标准化结构化基于压缩传感信号检测在空间调制3 d-mimo系统

文摘

信号检测是一个基本问题的三维多输入多输出(3 d-mimo)无线通信系统。本文地址3 d-mimo系统中的信号检测问题,在空间调制(SM)传输方案被认为是由于其复杂性和高能量效率低的优点。SM block-sparse结构基础信号传输通常导致接收信号。因此,基于结构化的压缩传感(SCS)信号检测提出了利用固有的块稀疏信息接收信号的上行(UL)。此外,归一化预处理的目的被认为是在迭代过程防止噪音被列向量overamplified不足大元素。仿真结果显示提供稳定可靠的性能算法在高斯和非高斯噪声下,与基于压缩传感探测器等方法相比,最小均方误差(MMSE)和零迫使(ZF)。

1。介绍

多输入多输出(MIMO)系统提高通信系统可靠性和频谱效率的多个天线,包括在第四代(4 g)移动通信标准1,2]。如今,三维多输入多输出(3 d-mimo)系统,在2 d平面阵列装备大量的有源天线,已经显示出巨大的潜在增加系统容量(3- - - - - -5]。在第三代合作伙伴计划(3 gpp)发布12日3 d-mimo系统吞吐量的被认为是一个重要的技术增强和多用户干扰降低(6,7]。信号检测是一个基本的问题3 d-mimo无线通信系统由于天线之间的同步的要求和强烈的信道间干扰(ICI)之间的接收天线8]。

空间调制(SM)吸引了许多研究关注作为小说multiantenna传输方案由于其复杂性和高能量效率低的优势(9,10]。除了相位和振幅调制,SM也可以利用传输天线指数作为第三维来调用更多的传输信息。与传统MIMO系统不同,3 d-mimo SM发射机系统使用大规模传输天线,但少量的无线电频率(RF)链,大大提高了整个系统的能源效率,因为硬件成本和功耗增加高度与射频连锁店的数量(10,11]。只有一个或多个发射天线是活跃在每一个时间段,ICI接收机和需要同步传输天线可以很大程度上减少(12- - - - - -15]。此外,只有一个或几个非零组件传输信号在每个槽,SM-3D-MIMO固有的稀疏信号可以用于信号检测。因为用户有相同的发射天线选择方案和共享相同的空间星座符号,接收到的信号block-sparse结构可用于通过结构压缩传感信号检测。

小说传递系统,适当的信号检测算法需要获得信号。最大似然(ML)探测器过高将线性增加的复杂性与星座符号的大小和数量的传输和接收天线(16]。基于球体解码(SD) (17)和线性最小均方误差(LMMSE)基于信号检测方法将遭受大的和相当大的性能减少SM-MIMO系统(18]。压缩感知(CS)理论应该用于可靠地提高信号检测性能由于固有的稀疏信息的利用在SM信号(19,20.]。在[21),CS理论是用于信号检测在多个访问大型渠道。在[22),一个结构化的基于压缩传感的信号检测算法的大规模空间调制MIMO系统。文献[23]给出了绩效评估现有的信号检测算法,如基于SCS SSP算法,基于CS SP算法,和其他传统的方法。现有算法的信号检测算法的基础上,本文提出了一个基于修改SCS 3 d-mimo周期性空间调制系统的算法。

本文的其余部分组织如下。部分2提出了空间调制,最大似然检测和压缩传感。部分3介绍了提出标准化结构化的子空间追踪算法。部分4给出了仿真结果和性能分析的几个信号探测器。

2。系统模型

空间调制。在空间调制MIMO系统中,发射机发射天线和 有源天线和接收机接收天线。信息比特流分为两部分:第一部分位映射到空间星座符号标明不同的选择方案的主动发射天线,和第二部分位是映射到信号来自信号星座的星座符号必要。因此,每个SM信号携带的信息 位。图1显示了一个示例的信号星座符号和空间星座符号的空间调制3 d-mimo系统。

在接收机,接收到的信号 等于 在哪里 SM信号发射机产生的和吗 是添加剂噪声向量。 代表了相关平坦瑞利衰落MIMO信道,和由服从独立的条目和相同的分布 。接收机的相关矩阵和吗是发射机的相关矩阵24]。相关矩阵由吗 和相邻天线之间的相关系数。显然,这是一个不确定性多项式(赋权)接收机的检测问题。

最大似然(ML)检测。毫升信号检测是(最优信号检测器的np困难问题25]。它可以表示为

然而,毫升信号检测器的高计算复杂度是不现实的当 , ,和大(16,26]。

压缩感知(CS)。使用稀疏,压缩传感可以提供可靠的检测-简约的信号。CS是制定 ,在那里 测量向量和吗 是测量矩阵 。此外,是一个矩阵满足吗限制等距性质(RIP) [27,28),大于对于一些小型常数 ,和可以重建最小化,

注意,把标识所谓等距常数 测量矩阵的最小的数,这样 适用于-简约向量 。的完美重建如果采样矩阵-简约向量可以实现正确地设计来满足吗 为一个常数(26,29日]。

3所示。提出了信号检测算法SM 3 d-mimo系统

3.1。分组传输方案

SM信号传播的th用户在一个时间段,表示为 。它由两部分组成:第一部分空间星座的象征 和第二部分的信号星座的象征 这是由必要的调制。因为每个用户只使用一个射频链,只有一个非零的条目这是代表主动发射天线。因此,在其余的条目都是等于零;也就是说, 在哪里 代表了空间星座符号集。因此,每一个SM的信号包含 位/通道使用(bpcu),所以整个吞吐量来自发射机 bpcu。

在发射机,它是一组包含设置连续SM的信号。SM信号形成一组具有相同的空间星座符号和有源天线选择方案;也就是说, 在哪里 SM的信号吗th用户连续槽象征。因此他们显示结构化稀疏的特性,可以利用先验信息来提高信号检测的性能。

在接收方,只有需要接收天线接收信号的还原数字射频链BS。与用户并发服务b,接收到的信号 这是形成了时间槽可以表示为 在哪里 代表的MIMO信道矩阵用户。

3.2。标准化结构化的子空间追踪算法

拟议中的NSSP算法中描述的算法1。在NSSP算法,归一化预处理迭代过程之前,之后(1)可以写成 在哪里 是一个对角矩阵,对角元素是规范的表示的th列 。 的维度 。让 ;(8)可以写成

不同与传统的基于压缩传感探测器,传感和恢复进程共享相同的测量矩阵,矩阵归一化预处理允许不同的两个过程。归一化预处理后,所产生的噪音不会overamplified列向量与不足大元素(26]。

另一方面,空间星座组将利用先验信息NSSP算法。这意味着估计支持设置在每个迭代应该属于预定义的空间星座集。在每个迭代中,潜在的真正指标将获得根据MIMO信道之间的相关性和残留在前面的迭代中,然后估计最小二乘后支持设置将被更新。

证明经济复苏SCS基于信号检测器的性能优于传统的基于CS信号探测器的测量向量大小相同(30.]。结构化的基于压缩感知算法可以解决多个稀疏信号共同支持组但不同测量矩阵(22]。

的描述NSSP算法如下:(1)输入的参数是测量向量 ,有源天线的数量 ,和信道矩阵 。(2)归一化预处理执行迭代过程之前。的维度和 是一个对角矩阵的对角元素是吗规范的表示的th列 。(3)在支持合并部分,根据相关性之前的剩余迭代和MIMO信道,一个潜在的支持这使得相关星座最大将从预定义的选择空间。(4)在更新当前支持组 ,错误的指标将被删除,最有可能选择指数根据最小二乘法。(5)归一化预处理允许不同的传感和恢复过程中测量矩阵;在传感过程中矩阵在行(6)~ (12)在复苏过程中矩阵在线(13)。(6)输出参数的估计信号 。

4所示。性能分析

我们现在的误比特率(BER)性能算法和几种信号检测算法。MF, ZF和MMSE检测模拟比较。和SP算法选择CS信号检测为基础的比较。表中列出的参数1。发射天线的数量,是有源天线的数量在每一个用户,然后呢是在接收机接收天线的数量。16 qam信号星座被认为是。

图2显示系统和信号噪声比(信噪比)采埃孚集团业绩MF, MMSE, SP,和NSSP不相关瑞利衰落MIMO信道,在那里 , , , , ,16 qam和高斯噪声。它可以观察到,该NSSP算法优于传统的信号探测器自归一化预处理是结构化稀疏信号的稀疏是利用。NSSP算法和SP算法的性能是相似的高斯噪声。

图3采埃孚集团显示误码率与信噪比性能,曼氏金融MMSE, SP,和NSSP不相关瑞利衰落MIMO信道,在那里 , , , , ,16 qam和非高斯噪声。很明显,NSSP算法提供了更好的性能比传统的信号探测器尤其是当信噪比相对较高。此外,NSSP算法执行比SP算法在非高斯噪声。

数据4和5显示误码率与信噪比的性能NSSP算法在高斯噪声和非高斯噪声,分别与不同数量的发射天线和接收天线。例如,NSSP -意味着有64这个模拟传输天线和48个接收天线。这可能得出的结论是,NSSP算法稳定可靠高斯和非高斯噪声条件下的性能。此外,它执行时更好的传输和接收天线的数量更大。

5。结论

提出了一种结构化SM-3D-MIMO系统基于压缩感知的信号检测。首先,归一化预处理的目的被认为是在迭代过程防止噪音被列向量overamplified不足大元素。其次,利用3 d-sm-mimo固有的稀疏信号在信号检测,以减少计算。最后,提供了仿真结果证实了提出的方法检测的优点。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项工作是由中国国家自然科学基金(授予号。61471200和61471200),江苏特别任命格兰特(RK002STP16001)教授,江苏省高层次人才创新和创业的格兰特(CZ0010617002)高层次人才创业授予南京邮电大学(XK0010915026),和“1311人才计划”的南京邮电大学。

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