楊陽(yáng),周哲

(1.北京歌華有線網(wǎng)絡(luò)股份有限公司,北京 100007;2.中國(guó)傳媒大學(xué),北京 100024)

1 引言

分層空時(shí)結(jié)構(gòu)[1]最初由朗訊公司貝爾實(shí)驗(yàn)室的G.J.Foschini1996年提出,稱為 BLAST(Bell Layered Space-Time Architecture),并于 1998年研制出了實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)V-BLAST,申請(qǐng)了專利。它需要在發(fā)射端和接收端使用多個(gè)天線(接收端天線數(shù)不少于發(fā)射端天線數(shù)目),并且在譯碼時(shí)需要知道精確的信道信息。本文就是重點(diǎn)對(duì)不同的譯碼方法的性能進(jìn)行比較與分析。

2 分層空時(shí)結(jié)構(gòu)的原理

分層空時(shí)結(jié)構(gòu)其本思想如圖 1所示,高速信息流先被解復(fù)用地分成多個(gè)單獨(dú)的低速數(shù)據(jù)支流[1]。各個(gè)支路數(shù)據(jù)分別用各自的信道編碼器編碼,輸出再經(jīng)過(guò)分層空時(shí)結(jié)構(gòu)編碼和調(diào)制后送至各個(gè)獨(dú)立的發(fā)射天線,接收端接收后分離混合的信號(hào),進(jìn)行譯碼恢復(fù)原信號(hào)。

3 分層空時(shí)結(jié)構(gòu)的譯碼過(guò)程

3.1 譯碼流程

它們的數(shù)據(jù)分配如表 1所示,標(biāo)識(shí)符號(hào) a到 d表示分配到圖表中的 4個(gè)發(fā)射天線的數(shù)據(jù)。在接收端,一般按照對(duì)角線數(shù)據(jù)流層進(jìn)行譯碼,這要經(jīng)過(guò) 2個(gè)步驟的處理[2]:

(1)干擾信號(hào)及未檢測(cè)信號(hào)的迫零(ZF)消除。

(2)已檢測(cè)信號(hào)的干擾消除和補(bǔ)償。

圖 1 分層空時(shí)編碼的實(shí)現(xiàn)

前端首先使用一個(gè)空間波束形成或者迫零處理,從而分開(kāi)各個(gè)單獨(dú)的數(shù)據(jù)流層。例如,對(duì) DLST的數(shù)據(jù)流層 a的求解[3]是求解 t+3時(shí)刻的流層 a的相應(yīng)元素,這時(shí)利用干擾抑制方法抑制掉 t+3時(shí)刻該元素上面的數(shù)據(jù)流層 d,c,b的相應(yīng)元素的影響,得到該元素的估值。然后是求解 t+2時(shí)刻的流層 a的相應(yīng)元素,同樣該元素上面的數(shù)據(jù)流層 d,c的相應(yīng)元素的影響可以利用干擾抑制方法抑制掉,而其下方數(shù)據(jù)流層 b在 t+2時(shí)刻的相應(yīng)元素則因?yàn)榘凑諏?duì)角分層的次序譯碼已經(jīng)得到,其影響可以通過(guò)判決反饋得到抵消。于是,可以得到 t+2時(shí)刻的數(shù)據(jù)流層 a的相應(yīng)元素。如此進(jìn)行下去,就可以恢復(fù)出數(shù)據(jù)流層 a。然后再用相同的方法恢復(fù)出數(shù)據(jù)流層 d,如此得到 DLST的數(shù)據(jù)層估值,再把它們送入各自的解碼器,各解碼器的輸出再經(jīng)過(guò)分層空時(shí)結(jié)構(gòu)的逆變換和復(fù)用后重構(gòu)出原始信息比特流的估計(jì)。

表1 對(duì)角分層空時(shí)結(jié)構(gòu) DLST的數(shù)據(jù)分配

3.2 仿真模型流程

通過(guò)設(shè)定菜單獲得繪圖參數(shù)→通過(guò)句柄函數(shù)確定發(fā)端信源矩陣與發(fā)射天線數(shù)→通過(guò)句柄函數(shù)確定QPSK調(diào)制→通過(guò)句柄函數(shù)確定快衰落 Raylaigh信道→通過(guò)句柄函數(shù)循環(huán)調(diào)用四種譯碼檢測(cè)并對(duì)接收機(jī)誤比特率性能進(jìn)行比較→用 MATLAB仿真作圖。

3.3 仿真條件設(shè)置與結(jié)行分析

現(xiàn)在就不同的譯碼對(duì)分層空時(shí)碼進(jìn)行仿真,通過(guò)用 ZF,ZF-SIC,MMSE,MMSE-SIC等幾種譯碼算法仿真之后的結(jié)果性能進(jìn)行比較。

仿真條件:

(1)信源隨機(jī)產(chǎn)生。

(2)圖 2收發(fā)天線數(shù)都為 2x2,圖 3收發(fā)天線數(shù)都為 6x6。

圖2 2x2不同譯碼方法的仿真圖比較

(3)建立 Eb/N0與 SNR之間的換算關(guān)系:SNR=Eb/N0-10*log10(Ts*B);B=40000;Ts=1/40000;

圖 3 6x6編碼不同譯碼方法的仿真圖比較

(4)在相同收發(fā)天線數(shù)的系統(tǒng)下進(jìn)行,假設(shè)信道為獨(dú)立同分布瑞利衰落信道,添加高斯白噪聲,且每個(gè)用戶的發(fā)射功率相等。

(5)仿真采用 QPSK調(diào)制。

(6)用 ZF,ZF-SIC,MMSE,MMSE-SIC方法分別進(jìn)行譯碼。

(7)采用干擾抵消算法。

(8)在不同信噪比下計(jì)算 ZF接收機(jī)誤比特率,以下是 ZF、ZF-SIC、MMSE、MMSE-SIC四種檢測(cè)算法的性能比較。

圖4 2x2不同譯碼方法的仿真圖比較

3.4 仿真結(jié)果分析:

由仿真結(jié)果可得:到在不同的信噪比下,相對(duì)應(yīng)的誤比特率的值,這里,我們采的 Eb/N0(我們也可以看成是信噪比,因?yàn)橛?SNR=EbN0-10*log10(Ts*B);B=40000;Ts=1/40000;可知:SNR與SNR是相等的,下面用 SNR來(lái)表示)點(diǎn)是 0,2,4,6,8,10,12,同時(shí)在這些點(diǎn)取得的四種譯碼方法的誤比特率如表所示:

表 2 不同譯碼方法的數(shù)值結(jié)果(對(duì)應(yīng)圖 2)

表 3 不同譯碼方法的數(shù)值結(jié)果(對(duì)應(yīng)圖 3)

由圖 2,與表 2,可以看出 Eb/N0的值。我們知道在信噪比一樣的情況下,ZF與 ZF-SIC相差比較大,后者明顯強(qiáng)于前者的譯碼效果;MMSE與 MMSE-SIC相比較也達(dá)到了這樣的效果,說(shuō)明:SIC減小了噪音的影響,提高了譯碼性能。

ZF與 MMSE比較時(shí),在信噪比一樣的情況下,MMSE的效果明顯優(yōu)于 ZF,說(shuō)明:MMSE是優(yōu)于 ZF的譯碼方法,這也符合了復(fù)雜的譯碼算法,往往具有更高的譯碼能力。

圖 2與圖 3是系統(tǒng)在發(fā)射,接收天線數(shù)不同時(shí),相同的環(huán)境下得出的結(jié)果。通過(guò)比較表 2與表 3,在相同的信噪比之下,表 3的數(shù)據(jù)明顯比表 2的數(shù)據(jù)小,及誤碼率小,得知:在相同的環(huán)境下,收發(fā)天線的數(shù)目增加,譯碼的誤碼率就相應(yīng)的減少,譯碼的效果愈好。

與圖 2,圖 3的變化趨勢(shì)來(lái)看,ZF-SIC與MMSE的譯碼效果類似,只是隨著信噪比的加大,(這里空間有限,信噪比只取值到 12,在試驗(yàn)中,信噪比范圍加大到 ＞20后)MMSE比 ZF-SIC的優(yōu)勢(shì)會(huì)顯現(xiàn)出來(lái)。

圖 4與圖 2全是在 2x2下進(jìn)行的仿真,只是橫縱坐標(biāo)調(diào)換,坐標(biāo)間隔減小,這樣有助于我們的對(duì)其譯碼性能進(jìn)行更加精確的分析:

由圖 4可知,當(dāng)誤碼率取 0.01時(shí),MMSE-SIC與 MMSE的信噪比分別為 6.5dB,11d B,所以,MMSE-SIC比 MMSE低 4.5dB的增益。當(dāng)誤碼率取到 0.02時(shí),MMSE-SIC與 MMSE的信噪比分別為 4.5dB,7.5dB,所以,MMSE-SIC比 MMSE低了3dB的增益。當(dāng)誤碼率取到 0.06時(shí) MMSE-SIC與MMSE的信噪比分別為 1dB,2.5dB,所以,MMSESIC比 MMSE低了 1.5dB的增益?？芍?MMSESIC與 MMSE比較中,SIC在低信噪比中發(fā)揮的作用越明顯。

當(dāng)誤碼率取 0.02時(shí),MMSE與 ZF的信噪比分別為 7.5dB,10.5dB,所以,MMSE比 ZF低 3dB的增益。當(dāng)誤碼率取 0.04時(shí),MMSE與 ZF的信噪比分別為 4.5dB,7.25dB,所以,MMSE比 ZF低 2.75dB的增益。當(dāng)誤碼率取 0.08時(shí),MMSE與 ZF的信噪比分別為 1dB,4d B,所以,MMSE比 ZF低 3dB的增益?？芍?MMSE與 ZF比較中,兩個(gè)不同的譯碼方法在信噪比變化中發(fā)揮的作用相對(duì)穩(wěn)定。

4 結(jié)論

誤碼性能的優(yōu)劣順序?yàn)?MMSE-SIC、ZF-SIC、MMSE、ZF。從而得到的結(jié)論如下:不同的檢測(cè)算法,是否用串行干擾抵消算法,對(duì)性能會(huì)產(chǎn)生不同的影響。

ZF接收機(jī)以噪聲的增加為代價(jià)抵消了不同天線間的干擾,分離了不同的數(shù)據(jù)流,MMSE接收機(jī)平衡了天線間干擾抵消和噪聲增強(qiáng),使總的誤差最小。收發(fā)天線相同時(shí),MMSE的性能優(yōu)于 ZF,其算法的復(fù)雜度也相對(duì)較高。干擾抵消算法檢測(cè)出信噪比最大的子流,減小它對(duì)其他子流的影響。干擾抵消檢測(cè)減小了噪聲的影響,增加了檢測(cè)的分集度,從而總體的譯碼效果增加。

性能的提高以計(jì)算復(fù)雜度為代價(jià),在發(fā)射天線數(shù)等于接收天線數(shù)時(shí),計(jì)算復(fù)雜度與天線數(shù)呈線性增長(zhǎng)關(guān)系。業(yè)已證明,對(duì) N個(gè)發(fā)射天線和 N個(gè)接收天線的情況,系統(tǒng)容量隨線性增長(zhǎng),當(dāng)采用的天線個(gè)數(shù) N=8時(shí),在 1%的中斷概率和 21dB信噪比條件下的系統(tǒng)的頻譜利用率為 42b/(s?Hz-1)約為相同發(fā)射功率和帶寬的單發(fā)單收系統(tǒng)的 40倍。隨著接收天線數(shù)的增加及信噪比的升高,此時(shí)分集增益的譯碼算法對(duì)系統(tǒng)性能的影響超過(guò)干擾抵消算法的影響。

[1] Siavash M Alamouti.A Transmit Diversity Technique for Wireless Communications[J].IEEE J Select Areas Communication,1998,16:1451-1458.

[2] Branka Vucetic,Jinhong Yuan.空時(shí)編碼技術(shù)[M].王曉燕,譯 .北京:機(jī)械工程出版社,2004.1-60,220-230.

[3] 李穎,李佳,王新梅.空時(shí)編碼技術(shù)[J].西安:西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào),2002,25(8):5-10.