駱云龍，席 兵

(重慶郵電大學(xué)通信網(wǎng)與測試技術(shù)重點實驗室，重慶400065)

0 引言

多輸入多輸出(multi－input multi－output，MIMO)技術(shù)一直是無線通信系統(tǒng)滿足魯棒性和更高的數(shù)據(jù)速率需求的一項關(guān)鍵技術(shù)。它利用額外的空間維度、時間和頻率，可使無線通信系統(tǒng)的可靠性更高，且頻譜利用率更有效［1］。MIMO技術(shù)在下一代移動通信標(biāo)準(zhǔn)(3GPP LTE和LTE－Advanced)中起著重要的作用［2］。

3GPP LTE通過多用戶多輸入多輸出(multiuser multi－inpat multi－output，MU－MIMO)為更高的頻譜效率提供了可能。MU－MIMO可以充分地利用一個基站和多個用戶終端之間MIMO信道的空間分集，而單用戶 MIMO(single user MIMO，SU－MIMO)在某些情況下可能無法達(dá)到。MU－MIMO可以被看作是空分多址(space division multiple access，SDMA)，它允許多個用戶同時在同一頻段空間復(fù)用。需要注意的是MU－MIMO需要每個用戶在發(fā)射端的信道狀態(tài)信息(channel state information，CSI)。長期演進(jìn)(long term evdution，LTE)系統(tǒng)使用基于碼本的預(yù)編碼方法，用戶設(shè)備(user equipment，UE)反饋最佳的預(yù)編碼矩陣信息(precoding matrix indicator，PMI)，這樣eNodeB就可以決定用來進(jìn)行MU－MIMO傳輸?shù)囊唤M用戶。LTE系統(tǒng)使用低分辨率的基于等增益?zhèn)鬏?equal gain transmission，EGT)的預(yù)編碼。由于CSI較為粗略，協(xié)作調(diào)度的UE可能遭受較大的殘余多用戶干擾，促使了干擾感知檢測算法的研究。

目前已經(jīng)有了一些關(guān)于MU－MIMO干擾感知檢測算法性能的研究［3－4］。文獻(xiàn)［3］中提到了 2 種類型的干擾感知檢測算法:干擾抑制合并(interference rejection combine，IRC)算法和聯(lián)合最大對數(shù)最大后驗概率(Max－Log－Map)算法。文獻(xiàn)［5］中，在一個接收天線的情況下，欠定系統(tǒng)中有比接收天線更多的發(fā)射層(包括干擾)時，干擾是不可以忽略的，聯(lián)合 Max－Log－Map算法的性能顯著優(yōu)于IRC算法。即使在接收端有足夠天線數(shù)的情況下，聯(lián)合Max－Log－Map算法也優(yōu)于 IRC，這是因為它對干擾離散性的感知。在文獻(xiàn)［3］中，聯(lián)合Max－Log－Map檢測算法被證明在大多數(shù)情況下優(yōu)于IRC，兩者性能差距較小，但I(xiàn)RC具有更低的復(fù)雜度。文獻(xiàn)［4］認(rèn)為只有聯(lián)合 Max－Log－Map 是干擾感知檢測算法，不同于文獻(xiàn)［3］的是，文獻(xiàn)［4］中考慮到了干擾調(diào)制并未在3GPP LTE［6］中被利用的事實。本文著眼于在更廣泛的現(xiàn)實意義情況下研究干擾感知檢測算法的性能，提出基于調(diào)制估計的聯(lián)合Max－Log－Map 檢測算法。

1 系統(tǒng)模型

1.1 LTE-A系統(tǒng)綜述

LTE系統(tǒng)的下行鏈路(down link，DL)傳輸方案自2008年3GPP LTE在R8中首次推出后不斷演進(jìn)。LTE－Advanced系統(tǒng)中有9個 DL傳輸模式［7］，傳輸模式8和9分別在R9和R10(LTE－A)中引入。傳輸模式1～6使用的是小區(qū)專用參考信號或物理下行共享信道(physical downlink shared channel，PDSCH)發(fā)送的公共參考信號(cell－specific reference signal，CRS)，而傳輸模式7～9中使用的是UE專用參考信號或解調(diào)參考信號(demodulation reference signal，DMRS)。對于單層每個UE的一個給定的資源塊(resource block，RB)，傳輸模式5 提供 MU－MIMO最多可支持2個用戶。UE需要根據(jù)信道質(zhì)量信息(channel quality indication，CQI)和PMI提供反饋。CQI報告的信息幫助eNodeB為當(dāng)前的信道條件分配適當(dāng)?shù)拇a率。UE不需要報告秩指示(rank indicator，RI)，因為每個UE僅支持一層。此外，為了解調(diào)由CRS配置的PDSCH，UE需要知道預(yù)編碼指示。傳輸模式8和9也提供了對MU－MIMO的支持，其中，MU－MIMO支持DMRS端口7和8的2個相互正交的層以及在擾碼ID幫助下的4個準(zhǔn)正交層。協(xié)作調(diào)度的UE的最大數(shù)目為每個UE一層4個。一個UE可以最多有2層(2個正交DMRS端口)。在傳輸模式 9中，SU－MIMO 和MU－MIMO 可通過下行控制指示(downlink control indicator，DCI)格式2C進(jìn)行動態(tài)切換。

假定LTE系統(tǒng)為透明的MU－MIMO傳輸，沒有提供下行鏈路信令指示給UE，不論下行鏈路傳輸?shù)搅硪粋€UE是否發(fā)生在相同RB上(由于其中的一個UE已經(jīng)被調(diào)度)。因此，為了找到任何共同調(diào)度的UE，UE自身應(yīng)執(zhí)行盲檢測。然而，在傳輸模式5中，盲檢測實際上是不可行的，因為由CRS配置的PDSCH不能提供任何有關(guān)共同調(diào)度UE的信息。此外，一方面，UE的預(yù)編碼信息對于目標(biāo)UE是未知的，其他UE的等效信道響應(yīng)無法獲得;另一方面，傳輸模式8或9中MU－MIMO提供DMRS，它專門用于一個特定UE，并與PDSCH一樣進(jìn)行預(yù)編碼。因此，UE可以利用DMRS進(jìn)行干擾的盲檢測，而且，對UE而言就不需要預(yù)編碼信息來從其他UE那里獲得等效信道響應(yīng)，即沒有必要針對該UE的預(yù)編碼信息獲得其他UE的等效信道響應(yīng)。因此，增強(qiáng)型(干擾感知)MU－MIMO檢測(如IRC或聯(lián)合Max－Log－Map)算法更適用于傳輸模式8或9。

1.2 系統(tǒng)模型

本文的研究主要集中在傳輸模式8和9。在文獻(xiàn)［3］和［4］中，由于上述原因增強(qiáng)型聯(lián)合檢測算法在傳輸模式5中難以實現(xiàn)。而在傳輸模式8或9中，有多達(dá)4個傳輸層，并支持多達(dá)4個共同調(diào)度的UE，能有效解決此問題。因此，本文考慮一個目標(biāo)UE層和一個協(xié)作調(diào)度UE的其他層，總共2個協(xié)作調(diào)度UE的情況。之所以不考慮其他情況，是因為隨著干擾層信道估計的顯著惡化，DMRS的正交性會被破壞。在實際中干擾的存在性也可以通過檢測正交DMRS的強(qiáng)度被檢測到。目標(biāo)UE處的子載波專用接收信號y可根據(jù)發(fā)射符號x1，x2及信道矩陣H表示為

(1)式中:H=［h1，h2］是一個2×2的矩陣，z～cN(0，σ2I2)是零均值圓對稱復(fù)高斯噪聲;x1表示目標(biāo)UE層(UE1);x2表示干擾層(UE2)。xk從正交相移鍵控(quadrature phase shift keying，QPSK)和正交幅度調(diào)制(quadrature amplitude modulation，QAM)中(即16 QAM或者64 QAM中)任意選取。(1)式中的H表示包括發(fā)射端預(yù)編碼的有效信道。另外，文中(·)T和(·)*分別表示轉(zhuǎn)置和共軛轉(zhuǎn)置。圖1表示了信道從eNodeB到UE2(H')的過程，但H＇并沒有包含任何指示到UE1。

圖1 MU－MIMO的有效系統(tǒng)模型Fig.1 Effective system model of MU－MIMO

2 下行MU-MIMO檢測算法

2.1 干擾忽略的檢測算法

通過忽略干擾，系統(tǒng)模型變?yōu)閱屋斎攵噍敵?single－input multiple－output，SIMO)。在 SIMO 中，最大比特合并(maximum ratio combining，MRC)是高斯白噪聲背景下的最佳檢測策略。進(jìn)行MRC之后，比特ci的對數(shù)似然比(logarithm of likelihood ratio，LLR)比特度量為

(2)式中，χb1，ci是比特位置 i中滿足 b∈ {0，1}中相關(guān)元素的x1的星座集合的子集。比特ci的LLR計算為

實際中，干擾忽略的檢測算法不需要對干擾信道ˉh2估計，但是只有在干擾可忽略的情況下性能才比較好。

2.2 干擾抑制合并算法

對于x1需要考慮干擾的情況，可考慮把干擾抑制合并IRC作為線性最小均方誤差(minimum mean square error，MMSE)檢測［8］

(4)式中，R是干擾和噪聲總和的協(xié)方差矩陣，

由于在R的計算中包含了對干擾信道h2的估計，IRC需要對干擾信道進(jìn)行估計。比特ci的LLR比特度量為

若干擾是高斯分布的，則IRC就是最優(yōu)的檢測策略。由于干擾是離散的，IRC在MU－MIMO中并不是最優(yōu)的檢測策略。后面的研究也表明即使在LTE MU－MIMO中IRC算法的性能仍然顯著遜于聯(lián)合 Max－Log－Map 算法。

2.3 聯(lián)合Max-Log-Map算法

與前面提到的算法不同的是，聯(lián)合 Max－Log－Map算法對干擾的離散性完全感知(包括檢測中的干擾)。比特ci的LLR比特度量為

為了實現(xiàn)(7)式的運算，同干擾信道一樣，目標(biāo)UE必須對干擾調(diào)制感知。文獻(xiàn)［4］提到一種盲檢測方案，這種盲檢測方案在某些情況下性能良好。

2.4 基于調(diào)制估計的聯(lián)合Max－Log－Map算法

為了進(jìn)一步提高性能，本文提出基于調(diào)制估計的聯(lián)合Max－Log－Map算法，這樣做的目的就是為了達(dá)到目標(biāo)層和干擾層數(shù)據(jù)的有效聯(lián)合檢測，用估計的方式獲取各層的調(diào)制信息，這個過程分析如下。LLR的生成分為2個階段。第1階段是干擾調(diào)制估計階段;第2階段是上述的聯(lián)合Max－Log－Map階段。由于在LTE MU－MIMO中對于每個RB干擾UE可被不同調(diào)度，干擾調(diào)制需要對每個RB進(jìn)行估計。從文獻(xiàn)［9］可以看出，調(diào)制估計器的設(shè)計屬于基于似然的估計器［10］。簡單地說，調(diào)制估計采用似然性最高的調(diào)制。記憶信道定義為p(y|x)(y是信道輸出，x是輸入)，觀察值為K，調(diào)制m，似然性的形式(pm)為

(8)式中:Cm是m調(diào)制的星座集合;Mm是m調(diào)制的星座點數(shù)。由于在文獻(xiàn)［9-10］中只考慮了單層調(diào)制估計，為了應(yīng)用單層調(diào)制估計到MIMO的情況中，需要進(jìn)行層分離。目前已經(jīng)有很多著名的層分離線性濾波器，如MIMO檢測中的MMSE檢測或者迫零(zero forcing，ZF)檢測，應(yīng)用其中任何一個都可以很好地達(dá)到調(diào)制估計的目的。下面的仿真分析表明基于調(diào)制估計的聯(lián)合Max－Log－Map算法可以顯著的優(yōu)于盲聯(lián)合 Max－Log－Map 檢測算法［4］。雖然，聯(lián)合Max－Log－Map算法的復(fù)雜度要比IRC高，但許多國家的研究中已經(jīng)加入了聯(lián)合Max－Log－Map檢測來支持單用戶空間復(fù)用，因此，假定它的復(fù)雜度問題在增強(qiáng)的UE中是可以處理的。

3 仿真結(jié)果分析

選用信道模型為擴(kuò)展步行A(extended pedestrian A，EPA)和基于MMSE濾波器的信道估計。為了選擇適當(dāng)?shù)念A(yù)編碼器，基站eNodeB必須具有良好的信道狀態(tài)信息，而這只能在漸變信道條件下來實現(xiàn)。MU－MIMO極有可能會受到漸變信道的影響，這就是為什么我們要考慮這種低多普勒延遲傳播信道的原因。本次仿真中沒有考慮小區(qū)間的干擾。當(dāng)小區(qū)間干擾存在時，在應(yīng)用聯(lián)合 Max－Log－Map檢測算法檢測來自目標(biāo)eNodeB的信號之前，會采取一定方法來進(jìn)行小區(qū)間干擾消除。

考慮發(fā)射端在可能的預(yù)編碼集之間隨機(jī)選擇預(yù)編碼矩陣。在發(fā)射端通過用隨機(jī)的預(yù)編碼矩陣來控制干擾功率，能夠改變接收端上的干擾水平，就殘余干擾的水平而言，文獻(xiàn)［3］無限可用的UE數(shù)目配對的假設(shè)和文獻(xiàn)［4］中理想的預(yù)編碼器配對的假設(shè)可能不能覆蓋所有的實際情況。表1顯示了每個目標(biāo)層調(diào)制編碼策略(modulation and coding scheme，MCS)與調(diào)制、碼率和干擾噪聲比(interference－noise ratio，INR)水平的對應(yīng)關(guān)系。針對不同的目標(biāo)層MCS，可考慮不同的INR水平。這可確保每個MCS的工作涵蓋為0～8 dB的信干比(signal－noise ratio，SIR)，所以，能在更廣泛范圍內(nèi)代表實際情況中不可忽略的干擾。本文只給出了在MCS為16、且INR水平為10 dB的情況下的仿真結(jié)果。

圖2 -圖4給出了EPA5下不同類型檢測算法的誤塊率(block error ratio，BLER)性能曲線。比較了干擾忽略的檢測算法、IRC算法和聯(lián)合Max－Log－Map檢測算法。圖2 -圖4分別對應(yīng)采用QPSK，16 QAM和64QAM的干擾調(diào)制。聯(lián)合Max－Log－Map算法考慮了4種情況。首先是正確的干擾調(diào)制情況，其次是基于調(diào)制估計情況，其他是具有固定調(diào)制(QPSK，16QAM或64QAM)情況。

從圖2 -圖4中可以看到，聯(lián)合Max－Log－Map算法和IRC之間的性能差距在干擾調(diào)制為64QAM時最小，在干擾調(diào)制是QPSK時最大。正如前面提到的，IRC的性能次優(yōu)是由于它忽略了干擾的離散性。由于64QAM比QPSK更接近高斯分布，IRC的次優(yōu)性將會隨著干擾調(diào)制將從QPSK到64QAM變化而減小。由于不同目標(biāo)層MCS性能上的差異，聯(lián)合Max－Log－Map算法和IRC之間的性能差距會隨著目標(biāo)層MCS變大而變得更大。這是因為根據(jù)目標(biāo)層MCS的INR水平有差異。INR較高，性能會被干擾限制而不是噪聲，IRC的次優(yōu)性更加顯著?？紤]到不同的INR水平取決于目標(biāo)層MCS。SNR水平高時表示目標(biāo)UE接近基站，此時極有可能INR水平也將較高，預(yù)編碼的選擇不需要用更高的SNR得到改善。

圖3 EPA5下各類型算法的性能(干擾調(diào)制:16QAM)Fig.3 Performance of various types of algorithms in EPA5(Interference modulation:16QAM)

圖4 EPA5下各類型算法的性能(干擾調(diào)制:64QAM)Fig.4 Performance of various types of algorithms in EPA5(Interference modulation:64QAM)

當(dāng)干擾調(diào)制是QPSK時，正確的干擾調(diào)制聯(lián)合Max－Log－Map算法具有超過IRC約2 dB的信噪比增益。基于調(diào)制估計的檢測算法具有超過IRC約1 dB增益和超過聯(lián)合檢測算法0.7 dB的增益。當(dāng)干擾調(diào)制是16QAM和64QAM時，聯(lián)合Max－Log－Map算法正確的干擾調(diào)制仍然有超過IRC約0.5 dB的增益，基于調(diào)制估計的聯(lián)合檢測算法也有一定的增益。在無線通信系統(tǒng)中，即使0.5 dB的增益也是很重要的。因此，使用基于調(diào)制估計的聯(lián)合Max－Log－Map檢測算法在這種情況下是非常有益的。

4 結(jié)論

本文研究了LTE－A MU－MIMO中各種類型的檢測算法的性能?？梢钥闯觯诟蓴_不可忽略的情況下，干擾感知檢測可以取得相當(dāng)大的增益。在干擾感知檢測算法中，增強(qiáng)型聯(lián)合Max－Log－Map檢測算法具有超過IRC算法的顯著性能優(yōu)勢，這取決于目標(biāo)層和干擾層的MCS。本文提出基于調(diào)制估計的聯(lián)合檢測算法，它明顯地優(yōu)于采取固定干擾調(diào)制的聯(lián)合檢測算法。另外，還提供了聯(lián)合檢測算法正確的干擾調(diào)制的性能作為參考?？梢钥闯?，基于調(diào)制估計的聯(lián)合檢測與正確調(diào)制聯(lián)合檢測的性能有著一定的差距，這個差距可通過采用更好地調(diào)制估計方法來減少。這也意味著，它可以為協(xié)作調(diào)度UE提供當(dāng)前沒有得到利用的調(diào)制信息，這是相當(dāng)有利的。它也表明，錯誤的干擾調(diào)制在一些情況下的性能下降是不可忽略的。在這些情況下，提出的基于調(diào)制估計的聯(lián)合Max－Log－Map算法提供了0.5～2 dB的顯著增益。

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