Musa系統(tǒng)多級部分并行干擾消除多用戶檢測方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種多用戶共享接入(Multi?User Shared Access,MUSA)系統(tǒng)多級部分并行干擾消除多用戶檢測方法，屬于通信技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括以下步驟：S1：根據(jù)用戶信道狀態(tài)的好壞對接入用戶進行排序；S2：排序之后接收信號，對經(jīng)過信道之后的接收信號y進行MMSE檢測；S3：將MMSE檢測器的輸出作為第一級PIC檢測器的輸入；S4：根據(jù)PIC輸出結(jié)果的判決值重構(gòu)出所有用戶的干擾信號；S5：根據(jù)用戶排序情況，將較強用戶的數(shù)據(jù)輸出，并對較弱的用戶再次進行MMSE?PIC檢測。本發(fā)明可以在不降低系統(tǒng)符號錯誤率的情況下，有效的降低檢測方法的復(fù)雜度，并且相對于傳統(tǒng)的多級MMSE?PIC檢測方法，符號錯誤率性能和復(fù)雜度都有所改善。
【專利說明】
MUSA系統(tǒng)多級部分并行干擾消除多用戶檢測方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明屬于通信技術(shù)領(lǐng)域，設(shè)及一種MUSA系統(tǒng)多級部分并行干擾消除多用戶檢測 方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 移動互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)是未來移動通信發(fā)展的兩大主要驅(qū)動力，因此，未來移動終 端的數(shù)量將呈現(xiàn)爆發(fā)式增長，第五代移動通信系統(tǒng)必須要滿足海量連接、低時延高可靠性 的特點。每一代移動通信的更新?lián)Q代都會伴隨著多址技術(shù)的演變，現(xiàn)有通信系統(tǒng)大都采用 正交的多址接入方式，即多個用戶通過在不同維度上(頻域，時域，碼域等)正交劃分的資源 來接入。例如4G系統(tǒng)中采用的0FDMA將傳輸帶寬劃分成正交的子載波集，再將不同的子載波 集分配給不同的用戶實現(xiàn)多址。正交多址接入由于其接入用戶數(shù)和正交資源成正比，并且 正交多址接入一般頻譜效率較低，因此不能滿足5G海量連接、高頻譜效率等需求。非正交多 址技術(shù)由于支持較高的用戶過載、頻譜效率較高等優(yōu)點，成為研發(fā)的熱點，并成為未來5G的 候選多址技術(shù)之一。
[0003] 多用戶共享接入(Multi-User SharedAccess，MUSA)也是非正交多址接入技術(shù)中 的一種。MUSA通過創(chuàng)新設(shè)計的復(fù)數(shù)域多元碼W及串行干擾消除（successive interference cancellation, SIC)多用戶檢測，相較于4G接入系統(tǒng)，可W讓系統(tǒng)在相同的時頻資源下支持 數(shù)倍的用戶接入。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 有鑒于此，本發(fā)明的目的在于提供一種MUSA系統(tǒng)多級部分并行干擾消除多用戶檢 測方法，采用該方法在第一級PIC檢測時，將較強用戶的信息解調(diào)并輸出，然后從總的信號 中減去運些強信號的干擾信號，剩下的是較弱用戶的干擾信號的總和，然后再對剩下的信 號再次進行上述步驟。
[0005] 為達到上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：
[0006] -種MUSA系統(tǒng)多級部分并行干擾消除多用戶檢測方法，在該方法中，
[0007] 根據(jù)用戶到達的SINR對用戶進行排序，然后解調(diào)出具有最大SINR的用戶，并重構(gòu) 出該最大SINR用戶的干擾信號，并從總的接收信號y中減去該用戶的干擾信號，重復(fù)上述步 驟，直至所有用戶的數(shù)據(jù)都被解調(diào)、恢復(fù)出來；
[000引具體包括W下步驟：
[0009] S1:根據(jù)用戶信道狀態(tài)的好壞對接入用戶進行排序；
[0010] S2:排序之后接收信號，對經(jīng)過信道之后的接收信號y進行MMSE檢測；
[00川 S3:將MM沈檢測器的輸出作為第一級PIC檢測器的輸入；
[0012] S4:根據(jù)PIC輸出結(jié)果的判決值重構(gòu)出所有用戶的干擾信號；
[001引S5:根據(jù)用戶排序情況，將較強用戶的數(shù)據(jù)輸出，并對較弱的用戶再次進行匪SE- PIC檢測。
[0014]進一步，在步驟SI中，根據(jù)用戶的信道矩陣對用戶進行排序;首先對用戶的信道矩 陣求范數(shù)normaWi)，根據(jù)范數(shù)大小將用戶分成強弱兩個等級，其中，化)1表示信道矩陣Η的 第i列。
[001引進一步，在步驟S2中，采用MM沈準則，需要求出MM沈權(quán)重矩陣使得發(fā)送向量與估計 向量之間的最小均方誤差J最?。杭辞骔mmse使得J=mi址[I |x-WMMSEy|鬥成立；
[0019] MM沈權(quán)重矩陣為Wmmse=化也+〇21)-郵，接收信號y與MMSE權(quán)重矩陣相乘后，得到用 戶的初始估計值XMMSE = WMMSEy = ( HHH+ 0 2 I Γ iRHy，再對XMMSE進行硬判決，并把判決值 腳(0)，6:(0)，...，6a-(0))作為第一級PIC檢測器的輸入。
[0020] 進一步，在步驟S4中，干擾重構(gòu)的目的是為了進行PIC檢測，即根據(jù)步驟S2中的判 決值曲(〇化(〇)，...瓜(〇))、信道估計值11 =如/!:，...，足丫^及用戶的擴展序列31"重構(gòu)出用戶的干 擾信號；由于PIC采用的是并行干擾消除策略，因此對于要解調(diào)的用戶j，需要求出其他化- j)個用戶的多址干擾之巧
稱之為部分加法器。
[0021] 進一步，在步驟S5中，根據(jù)步驟S4部分加法器的結(jié)果，并從總的接收信號y中減去 其他用戶的多址干擾之和，即可得到要解調(diào)的用戶j的信息，即
A依次判決，即可 得到所有用戶的估計值。
[0022] 本發(fā)明的有益效果在于：本發(fā)明可W在不降低系統(tǒng)符號錯誤率（symbol error rate, SER)的情況下，有效的降低檢測方法的復(fù)雜度，并且相對于傳統(tǒng)的多級MMSE-PIC檢測 方法，符號錯誤率性能和復(fù)雜度都有所改善。
【附圖說明】
[0023] 為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和有益效果更加清楚，本發(fā)明提供如下附圖進行 說明：
[0024] 圖1為MUSA上行系統(tǒng)原理框圖；
[002引圖2為MUSA系統(tǒng)使用的匪SE-SIC檢巧巧法結(jié)構(gòu)圖；
[0026] 圖3為本發(fā)明實現(xiàn)流程圖；
[0027] 圖4為K = 4，N=別寸，本發(fā)明與MUSA系統(tǒng)本身所使用的SIC檢巧巧法性能對比圖； [002引圖5為K = 10，N= 16時，本發(fā)明與MUSA系統(tǒng)本身所使用的SIC檢測方法性能對比圖。
【具體實施方式】
[0029] 下面將結(jié)合附圖，對本發(fā)明的優(yōu)選實施例進行詳細的描述。
[0030] 圖1所示為MUSA系統(tǒng)上行原理圖。首先，K個接入用戶使用具有低互相關(guān)的復(fù)數(shù)域 多元序列作為擴展序列將其調(diào)制符號進行擴展，然后，K個用戶擴展后的符號在相同的時頻 資源里發(fā)送，最后，在接收端，使用相應(yīng)的檢測方法解調(diào)和恢復(fù)出各個用戶的信息。經(jīng)過信 道之后的接收信號可w表示為：
[0031]
[0032] 其中，hk是第k個用戶的信道增益，Sk是第k個用戶所使用的擴展波形，Xk是第k個用 戶的發(fā)送數(shù)據(jù)，η是均值為0,方差為σ2的高斯噪聲。
[0033] 接收信號表示為矢量形式為：
[0034] y = Hx+n
[0035] 其中，y=(yi,y2,. . .，yN)T，H=化i,h2,. . .，hK)T表示用戶信道矩陣，hk等于阱sk，n = (ηι,Π2，. . .，ηΝ)τ，η~。
[0036] 圖2所示為MUSA系統(tǒng)本身所使用的MMSE-SIC檢測方法的結(jié)構(gòu)圖，首先根據(jù)用戶到 達的SINR對用戶進行排序，然后解調(diào)出具有最大SINR的用戶，并重構(gòu)出該最大SINR用戶的 干擾信號，并從總的接收信號y中減去該用戶的干擾信號，重復(fù)上述步驟，直至所有用戶的 數(shù)據(jù)都被解調(diào)、恢復(fù)出來。從圖中可W看出，MMSE-SIC檢測方法每一級只檢測一個用戶，并 且每一級都需要求權(quán)重矩陣，并且權(quán)重矩陣設(shè)及矩陣求逆運算，因此復(fù)雜度較高。
[0037] 圖3所示為本發(fā)明提出的一種復(fù)雜度更低的多級部分并行干擾消除多用戶檢測實 施流程圖，具體包括如下步驟：
[0038] 步驟201，根據(jù)用戶的信道矩陣對用戶進行排序。首先對用戶的信道矩陣求范數(shù) 110^(化)1)，根據(jù)范數(shù)大小將用戶分成強弱兩個等級。其中，化)1表示信道矩陣哺勺第1列。若 想使得檢測性能更好，可將用戶分成多個等級，但是與此同時，檢測復(fù)雜度也會隨之提高。
[0039] 步驟202,檢測方法通過可W根據(jù)MMSE準則或者復(fù)雜度更低的ZF準則，而在運里我 們采用MMSE準則的原因在于，ZF準則雖然復(fù)雜度較低，但是它可能會放大噪聲，使得檢測性 能更差;而MMSE準則在抑制多址干擾和放大噪聲之間取得折衷，獲得最大信干噪比，從而降 低誤碼率。
[0040] 采用MMSE準則，則需要求出MMSE權(quán)重矩陣使得發(fā)送向量與估計向量之間的最小均 方誤差最小。
[0045] 匪SE權(quán)重矩陣為Wmmse=W^+〇2i)-1hH，接收信號y與匪SE權(quán)重矩陣相乘后，得到用 戶的初始估計值XMMSE = WMMSEy =化啡+〇21 rlHHy，再對XMMSE進行硬判決，并把判決值 巧仰)，占:(0)，...Λ-㈱作為第一級PIC檢測器的輸入。
[0046] 步驟203,干擾重構(gòu)的目的是為了進行PIC檢測，即根據(jù)步驟202中的判決值 (占,(0)，W〇)，...，&A-(〇))、信道估計值Η = (M_，…，、f W及用戶的擴展序列Sk，重構(gòu)出用戶的干擾信 號。由于PIC采用的是并行干擾消除策略，因此對于要解調(diào)的用戶j，需要求出其他化-j)個 用戶的多址干擾之和Σ ν,.ν稱之為部分加法器。 .!二 U子
[0047] 步驟204,根據(jù)步驟203部分加法器的結(jié)果，并從總的接收信號y中減去其他用戶的 多址干擾之和，即可得到要解調(diào)的用戶j的信息，目[
并依次判決，即可得到所有用 戶的估計值。本發(fā)明的重點在于，本發(fā)明在第一級PIC檢測時，將較強用戶的信息解調(diào)并輸 出，然后從總的信號中減去運些強信號的干擾信號，剩下的是較弱用戶的干擾信號的總和。 然后再對剩下的信號再次進行上述步驟。
[004引圖4所示在用戶數(shù)Κ = 4,擴頻碼長度N =別寸，本發(fā)明提出的檢測方法與MUSA系統(tǒng)本 身所使用的MMSE-SIC檢測方法W及傳統(tǒng)的兩級MSE-PIC(Tw0-s化ge MSE-PIC)檢測方法 的性能對比，本方法的SER性能與MUSA系統(tǒng)本身所使用的匪SE-SIC檢測方法性能相當，但是 優(yōu)于兩級MMSE-PIC，能提高1地的性能。運是由于本發(fā)明方法在第一級PIC檢測時，輸出了較 強用戶的信息，因此較弱用戶在第二級檢測時，受到的多址干擾會大大減小，較弱用戶的檢 測準確度有所提高，因此能夠保證較好的檢測性能。
[0049] 圖5所示在用戶數(shù)Κ=10,擴頻碼長度N=16時發(fā)明提出的檢測方法與MUSA系統(tǒng)本 身所使用的MMSE-SIC檢測方法W及傳統(tǒng)的兩級MSE-PIC(Tw〇-s化ge MSE-PIC)檢測方法 的性能對比，與圖4所給出的性能曲線大致相同。
[0050] 表1給出了用戶數(shù)κ = 4、擴頻碼長度N=8W及用戶數(shù)Κ=10、擴頻碼長度N=16運兩 種情況時，本發(fā)明的檢測方法與MUSA本身使用的MMSE-SIC檢測方法W及傳統(tǒng)的兩級MMSE- PIC檢測方法的復(fù)雜度分析。此時W浮點運算作為衡量復(fù)雜度的單位，一次復(fù)數(shù)乘法(或除 法)對應(yīng)于6Flops，一次復(fù)數(shù)加法(或減法)對應(yīng)于2Flops。本發(fā)明的復(fù)雜度遠遠小于MUSA系 統(tǒng)本身所使用的MMSE-SIC的復(fù)雜度，并且小于同等檢測級別的匪SE-PIC的復(fù)雜度。并且當 用戶數(shù)W及擴展序列增大的同時，MUSA系統(tǒng)所使用的匪SE-SIC檢測方法的復(fù)雜度急劇增 加，而本發(fā)明的復(fù)雜度增加相對緩慢。
[0051] 表1
[0化2]
[0053] 本發(fā)明通過在第一級PIC檢測時，輸出較強的用戶信息，因此在對較弱的用戶進行 第二級PIC檢測，較弱用戶受到的多址干擾會明顯減小，從而提高了較弱用戶的檢測準確 度，因此可W保證系統(tǒng)的檢測性能較好。而由于本發(fā)明是基于PIC結(jié)構(gòu)的，二級檢測只需要 求兩次MMSE權(quán)重矩陣，也只需對用戶進行一次排序，而MUSA系統(tǒng)本身使用的MMSE-PIC檢測 方法是基于SIC結(jié)構(gòu)的，每一級只檢測一個用戶，因此K個用戶需要求K次MMSE權(quán)重矩陣，并 且需要K-1次用戶排序。又因為MMSE權(quán)重矩陣需要設(shè)及矩陣求逆運算，而求逆運算復(fù)雜度較 高，因此本發(fā)明的復(fù)雜度遠遠低于MUSA系統(tǒng)使用的MMSE-SIC的復(fù)雜度。
[0054] 最后說明的是，W上優(yōu)選實施例僅用W說明本發(fā)明的技術(shù)方案而非限制，盡管通 過上述優(yōu)選實施例已經(jīng)對本發(fā)明進行了詳細的描述，但本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)當理解，可W在 形式上和細節(jié)上對其作出各種各樣的改變，而不偏離本發(fā)明權(quán)利要求書所限定的范圍。
【主權(quán)項】
1. 一種MUSA系統(tǒng)多級部分并行干擾消除多用戶檢測方法，其特征在于:在該方法中， 根據(jù)用戶到達的信號與干擾加噪聲比（Signal toInterferenceplusNoi seRatio，SINR) 對用戶進行排序，然后解調(diào)出具有最大SINR的用戶，并重構(gòu)出該最大SINR用戶的干擾信號， 并從總的接收信號y中減去該用戶的干擾信號，重復(fù)上述步驟，直至所有用戶的數(shù)據(jù)都被解 調(diào)、恢復(fù)出來； 具體包括以下步驟： S1:根據(jù)用戶信道狀態(tài)的好壞對接入用戶進行排序； S2:排序之后接收信號，對經(jīng)過信道之后的接收信號y進行最小均方誤差(minimummean squareerror，MMSE)檢測； S3:將MMSE檢測器的輸出作為第一級PIC檢測器的輸入； S4:根據(jù)并行干擾消除(parallel interference cancellation，PIC)輸出結(jié)果的判決 值重構(gòu)出所有用戶的干擾信號； S5:根據(jù)用戶排序情況，將較強用戶的數(shù)據(jù)輸出，并對較弱的用戶再次進行MMSE-PIC檢 測。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種MUSA系統(tǒng)多級部分并行干擾消除多用戶檢測方法，其特 征在于:在步驟S1中，根據(jù)用戶的信道矩陣對用戶進行排序;首先對用戶的信道矩陣求范數(shù) normGHh)，根據(jù)范數(shù)大小將用戶分成強弱兩個等級，其中，（Hh表示信道矩陣Η的第i列。3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種MUSA系統(tǒng)多級部分并行干擾消除多用戶檢測方法，其特 征在于:在步驟S2中，采用麗SE準則，需要求出麗SE權(quán)重矩陣使得發(fā)送向量與估計向量之間 的最小均方誤差最小：即求Wmmse使得J=minE[ | |x-WMMSEy| |2]成立，用上式對Wmmse求偏導(dǎo)；MMSE權(quán)重矩陣為WmmSE=(HhH+〇2I)-他，接收信號y與MMSE權(quán)重矩陣相乘后，得到用戶的 初始估計值xmmse = Wmmsey = (ΗΗΗ+σ2Ι pHHy，再對xmmse進行硬判決，并把xMMSE判決值 (&(〇),&{〇)，..,▲(〇))作為第一級PIC檢測器的輸入； 在上述推導(dǎo)中，其中WMMSE為最小均方誤差權(quán)重矩陣，X為用戶的發(fā)送向量，WMMSEy為用戶 的估計向量，Ryy = E{yyH} =E{ (Hx+z)(Hx+z)h}，Rxy = E{xyH} =E{x(Hx+z)h}，Ryy和Rxy分別代 表接收信號y的自相關(guān)和x、y之間的互相關(guān)，y H代表y的埃爾米特矩陣;〇2和I分別代表噪聲方 差和單位矩陣。4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種MUSA系統(tǒng)多級部分并行干擾消除多用戶檢測方法，其特 征在于：在步驟S4中，干擾重構(gòu)的目的是為了進行PIC檢測，即根據(jù)步驟S2中的判決值 (M〇)』2(〇Ua.(〇))、信道估計值H = (H.A Y以及用戶的擴展序列Sk，重構(gòu)出用戶的干擾信 號；由于PIC采用的是并行干擾消除策略，因此對于要解調(diào)的用戶j，需要求出其他(K-j)個 用戶的多址干擾之其中，1η、84ΡΧι分別代表用戶i的信道向量、擴頻序列以及發(fā)送數(shù)據(jù)； 表示對 hiSiXi進行求和，其中i從1到K，但i不等于j。5. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種MUSA系統(tǒng)多級部分并行干擾消除多用戶檢測方法，其特 征在于:在步驟S5中，根據(jù)步驟S4部分加法器的結(jié)果，并從總的接收信號y中減去其他用戶 的多址干擾之和，即可得到要解調(diào)的用戶j的信息 并依次判決，即可得到所有用戶的估計值。
【文檔編號】H04L1/00GK106059968SQ201610368610
【公開日】2016年10月26日
【申請日】2016年5月27日
【發(fā)明人】邵凱, 武漢
【申請人】重慶郵電大學(xué)