基于最小均方误差准则的相关旋转预编码算法

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1、基于最小均方误差准则的相关旋转预编码算法文章编号:1001-9081(2012)01-0147-03doi:10.3724/SPJ.1087.2012.00147摘要:针对传统相关旋转(CR)算法放大噪声的问题，利用拉格朗日函数最小化接收信号与发射信号间的误差，通过贝叶斯理论和信道统计特性计算不完美信道状态信息，设计了信道状态信息(CSI)完美和不完美两种情况下基于最小均方误差(MMSE)准则的CR预编码算法的系统方案。分析与仿真结果表明，与传统迫零(ZF)准则下的CR算法相比较：信道状态信息完美时设计方案在同一信噪比(SNR)下误码率性能提高2-3?dB；信道状态信息不完美时系统误码

2、性能也有显著的提咼。?关键词:相关旋转预编码；拉格朗日函数；贝叶斯理论；最小均方误差；信道状态信息?中图分类号:TP393;TN911.23文献标志码:AAbstract:ConcerningtheproblemthattraditionalCorrelationRotation(CR)precodingalgorithmenlargesnoise,Lagrangefunctionwasexploredtominimizetheerrorbetweenreceivedsignalandtransmittedsignal,statisticsandBayesiantheorywereex

3、ploredtocalculatetheimperfectchannelstateinforma廿on,andaschemeofCRprecodingalgorithmwasdesignedbasedonMinimumMeanSquareError(MMSE)criterionunderperfectChannelStateInformation(CSI)andimperfectCSI.ThesimulationresultsshowthatunderperfectCSIthebiterrorratioperformaneeofthedesignedschemeisimprovedab

4、out2-?3?dB?atthesameSignal-to-NoiseRatio(SNR),andunderimperfectCSI,thesystemperformsneeisimprovedobviouslycomparedtoCRprecodingbasedonZeroForcing(ZF)criterion.Keywords:correlationrotationprecoding;Lagrangefunction;Bayesiantheory;MinimumMeanSquareError(MMSE);ChannelStateInformation(CSI)0引言？线性预编码技

5、术无需求模等非线性处理，通过对信道矩阵做简单变形或分解的方法消除共信道干扰，从而提高了系统误码性能，简化了接收端处理。这种方法具有实现简单、复杂度低等优点，是MIMO下行链路设计中的重要技术。？预编码系统有迫零(ZeroForcing,ZF)和最小均方误差(MinimumMeanSquareError,MMSE)两种最基本的准则。基于ZF准则的典型算法大都是利用信道矩阵或信道相关矩阵本身的特性，对信道矩阵做分解变形完成预编码[1-3],其实现简单，但放大了噪声、限制了系统误码率的提高[4]。针对这一问题，近年来在选择性信道求逆(SelectiveChannelInversion,SCI

6、)算法[3]的基础上发展出一种相关旋转算法(CorrelationRotation,CR)[5],该算法将共信道干扰(Co-ChannelInterference,CCI)分为对通信有用和有害两部分，在发射端通过预编码对发送信号进行相位修正，从而使有害部分的CCI转成对通信有利的CCI,这样进一步增强了发射信号的功率，提高了系统性能。基于ZF准则的CR算法仍然存在噪声被放大的缺点，MMSE准则在噪声放大和残留干扰间寻求折中[6],已被用于设计信道状态信息完美情况下的多种预编码技术[7-8],而基于MMSE准则的CR算法尚无研究。？为了进一步提高CR预编码系统的误码性能，本文设计了信道状

7、态信息完美和不完美两种情况下，基于MMSE准则的CR算法的系统方案。仿真结果验证了本文的方案具有良好的误码性能。？1系统模型和信号模型？考虑MIMO下行链路系统，？发射端N根天线，接收端M根天线，用户数为K,每个用户的天线数M?k0?图1给出了MIMO系统线性预编码的结构。？?发射端调制信号b经过线性预编码矩阵T得到信号s,为了保证发送功率不变，需将信号s乘以功率控制因子fo经处理后的发送信号向量x送入瑞利平坦衰落信道H。？接收端受方差为o?2