技术领域
[0001] 本
发明涉及大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output，MIMO)系统的上行链路多用户MPSK信号块的联合译码方法，尤其是涉及第五代移动通信系统(5G)标准化
进程领域应用
压缩感知技术的大规模MIMO系统译码(或称为信号检测)方法。
背景技术
[0002] 在基站配置了大量天线的大规模MIMO系统既能提高系统
频谱效率，又能降低系统的发送功率，普遍认同其是未来5G通信系统中一项关键技术。大规模MIMO系统在正式商用之前还有一系列难题需要攻克，例如，信道估计技术、
硬件不匹配问题和低复杂度的信号检测方法。特别是大规模天线系统需要有可靠而有效(计算复杂度小)的信号检测方法。
[0003] 虽然最大似然联合信号检测方法是最优的解码策略，但其复杂度随着发送天线数和
星座图的维数指数增长，从而该方法不适宜用于实际系统。另外，虽然
最小均方误差(minimum mean-square error，MMSE)和迫零信号检测方法的计算复杂度比最大似然检测方法小，但其检测性能却下降了很多。大规模MIMO系统基站天线数目远远超过了传统MIMO系统使用的天线数，另外，基站上行链路会同时接收到多个用户发送的信号，而且在一个信道相干时间内，每个用户会向基站发送多个信号，因此，在块衰落无线信道场景里基站需要解决的是一个多用户信号块的联合检测问题，然而，未有基于压缩感知技术的大规模MIMO系统上行链路多用户信号块的联合译码方法先例公开，更没有应用2D-SL0(two-dimensional smoothed L0algorithm)重构
算法的大规模MIMO系统多用户信号块的联合译码方法先例公开。
发明内容
[0004] 本发明的目的是在块衰落无线信道场景里为大规模MIMO系统提供一种上行链路多用户MPSK信号块联合译码方法。
[0005] 为了实现上述目的，本发明提供一种大规模MIMO系统上行链路多用户MPSK信号块联合译码方法，其特征在于，该方法包括：
[0006] 步骤11，运用
输入信号属于一个离散有限符号集的先验信息，将输入信号在符号集里进行稀疏表示；
[0007] 步骤12，将多用户信号块的联合译码建模为二维稀疏二值信号{0,1}重构，并通过2D-SL0重构改进算法实现该多用户信号块的联合译码。
[0008] 优选地，在步骤11中，每一个输入信号是离散有限星座图里的一个元素，从而每个输入信号可在符号集里稀疏表示为：
[0009]
[0010] 其中 代表第j个小区第m个用户的第n个信号， 表示离散有限符号集， 指的是稀疏表示向量；若 则稀疏向量的元素值
为1，反之，其值则为0(1≤i≤Q)。
[0011] 优选地，在步骤12中，将多用户信号块的联合译码建模为二维稀疏二值信号{0,1}重构的方法包括：
[0012] 在步骤11的
基础上，第j个小区中全部K个用户的信号块可稀疏表示为
[0013] Xj＝Bsδj；
[0014] 其中 是 一个块对
角矩阵 ，KQ ×N维矩阵δj的第n 列为N表示每个用户发送信号的数目；
[0015] 由于第j个小区基站的接收信号可表示为
[0016]
[0017] 因此，信号块的译码可建模为二维稀疏二值信号{0,1}的重构，即
[0018]
[0019] 这里
[0020] 优选地，在步骤12中，通过2D-SL0重构改进算法实现该多用户信号块的联合译码的方法包括：
[0021] 步骤121，输入观测信号Yj，
观测矩阵A，单位阵ΙN，
阈值σmin，收缩因子ρ，步长μ和
迭代次数P；
[0022] 步骤122，令
[0023] 步骤123，如果σ≥σmin，则顺序执行(Ⅰ)和(Ⅱ)；否则，执行步骤124；
[0024] (Ⅰ)在可行解集{δj|Yj＝AδjΙN}上，从初始解 开始通过如下的P次最速下降算法，最大化目标函数
[0025] (a)设置矩阵Δ的元素值为
[0026] (b)令 然后通过 将 投影到其可行解集上；
[0027] (Ⅱ)令σ←ρσ，并返回到步骤123；
[0028] 步骤124，比较矢量 中元素值的
实部，并将具有最大实部的元素设置为1，而其余元素设置为0，其中，1≤m≤K和1≤n≤N；
[0029] 步骤125，计算并输出
[0030] 与
现有技术相比，本发明提供的多用户MPSK信号块联合译码方法运用二维
稀疏信号重构算法2D-SL0的改进算法，能够实现多用户MPSK信号块的联合译码。该方法计算复杂度低，易于实现。
[0031] 本发明的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
[0032] 附图是用来提供对本发明的进一步理解，并且构成
说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明，但并不构成对本发明的限制。在附图中：
[0033] 图1是说明本发明的一种大规模MIMO上行链路多用户MPSK信号块联合译码方法实施步骤的
流程图；
[0034] 图2为运用改进的2D-SL0压缩感知重构算法的信号块译码方法(标记为本发明提供的方法)检测不同PSK调制信号的性能(误比特率BER)曲线图。
具体实施方式
[0035] 以下结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明，并不用于限制本发明。
[0036] 本发明提供一种大规模MIMO系统上行链路多用户MPSK信号块联合译码方法，该方法包括：
[0037] 步骤11，运用输入信号属于一个离散有限符号集的先验信息，将输入信号在符号集里进行稀疏表示；
[0038] 步骤12，将多用户信号块的联合译码建模为二维稀疏二值信号{0,1}重构，并通过2D-SL0重构改进算法实现该多用户信号块的联合译码。
[0039] 为了更好的理解本发明
实施例的内容，首先详细介绍本发明实施例的系统模型。考虑一个多小区大规模MIMO系统上行链路的场景，每个目标小区与L-1个相邻小区共享同一段频带，每个小区有一个M根天线的基站和K(K＜＜M)个单天线用户。
[0040] 从第i个小区中第k个用户到第j个小区基站的上行链路信道矢量可表示为[0041]
[0042] 其中gjik是快衰落矢量，其元素是均值为0方差为1的独立同分布复高斯变量，大尺度衰落因子βjik描述了准静态阴影衰落和路径损耗，因此，从第i个小区中全部K个用户到第j个小区基站的上行链路信道矩阵可表示为
[0043] Hji＝GjiDji (公式2)
[0044] 其中Hji＝[hji1,…,hjiK]，Gji＝[gji1,…,gjiK]和
[0045] 在块衰落信道模型的场景里，第j个基站的接收信号可写为
[0046]
[0047] 其中 表示上行
信噪比， 中的行向量表示第i个小区中用户发送的信号， 表示复数加性高斯白噪声。
[0048] 本发明实施例公开的一种大规模MIMO系统上行链路多用户MPSK信号块联合译码方法，主要包括如下步骤：
[0049] 步骤一、MPSK信号在有限符号集上的稀疏表示。既然每一个输入信号是离散有限星座图里的一个元素，从而每个输入信号可在符号集里稀疏表示为：
[0050]
[0051] 其中 代表第j个小区第m个用户的第n个信号， 表示离散有限符号集， 指的是稀疏表示向量，若 则稀疏向量的元素值
为1，反之，其值则为0(1≤i≤Q)。
[0052] 步骤二、将多用户MPSK信号块的联合译码建模为压缩感知
框架里的二维稀疏二值信号{0,1}重构。在(公式4)单个信号稀疏表示的基础上，第j个小区中全部K个用户的信号块可稀疏表示为
[0053] Xj＝Bsδj (公式5)
[0054] 其中 是一个块对 角矩阵 ，K Q×N维矩阵δj的第n 列为N表示每个用户发送信号的数目。由于第j个小区基站的接收信号
可表示为
[0055]
[0056] 因此将(公式5)代入(公式6)之后，信号块的译码可建模为二维稀疏二值信号{0,1}的重构，即
[0057]
[0058] 这里
[0059] 步骤三、运用改进的2D-SL0重构算法对多用户MPSK信号块联合译码。依据(公式7)的线性方程，运用改进的2D-SL0重构算法对多用户信号块联合译码的步骤为：
[0060]
[0061]
[0062] 为了实现上述目的，本发明提供一种大规模MIMO系统上行链路多用户MPSK信号块联合译码方法，其特征在于，该方法包括：
[0063] 步骤11，运用输入信号属于一个离散有限符号集的先验信息，将输入信号在符号集里进行稀疏表示；
[0064] 步骤12，将多用户信号块的联合译码建模为二维稀疏二值信号{0,1}重构，并通过2D-SL0重构改进算法实现该多用户信号块的联合译码。
[0065] 优选地，在步骤11中，每一个输入信号是离散有限星座图里的一个元素，从而每个输入信号可在符号集里稀疏表示为：
[0066]
[0067] 其中 代表第j个小区第m个用户的第n个信号， 表示离散有限符号集， 指的是稀疏表示向量；若 则稀疏向量的元素值
为1，反之，其值则为0(1≤i≤Q)。
[0068] 优选地，在步骤12中，将多用户信号块的联合译码建模为二维稀疏二值信号{0,1}重构的方法包括：
[0069] 在步骤11的基础上，第j个小区中全部K个用户的信号块可稀疏表示为
[0070] Xj＝Bsδj；
[0071] 其中 是一个块对 角矩阵 ，KQ×N维矩阵δj的 第n 列为N表示每个用户发送信号的数目；
[0072] 由于第j个小区基站的接收信号可表示为
[0073]
[0074] 因此，信号块的译码可建模为二维稀疏二值信号{0,1}的重构，即
[0075]
[0076] 这里
[0077] 优选地，在步骤12中，通过2D-SL0重构改进算法实现该多用户信号块的联合译码的方法包括：
[0078] 步骤121，输入观测信号Yj，观测矩阵A，单位阵ΙN，阈值σmin，收缩因子ρ，步长μ和迭代次数P；
[0079] 步骤122，令
[0080] 步骤123，如果σ≥σmin，则顺序执行(Ⅰ)和(Ⅱ)；否则，执行步骤124；
[0081] (Ⅰ)在可行解集{δj|Yj＝AδjΙN}上，从初始解 开始通过如下的P次最速下降算法，最大化目标函数
[0082] (a)设置矩阵Δ的元素值为
[0083] (b)令 然后通过 将 投影到其可行解集上；
[0084] (Ⅱ)令σ←ρσ，并返回到步骤123；
[0085] 步骤124，比较矢量 中元素值的实部，并将具有最大实部的元素设置为1，而其余元素设置为0，其中，1≤m≤K和1≤n≤N；
[0086] 步骤125，计算并输出
[0087] 本发明提供大规模MIMO系统的一种多用户MPSK信号块联合译码方法。提供的方法采用压缩感知理论中的二维稀疏信号重构算法2D-SL0的改进算法，能够实现多用户MPSK信号块的联合译码。该方法计算复杂度低，易于实现。
[0088] 为了验证本发明方法的有效性，做了如下仿真试验。所考虑的场景系统参数是：7个小区使用相同的频带、基站天线数为256、每个小区用户数为20以及用户信号长度N为200。采用理想的信道状态信息，图2为运用改进的2D-SL0压缩感知重构算法的信号块译码方法检测不同PSK调制信号的性能曲线图，从图中可以看出本发明提供的信号块译码方法在15dB信噪比时检测QPSK信号块能达到接近10-5的误比特率，在20dB信噪比时检测8PSK信号块能达到高于10-4的误比特率。
[0089] 以上结合附图详细描述了本发明的优选实施方式，但是，本发明并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明的技术构思范围内，可以对本发明的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本发明的保护范围。
[0090] 另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合，为了避免不必要的重复，本发明对各种可能的组合方式不再另行说明。
[0091] 此外，本发明的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本发明的思想，其同样应当视为本发明所公开的内容。
