LTE系统中的信号检测算法性能分析

林煦峰, 杨辉

（1 中国移动通信集团广东有限公司深圳分公司, 深圳 518048; 2 中国移动通信集团设计院有限公司, 北京 100080）

1 引言

3GPP LTE与其说是3G技术的“演进”，不如说是“革命”，UMTS的技术基础已大部分被替换。LTE系统中引入了以下行OFDMA、上行SC-FDMA为代表的物理层接入技术，并全面支持MIMO。其最终目标是：在20MHz频谱带宽能够提供下行100Mbit/s、上行50 Mbit/s的峰值速率；改善小区边缘用户的性能；提高小区容量；降低系统延迟等[1]。

由于LTE系统中采用了MIMO多天线技术，接收端将接收到在时间上和频带上均相互重叠的多路信号，这就需要在进行解调、译码和判决之前对接收到的信号进行信号检测。信号检测的目的是恢复出各个发送天线的发送信号，而接收端信号检测的准确性将直接影响通信系统的整体性能，所以信号检测技术的研究已经成为LTE系统中的一个热点问题。

MIMO信号检测算法通常分为3类：线性检测算法、非线性检测算法和最优检测算法。线性检测算法主要包括迫零（ZF，Zero Forcing）检测算法和最小均方误差(MMSE，Minimum Mean Square Error)检测算法；非线性算法主要包括串行干扰消除(SIC，Successive Interference Cancellation)检测算法、并行干扰消除(PIC，Parallel Interference Cancellation)检测算法和Turbo迭代检测算法等；最优检测算法主要是指最大似然（ML,Maximum Likelihood）检测算法[2]，但ML算法的复杂度随着天线数及调制阶数的增加呈指数增长,不易实现。本文主要对针对LTE系统中采用的ZF、MMSE、排序串行干扰消除算法（OSIC，Ordered Successive Interference Cancellation)和Turbo迭代检测算法进行了深入研究，通过链路仿真对

其进行性能分析。

2 LTE下行链路仿真模型

本文仿真基于LTE系统，图1给出了LTE下行链路仿真模型。系统中有NT根发送天线，有NR根接收天线。接收端接收到的信号为：r=Hx+n，其中r表示NR×1的接收信号矢量；H表示NR×NT维信道响应矩阵； x表示NT×1的发送信号矢量； n表示NR×1的AWGN噪声矢量，其中每个分量都是均值为零，方差为σ2的相互独立的正态分布随机变量。

图1 LTE下行链路仿真模型

3 MIMO信号检测算法

3.1 ZF检测算法

ZF检测算法是最简单的一种线性检测算法，其过程是用H的广义逆G左乘接收信号矢量r，从而将其他数据流对本数据流的影响完全消除[3]。则发送矢量x的估计值为x=Gr=GHx+Gn，其中G=(HHH)-1HH，HH表示H的共轭转置。

ZF算法虽然简单，但存在噪声的过度放大问题，在系统噪声比较大的时候就会导致系统误码性能较差。

3.2 MMSE检测算法

其中I为HT阶单位矩阵。

MMSE算法是对ZF算法的一种改进，它平衡了信号间干扰以及噪声所带来的影响，从而使信号与干扰信号以及噪声的比值（即信干噪比）变大。

3.3 排序串行干扰消除检测算法

串行干扰消除检测算法是先用ZF或MMSE算法对发射信号中某个元素进行解调，然后将这个元素的影响从接收符号向量中去掉，依次对剩余元素进行解调，直到遍历发送信号中的所有元素。

由于串行干扰消除检测算法存在误码扩散，针对这一缺点，在原算法中加入排序，即在每次线性检测前都对剩余的未检测符号进行选择,寻找信噪比最大者优先检测，这种算法叫做排序串行干扰消除检测算法[5～6]。它可以有效减少符号间干扰，提高系统性能。

下面简单介绍一下两种主要的排序串行干扰消除检测算法流程：ZF-OSIC的检测算法和MMSE-OSIC的检测算法。

ZF-OSIC的检测算法过程如下：初始化:

迭代过程:

计算加权矢量：

计算判决变量：

进行解调判决：

将已检测信号从接受信号中消除：

计算矩阵的伪逆：

选出信噪比大的信号：

如果i

输出结果为：

其中H+表示H的Moore-Penrose广义逆；表示令H的k1,k2,…,ki列为0得到的矩阵广义逆；(Gi)j表示Gi的第j行。

与ZF-OSIC相比，MMSE-OSIC需要估计系统的信噪比，MMSE-OSIC信噪比估计的准确度将会对系统结果有一定影响。MMSE-OSIC的检测算法过程如下：

初始化:

迭代过程:

计算加权矢量：

计算判决变量：

进行解调判决：

将已检测信号从接受信号中消除：

计算矩阵：

选出MMSE最小的信号：

如果i

输出结果为：

其中HH表示H的共轭转置；表示令H的k1,k2,…,ki列为0得到的共轭转置； (Gi)j表示Gi的第j行。

3.4 Turbo迭代检测算法

图2为Turbo迭代检测原理图。Turbo迭代检测算法的基本思想为： 接收信号r直接进入到MIMO检测器，MIMO检测器利用接收到的数据和前一次迭代译码器产生的外信息Le,code(b')经交织后得到的先验信息 Le,code(b)产生合适的软判决输出，继而获得比特似然外信息Le(b)，该信息经解交织器后变为Le(b')，再输入到信道译码器，作为译码器的先验信息，译码器利用该信息得到关于信息比特的估计及符号可靠性的外信息。如此反复迭代几次最终得到接收机的译码硬判决输出[7]。

图2 为Turbo迭代检测原理图

第一次迭代时，MIMO检测器和信道译码器所给出的信息相互独立，在随后的迭代过程中，因为间接使用了相同的信息，它们之间的相关性会随着迭代次数的增加而增强，相应地，检测性能的提高也会变得不明显。

4 性能分析

4.1 仿真假设

仿真基于LTE系统的条件和参数，配置如表1所示。

4.2 仿真结果

对比图3和图4的仿真结果可以看出，在无信道编码时，ZF-OSIC和MMSE-OSIC分别比ZF和MMSE的性能都要好很多；而在有信道编码时，ZF-OSIC与ZF相比，仅有0.5dB左右的增益， MMSE-OSIC与MMSE相比则没有明显增益。这是由于ZF-OSIC和MMSE-OSIC串行干扰消除时，判决采用的都是硬判决，使得系统存在误差传播的影响。在有信道编码时，输入信道译码器的是软信息，对干扰消除时引入的误差传播比较敏感；在无信道编码时，四种检测算法均采用硬判决输出信息比特。

表1 LTE下行链路仿真参数

图3 有信道编码的不同检测算法性能比较

从图3的仿真结果可以看出，Turbo迭代检测在2、3和4次迭代时性能相近，比1次迭代有0.5dB左右的增益。这主要是由于随着迭代次数的增加，MIMO检测器和信道译码器所给出的信息之前的相关性增强，相应地检测性能的提高也会变得不明显。

图4 无信道编码的不同检测算法性能比较

为了检测算法与天线数目的关系，在相同平台下进行了NT和NR均为2的仿真。结果如图5所示。可以验证，串行干扰消除算法的性能好坏，与发送天线数目有关。当发送天线数目较大时，串行干扰消除算法性能比线性检测算法性能好的长处才会体现更明显，但当发送天线数目增多时，算法复杂度将随之增加。仿真采用2×2收发天线时，由于发送天线数目较少，所以串行干扰消除算法性能优势没有体现明显。

图5 天线配置为2×2时不同检测算法性能比较

5 结束语

本文通过仿真比较LTE系统中的几种检测算法的性能。结果表明，Turbo迭代检测性能最优，并选择2次迭代即可。MMSE-OSIC、MMSE、ZF-OSIC次之，ZF性能最差。目前Rel 8 LTE 下行可以支持最多4个发送天线，LTE-Advanced将对此进行扩展以进一步提高下行吞吐量，确定将扩展到支持最多8 个发送天线。而随着发送天线数的增加，天线间干扰势必增加。如何进一步提高MIMO检测算法的性能，将是大幅度提高系统性能的必然趋势。

[1] 3GPP TR 25.913. Requirements for Evolved UTRA (E-UTRA) and Evolved UTRAN (E-UTRAN).

[2] Hochwald B M, Ten Brink S. Achieving near-capacity on a multipleantenna channel[J]. IEEE Trans on Comm, 2003,(3):389-399.

[3] Wubben D，Rinas J，Kuhn V. et al. Efficient algorithm for detecting layered space-time codes[A]. 4th International ITG Conference on Source and Channel Coding[C]. Berlin. 2002.

[4] Bolcskei H, Paulraj A. Multiple-input multiple-output (MIMO) wireless systems[A]. Communications Handbook[C]. CRC Press, 2001.

[5] Venkataraman H, Michalke C. An improved detection technique for receiver oriented MIMO-OFDM systems[A]. Transactional OFDMWorkshop[C]. 2004 Dresden. 2004.

[6] Wolniansky P W, Foschini C J, Golden G D, Valenzuela R A. V-BLAST:an architecture for realizing very high data rates over the rich-scattering wireless channel[A]. International Symposium on Signals, Systems and Electronics (ISSSE98)[C]. 295-300, 1998.

[7] Jun W, Shaoqian L. MIMO Turbo Receiver with New Probability Data Association Soft Interference Cancellation[A]. International on Communication,Circuits and Systems[C]. 2005,232-236.