STBC-OFDM系统中空时多用户检测算法的研究

王丽君

(陕西国际商贸学院，陕西咸阳712046)

在飞速发展的数字信息时代，数字移动通信系统的发展和成熟，使其已成为现代通信网中一种不可缺少并发展最快的通信手段之一。对于无线宽带信道，STBC与OFDM的联合用来实现空间分集和由多径传播提供的多径分集［1，2］。对于多用户系统，比如蜂窝移动通信，合适的多用户检测技术可以用来检测来自于任何一个存在于其他共道用户的信号。上行STBC-OFDM通信系统的多用户检测算法与文献［3］中提出的MMSE检测相比来说在仅仅需要很小的额外复杂度的情况下，可以较大程度的提高系统的误码性能。

1 STBC-OFDM系统结构

空时分组码是一种用于实现的编码技术，最初的设计和己经取得的成果都是基于窄带无线系统平坦衰落信道，但许多无线信道在本质上都是频率选择性衰落的，使得在空时编码的设计中需要用到信道均衡等技术，系统的设计将变得非常复杂。为了解决这个问题，有两种解决的方法:一是采用单载波频域均衡，另一种是采用可以将频率选择性衰落信道转换为独立并行平坦衰落子信道的OFDM技术和空时编码技术相结合;但单载波频域均衡频谱利用率很低，无法满足现代通信系统的需求，空时分组码由于其简单、实用性受到广泛的关注，所以本文选择将STBC与OFDM技术相结合进行研究。

多用户检测技术MUD是一种从接收机端解决干扰抑制的方法，它解决的基本问题是:如何从相互干扰的数字信息串中可靠地解调出某个特定用户号。图1即为多用户STBC-OFDM系统的信号模型。

如图1所示的是STBC-OFDM系统结构，假设这个系统是一个上行链路系统，含有K个使用Alamouti＇s STBC-OFDM的用户，它们能够同步传输信号到基站。在发射端，来自用户K的Q个BPSK调制信号的每一帧都是通过两个时隙和两个天线阵列根据Alamouti STBC来进行分组编码的。时隙t=1时，在第q个子载波上，第一个天线阵列发射［q］的同时第二个天线阵列发射)［q］。在下一个时隙t=2时，第一个天线阵列发射 －［q］，同时第二个天线阵列发射［q］，其中(·)*的上标表示共轭。再经过IFFT转换，并附加一个长度为C的循环前缀，在2个天线上这些帧被发送到基站(BS)。

图1 多用户STBC-OFDM系统结构

位于基站和移动用户间的衰落信道假定为准静态频率选则性信道，最大延迟扩展(P－1)≤C。每一个位于基站天线 m∈{1，2，…，Nr}和移动用户 k的发射天线 n∈{1，2}之间的信道都是采用TDL(抽头延迟线路)的信道模型，模型如下:，其中的是类似于在文献［5］中提到Jake衰落模型中的路径增益，且δ［·］是脉冲函数。在这里，本课题使用准静态衰落，假定忽略时间间隔t，并且使用路径标志p来标明在符号周期单元的延迟扩展。在基站对于完全同步来说，去除保护间隔CP后进行FFT变换，解调信号在频率范围内由以下给出:

2 STBC-OFDM系统的多用户检测算法分析

STBC-OFDM系统具有很好的性能，许多传统的多用户检测方法都可以直接延伸使用，如ML算法，MMSE算法，改进的MMSE算法、迭代多用户检测算法及基于均值的软判决多用户检测算法等。

2.1 STBC-OFDM系统的MMSE多用户检测算法研究

定义用于解耦传输信号S(k)的线性综合加权矩阵为:

在文献［6］中W由下式给出:

此处 Λ =diag{Λ1，Λ2，…，Λk}为对角能量矩阵，而 Λk=I2;(·)H表示复共轭转置，Iq是一个q×q的单位矩阵，且=E{|S(k)［q］|2}用户k的平均传输信号功率。假定信道矩阵H是已知的，从(5)式中获得W，每个用户的判决统计量是通过线性联合给出的:

2.2 STBC-OFDM系统的ML多用户检测算法研究

先给出信道矩阵H，使用ML方法检测s等价于最小化下面的最大似然矩阵:

3 联合MMSE-ML多用户检测算法的研究

3.1 联合MMSE-ML多用户检测的系统模型

为了发挥ML-MUD的优良性能，降低复杂度，把ML检测算法的改进应用于MMSE-ML联合检测器中。STBCOFDM系统的联合MMSE-ML多用户检测的结构如图2所示。检测器的主要组成部分是在MMSE-MUD之后的MLPDP(基于ML的后向检测处理器)。在这种联合使用的检测器中，来自于共道用户的信号首先被MMSE检测器检测，然后反馈到ML-PDP检测器。

ML-PDP检测器通过一个高效低复杂度的算法来检测经过MMSE检测器检测的错误率较高的信号输出，将其修正以减少系统误码率。

图2 联合MMSE-ML多用户检测的结构

对ML-PDP的概念的说明如下。MMSE-MUD的2Q个输出的估计由(6)式确定。结果向量是一对BPSK的二进制比特+1和－1。所知道的是这个二进制数不是最理想的结果，如果这时再加上ML检测，就能得到一个相对较好的检测对。很明显中的错误数是很少的且它仅仅只在某些比特里发生错误。因此，如果ML检测能被应用到，将会获得一组等价于的集合。用a{i}表示集合a中的第i个元素，可以得到下面的结果:

3.2 ML-PDP 算法

基于前面部分中提出的带有高错误概率的比特评估检测方法，总结出一种基于BPSK调制的ML-PDP算法，如下所示:

算法:

(3)从第二步得到2Q个γi的值，将第一个B也就是最小γi的值，赋给B。

(4)对步骤3中查找到的B比特应用ML准则，同时不改变其他的比特值。对于B比特的2B种可能的情形有2B种的组合方式。对于每一个的组合方式 l=1，2，…，2B，把它定义为，然后再计算

(5)在步骤4中获得的γi的2B个值中找出最小的。结合最小的值γi选择的组合作为ML-PDP的输出。

这个算法也可以应用到其他的调制类型，比如M-PSK或M-QAM。

然后计算 φi，j，j=1，2，…，2Nr，即计算:

此处φj在之前已经计算过，且H{j，i}表示了H的第j行和第i列。

方法2:在步骤4中，不失一般性，本课题假设可能出现错误的B bits位于步骤3中的，即中的1到B字节。定义:

利用下式来计算式(3.8)

3.3 算法仿真与性能比较

用以下的系统参数对这种检测器的性能进行仿真评估。本文所采用的算法仿真是建立在假定信道带宽为1 MHz且是一个Q=256个载波的OFDM系统下进行的。循环前缀CP的长度为40，假定比最大信道时延扩展还要大。信道被假定为i.d.d(独立同分布)，且在超过两个连续时隙内是静态的。所有的信道状态信息设为已知且功率相等。为了仿真衰落而使用Jake的带有fD=25 Hz的最大多普勒频移模型。

仿真结果分析:

由图3所示的是对于2个用户的2x4的信道，使用MLPDP改善了误码率性能。可以看出，ML-PDP的使用很大程度上的改善了MMSE－MUD的性能。通过使用ML-PDP，由于校正比特数目的增加，ML-MMSE(称为MMSE+PDP)检测器性能的限制性降低了。

图4比较了MMSE-MUD在仅使用1个纠错码时的MLPDP和没有使用ML-PDP时的2，3，和4个用户环境下的性能。在图中可以明显的看出系统性能的改进，特别是多用户的情况下。这说明在一个多用户STBC-OFDM系统中，联合MMSE-ML MUD检测要比MMSE-MUD检测的误码率低的多。

图3 2个用户的2x4的信道使用ML-PDP的误码率

图4 2x4信道，用户K=2，3，4时的误码率性能

4 结论

本文通过分析STBC－OFDM系统的MMSE检测算法和ML检测算法，研究了将MMSE检测算法和ML-PDP检测算法相结合的多用户联合检测算法，对其进行了仿真，仿真结果表明MMSE-ML联合检测算法与MMSE检测算法相比，计算量有所增加，但可以较大程度地提高检测系统的误码性能，使系统的实用性得到很大的提高。

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