局部ML检测频率的异步分布式Alamouti的编码（FADAC）OFDM

摘要

为了进一步提高频率异步分布式Alamouti的编码（FADAC）正交频分复用（OFDM）中，我们提出一种结合了局部最大似然检测（PMLD）残余载波间干扰消除（RIC）的新方案。为了减少从载波间干扰的（ICI-）自由的RIC，所提出的方案进行的PMLD限于那么可靠判决变量的符号的最后阶段的单一时间迭代后级的性能差距。我们表明，与实际可接受的候选符号集合大小，对于RIC单次迭代就足以实现自由ICI性能。此外，所提出的方案基本上膨胀三个不期望的术语，即，定时和频率偏移的发射天线和多径时延扩展之间的容许范围。

1.简介

分布式天线系统(DASs)是最近5G无线通信系统中最热门的研究课题之一[1-3]。在DAS中，主要具有挑战性的问题之一是减轻自干扰由于载波频率分布式发射天线[之间的偏移（FO）4-8]。在DAS的情况下，同步是比较困难的，并且与由于每个分布式发射天线的发射器和接收器之间的现有同步挑战由于分布式性质具有不同的本地振荡器和独立的多普勒扩展。分布式发射器之间的FO破坏设计Alamouti码性能并降低了性能。这是更显著在OFDM调制Alamouti码，因为FO在OFDM信号生成载波间干扰（ICI）。

为了克服这个问题，已经提出了几种算法[4-8]。在[4-8]中，所谓的频率反转的空间频率编码的OFDM已经被提出。它们利用通过用适当的在接收器处合并技术Alamouti信编码码元的频率反转结构中的ICI自消除性能。然而，在严重频率选择性衰落信道，这些算法因为间内ICI方面的进一步恶化。

同时，在[9-11，提出了具有分布式天线的传统alamouti编码OFDM干扰抵消算法的典型结构。这些算法根据信道状态、FO信息和初始检测符号生成估计的干扰项。一般来说，通过从接收信号中减去估计的干扰项来抵消ICI项。由于传统的alamouti编码OFDM对于频率异步分布式天线没有ICI自对消特性，由于初始检测符号的精度较低，需要进行大量的对消迭代直到性能收敛。此外，取消对收敛性能的改善也不是那么令人印象深刻。在[12]，用于ICI减轻由于FO两个继电器之间的Alamouti的编码OFDM方案提出。因为该方案在Alamouti码的方案采用了空时码在两个连续的OFDM符号的相位漂移的术语存在。为了减轻由于FO相位漂移不仅术语而且ICI来看，ICI消除方法在分别的时域和频域，进行。尽管复杂的ICI消除方法，这种算法只实现了与小FO近乎无ICI性能。

同时，在[13]，Kim等人。已经联合典型的判决引导的迭代ICI消除方案来示出频率 - 异步分布式Alamouti的编码OFDM（FADAC OFDM）以优于其它现有的方法[7]。这种方法实现了比前ICI消除方法相当大的改进由于FADAC OFDM的远准确初始检测相比，那些在[9-11]。从第二次迭代，但是，BER是停留在相同的值，也不会收敛到接近自由ICI性能。在[14]，为了克服这个缺点，我们提出了基于选择性ICI消除进一步的修改版本。虽然自适应消除改善了用于决定通过阈值测试，其中有一个实际问题，即性能对阈值设置非常敏感执行是否取消性能，符号可靠性检查。此外，接近近无ICI性能，需要反复取消超过3或4次。

在本文中，我们提出了一种增强的FADAC OFDM方案来克服[9-14]。(相比9-14]，该方案实现了即使在单次ICI消除更好的性能。为了减少从自由ICI-性能ICI消除的单次迭代后的性能差异，部分最大似然检测（PMLD）限于低可靠性判决变量的符号所提出的方案进行的最后阶段（DVS）。对于PMLD候选符号集的选择标准仅仅是根据每个符号的DV由DV的平均总功率归一化的功率。性能结果显示，该方案相当显著提高FADAC OFDM频率偏移和信道选择性的允许范围的条款。

本文安排如下。我们先提供部分系统模型2介绍了传统分布式天线的收发结构，采用分段FO编码OFDM3。中科4该算法的处理。我们表明，所提出的方案由三个主要阶段，也就是，（1）采用OFDM FADAC，（2）残留ICI消除（RIC）的算法，和（3）PMLD算法初始检测阶段。模拟结果显示在第五为了提供性能改进，由于算法。最后，得出以下结论节6。

2.系统模型

本节讨论的系统模型。本文考虑的分布，其由两个发射（TX）天线的天线系统和一个接收（RX）天线，如[4-10]。数字1展示了分布式alamouti编码OFDM的TX和RX侧的结构。在图图1（a），让变量表示数据符号子块和和在。处表示阿拉莫蒂编码的符号的副载波TX天线的子块一个和乙,分别。在下一节中，我们将详细讨论如何执行Alamouti编码和解码。在每个TX天线中，用OFDM信号调制alamouti编码符号ñ总副载波使用ñ点傅里叶逆变换（IFFT）。然后，将OFDM调制信号由TX天线的载波频率上变频一个和乙用和 ，分别，并且从每个天线发送。

RX天线接收两个TX天线的TX信号如图所示图1（b）。RX信号由两个本地载波频率向下转换，即:和 ，和两个下变频信号由表示和获得，分别。这两个信号下变频和输入两个ñ- 点的FFT，以便解调OFDM调制码元，然后两个在解调码元的副载波TX天线的子块一个和乙用和由两个ñ-点FFT输出，分别。通过执行Alamouti解码和 ，估计的象征终于发现。

3.传统分布式alamouti编码OFDM的信号结构

本节介绍了传统分布式alamouti编码OFDM的信号结构。数字2示出了传统的分布式Alamouti的编码OFDM的OFDM符号结构[9-11]。在传统的分布式Alamouti的编码OFDM，Alamouti码对被映射到连续的副载波就像典型空频Alamouti码结构[15]，即和将 在哪里和的两个数据符号子块和是复共轭算子。

在RX端，对两个RX信号执行两个FFTs和通过单独地同步到两个异步TX天线的载波频率和时间延迟，以及两个FFT输出和表示为 在哪里和表示信道衰落的系数副载波的从TX天线子块一个和乙分别为,和合同条款是什么是ICI系数。我们假设和是独立的，并按照零均值，单位方差的复高斯分布。期限ε在（2）和（3）在两个TX天线之间的归一化FO，即， ，在哪里是子载波间隔。该ICI系数的资料如下[16]：

对于传统的分布式Alaomouti解码编码OFDM的执行方式和 。该数据符号对应的标准化决策变量(DV)用如下获得：

4.提出的方案

在接收机端该方案包括三个主要阶段：（1）初始检测阶段：FADAC OFDM的Alamouti的解码（2）RIC算法使用的初始检测（1）（3）PMLD局限于低可靠性的决策变量

以下小节分别解释这三个阶段。

4.1。初始检测阶段：FADAC OFDM

在FADAC OFDM中，在TX端，与传统的分布式alamouti编码OFDM相比，具有较好的实时性ñ总副承运人被适当地分为根据信道的选择性进行子块，然后逐块应用频率反转Alamouti码，即将Alamouti对映射成与各子块中心频率对称的“镜像”，如图所示3。因此，和对于设置如下：

提出的方案基本上采用了FADAC OFDM的组合方案[7用于初始检测。在接收器侧，2点的FFT被执行和如在传统的分布式Alamouti的编码OFDM和两个FFT输出信号作为和得到了。然后,要点子群的和表示为

我们进一步考虑TO（定时偏移）两个TX天线之间的RX信号之间，这已经不是在以前的作品[被认为13，14]。让表示TO，我们认为OFDM符号持续时间Ť与[17]。期限τ在（7）和（8）表示归一化到，即 。条款在（7),在（8）表示的相位旋转副载波的子块在频域由于τ和θ是计算 。

中描述的FADAC OFDM的Alamouti译码7]的执行和如图所示4然后，归一化的DV和对应于数据符号和得到了。通过Alamouti信解码描述7]中，归一化的DV和可得:

有关FADAC OFDM的Alamouti的解码的详细信息，请参见[7]。

以下4.4.1。将FADAC OFDM扩展为双RX天线系统

同时，为了满足5G标准的要求，我们考虑采用两个TX天线和两个RX天线的FADAC OFDM。本系统的整个过程与之前的系统基本相同，即两个TX天线和一个RX天线，只是通道数量和FFT输出数量随着RX信号的增加而增加。因此，四个FFT输出表示为 在哪里 和 分别表示FFT输出和AWGN信号在所接收的RX信号的Vth RX天线( ）和通过的载波频率下变频TX天线，即（ ）和 表示之间的信道系数TX天线和VRX天线。规范化追根和如下获得[15]：

一个ccording to increase of the number of RX antennas, 3 dB gain is obtained compared with two TX antennas and one RX antenna, as is well known [15]。

4.2。RIC算法

初始检测完成后，执行RIC算法。首先，估计的剩余ICI项表示和为了消除在FFT输出信号ICI元件产生和 ，分别。所估计的剩余ICI项和表示为 在哪里和是的重构（估计）版本和基于所述Alamouti的解码的数据符号并且在图的发射机结构3。假使，假设ε，τ和θ和信道系数和是已知的RX侧。我们更新和通过和这意味着剩余的ICI取消的版本和 ，分别，然后，我们执行的Alamouti解码（9）和（10）再次更新和 。

与之前的FADAC OFDM迭代RIC方案不同，在[13，14]，所提出的方案进行的RIC只是一次较少的计算和更少解调延迟其是在5G系统的一个关键问题。为了减少这种等待时间，需要只是一个单一的时间RIC算法。然而，应用RIC算法只是一个单一的时间不能达到免费ICI级的性能。为了改善这种情况，我们执行的，而不是在复杂的连续干扰消除算法PMLD [14]。

4.3。PMLD受限短，可靠的决策变量

在单次RIC阶段之后，在最后一阶段执行限定于低可靠DVs符号的PMLD，以提高性能。为了减少计算负载，我们只选择将最不可靠的DVs作为PMLD的目标符号集。该算法的候选符号集的选择准则是基于和由每个符号的DV的总平均功率归一化。更具体地说,和对于和进行计算，分别为 在哪里是DV的载体，即， ， 为复值的实部表示期望算子。为了显示是否和反映DV的可靠性好，的累积分布函数（CDF）和同 ， 和20分贝的标准化FO和当每个DV被正确地估计，并且反之亦然示于图五。

从图五时，由RIC格式估计的符号不正确的概率约为90%和是小于0.5。在另一方面，由RIC方案估算符号是正确的概率小于15百分位具有相同的条件。这意味着，几乎估计误差的发生时和小值。此外，该估计是不正确的概率几乎是不变的和ε。因此，我们得出结论，和可作为DVs可靠性的简单指标。

基于上述观察，PMLD算法是使用执行和通过以下步骤：(我)第1步：用于设计变量的PMLD分类：分类所估计的向量DV作为两个矢量，即长度为中号和长度为在哪里是向量的互补集吗 。的元素都是分类符号所对应的中号最低限度和 。与此同时,其余的可靠性高的符号，即: ，在此步骤中确定为最终检测符号。(2)步骤2：PMLD：在该步骤中，PMLD只是为了与可靠性低的设计变量进行，即， 。用PMLD检测符号矢量如下获得： 在哪里C为数据符号的星座点集，和是的FFT输出向量和 ，即， 和 ，分别与和是的重建版本和假定所发送的数据矢量是 。请注意(15）是不切实际的高。因此，我们采用以下三种方法来获得合理的复杂性。（1）我们忽视术语（或术语 ）。这是因为它是直观的，这两个方面都是高度冗余的，由于事实上，这两个和从共同的接收信号被获得。（2）我们执行ML搜索Ĵ离初始检测点最近的星座点，而不是对集合中所有的星座点进行穷举搜索C。因此，我们只扫描空间中的候选符号向量因此复杂性降低将是巨大的用于高阶调制。（3）正如我们依次扫描候选符号矢量空间一个接一个，前一个候选符号向量和当前符号向量之间只有一个元素差异。因此,对于生成（要么 ）在（15)，我们只需要生成新添加的信号分量，然后递归替换之前添加的分量。具体而言，更新(7）和（8），即和 ，只有两个符号改变是必需的，更新ICI项，ñ减法和加法是必需的，因为我们已经在RIC阶段重建ICI项，我们将使用它们作为递归更新的初始值。总体而言，忽略符号变化是可以忽略不计，添加所需的提议PMLD方案。

5.模拟结果

FADAC OFDM在[6]及其修改版本在[13，14一直]已经集中相比前分布式Alamouti的编码OFDM方案，例如在[的那些五] 要么 [9]。因此，在本文中，我们重点提出的方案与基本FADAC OFDM [对比6]和具有SIC的FADAC OFDM [14]。我们排除了具有SIC的FADAC OFDM [13]的升级版本为[14]工作好得多。所提出的方案，就在于功能的主要优点在于它需要RIC一次。因此，对于相同的基础上进行比较，SIC迭代数目通常设置为1。

数字6示出了用于延迟扩展的各种情况的定时偏移平面比较在频率偏移和方案的BER性能同= 20分贝。我们一般设置ñ = 256 and use QPSK constellation. For the PMLD in the proposed scheme, we set和中号 = 4 which needs a marginal computation overhead compared to the computations for the interference reconstruction in the RIC stage. Regarding the multipath profile for generating和 ，多路径的数目是8和它们的延迟在均匀地分布 。保护间隔设置为大于 。该subcarrier spacing is set to 15 kHz which is taken from long-term evolution (LTE) standard [18]。子块的大小根据时延扩展而变化的，由[7]。

我们使用图例中的每个方案的压缩标签:“(1)”对于FADAC OFDM，因为它只使用了图中的阶段(1)4，“(1) + (2)” for FADAC OFDM with SIC as it corresponds to the stages (1) and (2) in Figure4和“(1) + (2) + (3)” for the proposed scheme. For FADAC OFDM with SIC “(1) + (2),” the adaptive selection (AS) mode for interference cancellation in [14] is employed and thus, the RIC stage outperforms that of the proposed scheme although we specify it as “(1) + (2)” for easy expression. The conventional space frequency Alamouti-coded OFDM with the label还包括以供参考。

ñote that although the FADAC OFDM with SIC “(1) + (2)” achieves the substantially improved performance compared to the basic FADAC OFDM, it still degrades significantly for larger FOs. Meanwhile, except the severely selective fading (say the case with ）该方案实现了对多种FO的近乎无ICI性能。这证实了在该方案的最后阶段PMLD以及修复这并没有固定在RIC阶段的错误。

还要注意的是影响性能的主要因素是在两个TX天线之间FO而的BER几乎不考虑定时偏移（TO）的。因此，对于更清晰的视野，该BER曲线在二维绘制为FO的函数对于衰落信道的选择性的两种情况。作为一个温和的选择性衰落的情况下，我们设置在图7作为一个严重选择性衰落的情况，我们设置在图8。值得注意的是，在严重选择性衰落信道下，该方案显著地扩展了无icilevel的FO范围，即FO = 0.4 for 。此外，即使在较小的FO范围内，所提出的方案与其他两种方案也存在相当大的性能差距。

6。结论

我们提出了一个新方案，该方案包括RIC和PMLD在FADAC OFDM用于分布式天线系统的频率和定时是异步的。从仿真结果中，我们表明，RIC和PMLD额外的改进可以以可接受的复杂度大大加快。该方案实现了与更广泛的FO和TO的近乎无ICI性能。此外，所提出的方案实现了与在相当选择性衰落信道相对大的农民组织邻近自由ICI-性能。

数据可用性

用于支持本研究结果的matlab数据包含在补充信息文件中。

利益冲突

作者宣称，有兴趣就本文发表任何冲突。

致谢

这项工作是由科学，信息通信技术和未来规划部的DGIST R＆d项目，韩国（19-IT-01），脑韩国21 Plus计划（22A20130012814号），韩国国家研究基金会资助的，（支持NRF）和2018年岭南大学研究资助。

补充材料

（1）“部分ML FADAC mfile.zip”文件是用于模拟源代码;（2）“figures.zip”文件是胶乳格式图文件（.EPS）。（补充材料）

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