一种基于LTE 的改进型V-BLAST 算法研究*

李小文，任 旭

（重庆邮电大学通信与信息工程学院 重庆400065）

1 引言

随着3G技术的出现，为了提供更高的传输速率，3GPP进行第3代移动通信的长期演进技术 （long term evolution，LTE）的研究和标准化，LTE因具有频谱利用率高、信道容量提升、支持频谱灵活性等优点而备受关注，MIMO技术是LTE中的关键技术，它能利用多天线抑制信道衰落，有效使用多径时延扩展随机衰落，加倍提高传输速率。基于LTE系统MIMO条件下的信号检测方法主要有最大似然（ML）算法、线性检测算法、V-BLAST算法、QR分解算法等，综合考虑复杂度和有效性，V-BLAST算法因具有较好的性能而被广泛采用。常规V-BLAST算法在进行信号检测时，存在误码传播的情况，造成了性能的下降。本文提出了一种改进型的V-BLAST算法在两方面提高了该算法的误码性能。

2 系统模型

2.1 MIMO-OFDM系统模型

MIMO系统采用多天线发送和多天线接收，利用多天线抑制信道衰落，同时所有的天线在发射时的时频位置是相同的，所以它具有更高的频谱利用率。在不增加带宽的前提下，频谱效率可成倍提高，它的系统信道容量随天线数量的增加而线性增大。图1描述了LTE系统中采用MIMO技术产生OFDM符号以及在MIMO信道发送端和接收端的处理。图中OFDM处理的过程主要包括加扰、正交幅度调制、层映射、预编码、资源映射、OFDM符号产生几个步骤，接收端的OFDM逆处理的过程主要包括解基带信号、信道估计、信号检测、解预编码、解调、解扰几个部分。

2.2 信号检测模型

图1 MIMO-OFDM系统模型

信号检测是在接收端根据信道估计得出的信道冲击响应和接收到的信号来恢复出发送信号。在MIMO-OFDM系统中，发送端对原始的比特流进行上述OFDM处理后，分别映射到几个发射天线端口上发送，接收端的每个天线同时接收所有的发送符号，并进行解OFDM基带信号处理，恢复出时频条件下资源粒子（k,l）中的复值符号，再根据信道估计出该处的信道冲击响应，通过信号检测求出该处发送的复值符号。

下面以一个具体的模型为例：假设发送天线数目为NT，接收天线数目为NR，在一个OFDM符号内，冲击响应矩阵H保持不变，同时认为接收端完全正确估计出信道冲击响应。NR个天线端口下的资源粒子（k,l）中接收向量为 Y=HX+N。其中 X=[X1，X2，…，XNT]T代表发送端资源粒子（k,l）中的复值符号，Y=[Y1，Y2，…，YNR]T代表接收端资源粒子（k,l）中的复值符号。H=[Hij]NT·NR代表信道传输矩阵。其中分量Hij代表第j根发射天线至第i根接收天线的衰落特性，其值可以通过信道估计获得。N=[n1，n2，…，nNR]T代表噪声向量。各分量为独立复高斯随机变量，均值为0，方差为σn2。为了便于计算，发射符号功率被归一化为1。矩阵表达式如下所示：

3 算法流程描述

3.1 常规V-BLAST算法流程描述

V-BLAST算法是一种顺序干扰消除的MIMO信号检测方法，它的实现需要用到MIMO系统的Moore-Penrose广义逆，从第一次检测开始，每次检测先从冲击响应矩阵增益来对要检测的符号进行排序，确定被检测的发射天线，找出对应的信噪比最大的那一层，然后利用计算式X^=H+·Y（基于ZF的V-BLAST算法）算出该层发送的复值符号的估计值，接着进行量化，再在接收信号中消除该层的影响。具体的实现步骤见图2，其中H是接收到的信道冲击响应矩阵，G(i)是第i次检测的冲击响应矩阵H(i)的伪逆矩阵，ki是经过冲击响应矩阵增益得到的第ki列信噪比最大的一层，Wki是 G(i)中的第 ki行，ki是对Wki和接收信号yi的乘积进行量化之后的值。

图2 常规V-BLAST算法流程

3.2 改进V-BLAST算法流程描述

常规V-BLAST算法在每一次的检测中，都是通过计算冲击响应矩阵增益来判断出信噪比最大的那一层，虽然这样计算方便可行，但是准确度不高，如果第一次检测就出现了失误，那么会影响后面的判决，这样累加起来将会导致整体的性能下降，所以第一层的判决至关重要，在本文所述的改进的算法中，对第一层的判决方式做了两方面的改进，其他各层的判决依旧沿用常规的算法，这样在稍微增加复杂度的前提下，算法的性能有了很大的改善，所以综合考虑到算法的复杂度和有效性，项目中采取了这种改进的V-BLAST算法，下面从判决概率值的计算和第一层保留K个与判决统计量欧氏距离最近的星座点两方面来描述改进的算法。

3.2.1 判决概率值计算

在第一次的检测中，引入最大后验概率准则，按照计算式算出每层符号的概率值，把概率值最大的那一层作为第一次检测的干扰从接收信号中消除，这样做虽然相比常规V-BLAST算法稍微增加了复杂度，但是其准确率比常规算法要高出很多，所以在第一次检测中采用此方法，尽可能保证第一次检测的正确率高一些，具体的计算每层概率值的步骤如下。

（1）首先计算冲击响应矩阵Hi的权值矩阵Wi，其中表示噪声方差，σ表示信号能量，I为单位矩阵。

（2）第i次检测的每j层的概率值：

其中 j埸{k1,k2,…,ki-1}，X为原发射符号所在的调制星座集合，x为调制星座内的星座点，是每层的判决估计值，由权值向量Wi和接收信号向量ri的乘积计算得到，sij是对 进行量化的结果，yij是对每层得到的判决估计值 乘以权值矩阵的二阶范数，即分别乘以权值矩阵每行的范数。

（4）综合考虑复杂度和算法的性能，在本文提出的算法中，只在第一次检测中使用这种概率值计算的方法，所以利用上述的3个步骤来计算log pij时i=1。3.2.2 第一次检测的保留点数

常规算法中，每次检测得到的判决估计值进行量化时，都保留一个与判决估计值欧氏距离最近的星座点，而在本文的算法中，为了保证第一次检测的准确度，根据调制方式的不同，在对判决估计值进行量化之后，选择K个与判决估计值距离最近的星座点，分别将这K个星座点作为第一层量化后的点，其他各层利用常规V-BLAST算法进行信号检测时，需要利用上一层K个判决情况，得到K个判决统计量，这样在进行完最后一层检测时，可以得到含有K个元素的发送集合，每个元素是NT·1的列向量。具体的处理流程如图3所示。

4 仿真结果

图3 改进型V-BLAST算法流程

本文在4发4收的MIMO-OFDM系统中，分别对QPSK和16QAM两种调制方式下，传统V-BLAST算法和改进的V-BLAST算法的性能进行了仿真，仿真环境如下：频域上取 25 个 RB（resource block），即 25×12=300 个子载波，时域上取一个子帧，即7×2=14个OFDM，信道为高斯白噪声，仿真如果如图4、图5所示。

由图4、图5可知，QPSK调制时，改进型的 V-BLSAT算法较传统V-BLAST算法性能有了很大提高，误码率明显降低，其中，当第一层保留4个点（K=4）时，相当于保留了所有的星座点，其性能达到最优，综合考虑算法的复杂度和性能，工程中采用第一层保留4个点的改进型V-BLAST算法；16QAM调制时，改进型算法的性能也明显优于传统算法，第一层保留4个点和8个点的性能差别不是太大，考虑到工程实现的复杂度，采用保留4个点的改进型V-BLAST算法即可。

图4 4发4收的天线系统下采用QPSK调制方式下各算法性能比较

图5 4发4收的天线系统下采用16QAM调制方式下各算法性能比较

5 结束语

本文从引入最大后验概率和第一层保留点数大于 1个两方面，对传统V-BLAST算法进行了改进，从第4部分的仿真图可以看出，改进后的算法的性能较传统算法有了显著提高，由于该算法的复杂度适度，且性能有了一定的改进，已经将改进型算法应用于LTE无线综合测试仪中。

1 沈嘉，索士强.3GPP长期演进（LTE）技术原理与系统设计．北京：人民邮电出版社，2008

2 李岳生，黄友谦.数值逼近.北京：人民教育出版社，1978

3 中兴通讯.一种在多入多出系统中V-BLAST的检测算法，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