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      STBC-VBLAST的QRD-M檢測(cè)

      2010-02-08 19:34:22鑒海防胡東偉肖宛昂
      關(guān)鍵詞:存活復(fù)雜度信道

      鑒海防 ,胡東偉,肖宛昂,石 寅

      (1. 中國(guó)科學(xué)院半導(dǎo)體研究所 北京 海淀區(qū) 100083; 2. 中國(guó)科學(xué)院微電子研究所 北京 海淀區(qū) 100029)

      STBC-VBLAST的QRD-M檢測(cè)

      鑒海防1,胡東偉2,肖宛昂1,石 寅1

      (1. 中國(guó)科學(xué)院半導(dǎo)體研究所 北京 海淀區(qū) 100083; 2. 中國(guó)科學(xué)院微電子研究所 北京 海淀區(qū) 100029)

      提出一種針對(duì)IEEE 802.11n中STBC-VBLAST結(jié)構(gòu)的新型QRD-M檢測(cè)算法,在存活路徑揀選過(guò)程中,根據(jù)接收信號(hào)估計(jì)值確定備選節(jié)點(diǎn)的有限搜索范圍,在16-QAM和64-QAM調(diào)制下,比常規(guī)算法分別減少約70%和90%的運(yùn)算量,大大降低了VBLAST-STBC數(shù)據(jù)檢測(cè)的復(fù)雜度,適合于VLSI硬件實(shí)現(xiàn)。仿真結(jié)果表明,該算法在性能上非常接近于傳統(tǒng)QRD-M算法,能夠在復(fù)雜度和檢測(cè)性能之間實(shí)現(xiàn)折中。

      檢測(cè)器; IEEE802.11n; 多入多出; QRD-M; 空時(shí)分組碼-垂直貝爾實(shí)驗(yàn)室分層空時(shí)碼

      隨著語(yǔ)音、數(shù)據(jù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等多種綜合業(yè)務(wù)的快速發(fā)展,需要在有限的頻譜上實(shí)現(xiàn)高速率、大容量和高質(zhì)量通信。STBC-VBLAST混合編碼結(jié)構(gòu)結(jié)合了多入多出(multiple-input multiple-output,MIMO)技術(shù)中的垂直貝爾實(shí)驗(yàn)室分層空時(shí)碼(vertical Bell laboratories layered space-time,VBLAST)[1]和空時(shí)分組碼(space-time block code,STBC)[2]的優(yōu)點(diǎn),能夠最大限度地實(shí)現(xiàn)分集增益和復(fù)用增益,并可以很容易地通過(guò)OFDM調(diào)制在頻率選擇性信道下應(yīng)用。此外,STBC-VBLAST結(jié)構(gòu)還能夠有效解決移動(dòng)端由于體積和功耗的制約,可安裝天線數(shù)有限而無(wú)法有效接收分層數(shù)據(jù)的問(wèn)題。STBC-VBLAST結(jié)構(gòu)被認(rèn)為是IEEE 802.11n等新一代無(wú)線寬帶通信系統(tǒng)的有效解決方案[3]。

      設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單高效的檢測(cè)器是實(shí)現(xiàn)STBC-VBLAST系統(tǒng)的一項(xiàng)挑戰(zhàn),研究人員在廣泛研究的基礎(chǔ)上提出了多種方法[4-6]。最大似然檢測(cè)(maximum likelihood detection,MLD)能夠在理論上實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的檢測(cè)效果,然而由于其計(jì)算復(fù)雜度太高而無(wú)法在實(shí)際系統(tǒng)中應(yīng)用。迫零(zero force,ZF)檢測(cè)、最小均方誤差(minimal mean square error,MMSE)等方法雖然相對(duì)簡(jiǎn)單,但在惡劣信道條件下性能較差。QRD-M檢測(cè)算法在復(fù)雜度較低的條件下可以實(shí)現(xiàn)近似于MLD的檢測(cè)性能,是一種很有前途的MIMO檢測(cè)技術(shù)[7]。本文針對(duì)IEEE 802.11n中的VBLAST-STBC結(jié)構(gòu),提出了一種簡(jiǎn)化的QRD-M檢測(cè)算法,在大幅降低計(jì)算復(fù)雜度的同時(shí),能夠?qū)崿F(xiàn)非常近似于傳統(tǒng)QRD-M算法的檢測(cè)性能,在復(fù)雜度和檢測(cè)性能之間實(shí)現(xiàn)折中,非常適合于VBLAST-STBC接收端的VLSI實(shí)現(xiàn)。

      1 VBLAST-STBC混合系統(tǒng)模型

      IEEE802.11n中采用的VBLAST-STBC混合編碼結(jié)構(gòu)如圖1所示。

      圖1 IEEE P802.11n中的VBLAST-STBC混合結(jié)構(gòu)

      IEEE802.11n中采用2×1、3×2、4×2、4×3等多種混合結(jié)構(gòu)同時(shí)獲得空間復(fù)用增益和發(fā)射分集[8]。每個(gè)OFDM子載波上采用Alamouti空時(shí)編碼方案[9]。如圖2所示,原始分層數(shù)據(jù)的兩個(gè)連續(xù)符號(hào)s1和s2,在兩個(gè)連續(xù)的時(shí)隙被發(fā)射。在t1時(shí)隙,s1從第一根天線發(fā)射,s2從第二根天線發(fā)射;在t2時(shí)隙,?s2*在第一根天線發(fā)射,s1*在第二根天線發(fā)射。

      圖2 IEEE802.11n中采用的STBC編碼

      以4×3結(jié)構(gòu)為例,其基帶模型可以表示為:

      式中 y1(1,2)、y2(1,2)和y3(1,2)分別表示接收端第一、二、三根天線在連續(xù)兩個(gè)時(shí)隙(t1,t2)接收到的符號(hào);h(i,j)表示第j根發(fā)射天線和第i根接收天線間的信道參數(shù);w表示獨(dú)立同分布的附加白高斯噪聲(additive white gaussian noise,AWGN)。對(duì)式(1)進(jìn)行合并整理有:

      式(2)可表示為:

      通過(guò)以上整合,可以利用常規(guī)的QRD-M檢測(cè)算法進(jìn)行檢測(cè)。然而,與VBLAST結(jié)構(gòu)有所不同的是,以上基帶模型經(jīng)整合后,其信道矩陣H的維數(shù)較高,如在式(2)中,信道參數(shù)H為6×6的復(fù)數(shù)矩陣,需要進(jìn)行6層樹(shù)搜索,尤其是在采用64-QAM (quadrature amplitude modulation)等高階星座調(diào)制時(shí),計(jì)算復(fù)雜度較高,不利于VLSI硬件實(shí)現(xiàn)。

      2 簡(jiǎn)化的QRD-M檢測(cè)算法

      2.1 常規(guī)QRD-M檢測(cè)算法

      QRD-M檢測(cè)算法是一種基于最大似然準(zhǔn)則的廣度優(yōu)先樹(shù)搜索方法。其基本原則是,在每一層的搜索中只考慮M條部分歐氏距離(partial Euclidean distances,PEDs)最短的存活路徑,而丟棄其他的分支,因此可以大大降低計(jì)算復(fù)雜度,并能夠?qū)崿F(xiàn)接近于MLD的檢測(cè)性能。QRD-M算法首先對(duì)式(3)中的方陣H進(jìn)行QR分解,H=QR, 其中Q為Nrx×Ntx維酉陣,QHQ=Itx,R為Ntx×Ntx維上三角陣。令Z=QHY,則式(3)可以表示為:

      式中 W=QHV,因?yàn)镼為酉陣,所以W仍服從高斯分布。因此,QRD-M算法可以表示為:

      式(5)是一個(gè)Ntx層的樹(shù)搜索問(wèn)題。由于R的上三角結(jié)構(gòu),因而可以從最低層開(kāi)始逐層向上搜索。在每一層中,QRD-M檢測(cè)算法首先對(duì)M條存活路徑展開(kāi)所有子節(jié)點(diǎn)作為備選路徑,計(jì)算其累加PEDs,并從中選出M條最短路徑,作為新的存活路徑。在第i層(1≤i

      2.2 新型QRD-M檢測(cè)算法

      本文提出一種新型QRD-M算法,針對(duì)VBLAST-STBC的編碼特點(diǎn),在每一層的樹(shù)搜索中,對(duì)任一待展開(kāi)的存活路徑,首先確定被檢測(cè)信號(hào)的估計(jì)值 s,將距離 s最近的4個(gè)節(jié)點(diǎn)(如圖4所示)作為搜索范圍,快速搜索出最優(yōu)存活路徑,從而能夠極大降低計(jì)算復(fù)雜度。

      圖4 子節(jié)點(diǎn)的搜索范圍

      2.2.1 確定被檢測(cè)信號(hào)的估計(jì)值

      在樹(shù)搜索中,對(duì)于第i層的第m條存活路徑(1≤m≤M),被檢測(cè)信號(hào)的估計(jì)值可以結(jié)合已搜索層的節(jié)點(diǎn)獲得:

      2.2.2 展開(kāi)節(jié)點(diǎn)并更新累加歐氏距離

      2.2.3 選出新的M條存活路徑

      首先采用冒泡排序的方法在Ctotal中選出其最小值Cmin,根據(jù)Cmin在Ctotal中的位置,確定具有最短累加PEDs的節(jié)點(diǎn)及其完整路徑作為第一條新的存活路徑,并更新相應(yīng)的累加PEDs。如確定第一條存活路徑的方法如下:

      其中,dm(inx)表示選出的具有最短累加PED的備選節(jié)點(diǎn)。該節(jié)點(diǎn)與其父節(jié)點(diǎn)Path(1, i+1: Ntx)構(gòu)成第一條新的存活路徑Path(1,i:Ntx)。搜索出的新存活路徑的累加歐氏距離accumulated_PED(1)更新為Cmin。然后將Cmin從Ctotal中剔除,以便進(jìn)行下一條存活路徑的揀選。采用同樣的方法,可以依次選出總共M條新的存活路徑Path(1:M,i:Ntx), 并得到更新后的累加歐氏距離值accumulated_PED(1:M)。通過(guò)以上方法,可以自下往上依次得出第Ntx層至第1層的存活路徑。最優(yōu)存活路徑的各個(gè)節(jié)點(diǎn),代表最終檢測(cè)出的符號(hào)向量。

      3 計(jì)算復(fù)雜度分析

      在QRD-M檢測(cè)算法中,加/減、乘和比較3種基本運(yùn)算是影響整體計(jì)算復(fù)雜度的決定性因素。表1列出了在不同調(diào)制方式下,本文提出的算法與常規(guī)QRD-M算法的基本運(yùn)算量的對(duì)比。為了便于比較,對(duì)不同算法均取相同的M值(M=4)。

      表1 不同算法的基本運(yùn)算量比較

      由以上比較可知,本文提出的新型QRD-M算法,相比常規(guī)算法,在采用16-QAM和64-QAM調(diào)制方式下,能夠分別減少約70%和90%的基本運(yùn)算,大大降低了VBLAST-STBC混合編碼數(shù)據(jù)檢測(cè)的計(jì)算復(fù)雜度,更加適合于VLSI硬件實(shí)現(xiàn)。

      4 仿真結(jié)果及性能分析

      在瑞利衰落信道模型下,基于理想的信道估計(jì),利用計(jì)算機(jī)對(duì)上述新型檢測(cè)算法進(jìn)行性能仿真。在每一次仿真過(guò)程中,發(fā)射數(shù)據(jù)和信道參數(shù)都是隨機(jī)產(chǎn)生的,未采用信道編碼,接收數(shù)據(jù)的星座解調(diào)采用硬判決方式。對(duì)3×2、4×2、4×3等各種天線配置的VBLAST-STBC結(jié)構(gòu),分別進(jìn)行循環(huán)10 000次仿真.得出的位錯(cuò)率(bit error rate,BER)統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖5所示。由圖中可以看出,在存活路徑數(shù)(M=4)相同的情況下,本文提出的方法能夠?qū)崿F(xiàn)非常接近于常規(guī)QRD-M算法的BER性能。

      圖5 QRD-M檢測(cè)算法性能仿真結(jié)果

      5 結(jié) 論

      本文針對(duì)IEEE802.11n中STBC-VBLAST混合系統(tǒng)的數(shù)據(jù)檢測(cè)問(wèn)題,提出了一種簡(jiǎn)單高效的新型QRD-M算法,通過(guò)限定每層的節(jié)點(diǎn)搜索范圍,以有限樹(shù)搜索的方式快速揀選出最優(yōu)存活路徑,從而實(shí)現(xiàn)分層數(shù)據(jù)的檢測(cè),相比常規(guī)算法能夠極大降低運(yùn)算量,并能夠保證實(shí)現(xiàn)非常近似于常規(guī)QRD-M算法的BER性能,為STBC-VBLAST高速無(wú)線通信系統(tǒng)的VLSI實(shí)現(xiàn)提供了一條簡(jiǎn)單高效的解決方案。

      [1]WOLNIANSKY P W, FOSCHINI G J, GOLDEN G D, et al.V-BLAST: An architecture for realizing very high data rates over the rich-scattering wireless channel[C]//1998 International Symposium on Signals, Systems, and Electronics. Pisa, Italy: [s.n.], 1998: 295-300.

      [2]TAROKH V, JAFARKHANI H, CALFERBANK A R.Space-time block codes from orthogonal designs [J]. IEEE Trans IT, 1999, 45(5): 1456-1467.

      [3]CHIN W H, WU Y, PATRICK F, et al. Performance analysis of Hybrid STBC in MIMO-OFDM-based wireless LANs[C]//IEEE 65th Vehicular Technology Conference. Dublin Ireland: IEEE, 2007: 2460-2464.

      [4]KIM B S, KWONHUE C. A very low complexity QRD-M algorithm based on limited tree search for MIMO systems[C]//IEEE 67th Vehicular Technology Conference. Marina Bay, Singapore: IEEE, 2008: 1246-1250.

      [5]PENG R, KOON H T, ZHANG Jin-yun, et al.Low-complexity Hybrid QRD-MCMC MIMO detection[C]//Global Telecommunications Conference 2008.New Orleans, LO, USA: IEEE, 2008: 1-5.

      [6]LI Hui-yong, HE Zi-shu, LIU Ben-yong. Incremental-based nonlinear detection algorithm for MIMO system[J]. Journal of Electronic Science and Technology of China, 2006, 4(3):253-256.

      [7]WEI Peng, MA Shao-dan, NG Tung-sang, et al. Adaptive QRD-M detection with variable number of surviving paths for MIMO systems[C]//2007 International Symposium on Communications and Information Technologies. Sydney,Australia: IEEE, 2007: 403-408.

      [8]IEEE standard 802.11g. Part 11: Wireless LAN medium access control (MAC)and physical layer (PHY)specifications: amendment 4: enhancements for higher throughput[S]. The 802.11 Working Group of the 802 Committee. New York, USA: IEEE Press, 2008.

      [9]ALAMOUTI S M. A simple transmit diversity techniques for wireless communications[J]. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 1998, 16 (8): 1451-1458.

      [10]SHABANY M, GULAK P G. Scalable VLSI architecture for K-best lattice decoders[C]//2008 IEEE International Symposium on Circuits and Systems. Seattle, USA: IEEE Press, 2008: 940-943.

      編 輯 張 俊

      QRD-M Detector for STBC-VBLAST

      JIAN Hai-fang1, HU Dong-wei2, XIAO Wan-ang1, and SHI Yin1

      (1. Institute of Semiconductors of Chinese Academy of Sciences Haidian Beijing 100083;2. Institute of Microelectronics of Chinese Academy of Sciences Haidian Beijing 100029)

      A simplified QRD-M algorithm for the IEEE 802.11n STBC-VBLAST is proposed. In order to carry out a limited tree search, each surviving path is expanded only to its partial branches according to the estimation of the symbol to be detected. The proposed scheme can reduce 70% and 90% fundamental operations for 16-QAM and 64-QAM respectively. So the computational complexity is reduced significantly and is more attractive to the VLSI implementation. Simulation results prove that the proposed scheme can achieve a performance very close to the conventional QRD-M algorithm, and yield a tradeoff between the complexity and performance.

      detector; IEEE802.11n; MIMO; QRD-M; STBC-VBLAST

      TN47

      A

      10.3969/j.issn.1001-0548.2010.06.028

      2009- 04- 15;

      2009- 12- 30

      江蘇省科技成果轉(zhuǎn)化專項(xiàng)資金(BA2006076)

      鑒海防(1978- ),男,博士生,主要從事MIMO-OFDM寬帶無(wú)線通信及空時(shí)信號(hào)處理方面的研究.

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