Способ приема сигнала в системе связи с несколькими каналами передачи и приема

Изобретение относится к области радиотехники и может быть использовано в системах радиосвязи с несколькими передающими и приемными антеннами. Достигаемый технический результат-повышение эффективности приема сигналов при использовании в системах связи с несколькими передающими и приемными антеннами, упрощение алгоритмов приема сигналов и формирование метрик для мягкого декодирования. Способ характеризуется тем, что формируют поток символов модуляции, разбивают его на пакеты по N символов модуляции, передают весь пакет одновременно через N каналов передачи, по одному символу через один канал, на приемной стороне формируют для каждого из переданных пакетов символов модуляции М - мерный вектор принятых сигналов, оценивают коэффициенты передачи сигнала между каналами передачи и каналами приема, осуществляют демодуляцию оценки каждого символа переданного пакета в соответствии с видом модуляции, определяя значения соответствующих двоичных символов как жесткие оценки и метрики достоверности этих значений как мягкие оценки, при этом оценивают суммарную дисперсию шума в М каналах приема и возможной ошибки оценки матрицы коэффициентов передачи Н, формируют множество V векторов переданных символов, определяют улучшенные оценки символов переданного пакета, осуществляют демодуляцию улучшенных оценок символов переданного пакета. 4 з.п. ф-лы, 6 ил.

 

Изобретение относится к области радиотехники, в частности к способам приема сигнала в системах радиосвязи с несколькими передающими и приемными антеннами.

Один из эффективных способов повышения пропускной способности современных систем радиосвязи состоит в использовании нескольких передающих и приемных антенн (MIMO - Multiple-Input Multiple-Output), т.е. для передачи информации используется более одного канала передачи, т.е. передающей антенны, и более одного канала приема, т.е. приемной антенны.

Совокупность каналов распространения сигнала между передающими и приемными антеннами принято называть каналом MIMO. Увеличение пропускной способности в системах MIMO достигается за счет одновременной передачи различных данных по различным пространственным каналам. В наиболее важном для практики случае мгновенная реализация канала MIMO может быть оценена на приемной стороне, но эта оценка не доступна на передающей стороне.

Из-за отсутствия информации о канале MIMO на передающей стороне нет возможности взаимно оптимизировать передачу информации по параллельным пространственным каналам, вследствие чего передаваемые через различные антенны сигналы создают взаимные помехи на приемной стороне.

Наиболее распространенным способом передачи в рамках рассматриваемого подхода к MIMO является пространственное уплотнение (spatial multiplexing), впервые предложенное в рамках метода V-BLAST, описанного в G.J.Foshini, G.D.Golden, R.A.Valenzuela, "Simplified processing for high spectral efficiency wireless communication employing multi-element arrays," IEEE Select. Areas Commun., vol.17, pp.1841-1852, November,1999 [1], в патенте США №6097771 "Wireless communications system having a layered space-time architecture employing multi-element antennas" [2], в патенте США №6317466 "Wireless communications system having a space-time architecture employing multi-element antennas at both the transmitter and receiver" [3].

В процессе реализации описанного в [1]-[3] способа пространственного уплотнения в передатчике выполняют кодирование, перемежение и модуляцию исходного потока двоичных символов (или бит), формируя, таким образом, поток модуляционных символов s, каждый из которых представляет L последовательных бит исходного потока и принадлежит множеству 2L, всевозможных значений. Данный поток разбивают на пакеты, количество символов в каждом из которых соответствует числу N передающих антенн, и передают одновременно весь пакет - по одному модуляционному символу через каждую антенну.

Прием осуществляют с помощью М≥N приемных антенн. Множество сигналов приемных антенн обычно представляют М - мерным вектором, который может быть выражен, как линейная комбинация

где s=[s1,...sN]T, x=[x1,...xM]T - векторы переданных и принятых сигналов, соответственно, Н - канальная матрица, элементы hi,j, которой представляют коэффициенты передачи сигнала от j-й передающей к i-й приемной антенне, n=[n1,...nM]T - вектор аддитивного Гауссовского шума приемных антенн, [.]T - знак транспонирования.

При приеме такого многомерного сигнала сначала выполняют оценку канальной матрицы Н, а затем с использованием этой оценки выполняют демодуляцию символов вектора s.

Таким образом, эффективность метода пространственного уплотнения определяется эффективностью алгоритма приема, т.е. его способностью восстанавливать переданные по параллельным пространственным каналам сигналы с учетом их взаимных помех на фоне аддитивного шума.

Наиболее эффективным алгоритмом приема многомерных сигналов является алгоритм приема по методу максимального правдоподобия (maximum likelihood algorithm - MLA), представленный, например, в статье J.Jalden, Bjorn Ottersten, "On the Complexity of Sphere Decoding in Digital Communication," IEEE TRANSACTION ON SIGNAL PROCESSING, Vol.53, No.4, pp.1474-1484, April; 2005 [4]. Согласно данному методу рассматриваются все возможные сочетания одновременно переданных информационных символов (все возможные значения вектора s) и выбирается значение вектора s, обеспечивающее минимум решающей функции. В качестве решающей функции берется квадрат нормы разности между вектором x принятого сигнала и вектором, s преобразованным умножением слева на матрицу Н канала связи. Таким образом, совокупность оценок символов переданного пакета s выражается вектором.

где А - множество всевозможных значений вектора s.

Однако метод максимального правдоподобия обладает высокой сложностью реализации, которая экспоненциально растет с увеличением количества передающих антенн и количества бит информации, передаваемых через каждую антенну.

Поэтому с практической точки зрения весьма привлекательными являются линейные методы приема, при которых оценка вектора переданных символов выражается линейным преобразованием вектора x принятых сигналов. Такие методы приема описаны в статьях Robust Linear MIMO Receivers: A Minimum Error-Rate Approach. By D.Gesbert Department of Informatics, University of Oslo, Norway gesbert@i_.uio.no, Fax: +4722852401., IEEE TR. SIG. PROC. SPECIAL ISSUE ON MIMO. May 2, 2003 [5] и Ari Hottinen, Olav Tirkkonen, Risto Wichman, "Multiantenna Transceiver Techniques for 3G and Beyond," WILEY, / John Wiley Et Songs Ttd. The Atrium, Southern Gate, Chichester, West Sussex, P019 8SQ, England [6].

При этом коэффициенты линейного преобразования формируются таким образом, чтобы оптимизировать оценку в смысле некоторого критерия. Наиболее эффективным из линейных алгоритмов является алгоритм, обеспечивающий минимум среднеквадратичной ошибки оценивания (MMSE - minimum mean squared error).

По помехоустойчивости линейные алгоритмы проигрывают методу максимального правдоподобия. В связи с этим линейные методы приема часто дополняют алгоритмом последовательного исключения помех (successive interference cancellation - SIC). Известен также алгоритм последовательного исключения помех с упорядочением (ordered successive interference cancellation - OSIC) (см., например, А.Zanella, M.Chiani, M.Z.Win, "MMSE reception and successive interference cancellation for MIMO systems with high spectral efficiency," IEEE Trans. Communications, vol.4, no.3, pp.1244-1253, May 2005 [7]; В.Hassibi, "An efficient square-root algorithm for blast," Bell Labs Technical Memorandum, available at http://mars.bell-labs.com, 1999; in Proc. ICASSP, Istanbul, Turkey, pp.11737-11740, Jun. 2000 [8]).

В алгоритмах последовательного исключения помех выполняется последовательное оценивание каждого символа пакета s при исключении или ослаблении помех, вносимых остальными символами.

Первоначальным вариантом последовательного исключения помех являлся алгоритм V-BLAST, описанный в [2] и [3].

При приеме методом минимума среднеквадратичной ошибки с упорядоченным последовательным исключением помех (см.[8]) оценивают канальную матрицу Н и определяют порядок оценивания символов вектора s таким образом, чтобы в первую очередь оценивались символы, в меньшей степени искаженные каналом распространения. Обычно критерием упорядочения служат значения норм векторов-столбцов матрицы Н. Затем формируют оценку первого символа методом минимума среднеквадратичной ошибки. Данную оценку квантуют, то есть на карте модуляции определяют наиболее близкий к данной оценке модуляционный символ. После этого выполняют исключение вклада данного символа из вектора входного сигнала, вычитая результат преобразования оценки символа каналом распространения. После этого, используя данный более "чистый" входной сигнал, а также оценку канальной матрицы, модифицированную в результате упорядочения и исключения первого столбца, формируют оценку минимума среднеквадратичной ошибки для следующего символа вектора s. Процедуру повторяют для всех символов вектора s.

Процедура последовательного исключения помех с упорядочением позволяет получить выигрыш в помехоустойчивости приема сигнала MIMO. Однако данный выигрыш существенно зависит от использования кодирования. Так, по характеристикам до декодера метод минимума среднеквадратичной ошибки с упорядоченным последовательным исключением помех имеет безусловный выигрыш по помехоустойчивости относительно обычного метода минимума среднеквадратичной ошибки. Этот выигрыш в какой-то степени сохраняется при использовании сверточного кодирования и жесткого декодирования. Однако при мягком декодировании процедура упорядоченного последовательного исключения помех не дает выигрыша либо приводит к проигрышу (см. Michalke, В.Venkataraman, V.Shinha, W.Rave, G.Fettweis. Application of SQRD Algorithm for Efficient MIMO - OFDM Systems. Vodafone Chair Mobile Communications Systems, TU Dresden Germany. Indian Institute of Technology, Kanpur, India. / michalke@ifh.et.tu-dresden.de [9]).

Приведенный пример свидетельствует о том, что важным аспектом при проектировании алгоритмов MIMO является то, что они должны хорошо сочетаться с остальными алгоритмами обработки сигнала в системе радиосвязи и, прежде всего, с алгоритмом помехоустойчивого кодирования.

Обычно в процессе приема сформированные оценки символов z демодулируют, преобразуя в двоичную форму, и подают на декодер для восстановления исходного потока данных. Наиболее эффективным декодированием является мягкое декодирование. При этом на вход декодера поступают мягкие оценки бит - в виде {В-В}, где знак соответствует жесткой оценке переданного бита 1 или -1, а абсолютная величина В является метрикой, отражающей вероятностную меру принятия битом данного жесткого значения.

Мягким решением некоторого бита bk служит логарифм отношения правдоподобия (log-likelihood ratio - LLR). В отсутствие априорной информации о значениях переданных бит и при взаимной независимости передаваемых бит, логарифм отношения правдоподобия для k-го бита, переданного с помощью вектора s, с высокой степенью приближения может быть выражен, как показано в статье Dominik Seethaler, Gerald Matz, and Franz Hlawatsch, "Low-Complexity Soft Demodulation of MIMO-BICM Using the Line-Search Detector," Institute of Communications and Radio-Frequency Engineering, Vienna University of Technology /0-7803-8939-5/05/ (C) 2005 IEEE [10].

где и множества значений вектора s, для которых k-й бит принимает значение 1 и -1, соответственно, - норма вектора.

Формирование метрик по этому выражению значительно усложняет алгоритм приема, так как количество элементов множеств и растет экспоненциально с увеличением числа антенн и размерности созвездия модуляции.

Линейные методы и методы, использующие последовательное исключение помех, допускают упрощенное формирование мягких решений, которое выполняют раздельно для каждого символа по полученной оценке символа и карте модуляции (см. Michael Мао Wang, Weimin Xiao, and Tyler Brown, "Soft Decision Metric Generation for QAM With Channel Estimation Error," IEEE TRANSACTIONS ON COMMUNICATIONS, VOL.50, NO.7, Pp.1058-1061, JULY 2002 [11]). Такой метод значительно проще, чем метод, основанный на выражении (3). Однако помехоустойчивость данных методов существенно ниже, чем у метода максимального правдоподобия.

Известен также способ (см. выложенную заявку США №2004/0071235 A1, "Low complexity high performance decoder and method of decoding for communications systems using multidimensional signaling," Apr.15, 2004 [12]), согласно которому оценивают переданные символы каким-либо субоптимальным методом и формируют мягкие решения. Затем формируют множество сокращенного поиска, состоящее из векторов переданных символов, соответствующих всевозможным комбинациям наименее надежных бит. После этого формируют новые мягкие решения по множеству сокращенного поиска и вектору переданных сигналов.

В этом методе в качестве субоптимального алгоритма целесообразно использовать метод минимума среднеквадратичной ошибки, поскольку этот метод является наиболее эффективным по сочетанию простоты реализации и помехоустойчивости при мягком декодировании.

Недостатком способа, описанного в [12], является высокая сложность формирования мягких решений, которое основано на использовании множества сокращенного поиска и вектора переданных сигналов. Кроме того, эффективность такого формирования мягких решений относительно не высока. Проведенное компьютерное моделирование, например, показало, что при небольшом объеме сокращенного поиска помехоустойчивость такого способа даже ниже, чем у метода минимума среднеквадратичной ошибки. Для получения заметного выигрыша необходимо значительно увеличивать это множество, что серьезно усложняет алгоритм.

Наиболее близким к заявляемому способу является метод минимума среднеквадратичной ошибки (см.[6]).

Способ приема сигнала в системе связи, использующей несколько каналов передачи и приема, при котором поток передаваемых двоичных символов модулируют в соответствии с заданным видом модуляции, формируя, таким образом, поток символов модуляции, разбивают его на пакеты по N символов модуляции и передают весь пакет одновременно через N каналов передачи, по одному символу через один канал передачи, заключающийся в том, что

на приемной стороне

- принимают сигнал через М каналов приема, формируя для каждого из переданных пакетов символов модуляции М-мерный вектор принятых сигналов x,

- оценивают коэффициенты передачи сигнала между каналами передачи и каналами приема, формируя матрицу Н коэффициентов передачи,

- оценивают дисперсию σ2 шума в каналах приема,

- формируют оценки символов каждого переданного пакета символов модуляции как элементы вектора z, полученного линейным преобразованием М-верного вектора принятого сигнала в соответствии с выражением

где

матрица линейного преобразования, I - диагональная единичная матрица размерности М×М, (.)+ - символ транспонирования комплексного сопряжения, (.)-1 - символ обращения матрицы,

- осуществляют демодуляцию оценки каждого символа переданного пакета в соответствии с видом модуляции, определяя значения соответствующих бит как жесткие оценки и метрики достоверности этих значений как мягкие оценки.

Преимуществом метода минимума среднеквадратичной ошибки является то, что он допускает упрощенное формирование мягких решений, которое выполняют раздельно для каждого символа по полученной оценке символа и карте модуляции (см.[11]). С использованием аппроксимации (см.[10]) можно записать следующее выражение для логарифма отношения правдоподобия k-го бита, передаваемого с помощью m-го модуляционного символа.

где and множества значений символа модуляции sm, для которого k-й бит принимает значение 1 и -1, соответственно, βm - коэффициент преобразования фактически переданного символа sm за счет канала связи и линейного преобразования метода минимума среднеквадратичной ошибки (4). Данный способ формирования метрик логарифма отношения правдоподобия значительно проще, чем метод, основанный на выражении (3).

Анализ характеристик метода минимума среднеквадратичной ошибки с мягким декодированием, выполненный, например, в [9], свидетельствует о том, что при мягком декодировании характеристики метода минимума среднеквадратичной ошибки лишь незначительно проигрывают методу максимального правдоподобия для хорошо обусловленного канала связи, то есть канала MIMO с низкой корреляцией между пространственными подканалами, т.е. элементами матрицы Н.

Однако недостатком способа минимума среднеквадратичной ошибки является значительное ухудшение характеристик в плохо обусловленном канале, например, с высокой корреляцией между пространственными подканалами, при котором увеличивается взаимное влияние пространственных подканалов и составляющая взаимных межсимвольных помех в оценке Z становится весьма существенной.

Другим недостатком метода минимума среднеквадратичной ошибки является требование довольно точного оценивания канальной матрицы Н.

Данная оценка обычно осуществляется по пилот-сигналам, т.е. известным сигналам, которые передаются с передающих антенн наряду с информационными сигналами. Поскольку передача пилот-сигналов потребляет часть частотно-временного ресурса, их количество стараются уменьшить. Это приводит к ограниченной точности оценки канала MIMO на приемной стороне, выражаемой, например, в величине среднеквадратического отклонения оценки от истинного значения. В свою очередь, погрешность оценки канала MIMO (матрицы Н) приводит к ухудшению характеристик алгоритма минимума среднеквадратичной ошибки. Причем алгоритм минимума среднеквадратичной ошибки более чувствителен к ошибкам оценки канала MIMO, чем метод максимального правдоподобия.

Задача, которую решает заявляемое изобретение, состоит в повышении эффективности приема сигнала в системе MIMO, упрощении алгоритмов приема сигнала и формировании метрик для мягкого декодирования.

Для решения этой задачи предлагается способ приема сигнала в системе связи, использующей несколько каналов передачи и приема, при котором поток передаваемых двоичных символов модулируют в соответствии с заданным видом модуляции, формируя, таким образом, поток символов модуляции, разбивают его на пакеты по N символов модуляции и передают весь пакет одновременно через N каналов передачи по одному символу через один канал передачи заключающийся в том, что на приемной стороне

- принимают сигнал через М каналов приема, формируя для каждого из переданных пакетов символов модуляции М-мерный вектор принятых сигналов x,

- оценивают коэффициенты передачи сигнала между каналами передачи и каналами приема, формируя матрицу Н коэффициентов передачи,

- оценивают суммарную дисперсию σ2 шума в М каналах приема и возможной ошибки оценки матрицы коэффициентов передачи Н,

- формируют оценки символов каждого переданного пакета символов модуляции как элементы вектора z, полученного линейным преобразованием М-верного вектора принятого сигнала в соответствии с выражением где - матрица линейного преобразования, I - диагональная единичная матрица размерности М×М, - символ транспонирования и комплексного сопряжения, (.)-1 - символ обращения матрицы,

- осуществляют демодуляцию оценки каждого символа переданного пакета в соответствии с видом модуляции, определяя значения соответствующих двоичных символов как жесткие оценки и метрики достоверности этих значений как мягкие оценки, формируя, таким образом, множество первоначальных мягких и жестких оценок двоичных символов переданного пакета,

- во множестве жестких оценок двоичных символов определяют К наименее надежных как оценки символов с наименьшими значениями абсолютных величин мягких оценок,

- используя первоначальные жесткие оценки двоичных символов каждого переданного пакета, в соответствии с заданным видом модуляции, формируют множество V векторов переданных символов, которым соответствуют все возможные комбинации значений К наименее надежных двоичных символов, а значения остальных двоичных символов равны значениям их первоначальных жестких оценок,

- определяют улучшенные оценки символов переданного пакета как вектор из множества V, для которого решающая функция F(v) принимает минимальное значение,

- осуществляют демодуляцию улучшенных оценок символов переданного пакета, определяя улучшенные жесткие оценки двоичных символов переданного пакета,

- формируют улучшенные мягкие оценки двоичных символов, используя первоначальные мягкие и жесткие оценки, а также улучшенные жесткие оценки двоичных символов.

Отличительными признаками заявляемого способа приема сигнала в системе связи, использующей N каналов передачи и М каналов приема, относительно прототипа являются следующие признаки:

- оценивают суммарную дисперсию σ2 шума в М каналах приема и возможной ошибки оценки матрицы коэффициентов передачи Н,

- формируют множество первоначальных мягких и жестких оценок двоичных символов переданного пакета,

- во множестве жестких оценок двоичных символов определяют К наименее надежных, как оценки символов с наименьшими значениями абсолютных величин мягких оценок,

- используя первоначальные жесткие оценки двоичных символов каждого переданного пакета, в соответствии с заданным видом модуляции, формируют множество V векторов переданных символов, которым соответствуют все возможные комбинации значений К наименее надежных двоичных символов, а значения остальных двоичных символов равны значениям их первоначальных жестких оценок,

- определяют улучшенные оценки символов переданного пакета как вектор из множества V, для которого решающая функция F(v) принимает минимальное значение,

- осуществляют демодуляцию улучшенных оценок символов переданного пакета, определяя улучшенные жесткие оценки двоичных символов переданного пакета,

- формируют улучшенные мягкие оценки двоичных символов, используя первоначальные мягкие и жесткие оценки, а также улучшенные жесткие оценки двоичных символов.

Например, улучшенную мягкую оценку двоичного символа формируют путем сравнения улучшенной жесткой оценки с первоначальной жесткой оценкой данного символа; при их совпадении в качестве улучшенной мягкой оценки двоичного символа используют первоначальную мягкую оценку; при несовпадении используют первоначальную мягкую оценку с противоположным знаком и абсолютным значением, умноженным на коэффициент достоверности β≤1.

Для обнаружения ненадежных бит, соответствующих пакету s переданных символов, заранее определяют максимальное число Kmax тестируемых бит передаваемого пакета, и выбирают Kmax бит с наименьшими абсолютными значениями мягких оценок В, абсолютные значения |В| выбранных мягких оценок бит сравнивают с порогом Вt и выбирают биты, для которых данные значения ниже порога.

Порог может быть определен как средняя величина абсолютных значений мягких оценок всех бит вектора s.

В качестве решающей функции F(v) может быть использована решающая функция метода максимального правдоподобия.

Сопоставительный анализ заявляемого способа с прототипом показывает, что предлагаемое решение существенно отличается от прототипа, так как позволяет повысить эффективность приема сигнала в системе MIMO, упростить алгоритмы приема сигнала и формирования метрик для мягкого декодирования.

Сопоставительный анализ заявляемого способа с другими техническими решениями в данной области техники не позволил выявить признаки, заявленные в отличительной части формулы изобретения. Следовательно, заявляемый способ направленной передачи с обратной связью отвечает критериям "новизна", "техническое решение задачи", "существенные отличия".

Далее существо заявляемого изобретения поясняется с привлечением графических материалов.

Фиг.1 - пример функциональной структуры передатчика и приемника в системе связи MIMO, построенной по принципу пространственного уплотнения.

Фиг.2 - вариант структурной схемы блока модуляции.

Фиг.3 - вариант структурной схемы блока демодуляции сигнала MIMO.

Фиг.4 - алгоритм коррекции ненадежных двоичных символов.

Фиг.5 - пример структурной схемы блока оценки канала.

Фиг.6 - сравнительные характеристики помехоустойчивости.

Предлагаемый способ приема сигнала в системе связи, использующей несколько каналов передачи и приема, при котором поток передаваемых двоичных символов модулируют в соответствии с заданным видом модуляции, формируя таким образом поток символов модуляции, разбивают его на пакеты по N символов модуляции и передают весь пакет одновременно через N каналов передачи, по одному символу через один канал передачи, заключающийся в том, что на приемной стороне

- принимают сигнал через М каналов приема, формируя для каждого из переданных пакетов символов модуляции М-мерный вектор принятых сигналов x,

- оценивают коэффициенты передачи сигнала между каналами передачи и каналами приема, формируя матрицу Н коэффициентов передачи,

- оценивают суммарную дисперсию σ2 шума в М каналах приема и возможной ошибки оценки матрицы коэффициентов передачи Н,

- формируют оценки символов каждого переданного пакета символов модуляции как элементы вектора z, полученного линейным преобразованием М-верного вектора принятого сигнала в соответствии с выражением где - матрица линейного преобразования, I - диагональная единичная матрица размерности М×М, - символ транспонирования и комплексного сопряжения, (.)-1 - символ обращения матрицы,

- осуществляют демодуляцию оценки каждого символа переданного пакета в соответствии с видом модуляции, определяя значения соответствующих двоичных символов как жесткие оценки и метрики достоверности этих значений как мягкие оценки, формируя таким образом множество первоначальных мягких и жестких оценок двоичных символов переданного пакета,

- во множестве жестких оценок двоичных символов определяют К наименее надежных, как оценки символов с наименьшими значениями абсолютных величин мягких оценок,

- используя первоначальные жесткие оценки двоичных символов каждого переданного пакета, в соответствии с заданным видом модуляции, формируют множество V векторов переданных символов, которым соответствуют все возможные комбинации значений К наименее надежных двоичных символов, а значения остальных двоичных символов равны значениям их первоначальных жестких оценок,

- определяют улучшенные оценки символов переданного пакета как вектор из множества V, для которого решающая функция F(v) принимает минимальное значение,

- осуществляют демодуляцию улучшенных оценок символов переданного пакета, определяя улучшенные жесткие оценки двоичных символов переданного пакета,

- формируют улучшенные мягкие оценки двоичных символов, используя первоначальные мягкие и жесткие оценки, а также улучшенные жесткие оценки двоичных символов.

Например, улучшенную мягкую оценку двоичного символа формируют путем сравнения улучшенной жесткой оценки с первоначальной жесткой оценкой данного символа; при их совпадении в качестве улучшенной мягкой оценки двоичного символа используют первоначальную мягкую оценку; при несовпадении используют первоначальную мягкую оценку с противоположным знаком и абсолютным значением, умноженным на коэффициент достоверности β≤1.

Для обнаружения ненадежных бит, соответствующих пакету s переданных символов заранее определяют максимальное число Kmax тестируемых бит передаваемого пакета, и выбирают Kmax бит с наименьшими абсолютными значениями мягких оценок В, абсолютные значения |B| выбранных мягких оценок бит, сравнивают с порогом Вt и выбирают биты, для которых данные значения ниже порога.

Порог может быть определен как средняя величина абсолютных значений мягких оценок всех бит вектора s.

В качестве решающей функции F(v) может быть использована решающая функция метода максимального правдоподобия.

Заявляемый способ может быть использован в системе связи с многомерными сигналами. В частности, он может быть реализован в системе связи MIMO, построенной по принципу пространственного уплотнения (см.[1]-[3]).

Пример функциональной структуры передатчика и приемника такой системы представлен на фиг.1.

Передатчик состоит из блока 1 кодирования, блока 2 модуляции и блока 3 формирования пакетов символов модуляции. На вход блока 1 кодирования, который одновременно является входом передатчика, поступает предназначенное для передачи информационное сообщение в двоичной форме. Блок 1 кодирования, как правило, выполняет операции помехоустойчивого кодирования и перемежения последовательности бит двоичного сообщения.

Сформированный таким образом поток закодированных двоичных символов поступает на вход блока 2 модуляции.

Вариант выполнения блока 2 модуляции представлен на фиг.2. Он состоит из последовательно соединенных формирователя 7 пакетов и узла 8 памяти.

В формирователе 7 пакетов поток закодированных двоичных символов делят на пакеты по L двоичных символов. Каждый пакет, представляющий L-разрядное двоичное число, поступает на вход узла 8 памяти, где хранятся 2L всевозможных символов модуляции. Данный узел 8 памяти определяет карту модуляции, то есть установленное соответствие между модуляционными символами и L-разрядными двоичными числами.

В узле памяти 8 выбирают символ модуляции, соответствующий L-разрядному двоичному числу, поступившему на его вход. При этом каждый символ модуляции представляет собой комплексное число s. Модулю данного комплексного числа соответствует амплитуда, а аргументу - фаза гармонического радиосигнала, используемого для передачи данного символа. Способы модуляции (QPSK, M-QAM и другие) известны из различных источников, например, John G. Proakis, "Digital Communication," McGrow-Hill, Third Edition [13].

Сформированный таким образом поток модуляционных символов поступает на вход блока 3 формирования пакетов символов модуляции. В блоке 3 формирования пакетов символов модуляции поток символов модуляции разбивают на пакеты по N символов. Каждый пакет передают одновременно через N передающих антенн по одному символу через антенну, используя соответствующую модуляцию радиосигнала каждой передающей антенны.

Устройства формирования радиосигналов несущей частоты, имеющиеся в канале каждой передающей антенны, для простоты на схеме не показаны.

В приемнике принимают сигнал через М приемных антенн, т.е. каналов приема. При этом в канале каждой антенны обычно выполняют функции обработки сигнала на радио частоте. Для простоты соответствующие блоки на фиг.1 опущены. Сигнал каждой приемной антенны представляют комплексным числом x, модуль которого отражает амплитуду, а аргумент - фазу принятого сигнала. Таким образом, для каждого из переданных пакетов модуляционных символов формируют М-мерный вектор принятого сигнала x=[x1,...хM]T.

Данные сигналы поступают на сигнальные входы блока 4 демодуляции сигнала MIMO и на входы блока 5 оценки канала. На другие входы блока 4 демодуляции сигнала MIMO поступают оцененные значения канальной матрицы Н и суммарной дисперсии σ2, сформированные в блоке 5 оценки канала.

Вариант реализации блока 4 демодуляции сигнала MIMO представлен на фиг.3 и содержит узел 9 оценивания символов модуляции, узел 10 оценивания двоичных символов, узел 11 обнаружения ненадежных двоичных символов и узел 12 коррекции двоичных символов.

Сигнальный вход x узла 9 оценивания символов модуляции является первым входом узла 9 оценивания символов модуляции и одновременно соответствующим входом блока 4 демодуляции сигнала MIMO. Второй вход узла 9 оценивания символов модуляции является входом оцененных значений канальной матрицы Н, третий вход узла 9 оценивания символов модуляции является входом суммарной дисперсии σ2, а также являются соответствующими входами блока 4 демодуляции сигнала MIMO.

Выход узла 9 оценивания символов модуляции соединен с входом узла 10 оценивания двоичных символов, два выхода которого соединены с соответствующими входами узла 11 обнаружения ненадежных двоичных символов и узла 12 коррекции двоичных символов. Выход узла 11 обнаружения ненадежных двоичных символов соединен с входом узла 12 коррекции двоичных символов, а выход узла 12 коррекции двоичных символов является одновременно и выходом блока 4 демодуляции сигнала MIMO.

В узле 9 оценивания символов модуляции формируют коэффициенты линейного преобразования, с помощью которого выполняют оценку по способу минимума среднеквадратичной ошибки.

Данные коэффициенты образуют матрицу W размерности M×N, причем все М элементов каждого i-го столбца матрицы соответствует набору коэффициентов линейного преобразования, используемых при оценивании соответствующего i-го символа переданного вектора s . Алгоритм формирования может быть представлен формулой (5)

Затем формируют оценки символов переданного вектора, как элементы вектора Z в соответствии с формулой (4)

Данные оценки поступают на вход узла 10 оценивания двоичных 15 символов, где осуществляют демодуляцию оценки каждого символа модуляции переданного пакета в соответствии с видом модуляции.

Эту операцию выполняют, например, следующим образом.

Для каждого k-го двоичного символа, передаваемого с помощью m-то символа модуляции формируют метрику мягкого решения или мягкую оценку

где LLRk,m - значение логарифма отношения правдоподобия, формируемое по формуле (6), в которой, в соответствии с (1) и (4), коэффициент βm выражается как

причем wm - m-й столбец матрицы W, hm - m-й столбец матрицы Н.

Формируют жесткую оценку bk,m каждого k-го двоичного символа, передаваемого с помощью m-го символа модуляции как

Значения bk,m при и образуют множество b0 первоначальных жестких оценок. Значения Вk,m, при тех же k и m, соответственно, образуют множество B0 первоначальных мягких оценок двоичных символов переданного пакета.

Данные множества поступают на соответствующие входы узла 11 обнаружения ненадежных двоичных символов.

Обнаружение ненадежных двоичных символов основано на том, что абсолютное значение метрики мягкого решения В отражает достоверность оценки соответствующего бита.

Например, возможен следующий алгоритм обнаружения ненадежных бит, соответствующих пакету s переданных символов.

- Заранее определяют максимальное число Кmax тестируемых бит передаваемого пакета и выбирают Kmax бит с наименьшими абсолютными значениями мягких оценок В;

- Абсолютные значения |В| мягких оценок бит, выбранных на этапе (1), сравнивают с порогом Вt и выбирают биты, для которых данные значения ниже порога. Порог может быть рассчитан, например, как Bt=α·mean(|b|) где mean (|b|) - средняя величина абсолютных значений мягких оценок всех бит вектора s, α≤1 - коэффициент пропорциональности.

При таком алгоритме обнаружения ненадежных бит их количество К≤Кmax. Таким образом, заранее выбрав Кmax, можно ограничить сложность реализации.

Возможны и другие варианты реализации алгоритма обнаружения ненадежных бит.

Таким образом, на выходе узла 11 обнаружения ненадежных двоичных символов формируются номера ненадежных двоичных символов, которые затем поступают на вход узла 12 коррекции ненадежных двоичных символов.

Алгоритм коррекции ненадежных двоичных символов представлен на фиг.4 и заключается в следующей последовательности операций:

- Формируют множество V кандидатских векторов переданных символов модуляции, при этом

a) формируют всевозможные комбинации значений К наименее надежных двоичных символов; количество таких комбинаций 2K;

b) для каждой комбинации из К наименее надежных двоичных символов формируют кандидатский пакет bC, двоичных символов, дополняя каждую из этих комбинаций значениями остальных двоичных символов переданного пакета, причем эти значения устанавливают равными первоначальным жестким оценкам соответствующих двоичных символов;

c) полученный для каждой комбинации кандидатский пакет bC двоичных символов модулируют, как это было представлено, например, при описании блока 2 модуляции (см. фиг.2). Таким образом, формируют кандидатский вектор V символов модуляции, соответствующий каждой комбинации и, соответственно, множество V кандидатских векторов V символов модуляции;

- Определяют вектор улучшенных оценок символов переданного пакета как вектор из множества V, для которого решающая функция F(V) принимает минимальное значение.

В качестве решающей функции используют решающую функцию метода максимального правдоподобия

- Определяют улучшенные жесткие оценки двоичных символов переданного пакета, осуществляя демодуляцию символов вектора улучшенных оценок переданных символов; с этой целью, используя карту модуляции, для каждого символа вектора улучшенных оценок определяют соответствующее двоичное число, последовательность данных двоичных чисел образует множество улучшенных жестких оценок двоичных символов переданного пакета;

- Формируют улучшенные мягкие оценки двоичных символов переданного пакета, используя первоначальные мягкие и жесткие оценки, а также улучшенные жесткие оценки двоичных символов.

Например, улучшенную мягкую оценку двоичного символа формируют путем сравнения улучшенной жесткой оценки с первоначальной жесткой оценкой данного символа; при их совпадении в качестве улучшенной мягкой оценки двоичного символа используют первоначальную мягкую оценку; при несовпадении используют первоначальную мягкую оценку с противоположным знаком. При таком преобразовании достоверность мягкого решения снижается. Чтобы это учесть, абсолютное значение мягкой оценки умножают на коэффициент β≤1. Анализ алгоритма с помощью компьютерного моделирования показал хорошие характеристики при β=0,3.

На фиг.5 представлен пример реализации блока 5 оценки канала. Блок 5 оценки канала содержит узел 13 оценки канальной матрицы и узел 14 оценки суммарной дисперсии. Причем М сигнальных входов узла 13 оценки канальной матрицы соединены с соответствующими входами узла 14 оценки суммарной дисперсии и являются одновременно входами блока 5 оценки канала. Выход Н узла 13 оценки канальной матрицы соединен с соответствующим входом узла 14 оценки суммарной дисперсии. Выход узла 14 оценки суммарной дисперсии является выходом σ2 блока 5 оценки канала.

В узле 13 оценки канальной матрицы оценивают коэффициенты передачи сигнала между каналами передачи и каналами приема. Обычно для этой цели через каждую из передающих антенн вместе с информационным сигналом передают соответствующий пилот-сигнал, содержащий известный приемной стороне символ модуляции.

Используя какой-либо из известных способов (Jiun Slew, Robert Piechocki, Andrew Nix, and Simon Armour, "A Channel Estimation Method for MIMO-OFDM Systems," Centre for Communications Research, University of Bristol [14]; Y. Li, "Simplified channel estimation for OFDM systems with multiple transmit antennas," IEEE Trans. Wireless Comm., vol.1, no. 1, pp.67-75, Jan. 2002 [15]; Torbjom Ekman, "Analysis of the LS Estimation Error on a Rayleigh Fading Channel," Signals and Systems, Uppsala University, PO Box 528, SE-751 20 Uppsala, Sweden. te@signal.uu.se [16]) оценивают каждый из коэффициентов передачи, сигнала между j-й передающей и i-й приемной антенной. Множество полученных оценок формируют в виде оценочной канальной матрицы Н и подают на соответствующий вход блока 4 демодуляции сигнала MIMO.

В узле 14 оценки суммарной дисперсии оценивают суммарную дисперсию σ2 шума в М каналах приема и возможной ошибки оценки матрицы коэффициентов передачи Н.

Это может быть выполнено следующим способом.

Оценку суммарной дисперсии для m-й приемной антенны формируют как

где - пилот сигнал, передаваемый с nk-й передающей антенны в k-й дискретный момент времени, (предполагается, что для предотвращения взаимных помех в определенный момент времени передается пилот сигнал только с одной антенны).

xm(k) - сигнал принятый m-й приемной антенной в k-й момент времени,

- оценка коэффициента передачи канала распространения между nk-й передающей и m-й приемной антеннами для k-го момента времени,

К - длительность интервала оценивания.

Следует заметить, что оценивание дисперсии шума в приемнике может быть выполнено и другими способами, без учета оценки канала (см., например, Seok Но Won, Deuk-Su Lyu Hyeong Jun Park, "Physical Layer Implementation and Evaluation of Multiple Input Multiple Output - Orthogonal Frequency Division Multiplexing (MIMO-OFDM) System," Mobile Communication Division, ETRI 161 Gajeong-Dong, Yuson-Gu, Taejon, 305-350, Korea, Email: shown@etri.re.kr [17]). Однако представленный способ имеет следующее преимущество.

В формуле (11) используются предварительно сформированные оценки канала связи, которые имеют конечную погрешность

Следовательно, оценка включает, как шумовое отклонение, так и ошибку Δhm,n. Использование такой суммарной дисперсии в методе минимума среднеквадратичной ошибки (4), (5) позволяет частично скомпенсировать ошибки оценивания канала связи. Положительный эффект за счет учета этой ошибки усиливается за счет проверки и коррекции наименее надежных двоичных символов, т.е. бит.

В блоке декодирования 6 (фиг.1) обычно выполняются операции, обратные тем, что использовались при кодировании, то есть деперемежение, декодирование.

Для оценки характеристик заявляемого способа выполнено моделирование для наиболее интересного случая плохо обусловленного канала связи, то есть канала с высокой корреляцией между элементами Н, которая соответствовала угловому расширению сигнала в три градуса.

Остальные параметры моделирования: N=М=4, модуляция QPSK, сверточное кодирование со скоростью 1/2 и кодовым ограничением К=9. В процессе моделирования среднее количество проверяемых бит в заявляемом алгоритме было два-три при количестве бит передаваемого пакета восемь.

Оцениваемая характеристика BER - частота битовых ошибок в зависимости от ЕB/N0 отношения энергии бита сигнала к спектральной плотности мощности шума.

Зависимость ВЕК(ЕB/N0) при мягком декодировании представлена на фиг.6. Для сравнения представлены аналогичные характеристики прототипа.

Представленные графики свидетельствуют о том, что предложенный метод может обеспечить выигрыш до 3 dB и выше.

Таким образом, предлагаемый способ основан на линейном оценивании по минимуму среднеквадратичной ошибки, формировании метрик мягких решений и последующей процедуре коррекции метрик, соответствующих наименее надежным битам. Способ включает также метод оценивания дисперсии шума, позволяющий улучшить помехоустойчивость способа при наличии ошибок в оценке канальной матрицы Н.

Благодаря указанным улучшениям предлагаемое решение обладает существенно более высокой помехоустойчивостью по сравнению с известными способами.

Особенно большой выигрыш в помехоустойчивости обеспечивается в условиях плохо обусловленного канала связи, которые следует часто ожидать на практике. При мягком декодировании выигрыш относительно лучшего из известных линейных алгоритмов в этих условиях может превышать 3 dB.

Сложность предлагаемого способа определяется количеством операций алгоритма минимума среднеквадратичной ошибки с мягкими решениями и дополнительными операциями по тестированию и коррекции метрик мягких решений. Объем дополнительных операций зависит от количества бит, определенных как ненадежные и которые следует скорректировать.

Расчет количества операций, с учетом алгоритма оценки дисперсии шума, для N=M=4 и модуляции QPSK показал, что при проверке трех бит из восьми сложность предлагаемого алгоритма относительно прототипа увеличивается лишь на 10-15%. В то же время алгоритм эффективно работает уже при коррекции, в среднем, менее трех бит из восьми.

В предлагаемом способе используется алгоритм оценивания дисперсии шума σ2, обусловленного не только шумом из канала связи, но также шумом за счет неточной оценки канала MIMO. Положительный эффект за счет учета неточной оценки канала MIMO усиливается на этапе проверки и коррекции наименее надежных бит.

1. Способ приема сигнала в системе связи, использующей несколько каналов передачи и приема, при котором поток передаваемых двоичных символов модулируют в соответствии с заданным видом модуляции, формируя, таким образом, поток символов модуляции, разбивают его на пакеты по N символов модуляции, и передают весь пакет одновременно через N каналов передачи, по одному символу через один канал передачи, заключающийся в том, что на приемной стороне принимают сигнал через M каналов приема, формируя для каждого из переданных пакетов символов модуляции M-мерный вектор принятых сигналов x, оценивают коэффициенты передачи сигнала между каналами передачи и каналами приема, формируя матрицу Н коэффициентов передачи, формируют оценки символов каждого переданного пакета символов модуляции как элементы вектора Z, полученного линейным преобразованием M-мерного вектора принятого сигнала в соответствии с выражением z=Wtx, где W=[HHt2I]-1Н - матрица линейного преобразования, I - диагональная единичная матрица размерности М×М, (.)t - символ транспонирования и комплексного сопряжения, (.)-1 символ обращения матрицы, осуществляют демодуляцию оценки каждого символа переданного пакета в соответствии с видом модуляции, определяя значения соответствующих двоичных символов как жесткие оценки и метрики достоверности этих значений как мягкие оценки, отличающийся тем, что после оценки коэффициентов передачи сигнала между каналами передачи и каналами приема оценивают суммарную дисперсию σ2 шума в M каналах приема и возможной ошибки оценки матрицы коэффициентов передачи Н, из жестких и мягких оценок формируют множество первоначальных мягких и жестких оценок двоичных символов переданного пакета, во множестве жестких оценок двоичных символов определяют К наименее надежных, как оценки символов с наименьшими значениями абсолютных величин мягких оценок, используя первоначальные жесткие оценки двоичных символов каждого переданного пакета, в соответствии с заданным видом модуляции формируют множество V векторов переданных символов, которым соответствуют все возможные комбинации значений К наименее надежных двоичных символов, а значения остальных двоичных символов равны значениям их первоначальных жестких оценок, определяют улучшенные оценки символов переданного пакета, как вектор из множества V, для которого решающая функция F(V) принимает минимальное значение, осуществляют демодуляцию улучшенных оценок символов переданного пакета, определяя улучшенные жесткие оценки двоичных символов переданного пакета, формируют улучшенные мягкие оценки двоичных символов, используя первоначальные мягкие и жесткие оценки, а также улучшенные жесткие оценки двоичных символов.

2. Способ по п.1, отличающийся тем, что улучшенную мягкую оценку двоичного символа формируют путем сравнения улучшенной жесткой оценки с первоначальной жесткой оценкой данного символа; при их совпадении в качестве улучшенной мягкой оценки двоичного символа используют первоначальную мягкую оценку; при несовпадении используют первоначальную мягкую оценку с противоположным знаком и абсолютным значением, умноженным на коэффициент достоверности β≤1.

3. Способ по п.1, отличающийся тем, что для обнаружения ненадежных бит, соответствующих пакету s переданных символов заранее определяют максимальное число Кmax тестируемых бит передаваемого пакета, и выбирают Kmax бит с наименьшими абсолютными значениями мягких оценок В, абсолютные значения |В| выбранных мягких оценок бит сравнивают с порогом Bt и выбирают биты, для которых данные значения ниже порога.

4. Способ по п.3, отличающийся тем, что порог определяют как среднюю величину абсолютных значений мягких оценок всех бит вектора s.

5. Способ по п.1, отличающийся тем, что в качестве решающей функции F(v) используют решающую функцию метода максимального правдоподобия.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к многоканальным системам преобразования и передачи информации с уплотнением по времени и может использоваться в устройствах связи. .

Изобретение относится к радиотехнике и повышает помехоустойчивость . .

Изобретение относится к радиотехнике , повышает помехозащищенность и уменьшает вероятность отключения параллельной цепи (ПЦ) при отсутствии сосредоточенных помех в полосе частот данной ПЦ.

Изобретение относится к технике связи и может быть использовано в синхронных и асинхронных системах связи

Изобретение относится к устройствам передачи данных и может найти применение в телекоммуникационных системах, системах радиосвязи, радионавигации и управления

Изобретение относится к многоканальным системам преобразования и передачи информации с уплотнением по времени и может быть использовано в измерительной технике и устройствах связи

Изобретение относится к устройствам для катодной защиты нефтепромысловго оборудования, в частности погружного насоса
Наверх