一种基于信道估计误差的ZF-OSIC优化检测顺序方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于信道估计误差的ZF‑OSIC优化检测顺序方法及系统，尤其是一种存在信道估计误差以及相关MIMO信道下优化ZF‑OSIC检测顺序的算法。所述基于信道估计误差的ZF‑OSIC优化检测顺序方法考虑了一种有效的信号检测顺序，其根据每个流的后验信干噪比利用ZF性能分析得出的BER闭式表达式预测每个流的误码率，然后根据误码率大小进行排序，并将误码率小的信号作为优先检测的信号，在很大程度上减少利用基于ZF以及MMSE的排序串行干扰消除方法产生的错误传播现象，通过重传场景的应用，本发明专利技术同样可以达到提高检测顺序的目的。

【技术实现步骤摘要】
一种基于信道估计误差的ZF-OSIC优化检测顺序方法及系统
本专利技术涉及一种基于信道估计误差的ZF-OSIC优化检测顺序方法及系统，尤其是一种存在信道估计误差以及相关MIMO信道下优化ZF-OSIC检测顺序的算法，属于通讯

技术介绍
MIMO系统通过在不同天线上发送相互独立的数据流显著提高系统的频谱效率，接收端可以采用线性或者非线性的方式进行MIMO信号的检测。现有的性能检测方式在发送天线数增加以及高阶调制情况下呈现复杂度高，或者复杂度仍与发送天线以及调制方式的指数次方成正比的现状，单一的MMSE接收机以牺牲系统性能为代价大大降低了MIMO检测的复杂度，也因此不能满足实际检测中的性能需求。
技术实现思路
专利技术目的：提供一种基于信道估计误差的ZF-OSIC优化检测顺序方法，主要是一种存在信道估计误差以及相关MIMO信道下优化ZF-OSIC检测顺序的算法，以解决现有技术上的问题，降低复杂度的同时，也进一步提高检测性能，并将算法推广至有HARQ重传的场景。技术方案：一种基于信道估计误差的ZF-OSIC优化检测顺序方法，其特征包括步骤如下所述：步骤一：通过接收天线获取接收信号；步骤二：根据实际需求，在非理想信道下对信道增益矩阵进行建模估值；步骤三：利用ZF-OSIC检测顺序接收机根据每个流的后验信干噪比获取BER闭式表达式并预测每个流的误码率；步骤四：根据所述误码率的大小排序，将误码率小的信号作为优先检测信号。在进一步的实施例中，所述步骤一进一步为：接收的信号是利用在MIMO系统中，发送天线和接收天线分别为Nt、Nr，且发送天线数量小于等于接收天线的时候，获取的接收信号为：y＝Hs+n其中涉及到的信道矩阵是Rt为发射相关矩阵，Hw是服从独立分布且均值为0、方差为1的Nr×Nt的复高斯矩阵，s为发送天线发送的符号矢量，均值为0并目n为服从均值为0、方差为N0的复高斯分布的噪声向量；为减少噪声干扰，划分信号与产生噪声的比重，进一步定义其发送信噪比为(SNR)γ0＝Es/N0当信号接收端知道完整的信道质量信息，则利用ZF检测出的估计信号如下，其中代表伪逆操作：在进一步的实施例中，所述步骤二进一步为：根据步骤一中获取到的导频信号进行信道估计，对信道增益矩阵H进行估值计算时，建模估值的公式为：其中eΩ是与H不相关的信道估计误差，Ω是服从均值为0、方差为1的独立分布的复高斯分布，e为衡量信道估计准备程度的实数；存在信道估计误差条件下ZF检测出的估计信号为：在进一步的实施例中，所述步骤三进一步为：存在信道估计时第k个发送数据流ZF检测的后验信干噪比表达式为：其中[(HHH)-1]kk代表(HHH)-1的第k行第k列元素，将带入上述式中，便可得到存在信道相关以及信道估计误差条件下第k个发送数据流的后验信干噪比表达式：上述式中λk为(Rt)-1的第k个对角线元素，的值为1/[(HHH)-1]kk为服从自由度为2(Nr-Nt+1)的卡方分布，综合上述提出的公式得出服从的伽马分布SINRk的概率密度函数则写为：对于M-PSK调制方式，在AWGN信道下BER表达式为：对于M-QAM调制方式，在AWGN信道下BER表达式为：其中根据SINRk的分布积分，可以得出：其中，D＝Nr-Nt，进而获得BERMQAM的表达式如下：其中所包含的参数μi为M为调制的阶数；在重传场景下，重传方式为HARQ-CC模式，接收端采用最大比合并(MRC)方式接收，并假设重传次数为N-1次，则根据伽马分布的性质，重传合并以后的信干噪比服从的伽马分布，再根据结合对于M-PSK调制方式下，在AWGN信道下BER表达式和对于M-QAM调制方式下，在AWGN信道下BER表达式，给定当发送天线和接收天线相同的条件下M-PSK以及M-QAM调制的ZF检测性能为：优化ZF-OSIC检测顺序的接收机根据每个流的后验信干噪比利用ZF性能分析得出的BER闭式表达式预测每个流的误码率，然后根据误码率大小进行排序，通过先检测误码率小的信号来在最大程度上少错误传播的现象。有益效果：本专利技术为一种基于信道估计误差的ZF-OSIC优化检测顺序方法及系统，尤其是一种存在信道估计误差以及相关MIMO信道下优化ZF-OSIC检测顺序的方法，考虑了一种有效的信号检测顺序，其根据每个流的后验信干噪比利用ZF性能分析得出的BER闭式表达式预测每个流的误码率，然后根据误码率大小进行排序，并将误码率小的信号作为优先检测的信号，在很大程度上减少利用基于ZF以及MMSE的排序串行干扰消除方法产生的错误传播现象，通过重传场景的应用，本专利技术同样可以达到提高检测顺序的目的。附图说明图1为本专利技术的步骤框图。图2为本专利技术QPSK调制的MIMOZF接收机的仿真及理论BER性能。图3、4信道估计误差、相关性以及调制等级对检测顺序的影响。图5为调制等级对同时存在信道估计误差以及相关性下ZF-OSIC检测顺序的影响。图6为重传对ZF-OSIC检测顺序的影响图。图7为发送码字条件为BPSK时重传对ZF-OSIC检测顺序影响的对比图。具体实施方式在下文的描述中，给出了大量具体的细节以便提供对本专利技术更为彻底的理解。然而，对于本领域技术人员而言显而易见的是，本专利技术可以无需一个或多个这些细节而得以实施。在其他的例子中，为了避免与本专利技术发生混淆，对于本领域公知的一些技术特征未进行描述。其中包含字符解释如下：Hw：服从独立分布且均值为0，方差为1的Nr×Nt的复高斯矩阵、代表伪逆操作、eΩ：与H不相关的信道估计误差、f(SINRk)：概率密度函数、Nt：发送天线、Nr：接收天线、γ0：信噪比、y：接收信号、Rt：发射相关矩阵、M：调制的阶数、ZF检测出的估计信号、[(HHH)-1]kk：(HHH)-1的第k行第k列元素、λk：(Rt)-1的第k个对角线元素。一种基于信道估计误差的ZF-OSIC优化检测顺序方法，其步骤如下：步骤一：通过接收天线获取接收信号；通过y＝Hs+n信号接收公式，推导出在MIMO系统中，发送天线和接收天线分别为Nt、Nr的时候，获取接收的信号的数值，其中涉及到的信道矩阵是Rt为发射相关矩阵，Hw是服从独立分布且均值为0、方差为1的Nr×Nt的复高斯矩阵，s为发送天线发送的符号矢量，均值为0并且n为服从为0、方差为N0的复高斯分布的噪声向量；同时为了减少噪声干扰，划分信号与产生噪声的比重，进一步定义其发送信噪比为(SNR)γ0＝Es/N0；当信号接收端知道完整的信道质量信息，则利用ZF检测出的估计信号如下，即其中代表伪逆操作。步骤二：根据实际需求，对信道增益矩阵进行建模估值；利用将步骤一中获取到的导频信本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于信道估计误差的ZF-OSIC优化检测顺序方法，其特征步骤如下所述：/n步骤一：通过接收天线获取接收信号；/n步骤二：根据实际需求，在非理想信道下对信道增益矩阵进行建模估值；/n步骤三：利用ZF-OSIC检测顺序接收机根据每个流的后验信干噪比获取BER闭式表达式并预测每个流的误码率；/n步骤四：根据所述误码率的大小排序，将误码率小的信号作为优先检测信号。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于信道估计误差的ZF-OSIC优化检测顺序方法，其特征步骤如下所述：
步骤一：通过接收天线获取接收信号；
步骤二：根据实际需求，在非理想信道下对信道增益矩阵进行建模估值；
步骤三：利用ZF-OSIC检测顺序接收机根据每个流的后验信干噪比获取BER闭式表达式并预测每个流的误码率；
步骤四：根据所述误码率的大小排序，将误码率小的信号作为优先检测信号。


2.根据权利要求1所述的一种基于信道估计误差的ZF-OSIC优化检测顺序方法，其特征在于，所述步骤一进一步为：
利用在MIMO系统中，发送天线和接收天线分别为Nt、Nr，且发送天线数量小于等于接收天线数量的时候，获取包含发射相关矩阵、发送天线发送的符号矢量、复高斯矩阵以及噪声向量的接收信号y；其中所含复高斯矩阵服从独立分布且均值为0、方差为1；所述噪声向量服从均值为0、方差为N0的复高斯分布。


3.根据权利要求1所述的一种基于信道估计误差的ZF-OSIC优化检测顺序方法，其特征在于，所述步骤二进一步为：非理想信道因素的存在，在实际系统中对获取到的导频信号进行信道估计，对信道增益矩阵H进行估值计算为，对理想信道下的信道增益矩阵加上误差矩阵，即：



其中eΩ是与信道增益矩阵H不相关的信道估计误差，Ω是服从均值为0、方差为1的独立分布的复高斯分布，e为衡量信道估计准备程度的实数。


4.根据权利要求1所述的一种基于信道估计误差的ZF-OSIC优化检测顺序方法，其特征在于，所述步骤三进一步为：
将发送信噪比γ0定义为信号与噪声的比值，则数据发送过程中，存在信道相关以及信道估计误差条件下第k个发送数据流的后验信干噪比为：



其中Nt为发送天线的数量，e为衡量信道估计准备程度的实数，[(HHH)-1]kk代表(HHH)-1的第k行第k列元素，λk为(Rt)-1的第k个对角线元素，的值为1/[(HHH)-1]kk为服从自由度为2(Nr-Nt+1)的卡方分布，综合提出的公式得出服从的伽马分布SINRk的概率密度函数f(SINRk)；
根据信干噪比利用ZF性能检测获取BER闭式表达式预测每个流的误码率，对于M-PSK调制方式，在AWGN信道下BER为pb(SINRk)，对于M-QAM调制方式，在AWG...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙伟，
申请(专利权)人：南京奈思电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32