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MIMO系統的正則塊對角化迫零矢量預編碼設計
2015年微型機與應用第10期
劉國華1,黃洪瓊1,吳 程2
(1.上海海事大學 信息工程學院,上海 201306; 2.江蘇省江陰中等專業學校,江蘇 無錫 214433)
摘要: 為了進一步減少多用戶MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)下行傳輸系統的誤碼率,提出了正則塊對角化迫零矢量預編碼設計(RBD-ZF-VP)。該方法利用正則塊對角化預編碼(RBD)和矢量預編碼(VP)的優點,在原有MIMO系統RBD預編碼的基礎上,將RBD預編碼的矩陣轉變成信道等價矩陣,然后利用迫零(ZF)準則求出VP的擾動矢量,再將擾動矢量加到原有信號上構成新信號向量,接著對新信號向量進行處理。仿真結果表明,該方案支持多用戶多天線MIMO傳輸系統,與傳統的塊對角化(BD)預編碼和RBD預編碼相比,有效地提升了系統性能,具有顯著的系統誤碼率性能優勢。
Abstract:
Key words :

  摘  要: 為了進一步減少多用戶MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)下行傳輸系統的誤碼率,提出了正則塊對角化迫零矢量預編碼設計(RBD-ZF-VP)。該方法利用正則塊對角化預編碼(RBD)和矢量預編碼(VP)的優點,在原有MIMO系統RBD預編碼的基礎上,將RBD預編碼的矩陣轉變成信道等價矩陣,然后利用迫零(ZF)準則求出VP的擾動矢量,再將擾動矢量加到原有信號上構成新信號向量,接著對新信號向量進行處理。仿真結果表明,該方案支持多用戶多天線MIMO傳輸系統,與傳統的塊對角化(BD)預編碼和RBD預編碼相比,有效地提升了系統性能,具有顯著的系統誤碼率性能優勢。

  關鍵詞: MIMO系統;多用戶MIMO;預編碼

0 引言

  MIMO技術是未來無線通信系統的關鍵技術。當發射端已知準確的信道狀態信息時,預編碼處理的目的是改善性能和提高系統容量,可以分為線性預編碼和非線性預編碼。對于線性預編碼,常用ZF[1]和BD方法,參考文獻[2]中BD方法通過尋找使等價信道塊對角化的預編碼矩陣,形成等價的并行單用戶多天線信道,各用戶間的干擾為零。此時,每個用戶可視為獨立的MIMO信道,然后采用單用戶的信號處理方法。然而,BD技術需要每個接收用戶的信道狀態信息,在完全消除多用戶干擾的同時沒有考慮噪聲的影響,在中低信噪比區域的系統性能較差。參考文獻[3]中RBD算法在抑制多用戶干擾的同時考慮噪聲的影響,首先均衡噪聲與多用戶干擾,將多用戶MIMO信道分解為單用戶MIMO信道,然后對每個子單用戶信道做進一步優化處理以獲得更優的系統性能,但是在噪聲較高的情況下系統預編碼的誤碼率性能較差。非線性預編碼主要包括臟紙編碼、湯姆林森-哈拉希瑪預編碼(THP)、VP預編碼。參考文獻[4]首先提出了基于ZF準則和正則化的VP方法。參考文獻[5]針對參考文獻[4]中的問題進行了改進,求解了最優的正則化系數,并利用擾動矢量的統計特性重新構造了接收端的信號處理,獲得了1.5 dB的性能增益。

  本文提出RBD-ZF-VP預編碼設計,這種預編碼算法首先設計RBD預編碼,接著提出等價信道,再利用迫零準則設計新方案的預編碼矩陣,最后進行矢量預編碼設計。在考慮多用戶干擾的同時考慮噪聲的影響,在發射信號向量調制后,通過ZF準則求出RBD-ZF-VP算法預編碼矩陣,接著最小化功率歸一化縮放因子ZF計算出用戶k的最優擾動矢量,將其線性相加到原始信號上,構成新的信號向量,然后與由ZF準則求得的預編碼矩陣相乘獲得發射信號。在接收端,通過接收矩陣來均衡接收信號,再使用模運算來消除擾動矢量的作用,最后得到原始信號的估計值。這種算法支持多數據流傳輸,與傳統的BD和RBD預編碼算法相比,取得了較好的多樣性性能,進一步降低了系統誤碼率。

1 系統模型

001.jpg

  MIMO下行多用戶鏈路系統的模型如圖1所示。假設基站發射天線數為NT,用戶k(k=1,2,3,…,K)的接收天線數為NRk,在系統接收端共有K個用戶,所有用戶的總接收天線數為:

  N9S9)M~{8K]{]`}GQ@KU2ZF.png

  發射信號向量為:

  x=[x1H,x2H,…,xKH]H∈Cr×1,xk∈Crk×1

  發射天線到所有接收天線的信道矩陣為:

  H=[H1H,H2H,…,HKH]H∈CNR×NT,Hk∈CNRk×NT(2)

  所有用戶接收的加性噪聲為n=[n1H,n2H,…,nkH]H∈CNR×1。每個元素是獨立同分布的,服從均值為零,方差為n2的復高斯分布。

  本文研究的系統為下行多用戶鏈路系統,所有用戶的接收信號為:

  y=G(HFx+n)(3)

  其中,y=[y1H,y2H,…,ykH]H∈Cr×1。

  發射預編碼矩陣為:

  F=[F1,F2,…,FK]∈CNT×r

  接收均衡矩陣為:

  G=diag(G1,G2,…,GK)∈Cr×NR

2 RBD-ZF-BD預編碼設計

  引用參考文獻[3]與參考文獻[6],在RBD設計方案中,預編碼矩陣可以表示為:

  4.png

  其中,Fa=[Fa1,Fa2,…,FaK]∈CNT×Nx,Fb=diag(Fb1,Fb2,…,FbK)∈CNx×r。

  參數4+.jpg滿足的功率約束條件為:4++.jpg,PT為總發射功率。

  5.jpg

  優化準則為:

  6.png

  每個用戶k的預編碼矩陣為:

  Fak=Nak·Dak(7)

  7.pngDak∈RNT×NT分別為酉矩陣和主對角線大于等于零的功率負載對角矩陣。

  3HDBTV}UPC}78J(YX8DU5WF.jpg

  在RBD預編碼設計后,接著進行矢量預編碼設計。在矢量預編碼中,使用當前用戶k的信道和用戶k的預編碼矩陣根據ZF準則和功率歸一化條件計算出擾動矢量,將其線性相加到原始信號上去,構成新的信號向量,然后對其進行預編碼,獲得發射信號。圖2給出了包含矢量預編碼的系統傳輸模型。

002.jpg

  在發送端分別對每個用戶的數據流進行編碼,用戶k的預編碼矩陣為:

  8.png

  基于這個預編碼矩陣,本文提出新算法的等價信道為:

  9.png

  根據這個等價信道,本文利用ZF準則,發射預編碼矩陣和等價信道矩陣滿足Heff,kF=I,因此預編碼矩陣FZF=H,接著使用功率歸一化條件,歸一化縮放因子為:

  10.png

  由于H增強了發送功率,為了減少每個用戶預編碼信號矢量的標準,提出了發送端應用一個矢量給空間發送多路傳輸信號矢量,通過最小化?酌ZF,用戶k最優擾動矢量為:

  11.jpg

  在這里k=sk+τllk,sk是在求解擾動矢量前QAM調制后第k個用戶的發送信號矢量,lk是第k個用戶的擾動矢量,在間隔為τ的整數格τZ2Lk中選取,τ是正整數,τ=(M-QAM星座圖),等價于以τ為間隔單位擴展了原始信號的星座圖,擴大了發射信號的自由度,降低了發射信號的功率。lk通過最小化功率歸一化縮放因子?酌ZF得到。在接收端通過模操作將τlk去除,不影響原始信號的量化解調。由于發送端發送了由于擾動干擾的錯誤符號,接收到的信號yk=k+nk,k=mod(yk)。

3 仿真結果分析

  對提出的RBD-ZF-VP預編碼與其他預編碼方法進行比較,采用多用戶多天線下行鏈路系統,使用符號{Nr,1,Nr,2…Nr,K}×Nt對用戶數目和收發天線進行描述,采用4QAM的調制。信道模型采用平坦衰落信道,平坦衰落系數服從均值為0、方差為1的復高斯分布。通過仿真將本文算法與BD、RBD和BD-ZF-VP算法對誤碼率性能進行比較。圖3~圖5分別為對收發天線結構為{2,2}×4、{2,4}×6、{3,3}×6的系統進行了比較,分別表示了不同用戶接收天線相等、不同用戶接收天線不相等的兩種情況。

004.jpg

  格規約算法顯著地提高了MIMO系統的分集增益,在下面的仿真圖中,新提出的RBD-ZF-BD預編碼的誤碼率性能優勢明顯,尤其是高信噪比時。在圖3和圖5中,不同用戶接收天線相等時,新算法{3,3}×6的系統的誤碼率性能優于{2,2}×4系統誤碼率性能,在接收天線數目增多時,新算法的誤碼率性能提高顯著。在圖5中,在誤碼率為10-2時,RBD-ZF-VP預編碼相比傳統的BD預編碼信噪比降低了近8 dB;在誤碼率為10-3時,RBD-ZF-VP預編碼比BD-ZF-VP預編碼信噪比降低了約2 dB,并且隨著信噪比的提高,誤碼率性能越明顯。顯然,RBD-ZF-VP預編碼算法的誤碼率性能好于其他3種算法,性能較好的原因部分在于基于MMSE準則設計的RBD算法,部分在于矢量預編碼本身較大的分集增益。

4 結論

  本文提出了RBD-ZF-VP預編碼算法,該算法支持多用戶MIMO系統中多數據流傳輸,不需要額外的信息交互,相比于BD預編碼、RBD預編碼、BD-ZF-VP預編碼方案,誤碼率性能顯著降低,具有較好的實用價值,是一種適用于多用戶多天線下行鏈路系統的有效算法。

  參考文獻

  [1] PEEL C B, HOCHWALD B M, SWINDLEHURST A L.    A vector-perturbation technique for near-capa-city multiantenna multiuser communication-part I: channel inversion and regularization[J]. IEEE Transactions on Communication, 2005,53(1):195-202.

  [2] SPENCER Q H, SWINDLEHURST A L, HAARDT M. Zero-forcing methods for downlink spatial m-ultiplexing in multiuser MIMO channels[J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2004, 52(2):461-471.

  [3] STANKOVIC V, HAARDT M. Generalized design  of multi-user MIMO precoding matrices[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2008,7(3):953-961.

  [4] HOCHWALD B M, PEEL C B, SWINDLEHURST A L.    A vector-perturbation technique for near-capa-city multiantenna multiuser communication. Part II: perturbation [J]. IEEE Transactions on Communications,2005,53(3):537-544.

  [5] YUEN C, HOCHWALD B M. How to gain 1.5 dB in vector precoding[C]. IEEE Global Te-lecommunications Conference, San Francisco,USA, 2006:1-5.

  [6] CHAE C, SHIM S, HEATH R W Jr. Block diag-onalized vector perturbation for multiuser MIMO systems[J]. IEEE Transactions on Wireless Com-munication, 2008, 7(11):4051-4057.


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