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        支撐增強(qiáng)雙閾值迭代MIMO 系統(tǒng)稀疏信道估計(jì)

        2020-02-23 12:47:40田金鵬
        電聲技術(shù) 2020年9期
        關(guān)鍵詞:導(dǎo)頻信噪比信道

        田金鵬,劉 通,楊 杰

        (上海大學(xué) 通信與信息工程學(xué)院,上海 200444)

        0 引言

        5G 通信是當(dāng)前通信技術(shù)發(fā)展的重要課題。大規(guī)模MIMO 技術(shù)作為5G 通信關(guān)鍵技術(shù)之一,顯著提高了信道容量和通信可靠性。在MIMO 系統(tǒng)中,信道估計(jì)是確保信號(hào)能夠正確接收的重要手段。越來(lái)越多的實(shí)驗(yàn)表明,無(wú)線信道表現(xiàn)出很強(qiáng)的稀疏性。通常,小于10%的多徑信道占據(jù)了85%以上的信道能量。利用信道的稀疏特性可以有效減少導(dǎo)頻開(kāi)銷(xiāo),提高頻譜利用率,而壓縮感知是處理稀疏信號(hào)壓縮與重構(gòu)的一種有效手段[1]。

        OMP 算法或者相關(guān)的改進(jìn)算法屬于匹配追蹤算法,一般需要知道信道抽頭個(gè)數(shù)。但是,在信道估計(jì)時(shí),信道的稀疏度是未知且變化的,所以匹配追蹤類(lèi)算法難以應(yīng)用,而迭代閾值算法不需要知道抽頭個(gè)數(shù),更適用于信道估計(jì)。在大規(guī)模MIMO 系統(tǒng)波束域信道估計(jì)中,以AMP 算法為代表的閾值迭代算法一般收斂較慢,不利于較大規(guī)模的信號(hào)處理,因此提出了基于統(tǒng)計(jì)信道狀態(tài)信息的AMP 信道估計(jì)方法,一定程度上改善了AMP 算法在信道估計(jì)問(wèn)題中的性能。此外,基于AMP 和EM 算法提出了Joint-EM-AMP 算法,并將其應(yīng)用于大規(guī)模MIMO 系統(tǒng)上行鏈信道估計(jì),在算法收斂速度和精度上獲得了較大提升。

        以上算法在信噪比較大時(shí)收斂速度較慢,且在壓縮率較小時(shí)估計(jì)精度較差。針對(duì)這一問(wèn)題,本文提出了支撐增強(qiáng)近似消息傳遞算法(Support Enhanced Approximate Message Passing,SEAMP)。SEAMP 算法除收縮閾值外,增設(shè)一個(gè)支撐增強(qiáng)閾值,不僅提高了算法的收斂速度,而且大大提高了算法的穩(wěn)健性。針對(duì)大規(guī)模MIMO 稀疏信道估計(jì),在更少導(dǎo)頻數(shù)或較大信噪比下,SEAMP 算法依然可以保證較高的恢復(fù)精度。

        1 壓縮感知理論

        設(shè)一個(gè)可壓縮信號(hào)s∈CN×1,可以在基ψ∈CN×N下稀疏化表示為x∈CN×1,則壓縮過(guò)程可以表示為:

        式中,x中只有K項(xiàng)非零元素,Φ∈CM×N稱(chēng)為感知矩陣,y∈CM×1稱(chēng)為感知向量,A∈CM×N稱(chēng)為傳感矩陣。以上問(wèn)題的求解可以建模為最小化L1范數(shù)問(wèn)題:

        最小化L1范數(shù)問(wèn)題通常使用AMP 算法求解:

        式中,xt表示對(duì)于原向量x第t次的估計(jì)值,zt是第t次的估計(jì)的殘差向量。

        軟閾值函數(shù)為:

        2 大規(guī)模MIMO 系統(tǒng)模型

        在一個(gè)大規(guī)模MIMO 系統(tǒng)中,具有nt根發(fā)射天線和nr根接收天線。信道傳輸矩陣可以表示為假設(shè)基站端和移動(dòng)端只使用一個(gè)RF鏈路作為訓(xùn)練步驟。在第n個(gè)時(shí)刻,發(fā)射端使用訓(xùn)練波束形成器發(fā)送符號(hào)s(t)。為了簡(jiǎn)化分析,接收端使用訓(xùn)練組合器對(duì)信號(hào)進(jìn)行接收。系統(tǒng)模型如圖1 所示,那么t時(shí)刻信號(hào)傳輸模型可以表示為:

        式中,y(t)表示接收端接收到的信號(hào),n(t)是加性高斯白噪聲。

        還可以利用矩陣乘積的形式將信道矩陣表示為:

        對(duì)于t=1,2,…,M,得到的觀測(cè)向量為:

        3 SEAMP 算法

        AMP 算法每次迭代中較大的元素所在的位置構(gòu)成了最終的支撐集,而較小的元素一般會(huì)收斂到0 或者接近于0 的一個(gè)很小值。為了使算法更快地收斂,希望通過(guò)一個(gè)閾值Th選取xt中較大元素的下標(biāo)組成支撐集,從而更快地逼近估計(jì)值;相應(yīng)地,那些較小值則可能是最終要收斂的0 或者接近于0的元素,會(huì)由于支撐集中元素的值的增大而更快逼近0。為區(qū)別于現(xiàn)有迭代閾值算法中的收縮閾值,稱(chēng)這個(gè)閾值為支撐增強(qiáng)閾值。因此,算法的基本思想是先按照收縮閾值進(jìn)行一次估計(jì),然后在每次迭代中使用支撐增強(qiáng)閾值Th得到支撐集St,并使用更新xt。這里,表示由矩陣A中列序號(hào)為St的向量排列稱(chēng)的矩陣,?表示矩陣偽逆。但是,如果支撐增閾值選擇太大,可能會(huì)使最終結(jié)果丟失重要的支撐元素;如果閾值選擇太小,則可能導(dǎo)致選中過(guò)多錯(cuò)誤的支撐向量而使算法最終的重構(gòu)效果變壞。所以,如何選擇一個(gè)合理的閾值非常重要。

        當(dāng)壓縮感知問(wèn)題可解時(shí),顯然有:

        SEAMP 算法流程如下:

        4 仿真性能分析

        為了驗(yàn)證SEAMP 算法的性能,本文進(jìn)行了相關(guān)仿真實(shí)驗(yàn)。設(shè)信道矩陣為其中Nr=Nt=64。分別從算法的收斂速度、不同信噪比下的重構(gòu)效果以及不同導(dǎo)頻長(zhǎng)度下的重構(gòu)效果,對(duì)比了SEAMP 相較于其他閾值迭代算法的性能。本文使用歸一化均方誤差(Normalized Mean Squared Error,NMSE)對(duì)于重構(gòu)效果進(jìn)行評(píng)價(jià)。

        圖2 給出了兩種信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)下AMP、Joint-EM-AMP 和SEAMP 算法的收斂速度的對(duì)比,其中橫坐標(biāo)表示迭代次數(shù),縱坐標(biāo)表示每次迭代結(jié)果的NMSE。兩組實(shí)驗(yàn)的導(dǎo)頻符號(hào)個(gè)數(shù)T=1 433。從圖2 可以看出,AMP 算法收斂速度最慢,其次是Joint-EM-AMP 算法,而SEAMP 算法的迭代收斂速度最快。當(dāng)St≠?時(shí),SEAMP 算法與AMP 算法的收斂速度相同;當(dāng)St≠?,SEAMP 算法的收斂速度均快于AMP 算法??梢钥吹剑珹MP 和Joint-EM-AMP 算法收斂速度受到SNR 影響。當(dāng)SNR 較大時(shí),收斂速度慢一些。而SEAMP 收斂速度受SNR 的影響較小,具有更穩(wěn)定的收斂性。

        圖3 給 出 了AMP、Joint-EM-AMP 和SEAMP算法在不同信噪比下的重構(gòu)效果對(duì)比。其中,信號(hào)的導(dǎo)頻符號(hào)個(gè)數(shù)T=1 433,迭代次數(shù)為35,在每種信噪比下進(jìn)行200 次蒙特卡羅實(shí)驗(yàn)。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出,當(dāng)信噪比接近0 dB 時(shí),3 種算法的NMSE 基本相同,AMP 算法重構(gòu)效果稍好。當(dāng)SNR ≥5 dB 時(shí),SEAMP 算法的重構(gòu)效果均好于另外兩種算法,說(shuō)明提出的算法在相同信噪比下不僅具有更快的收斂速度,而且具有更高的估計(jì)精度。

        5 結(jié)語(yǔ)

        針對(duì)3D MIMO 稀疏信道的信道估計(jì)問(wèn)題,基于AMP 算法提出了一種支撐增強(qiáng)雙閾值迭代算法。該算法使用一個(gè)支撐增強(qiáng)閾值Th,從每一步迭代的估計(jì)向量中選取一組較大元素的下標(biāo)作為支撐集的估計(jì),然后使用最小二乘進(jìn)行投影,以達(dá)到提高重構(gòu)精度的目的,同時(shí)文中給出了一種合理的Th的設(shè)計(jì)方法。從仿真結(jié)果可以看出,提出的算法具有更快的收斂速度和更高的重構(gòu)精度,且在信噪比較大以及導(dǎo)頻符號(hào)個(gè)數(shù)更少的情況下,相較于傳統(tǒng)的閾值迭代類(lèi)算法具有明顯優(yōu)勢(shì)。

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