认证考试多符号差分空时编码协作技术的研究

认证考试多符号差分空时编码协作技术的研究 多符号差分空时编码协作技术的研究 专业:通信工程专业 学生: 指导教师: 摘要:为了克服多输入多输出(MIMO)技术在实际应用中所遇到的困难，本文提出将 Alamouti空时编码技术与放大协作技术相结合的 方案 气瓶 现场处置方案 .pdf气瓶 现场处置方案 .doc见习基地管理方案.doc关于群访事件的化解方案建筑工地扬尘治理专项方案下载 。并且将重点放在差分空时编码与AF 协作通信相结合，搭建单跳单中继协作通信模型，对所提出的方案进行仿真验证，并分别 与传统的空时编码技术和协作分集技术进行比较。 关键词:多输入多输出技术;空时编码;协作技术;多符号差分检测。 中图分类号:TN911 Research on Cooperation Technology for Multi-symbol Differential Space-time code Abstract: In order to overcome the problems which multiple-input multiple-output (MIMO) in the actual application ,this paper put the emphasis on the combination of technology has differential space-time code and AF cooperation communication. In order to validate the above system, we develop simulation system which is proposed for one hop single relay cooperation communication model, comparing with the traditional space-time code technology and cooperation diversity technology, respectively. Keywords: MIMO; space-time coding ; Cooperation Technology; MSDD Classification: TN911 1 引言 [1]通常，MIMO技术利用时域和空域联合编码，可获得分集增益和编码增益。首先，为避免信道估计带来的成本，可将差分调制引入MIMO技术，得到无需信道估计的差分空时编码。其次，在实际无线通信过程中，由于体积、重量等的限制，终端很难配置多根天线。所以协作分集技术应运而生，这种技术利用无线通信的广播特性，各协作节点共享彼此天线和其它资源，构成虚拟MIMO系统，获得更高分集增益。 对于差分编码技术,一般采用差分检测进行信号的恢复。然而传统单符号差分检测与相关 [2]检测存在3dB的性能差距。一般情况下，我们采用多符号最大似然检测(MSDD—ML)缩短差距，但这种算法复杂度随着调制星座点数和天线数增加呈指数增加，所以我们提出多 [3-8]符号差分球形译码(MSDSD)减小复杂度。仿真结果 表 关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf 明，MSDSD能很大程度上减小ML检测的复杂度，且接近ML检测的性能。 差分空时编码协作技术能够极大程度上改善系统性能，在未来无线通信中将获得越来越重要的应用。 2 基于Alamouti空时编码协作通信的信道模型 放大模型只需要对经过协作点的通信信息进行单纯的放大处理，因此它对协作点的设备以及性能要求比较低，极易实现，所以在目前的通信系统中使用的范围比较广泛。本章就是采用放大转发的协作方式，将其与两发一收的空时编码方式结合，研究通信系统的性能。Alamouti空时分组发需要两根发射天线。而在经典的S-D-R(Source-Relay-Destination)模型下，源节点配置多根天线以实现空间分集是有可能的，(例如在蜂窝网的下行链路，基站有条件实现多根天线的配置)而在源节点与目的节点之间使用一个协作点以实现在信道条件差的时候对通信系统性能的改善。其模型如图2.1所示: hSD1 hSR1 hRDSD RhSR2 hSD2 图2.1 基于Alamouti空时编码单中继AF协作通信模型 在该模型中，源节点具有双发射天线，中继节点和目的节点均为单天线节点，各节点之 间的信道参数如上图所示，系统采用Alamouti空时分组编码方案，传输矩阵为: *，，ss,12………………………………………..(2.1) S,,,*ss21，， 传输方案如下所示: 表2.1 基于Alamouti空时编码单中继AF协作通信传输方案 节点 源节点S 中继节点R 目的节点D 时隙 T1 S和S Listion Listion 12 T2 -S*和S* Listion Listion 21 T3 _ G*y G*y RDR1RDR2 T4 _ Listion Listion 源节点的两根发射天线——天线1和天线2按照式(2.1)发射矩阵发送信号:第一个时隙天线1发送在S，天线2发送S;第二个时隙天线1和天线2分别发送-S*和S*。此时， 1221R和 D都只保持接收状态。紧接着的两个时隙，S不再发送信号，中继节点接收信息完毕，对第一、第二时隙接收到的信号放大G倍后分别在第三、第四时隙进行转发，其中，RD PG,………………………………….(2.2) 2gPN，10 其值主要由S与R之间的衰落系数以及噪声功率决定。 此时目的节点D既接收完来自S的信号，也接收完来自目的节点D的信号，并且按照某种结合方式进行合并。这里我们采用最简单的等增益合并方式。假设信道为准静态瑞利衰落信道，则每个信道状态至少在连续的两个时隙内是保持不变的。 3 差分空时编码与非相干检测 差分技术的引用能够很好地避免信道估计带来的成本损失。本节主要将差分空时编码技术与非相干检测技术引用到上节介绍的编码协作模型中，整体框图如图3.1所示: Alamouti空时 信息源 调制器差分编码 源节点发射 编码器 接收端检测接多符号差分检解调 目的节点接收 放大转发协作 收 测 图3.1 基于Alamouti差分空时编码协作通信流程图 3.1 差分编码以及发射过程 根据上面提到的基于Alamouti空时编码单中继AF协作通信模型，进行公示推导。首先，将经过Alamouti空时编码器的符号进行差分编码。编码方式为: ……….……...............................................(3.1) S,SVtt,1t V代表当前时刻经过经过Alamouti空时编码器编码的空时矩阵，S代表经过差分后t时刻要tt ，，1/2,1/2发射的编码矩阵。假如为BPSK调制，则:为初始矩阵，不携带任S,,,01/21/2，， 何的数据信息。差分编码之后，码字分别从两个天线上发送出去。例如当t=1时，设差分后 *，，s,s12S,SV,的矩阵为，则发射过程如下: ,,101*ss21，， 第一、 第二时隙，中继节点R接收到的来自源节点S的信号分别为: yhshsn,，， …………..……………..(3.2)SRSRSRR111221 yhshsn,,，，** ………………….… (3.3)SRSRSRR212212 与此同时，R接收来自S的信息为: yhshsn,，， …………….……. (3.4)SDSDSDD111221 ………………..… (3.5)yhshsn,,，，**SDSDSDD212212 第三和第四时隙，源节点S停止发送信息，R将接收到的信息进行放大后，转发给目的节点D。此时目的节点D在两个时隙接收到来自R的信息为: ………………. (3.6)yhGyn,，RDRDRDSRD113 ……………………..(3.7) yhGyn,，RDRDRDSRD224 则目的节点D在前四个时隙接收到的总的信息量分别为第一时隙和第三时隙合并、第二时隙和第四时隙合并。这里我们采用最简单的等比增益合并方式，整理得: (3.8)yhGhhshGhhsGhnn,，，，，，()()combSDRDRDSRSRRDRDSRRDRDRD111122213 (3.9)yhGhhshGhhsGhnn,,，，，，，()*()*combSDRDRDSRSRRDRDSRRDRDRD211222124 令: …………………….(3.10)HhGhh,，111SDRDRDSR …………………...(3.11)HhGhh,，222SRRDRDSR nGhnn,， ………………………...(3.12)113RDRDRD nGhnn,， ..……………………….(3.13)224RDRDRD 则合并信号可以表示为: yHsHsn,，， ……………………..(3.14)comb111221 yHsHsn,,，，** …………………….(3.15)comb212212 由此可以看出以上两式可以形成Alamouti发射分集标准形式。 3.2 非相干检测技术 使用差分编码就可以使用非相干检测技术来减少信道估计带来的成本损失。这节主要介绍应用于差分编码的非相干检测技术。 根据文献[2]推导出的最大似然多符号差分检测的判决式: ，,lt1，1NN^2S,argmin||R[l，t,1],(V[m])，R[i，t,1]||ML……………(3.16),,,F,...,SSt，1t，N,1,，1ili,，mit 这里R和V[m]均代表单符号。经过证明，此公式同样适用于空时矩阵，即此时R和V[m]均tt为矩阵形式。其中，R由接收到的合并信号组成。由公式可以看出，差分检测并不需要知道t 信道信息。为了更好说明R矩阵形式，以单符号为例。当N=1时，公式(3.16)化简为:t ^2S,argmin||R[t，1],V[t，1]，R[t]||ML……………………….(3.17)FS,...,St，1t，N yy，，combtcombt2123,,，则: 此为单符号差分检测。其中，若Rt[],,,yycombtcombt222,，， yy，，combtcombt2121，,t,2() …….........……………(3.18)Rt[1]，,,,yycombtcombt222，，， y0，，comb1当t=1时，R[1],。V[t+1]对应的调制星座，通过逆映射，便可得到调制之前的,,y0comb2，， 二进制比特流。 4 仿真性能图 4.1 编码协作技术性能仿真 为了说明编码协作技术对系统的性能改善，文中使用在已知信道信息情况下编码与协作的仿真。通过仿真结果，验证了该协作系统的性能。如图4.1和图4.2所示。仿真均建立在慢衰落的瑞利信道上，总帧数为120，000，并且假设已知信道信息。仿真目的主要为了验证通过编码技术与放大协作技术相结合后，性能的改善。 010放大转发理论值放大转发理论值Alamouti QPSK(2TX 1RX)AlamoutiBPSK(2TX 1RX)-1-110AF with codeAF with code10 -210-210 -310ber-310-410 -410-510 -6100246810121416182002468101214161820P/N0(dB)SNR(dB) 图4.1 BPSK调制在AF 协议 离婚协议模板下载合伙人协议 下载渠道分销协议免费下载敬业协议下载授课协议下载 和空 图4.2 QPSK调制在AF协议和空 时编码协议不同方式误码率仿真图 时编码协议不同方式误码率仿真图 图中给出了用BPSK和QPSK两种不同调制方式下，直接进行放大处理、只经过标准Alamouti编码处理和放大与编码相结合三中情况下的误比特曲线。由仿真图可以看出，无论在哪种调制方式下，在大信噪比的情况下，采用AF协作通信模型的性能要明显好于只放大或者只编码的情况。这里需要指出的是，在低信噪比，例如5dB以前，AF协作方式的性能和标准的Alamouti编码方式相比，没有明显优越性，甚至误码率会高。这是因为AF协作的中继节点到目的节点的放大因子G取值由式(2.2)所决定。 RD 当信噪比较低时，G的取值会比较小，主要放大了噪声。反而使放大后有用信息的功RD 率相对总功率降低，噪声功率相对较高，造成误码率值反而升高。这在编程仿真过程中通过观察G在不同信噪比情况下的取值，体现的很明显。这就反映出单纯放大协作的一个弊端，RD 因此需要其他技术进行改善。 4.2 多符号差分检测技术的仿真 前面已经指出，信道信息不一定都能够很好的获得，且单符号差分检测与相干检测相比，存在较大的性能损失。而多符号差分检测在一定程度上可以改善其信噪比损失。本节主要对差分检测性能仿真做出分析。图4.3和图4.4主要是针对于相干检测和单符号差分检测性能比 -3较。由仿真结果可以看出，不论是BPSK还是QPSK调制，在误码率为10时，单符号差分检测的性能都将近低于相干检测3dB。与我们第3章推导的理论相符合。 Alamouti cooperation with codeQPSK ML=2AF cooperation with AlamoutiBPSK ML=2-1-11010 -2-21010 berber-3-31010 -4-41010 0246810121416182002468101214161820SNRSNR 图4.3 基于BPSK下放大空时编码协 图4.4 基于QPSK下放大空时编码协 作相干检测与非相干检测误码率仿真 作相干检测与非相干检测误码率仿真 图4.5是针对于多符号检测技术的性能仿真。比较在不同的分组长度下，符码率的改善。 BPSK ML=4 BPSK ML=3-110BPSK ML=2 -210 ber -310 -410 02468101214161820SNR 图4.5 基于BPSK不同分组长度的放大转发编码协作技术的检测 由上图可以看出，随着分组长度的变长，在高信噪比下，误码率会有下降，性能改善。随着仿真点数的增加，这种趋势会更加明显。然而，随着分组长度的增加，最大似然检测的复杂度越来越大，会随着分组长度成指数关系增加。于是，使用球形译码方式降低复杂度，方法如文献[3-8]，这里不作重复。只给出基于深度优先球形译码和最大似然在分组长度为N=3时误码率仿真结果以及复杂度图形，复杂度是根据检测时访问的节点数获得。如图4.6和图4.7所示。最大似然算法是进行穷搜索，可以看出他的复杂度并不随着信噪比的增大而有所减小。而球形译码，随着信噪比的增大，复杂度成指数形式降低，明显看出优越性。进一步得出，球形译码并没有明显降低检测质量，而复杂度却明显减少，是一种次优的检测方式。 the points of simulating4BPSK SD N=3MSDSD N=33.8BPSK ML=3-1MSDD-ML N=3103.6 3.4 3.2-2oint10p3ber simulate2.8-32.610 2.4 2.2-4102051015202502468101214161820SNRSNR 图4.6 基于BPSK调制在AF协议下分 图4.7 基于BPSK调制在AF协议下差 分空时编码N=3时SD和ML性能比较 分空时编码N=3时SD复杂度变化曲线 应该注意到，不同的调制方式对误码率也有一定的影响。图4.8即是在相同条件下分别才有BPSK和QPSK调制误码率变化曲线。 QPSK ML=2BPSK ML=2-110 -210 ber -310 -41002468101214161820SNR 图4.8 BPSK与QPSK在分组长度为2时的性能比较 仿真结果很清晰的表明BPSK调制下的误比特性能明显优于QPSK调制。首先，因为BPSK每一个比特代表相应的符号，误码率等于误符号率。而QPSK调制时每两个比特映射成相应的符号，误码率大于误符号率。而且，QPSK在进行差分的时候可能会出现符号溢出的现象，即差分后的符号并不在映射星座集上。这些都是导致QPSK误比特率较低的原因。 5 总结 初级经济法重点总结下载党员个人总结TXt高中句型全总结.doc高中句型全总结.doc理论力学知识点总结pdf 与展望 空时编码协作技术以其独有的优越性，越来越受到高速发展的通信行业的青睐，如何能 更加完善编码与协作通信的结合成为近年来研究的重点，不同的协作方式也应运而生，例如 OFOM系统下的AF和DF协议，Turbo码的协作协议，以及各种空时编码与不同的协作方式 相结合。现今许多研究者在协作模型的基础上提出协作网络编码技术。与传统的协作相比， 能更大程度上节约系统资源，并获得较好的系统性能。 本文主要对基于单中继的AF放大转发空时编码技术做了简单的介绍，从理论和仿真做 出比较客观的分析，比较了放大协作与编码技术相结合与其各自技术的性能，以及检测端不 同符号分组长度对误码率的影响，还有在不同的调制方式下性能差异。结果表明，使用多符 号差分检测技术能够很大程度上改善编码协作系统的性能，在以后的通信技术发展上有很好 的应用前景。 参考文献 [1] 李颖, 谢显中, 王新梅. 空时码综述 [J]. 电子与信息学报, 2002, 24(12):1973-1979. [2] Feifei G, Cui T, Nallanathan, A, Tellambura, C. Maximum likelihood detection for differential unitary space-time modulation with carrier frequency offset [J]. IEEE Transactions on Commun. 2008, 56(11):1181-1891. [3] Pauli V, Lampe L. Multiple–Symbol Differential Sphere Decoding for Unitary Space–Time Modulation [J]. IEEE Globecom, 2005:1630-1635. [4] Pauli V, Lampe L, Huber J. Differential Space-Frequency Modulation and Fast 2-D Multiple-Symbol Differential Detection for MIMO-OFDM [J]. IEEE Transactions on vehicular technology, 2008, 57(1):297-310. [5] Malihe A, Aryan S M. Multiple-symbol Differential Detection: V-BLAST vs. Sphere Decoding [J]. IEEE CCECE, 2007:333-335. [6] Wang Li, Hanzo L. The Amplify-and-Forward Cooperative Uplink Using Multiple-Symbol Differential Sphere-Detection [J]. Signal Processing Letters, 2009:913-916. [7] Wang Li, Hanzo L. The Resource-Optimized Differentially Modulated Hybrid AF/DF Cooperative Cellular Uplink Using Multiple-Symbol Differential Sphere Detection [J]. Signal Processing Letters, 2009:965-968. [8] Li Li, Hanzo L. Multiple-Symbol Differential Sphere Detection Aided Successive Relaying in the Cooperative DS-CDMA Uplink [J]. IEEE WCNC, 2011:1875-1880.