基于裁減自動(dòng)球形算法的多符號差分空時(shí)譯碼

第27卷第3期計算機仿真2010年3月文章編號:1006-9348(2010)03-0310-04基于裁減自動(dòng)球形算法的多符號差分空時(shí)譯碼李慶坤2,馬洪光,李正生,王鵬毅(1.第二炮兵工程學(xué)院陜西西安710025;2.中國電子科技集團公司第54研究所,河北石家莊050081)摘要:將裁減自動(dòng)球形譯碼算法(PASD)應用于多符號差分酉空時(shí)譯碼。多符號差分酉空時(shí)譯碼可以克服快衰落信道中常規差分空時(shí)譯碼的誤碼平層問(wèn)題但其計算復雜度和多符號窗口的長(cháng)度成指數增長(cháng)關(guān)系。自動(dòng)球形算法是最大似然性能球形譯碼算法中乘加次數最少的方案裁減自動(dòng)球形算法在性能惡化很小的前提下進(jìn)一步減少了該方案的計算復雜度。將裁減自動(dòng)球形算法應用于多符號差分酉空時(shí)譯碼,可以顯著(zhù)的減少計算量。通過(guò)仿真表明,方案在顯著(zhù)減少計算量的情況下性能的惡化很小,達到了性能和復雜度的較好折衷關(guān)鍵詞:裁減自動(dòng)球形譯碼;多符號;差分酉空時(shí)譯碼中圖分類(lèi)號:TN941.4文獻標識碼:AMultiple symbol Differential Space-time Secoding Based onPruning Automatic sphere decoding algorithmLI Qing-kun., MA Hong-guang, LI Zheng-sheng, WANG Peng-yi(1. The Second Artillery Engineering College, Xi'an Shanxi 7100252. The 54th Research Institute of CETC, Shijiazhuang Hebei 050081, CABSTRACT: In this paper, the pruning automatic sphere decoding( PASD)algorithm is applied on the multiplesymbol differential unitary space-time decoding. Multiple-symbol differential unitary space-time decoding may o-vercome the error floor caused by conventional differential space-time decoding under the fast-fading channels. Butits complexity is exponentially increased with the length of multiple-symbol. Automatic sphere decoding is a schemethat has the least times of multiplication and plus in the sphere decoding which has the maximum-likelihood performance,and the pruning automatic sphere decoding algorithm furher reduces the complexity on the condition that theperformance worsen less. The computational load is reduced greatly by applying the pruning automatic sphere decoderPASD)algorithm on the multiple-symbol differential unitary space-time decoding. The result of simulation showsthat this scheme reduces the complexity obviously without much penalty of the performance. It gets thebetween the performance and the complexity.KEYWORDS Pruning automatic sphere decoder( PASD): Multiple-symbol; Differential unitary space-time deco-1引言的克服常規差分西空時(shí)譯碼的誤碼平層問(wèn)題2,但多符號空多輸入多輸出( Multiple Input Multiple Output,MMO)技時(shí)譯碼的巨大運算量是該算法一個(gè)致命的缺點(diǎn),也是限制它術(shù)是當代通信技術(shù)當中提高通信質(zhì)量和頻譜利用率的重要應用的一個(gè)主要障礙。文獻[2]提出了多符號差分球形譯碼方向。在絕大多數MMO技術(shù)當中都需要利用信道信息( Multiple- Symbol Differential Sphere Decoding, MSDSD)的方進(jìn)行譯碼。但當通信環(huán)境惡劣時(shí)得到信道信息是很困難甚法通過(guò)利用球形譯碼的方法降低了多符號差分譯碼的復雜至是不現實(shí)的事情。因此,不需要信道信息的差分酉空時(shí)調度。近期文獻[3]又提出了自動(dòng)球形譯碼,使球形譯碼的乘制得到了廣泛的研究。但是,差分酉空時(shí)調制和相干檢測在加運算量達到了該類(lèi)算法的最小值。慢衰落信道情況下存在3dB性能差異,在快衰落信道情況下在自動(dòng)球形譯碼中,雖然乘加運算量最小,但由于要維存在嚴重的誤碼平層問(wèn)題。利用多符號聯(lián)合檢測可以有效護邊界節點(diǎn)列表,比較操作的次數明顯增加。通過(guò)對球形譯碼算法的研究,發(fā)現那些遞增度量很大的節點(diǎn)成為似然解的收稿日期:2008-12-09可能性很小。為此,文獻[4][5]提出裁減搜索法,也稱(chēng)部分310展開(kāi)法即在節點(diǎn)展開(kāi)后并不把所有子節點(diǎn)全部存入邊界節一個(gè)N+1階的B(B=N*R)元樹(shù)結構,尋找一條從根節點(diǎn)點(diǎn)列表,只是將部分具有較小遞增度量的節點(diǎn)存人。這樣,到葉子節點(diǎn)的最小度量路徑,如圖1所示。減少了邊界節點(diǎn)列表的維護量,節約了比較操作耗費的時(shí)根節點(diǎn)間。本文將這種裁減自動(dòng)球形譯碼算法應用于差分酉空時(shí)譯碼。通過(guò)仿真表明,在性能惡化很小的情況下,該算法顯著(zhù)的減少了計算量。B個(gè)子節點(diǎn)2系統模型B個(gè)子假定系統的發(fā)射端有N個(gè)發(fā)射天線(xiàn),接收端有N個(gè)接收天線(xiàn)。在發(fā)射端每N*R比特信息映像為NxN維的酉矩陣V[k]。其中酉矩陣Vk]來(lái)自于信號空間Ⅴ,關(guān)于該空葉子節點(diǎn)間的定義,詳見(jiàn)文獻6]。發(fā)射時(shí),將酉矩陣Ⅴk]差分編碼得到發(fā)射矩陣S[k]:圖1球形譯碼的樹(shù)形結構S[k]=V[k]S[k-1],S[0]=I(1)為了保證發(fā)射功率的歸一化獨立于發(fā)射天線(xiàn)個(gè)數,設定B是信號空間中信號矩陣個(gè)數定義∑|Sk]12=1,1≤i≤N8=S.R",+X目2,X=∑SR(6)對于第j個(gè)接收天線(xiàn)第κ=k*N+i時(shí)刻的接收信號這里的1≤n≤N-10這樣第n階的每個(gè)樹(shù)結點(diǎn)度量可以表r【Kx]=∑S,[k]h,【k]+n[k示為其中b[x]表示第v個(gè)發(fā)射天線(xiàn)和第j個(gè)接收天線(xiàn)之間式=SE+x1=式n+8的信道衰落系數假定其為準靜態(tài)平坦衰落信道,即在N個(gè)1≤n≤N調制周期內保持不變在空間上保持相互獨立在時(shí)域上服所以,=0,4即為最大似然度量。這樣,從根節點(diǎn)到葉子從經(jīng)典的Cark模型節點(diǎn)搜尋一條路徑,使該葉子節點(diǎn)的度量d最小然后再將ψ[刈]J[k十k∴]=(2mB)(4)這條路徑上的信號矩陣進(jìn)行差分譯碼,即為信息的最終解這里的()表示第一類(lèi)零階貝磐爾函數;x]是加在搜尋過(guò)程中,設定一個(gè)初始半徑值p,如果節點(diǎn)的度量性高斯白噪聲。所以接收矩陣寫(xiě)成矩陣形式即為R=不超過(guò)設定的半徑值p,則繼續向下搜索;如果一直計算到S[k]*Hk]+Mk]。d,則更新p=4以減小搜索空間;對于任一個(gè)節點(diǎn)n,如果3多符號差分空時(shí)球形譯碼d2≥p,則停止該節點(diǎn)以下的搜索轉向上一階選擇信號星座的其它候選矩陣繼續計算d。直到n=N,說(shuō)明搜索空間假設最大似然多符號算法的觀(guān)測窗口長(cháng)度為N即將N內搜索完畢,所得到的矩陣向量即為最佳解在選擇候選矩個(gè)接收矩陣符號聯(lián)合檢測譯碼。由文獻[2,最大似然多符號陣的時(shí)候,采用經(jīng)典的 Schnorr- Euchner(SE)方法對測試矩檢測可表示為陣符號進(jìn)行排序它按照8遞增的順序來(lái)搜索同時(shí)及時(shí)更(5)新搜索半徑p以保證搜索過(guò)程的快速收斂。P和(a,)2分別表示離散時(shí)間隨機過(guò)程h,AN]+4裁減自動(dòng)球形譯碼算法n[kN]的階最小均方誤差線(xiàn)性后向預測系數和相應的方常規球形譯碼的一個(gè)重要特點(diǎn)是對半徑p的依賴(lài)而初差如果釆用遍歷搜索方法求解(5)式,相應于整個(gè)信號空始半徑的選擇是一個(gè)很棘手的問(wèn)題,如果選擇值太大,雖然間V則需要檢測2”個(gè)S矩陣向量,這里的B=N,*R為信號空間的信號個(gè)數,這種巨大的運算量在現實(shí)中是不可行能夠得到最大似然解,但導致許多冗余運算,使球形譯碼失的。因此,在這方面提出了許多簡(jiǎn)化算法,球形譯碼算法就是去原來(lái)快速算法的本意;如果選擇太小,那么會(huì )經(jīng)常出現空很有效的算法之球,導致重新搜索,同樣也增大了復雜度?，F在有的文獻利用球形譯碼的主要思想是通過(guò)考慮以接收信號向量為中hnor- Euchner(sE)方法自適應調整更新半徑p,雖然可心的超球內的向量,尋找離中心最近的“點(diǎn)”。這就需要先確以進(jìn)一步減少計算量,但仍不是最優(yōu)的方法定一個(gè)超球的半徑p,如果待選“點(diǎn)”到接收向t的距離大于近期 Karen su提出了自動(dòng)球形譯碼(ASD)(3,該方案從該半徑ρ,則不予考慮;尋找超球內離“球心”(接收向量)最對加權B元樹(shù)的搜索出發(fā),通過(guò)僅擴張其中權重小于葉子節近的點(diǎn),即為該問(wèn)題的解將該思想應用于本方案,就是確定點(diǎn)中最小權重的節點(diǎn)找到ML檢測結果。為了實(shí)現這個(gè)目的該算法設置了一個(gè)邊界節點(diǎn)列表,用于存放擴展節點(diǎn)后得到的最邊沿的節點(diǎn)。然后從該列表中選擇度量最小的節點(diǎn)進(jìn)行對于裁減算法,由于裁減掉的那些度量值較大的子節點(diǎn)擴展之后用該節點(diǎn)的子節點(diǎn)代替該節點(diǎn)存入邊界節點(diǎn)列可能是最大似然葉子節點(diǎn)的先驅節點(diǎn)所以對誤碼率的性能表繼續查找該邊界節點(diǎn)列表中度量最小的節點(diǎn)重復以上有一定的影響通過(guò)下面的仿真,可以看出這種對性能的影過(guò)程,直到搜索到葉子節點(diǎn)為止。因此,該算法不需要指定超響在總體上很小。球的初始半徑,而且其擴張節點(diǎn)的個(gè)數也是該類(lèi)算法中最少仿真采用文獻[6]的對角星座由于差分調制對信號絕對相位的模糊性,不失一般性,可指定第N級節點(diǎn)的真解信在球形譯碼的基礎上,文獻[4][5]提出了裁減球形譯號矩陣為單位陣,這樣可以減少一級的信號求解。圖2為各碼的算法,也稱(chēng)部分展開(kāi)法。該方法建立在球形譯碼的基礎種算法展開(kāi)的平均節點(diǎn)數圖3為各種算法的性能上,當擴展某節點(diǎn)m后,并不將其子節點(diǎn)|ncl,…,ncB|全部作為將來(lái)要展開(kāi)的節點(diǎn)而是按照其節點(diǎn)度量82的大小排序,選擇度量最小的前P(P