[发明专利]一种基于仿射预编码的干扰抵消和双向协作的信道估计方法有效
申请号: | 201710087281.2 | 申请日: | 2017-02-17 |
公开(公告)号: | CN106850470B | 公开(公告)日: | 2019-09-20 |
发明(设计)人: | 窦高奇;何宪文;邓冉;高俊 | 申请(专利权)人: | 中国人民解放军海军工程大学 |
主分类号: | H04L25/02 | 分类号: | H04L25/02;H04L25/03;H04B7/0456 |
代理公司: | 武汉东喻专利代理事务所(普通合伙) 42224 | 代理人: | 张英 |
地址: | 430033 湖北*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于仿射预编码的干扰抵消和双向协作的信道估计方法,该方法包括如下步骤:S1、构造预编码矩阵和解码分离矩阵;S2、分别组合信息序列和训练序列构造数据帧并且进行预编码处理;S3、发射数据信号,在中继叠加数据后进行放大转发。S4、进行解码分离操作,提取训练数据,进行双向平行信道的信道估计;S5、从目标信号中提取信息数据,对其进行符号检测,输出检测序列。按照本发明提供的方法将双向中继转化为两个平行互不干扰的单向中继网信道,结合少量训练,对“两个”单向中继信道进行估计,使得信道估计不受自干扰消除的影响,预编码能够将信号能量扩展到整个频带,克服时变信道环境下的衰落并提供时间分集增益。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 预编 干扰 抵消 双向 协作 信道 估计 方法 | ||
【主权项】:
1.一种基于仿射预编码的干扰抵消和双向协作的信道估计方法,其特征在于,该方法主要包括如下步骤:S1、构造预编码矩阵和解码分离矩阵;S2、分别组合信息序列和训练序列构造数据帧并且进行预编码处理;S3、在第一时隙,发射数据信号,在中继叠加数据后进行放大转发;S4、进行解码分离操作,提取训练数据,进行双向平行信道的信道估计;S5、从目标信号中提取信息数据,对其进行符号检测,输出检测序列;其中,所述步骤S1包括以下子步骤:S11、构造幅值为1,长度为G的Frank‑Zad‑Off序列a,对a进行K倍插值,得到长度为P=KG的序列
其中
S12、构造矩阵
对该矩阵进行IDFT后得到
其中函数circ(x,A)表示对矢量x进行A次的循环移位构成循环矩阵,F矩阵为傅里叶变换矩阵,
序列集
中的变换域序列相互正交,其中0≤m,n≤KG‑1;S13、令矩阵
其中
因此,
为满秩列正交方阵,O′HO′=IKG,
为单位矩阵,令行正交方阵
矩阵集
也具有类似于上式的正交特性,因此,![]()
其中,K=K1+K2,K1对应为
节点数据的并行数量,K2对应为
节点数据的并行数量,获得对应的解码分离矩阵为
所述步骤S2包括以下子步骤:S21、在
和
节点对源信息符号进行调制得到所述信息序列d1、d2;S22、在
和
节点分别以时分复用方式以块的形式进行传输因此设置并行数据长度M构造数据帧
包含长度为
的信息序列d1、d2和长度为
的训练序列c1和c2,中间添加长度为NZP的零前缀;S23、对数据帧进行串并转换,分别获取长度为M的并行数据
S24、在
和
节点分别对所述步骤S23获得的并行数据进行预编码,获得
并发送;所述步骤S3包括以下子步骤:S31、在中继节点同时接收到来自
和
节点的信号,接收信号表示为R=H1X1+G1X2+NR,其中NR为有效高斯白噪声,每个元素服从高斯函数
的分布,H1和G1分别表示首列为
和
向下循环移位M‑1次后形成的M×M维循环矩阵,h1=[h1,1,h1,2...h1,L]T表示第1时隙从
到中继的信道参数,L为信道阶数;g1=[g1,1,g1,2...g1,J]T表示第1时隙从
到中继的信道参数,J为信道阶数,I表示单位矩阵;S32、然后对接收数据进行放大,放大因子为β,最后对放大后的信号进行转发;所述步骤S4包括以下子步骤:S41、在
节点分别接收中继广播的数据Y,通过对接收数据右乘所述解码分离矩阵Q1,Q2,实现各个节点的所述信息序列和训练序列的解码分离;S42、在
节点分别对所述解码分离后的数据进行并串转换,获得来自对端消除自干扰的串行数据以及自身回传数据;S43、分别提取所述串行数据及所述自身回传数据矢量中的训练数据,采用基于最小二乘时域信道估计方法获得估计信号;S44、对所述步骤S43中的估计信号进行解卷积获取信道参数;S45、提取所述自身回传数据矢量中的信息数据,采用基于线性最小均方误差的时域信道估计方法获得信道估计;所述步骤S5包括以下子步骤:S51、提取所述串行数据矢量中的信息数据,对所述信息数据进行基于线性最小均方误差准则的时域均衡表示;S52、对所述均衡后的信息矢量进行解调,然后进行硬判决,输出检测序列。
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