[发明专利]结合索引调制的多用户MIMO-OOFDM可见光通信方法有效
申请号: | 201810455353.9 | 申请日: | 2018-05-14 |
公开(公告)号: | CN108631832B | 公开(公告)日: | 2021-01-26 |
发明(设计)人: | 江明;蔡鲲翼 | 申请(专利权)人: | 中山大学 |
主分类号: | H04B7/0452 | 分类号: | H04B7/0452;H04B7/0456;H04B10/116;H04L1/00;H04L27/26 |
代理公司: | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人: | 林丽明 |
地址: | 510275 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | 本发明考虑室内反射较强的高速传输VLC场景,挖掘潜在的技术结合点和创新点,通过引入IM概念,与OOFDM技术和室内多用户场景相结合,设计了基于IM的多用户MIMO‑OOFDM可见光通信系统。借助IM技术,每个用户可以同时使用载波上符号信息和载波索引信息进行数据传输,使多用户系统在典型室内环境中获得更为稳健的传输链路,有效提高系统的整体误比特率(Bit Error Ratio,BER)性能。 | ||
搜索关键词: | 结合 索引 调制 多用户 mimo oofdm 可见 光通信 方法 | ||
【主权项】:
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IM子块相对应,NF是快速傅里叶变换和反快速傅里叶变换的点数;其中,每个IM子块包含的子载波数目NS为
S2.每个IM子块的NS个子载波中只有LS个子载波被索引选择器选中被激活,其余的NS‑LS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ΩU={U1,U2,...,UC} (2)其中![]()
表示第c个激活组合中第ls个被激活的子载波索引,且对于所有c=1,2,...,C和ls=1,2,...,LS均有
其余的p2=Lflog2(M)个比特将会通过M阶星座图ΩM映射为Lf个M阶星座图符号,记为s=[s(1),s(2),...,s(Lf)] (3)其中对于ls=1,2,...,Lf均有s(ls)∈ΩM,它们将被调制在IM子块Lf个被激活的子载波上;S3.用rj(j=1,2,...,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rj条数据流上的第g个(1×NS)维的IM子块,其中
表示用户j第rj条数据流上的第g个IM子块内的第ns个IM子块内子载波上的信号;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NCP为OFDM符号的循环前缀的长度;S5.定义
为用户j第rj条数据流上所有G个(1×NS)维IM子块
组成的
维IM总数据块,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Xj(j=1,2,...,J)为由式(5)得到的用户j所有Rj条数据流对应的Rj个IM总数据块
组成的
维待交织块如下:
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
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rj条数据流上的
维数据块
为
S8.基于总子载波数目为NF的假设,令子载波编号nf的取值从0到NF‑1;定义频域上第nf个子载波上的(R×NT)维所有用户频域信道矩阵为H(nf)=[H1(nf)T,H2(nf)T,...,HJ(nf)T]T (9)其中Hj(nf)表示第j个用户第nf个子载波上的(Rj×NT)维频域信道矩阵;在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BD预编码操作即可;S9.对于
采用BD预编码方法对H(nf)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nf个子载波上除了第j个用户外的((R‑Rj)×NT)维用户信道补矩阵为:
对
的SVD分解步骤相应写为
其中((R‑Rj)×(R‑Rj))维矩阵
包含了全部左奇异向量,((R‑Rj)×NT)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nf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Λj(nf)是(Rj×Rj)维的奇异值对角矩阵,Uj(nf)是用于最后解调信号的(Rj×Rj)维酉矩阵,(Rj×Rj)维矩阵
包含了右奇异向量;最后得到第j个用户第nf个子载波上的(NT×Rj)维预编码矩阵Pj(nf)
S10.定义F(nf)为预编码后第nf个子载波上的(NT×1)维频域数据向量;对于
这
个ACO‑OFDM的可用子载波,有
其中uj(nf)为第j个用户第nf个子载波上的(Rj×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nf为偶数时,有(NT×1)维数据向量F(0)=F(2)=,...,=F(NF‑2)=0;由厄尔米特共轭对称操作,又有
最终构成J个用户的(NT×NF)维ACO‑OFDM频域矩阵Finput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x0,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Popt,i=E{μxi(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Popt,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Popt,i(i=1,2,...,NT)尽可能相同,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NT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,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hr,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,nr(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nf个子载波上的等效频域接收信号Yj(nf)为
其中nj(nf)表示第j个用户第nf个子载波上对应的频域零均值AWGN向量;使用式(12)生成的矩阵Uj(nf)的共轭转置对式(22)得到的Yj(nf)进行处理,得到第j个用户第nf个子载波上经过处理的(Rj×1)维向量
如下所示
S14.对于所有j=1,2,...,J及对应的rj=1,2,...,Rj,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rj条数据流上的
维的接收数据块![]()
其中![]()
表示从奇异值对角矩阵Λj(2lc‑1)中取第(rj,rj)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rj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Rj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rj条数据流上的第g个(1×NS)维待解调IM子块![]()
对于所有ns=1,2,...,NS,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rj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![]()
其中
表示取自式(23)中奇异值矩阵Λj(2lc‑1)中第rj条数据流的对应奇异值;将用户j所有Rj条数据流对应的
组成
维的奇异值向量λj(j=1,2,...,J)
同理,由式(28)可重构出用户j第rj条数据流上第g个接收到的(1×NS)维待解调IM子块
所对应的解调奇异值向量![]()
对于所有ns=1,2,...,NS,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ML准则,一种是基于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ΩX,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LS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ns个子载波的LLR值
其中ns=1,2,...,NS,如下所示
其中sχ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NS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ls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Lf个被激活子载波上的符号信息比特组p2。
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