一種基于LTE 的改進型V-BLAST 算法研究*

李小文，任 旭

（重慶郵電大學通信與信息工程學院 重慶400065）

1 引言

隨著3G技術的出現，為了提供更高的傳輸速率，3GPP進行第3代移動通信的長期演進技術 （long term evolution，LTE）的研究和標準化，LTE因具有頻譜利用率高、信道容量提升、支持頻譜靈活性等優點而備受關注，MIMO技術是LTE中的關鍵技術，它能利用多天線抑制信道衰落，有效使用多徑時延擴展隨機衰落，加倍提高傳輸速率。基于LTE系統MIMO條件下的信號檢測方法主要有最大似然（ML）算法、線性檢測算法、V-BLAST算法、QR分解算法等，綜合考慮復雜度和有效性，V-BLAST算法因具有較好的性能而被廣泛采用。常規V-BLAST算法在進行信號檢測時，存在誤碼傳播的情況，造成了性能的下降。本文提出了一種改進型的V-BLAST算法在兩方面提高了該算法的誤碼性能。

2 系統模型

2.1 MIMO-OFDM系統模型

MIMO系統采用多天線發送和多天線接收，利用多天線抑制信道衰落，同時所有的天線在發射時的時頻位置是相同的，所以它具有更高的頻譜利用率。在不增加帶寬的前提下，頻譜效率可成倍提高，它的系統信道容量隨天線數量的增加而線性增大。圖1描述了LTE系統中采用MIMO技術產生OFDM符號以及在MIMO信道發送端和接收端的處理。圖中OFDM處理的過程主要包括加擾、正交幅度調制、層映射、預編碼、資源映射、OFDM符號產生幾個步驟，接收端的OFDM逆處理的過程主要包括解基帶信號、信道估計、信號檢測、解預編碼、解調、解擾幾個部分。

2.2 信號檢測模型

圖1 MIMO-OFDM系統模型

信號檢測是在接收端根據信道估計得出的信道沖擊響應和接收到的信號來恢復出發送信號。在MIMO-OFDM系統中，發送端對原始的比特流進行上述OFDM處理后，分別映射到幾個發射天線端口上發送，接收端的每個天線同時接收所有的發送符號，并進行解OFDM基帶信號處理，恢復出時頻條件下資源粒子（k,l）中的復值符號，再根據信道估計出該處的信道沖擊響應，通過信號檢測求出該處發送的復值符號。

下面以一個具體的模型為例：假設發送天線數目為NT，接收天線數目為NR，在一個OFDM符號內，沖擊響應矩陣H保持不變，同時認為接收端完全正確估計出信道沖擊響應。NR個天線端口下的資源粒子（k,l）中接收向量為 Y=HX+N。其中 X=[X1，X2，…，XNT]T代表發送端資源粒子（k,l）中的復值符號，Y=[Y1，Y2，…，YNR]T代表接收端資源粒子（k,l）中的復值符號。H=[Hij]NT·NR代表信道傳輸矩陣。其中分量Hij代表第j根發射天線至第i根接收天線的衰落特性，其值可以通過信道估計獲得。N=[n1，n2，…，nNR]T代表噪聲向量。各分量為獨立復高斯隨機變量，均值為0，方差為σn2。為了便于計算，發射符號功率被歸一化為1。矩陣表達式如下所示：

3 算法流程描述

3.1 常規V-BLAST算法流程描述

V-BLAST算法是一種順序干擾消除的MIMO信號檢測方法，它的實現需要用到MIMO系統的Moore-Penrose廣義逆，從第一次檢測開始，每次檢測先從沖擊響應矩陣增益來對要檢測的符號進行排序，確定被檢測的發射天線，找出對應的信噪比最大的那一層，然后利用計算式X^=H+·Y（基于ZF的V-BLAST算法）算出該層發送的復值符號的估計值，接著進行量化，再在接收信號中消除該層的影響。具體的實現步驟見圖2，其中H是接收到的信道沖擊響應矩陣，G(i)是第i次檢測的沖擊響應矩陣H(i)的偽逆矩陣，ki是經過沖擊響應矩陣增益得到的第ki列信噪比最大的一層，Wki是 G(i)中的第 ki行，ki是對Wki和接收信號yi的乘積進行量化之后的值。

圖2 常規V-BLAST算法流程

3.2 改進V-BLAST算法流程描述

常規V-BLAST算法在每一次的檢測中，都是通過計算沖擊響應矩陣增益來判斷出信噪比最大的那一層，雖然這樣計算方便可行，但是準確度不高，如果第一次檢測就出現了失誤，那么會影響后面的判決，這樣累加起來將會導致整體的性能下降，所以第一層的判決至關重要，在本文所述的改進的算法中，對第一層的判決方式做了兩方面的改進，其他各層的判決依舊沿用常規的算法，這樣在稍微增加復雜度的前提下，算法的性能有了很大的改善，所以綜合考慮到算法的復雜度和有效性，項目中采取了這種改進的V-BLAST算法，下面從判決概率值的計算和第一層保留K個與判決統計量歐氏距離最近的星座點兩方面來描述改進的算法。

3.2.1 判決概率值計算

在第一次的檢測中，引入最大后驗概率準則，按照計算式算出每層符號的概率值，把概率值最大的那一層作為第一次檢測的干擾從接收信號中消除，這樣做雖然相比常規V-BLAST算法稍微增加了復雜度，但是其準確率比常規算法要高出很多，所以在第一次檢測中采用此方法，盡可能保證第一次檢測的正確率高一些，具體的計算每層概率值的步驟如下。

（1）首先計算沖擊響應矩陣Hi的權值矩陣Wi，其中表示噪聲方差，σ表示信號能量，I為單位矩陣。

（2）第i次檢測的每j層的概率值：

其中 j埸{k1,k2,…,ki-1}，X為原發射符號所在的調制星座集合，x為調制星座內的星座點，是每層的判決估計值，由權值向量Wi和接收信號向量ri的乘積計算得到，sij是對 進行量化的結果，yij是對每層得到的判決估計值 乘以權值矩陣的二階范數，即分別乘以權值矩陣每行的范數。

（4）綜合考慮復雜度和算法的性能，在本文提出的算法中，只在第一次檢測中使用這種概率值計算的方法，所以利用上述的3個步驟來計算log pij時i=1。3.2.2 第一次檢測的保留點數

常規算法中，每次檢測得到的判決估計值進行量化時，都保留一個與判決估計值歐氏距離最近的星座點，而在本文的算法中，為了保證第一次檢測的準確度，根據調制方式的不同，在對判決估計值進行量化之后，選擇K個與判決估計值距離最近的星座點，分別將這K個星座點作為第一層量化后的點，其他各層利用常規V-BLAST算法進行信號檢測時，需要利用上一層K個判決情況，得到K個判決統計量，這樣在進行完最后一層檢測時，可以得到含有K個元素的發送集合，每個元素是NT·1的列向量。具體的處理流程如圖3所示。

4 仿真結果

圖3 改進型V-BLAST算法流程

本文在4發4收的MIMO-OFDM系統中，分別對QPSK和16QAM兩種調制方式下，傳統V-BLAST算法和改進的V-BLAST算法的性能進行了仿真，仿真環境如下：頻域上取 25 個 RB（resource block），即 25×12=300 個子載波，時域上取一個子幀，即7×2=14個OFDM，信道為高斯白噪聲，仿真如果如圖4、圖5所示。

由圖4、圖5可知，QPSK調制時，改進型的 V-BLSAT算法較傳統V-BLAST算法性能有了很大提高，誤碼率明顯降低，其中，當第一層保留4個點（K=4）時，相當于保留了所有的星座點，其性能達到最優，綜合考慮算法的復雜度和性能，工程中采用第一層保留4個點的改進型V-BLAST算法；16QAM調制時，改進型算法的性能也明顯優于傳統算法，第一層保留4個點和8個點的性能差別不是太大，考慮到工程實現的復雜度，采用保留4個點的改進型V-BLAST算法即可。

圖4 4發4收的天線系統下采用QPSK調制方式下各算法性能比較

圖5 4發4收的天線系統下采用16QAM調制方式下各算法性能比較

5 結束語

本文從引入最大后驗概率和第一層保留點數大于 1個兩方面，對傳統V-BLAST算法進行了改進，從第4部分的仿真圖可以看出，改進后的算法的性能較傳統算法有了顯著提高，由于該算法的復雜度適度，且性能有了一定的改進，已經將改進型算法應用于LTE無線綜合測試儀中。

1 沈嘉，索士強.3GPP長期演進（LTE）技術原理與系統設計．北京：人民郵電出版社，2008

2 李岳生，黃友謙.數值逼近.北京：人民教育出版社，1978

3 中興通訊.一種在多入多出系統中V-BLAST的檢測算法，2008

4 Wubben D,Bohnke R,Rinas J,et al.Efficient algorithm for decoding layered space-time codes.IEEE Electronic Letters,2001,37(22):1 348～1 350

5 3GPP TS 36.211 v8.5.0.Physical Channels and Modulation(Release 8),2008

6 Golden G D,Foschini G J,Valenzuela R A,et al.Detection algorithm and initial laboratory results using V-BLAST space-time communication architecture.Electronics Letters,1999,35(1):14～15