[发明专利]一种块压缩感知非正交多址系统多用户检测方法

摘要

本发明属于无线通信信号检测技术领域，涉及一种块压缩感知非正交多址系统多用户检测方法。本发明的方法提出了一种将结构化稀疏重组为块稀疏的稀疏度自适应检测方法。本发明针对重组后的块稀疏信号，采用了一种块稀疏度自适应的子空间追踪算法，该算法通过利用噪声功率设置门限来实现用户稀疏度的自适应估计，在保证不需要稀疏度的先验信息的情况下，SER性能上比背景技术有着较大提升；同时，仿真结果表明，该算法性能在信噪比增大到一定程度后可以完全达到最佳理论值。

主权项

1.一种块压缩感知非正交多址系统多用户检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、块稀疏信号的重组：将上行通信系统接收到的信号表示为：其中，N为扩频序列长度，J为一帧内的时隙数，y_j,j∈1,2,…,J为第j个时隙接收到的信号；等价的信道系数矩阵可表示为N为上述提到的扩频序列长度，K为用户数；将接收的二维信号Y按各个时隙重组为一维信号p＝vec(Y^T)：p＝[Y(1,1),Y(1,2),…,Y(1,J),…,Y(N,1),…,Y(N,J)]^T其中，Y(i,j)表示接收信号矩阵Y的第i行第j列的值，并由定义可知对应地，将信道系数矩阵进行Kronecker积扩展得到扩展的信道系数矩阵即：其中，I_J是大小为J的单位阵，表示Kronecker积，G(i,j)表示信道矩阵G第i行第j列的值，表示D的第(i‑1)J+1列和第iJ列组成的矩阵；S2、迭代参数初始化：初始化估计的支撑集，即活跃用户序号的集合为空集：Γ⁽⁰⁾表示初始估计的支撑集；残差r⁽⁰⁾，即实际接收信号与恢复的接收信号的差初始化为接收信号p；用户稀疏度s初始化为1，即假设仅有一个用户在通信，其余保持静默；最后，初始化迭代次数l＝1；S3、迭代：S31、分别计算扩展的信道矩阵D[i]各列与第l‑1次迭代得到的残差值的内积：S32、将得到内积以此按块长J进行分类，得到K个长度为J的内积组成的向量；S33、计算这K个向量的二范数并找到其中最大的s个值对应的位置组成的集合，该集合为{1,2,…,K}的子集，且大小为s；S34、将得到的最大值位置的集合与上次迭代估计的支撑集Γ^(l‑1)合并，得到新的扩展的支撑集该支撑集的大小为2s；S4、将扩展支撑集表示为：其中θ_i∈{1,2,…,K},i＝1,2,…,2s；沿用步骤1中D[i]的定义，将定义为：根据定义可得利用和重构得到的一维接收信号p，根据最小二乘法可以得到：其中分别计算||w_i||₂，可以得到一共2s个值，在这其中找到最大的s个值对应的i，将其组成集合即为第l次循环估计的稀疏度为s的支撑集；S5、设λ_i∈{1,2,…,K},i＝1,2,…,s，类似于步骤S4中的定义，将定义为：根据定义可得利用和重构得到的一维接收信号p，根据最小二乘法可以得到对活跃用户传输信号的估计S6、活跃用户对应的标号组成的支撑集为其传输信号的估计值为则非活跃用户的标号的集合为的补集，即其对应的传输信号为0；将活跃用户的数据和非活跃用户的数据按照和其补集组成完整的传输信号的估计即可计算出对接收信号的估计为则残差更新为S7、如果得到的残差值的2‑范数||r^(l)||₂小于上次迭代得到的残差值的2‑范数||r^(l‑1)||₂，则更新支撑集的估计：迭代次数加1：l←l+1，然后回到步骤S3；否则，执行步骤S8；S8、活跃用户传输信号的估计表示为：分别计算的2‑范数的平方找到其中最小的值，若该值大于一个与噪声有关的门限JP_th，则估计的稀疏度加1：s←s+1并回到步骤S3；否则，执行步骤S9；S9：迭代结束，恢复的信号为并将其转化为重组前的信号其活跃用户的支撑集为