论文研究-低复杂度PDCCH盲检测算法.pdf

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针对LTE系统中PDCCH传统盲检测平均计算量大的问题, 提出一种低复杂度的PDCCH盲检测算法。该算法通过频谱感知从原始集合中剔除无效PDCCH以缩小PDCCH盲检测范围, 并利用PDCCH编码特点重新排列剩余的PDCCH盲检测顺序, 从而减少PDCCH平均检测次数。对算法频谱感知的判决门限进行了理论推导, 并给出了盲检测顺序重排的方法。仿真验证了理论推导的正确性, 与传统PDCCH盲检测方法相比, 该算法能够有效减少盲检测的平均检测次数。
3086· 计算机应用研究 第30卷 映射及预编码方式不同,使得|s;2的值不同,即 3.3数据相关系数 M=1 根据信道编码后的数据长度以及具体分配的CCE个数,在速 M=2 率匹配阶段可能出现打孔和重复两种情况,下面将针对出现重复 1/2或者0M=4 其中:当M=2和4时,基站采用sBC编码。当M=4,杠意时 时数据相关性计算进行说明。假设长度为L1的数据部分重复了 划的同千载波上只有两个天线端口有发送数据,从检测的性N次,长度为L2的数据部分重复了N2次如图3所示。 X Y X 能上来说,M=2和4相同。所以,后续的仿真仅对M=1和2 进行。 由文献[12]可知,W在H和H下的条件概率可以表示为 图3相关操作示意 fam. Ho (y)=exp(-y/0o)/o a)合并重复数据。此时的数据已经完成解预编码、层快 fom,H, (y)=exp(-yo1)/ci 射以及解扰,已经消除了信道增益对发端数据的影响13。对 其中:0=0,m=2∑11ls12+az2=a2+a2。则单子载波重复数据进行等增益合并,合并后的数据表示如下 上的漏检概率P。和虚警概率P为 U1=∑b2Xx2-/(LN1/2」+1 Ps=JAfwm, lHo (y)dy =exp(-A/o5) U2=∑})1-12X2x+2/(L(N1-1)/2」+1) (LN2/2」+1) 检测错误概率P.为 U4=∑}2-1.12+2/((N2-1)/2」+1 P=P(Ho)P+P(HIP 其中:P(H)和P(H1)分别为H和H1的先验概率。检测错误其中:L·表小向下取整。 b)分别计算两段数据的相关系数 概率P。最小准则下的最优判决门限λm可通过对P求导 p=‖UU2AU‖‖U2‖ 获取: (14) P2=‖UU4‖/U3‖‖U4‖ P(H0) P/dA=0→A u4 P(Hvi (10) 其中:X表示矩阵共轭转置,‖·‖表示2-范数。 3.2融合判决门限K c)合并相关系数。采用加权的方式对两段数据的相关系 数进行合并 假设P1=P(AH0),P2=P(AH1),则融合判决的错误概 p=(p1L1+p,L)/(L1+L,) 率P表示为 3.4复杂度分析 P=P(H,)2iokC35P3-(1-P) P(H1)∑0C5P2(1-P2) (11 由频谱感知和相关系数计算引入的计算量远远小于一次 其中:P1=1-P(-A00),P2=1一x(-(1)。式()第完整的检测过程。因此,此处复杂度的分析将以平均检测次数 部分是在该门限下的炜警概率,第二部分是漏警概率。融合作为衡量标准。 判决门限K的选择如下 假设发送端以等概选择集合中的任一 PDCCH,其他PDCH opt arg min Perr (12) 是否被占用的可能性为12。传统盲检测平均检测次数为 H=∑=yi/Q (16) 显然,门限K的选择与P1及P2相关。假设σh=1,H0 和H先验等概,以3.1节得到的λ作为判决门限,K以及其中:Q表示集合中总的PDCH个数。 Ps的数值计算结果如表2所小。从表中可以看出,在信噪比 如果省去本文算法中频谱感知部分,此时平均检测次数为 的较大范围内(-8~14B)Kn=14。虽然随着信噪比的继续 M=[(Q-D)(1+1)+∑=1Q 升高,K。变为其他值,但是此吋即使门限选择14,错误概率也 本文算法的平均检测次数为 已经很小,达到10量级。综上所述,最终融合判决门限K选 H=[(Q-1)(12)∑C/(i+1)+ 择为1 (1≥21)×∑/=0-11=c(1/2)(i+1)]Q (18) 表2最优慰合判决门限及K=14时融合判决错误概率 其中:表示编码过程屮没有重复操作的 PDCCH个数,满足 SNR/dR 0 14 15 0≤I≤Q;(1≥1)表示满足条件时取值为1,否则为0。 4仿真分析 Pr0.360.052.44×10-121.17×10-134.62×10-18 Pem140.360.052.44×10-121.56×10-132.84×10-17 图4给出了以UE特有空间为例两种算法平均检测次数 需要注意的是,通过频谱感知仅能对数据的存在性作出判随Ⅰ的变化曲线,此时M=16。传统肓检测算法未釆用任何辅 决,而无法对数据归属作出判断。当 PDCCH所有CCE都被其助措施,共平均检测次数不随I发生变化。本文算法平均检测 他UE占用,此时其作为可能 PDCCH通过频谱感知而被纳入次数小于传统肓检测算汏,且随着Ⅰ的增大平均裣測次数增 盲检集合中的错误无法排除,只能通过后续数据相关性以及加;有频谱感知时的平均检测次数小于无频谱感知时的次数 CBC校验等手段排除,P未包含此种错误。后续仿真中在单当Ⅰ=M时,此时排序无效,无频谱感知算法性能退化为传统 独验证颉谱感知性能时假设不存在此种情况,而验证整体算法盲检测算法;当l=0时,有无频谱感知算法的性能相同。 的性能时将考此种情況。 在瑞利信道下验证算法融合判决门限的选择以及融合判 第10期 周游,等:低复杂度 PDCCH盲检测算法 3087 决错淏概率公式的推导。假设σ=1,H和H先验等概,λ 图7给出了传统盲检测与本文算法在不同融合门限下 λ,且是理想信道估计,仿真结果如图5所示。从图中可以看平均检测次数仿真结果,标记含义与图6相同。从图中可以 出,理论推导结果与仿真结果吻合,当K=14刑,融合判决错看出,各种盲检测方案的平均检测次数都随着信噪比的谱加而 误概率最小。下面对传统盲检测以及夲文算法在不同融合判减少,直至平稳。传统盲检测算法平均检测次数最多,本文算 决门限下的漏检以及平均检测次数的性能进行仿真。仿真链法在不同门限融合门限下所需的平均检测次数均小于传统盲 路参数如表3所示,信道估计采用变换域的信道估计方法。检测,说明所提算法在复杂度上优于传统盲检测算法。根据表 10 3中参数设定,此时?=16,=6,由式(16)~(18)计算出的理 10 K=2仿真 论半均检测次数分别为8.5、5.6875和3.3438次,仿真结果为 一K=14仿直 0仿真 8.5、5.6879和3.2502次,基本一致。通过对比四幅图,相同信 s10 K=4仿真 K=24论 息长度情况及SNR下,本文算法在M=2时的平均检测次薮小 一传统盲检测 K-14阻论 于M=1;相同天线端口数及SNR下,L=24的平均检测次数低 无频谱感知 K-10论 有频谱感知 一K=4理论 于L=36 SNr/dB 图4平均检测次数随变化 性能曲线 图5仿真与理论计算结果 表3仿真链路参数 60累 参数 + 参数 数值 -0 区D CCE是否被占用概率 2 0 用尸RNIL 发送大线端口数M snR/dB SNR/dB 带宽 0 MHz 接收天线个数 (a)L=24,M=1 (b)L=24,M=2 CP类型 nomal 信道类型 ETUS] 15 信息长度l24,36 盲检测搜索空间 特有空间 10 图6给出了漏检概率性能仿真结果,传统盲检测算法用T 米-9曰 表示。从图中可以看出,传统盲检测的漏检概率最低,而随着 5 融合判决门限的提高,相同SNR条件下本文算法漏检概率升 卜脊舒浒 份 高。当K=0时,相当于没有频谱感知的操作,而排序操作仅 0 0 10 20-10 10 改变了检测顺序,并没有改变检测的集合,所以此时的漏检性 SNR/dB SnR/dB (e)L=36M=1 (d)L=36,M=2 能与传统盲检測的相同。K=14时相对于无频谱感知时的漏 图7传统盲检测与不同融合门限时本文算法的平均检测次数 检性能有所下降,但是损尖很小。对比图6(a)~(d)可以发 综上所述,综合考虑漏检概率以及平均检测次数,K=14 现,相问信息长度及SNR下,本文算法在M=2时的漏检概率的融合判决门限较为合适,这也验证了前文中关于融合判决门 低于M=1,这和优势是由SFBC编码引入的:相同天线端口数限的理沦推导过程及结论的正确性。 及SNR下,L=24的漏检概奉低于L=36的。这是由于信息长 度为36时在聚合等级为1时的速率匹配采用的是打孔操作,5结束语 其他聚合等级的重复数据个数少于24,使得36时相关系数计 本文提出了一种低复杂度的 PDCCH盲检测算法,并对算 算的可靠性及信道译码的性能劣于24,导致其漏检性能较差。法中的各种门限进行了理论推导。首先利用频谱感知技术在 109+ 100 接收端检测〈NI)达到缩小盲检测范围的目的;然后利用PD CCH在编码过程中产生的数据冗余对盲检测的顺序按照数据 10 T 相关性由大到小的原则重排,以快速获得日标 PDCCH。该算 K=10 K=0 一K=10 法充分利用了PnC(∏编码及映射的特点,仿真结耒证明∫理 K=18 论推导的正确性,与传统 PDCCI盲检測算法相比,所提算法 0 SNR/dB (a)L=24,M=1 1oy.s在漏检性能生小的情况下有效减少了平均检测次数 010+K=18 10 0 参考文献 [1 SESIA S, TOUFIK I, BAKER M. ITE-the UMTS long lerm evol- tion: from theory to practice M]. New York Wiley, 2009: 1-3. L2_ 3GPP. TS 36. 211 v10. 4.0-2011, Physical channels and modulation [S. Valbonne 3 GPP, 2011 一K=10 K=14 L3」张新程,曰韬,周晓津,等.LTE空中接口技术与性能LM」.北京 K=18 K=18 人民邮电出版社,2009:1-6 10 14」李小文,方前军,宋海贝.一种LTE系统中计算CⅣ值的方法 SNR/dB sNR/dB [J].计算机应月研究,2011,28(10):3891-3893 图6传统盲检测与不同融合门限时本文算法的漏检概率 [5]3GP.T36.213v10.5 Valbonne: 3G (下转第3090页) 3090· 计算机应用研究 第30卷 1-F(dw;n-k+1) (12 其中:F(dm;n-h+1)=2(m-k+1/2,dm/2 4结束语 I(n-h+1/2)是卡方分布的累 针对信道矩阵缺秩导致传统检测算法无法直接应用的问 积分布函数,y(k,x)为不完全gmma函数1 ,本文算法利用信道规则化算法对信道矩阵进行扩,并针 易知,当减小式(12)中的P1的大小时,可降低修减叶子对其给检测过程带来的干扰,提出了一种改进的QRDM检测 节点时误删最优解的概率。引入参数A(O<λ<1),可得 算法来优化误码率性能,并给出了阈值Δ的理论分析值。所 P=P(d>du+A)=P (13) 提算法能够解决秩损信道下的MIMO检测问题,且能够逼近 为减小额外增加的复杂度,λ取值在(0,1)的范围内肯定ML检测的最优解。性能分析与仿真结果验证了所提算法的 越大越好,本文取A=0.9。由式(13)可得P(d≥dM+△) 有效性。 1-λP,故可得國值Δ的表达式为 F-1(1-APM;n-k+1) (14)考文献 对于天线配置为4×4的MM0系统,取A=0.9,通过对.ARH, SON T,ADYA“ alL. Closest point seard由 式(14)的计算发现,对于自由度为1,2,…,n的所有阈值Δ均 2201-2214 在0.2-0.3。因此对于4×4的MIMO系统,可取A=0.25 [2 DAMEN M O, ELGAMAL H E, CAIRE G. On maximum-likelihood detection and the search for the closest lattice point[J.IEEE Trans 3.2性能分析 on Information Theary 2003, 49(10): 2389-2402 为验证本文所提算法的有效性进行计算机仿真。仿真中3 HARIS PA, OPINATAN E,ACk, Performance of combined 假设接收端已获得∫精确的同步和理想的信道状态信息。仿 C]//Proc of International Conference on Communications and Signal 真条件为N,=4,Nn=3,发送符号的调制方式分别为QPSK和 Processing. 2011: 289-293 16QAM,信道为平坦瑞利衰落信道,信道规则化参数A=2a,信 [4 BAEK M, YOU Y, SONG H Combined QRD-M and DFE detection technique for simple and efficient signal detection in MIMO-OFDM 道规则化后的模型式(9)仍为4×4系统,故取阈值Δ=0.25 systems[ J. IEEE Trans on Wireless Communications, 2009, 8 仿真结果如图1和2所示。 (4):1632-1638 5 GESBERT D, BOLCSKEI H, GORE DA, et al. Outdoor MIM( wireless channels: models and performance prediction [ J].IEEE Trans on Communications, 2002, 50( 12): 1926-1934 10 [6 YANG Zong kai, LIU Chao, HE Jian-he. A new approach for fast 10 generalized sphere decoding in MIMO systems[ J. IEEE Signal Pro- 10 essing Letter, 2005, 12(1): 41 [7 CUI Tao, TELLAMBURA C. An efficient generalized sphere decoder 024681012141618 024681012141618 for rank-deficient MIMO syslems[ C]//Pro of the (01h IEEE Veh Eb/NO in dB Eb/NO in dB wlar 'Technology Conference. 2004: 3689-3693 图1QPK调制方式的性能对比图216QAM调制力式的性能对比[8] CHANG Xiao-wen, YANG Xiao-hu. An efficient regularization ap 图1和2分别为QPSK和16QAM调制方式下的不同检测 proach for underdetermined MIMO system decoding[ C]//Proc of In 算法的性能对比。可以看出,文算法和传统算法随着M值 ternational Conference on Wireless Communications and Mobile Com puting. New York: ACM Press, 2007: 349-353 的增大其检测性能都会得到改善。QPK调制方式下,本文算[9] WANG Ping,LE- NGOC T.Alow- complexity generalized sphere de 法在M=2时的误码率性能比传统算法在M=4时略好,在 coding approach for underdetermined linear communication systems M=4时的误码率性能较QRD-M算法(M=4)有明显的改善。 erformance and complexity evaluation[ J_. IEEE Trans on Commu nications,200),57(11):3376-3388 l6QAM调制方式下,所有检测算法的误码率性能都会有所下[10]范忠亮,王永生,许家栋,等.一种用于高频谱利用率非确定性 降,本文算法在M=4时的裣测性能略优于QRD-Ⅵ算法(M= MIMO系统的高效球形译码算法[冂].电路与系统学报,2012,17 (3):48-54 8)。可见,本文算法在信道规则化引入检测干扰后,仍能够在[11]盛骤,谢式千,潘承毅概率论与数理统汁[M].北京:高等教育出 较低计算复杂度下获得较优的误码率性能。 版社,2001:162-164. (上接第3087页 [J. EURASIP Journal on Advances in Signal Processing [6 LIU Jia-ling, ROBERT L, KENNETH S, et al. Design and analysis of 2010,2010:1-15 LIE physical downlink control channel[ C]//Proc of the 6%th IEEE [12]SINGH A, BHATNAGAR M R, MALLIK R K Cooperative spectrum Vehicular Te hnology Conferenc e Piscataway: IF.E.F. Press, 2009: 1-5 sensing in multiple antennas based cognitive radio network using an [7 MOOSAVI R, LARSSON E G A fast scheme for blind identification improved energy detector J. IEEE Communication Letters, 2012 [C]//Proc of IEEE GLOBCOM. Piscataway: IEEE 16(1) Pres,201l:1-5 [13 ALAMOUTI S. A simple transmit diversity technique for wireless com [8」李小文,贾海峰.一妽LTE系统中减少 PDCCH盲检次敫的方法 munications J. IEEE Journal on Selected Areas in Communica [J].电子技术与应用,2012,38(4):87-89 tons,1998,16(8):1451-1458 [9 Samsung. R1-074771-2007, Downlink control channel structure[SI Je ju: TSG WGl, Malta, 2007 [14 OZDEMIR M K, ARSLAN H Channel estimation for wireless OFDM [10 3GPP TSG-RAN Working Group R1-073207-2007, Way forward for stems[J]. IEEE Communications Surveys and Tutorials, 200 LTE convolutional code rate matching r. Orlando: TSG WCI, 200 9(2):18-48 L 11] ZENG Yong-hong, LIANG Ying-chang, IIOANG A T, et al. A re- [15] 3GPP. TS 36. 101 v10. 6.0-2012, User equipment radio transmission view on spectrum sensing for cognitive radio: challenges and solutions and reception [S]. Valbonne: 3GPP, 2012

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