[发明专利]支持快速译码的增强型可获得发射分集的正交空间调制方法

权利要求书

1.支持快速译码的增强型可获得发射分集的正交空间调制方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：设计两组弥散矩阵集合A和B，分别存储在发射端；所述弥散矩阵集合A和B中分别有Q个弥散矩阵；设计两组弥散矩阵集合A和B的具体方法如下：

在一个具有n_T个发射天线和n_R个接收天线的MIMO系统中，令参数e_k表示K阶单位阵I_K的第k列，则弥散矩阵集合和中的2Q个弥散矩阵设计为：

其中，表示Kronecker积，2×2维矩阵C_i和D_i是SSB码的八个弥散矩阵，定义为：

其中，a＝c＝1，d＝-jb；每一个弥散矩阵集合中包含有Q＝2n_T个弥散矩阵，且每个弥散矩阵满足和

步骤2：信息比特进入发射机，将所有的信息比特分为三部分，其中第一部分用于在弥散矩阵集合A中选择P个矩阵，第二部分用于在弥散矩阵集合B中选择P个矩阵，第三部分用于映射成符号；具体方法如下：

在T个符号间隔内，总共B＝2log₂f(Q,P)+Plog₂M个比特进入发射机，其中表示从Q中取P的组合数，表示对x向下取整，且为2的幂次方，串并变换后这些比特数被分为三部分：

第一个部分的B₁＝log₂f(Q,P)个比特用来从集合的Q个弥散矩阵中激活P个，用序号向量k_m＝[k(1),k(2),…,k(P)]来表示集合A中被激活的P个弥散矩阵的序号，m＝1,…,f(Q,P)；

第二个部分的B₁＝log₂f(Q,P)个比特用来从集合的Q个弥散矩阵中激活P个，用序号向量l_n＝[l(1),l(2),…,l(P)]来表示集合B中被激活的P个弥散矩阵的序号，n＝1,…,f(Q,P)；

第三个部分的B₂＝Plog₂M个比特被调制为P个M-PSK/QAM符号其中和分别表示符号s_p的实部和虚部；

步骤3：将从集合A中选择出来的弥散矩阵与符号的实部相乘，将从集合B中选择出来的弥散矩阵与符号的虚部相乘，再将两个相乘的结果相加后发送到无线信道中；具体方法如下：

用激活的第p个弥散矩阵A_k(p)和B_l(p)分别对第p个符号s_p的实部和虚部进行调制，再将所有的2P项按照如下方式进行线性组合，得到n_T×T维的EDA-QSM发射信号：

其中，符号间隔T＝2；

步骤4：在接收端，对弥散矩阵集合A和B以及实符号进行排序，构建状态码字集合，并对接收信号做实数化处理；

对接收信号做实数化处理的具体方法如下：

当发射端发送(3)式中的n_T×2维EDA-QSM信号时，则n_R×2维接收信号表示为：

其中，H和V分别是n_R×n_T维和n_R×2维的信道矩阵和加性高斯噪声矩阵，H和V中的每个元素分别服从和分布，N₀为噪声方差；对(4)式两边同时作按列拉直运算vec(·)和实数化运算得到等价的实的接收信号：

对于复向量x＝[x₁,x₂,…,x_n]^T，运算表示其中，是与序号向量k_m＝[k(1),k(2),…,k(P)]和l_n＝[l(1),l(2),…,l(P)]相对应的包含有2P个实符号的符号向量，若P＝Q，即所有的2Q个弥散矩阵都被同时激活的话，则是4n_R×4n_T维等价实信道矩阵：

其中，是信道矩阵H的实数化矩阵，其中的每个元素按照的形式扩展，因而的维数是2n_R×2n_T，4n_T×2Q维矩阵G是EDA-QSM信号的生成矩阵：

对等价信道矩阵作QR分解，得其中矩阵Q是一个标准正交阵，矩阵R是一个2Q×2Q维的上三角矩阵，将代入(5)式后，式子两边再同时左乘Q的转置，即Q^T，由此得EDA-QSM的最大似然译码度量为：

其中因此，EDA-QSM方案的ML译码器表示为：

对弥散矩阵集合A和B进行排序的方法如下：

按照如下的顺序把2Q个弥散矩阵分为n_T组：

上三角阵R具有如下的分块正交结构：

其中，每个子块E_ij表示其中的元素为任意值的4×4维非零矩阵，i＝1,…,Γ-1，j＝2,…,Γ；每个子块D_γ是一个4×4维的对角阵，γ＝1,…,Γ，Γ是R中子块D_γ的个数；

实符号的排序方法如下：

步骤4-1：定义一个与k_m和l_n相对应的2×Q维矩阵矩阵的第(1,k(p))个和第(2,l(p))个元素分别为和

步骤4-2：对矩阵作按列拉直操作，得到2Q×1维信号向量从中看出2P个实符号的排列顺序；

步骤4-3：对每个实符号向量定义2Q×1维的状态码字c_m,n；令和c_m,n(i)分别表示和c_m,n的第i个元素，若是非零值，则c_m,n(i)＝1，反之，若的值为零，则c_m,n(i)＝0；把所有的f²(Q,P)个状态码字放到集合中，状态码字集合表示为：

步骤5：再采用状态码字匹配的逐块球形译码方法对输入的信息比特进行检测，具体包括逐块球形检测和状态码字匹配，具体如下：

步骤5-1：逐块球形检测

将(8)式中的符号向量用x表示，ML度量表示为对(9)式应用SD算法时，假定第l层与R中的第γ个块D_γ相对应，则第l层的当前欧式度量表示为：

式中：y_l和x_l分别表示向量y和x的第l个元素，r_(l,l)表示R的第(l,l)个元素，r_(l,l+1:L)和x_(l+1:L)分别表示向量[r_(l,l+1),…,r_(l,L)]和[x_l+1,…,x_L]^T，如果第l层与R中的最后一个块D_Γ相对应时，则ξ_l＝0，z_l＝y_l；

令表示第γ个块的当前欧式度量，与第γ个块相对应的四层分别为l＝4γ-3，l＝4γ-2，l＝4γ-1和l＝4γ层，这样表示为：

令表示第γ个块的累积欧式度量，γ＝1,…,Γ，则有：

则：

假定球形检测的初始半径为d，球形译码从第Γ个块逐块向第一个块搜索，在第γ个块，检查是否满足条件：

若上述条件满足则继续向下一个块搜索，直到所有的分支都被检查过；

为了尽可能快地找到(8)式的最优解，在每一层对所有地节点进行排序；令Ω表示一个正方形M-QAM星座，Ω^R表示Ω的实部，则Ω^R的大小为由于x中共有2P层符号是非零的，剩余(L-2P)层符号为零，因而将第l层的星座定义为在第γ个块，该块所对应的4层符号分别估计为：

x_l＝round(z_l/r_(l,l)),(l＝4γ-3,4γ-2,4γ-1,4γ) (17)

式中函数round(x)表示为取离x最近的整数；若round(z_l/r_(l,l))∈Φ_l，则将round(z_l/r_(l,l))作为Φ_l的第一个元素，若则令x_l等于Φ_l的第一个元素；第l层的上述排序方法用函数来执行；

利用经过排序后的四层星座[Φ_4γ-3；Φ_4γ-2；Φ_4γ-1；Φ_4γ；]，得到第γ个块所对应的所有可能的个分支，得到第γ个块的所有个分支的操作用函数Vec_γ＝GenVec(Φ_(4γ-3:4γ))来执行；个分支一方面用(16)式中的条件进行修剪；

步骤5-2：状态码字匹配

在第γ个块时，首先计算每个分支x_(4γ-3:4γ)的状态向量：

b＝state(x_(4γ-3:4γ)) (18)

令b(4-t)表示b的第t个元素，t＝3,2,1,0；若x_4γ-t为非零值，则b(4-t)＝1，若x_4γ-t＝0，则b(4-t)＝0；

将第γ个块的所有个分支的状态与状态码字集合中与第γ个块所对应的4层状态码字进行对比，把凡是状态能够匹配上的分支保留下来作为第γ个块的候选分支cand_γ，令N_γ表示cand_γ中的分支数；

状态码字集合中共有f²(Q,P)个合法的状态码字，根据符号向量x的当前判决值，删除掉中的那些不能与x的当前判决值匹配上的合法状态码字，凡是与x的当前判决值的状态能够匹配上的合法状态码字依然保留在集合中，把不能匹配上的状态码字删除后扔到另一个集合中；

以上的逐块球形搜索和码字匹配方法相互配合工作，直到所有的Γ个块中的所有候选分支全部都被检查完；因此所提出的SCMB-SD算法能够找到(9)式的最优解；最终，保留在集合中的码字即为最优状态码字c_opt，从c_opt能够逆映射出两个序号向量k_m＝[k(1),k(2),…,k(P)]和l_n＝[l(1),l(2),…,l(P)]，保留在x中的即为(9)式的最优解x_opt。