文獻標識碼： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.2015.08.021
中文引用格式： 薛宸. 多活躍天線空間調制技術的低復雜度檢測算法[J].電子技術應用，2015，41(8)：73-75.
英文引用格式： Xue Chen. Low complexity detection algorithm for multiple-active spatial modulation[J].Application of Electronic Technique，2015，41(8)：73-75.
0 引言
近年來，隨著發射和接收分集技術在新一代數字電視地面廣播傳輸標準中的應用，多輸入多輸出(Multiple Input Multiple Output，MIMO)技術已成為了學術界一個熱門的研究方向。通過在發射端和接收端配置多根天線的方法，可以在傳統的單輸入單輸出系統的基礎上進一步獲得可觀的分集增益和空間復用增益。舉例來說，文獻[1-2]提出的空時分組編碼的思想以MIMO為基礎同時實現了發射和接收分集增益，提高了系統的可靠性和誤碼性能；文獻[3]中提出的V-Blast技術則是利用了MIMO所能提供的多條信道的特點獲得了可觀的空間復用增益，大大提高了通信速率。
然而盡管MIMO系統有諸多好處和優點，由于在發射端有多根天線同時向外輻射信號，MIMO系統在多天線同步上有著嚴格的定時要求，而且由于多根天線產生了嚴重的信道間干擾（Inter Channel Interference，ICI），系統性能也會產生相應的惡化。更重要的是，多根天線意味著多個射頻放大單元，相應的基站能量消耗也會成比例上升，降低了通信的能量效率。
為了解決傳統MIMO的這些問題，空間調制技術（Spatial Modulation，SM）被提出[4]。在空間調制技術中，每個符號周期只有一根發射天線在向外輻射信號，而其他天線保持關斷狀態，從而信息不僅僅承載在活躍天線所發射的符號上，還承載在了發射天線的序號上。最早在文獻[4]中提出的空間調制模型中，每個符號周期的活躍天線數固定為1，此時發射機上不需要任何天線同步措施，接收到的信號也不會有任何信道間的干擾。而在文獻[5]中提出的廣義空間調制(Generalized Spatial Modulation，GSM)中，每個符號周期的活躍天線可以為Na根(Na>1)，這樣在GSM的設定下系統的通信容量進一步得到了提高(可以選擇的天線模式數目顯著增加)，同時天線同步的要求和能量消耗也都相應的提高了。更進一步，文獻[6]中提出的多活躍天線空間調制技術將空間復用和GSM進行了結合，即在不同的活躍天線上允許傳輸不同的符號，進一步提高了傳輸容量，缺點是帶來了一定的ICI。
文獻[6]中為MA-SM提出的迫零濾波器檢測算法將SM問題的檢測分成了兩步，第一步將天線模式（即所有發射天線的通斷狀態）檢測出來，第二步才將每個活躍天線上的符號解調出來。盡管該方法被證明有著良好的性能，但在接收天線少于發射天線的情況下無法實現（此時信道矩陣的偽逆無法求得，因為并不滿秩）。為了解決這些問題，本文基于干擾消除的思想，為MA-SM提出了一個新的解調算法，不僅能夠在接收天線少于發射天線的情況下正常運行，而且進一步降低了誤碼率，且復雜度與迫零算法基本相當。
1 多活躍天線空間調制技術
定義一個Nt×Nr的MIMO系統為具有Nt根發射天線和Nr根接收天線的多輸入多輸出系統，用矢量x表示待發送的信號，用矩陣H表示信道增益，表示為：
2 檢測算法
2.1 最大似然檢測
根據式(2)和最大似然準則，可以推導出適用于MA-SM系統的最大似然檢測方法如下：
盡管最大似然檢測的性能在理論上最優，但其基于計算機的窮舉，且其循環比較的次數隨著數據率的上升將會以冪級數上升，對硬件實現而言是十分消耗資源的。為此，文獻[6]中提出了一種基于迫零濾波器的線性檢測方法，極大地降低了檢測所需要的運算次數。
2.2 迫零檢測
定義矩陣H的偽逆為：
于是文獻[6]中提出的迫零檢測算法便是用矩陣的偽逆去左乘接收信號，從而得到對原信號的估計。然而迫零算法在性能上有顯著不足，主要表現為：
(1)迫零濾波器有放大噪聲的可能，在一些特殊的信道條件下有可能引起性能惡化。
(2)迫零檢測只適用于接收天線不少于發射天線的情形，否則偽逆步驟有可能因為HHH奇異的關系而無法進行。
為此，本文提出了一種基于干擾消除（Interference Cancellation，IC）的檢測算法，有效彌補了迫零算法的不足，改善了檢測算法的性能。同時相比較最大似然檢測算法，運算復雜度較小，實現了在性能和復雜度上的優化。
2.3 基于干擾消除的檢測
該算法基于干擾消除的原理，在每一次迭代中，首先采用一個MMSE濾波器對接收信號進行線性濾波，然后基于濾波結果，估計出幅值最大的QAM符號（包括其位置），接下來將該天線所對應的H中的列刪除，同時將該符號在接收信號中產生的分量刪除（即“干擾消除”）。算法流程如下：
由于在算法中采用了MMSE濾波器，算法可以在接收天線數量少于發射天線數量的情況下運行，MMSE濾波器很好地抑制了噪聲。下面將用蒙特卡洛實驗來證明本文提出的算法在BER性能上優于迫零檢測。
3 數值仿真與分析
圖1給出了當Nt=4、Nr=4、Na=2、M=4時，本文所提的基于干擾消除的檢測方法（IC）與最優的最大似然檢測（ML）以及文獻[6]中介紹的迫零檢測（ZF）方法的誤碼率（BER）性能比較。
從圖1可以看到，當Nr=4時干擾消除方法的BER性能比迫零算法高了至少5 dB，盡管干擾消除法在性能上比最大似然檢測差，但是從復雜度上來說，本文所提的干擾消除法要優于最大似然法。
總之，兩種線性解調算法在性能上都明顯劣于最大似然法，但是在復雜度上占有明顯的優勢。干擾消除法在整體性能上優于迫零算法，而且當接收天線數目少于發射天線數目時也能正常使用。
4 結束語
本文針對多活躍天線空間調制技術的解調提出了一種基于干擾消除的迭代檢測算法，相對于之前文獻[6]提出過的迫零檢測算法而言，本算法盡管在復雜度上略有增加，但是BER性能獲得了顯著的改善(4×4 MIMO，2根活躍天線的配置下提高了至少5 dB)，而且在接收天線少于發射天線的情況下也能正常運行，對應檢測算法的硬件實現而言是一種更優的選擇。
參考文獻
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