采用星座旋转的高速率空时分组码空间调制算法

陈诚,王磊,李晓峰

(西安交通大学电子与信息工程学院, 710049, 西安)

采用星座旋转的高速率空时分组码空间调制算法

陈诚,王磊,李晓峰

(西安交通大学电子与信息工程学院, 710049, 西安)

针对空时分组码空间调制(STBC-SM)算法中由空间维度调制所能提供的频谱效率较低的问题,提出了一种采用星座旋转的高速率空时分组码空间调制(CR-STBC-SM)算法。该算法首先从所有有效天线组合中选择2根天线,然后从M-PSK/QAM星座图中选择一组符号对,最后以Alamouti编码或其对应的星座旋转编码的形式将符号传输出去,并且为了最大化发射分集增益与编码增益,进一步对旋转角度进行了优化。此外,CR-STBC-SM算法还利用Alamouti码的正交性来实现低复杂度的最大似然译码。仿真结果表明:与STBC-SM算法相比,在发射天线数相同时,CR-STBC-SM算法可以获得额外0.5 b/(s·Hz)的频谱效率;当频谱效率为4 b/(s·Hz)时,2种算法的性能非常接近,但是CR-STBC-SM算法可以节省3根发射天线,从而节约了硬件资源。

空时分组码;空间调制;星座旋转;发射分集

在无线通信技术中,由于空间调制(SM)和空移键控(SSK)可以利用空间维度来传递额外的信息,相比于传统的多输入多输出(MIMO)技术可以获得更高的频谱效率,同时SM和SSK还具有对射频链路要求较低、避免信道间干扰(ICI)以及更高的能量效率等优势[1-4],因此近年来作为一种新颖的MIMO传输技术受到了广泛的关注[5-7]。然而,SM和SSK在每次传输时只能激活一根天线,所以它们不能获得发射分集,只能依赖接收分集来对抗信道衰落。

为了提高SM和SSK的发射分集增益,文献[8]提出了一种利用脉冲成型技术的SSK方案(TOSD-SSK),可以取得的发射分集阶数为2,但是该算法中的脉冲成型的设计比较复杂。文献[9]提出一种利用天线选择技术获得发射分集的SSK算法,可以获得选择分集增益,但在该算法中,需要接收端反馈信息至发射端,增加了反馈开销。文献[10]利用时间分集的方法使SSK获得发射分集增益,但由于采用了时间分集使得SSK的传输速率更低了。文献[11]提出了基于坐标交织的空间调制算法(CIOD-SM),同样可以获得发射分集增益,然而其系统频谱效率较低。文献[12]提出了空时移键控(STSK)传输方案,通过额外的信息比特来激活不同的散射矩阵,可以获得的分集阶数为发射天线数与传输时隙中的最小值。但是,在STSK方案中最优的散射矩阵集需要用计算机做最优搜索,这使得STSK具有较高的设计复杂度,同时传输速率也会随着时隙数的增多而线性减小。文献[13]将SM与空时分组码(STBC)相结合提出了一种新的方案,称为空时分组码空间调制(STBC-SM),通过从所有的发射天线中激活2根天线来发送Alamouti编码,Alamouti码中包含的符号与激活的天线对均携带信息,通过优化不同码字之间的旋转角度获得的发射分集阶数为2。此外,在接收端利用Alamouti码的正交性可以实现低复杂度的最大似然(ML)译码。然而,STBC-SM方案中由于其设计的码字数有限,因此该方案中由空间维度调制所提供的频谱效率较低。对此,文献[14]提出了一种高速率STBC-SM方案(H-STBC-SM),其中采用Alamouti码作为核心矩阵,通过设计多个空间星座(SC)矩阵与Alamouti矩阵相乘来构造空时码字,将码字数扩展为STBC-SM的2倍。但是,H-STBC-SM中设计的码字仅适合发射天线数为4和6的情况,并不适合于其他的天线数。

本文针对现有的STBC-SM和H-STBC-SM算法的缺陷,提出了通过星座图旋转的Alamouti码来扩展码字数的空时分组码空间调制算法,简称为CR-STBC-SM。该算法的主要思想是分别利用Alamouti码的编码矩阵及其对应的旋转矩阵来构造CR-STBC-SM中的码字矩阵,因此扩展了码字数,同时该方案也适合于任意天线数,另一方面,通过对旋转角度的优化可以使该方案获得最大的分集增益和编码增益。此外,利用Alamouti码的正交性,该方案在接收端可以实现低复杂度的ML译码。

1 系统模型

考虑一个具有Nt根发射天线和Nr根接收天线的MIMO系统。假设在T个时隙内的发射信号为T×Nt维码字矩阵X,则T×Nr维的接收信号矩阵可以表示为

Y=ρ1/2XH+N

(1)

式中:ρ是每个接收天线处的平均信噪比(SNR);H和N分别表示Nt×Nr维的信道矩阵和T×Nr维的噪声矩阵。H和N中的元素均服从均值为0、方差为1的独立同分布的高斯分布,假设H为准静态瑞利衰落信道,在T个时隙内保持不变,且只有接收端已知信道状态信息。

对于采用STBC-SM调制的MIMO系统,采用的STBC为Alamouti码,因此T=2,发送信号X为2×Nt维的矩阵。在Nt=4时,文献[13]设计的2个子码本χk,k∈{1,2}为

(2)

2 CR-STBC-SM算法

针对STBC-SM方案中设计的码字数c较小的问题,本文提出一种CR-STBC-SM算法,通过引入星座图旋转的Alamouti码来扩展STBC-SM的码字数,从而提高了系统的频谱效率。

对于含4根天线的MIMO系统,本方案有2个子码本χk,k∈{1,2},其设计如下

(3)

下面给出CR-STBC-SM算法中码字的一般设计方法。

图1 CR-STBC-SM算法发射端的实现框图

通过分析可知,本文CR-STBC-SM算法的频谱效率为

(4)

表1 不同发射天线数下3种算法由空间维度调制所提供的频谱效率比较

Nt频谱效率/b·(s·Hz)-1STBC⁃SMH⁃STBC⁃SMCR⁃STBC⁃SM30 51 041 01 51 551 52 061 52 02 072 02 582 02 5

从表1可以发现,CR-STBC-SM比STBC-SM算法由空间维度调制所提供的频谱效率高0.5b/(s·Hz),在发射天线数为4和6时,CR-STBC-SM与H-STBC-SM算法的频谱效率相同,但CR-STBC-SM算法对于任意发射天线数都适应,而非仅仅局限于4、6根发射天线。

3 CR-STBC-SM系统的参数优化

(5)

Gc1=min det(ΔΔH)=

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

(11)

(12)

(13)

Gc2.1.2,Gc2.2.1,Gc2.2.2,Gc2.2.3,Gc3.1,Gc3.2)

(14)

(15)

4 最大似然检测算法

对于有c个码字的CR-STBC-SM算法,当其调制阶数为M时,可以构成cM2个不同的码字矩阵。CR-STBC-SM算法进行ML译码时,需要对cM2个码字矩阵进行搜索,其译码复杂度较高。与文献[13]类似,利用Alamouti码的正交性也可以将CR-STBC-SM的ML译码简化为一个线性过程。首先将式(1)简化为

(16)

式中:Ηχ是与发送的码字矩阵相对应的2Nr×2维等价信道矩阵;y和n分别表示2Nr×1维的等价接收信号和噪声。

对于Nt=4,选择式(3)中的8个码字作为发送的码字,即式(16)含有8个等价的信道矩阵。式(17)给出了激活天线索引号为(1,2)、(2,3)时系统的等价信道矩阵,对于天线索引号为(3,4)、(4,1)时的等价信道矩阵则与式(17)相似

表2 Nt从3增大到6时最优的旋转角度和相应的编码增益

(17)

5 仿真结果与分析

为了验证所提算法的有效性,本节对STBC-SM、H-STBC-SM以及CR-STBC-SM算法的误比特(BER)性能进行了仿真,并对仿真结果进行了分析。

仿真实验中不同方案的接收天线数均设为1,图2给出了在QPSK调制时,CR-STBC-SM、H-STBC-SM和STBC-SM算法在码字数c分别为4和16时,即频谱效率为3和4 b/(s·Hz)时的BER曲线。当频谱效率为3 b/(s·Hz)时,CR-STBC-SM需要3根发射天线,而STBC-SM需要4根发射天线;当频谱效率为4 b/(s·Hz)时,CR-STBC-SM、H-STBC-SM和STBC-SM则分别需要5、6、8根发射天线。由图2可以看出,几种不同算法的BER曲线的斜率相同,因而它们获得了相同的分集增益2Nr。此外,当频谱效率为4 b/(s·Hz)时,CR-STBC-SM在节约1根发射天线的情况下,BER性能仍然略好于H-STBC-SM;在3和4 b/(s·Hz)的频谱效率下,CR-STBC-SM分别节省了1根和3根发射天线,但是却能和STBC-SM获得非常相近的BER性能。

图2 频谱效率为3、4 b/(s·Hz)时3种算法的BER性能比较

图3给出了CR-STBC-SM、H-STBC-SM和STBC-SM算法分别采用BPSK和8QAM调制方式下的BER曲线。由图3可见,在码字数c=8、频谱效率为2.5b/(s·Hz)、发射天线数均为4时,CR-STBC-SM的BER性能与H-STBC-SM非常接近,但是在c=16、频谱效率为5 b/(s·Hz)、发射天线数均为6时,CR-STB-SM获得了比H-STBC-SM更好的性能。与STBC-SM相比,CR-STBC-SM与其性能相近,但是在相同的频谱效率下,CR-STBC-SM配置的发射天线数比STBC-SM少了2根,因此节约了硬件资源。

6 结 论

针对STBC-SM算法由空间维度调制所提供的频谱效率较低的问题,本文提出了一种新的改进算法CR-STBC-SM,该算法通过引入星座旋转的Alamouti码来扩展码字数,使得系统的频谱效率得到了有效提高。同时,CR-STBC-SM算法在接收端可以实现低复杂度ML译码。理论分析及仿真结果表明,相比于STBC-SM,在相同频谱效率下,CR-STBC-SM算法以很小的BER性能损失换来了发射天线数的节约。相比于H-STBC-SM,本文算法在4、5 b/(s·Hz)时获得了更好的BER性能,而且对于发射天线数没有严格的要求,因此灵活性更高。

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(编辑 刘杨)

AHighRateSpace-TimeBlockCodingSpatialModulationAlgorithmUsingConstellationRotation

CHEN Cheng,WANG Lei,LI Xiaofeng

(School of Electronics and Information Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, China)

A high rate space-time block coding spatial modulation(STBC-SM) algorithm based on constellation rotation, called CR-STBC-SM, is presented to improve the spectral efficiency of STBC-SM generated by the spatial modulation. The new scheme chooses two antennas from effective antenna combinations, and then a pair of symbols is drawn from the M-PSK/QAM constellation. The symbols are then transmitted in the form of Alamouti code or constellation rotated Alamouti code. The rotation angles are further optimized to maximize the diversity and coding gains of CR-STBC-SM. Moreover, the CR-STBC-SM uses the orthogonality of Alamouti code to get a low-complexity maximum likelihood (ML) decoder. Simulation results and comparison with the STBC-SM scheme show that under the same number of transmit antennas the CR-STBC-SM achieves an extra spectral efficiency of 0.5 b/(s·Hz). Under the spectral efficiency of 4 b/(s·Hz), the performances of both algorithms are very close, but the CR-STBC-SM saves three transmit antennas, that is, the hardware resource is saved by the CR-STBC-SM.

space-time block coding; spatial modulation; constellation rotation; transmit diversity

2014-03-10。

陈诚(1990—),男,硕士生;王磊(通信作者),女,讲师,硕士生导师。

国家自然科学基金资助项目(60902045)。

时间:2014-09-22

10.7652/xjtuxb201412018

TN929.5

:A

:0253-987X(2014)12-0113-07

网络出版地址:http:∥www.cnki.net/kcms/detail/61.1069.T.20140922.1520.002.html