(yù)編碼矩陣和合并矩陣。其具體方法流程如下：

步驟1：初始化隨機(jī)酉矩陣vi

步驟2：

步驟3：

步驟4：

步驟5:返回步驟2，持續(xù)迭代α次數(shù)。

其中orth{a}表示對(duì)矩陣a進(jìn)行正交化處理，變量α為迭代次數(shù)，變量為信噪比。

在上述的迭代計(jì)算中，為了在計(jì)算中消除未知的碼流sj的影響，傳統(tǒng)的方法在計(jì)算ui和vi的過(guò)程中采取了對(duì)sj取統(tǒng)計(jì)平均的處理。然而，在實(shí)際計(jì)算中，由于實(shí)際的碼流與取統(tǒng)計(jì)平均處理的碼流存在一定誤差，并且一般情況下，干擾信道中用戶數(shù)越少，統(tǒng)計(jì)意義下的誤差越大。但若在干擾對(duì)齊迭代計(jì)算中直接使用實(shí)際發(fā)射碼流向量進(jìn)行計(jì)算，迭代計(jì)算中可能由于符號(hào)檢測(cè)誤差太大而引起干擾無(wú)法較好的對(duì)齊，尤其是在高信噪比環(huán)境。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于克服上述不足，提出了一種基于符號(hào)檢測(cè)的mmse干擾對(duì)齊方法(symbol-detection-aided-mmseia，sda-mmseia)，能夠降低誤碼率，提升均方誤差性能。

為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明包括以下步驟：

s1：使用信道矩陣h和初始化的預(yù)編碼矩陣進(jìn)行迭代運(yùn)算，獲得第一合并矩陣u1和第一預(yù)編碼矩陣v1；

s2：使用所述第一合并矩陣u1和接收信號(hào)y得到發(fā)射碼流

s3：使用信道矩陣h、所述發(fā)射碼流和所述第一預(yù)編碼矩陣v1進(jìn)行迭代運(yùn)算，獲得第二合并矩陣u2和第二預(yù)編碼矩陣v2；

s4：使用第二合并矩陣u2和接收信號(hào)y得到最優(yōu)的發(fā)射碼流

其中，步驟s1具體包括：

s11：初始化發(fā)射端的預(yù)編碼矩陣v以及迭代計(jì)數(shù)器m，將m初始化為0；

s12：根據(jù)信道矩陣h和所述預(yù)編碼矩陣v獲得第一中間合并矩陣u′，

s13：根據(jù)所述信道矩陣h和所述第一中間合并矩陣u′獲得第一中間預(yù)編碼矩陣v′；

s14：使用所述第一中間預(yù)編碼矩陣v′替換所述預(yù)編碼矩陣v，將m值加1，若m的值不等于α-β，則返回步驟s12進(jìn)行迭代運(yùn)算，若m的值等于α-β，將得到的u′作為第一合并矩陣u1，將得到的v′作為第一預(yù)編碼矩陣v1。

其中，步驟s3具體包括：

s31：初始化迭代計(jì)數(shù)器n為0；

s32：根據(jù)所述信號(hào)矩陣h、所述發(fā)射碼流和所述第一預(yù)編碼矩陣v1獲得第二中間合并矩陣u″；

s33：根據(jù)所述信號(hào)矩陣h、所述發(fā)射碼流和所述第二中間合并矩陣u″獲得第二中間預(yù)編碼矩陣v″；

s34：使用所述第二中間預(yù)編碼矩陣v″替換所述第一預(yù)編碼矩陣v1，使用檢測(cè)到的發(fā)射碼流替換所述將n值加1，若n的值不等于β，則返回步驟s32進(jìn)行迭代運(yùn)算，若n的值等于β，將得到的u″作為第二合并矩陣u2，將得到的v″作為第二預(yù)編碼矩陣v2。

其中，初始化發(fā)射端的預(yù)編碼矩陣為隨機(jī)酉矩陣。

其中，步驟s12具體為：

步驟s13具體為：

其中，k為對(duì)稱mimo干擾系統(tǒng)發(fā)射端和接收端的個(gè)數(shù)，hi,j為從發(fā)射端j到接收端i的信道矩陣；vi為發(fā)射端i的預(yù)編碼矩陣；orth{a}表示對(duì)矩陣a進(jìn)行正交化處理，變量為信噪比，為通信鏈路的反向鏈路的信道矩陣。

其中，步驟s2具體為：

其中，步驟s32具體為：

步驟s33具體為：

其中，步驟s4具體為：

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明采用傳統(tǒng)的迭代方法進(jìn)行了第一步的計(jì)算，而在第二步迭代中將符號(hào)檢測(cè)考慮進(jìn)去，也就是邊檢測(cè)邊將檢測(cè)到的符號(hào)引入到迭代計(jì)算中，通過(guò)這種方法，有效提高了mmse干擾對(duì)齊的性能，降低誤碼率，在高信噪比區(qū)域增益明顯。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明基于符號(hào)檢測(cè)的干擾對(duì)齊方法的示意圖；

圖2為本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)在均方誤差的概率密度函數(shù)仿真圖；

圖3為本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)隨迭代次數(shù)增加的均方誤差仿真圖；

圖4為本發(fā)明當(dāng)α為100時(shí)，β取值變化時(shí)均方誤差仿真圖；

圖5為本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)在不同信噪比下符號(hào)檢錯(cuò)率ser的仿真結(jié)果圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步的說(shuō)明。

圖1示出了本發(fā)明提出的基于符號(hào)檢測(cè)的mmse干擾對(duì)齊方法的流程圖。本發(fā)明假設(shè)了一個(gè)對(duì)稱的mimo干擾系統(tǒng)，有k個(gè)發(fā)射端，k個(gè)接收端，每個(gè)發(fā)射端發(fā)射的信號(hào)對(duì)于其中一個(gè)接收端是有用信號(hào)，而對(duì)其他接收端來(lái)說(shuō)則為干擾信號(hào)，則第i個(gè)接收端接收到的信號(hào)可表示為

其中yi為接收到的信號(hào)；hi,j為從發(fā)射端j到接收端i的信道矩陣；vi為發(fā)射端i的預(yù)編碼矩陣；si為發(fā)射碼流向量；ni為接收端噪聲向量，噪聲均值為0、方差為σ²。

接收端通過(guò)合并矩陣ui的共軛轉(zhuǎn)置對(duì)接收到的信號(hào)向量yi進(jìn)行迫零處理，從而合并后的接收信號(hào)(判決碼流)為

mmse干擾對(duì)齊算法的核心思想就是通過(guò)將發(fā)射碼流和合并后的碼流的均方誤差最小化得到，即通過(guò)下面的式子求矩陣ui

其中tr[.]為求矩陣的跡，定義矩陣函數(shù)為

此時(shí)最優(yōu)的矩陣ui由函數(shù)導(dǎo)數(shù)為零時(shí)的統(tǒng)計(jì)均值給出，即由均值條件給出如下

在該通信鏈路的反向鏈路的信道矩陣并將ui和vi分別用作預(yù)編碼矩陣和迫零合并矩陣，則可以得出最優(yōu)的vi為

實(shí)際迭代計(jì)算中，為了在計(jì)算中消除未知的碼流sj的影響，首先，在計(jì)算ui和vi的過(guò)程中采取了對(duì)sj取統(tǒng)計(jì)平均的處理，即有

其中p為碼流發(fā)射功率。

此時(shí)，最優(yōu)的ui和vi由下式給出

在按照公式(8)和(9)迭代α-β次之后，獲得了最優(yōu)的ui和vi。

之后，按照公式(2)計(jì)算獲得發(fā)射端的碼流。

之后，在公式(5)-(6)中替換碼流向量后得到如下公式

按照公式(10)和(11)迭代β次之后，獲得了基于符號(hào)檢測(cè)的最優(yōu)的ui和vi。

之后，使用公式(2)計(jì)算獲得發(fā)射端的碼流，獲得最終的發(fā)射端碼流。

圖2為傳統(tǒng)方法(mmseia)和本方法所提出的新方法(symbol-detection-aided-mmseia，sda-mmseia)在均方誤差的概率密度函數(shù)結(jié)果，從中可以看出所提方法的均方誤差更多的分布在較低區(qū)域。

圖3為傳統(tǒng)方法和本發(fā)明所提出的新方法的均方誤差在隨著迭代次數(shù)α增加而變化的結(jié)果，從中可以看出，不管變量α如何增加，所提新方法具有更低的均方誤差。

為了更好的設(shè)置α和β的值，以使其能夠獲得最優(yōu)的性能，本發(fā)明假設(shè)一個(gè)3用戶對(duì)稱干擾mimo信道，其中每個(gè)發(fā)射端為4天線發(fā)送2個(gè)獨(dú)立碼流、接收端為4天線接收，調(diào)制方式為qpsk，迭代次數(shù)α＝100。

對(duì)于一個(gè)固定的α其對(duì)應(yīng)的最佳參數(shù)β可以通過(guò)仿真得出，在不同網(wǎng)絡(luò)參數(shù)配置下其最優(yōu)值不一樣。從圖4可以看出α＝100時(shí)最優(yōu)的β＝7。

圖5給出了傳統(tǒng)方法和本發(fā)明所提出的新方法在不同信噪比下的符號(hào)檢測(cè)錯(cuò)誤率ser的仿真結(jié)果。從圖中不難看出，所提方法優(yōu)于傳統(tǒng)方法，尤其是在高信噪比區(qū)域增益最為明顯。

盡管前面公開(kāi)的內(nèi)容示出了本公開(kāi)的示例性實(shí)施例，但是應(yīng)當(dāng)注意，在不背離權(quán)利要求限定的本公開(kāi)的范圍的前提下，可以進(jìn)行多種改變和修改。

以上所述的具體實(shí)施方式，對(duì)本公開(kāi)的目的、技術(shù)方案和有益效果進(jìn)行了進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明，所應(yīng)理解的是，以上所述僅為本公開(kāi)的具體實(shí)施方式而已，并不用于限定本公開(kāi)的保護(hù)范圍，凡在本公開(kāi)的精神和原則之內(nèi)，所做的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本公開(kāi)的保護(hù)范圍之內(nèi)。