СПОСОБ ДЕТЕКТИРОВАНИЯ СИГНАЛА В СИСТЕМАХ СВЯЗИ С MIMO КАНАЛОМ

摘要

1. Способ детектирования сигнала в системах связи с MIMO (Multiple-In/Multiple-Out) каналом, включающий в себя выполнение следующих операций:

принимают сигналы, модулированные переданными QAM (Quadrature Amplitude Modulation) символами через несколько приемных антенн;

осуществляют частотное преобразование принятых сигналов на нулевую несущую частоту;

формируют отсчеты принятых и преобразованных сигналов путем квантования и дискретизации, которые рассматриваются как выходные отсчеты MIMO канала, и описываются формулой Y=НХ+η, где Y - N-мерный вектор выходных отсчетов MIMO канала, Х - М-мерный вектор входных отсчетов MIMO канала, η - N-мерный вектор отсчетов шума, Н - канальная матрица MIMO канала размера N×М, при этом полагают, что частота дискретизации равна частоте следования QAM символов, поэтому вектор входных отсчетов MIMO канала Х является также вектором переданных QAM символов,

по полученным выходным отсчетам MIMO канала оценивают канальную матрицу MIMO канала Н, дисперсию шума $${\sigma }_{\eta }^2$$
и среднюю мощность сигнала $${\sigma }_s^2$$
;

детектируют QAM символы на основе выходных отсчетов MIMO канала и восстанавливают оригинальные данные, содержащиеся в детектированных QAM символах, путем оценки апостериорной вероятности переданных бит, выполняя следующие шаги:

осуществляют упорядочивание QAM символов по критерию максимума энергии сигнала от передающей антенны;

формируют верхнетреугольную матрицу для поиска наиболее вероятных переданных символов;

осуществляют послойный поиск К наилучших кандидатов на основе сформированной верхнетреугольной матрицы, начиная с нижнего слоя и заканчивая верхним слоем;

производят оценку вероятности принятых символов на основе Евклидовых метрик, вычисленных для К наилучших кандидатов;

отличающийся тем, что

формируют MMSE (минимум среднего квадрата ошибки) оценку принятого вектора QAM символов и вычисляют матрицу ковариации;

формируют верхнетреугольную матрицу F на основе матрицы ковариации MMSE оценок с помощью процедуры послойной оценки маргинальных вероятностей;

начиная с нижнего слоя, формируют список из К наилучших векторов символов-кандидатов согласно критерию минимальности модифицированного Евклидового расстояния;

модифицированное Евклидовое расстояние для слоя k определяется как суммарное расстояние, рассчитанное для всех предшествующих слоев, плюс расстояние до символа-кандидата текущего слоя согласно выражению:

,

где - нижне-диагональная часть матрицы размера (M-k+1)×(M-k+1), - нижняя часть вектора MMSE решения размера (M-k+1)×1, - нижняя часть вектора символа-кандидата размера (M-k+1)×1, метрики, характеризующие энергию компонентов символа-кандидата для слоев k…M;

после обработки всех слоев оценивают вероятность переданных символов на основе модифицированных Евклидовых расстояний для списка из К наилучших векторов символов-кандидатов.

2. Способ по п.1, отличающийся тем, что при формировании списка из К наилучших векторов символов-кандидатов на слое k осуществляют поиск наилучших кандидатов на основе заранее сформированного иерархического списка, определяемого значением “мягкого” символа

$${\stackrel{⌣}{x}}_k=\frac{1}{{\tilde{f}}_{kk}}({\tilde{F}}_{k,k\dots M}{\widehat{X}}_{k\dots M}-{\tilde{F}}_{k,k+1\dots M}{\widehat{X}}_{k+1\dots M}-{\Vert x_{k+1}\Vert }^2-\dots -{|x_M\Vert }^2)$$
,

где $${\tilde{F}}_{k,k\dots M}$$
- строка k треугольной матрицы $$\tilde{F}$$
, в которой используются элементы с индексами k…М, $${\widehat{X}}_{k\dots M}$$
- нижняя часть вектора $$\widehat{X}$$
, в котором используются элементы с индексами k=1…M, строка k треугольной матрицы $$\tilde{F}$$
, в которой используются элементы с индексами k+1…M, X_k+1…M - вектор символов-кандидатов для слоев k+1…М, а именно слоев, определенных на предыдущих шагах.

3. Способ по п.1, отличающийся тем, что поиск кандидатов осуществляется вглубь по слоям, начиная с последнего, таким образом, что сначала выбирают наиболее вероятный символ-кандидат на последнем слое, затем находят наиболее вероятный символ кандидат на следующем слое при условии передачи выбранного символа-кандидата на первом слое и так далее, при этом, если на каком-либо слое модифицированное Евклидовое расстояние для цепочки символов-кандидатов оказывается больше порогового значения, данную ветвь поиска обрывают и возобновляют поиск, начиная с предыдущего слоя, если при поиске достигают первого слоя и при этом модифицированное Евклидовое расстояние для такой полной цепочки символов-кандидатов оказывается меньше порогового значения, такой вектор-кандидат считается выжившим, и поиск новой цепочки возобновляется с предшествующего слоя, поиск осуществляется до тех пор, пока не будут исследованы все возможные ветви поиска, причем выжившие вектора-кандидаты участвуют в формировании оценок вероятности переданных символов.