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      大規(guī)模MIMO中的迭代匹配濾波算法

      2018-05-24 06:44:11張榮升許崇斌王昕
      微型電腦應(yīng)用 2018年5期
      關(guān)鍵詞:對角接收機復(fù)雜度

      張榮升, 許崇斌, 王昕

      (復(fù)旦大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院,上海 200433)

      0 引言

      為了滿足逐漸增長的數(shù)據(jù)服務(wù)要求,大規(guī)模多輸入多輸出(MIMO)技術(shù)已經(jīng)在5G系統(tǒng)中被提出了[1],這種場景下一個具有很多天線的基站(BS)同時服務(wù)許多用戶。當(dāng)BS的天線數(shù)N遠大于用戶數(shù)K的時候,用戶的信道變得彼此之間近似正交。對上行鏈路傳輸,在基站端利用簡單的匹配濾波(MF)接收機就可以獲得近似最優(yōu)的性能。

      對于實際的系統(tǒng),條件N?K通常是不成立的。在這種情況下,MF接收機會產(chǎn)生明顯的性能損失。因為這個原因,更復(fù)雜的檢測方法,像線性的最小均方誤差(MMSE)接收機,更偏向于以一個更高的復(fù)雜度來獲得更好的性能?;贜eunann級數(shù)近似,為了權(quán)衡好的性能和可承受的復(fù)雜度,一種近似的MMSE(A-MMSE)方案被提出了[2-5]。但是當(dāng)用戶數(shù)K很大時,要么A-MMSE復(fù)雜度變得很高,要么有不可忽略的性能損失。

      在這篇文章里,我們針對大規(guī)模MIMO上行鏈路的符號檢測提出了一種迭代的MF(I-MF)方案。提出的方法由一個修正的MF(MMF)和K個解調(diào)器(DeMs)組成。與已經(jīng)存在的方案不同[6-8],為了獲得更好的性能從解調(diào)器反饋的軟信息被應(yīng)用到MMF。另一方面來說,與傳統(tǒng)的迭代檢測不一樣的是,僅僅解調(diào)器(代替解碼端)與迭代相關(guān)聯(lián),這也帶來了低損耗的實現(xiàn)和短暫的延遲。具體來說,基于MMF的輸出,DeMs執(zhí)行了標準的后驗解調(diào)。利用解調(diào)的結(jié)果,外信息(以信號均值和方差的形式)反饋給了MMF端來阻止用戶之間的相互干擾。然后MMF端提升的輸出又一次傳給DeMs端。這個過程迭代直至收斂??梢园l(fā)現(xiàn)較少的迭代次數(shù)就可以獲得近似最優(yōu)的性能。并且僅需要低復(fù)雜度,提出的I-MF方法甚至本質(zhì)上能超過高復(fù)雜度的MMSE方案。

      注意到一個相似的迭代的方法在[9]中被采用,它提出了一種信道硬信息利用傳遞(CHEMP)的接收機。通過優(yōu)化權(quán)重參數(shù),CHEMP接收機在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中表現(xiàn)很好。我們在這篇文章中提出I-MF方法展示了一種不同的信息傳遞方法,并且我們可以解釋提出的方案性能提升的原因。同時提出的方法也可以與存在的AMMSE方案組合來提供一個更好的性能與復(fù)雜度之間的權(quán)衡。

      標記說明:(·)*,(·)H,(·)-1各自表示共軛,共軛轉(zhuǎn)置和矩陣的逆;I是適當(dāng)大小的單位矩陣;Ε[·]表示統(tǒng)計期望;diag(a)表示對角矩陣,其對角元素是矢量a的元素;{·}表示一個序列。

      2 預(yù)備知識

      2.1 系統(tǒng)模型

      考慮一種上行信道,具有大數(shù)目N個天線的BS服務(wù)于K個單天線用戶。那么BS端的接收信號可以表示成式(1)。

      (1)

      使用H:=[h1,h2,…,hK],h:=[x1,x2,…,xK]T,我們可以以緊湊的形式重寫式(1)為式(2)。

      r=Hx+z

      (2)

      在這篇文章中,假設(shè)矩陣H中的每個元素都是獨立同分布的(i.i.d.)0均值單位方差的復(fù)高斯隨機變量。

      2.2 MMSE接收機

      用ux和Vx分別表示傳輸信號x的先驗均值矢量和協(xié)方差矩陣。假設(shè)Vx是一個對角矩陣diag{[v1,…,vK]}1。則MMSE估計可以由[6]給出式(3)。

      (3)

      2.2 近似MMSE接收機

      為了避免直接A-1計算,[2]-[5]提出了一種A-MMSE方法。把矩陣A分解為A=D+E,其中D是包含矩陣A對角元素的對角矩陣,E是矩陣A去除對角元素的矩陣。則對A-1的Neumann級數(shù)近似可由式[2]-式[5]給出式(4)。

      (4)

      其中L是近似的項數(shù)。通過選取合適的L值,當(dāng)K/N相對小時,A-MMSE能夠獲得較好的性能復(fù)雜度的權(quán)衡。

      3 提出的迭代MF接收機

      當(dāng)條件N?K不滿足的時候,MMSE和A-MMSE方法都有很高的復(fù)雜度并且它們的性能本質(zhì)上離最優(yōu)較遠。為了達到接近最優(yōu)的性能并保持低復(fù)雜度,提出了新穎的I-MF方法。

      如圖1所示。

      圖1 迭代MF(I-MF)接收機

      3.1 帶反饋信息的修正的MF

      用uk,vk表示傳輸符號xk的先驗均值和方差,k=1,…,K,它們由DeM的反饋得到。在第一次迭代中,因為沒有反饋,我們簡單初始化uk=0,vk=1(假設(shè)符號xk在調(diào)制星座點S上等概分布,?k)。

      為了估計xk,我們先從(2)中提取中其他用戶的均值以去掉干擾。則接受到的信號可更新為2

      然后我們應(yīng)用MF可獲得式(5)。

      (5)

      基于(5),關(guān)于xk的無偏估計可給出式(6)。

      (6)

      (7)

      3.2 解調(diào)及反饋信息更新

      (8)

      (9)

      (10)

      (10)

      3.3 算法和復(fù)雜度

      利用展現(xiàn)的MMF和DeM,提出的I-MF方法的迭代過程列在算法1中,其中迭代次數(shù)Q可以根據(jù)性能需要和復(fù)雜度約束進行選擇。

      算法1: 迭代的MF方法(I-MF)

      1: Initialization: 初始化迭代數(shù)Q,對于k=1,…,K,uk=0,vk=1;

      4: Repeat: 重復(fù)步驟2和步驟3共Q次。

      下面我們比較提出的I-MF方法和其他存在的方法的復(fù)雜度,如表1所示。

      表1 不同方法的復(fù)雜度比較

      MF, MMSE, A-MMSE, I-MF的復(fù)雜度(i.e.,乘法的次數(shù))。盡管I-MF與MF一樣有相似的線性復(fù)雜度,但是它本質(zhì)上性能優(yōu)于A-MMSE和MMSE。

      4 仿真結(jié)果

      使用QPSK傳輸符號時,MF,MMSE和提出的I-MF方案BER的性能,如圖2所示。

      同樣我們也提供了最優(yōu)情況下(單用戶無干擾)的性能曲線作為基準。對于I-MF,我們提供了利用算法1迭代1次(Q=1)和迭代4次(Q=4)的性能曲線。

      從圖2可以看出I-MF的性能僅1次迭代(i.e.,Q=1)就大大超出了MF方法的性能。隨著用戶數(shù)K的增加,達到收斂迭代需要的次數(shù)也輕微的增加。這是因為更大的K意味著更大的干擾。通過一個小的迭代次數(shù),提出的方法的復(fù)雜度比傳統(tǒng)的MMSE小很多。對于K=64,提出的I-MF方法(利用4次迭代,Q=4)相對于MMSE在BER=10-3時有1 dB的性能增益。并且當(dāng)SNR≥4 dB時它的性能接近單用戶的性能。

      當(dāng)用戶傳輸是16QAM時不同方法的性能對比,如圖3所示。

      圖2 QPSK下不同方法的性能

      圖3 16-QAM下Q=15不同方法BER性能比較

      在這種情況下,為了收斂需要更多的迭代次數(shù)(Q=15)。這是因為高階調(diào)制時相對于低階調(diào)制提供了更少的信息。(在這種情況下,最優(yōu)的線性和非線性估計是相同的。)但是提出的I-MF在SNR不太低并保持相對小的復(fù)雜度下,仍然能比MMSE性能更好。注意我們還可以通過設(shè)計更復(fù)雜的均衡器取代MMF(e.g.,使用L>1項的A-MMSE)來提高迭代方案的性能??梢酝ㄟ^合適挑選Q和L值來獲得一個性能和復(fù)雜度平衡的性能。這超出了這篇文章的范圍。

      5 總結(jié)

      我們對于大規(guī)模MIMO提出了一種新穎的I-MF方案。提出的I-MF方法以低的復(fù)雜度達到近似最優(yōu)的性能并且明顯超出現(xiàn)有存在的方法。鑒于提出的方法的準則,一種用更復(fù)雜的均衡器取代MMF通用的迭代方法可以被研究,其可以用可接受的復(fù)雜度達到更好的性能。這也將是我們未來的工作。

      參考文獻

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      [3] Müller R, Verdú S. Design and analysis of low-complexity interference mitigation on vector channels[J]. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 2001, 19(8):1429-1441.

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      [8] Guo Q, Huang D D. A Concise Representation for the Soft-in Soft-out LMMSE Detector[J]. IEEE Communications Letters, 2011, 15(5):566-568.

      [9] Narasimhan T L, Chockalingam A. Channel Hardening-Exploiting Message Passing (CHEMP) Receiver in Large-Scale MIMO Systems[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, 2014, 8(5):847-860.

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