应用于LTE上行链路的D-MMSE-FE均衡算法

2015-12-18 13:17王连友
电子科技 2015年8期
关键词:均衡器均方传递函数

王连友

(电信科学技术研究院无线移动通信国家重点实验室,北京 100192)

码间干扰(Inter Symbol Interference,ISI)是影响数字信号传输可靠性的一个主要因素[1]。ISI会引起一个数据流中数据彼此干扰,从而造成信号失真。为了克服ISI造成的失真,在一个通信系统中常采用被称为信道均衡的信号处理技术。均衡器通过某种技术来重建原始信号,去掉ISI的影响,从而提高数据传输的可靠性[2]。

现阶段均衡算法一般厂家均采用传统的两种线性均衡算法,即迫零算法(ZF)和最小均方误差算法(MMSE)。由于线性均衡性能的局限性,1967年奥斯丁(Austin)提出了判决反馈均衡器(Decision Feedback Equalizer,DFE)[3]。但其性能取决于反馈阶数,阶数越高,性能越好,复杂度较大。在本论文中提出一种复杂度较低的判决反馈均衡器,利用线性MMSE均衡结

果,形成反馈链路,将最小均方误差准则应用于整个反馈链路,同时分析线性均衡的结果成分,并根据最小均方误差准则计算出均衡器的前、后向传递函数,提高均衡器性能。由于在线性均衡和整个反馈链路中两次用到最小均方误差准则,所以命名为双MMSE反馈均衡算法(Double MMSE Feedback Equalizer,D -MMSE -FE)。

1 现阶段常用的均衡算法

在LTE系统中,通常均衡方法就是线性的迫零(Zero Force,ZF)均衡和MMSE均衡以及非线性的判决反馈均衡。

1.1 迫零算法

设输入信号为

其中,H为信道传递函数;N为加性噪声;S为有用数据,这些量全部都是频域表示形式。

在忽略噪声污染下,有效数据S可以近似等于R/H。即

所以,该式即为迫零频域均衡的公式,其中R为接收到的数据,H为信道估计模块估计出的传递函数。迫零均衡,复杂度最低、实现容易,且完全消除了码间干扰,在具有深衰落极点的信道下会放大噪声,使性能严重下降[4]。

1.2 MMSE算法

MMSE频域均衡是以最小均方误差为准则的。下式为MMSE均衡器的算法描述公式

其中,R为接收到的数据;H为信道估计模块估计出的传递函数;是信噪比的倒数。

MMSE均衡,复杂度低、满足线性最小均方误差准则。但MMSE均衡器只是在放大噪声和残留码间干扰之间的一个折中选择[5],在具有深衰落极点的信道下,避免了噪声过度放大,明显比迫零均衡优越。

1.3 判决反馈均衡算法

图1是判决反馈均衡器(Decision Feedback Equalizer,DFE)的示意图,其包含两个滤波器,前向滤波器F和后向滤波器B。在时域上判决反馈均衡器的基本思路是:一旦一个信息符号被检测并被判定以后,就可以在后续符号之前预测并消除由这个信息符号带来的码间干扰。若有深衰落,则判决反馈均衡器的误差将小于线性均衡器。所以,判决反馈均衡器适合于有严重失真的无线信道。

判决反馈均衡算法公式

图1 判决反馈均衡器结构图

其中,R为接收到的数据;H为信道估计模块估计出的传递函数;F(n)是第k次迭代的前向滤波器传递函数;B(n)是第k次迭代的后向滤波器传递函数;S(n-1)是第k-1次迭代的均衡器输出,判决反馈均衡算法根据前向和后向滤波器的不同分为较多种[3]。

判决反馈均衡的前、后向传递函数一般均较为复杂。在精确判决和多次反馈的情况下,性能比线性均衡强。但性能由反馈次数和判决精度决定,精确地判决和多次反馈使复杂度大幅提高,实现成本加大。然而不精确地判决会产生误判扩散,影响性能[6]。

2 新均衡算法

文中提出一种复杂度较低的判决反馈均衡器,通过对线性MMSE均衡器输出数据结构的分析,形成反馈链路,进行二次补偿;同时将最小均方误差准则应用于整个反馈链路,计算出均衡器的前、后向传递函数。由于在线性均衡和整个反馈链路中两次用到最小均方误差准则,所以命名为双MMSE反馈均衡算法(Double MMSE Feedback Equalizer D-MMSE-FE)。DMMSE-FE均衡算法实际上也算是一种判决反馈均衡器,但是它省略了判决算法,比判决反馈均衡器复杂度低,且在单次迭代的情况下较明显地提高了均衡器的性能。

图2 新均衡器结构框图

设输入信号为

其中,H为信道传递函数;N为加性噪声;S为有用数据。

将输入信号代入判决反馈均衡器的公式

将式(5)代入式(6)得

所以该式中的均方误差为

根据最小均方误差准则,以Er为自变量,F为变量,将均方误差Er的公式对F进行求导,并令其等于零,以求出满足均方误差最小值F的公式

最后得出符合均方误差极小值的前向滤波器F的公式为

这样,前后向滤波器全部确定,而B=1-FH,所以前向滤波器确定,后向滤波器也随之确定。根据对MMSE线性均衡输出成分的分析

3 仿真测试环境

3.1 仿真系统架构

物理层仿真平台以模块化的方式设计,每个模块依据功能划分,可独立灵活配置参数,并且具有良好的扩展性和重用性。在此通用平台上,结合3GPP TS 36.211规定的空中接口规范LTE SC-FDMA,搭建物理层仿真链路。

如图3所示,根据物理层上行仿真流程,整个系统可分为用户设备(User Equipment,UE)发送端、信道和基站(Base Station,BS)接收端3 部分[8]。

图3 LTE上行链路结构框图

3.2 UE放射装置

如图4分别是LTE上行系统的用户设备(User Equipment,UE)发射过程和基站接收的流程图。在UE发射端,要发射的数据首先要添加 CRC(Cyclic Redundancy Check,循环冗余校验),随后进行Turbo编码、速率匹配、加扰调制等处理[9]。最终进行 SCFDMA信号生成,先DFT,在资源映射后加频域保护带(Guard),然后进行IFFT,最后加上循环前缀,这样SC-FDMA 信号就生成完毕[10]。

图4 UE发射机模型

3.3 基站接收装置

图2是LTE上行接收机系统框图。基站接收到时域信号r,r经过7.5 kHz频偏补偿后,去掉循环前缀CP,经FFT运算,去掉在频域添加的保护带(Guard),分成两部分,DMRS(Demodulation Reference Signal,解调参考信号)和数据。DMRS进行信道估计和信噪比计算。数据要进行频域均衡,均衡后得到软比特数据。软比特数据经过IFFT,解调、解扰、解速率匹配、Turbo解码、去掉CRC才恢复了最终数据。

图5 LTE上行基站接收系统框图

3.4 测试环境参数

在LTE上行链路基站侧使用该均衡器进行仿真验证。整个系统参数为10 Mbit·s-1带宽,调制方式16 QAM,单天线发射双天线接收等比合并接收分集[11];信道估计算法为最小二乘算法;信道环境分别是EPA,多普勒频移5 Hz;EVA,多普勒频移30 Hz;ETU,多普勒频移100 Hz。信道参数如表1所示[12]。

表1 仿真信道参数表

4 仿真测试环境结果

图6~图8分别是新均衡算法和线性MMSE和迫零均衡在EPA,EVA,ETU 3种信道环境下的仿真误码率曲线图。在EPA信道下有微弱的提升,约有0.1 dB,但在EVA信道下和ETU信道环境下分别比线性MMSE均衡各提升了约0.7 dB和2 dB。

图6 在EPA信道的仿真误码率曲线图

图7 在EVA信道的仿真误码率曲线图

新均衡算法的时间复杂度和MMSE线性均衡相同,均是O(k),其中k是输入数据量。相对于判决反馈均衡而言,复杂度较低,性能和MMSE线性均衡相比却有较为明显的提升,尤其是在ETU信道环境下。新均衡利用MMSE线性均衡器输出数据的成分,对MMSE线性均衡器输出数据进行反馈处理,利用最小均方误差准则计算整个反馈均衡器的前向滤波器,使其性能有所提升,具有较强的实用价值。

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