張 銘,王亞峰,金 婧
(1.北京郵電大學(xué),北京 100876;2.中國移動研究院,北京 100032)
當(dāng)前,交互式服務(wù)和多媒體內(nèi)容傳送需求日益增長,無線通信領(lǐng)域的研究面臨著突破現(xiàn)有吞吐量的需求,亟待尋找新穎的系統(tǒng)架構(gòu)和先進(jìn)的信號處理技術(shù),以打破現(xiàn)有的技術(shù)的瓶頸。重疊復(fù)用技術(shù)(Overlapped X Division Multiplexing,OvXDM)因其超高的傳輸速率已成為通信領(lǐng)域關(guān)注的熱點,有望成為未來通信標(biāo)準(zhǔn)的使能技術(shù)[1]。
重疊時分復(fù)用技術(shù)是重疊復(fù)用技術(shù)在時域的應(yīng)用[1]。該技術(shù)突破了奈奎斯特準(zhǔn)則的限制,引入可控的符號間干擾(Inter Symbol Interference,ISI),獲得編碼增益。重疊重數(shù)為K的OvTDM 系統(tǒng),其發(fā)送信號的符號間隔壓縮為時域奈奎斯特系統(tǒng)的1/K;因此,在相同的傳輸時間內(nèi),OvTDM 系統(tǒng)可以提高數(shù)據(jù)的傳輸效率。
目前,對于OvTDM 系統(tǒng)的研究大多假設(shè)各個重疊波形間是獨立并聯(lián)的高斯信道系統(tǒng)[2-3],忽略了接收端匹配濾波器的影響。事實上,接收端進(jìn)行匹配濾波和過采樣會導(dǎo)致噪聲具有相關(guān)性,使其不滿足復(fù)高斯分布,OvTDM 的系統(tǒng)容量與性能將受到限制;因此,亟待提出一種符合實際工程需要的系統(tǒng)架構(gòu)。
基于多路延時傳輸?shù)腛vTDM 系統(tǒng)發(fā)送端結(jié)構(gòu)如圖1 所示,該傳輸系統(tǒng)具有K條支路,符號持續(xù)時間為T,發(fā)送符號間隔Ts=T/K。如果將OvTDM的K條支路看作多輸入多輸出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)的K個發(fā)射天線,將延時發(fā)送等效為MIMO 的異步傳輸,通過信道矩陣實現(xiàn)各路信號的疊加,那么OvTDM 可以等效為一個準(zhǔn)MIMO 系統(tǒng)。由此,本文提出了一種基于MIMO 系統(tǒng)的OvTDM 新架構(gòu):將OvTDM 的K路傳輸和延時發(fā)送系統(tǒng)模型看作是有K個發(fā)射天線的準(zhǔn)MIMO系統(tǒng)。該系統(tǒng)在各發(fā)射子流中施加特定的時間偏移,通過信道矩陣將信號疊加,在接收天線處考慮有色噪聲的影響,添加匹配濾波器并應(yīng)用過采樣技術(shù)擴(kuò)展信號尺寸,擴(kuò)展的信號維度可以被視為來自虛擬接收天線(Virtual Receive Antenn,VRA)的信號[4]。
圖1 OvTDM 多路傳輸結(jié)構(gòu)
本文將基于MIMO 的相關(guān)理論知識探究OvTDM 系統(tǒng)的容量和OvTDM 信號的檢測方案。需要注意,這里與MIMO 系統(tǒng)不同的是,OvTDM 系統(tǒng)的等效信道矩陣并非傳統(tǒng)MIMO 系統(tǒng)中采用的獨立不相關(guān)的信道矩陣模型,而且經(jīng)過接收機(jī)匹配濾波器和過采樣處理后,噪聲也不再是獨立的白噪聲;因此,在分析OvTDM 系統(tǒng)的過程中,要靈活運用MIMO 的理論來解決有關(guān)問題。
OvTDM 系統(tǒng)的發(fā)射端模型如圖2 所示,對調(diào)制后的數(shù)據(jù)流b進(jìn)行串并轉(zhuǎn)換,形成K路數(shù)據(jù)流。假設(shè)支路k的發(fā)送數(shù)據(jù)為bk,將bk中的S個符號組幀、整幀延時τk,K個發(fā)射天線共形成含有SK個數(shù)據(jù)符號的空時碼塊,如圖3 所示。
圖2 OvTDM 系統(tǒng)發(fā)射端模型
圖3 OvTDM 信號結(jié)構(gòu)
再將K路數(shù)據(jù)流分別送入濾波器g(t)進(jìn)行脈沖成型,第k條支路上的基帶信號可以表示為:
式中:Es為總發(fā)射功率;bk(i)為第k條支路上第i個時隙內(nèi)的發(fā)射符號,k=1,2,…,K,i=0,1,…,S-1;T為數(shù)據(jù)符號的周期,復(fù)用波形滿足;第k條支路延時τk=(k-1)T/K。
在OvTDM 系統(tǒng)中,各個支路通過相加獲得OvTDM 信號,因此,區(qū)別于常規(guī)MIMO 信道,這里OvTDM 對應(yīng)的準(zhǔn)MIMO 結(jié)構(gòu)的信道矩陣H取值應(yīng)全為1。
設(shè)hk代表接收端到第k個發(fā)射天線的信道系數(shù),則生成的信號可以表示為:
式中:hk的值為1。
至此,本文通過天線的異步發(fā)射、信道矩陣的加權(quán)生成了OvTDM 信號。
經(jīng)過OvTDM 編碼之后的信號s(t)再疊加上噪聲,其接收端信號表示為:
式中:n(t)為均值為零、方差為σ2的加性高斯白噪聲。
OvTDM 系統(tǒng)的接收端模型如圖4 所示,接收信號被送入一個匹配濾波器,對匹配后的信號進(jìn)行采樣間隔為Δt=T/K的過采樣操作,之后對采樣序列進(jìn)行檢測,最后判決輸出得到發(fā)送信號的估計值。
圖4 OvTDM 系統(tǒng)接收端模型
利用最優(yōu)匹配濾波檢測方法[5],對于發(fā)射端第m條支路上第l(l=0,1,…,S-1)個時隙的采樣,輸出可以表示為:
將式(1)、式(2)、式(3)代入式(4)得到:
將式(6)、式(7)及hk的值代入式(5),化簡得:
引入波形相關(guān)矩陣[5]R(l-i)={Rmk(l-i)},由式(6),R(l-i)滿足如下關(guān)系:
基帶成型脈沖g(t)具有時限特性,R矩陣滿足:
根據(jù)式(9),將式(8)整理成向量形式為:
[·]T代表矩陣的轉(zhuǎn)置。
為了簡化表達(dá),根據(jù)式(10),定義SK×SK的實對稱波形相關(guān)矩陣為:
聯(lián)合波形相關(guān)矩陣,采樣輸出可以寫成一個SK×1 的向量表達(dá)式,即:
顯然,n為有色噪聲。
值得注意的是,由于輸出端應(yīng)用過采樣技術(shù)擴(kuò)展信號尺寸;因此,接收端僅需1 個接收天線就可以獲得足夠的自由度區(qū)分出多個發(fā)射天線的信號,上述分析也是基于一個接收天線展開。至此,本文將K重重疊的OvTDM 系統(tǒng)等效為1 個有K個發(fā)射天線、1 個接收天線的異步傳輸系統(tǒng)。
由式(14)可知,噪聲是有色噪聲,為了利用MIMO 信道容量公式,需要將信號通過白化濾波器,然后再計算信道容量。
由于是正定矩陣,對進(jìn)行Cholesky 分解得:
分別在等式的兩邊乘以(GH)-1,則得:
式中:為相互統(tǒng)計獨立、均值為零的高斯白噪聲;因此,矩陣(GH)-1可以看作系統(tǒng)的一種白化濾波器。
根據(jù)式(17),結(jié)合MIMO 的信道容量公式[6],OvTDM 系統(tǒng)的理論容量為:
式中:COvTDM為OvTDM 系統(tǒng)的理論容量,bit/s;是相較于同步發(fā)射,由于異步發(fā)射延時而引入的容量損失系數(shù)。
通過對容量的分析,已經(jīng)得到了系統(tǒng)的白化濾波器。對采樣后的序列進(jìn)行白化濾波,消除噪聲間的相關(guān)性,得到式(17)。根據(jù)輸出信號表達(dá)式(17),則可以通過常規(guī)的MIMO 空間復(fù)用檢測算法,檢測出原始發(fā)送信號。
線性檢測算法是通過線性運算,從混疊信號中分離出目標(biāo)信號。算法利用加權(quán)矩陣W乘以待檢測信號消除干擾。常用的兩種線性檢測算法是迫零算法(Zero Force,ZF)和最小均方誤差算法(Minimum Mean Square Error,MMSE)[6]。
3.1.1 ZF 檢測
ZF 檢測復(fù)雜度較低,實現(xiàn)起來較為簡單。結(jié)合式(17),OvTDM 信號的ZF 加權(quán)矩陣可以表示為:
使用加權(quán)矩陣,再進(jìn)行判決就可以得到最終的檢測結(jié)果:
式中:Q(·)為符號硬判決解調(diào)。
在發(fā)射天線數(shù)和發(fā)送符號數(shù)相同時,矩陣G在通信中是固定不變的,因此迭代過程中僅需要進(jìn)行一次求逆操作。
3.1.2 MMSE 檢測
ZF 檢測算法雖然實現(xiàn)簡單,但是噪聲向量通過與加權(quán)矩陣相乘而被放大,系統(tǒng)性能較差。MMSE 算法在設(shè)計中考慮了噪聲因素,是干擾抑制與噪聲放大的折中[6];因此,MMSE 算法較ZF 算法可以獲得更好的性能,但是隨之帶來的是算法復(fù)雜度的升高。結(jié)合式(17),OvTDM 信號的MMSE 加權(quán)矩陣可以表示為:
將WMMSE與待檢測信號相乘再進(jìn)行硬判決就可以恢復(fù)出原始信號。同一信噪比下,MMSE 算法同樣也只需要1 次求逆操作。
非線性檢測是在線性檢測的基礎(chǔ)上加入反饋抵消機(jī)制,其原理是將每個階段檢測出來的信號從接收信號里減去,使剩余的接收信號含有更少的干擾項。非線性檢測相比線性檢測,系統(tǒng)性能有所提升,但復(fù)雜度也隨之增加。這里,非線性檢測采用了串行干擾消除(Serial Interference Cancellation,SIC)和排序的連續(xù)干擾消除算法(Ordered Successive Interference Cancellation,OSIC)。
3.2.1 SIC 檢測
矩陣G是一個上三角的帶狀結(jié)構(gòu),如圖5 所示,類似上三角結(jié)構(gòu),矩陣元素自上而下逐漸減少,適合使用SIC 檢測。于是,可以從的最后一個分量()SK入手,首先檢測出b 的最后一個分量(b)SK然后消除它的干擾,再向上進(jìn)行下一層的檢測,直至自下而上所有的符號都被檢測完成。
圖5 矩陣結(jié)構(gòu)
這個過程可表示為:
然后消除它的干擾,第SK-1層的檢測可表示為:
第u(u=SK,SK-1,…,1)層檢測為:
以此類推,直至檢測至第1 個元素。
這種檢測算法雖然簡單,但是檢測順序是固定的,前一階段的錯誤判決會引起誤差傳播,從而對系統(tǒng)的性能產(chǎn)生惡劣影響。為了避免誤差傳播,通常采用排序的干擾消除算法,每次選取信噪比最大的層進(jìn)行檢測。兩種排序的串行干擾消除算法是ZF-OSIC 檢測算法和MMSE-OSIC 檢測算法[7]。
3.2.2 ZF-OSIC 檢測
針對OvTDM 信號,ZF-OSIC 檢測算法的流程如下:
(1)初始化
(2)第i次迭代過程
計算偽逆矩陣:
排序選?。?/p>
取加權(quán)矢量:
判決解調(diào):
干擾消除:
將G(i)第ki列剔除得到G(i+1),更新i=i+1。
式中:i=1,2,…,SK;||·||2為矩陣的范數(shù);(·)j,:為矩陣的第j行;(·):,ki為矩陣的第ki列。
3.2.3 MMSE-OSIC 檢測
MMSE-OSIC 算法流程與ZF-OSIC 算法流程類似,只是MMSE-OSIC 的偽逆矩陣變?yōu)椋?/p>
排序干擾消除算法在迭代過程中,需要進(jìn)行SK次求逆以及SK(SK+1)/2 次范數(shù)排序選取操作。隨著重疊重數(shù)和時隙的增加,復(fù)雜度將大幅升高。
重疊復(fù)用技術(shù)通過人為的引入干擾來提高系統(tǒng)的傳輸效率,從這個層面上來說,系統(tǒng)的成型濾波器就突破了奈奎斯特準(zhǔn)則的限制,可以有更多的選擇;因此,除了使用根升余弦滾降波形,還可以選取其他波形作為成型脈沖。仿真中采用矩形波(α=0)、時域根升余弦脈沖(α=0.3)、sinc 函數(shù)(α=1)作為成型波形,分別在不同K值下對系統(tǒng)容量進(jìn)行驗證。
使用相同的時域根升余弦滾降波形,討論不同K值對OvTDM 容量的影響,其仿真結(jié)果如圖6 所示。當(dāng)K=1 時,模型退化成奈奎斯特系統(tǒng)。圖6 表明,相比奈奎斯特系統(tǒng),OvTDM 系統(tǒng)可以在較高的信噪比下提供顯著的容量增益,但是容量的增加并不與K值成線性關(guān)系。
圖6 不同K 值下的系統(tǒng)容量
圖7 所示為重疊重數(shù)一定時,不同滾降因子下系統(tǒng)的信道容量??梢钥闯?,在高信噪比下,矩形波比其他波形更能利用OvTDM 效應(yīng),其容量增益更大。這是因為矩形波的頻譜展寬更大,OvTDM系統(tǒng)可以充分利用奈奎斯特帶寬之外的頻譜,獲得更高的容量增益[8-9]。從這個角度來說,犧牲系統(tǒng)帶寬是提高信息速率的一種有效手段。
圖7 不同滾降因子下的系統(tǒng)容量
在不同檢測算法下,對重疊重數(shù)為2、4 的系統(tǒng)性能進(jìn)行仿真實驗。仿真中采用BPSK 調(diào)制方式,S=10,成型波形g(t)為矩形波,假設(shè)系統(tǒng)接收端已知采樣時延信息,仿真迭代次數(shù)為1 000。
在重疊重數(shù)K=4 條件下,基于線性和非線性檢測算法的OvTDM 系統(tǒng)性能如圖8 所示,可以看出,SIC 算法與ZF-OSIC 算法性能相當(dāng),非線性算法的性能整體上優(yōu)于線性算法,尤其在信噪比達(dá)到12 dB 以后,性能優(yōu)勢明顯。在誤碼率為10-2數(shù)量級時,ZF-OSIC 比ZF 有約5.6 dB 的增益,MMSEOSIC 比ZF-OSIC 有約1 dB 的增益。這是因為相較于ZF 算法,MMSE 避免了噪聲的放大。相較于線性算法,非線性算法逐階段進(jìn)行檢測和干擾消除,獲得了性能的提升。當(dāng)然,性能的提升是以犧牲復(fù)雜度為代價的,當(dāng)重疊重數(shù)、發(fā)送序列長度等參數(shù)增加,需要反復(fù)的排序和矩陣求逆操作,降低了運算效率。
圖8 檢測算法性能
圖9 所示為在ZF 和ZF-OSIC 算法下,重疊重數(shù)為2 和重疊重數(shù)為4 的系統(tǒng)性能。圖9 表明,重疊重數(shù)的增加會引起系統(tǒng)誤碼率的提升;在同一重疊重數(shù)下,非線性檢測的性能整體優(yōu)于線性檢測的性能,在較小重疊重數(shù)下,非線性檢測的優(yōu)勢更為明顯。
圖9 性能比較
本文提出了一種OvTDM 系統(tǒng)的新架構(gòu),將OvTDM 的多路傳輸系統(tǒng)等效為一個準(zhǔn)MIMO 系統(tǒng)。該系統(tǒng)在發(fā)射端將信號延時,再通過信道矩陣構(gòu)造出OvTDM 信號,在接收端進(jìn)行最優(yōu)匹配濾波、過采,分離每個時刻的重疊信號。用異步發(fā)射MIMO系統(tǒng)的信道容量公式求解OvTDM 系統(tǒng)的容量,仿真結(jié)果證明,使用同一成型波形,OvTDM 相比奈奎斯特系統(tǒng)具有更高的容量優(yōu)勢;對于不同的成型波形,OvTDM可以利用波形奈奎斯特帶寬之外的頻譜,獲得容量增益。最后,使用幾種傳統(tǒng)的MIMO 信號檢測算法恢復(fù)發(fā)送信號,對算法進(jìn)行仿真。結(jié)果表明,非線性檢測相比線性檢測性能優(yōu)勢明顯,當(dāng)然,性能的改善也帶來了檢測復(fù)雜度的提高。綜上,本文將MIMO 技術(shù)的理論應(yīng)用到OvTDM 系統(tǒng)中去,為研究OvTDM 提供了新思路。
致 謝
本研究由北京郵電大學(xué)-中國移動研究院聯(lián)合創(chuàng)新中心資助,在此表示感謝。