单个信道估计在钻石继电器网络使用Relay-Assisted培训

文摘

我们认为培训设计和信道估计amplify-and-forward (AF)钻石继电器网络。我们的策略是将源培训time-multiplexing (TM)模式虽然每个中继节点添加自己的继电器培训在放大接收的数据没有带宽扩展信号。主要的挑战是获得准确的信道状态信息(CSI)的第二跳链路由于多路存取干扰(MAI)和合作数据干扰(CDI)。保持数据和训练之间的正交性,修改relay-assisted培训计划提出迁移CDI,一些合作数据的继电器被丢弃,以适应继电器培训。与此同时,几个最优零相关区扩频)relay-assisted序列是为了避免麦。在目标节点接收到的信号的两个继电器节点相结合来实现空间多样性和增强数据的可靠性。并给出了仿真结果验证该方案的性能。

1。介绍

对抗多径衰落的影响,在无线网络中,中继协作通信提出了生成一个虚拟复合天线网络通过共享天线(1,2]。这个话题已经深入研究由于其潜在的目标提供空间多样性和覆盖扩展没有硬件复杂度的限制(3]。钻石中继网络的多种继电网络的特殊情况。具体地说,只有两个继电器,利用钻石继电器网络也能产生多样性利益对抗衰落和简单设计传输协议和高效的调度4]。此外,相比与单个继电器利用3个节点的网络,最钻石中继网络的优势是不同的继电器可以同时发送和接收,进而转化为收益由于空间复用(5]。许多应用程序在钻石继电器网络研究,例如,最优功率分配(6,7),最优机会中继方案(8- - - - - -11),和最优位置选择继电器的4,5]。从本质上讲,钻石中继网络的级联组成的两个单跳链接广播信道和多址信道。然而,纯粹的知道级联通道是不足以支持上面的钻石中继网络中的优化设计。因此,信道估计问题通常是更具挑战性的钻石中继网络的节点中继网络。

关于amplify-and-forward——(AF)继电器精诚合作”为基础的系统,大多数研究都集中在获得级联信道状态信息(CSI)。作者在12)设计了一个cyclic-orthogonal训练序列,提出了一种实用的级联信道估计算法。在[13),作者推导出中继放大矩阵的充要条件多输入多输出(MIMO)系统。然而,[中给出的方案12,13)不能采用估计单个通道。对于大多数应用程序,个人的CSI链接是必不可少的在执行信号的接收机检索和系统优化14,15]。最近,它已被证明在16),可以使用多用户接收机盲目估计信道矩阵与个人相关的链接。不幸的是,很难获得一个瞬时CSI。后续工作(17)已提出的叠加训练计划(18)的面积multirelay网络。作者推导出最优试验设计包括修改对角矩阵和象征继电器叠加飞行员的象征。然而,源之间的正交约束飞行员,叠加飞行员,和修改矩阵要求额外的支出和协议协调relay-pilot序列和修改矩阵的正交性的特殊形式,增加了额外的复杂性,功率分配和联合优化。

一个典型的例子是AF-based钻石继电器组成的网络源节点(SN),目标节点(DN),和两个房颤半双工中继节点与源和目的地之间没有直接的联系19]。在本文中,我们考虑一个AF-based钻石中继网络,提出一种修改relay-assisted培训策略估计第二跳的链接。我们的策略是将源培训和数据time-multiplexing SN (TM)模式,而每个继电器描其专门的中继放大接收的数据向量训练。通过这种方式,复杂的联合优化设计问题的源培训和继电器分解成两个独立的优化设计问题。在工作时,两种方法用来消除合作数据干扰(CDI)和多用户干扰(MAI)。首先,去除的影响未知合作information-induced干扰估计量的第二跳的链接,一些合作地数据接收信号的音调被丢弃,以适应每个中继节点中继之间保持正交训练序列数据和训练。与此同时,一个简单的迭代重建法是用来补偿失真的DN。其次,我们得到两个最优的零相关区扩频)relay-assisted序列旨在消除MAI和最小化均方误差估计第二跳时( , )通道20.,21]。DN,从每个中继节点接收到的信号相结合实现空间分集,提高数据的可靠性。并给出了仿真结果证明该方案的性能。

剩下的纸是组织如下。节2,我们现在AF-based钻石中继网络。训练序列的设计部分中描述的中继节点3。介绍了检测性能和迭代重建方法部分4。模拟结果提出了部分5和结论部分6。

符号1。标 , ,和表示复杂的共轭转置,转置,分别和伪逆。的×单位矩阵用 。离散傅里叶变换(DFT)的×向量用 ,在那里有 条目 。

2。系统模型

我们认为AF-based钻石的单载波传输中继网络操作在频率选择衰落环境中,数据传输从SN通过两个中继节点的DN , 如图1。被定义为单个信道脉冲响应链接 , , 。单个水龙头是独立和Rayleigh-distributed频道 , 。之间的信号传输和可以分割成两个时段。我们考虑一个循环前缀(CP)单载波传输系统和假设完美同步传输阶段。

SN,首先设计一个框架组成的培训 和数据块 ,在那里表示块长度。为了避免在中继节点和DN组间干扰,CP的长度 之前插入前面每一块传输和接收后删除。在第一次槽,SN传输一个数据块,每个中继节点的平均功率 。

在第二次槽,和放大信号的接收信号和转发平均功率的 ,分别。在我们的战略,relay-assisted训练是叠加到顶部的放大数据矢量如图2。由于麦,不能识别相应的继电器频道。因此,线性修正对角矩阵是专为训练信号在每个继电器。

每个中继节点的信号处理后,转播的信号是由,分别 在哪里是一个 循环矩阵,与第一列 , , 循环复杂的高斯白噪声是零均值和协方差矩阵 ,分配给继电器培训,也就是说, , 分配给放大接收的数据,在哪里 。修改对角矩阵 设置, 和放大因子 在哪里 。在DN的接收信号可以表示 在哪里是一个 循环矩阵,与第一列 , , 是循环复杂的高斯白噪声, , , 。和 , , , 也循环复杂的高斯白噪声。

3所示。继电器的设计训练序列

与信号的检索和获取多样性的目的,个人需要信道估计钻石继电器网络。从(4),接收的数据信号可以表示如下: 在哪里是一个 列循环矩阵的第一列 。需要指出的是,包括等效噪声相关的具体实现 ,额外的CDI术语 ,麦词 。假设接收的数据,训练序列和噪音(5协方差矩阵)是相互独立的可以写,分别吗 在哪里 , 与 。不失一般性,我们的估计为例,传统的最小二乘(LS)估计的第二跳的渠道获得的 LS估计量的均方误差可以通过 对于一个 正定矩阵 ,我们有 平等,当且仅当 对于一些非零常数 。使用这个矩阵和事实是正定的,最优训练一个固定的权力必须满足以下条件: 和最小均方误差(MSE)的LS估计

第二跳的MSE频道(10包括三个方面。第一项是有关CDI,第二项是有关梅,第三项是有关等效噪声,所有这些对MSE的估计有严重的影响。

(一)合作数据干扰和Relay-Propagated降噪。消除的影响未知CDI和relay-propagated噪声估计的第二跳的链接,它是在每个中继节点执行信号预处理的关键。因为relay-assisted训练周期及其能量集中只在平均间隔频率别针,我们丢弃一些合作数据接收的信号在每个音调中继节点,这样在特定频率的DFT别针等于零。通过这种方式,我们构造一个正交结构之间的合作数据和relay-assisted培训。事实上,丢弃合作数据音调包括CDI和relay-introduced噪声条件。在每个中继节点,我们减去向量 从接收到的信号 ,在哪里 。在这里,我们定义一个 对角矩阵在频域 与 假设非零飞行员音调对应的指标和属于 。数据信号可以更新如下:

(B)多路存取干扰取消。目标是最小化的MSE第二跳的通道,下面的约束条件和应该满足根据(7):

在Scheme中,两个继电器训练序列(和)和他们的能量集中在不同的频率别针。我们假设零飞行员音调对应的指标属于 ,而非零飞行员音调对应的指标属于 。的条件 应该满足。与飞行员色调占据分离频率音调,梅可以解决的问题。然而,有必要在每个中继节点执行信号预处理。因此,保持正交性,它是必不可少的,接收信号对应的频率成分和应该删除,以适应relay-pilot音调如图3。显然,接收的数据的失真将翻番计划和检测性能将严重退化。因此,这不是一个适当的方案,以避免麦。

在方案B,几个继电器培训设计与自相关和互相关特性。ZCZ序列组 ,表示ZCZ序列的周期,表示零相关区长度和条件 是必需的, 和是一个整数。ZCZ序列的自相关和互相关特性规定如下: 在哪里 。继电器的训练序列可以满足条件和用(表示13)。此外,非零的指数飞行员音调对应ZCZ序列组包括和都属于 。因此,只有相对应的频率成分应该被删除。这是最优方案,以避免麦。在频域数据块的结构如图4。

DN,分离的两个继电器训练序列很容易实现。从本质上说,复杂的两个访问信道估计问题分解为两个独立的信道估计问题。根据(5)和(12),接收的数据信号在DN可以更新如下: 在哪里 。它指出,部分合作数据向量(第二项(15)]和继电器训练向量[第三项(15分别)占领分离频率音调。结果,合作数据没有影响第二跳信道的估计。根据C1,伪逆的可以表示为

在LS估计和 ,改进的第二跳信道估计得到 根据(17从每个继电器),relay-propagated噪声引入彻底删除节点。CDI和梅都删除,给出改进的LS估计的最小均方误差

4所示。多样性和迭代重建相结合

与信号的检索和获取多样性的目的,个人频道( 和 )在钻石继电器网络估计是必需的。估计第二跳的渠道和 ,我们使用LS信道估计(12)获得估计通道和 。删除后的继电器训练序列的贡献通过简单计算 的DFT可以写成 的平衡的信号 在哪里 , 在最小均方误差(MMSE)均衡的情况下, , 估计的DFT频道吗和 , 是等效的DFT声音 ,和 。因为数据失真是单数,不能恢复线性。因此,我们采用symbol-to-symbol迭代检测方案。最初的探测器是由 在哪里代表的决定作用。后继的迭代中,发现利用符号计算和补偿数据丢失。给出了检测符号在下一次迭代

5。仿真结果

在本节中,我们目前的仿真结果来评估性能的方案(表示“建议”数据)和pilot-based计划(15)(在数据表示为“pilot-based计划”)的比特误码率(BER)和归一化信道估计的均方误差。英吉利海峡是随机生成的,认为是不相关的瑞利衰落的长度 。为了便于描述,块的长度是相同的。然而,不同长度可以根据使用要求。均布和等功率飞行员选择。的数据符号提取正交移相键控星座。继电器的培训设计使用 , 和继电器训练序列设置如表所示1根据(20.,21]。信噪比每个链接都是假设 ,在那里 。在仿真中,我们使用各种系统参数的帧(案例和案例),分别如表所示2。

获得最优设计继电器训练序列,我们显示比特误码率(BER)性能对比对该方案在不同的信噪比(信噪比)的条件下在图5。显然,会提高误码性能增加。这是因为更多的权力分配给叠加继电器训练,而更少的功率分配给数据序列。很明显,最优仍在信噪比时的最小值是10,15日和20日。因此,我们采用 近似最优值。

图6显示了信道估计的均方误差性能与不同方案的情况 。的估计性能 比的链接 链接,因为前者链接影响的传播噪声引入中继节点和估计误差的第二跳的链接。此外,该方案的性能优于pilot-based方案中描述的(17]。pilot-based方案旨在重叠relay-assisted培训到源信号与一个特殊的正交约束。相同的平均功率和不同的块长度,总能量的relay-assisted培训计划(17相比减少了该方案。此外,relay-propagated噪声的估计有严重影响 链接的方案(17]。结果,提出评估方案优于方案(17]。

图7显示了误码性能与不同方案的情况 。在性能改进方案B,通过第一个迭代是不同的但与额外的迭代可以忽略不计。它可以观察到,计划B的误码性能比这更好的方案,方案中描述的17]。中指出,双变形诱导方案和pilot-based下信道估计方案显然导致了降低误码率。它可以预测一个符号错误地板将发生在这两个方案,方案中描述(17)提高信噪比。两次迭代后,检测性能在方案B可以用完美的CSI方法,这意味着信道估计满足合作系统的需要。性能降低引起的畸变可以判断图中损失的误码率。

数据8和9显示了MSE性能和误码性能与不同方案的情况 。显然我们观察到估计性能几乎相同的情况和案例 。此外,pilot-based方案的系统性能与各种系统参数保持不变的框架。然而,随着数据块的长度()增加,该方案的系统性能得到一定的改善。这是因为,在每个符号是降低失真增加,当固定失真是分散在整个数据块。因此,我们采用大框架的系统参数时,该方案更有竞争力。

6。结论

AF-based钻石中继网络,小说relay-assisted培训策略提出了收购个人CSI。在我们的策略,每个中继节点添加自己的特殊的训练序列放大接收的数据,可用于获得第二跳的CSI。解决未知的干扰问题合作数据,我们丢弃一些合作数据在每一个继电器,以适应relay-pilot音调。与此同时,我们得到两个继电器培训自相关和互相关特性分离组合继电器训练序列。仿真表明,该方案的信道估计性能优于pilot-based方案中描述的(17]。此外,通过迭代重建是不同的探测性能改进。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项工作得到了国家自然科学基金(批准号61302099)和中国博士后科学基金(批准号2015 t81107)。

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