FTN索引调制信号检测方法.pdf

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1、(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201911318338.0 (22)申请日 2019.12.19 (71)申请人 西安交通大学 地址 710049 陕西省西安市碑林区咸宁西 路28号 (72)发明人 李锋陈江涛张佳辰 (74)专利代理机构 西安智大知识产权代理事务 所 61215 代理人 弋才富 (51)Int.Cl. H04L 1/00(2006.01) H04L 1/20(2006.01) H04B 1/7105(2011.01) (54)发明名称 一种FTN索引调制信号检测方法 (57)摘要 一种FTN。

2、索引调制信号检测方法， 首先建立 了FTN系统信号检测的基本优化问题， 同时引入 索引调制原理用于附加信息传输， 并使得信号呈 现稀疏特性， 其次构建出混合高斯噪声下的FTN 传输系统的复杂概率分布模型， 然后根据变分推 理思想将复杂概率模型转变为简化求解模型， 最 后根据联合概率因子图和变分消息传递的计算 形式求解得到信号和信道信息的迭代闭式解， 运 用该闭式解迭代更新最终恢复得到满足迭代终 止条件的信号； 本发明检测方法误码率性能优于 所提到的其它方法， 且在不同加速因子下， 随着 传输速率的提高并未造成过多的误码率性能损 失， 对由FTN所致的码间干扰也有良好的抑制效 果， 且随着传输速。

3、率的提高， 抑制效果越好， 带来 的误码率性能增益越大。 权利要求书2页 说明书8页 附图3页 CN 110912651 A 2020.03.24 CN 110912651 A 1.一种FTN索引调制信号检测方法， 其特征在于， 包括下述步骤： (1)建立FTN系统信号检测的基本优化问题； 检测的最终目的是从接收信号y中恢复得 到发送信号x， 其最优解是使得后验概率分布p(x|y)最大化， 同时， 引入索引调制原理用于 附加信息传输， 并使得信号呈现稀疏特性； (2)构建混合高斯噪声下FTN传输系统的复杂概率分布模型； x,h, , 用于表示 未知参数集合， 其中 为混合高斯噪声方差的逆， 即。

4、 -1 2； (3)最大后验概率分布p(|y)具有极高的复杂度， 需要将其进一步简化； 根据变分推 理思想将复杂概率模型转变为简化求解模型； 变分推理方法将发送信号x假定为由连续样 本空间所产生的， 这样的假定可以放松基本优化问题的限制， 然后采用一个具有因子分解 形式的变分分布q()来近似后验概率分布p(|y)， 根据Kullback-Leibler(KL)散度来衡 量两个分布q()和p(|y)之间的相似程度； (4)根据联合概率因子图和变分消息传递的计算形式求解得到信号和信道信息的迭代 闭式解； 因子图表示了各变量及其概率密度函数之间的关系， 根据因子图中变量节点之间 的计算关系， 提出了。

5、信号迭代检测方法的求解步骤。 2.根据权利要求1所述的一种FTN索引调制信号检测方法， 其特征在于， 所述步骤(1)中， 基本优化问题为： 其中p(x|y) p(x,h, , |y)dhd d 。 3.根据权利要求1所述的一种FTN索引调制信号检测方法， 其特征在于， 所述步骤(3)中， 变分分布q()具有如下的因子分解形式： q()q(x)q(h)q( )q( ) 且KL散度表达式定义为： 由于p(,y)是和p(|y)成比例的， 因此在此处使用联合概率分布p(,y)。 4.根据权利要求1所述的一种FTN索引调制信号检测方法， 其特征在于， 所述步骤(4)中， 信号迭代检测方法的求解步骤如下：。

6、 第一步： 设置系统模型中各变量的先验分布； p(h)CN(h|0,Co(h) p(x)CN(x|0,Co(x) p( )U(0,K-1) p( )Ga( |a,b) 其中， CN( ,)表示均值为 协方差为的复高斯分布， U(a,b)表示离散均匀分布， 表示形状参数为a， 尺度参数为b的伽马分布； 第二步： 初始化各变量的参数和均值； 初始值设置如下： 权利要求书 1/2 页 2 CN 110912651 A 2 其中，为混合高斯噪声的总方差； 第三步： 更新各变量的参数和均值； 变量更新如下： 更新各变量的参数： 其中yH表示y的共轭转置， 表示y的均值， yT为y的时域表示， hF为h的。

7、频域表示， 依次类 推； 更新各变量的均值： 其中Qdiag(qF)，()表示digamma函数； 第四步： 判断是否达到收敛条件或最大迭代次数， 若是则输出恢复得到的信号； 用Kullback-Leibler散度判断是否满足收敛条件， 若满足收敛条件或达到最大迭代次 数， 则输出恢复得到的信号， 否则继续进行下一次迭代。 权利要求书 2/2 页 3 CN 110912651 A 3 一种FTN索引调制信号检测方法 技术领域 0001 本发明涉及通信技术领域， 尤其涉及一种FTN索引调制信号检测方法。 背景技术 0002 利用有限的频率资源实现高速数据传输是无线通信中的关键问题和研究课题之 一。

8、。 在数字传输中， 传统理论认为， 为了保证数据可靠传输， 符号速率不能超过奈奎斯特 (Nyquist)速率， 否则会引起严重的码间干扰(Inter Symbol Interference,ISI)， 导致通 信性能严重下降。 然而由Mazo提出的超奈奎斯特(Faster Than Nyquist,FTN)信令证明了 它能够在相同的带宽内提高传输速率， 只要信号最小欧式距离保持不变， 系统的误码率性 能就不会受影响。 因此， FTN技术自提出以后， 在欧氏距离的理论证明、 信号接收处理以及系 统实现等方面都有很多进展。 FTN传输系统比Nyquist传输系统具有更高的数据传输速率和 更大的系统。

9、容量。 但提高传输速率意味着放弃由奈奎斯特准则所施加的相邻符号之间时间 和频率间隔上的正交性条件， 它将不可避免地引入不可控的ISI， 接收器的检测复杂性也将 相应增加， 许多研究致力于消除引入的ISI并降低接收器的复杂性。 近年来， 索引调制原理 被引入到FTN传输系统中， 通过减少传输符号的数量， 来减弱ISI产生的影响， 在FTN索引调 制方案中， 时域FTN符号的某个子集被激活以用于附加信息传输， 未激活符号则被设定为零 值， 利用FTN索引调制信号的这种稀疏特性， ISI可以得到有效缓解。 除了ISI， 无线信道衰落 和环境噪声也是影响FTN系统传输性能的关键因素， 多径衰落信道下的。

10、研究对于FTN传输系 统的应用有着极其重要的意义。 此外， 现有研究所提到的接收技术并没有考虑到实际通信 系统中存在的非高斯噪声， 关于FTN传输系统的研究大多假设信道噪声为高斯分布。 这种假 设是因为： 1、 高斯噪声可以用特定的数学表达式表示， 便于分析和计算； 2、 这种假设符合中 心极限定理。 但已有文献指出， 在脉冲噪声或电磁干扰等因素的影响下， 信道噪声并不服从 高斯分布。 在这些场景下， 直接将噪声假设为高斯噪声会造成较大的误差， 因此高斯噪声模 型不再适用。 发明内容 0003 为了解决非高斯噪声下FTN索引调制信号的检测问题， 本发明针对实际通信中存 在的频率选择性衰落信道和。

11、非高斯噪声问题， 提出了一种混合高斯噪声下FTN索引调制信 号的检测方法， 是一种迭代联合检测方法， 联合估计得到信号， 信道状态信息， 以及非高斯 噪声的统计特性参数， 仿真结果证明了该方法在提高符号传输速率的同时， 能够有效地减 弱ISI的影响并检测恢复出信号。 0004 本发明的目的是通过下述技术方案来实现的。 0005 一种FTN索引调制信号检测方法， 包括下述步骤： 0006 (1)建立FTN系统信号检测的基本优化问题； 检测的最终目的是从接收信号y中恢 复得到发送信号x， 其最优解是使得后验概率分布p(x|y)最大化， 同时， 引入索引调制原理 用于附加信息传输， 并使得信号呈现稀。

12、疏特性； 说明书 1/8 页 4 CN 110912651 A 4 0007 (2)构建混合高斯噪声下FTN传输系统的复杂概率分布模型； x,h, , 用于 表示未知参数集合， 其中 为混合高斯噪声方差的逆， 即 -1 2； 0008 (3)最大后验概率分布p(|y)具有极高的复杂度， 需要将其进一步简化； 根据变 分推理思想将复杂概率模型转变为简化求解模型； 变分推理方法将发送信号x假定为由连 续样本空间所产生的， 这样的假定可以放松基本优化问题的限制， 然后采用一个具有因子 分解形式的变分分布q()来近似后验概率分布p(|y)， 根据Kullback-Leibler(KL)散度 来衡量两个。

13、分布q()和p(|y)之间的相似程度； 0009 (4)根据联合概率因子图和变分消息传递的计算形式求解得到信号和信道信息的 迭代闭式解； 因子图表示了各变量及其概率密度函数之间的关系， 根据因子图中变量节点 之间的计算关系， 提出了信号迭代检测方法的求解步骤。 0010 所述步骤(1)中， 基本优化问题为： 0011 0012 其中p(x|y) p(x,h, , |y)dhd d 。 0013 所述步骤(3)中， 变分分布q()具有如下的因子分解形式： 0014 q()q(x)q(h)q( )q( ) 0015 且KL散度表达式定义为： 0016 0017 由于p(,y)是和p(|y)成比例的。

14、， 因此在此处使用联合概率分布p(,y)。 0018 所述步骤(4)中， 信号迭代检测方法的求解步骤如下： 0019 第一步： 设置系统模型中各变量的先验分布； 0020 p(h)CN(h|0,Co(h) 0021 p(x)CN(x|0,Co(x) 0022 p( )U(0,K-1) 0023 p( )Ga( |a,b) 0024 其中， CN( ,)表示均值为 协方差为的复高斯分布， U(a,b)表示离散均匀分 布，表示形状参数为a， 尺度参数为b的伽马分布。 0025 第二步： 初始化各变量的参数和均值； 0026 初始值设置如下： 0027 0028其中，为混合高斯噪声的总方差。 002。

15、9 第三步： 更新各变量的参数和均值； 0030 变量更新如下： 0031 更新各变量的参数： 说明书 2/8 页 5 CN 110912651 A 5 0032 0033 0034其中yH表示y的共轭转置， 表示y的均值， yT为y的时域表示， hF为h的频域表示， 依 次类推。 0035 更新各变量的均值： 0036 0037 0038 0039 0040 0041 0042 0043 0044 其中Qdiag(qF)，()表示digamma函数。 0045 第四步： 判断是否达到收敛条件或最大迭代次数， 若是则输出恢复得到的信号。 0046 用Kullback-Leibler散度判断是否。

16、满足收敛条件， 若满足收敛条件或达到最大迭 代次数， 则输出恢复得到的信号， 否则继续进行下一次迭代。 0047 本发明采用上述技术方案的有益效果在于： 本发明将无线通信环境中存在的非高 斯噪声建模成混合高斯模型， 根据变分推理的思想求解得到一种迭代检测方法来解决非高 斯噪声情况下FTN索引调制信号的检测问题。 当前的FTN信号检测问题中大多是假设传输过 程中的信道噪声服从高斯分布。 然而在实际传输过程中， 信道中的噪声及干扰展现出非高 斯特性。 基于这一理论， 本发明方法将这种非高斯噪声建模成混合高斯模型， 求解得到一种 迭代检测方法来解决非高斯噪声情况下FTN索引调制信号的检测问题。 本发。

17、明给出的方法 首先建立了FTN系统信号检测的基本优化问题， 同时引入索引调制原理用于附加信息传输， 并使得信号呈现稀疏特性， 其次构建出混合高斯噪声下的FTN传输系统的复杂概率分布模 说明书 3/8 页 6 CN 110912651 A 6 型， 然后根据变分推理思想将复杂概率模型转变为简化求解模型， 最后根据联合概率因子 图和变分消息传递的计算形式求解得到信号和信道信息的迭代闭式解， 运用该闭式解迭代 更新最终恢复得到满足迭代终止条件的信号。 附图说明 0048 图1为本发明所述方法的流程图。 0049 图2为本发明所述方法的因子图。 0050 图3为本发明所述方法与其它方法的误码率性能对比。

18、。 0051 图4为本发明所述方法在不同加速因子下的误码率性能对比。 具体实施方式 0052 下面结合附图和实施例对本发明作进一步描述。 0053 为了更加清晰说明本发明的目的、 技术方案及优点， 以下结合附图及实施例对本 发明作进一步详细说明。 应当理解， 此处所述的具体实施示例仅仅用以解释本发明， 并不用 于限定本发明。 0054在发送端， 信源序列映射为长度为N的数据符号向量在每帧 中传输， 将数据符号x划分为J个子帧xx0,x1,xJ-1T， 每个子帧包含M个符号， 即 每个索引调制子帧xJ由BB1+B2个信息比特调制得到。 子帧xJ的M个 符号中， 激活的A个符号索引取决于前B1个信。

19、息比特，后B2个信息比特用于 调制A个激活符号， B2Alog2P， 此处的P表示QAM调制阶数， 剩余的M-A个未激活符号均设置 为零值。 为了保证平均传输功率统一， 每个子帧中激活的A个符号以尺度做归一化。 长度为2v的循环前缀被添加到x尾部， 得到将数据 符号向量经过成型脉冲f(t)， 得到FTN传输信号的时域表达式为： 0055 0056 式中的 为FTN传输模式下的加速因子且0 1， 更小的 值对应着更高的传输速 率， T表示Nyquist准则下的符号周期。 一个FTN符号被两边相邻符号干扰导致的码间干扰数 目是无穷的， 在实际中， 将其考虑为一个具体数值Nftn， 用于表示FTN符。

20、号受到两侧相邻符号 的干扰， 且Nftn2Nf+1， Nf表示来自于左边或右边的符号干扰， FTN传输信号进一步表示为： 0057 0058 FTN发送信号随后传输经过一个频率选择性衰落信道h(t)， 假设完全同步的情况 下得到的接收连续信号可以表示为： 0059 0060 式中n(t)是混合高斯噪声。 时域连续信号r(t)经过匹配滤波器f*(t)， 以 T为周期 说明书 4/8 页 7 CN 110912651 A 7 进行采样得到输出信号的第k个样本表示为: 0061 0062 式中qm-n f(t-m T)f*(t-n T)dt， wk n(t)f*(t-k T)dt。 接收符号向量可以。

21、用 矩阵形式表示为： 0063 yHQx+w 0064 其中的xx0,.,xN-1T和ww0,.,wN-1T分别表示符号向量和噪声向量， H,Q 分别表示频率选择性信道矩阵和FTN码间干扰矩阵， H是首列向量为hh0,hL-1,0, 0T的循环矩阵， Q是抽头系数向量为的循环矩阵， 为了保证H和Q的循 环结构， 要使得循环前缀的长度大于由FTN和信道冲击响应所致的最终抽头长度， H,Q的循 环结构如下： 0065 0066 0067 由于H,Q均为循环矩阵结构， 因此存在关系式： 0068 HQFHQFH 0069 其中F表示归一化离散傅里叶变换矩阵， H和Q是根据H和Q的离散傅里叶变换系 数。

22、计算出的对角矩阵。 此处的噪声向量w不服从高斯分布， 本发明采用混合高斯分布来建模 非高斯噪声， 且各高斯分量的均值为零。 对于一个噪声向量w中的一个随机变量wi， 其混合 高斯模型下的概率密度函数表达式为： 0070 0071 式中K表示混合高斯分量的个数， k是第k个高斯分量的系数， 其取值为不大于1的 正数， 且第k个高斯分量的表达式为： 说明书 5/8 页 8 CN 110912651 A 8 0072 0073其中 k,分别表示所对应高斯分量的均值和方差。 为解决w为非高斯噪声情况下 FTN索引调制信号检测的问题， 本发明提出了一种基于变分推理思想的迭代联合检测方法， 从而联合估计得。

23、到信号， 信道状态信息， 以及非高斯噪声的统计特性参数。 0074 本发明给出了一种非高斯噪声下FTN索引调制信号的检测方法， 图1为该方法的流 程， 具体实施方法如下： 0075 1)建立FTN系统信号检测的基本优化问题； 检测的最终目的是从接收信号y中恢复 得到发送信号x， 其最优解是使得后验概率分布p(x|y)最大化， 即： 0076 0077 其中p(x|y) p(x,h, , |y)dhd d 。 同时， 引入索引调制原理用于附加信息传 输， 并使得信号呈现稀疏特性。 0078 2)构建混合高斯噪声下FTN传输系统的复杂概率分布模型； x,h, , 用于表 示未知参数集合， 0079。

24、 其中 为混合高斯噪声方差的逆， 即 -1 2。 0080 3)最大后验概率分布p(|y)具有极高的复杂度， 很难通过直接计算得到， 需要将 其进一步简化。 根据变分推理思想将复杂概率模型转变为简化求解模型； 变分推理方法将 发送信号x假定为由连续样本空间所产生的， 这样的假定可以放松基本优化问题的限制， 然 后采用一个变分分布q()来近似后验概率分布p(|y)， 其中变分分布q()具有如下的 因子分解形式： 0081 q()q(x)q(h)q( )q( ) 0082 根据Kullback-Leibler(KL)散度来衡量两个分布q()和p(|y)之间的相似程 度， KL散度定义为： 0083。

25、 0084 由于p(,y)是和p(|y)成比例的， 因此在此处使用联合概率分布p(,y)。 0085 4)根据联合概率因子图和变分消息传递的计算形式求解得到信号和信道信息的 迭代闭式解； 因子图表示了各变量及其概率密度函数之间的关系， 图2为因式分解后的因子 图模型， 根据因子图中变量节点之间的计算关系， 本发明所提出的信号迭代检测方法的求 解步骤如下： 0086 第一步： 设置系统模型中各变量的先验分布； 0087 第二步： 初始化各变量的参数和均值； 0088 第三步： 更新各变量的参数和均值； 0089 第四步： 判断是否达到收敛条件或最大迭代次数， 若是则输出恢复得到的信号。 0090。

26、 步骤第一步包括： 0091 设置各变量的先验分布为： 0092 p(h)CN(h|0,Co(h) 说明书 6/8 页 9 CN 110912651 A 9 0093 p(x)CN(x|0,Co(x) 0094 p( )U(0,K-1) 0095 p( )Ga( |a,b) 0096 其中， CN( ,)表示均值为 协方差为的复高斯分布， U(a,b)表示离散均匀分 布，表示形状参数为a， 尺度参数为b的伽马分布。 0097 步骤第二步的初始值设置如下： 0098 0099 步骤第三步的变量更新如下： 0100 更新各变量的参数： 0101 0102 0103其中yH表示y的共轭转置， 表示y。

27、的均值， yT为y的时域表示， hF为h的频域表示， 依 次类推。 0104 更新各变量的均值： 0105 0106 0107 0108 0109 0110 0111 0112 0113 其中Qdiag(qF)，()表示digamma函数。 说明书 7/8 页 10 CN 110912651 A 10 0114 步骤第四步的判别方法： 0115 用Kullback-Leibler散度判断是否满足收敛条件， 若满足收敛条件或达到最大迭 代次数， 则输出恢复得到的信号， 否则继续进行下一次迭代。 0116 仿真过程中采用QPSK调制， 传输符号数为N1024， 每个子帧中的符号数为M4， 激活符号。

28、数A1， 循环前缀长度为32， 数据符号传输经过的根升余弦成型滤波器滚降系数 为0.3， 左右相邻符号的码间干扰数目为Nf10， 频率选择性信道多径数L10且功率延迟 谱为均匀分布， 迭代次数为3次， 信噪比单位为dB。 0117 图3给出了按照本发明所述方法在加速因子 值取0.8时所得到的恢复信号误码 率， 图中对比了在非高斯噪声影响下该方法与其他方法的性能。 图中提到的对比方法有最 小均方误差法(minimum mean square error， MMSE)， 基于循环前缀的MMSE频域均衡方法 (CP-based MMSE-FDE),基于交叠的MMSE频域均衡方法(Overlap-ba。

29、sed MMSE-FDE)。 其中虚 线表示未采用索引调制时不同方法得到的结果， 实线表示采用了索引调制时不同方法得到 的结果。 由图可见， 在相同的信噪比区域， 本发明所述方法误码率性能优于所提到的其它方 法。 图4给出了采用不同加速因子时本发明所述方法得到的恢复信号误码率， 图中对比了在 加速因子 值分别取1， 0.9， 0.8， 0.7时未采用索引调制和采用索引调制所得到的误码率性 能， 1对应着奈奎斯特传输速率， 0.9， 0.8和 0.7分别对应着传输速率相较于奈 奎斯特速率提高10， 25和42.9， 虚线表示未采用索引调制得到的结果， 实线表示采用 了索引调制得到的结果。 由图可。

30、见， 加速因子 值越小， 即传输速率越高， 采用索引调制对码 间干扰的抑制效果越好， 带来的误码率性能增益越大， 同时， 传输速率的提高仅以微小的误 码率性能损失为代价。 因此本发明利用索引调制信号的稀疏性， 对由FTN所致的码间干扰产 生了良好的抑制效果， 并能够使用所述方法完成非高斯噪声下FTN索引调制信号的检测问 题。 说明书 8/8 页 11 CN 110912651 A 11 图1 说明书附图 1/3 页 12 CN 110912651 A 12 图2 图3 说明书附图 2/3 页 13 CN 110912651 A 13 图4 说明书附图 3/3 页 14 CN 110912651 A 14 。