[发明专利]结合索引调制的多用户MIMO-OOFDM可见光通信方法

权利要求书

1.结合索引调制的多用户MIMO-OOFDM可见光通信方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1.对于多用户MIMO-OOFDM系统，每个用户每条数据流输入的B比特会首先被分为G组，这与个可用子载波分成的G个索引调制IM子块相对应，N_F是快速傅里叶变换和反快速傅里叶变换的点数；定义N_U为子载波的总数，每个IM子块包含的子载波数目N_S为

S2.每个IM子块的N_S个子载波中只有L_S个子载波被索引选择器选中被激活，其余的N_S-L_S个子载波未被激活置0；因此子载波激活组合可以表示p比特中的个比特，其中表示在一个有a个元素的集合中取b个元素进行组合数操作的总组合数，表示向下取整操作；因此共有种不同的子载波激活组合，将每个IM子块中所有C种可能的子载波激活组合的集合记为

Ω_U＝{U¹,U²,...,U^C} (2)

其中表示第c个激活组合中第l_s个被激活的子载波索引，且对于所有c＝1,2,...,C和l_s＝1,2,...,L_S均有其余的p₂＝L_flog₂(M)个比特将会通过M阶星座图Ω_M映射为L_f个M阶星座图符号，记为s＝[s(1),s(2),...,s(L_f)] (3)

其中对于l_s＝1,2,...,L_f均有s(l_s)∈Ω_M，它们将被调制在IM子块L_f个被激活的子载波上；

S3.用r_j表示第j个用户的数据流编号，定义为通过以上IM方法获得的用户j第r_j条数据流上的第g个(1×N_S)维的IM子块，其中g＝1,2,...,G；r_j＝1,2,...,R_j；j＝1,2,...,J；表示用户j第r_j条数据流上的第g个IM子块内的第n_s个IM子块内子载波上的信号，n_s＝1,2,...,N_S；

S4.在每个OOFDM符号时间内，该多用户系统的总传输速率为

其中N_CP为OFDM符号的循环前缀的长度；

S5.定义为用户j第r_j条数据流上所有G个(1×N_S)维IM子块组成的维IM总数据块，r_j＝1,2...,R_j；j＝1,2,...,J，表示如下

S6.对同一用户不同数据流间的子载波元素进行交织操作，将该用户的所有数据流视为一条虚拟的长数据流，然后进行交织操作，定义X_j为由式(5)得到的用户j所有R_j条数据流对应的R_j个IM总数据块X_j,rj组成的维待交织块如下：

其中j＝1,2,...,J；经过交织操作，可得到维的交织后数据如下：

S7.将式(7)中交织后的维数据向量重新划分为R_j个维数据块，作为用户j每条数据流实际传输的数据块；重新划分后，第j个用户的第r_j条数据流上的维数据块为

其中r_j＝1,2,...,R_j；j＝1,2,...,J；

S8.基于总子载波数目为N_F的假设，令子载波编号n_f的取值从0到N_F-1；定义频域上第n_f个子载波上的(R×N_T)维所有用户频域信道矩阵为

H(n_f)＝[H₁(n_f)^T,H₂(n_f)^T,...,H_J(n_f)^T]^T (9)

其中H_j(n_f)表示第j个用户第n_f个子载波上的(R_j×N_T)维频域信道矩阵；在非对称削波光正交频分复用ACO-OFDM中，个可用子载波对应于子载波编号只需要对这些子载波编号对应的频域信道矩阵进行块对角化BD预编码操作即可；

S9.对于采用BD预编码方法对H(n_f)进行运算，求出该频域点上的每个用户的预编码矩阵；定义第n_f个子载波上除了第j个用户外的((R-R_j)×N_T)维用户信道补矩阵为：

对的SVD分解步骤相应写为

其中((R-R_j)×(R-R_j))维矩阵包含了全部左奇异向量，((R-R_j)×N_T)维矩阵表示奇异值矩阵；定义维矩阵包含了前个右奇异向量，维矩阵则包含了剩余的右奇异向量，中各向量位于的零空间内；通常可以假设信道满秩，有从而得到第n_f个子载波上用户j的等效信道矩阵为对等效信道矩阵继续进行SVD分解的步骤相应写为：

其中Λ_j(n_f)是(R_j×R_j)维的奇异值对角矩阵，U_j(n_f)是用于最后解调信号的(R_j×R_j)维酉矩阵，(R_j×R_j)维矩阵包含了右奇异向量；最后得到第j个用户第n_f个子载波上的(N_T×R_j)维预编码矩阵

S10.定义F(n_f)为预编码后第n_f个子载波上的(N_T×1)维频域数据向量；对于这个ACO-OFDM的可用子载波，有

其中u_j(n_f)为第j个用户第n_f个子载波上的(R_j×1)维预编码数据向量，它由式(8)中传输数据块内的对应元素所构成

也即将数据块中的元素根据ACO-OFDM可用子载波的映射规则，映射到对应位置后再进行预编码；

由于ACO-OFDM的零填充操作，当n_f为偶数时，有(N_T×1)维数据向量F(0)＝F(2)＝，...，＝F(N_F-2)＝0；由厄尔米特共轭对称操作，又有F(n_f)＝F^*(N_F-n_f)，最终构成J个用户的(N_T×N_F)维ACO-OFDM频域矩阵F_input为

S11.经过IFFT处理后得到对应的时域实数信号，记第i个LED上经过IFFT后的时域实数信号为x_0,i(t)，该信号是一个实数信号；根据ACO-OFDM的原理，将负实值信号削波，得到最终发送信号为

在采用强度调制和直接检测技术的VLC系统中，定义LED电光转换系数为μ，则第i个LED所发射光信号的数学期望为该灯的平均发射光功率P_opt,i＝E{μx_i(t)}；结合ACO-OFDM的时域信号特性可知，第i个LED的平均发射光功率P_opt,i与第i个LED的预编码后的频域数据电功率成正比；通常各个频域子载波经过预编码矩阵处理后，在各个LED上的频域数据电功率各不相同，因此各个LED的发射光功率各不相同；而实际中LED通常对称安装于室内天花板上，为了保证室内均匀照明，需要每个LED发出的平均光功率P_opt,i，i＝1,2,...,N_T可能相同，因此在多用户MIMO-OOFDM可见光通信系统中，应该对平均光功率较小的LED添加额外的直流偏置以确保均匀照明，记N_T个LED中的最大期望光功率为

第i个LED上应该添加的额外直流偏置大小为经过直流偏置调整后，在达到VLC信息传输目的的同时，也能满足室内均匀照明的需要；经过均匀照明调整后，第i个LED上的发射信号为

它们满足所有LED发出的平均光功率一致，即有

S12.在用户终端侧，光检测器PD接收来自自由空间的光信息；经过VLC信道传输后，第r个PD上的时域接收信号可以表示为

其中h_r,i(t)表示第i个LED与第r个PD之间的VLC时域信道冲激响应，表示在第i个LED上发出的时域光信号，n_r(t)表示第r个PD上的时域零均值实数加性高斯白噪声，γ表示PD的光电转化系数，表示时域信号的卷积操作；

S13.接收光信号经过PD的光强检测和光电转化处理后，光信号被转化为电信号，对时域接收电信号进行ACO-OFDM解调可得到频域数据；根据BD预编码接收原理，对于第j个用户第n_f个子载波上的等效频域接收信号Y_j(n_f)为

其中n_j(n_f)表示第j个用户第n_f个子载波上对应的频域零均值加性高斯白噪声AWGN向量；使用式(12)生成的矩阵U_j(n_f)的共轭转置对式(22)得到的Y_j(n_f)进行处理，得到第j个用户第n_f个子载波上经过处理的(R_j×1)维向量如下所示

S14.对于所有j＝1,2,...,J及对应的r_j＝1,2,...,R_j，利用式(23)得到的ACO-OFDM可用子载波上的接收向量如下表示出用户j第r_j条数据流上的维的接收数据块

其中，r_j＝1,2,...,R_j，j＝1,2,...,J，

表示从奇异值对角矩阵Λ_j(2l_c-1)中取第(r_j,r_j)个元素的操作，表示经过解调的频域AWGN信号；结合式(15)，有因此是对应的接收数据向量；由于式(6)和式(7)的子载波交织操作，每个IM子块中的各个符号被分散在相关性较低的不同子载波上传输，此时并不能由直接恢复出用户j第r_j条数据流上的每个待解调IM子块，所以需要先将分散在用户j各条数据流的IM子块内符号以及与之对应的等效信道奇异值提取出来，重构为待解调IM子块；

具体地，首先将式(24)中用户j所有R_j条数据流上得到的维待解调数据块组成维的数据向量

S15.再由式(6)和式(7)中定义的子载波交织规则，在用户j接收端，由式(25)按下式重构出第r_j条数据流上的第g个(1×N_S)维待解调IM子块

对于所有n_s＝1,2,...,N_S，有

其次，由于待解调IM子块中每个元素曾被分散到同个用户多条数据流各处进行传输，因此在完成对的解调之前，还需要将中每个元素所经历实际信道的对应奇异值按相同规则提取重构；用户j第r_j条数据流上个可用子载波上的对应奇异值，可整理为维的奇异值向量r_j＝1,2,...,R_j，j＝1,2,...,J

其中表示取自式(23)中奇异值矩阵Λ_j(2l_c-1)中第r_j条数据流的对应奇异值；将用户j所有R_j条数据流对应的组成维的奇异值向量λ_j，j＝1,2,...,J

同理，由式(28)可重构出用户j第r_j条数据流上第g个接收到的(1×N_S)维待解调IM子块所对应的解调奇异值向量

对于所有n_s＝1,2,...,N_S，有

S16.经过以上操作，即可在用户终端处获得属于每个用户每条数据流上解交织后的待解调IM子块和相对应的用户等效信道奇异值

S17.根据IM概念原则，对于每个待解调IM子块解调主要基于两种准则，一种是基于最大似然ML准则，一种是基于对数似然比LLR准则；

在选用基于ML准则解调时，对于每个IM子块，需要搜索所有可能的发射向量组合；具体而言，定义所有可能的发射向量组合构成的集合为Ω_X，根据最大似然定义，估计的IM子块可以由下式产生

其中表示以向量生成相应的对角矩阵的操作；将所有可能的IM子块发射向量代入(30)联合求解出估计的IM子块发射向量即可同时恢复出p比特的索引信息和符号信息；显然，ML解调复杂度随着子载波上承载的调制符号星座图的阶数M和每个IM子块被激活子载波数L_S而呈指数上升的趋势；

基于LLR准则的解调是一种线性解调方法，它避免了指数上升的解调复杂度；具有与ML相同的性能表现；因此采用LLR准则对本系统解调是一种更好的选择；在该方法中，首先计算每个待解调IM子块中第n_s个子载波的LLR值其中n_s＝1,2,...,N_S，如下所示

其中s_χ是M阶星座图上所映射的第χ个调制符号，是用于LLR比值的计算的对应频域AWGN功率；因此，根据可计算出全部IM子块内的子载波，即共N_S个子载波的LLR值；下一步，结合式(2)中对子载波激活组合的定义，对所有c＝1,2,...,C，取出对应子载波激活组合的LLR之和

根据计算得到的所有个LLR和，判决如下

也即选取具有最大LLR和所对应的第个集合作为IM子块的子载波激活组合的最优解，从而得到对应的索引信息比特组p₁；接着根据对于第l_s个激活的子载波，解出该被激活子载波上的星座图符号

最终得到L_f个被激活子载波上的符号信息比特组p₂。