基于近似消息傳遞的寬帶無線通信系統(tǒng)迭代接收算法研究.pdf

1、提高無線通信的帶寬是滿足人們對無線通信日益增長的多樣化需求的有效途徑，然而，隨著通信帶寬的大幅增加，無線通信中的一些已有問題將會變得更加嚴重，同時還將會面臨新的挑戰(zhàn)。首先，通信帶寬的增加導致符號周期遠遠小于信道的時延擴展，從而產(chǎn)生更加嚴重的符號間干擾(inter-symbol interference，ISI);其次，隨著通信帶寬增加，無線信道會具有稀疏特性，這給信道估計又帶來了難題;再有，為實現(xiàn)綠色通信，低精度模數(shù)轉(zhuǎn)換器(analog

2、 to digital converter，ADC)和低復雜度接收算法可有效緩解高通信帶寬下接收端的功率損耗，但低精度量化引起了接收信號的非線性畸變。有效解決上述三個問題，是保證無線移動傳輸質(zhì)量的關鍵。
　　本文針對上述三個問題開展研究工作，利用消息傳遞及其近似算法設計低復雜度的迭代接收算法，實現(xiàn)聯(lián)合符號檢測、稀疏信道估計與譯碼。本文的主要研究內(nèi)容包括:
　　1.針對ISI問題，有機結(jié)合了部分高斯近似(partial Gau

3、ssian approximation，PGA)思想和聯(lián)合置信傳播（belief propagation，BP）-期望傳播(expectation propagation，EP)消息傳遞框架，設計了一種新型迭代接收算法。通過分析符號干擾的強弱，使用PGA保留強干擾符號的離散形式，降低了高斯近似的范圍;使用BP-EP對弱干擾符號進行高斯投影，提高了高斯近似的精度。該接收算法具有較強的靈活性，通過調(diào)節(jié)PGA的作用范圍，可獲得以下兩種變形:1

4、）若對所有干擾符號進行高斯近似，得到聯(lián)合BP-EP迭代接收算法，不同于啟發(fā)式的高斯近似，所提算法通過聯(lián)合BP-EP對符號的置信進行高斯投影，可有效提高近似精度。實驗結(jié)果表明，該算法復雜度與高斯直接近似算法同階，且性能提升明顯。2）若只對一定范圍的干擾符號進行高斯投影，即可得到BP-EP-PGA接收算法，該算法與PGA復雜度相同，在誤碼性能和收斂速度上顯著提高，且進一步逼近了最優(yōu)迭代接收算法下限，實現(xiàn)了復雜度和性能的較好折中。
　　

5、2.針對信道稀疏的單載波頻域均衡(single carrier frequency domain equalization，SC-FDE)系統(tǒng)，設計了基于參數(shù)化雙線性廣義近似消息傳遞(parametric bilinear generalized approximate message passing，PBiGAMP)的接收新算法。該算法有機結(jié)合了高斯混合模型(Gaussian mixture model，GMM)和隱馬爾科夫模型(hi

6、dden Markov model，HMM)，能夠準確模擬信道的稀疏聚集特性，同時有效抑制ISI。此外，提出的接收算法的復雜度僅為對數(shù)級別。仿真結(jié)果表明，與現(xiàn)有的判決反饋均衡(decision feedback equalization，DFE)和最新提出的盲解卷積算法相比，本文設計的接收算法在信道估計準確性、誤碼性能、收斂速度和頻譜效率等方面具有較大優(yōu)勢。
　　3.針對低精度ADC量化下的毫米波通信系統(tǒng)，結(jié)合GMM模型提出了一種