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    基于多種調(diào)制方式的空時(shí)OFDM系統(tǒng)多用戶檢測(cè)技術(shù)

    2010-09-27 10:08:44
    電訊技術(shù) 2010年5期
    關(guān)鍵詞:多用戶復(fù)雜度增益

    (鄭州大學(xué) 信息工程學(xué)院,鄭州 450001)

    1 引 言

    多輸入多輸出(MIMO)與正交頻分復(fù)用(OFDM) 技術(shù)相結(jié)合的MIMO-OFDM技術(shù)被視為下一代高速無線局域網(wǎng)的核心技術(shù)[1]。一方面,MIMO技術(shù)可以在不增加系統(tǒng)帶寬的情況下提高頻譜效率,成倍地提高系統(tǒng)容量;另一方面,OFDM解決了MIMO對(duì)抗頻率選擇性衰落和符號(hào)間干擾的局限性。近年來,以Alamouti結(jié)構(gòu)為代表的正交空時(shí)分組碼(STBC)通過在發(fā)射端采用特殊設(shè)計(jì)的信道碼結(jié)合接收端的信號(hào)處理獲得了高頻譜效率的發(fā)射分集增益,STBC與OFDM結(jié)合的空時(shí)OFDM系統(tǒng),由于其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、譯碼復(fù)雜度低且在提高頻譜效率的發(fā)射分集增益方面具有巨大潛力而受到廣泛關(guān)注。

    目前,針對(duì)空時(shí)編碼的設(shè)計(jì)和應(yīng)用已進(jìn)行了一定的研究,但這些主要是針對(duì)單用戶系統(tǒng)[2-3]。在無線通信中,多用戶共享有限的頻譜資源是不可避免的,因此可靠的多用戶檢測(cè)算法對(duì)提高整個(gè)系統(tǒng)的性能至關(guān)重要。近年來,多用戶檢測(cè)的研究主要集中在尋求低復(fù)雜度和高性能的檢測(cè)器方面,有許多研究者結(jié)合編碼、子空間等提出針對(duì)MIMO-OFDM系統(tǒng)的多用戶信號(hào)檢測(cè)技術(shù)。文獻(xiàn)[4]研究了在STBC OFDM系統(tǒng)中基于最小均方誤差的接收算法,并顯示出較好的檢測(cè)性能。文獻(xiàn)[5]對(duì)經(jīng)典的迫零算法、最小均方誤差算法、排序及非排序干擾抵消檢測(cè)算法進(jìn)行了分析,得出排序迭代干擾消除接收機(jī)與非排序接收相比大大提高了接收機(jī)性能,但是計(jì)算量有所增加。

    在CQMM的基本框架下,課題組以如下方式引入家庭負(fù)債率變動(dòng)所產(chǎn)生的這兩條傳遞渠道:首先,假定居民負(fù)債率的變化是外生的。其次,建立居民負(fù)債率的變動(dòng)對(duì)居民貸款和存款的影響機(jī)制。在貸款方面,構(gòu)建行為方程由居民負(fù)債率和GDP共同決定居民貸款;在存款方面,居民負(fù)債率將決定居民消費(fèi),進(jìn)而決定居民存款。最后,定義居民貸存比為居民貸款與居民存款之比,將其與一年期人民幣基準(zhǔn)貸款利率作為解釋變量,對(duì)資金市場(chǎng)的加權(quán)利率進(jìn)行回歸,以此內(nèi)生化資本市場(chǎng)的利率決定。

    本文構(gòu)建了多用戶的STBC OFDM系統(tǒng),并把抑制用戶間干擾的基于最小均方誤差算法的串行干擾消除檢測(cè)推廣到該系統(tǒng)中,仿真得到多個(gè)用戶在不同的調(diào)制方式下的誤碼率曲線。

    2 系統(tǒng)模型

    考慮一個(gè)同步的空時(shí)分組碼MIMO-OFDM系統(tǒng)的上行鏈路,在同一小區(qū)同一時(shí)隙有K個(gè)用戶,每個(gè)用戶配備雙發(fā)射天線,基站接收機(jī)有M根接收天線,假定接收天線間的距離足夠遠(yuǎn)以保證不同接收天線收到的信號(hào)經(jīng)歷相互獨(dú)立的衰落。每個(gè)OFDM符號(hào)包含N個(gè)子載波,子載波上空間子信道H中的元素是用戶在第n(n=1,2,3,…,N)個(gè)子載波上不同發(fā)射/接收天線之間的信道頻率響應(yīng)。這里假設(shè)發(fā)射接收天線之間的信道是服從均值為0、方差為1的獨(dú)立同分布復(fù)高斯隨機(jī)向量。

    l=K

    以第k個(gè)用戶為例,發(fā)送信息為二進(jìn)制比特流,采用M0進(jìn)制(m=lbM0)的調(diào)制方式和Alamouti空時(shí)分組編碼方案,用向量X(n)表示一個(gè)OFDM符號(hào),經(jīng)過空時(shí)編碼器,輸出如下所示:

    優(yōu)化成本效益。陶熙TM7687保護(hù)膜用壓敏膠是一種高固體含量/高粘合力鉑金固化壓敏膠,專為要求高粘合力的客戶設(shè)計(jì)。同時(shí),高固體含量壓敏膠能更為有效地應(yīng)用于配制保護(hù)膜用涂料。相比低粘合力壓敏膠,高固體含量/高粘合力壓敏膠在提升效率和性能的同時(shí),使成本效益獲得優(yōu)化。

    (1)

    鹽酸處理含鋅渣會(huì)產(chǎn)生大量氯離子的溶液,造成污染與浪費(fèi)。相較而言,硫酸處理效果較好,提鋅效率高,但處理過程中對(duì)硫酸要求濃度高且用量大,有失經(jīng)濟(jì)性。

    (2)

    本系統(tǒng)中設(shè)信道在連續(xù)兩個(gè)OFDM符號(hào)連續(xù)時(shí)間內(nèi)不變化,當(dāng)考慮兩個(gè)連續(xù)的OFDM符號(hào)時(shí),式(2)寫成矩陣形式:

    R[n]=H[l,n]X[n]+η[n]

    (3)

    式(3)中:

    古生物學(xué)家在南美洲發(fā)現(xiàn)了大量巨型蜥腳類恐龍,其中包括阿根廷龍、普爾塔龍、巴塔哥巨龍等。在自然界中,哪里有巨型蜥腳類恐龍,哪里就會(huì)有以它們?yōu)槭车木扌瞳F腳類恐龍,而馬普龍就是這些食肉恐龍中的佼佼者。

    (4)

    X[n]=[X[l,n],X[l+1,n]]

    (5)

    (6)

    (7)

    頻域信道矩陣:

    H[l,n]=

    (8)

    式(8)其構(gòu)成:

    他辯證地認(rèn)為,現(xiàn)如今的出家熱,有好也有壞,短修亦可。好在高素質(zhì)的人才涌進(jìn)寺廟,精英化的僧人也許就不會(huì)干出“尿罐子”的事來。但他也有經(jīng)世致用的說辭,對(duì)于龍泉寺里那些理工科博士,他說國(guó)家花了大力氣培養(yǎng),就這么一去不回,可惜了。

    3 空時(shí)多用戶接收機(jī)

    圖3仿真了3個(gè)用戶經(jīng)過MMSE和MMSE-SIC接收機(jī)之后每個(gè)用戶的BER,3個(gè)用戶分別采用BPSK、QPSK和16QAM調(diào)制。從圖中可以看出,MMSE-SIC接收時(shí)采用BPSK調(diào)制的用戶比采用QSPK和16QAM調(diào)制的用戶BER性能要好。隨著星座圖中星座點(diǎn)間距的縮小,誤碼概率會(huì)上升。BER為10-2處對(duì)于MMSE算法,采用BPSK調(diào)制比采用QSPK和16QAM調(diào)制的用戶有0.8 dB、7.5 dB增益。對(duì)于MMSE-SIC算法,采用BPSK調(diào)制比采用QSPK和16QAM調(diào)制的用戶有0.5 dB、4.3 dB增益。

    “人文底蘊(yùn)是文明人的基本標(biāo)識(shí),主要包括人文積淀、人文情懷及審美情趣?!盵2]語(yǔ)文教學(xué)本身是人文傳播的一種具象化途徑,通過“部編本”語(yǔ)文教材的識(shí)字學(xué)習(xí),學(xué)生將會(huì)發(fā)現(xiàn),點(diǎn)滴細(xì)節(jié)皆為知識(shí),生活百態(tài)亦是文化,為達(dá)到學(xué)習(xí)目的,學(xué)生將自發(fā)關(guān)照社會(huì)實(shí)際,積極參與社會(huì)實(shí)踐,在關(guān)注與實(shí)踐中不斷積淀人文底蘊(yùn),增強(qiáng)“文明人”的標(biāo)識(shí)度。

    MMSE算法[5]采用線性的估計(jì)矩陣G來估計(jì)向量X,使得估計(jì)向量與原始向量的誤差的平方最小,即:

    (9)

    可以得到估計(jì)矩陣G的表示式為

    式(1)中的兩行分別在時(shí)刻1和時(shí)刻2發(fā)射,每行的第一個(gè)元素從第一根天線發(fā)射,第二個(gè)元素從第二根天線發(fā)射。

    (10)

    式中,N0是噪聲方差,Eb是發(fā)送信號(hào)能量,ITx*usernum是酉矩陣。

    采用聯(lián)合干擾抑制和干擾消除的接收算法,在接收信號(hào)中對(duì)多個(gè)用戶逐個(gè)進(jìn)行數(shù)據(jù)判決,每一級(jí)只檢測(cè)一個(gè)用戶信號(hào),操作順序是根據(jù)信號(hào)信噪比或均方誤差(MSE)[9],信噪比或均方誤差大的信號(hào)先進(jìn)行操作,每級(jí)輸出的是信噪比或均方誤差大的用戶的數(shù)據(jù)判決和去除該用戶造成的MAI以后的接收信號(hào),這樣就可以將多址干擾的影響降到最低,大大增加檢測(cè)的可靠性。接收端框圖如圖1所示。

    試驗(yàn)場(chǎng)地選定為臨近河邊的場(chǎng)地,地層為回填土,地下超過5 m為濕泥,黏性比較大。選用的鉆具外徑為60 mm,鉆桿外徑51 mm,實(shí)驗(yàn)深度為5 m時(shí),通過液壓絞車起拔鉆桿順利提出。實(shí)驗(yàn)深度超過8 m時(shí),利用液壓絞車難以起拔,絞車的支撐架發(fā)生變形。液壓絞車額定拉力為10 kN,加裝一個(gè)動(dòng)滑輪,使得實(shí)際拉力達(dá)到20 kN,質(zhì)量60 kg。實(shí)驗(yàn)深度達(dá)到15 m時(shí),使用鋼球夾緊起拔器起拔鉆桿,順利提出,起拔出來的鉆桿裹滿黏性濕泥。由于只帶了17根鉆桿,最終實(shí)驗(yàn)深度為17 m。利用鋼球夾緊液壓起拔器起拔鉆桿時(shí),一次可起拔多根鉆桿,且省掉桅桿結(jié)構(gòu),進(jìn)一步減輕鉆機(jī)整體重量。

    圖1 STBC OFDM 系統(tǒng)接收框圖Fig.1 Block diagram of STBC OFDM transceiver

    在算法開始時(shí)按照估計(jì)信號(hào)的均方誤差的降序來確定估計(jì)用戶順序。假設(shè)收端已知信道狀態(tài)信息,在一個(gè)發(fā)送符號(hào)間隔,MMSE-SIC檢測(cè)算法流程如下:

    學(xué)生對(duì)運(yùn)動(dòng)技能的掌握評(píng)價(jià),一直沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn),學(xué)生掌握技能達(dá)到什么等級(jí)了,老師不清楚、學(xué)生不了解。《標(biāo)準(zhǔn)》能較為客觀反映出個(gè)體運(yùn)動(dòng)技能水平的變化,經(jīng)過一段時(shí)間的學(xué)習(xí)后參加《標(biāo)準(zhǔn)》測(cè)試,就可以看出個(gè)體的學(xué)習(xí)以及運(yùn)動(dòng)技能掌握情況。

    (2) 遞歸

    l=1,2,3,…,K[j],計(jì)算

    (1) 初始化

    (3)循環(huán)結(jié)束

    圖2給出了一個(gè)基于空時(shí)分組碼的同步MIMO-OFDM系統(tǒng),每個(gè)移動(dòng)終端配備兩根發(fā)射天線,調(diào)制方式為QPSK,采用Alamouti的空時(shí)分組碼方案,OFDM子載波數(shù)為512,循環(huán)前綴為113。從圖2可以看出,MMSE-SIC算法對(duì)系統(tǒng)的BER性能有較大改善。例如在用戶數(shù)為2、接收天線為2時(shí),在BER為10-2處相對(duì)于MMSE算法有2.5 dB增益,相對(duì)于ZF算法有3.5 dB增益。在用戶數(shù)為2、接收天線為4時(shí),在BER為10-3處相對(duì)于MMSE算法有4.5 dB增益,相對(duì)于ZF算法有6.1 dB增益。雙發(fā)送天線的4用戶系統(tǒng)比2用戶系統(tǒng)性能要好,那是因?yàn)樵黾咏邮仗炀€數(shù),分集增益提高,同時(shí)也提高了多用戶增益。隨著接收天線和用戶數(shù)的增多,非線性檢測(cè)MMSE-SIC算法與常規(guī)的線性算法之間的BER性能差距進(jìn)一步增大,說明這種方法更適用于采用多天線分集接收的系統(tǒng)。

    (3) 隨胡楊林退化程度加劇,林地土壤沙化、土壤持水貯水性能和調(diào)節(jié)水分供應(yīng)的潛在能力降低,而且會(huì)加快干旱區(qū)土壤蒸發(fā),增強(qiáng)干旱脅迫并抑制荒漠植被對(duì)土壤有效水分的利用與正常生長(zhǎng),導(dǎo)致荒漠植被衰敗和生態(tài)系統(tǒng)退化,進(jìn)而威脅到綠洲的生態(tài)安全。

    4 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    下面采用計(jì)算機(jī)仿真來驗(yàn)證算法的可行性。在頻率選擇性衰落信道下,假定接收端已經(jīng)得到準(zhǔn)確的信道統(tǒng)計(jì)信息,定義信噪比為信息比特功率和噪聲功率之比。

    基于MMSE-SIC的多用戶檢測(cè)算法采用兼顧抑制干擾與噪聲的MMSE準(zhǔn)則進(jìn)行濾波,與采用ZF準(zhǔn)則進(jìn)行濾波的ZF-SIC相比,可以有效地克服噪聲增強(qiáng)的問題,提高檢測(cè)性能。而且,由于采用了優(yōu)化排序消除干擾,MMSE-SIC能獲得比線性的MMSE檢測(cè)以及未排序的MMSE-SIC檢測(cè)更好的性能,在略微增加系統(tǒng)時(shí)間復(fù)雜度的基礎(chǔ)上,使系統(tǒng)檢測(cè)性能得到了明顯改善。

    圖2 多個(gè)用戶數(shù)檢測(cè)算法的比較Fig.2 Performance compairison for different multiuser detection algorithms

    由于傳統(tǒng)的最優(yōu)化多用戶檢測(cè)[6]的復(fù)雜度隨用戶數(shù)目的增加呈指數(shù)增長(zhǎng),難以付諸于實(shí)時(shí)應(yīng)用,因此研究各種具有良好性能和較低復(fù)雜度的次優(yōu)方案[7-8]具有重要意義。本文在MMSE檢測(cè)算法的基礎(chǔ)上,仿真了MMSE-SIC算法,通過迭代運(yùn)算獲得每個(gè)用戶的發(fā)射信號(hào)。

    定理 1.3 設(shè){Xt,t≥0}是參數(shù)為λ的自激濾過的泊松過程,如果?t2≥t1≥0, E|Xt1Xt2|<∞且?n,E[wn]<∞,則(Xt1,Xt2)的協(xié)方差為

    圖3 同一用戶不同調(diào)制方式下檢測(cè)算法的比較Fig.3 Comparison of different modulation schemes under the same user detection algorithm

    5 結(jié) 論

    MIMO-OFDM接收機(jī)復(fù)雜度較高,具體算法實(shí)現(xiàn)時(shí),不得不在性能和復(fù)雜性之間進(jìn)行權(quán)衡。針對(duì)MIMO-OFDM多用戶檢測(cè)的特點(diǎn), 采用基于MMSE的串行干擾消除多用戶檢測(cè)技術(shù)在檢測(cè)順序優(yōu)化的基礎(chǔ)上,通過MMSE檢測(cè)與判決反饋結(jié)構(gòu),在增加系統(tǒng)時(shí)間復(fù)雜度的基礎(chǔ)上,有效地控制了誤差傳播,使系統(tǒng)整體性能得到提高。在實(shí)際應(yīng)用時(shí)通過設(shè)定不同的調(diào)制方式和檢測(cè)算法,可以在性能與復(fù)雜度之間實(shí)現(xiàn)靈活的系統(tǒng)設(shè)計(jì)。

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