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一种降低计算复杂度的方法以及串行干扰消除检测接收机与流程

发布时间:2019-07-13 00:08 来源:未知 编辑:admin

  本发明涉及一种降低计算复杂的方法及串行干扰消除检测接收机,用于下一代5G网络PD-NOMA系统中的下行链路移动终端。

  在频谱资源紧缺的今天,作为一项潜在的5G关键技术,PD-NOMA能很好地提高频谱效率。目前已经有研究验证了在城市地区采用NOMA的频效增益。PD-NOMA的基本思想是在发送端采用非正交传输,主动引入干扰信息,在接收端通过串行干扰删除(SIC)实现正确解调。虽然采用SIC接收机会提高设计接收机的复杂度,但是可以很好地提高频谱效率。NOMA的本质即为通过提高接收机的复杂度来换取良好的频谱效率,因此技术实现的难点在于是否能设计出低复杂度且有效的接收机算法。

  针对现有的SIC接收机的不足,为了降低NOMA实用性,我们希望通过优化移动终端侧的信道估计模块来降低NOMA-SIC进程的复杂度,在解调过程中节省功耗,保证功率效率,同时保持频谱效率。

  一种降低计算复杂的串行干扰消除检测接收机,包括k个用户信号排序模块和k级干扰消除模块,所述k为任意正数;每个干扰消除模块包括匹配滤波器,滤波检测器和再生器;所述滤波检测器在检测过程中通过确定每个用户对应的信号延迟、幅度和相位,并将其提供至再生器;所述再生器将接收到的信号重新调制并输入SIC过程,然后从原始接收信号中减去重建的用于消除干扰的接收信号,进而进入下一步迭代过程。

  一种降低计算复杂的方法,利用上述的串行干扰消除检测接收机,当接收天线将通过无线信道传输的包括多个用户信息和噪声的传输信号发送给串行干扰消除检测接收机时,串行干扰消除检测接收机首先通过用户信号排序功能模块将多用户信号按功率强弱依次排序,其次串行干扰消除检测接收机再通过k级干扰消除模块,从强信号到弱信号依次进行干扰消除。

  上述k级干扰消除模块从强信号到弱信号依次进行干扰消除中的第1级干扰消除功能的主要步骤为:

  (1)、用户1匹配滤波器将多用户信号r(t)中功率最强的用户信号y1过滤出来;

  (4)、信道估计器根据幅度a1、和扩频序列s1的信息再生出用户的时域估计g1;

  (5)再生器从多用户信号r(t)中减去时域估计g1,生成新的已清除用户1信号干扰的信号r1(t)给第2级。

  本发明提供的接收机通过基于功率的选择器,动态地选择了合适的信道估计器。在移动终端较多的情况下,节约能耗,提高能效和保障频谱效率。

  下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案,而不能以此来限制本发明的保护范围。

  如图1所示,一种降低计算复杂的串行干扰消除检测接收机,包括k个用户信号排序模块和k级干扰消除模块,所述k为任意正数;每个干扰消除模块包括匹配滤波器,滤波检测器和再生器;所述滤波检测器在检测过程中通过确定每个用户对应的信号延迟、幅度和相位,并将其提供至再生器;所述再生器将接收到的信号重新调制并输入SIC过程,然后从原始接收信号中减去重建的用于消除干扰的接收信号,进而进入下一步迭代过程。

  一种降低计算复杂的方法,利用上述的串行干扰消除检测接收机,当接收天线将通过无线信道传输的包括多个用户信息和噪声的传输信号发送给串行干扰消除检测接收机时,串行干扰消除检测接收机首先通过用户信号排序功能模块将多用户信号按功率强弱依次排序,其次串行干扰消除检测接收机再通过k级干扰消除模块,从强信号到弱信号依次进行干扰消除。

  上述k级干扰消除模块从强信号到弱信号依次进行干扰消除中的第1级干扰消除功能的主要步骤为:

  (1)、用户1匹配滤波器将多用户信号r(t)中功率最强的用户信号y1过滤出来;

  (4)、信道估计器根据幅度a1、和扩频序列s1的信息再生出用户的时域估计g1;

  (5)再生器从多用户信号r(t)中减去时域估计g1,生成新的已清除用户1信号干扰的信号r1(t)给第2级。

  例如,对于1个基站附近的设备,由于发射给边缘设备的信号需要更高的功率,所以在步骤(3)时可以使用低复杂度的信道估计器,来估计其接受到的功率较高的信号。而对于基站较近的设备,需要选择高复杂度的接收机来调解自己的信号。选择器可以在单独的SIC级别内动态地选择合适复杂度的信道估计器,以实现用户设备的正确调解。

  为了平衡复杂性和系统性能之间的折衷,我们提出了如图1所示的串行干扰消除检测接收机。在图1中,包括k个用户信号排序模块和k级干扰消除模块,k为任意正数;每个干扰消除模块包括匹配滤波器,滤波检测器和再生器;滤波检测器在检测过程中通过确定每个用户对应的信号延迟、幅度和相位,并将其提供至再生器;所述再生器将接收到的信号重新调制并输入SIC过程,然后从原始接收信号中减去重建的用于消除干扰的接收信号,进而进入下一步迭代过程。

  与常规SIC方法的主要区别在于我们在每个SIC检测级别采用了基于信号功率的选择器(SPBS)。SPBS的功能是根据每个SIC级别的设备发射功率在信道估计过程中灵活选择估计器。也就是说,对于位于基站附近的设备,由于发射给小区边缘设备的干扰信号具有较高的发射功率,所以可以使用低复杂度的估计器,估计校区边缘用户的干扰信号。在下一个SIC级别,SPBS可以选择一个相对复杂的信道估计器,用于距离基站相对较近的设备的串行干扰消除;最后选择最复杂最高的估计器来解调自己的信号。对于小区边缘用户,即使由基站分配了最高的发射功率,SPBS也可以在其单独的SIC级别动态地选择用复杂的信道估计器,以实现对边缘用户信号的正确解调。

  通过假设为每个NOMA对分配三个设备,图2所示部分介绍了蒙特卡罗仿真后能效指标。与常规SIC方案相比,所提出的串行干扰消除检测接收机在节能方面表现优越,其中能量效率随着NOMA用户配对数量的增加而增加。基于WFE的SIC在估计误差减小方面略逊于基于2*1WFE的SIC,然而前者具有较高的计算复杂度,其能量效率比后者的性能更差。相反,虽然基于MLE的SIC具有最低的计算复杂度,但与其他的相比,在估计误差降低方面表现不佳,需要分配更高的发射功率来增加信号与干扰和噪声比(SINR)来实现正确的解调。仿真结果再次证明,所提出的串行干扰消除检测接收机可以在每个SIC检测级别动态选择估计器,保证功率效率。

  以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明技术原理的前提下,还可以做出若干改进和变形,这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

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