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如何使用最大似然檢測(cè)器方案優(yōu)化MIMO接收器性能

作者: 時(shí)間:2015-04-21 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

  對(duì)于改進(jìn)數(shù)據(jù)速率和/或信噪比,多輸入和多輸出()是領(lǐng)先的方法之一。通過使用多個(gè)接收和發(fā)送天線,可利用無線信道的多樣性。對(duì)于任何給定的信道帶寬,這可用于提高信道的頻譜效率并改進(jìn)數(shù)據(jù)速率。

本文引用地址:http://m.butianyuan.cn/article/272877.htm

  的規(guī)格取決于發(fā)送和接收天線的數(shù)量。在一個(gè)4×4 MIMO配置中,使用了四個(gè)發(fā)送天線和四個(gè)接收天線。這在同樣信道帶寬上實(shí)現(xiàn)了(在合適的條件下)高達(dá)四倍的數(shù)據(jù)傳輸。

  一方面,簡(jiǎn)單的MIMO接收器基于線性接收器算法,其易于實(shí)現(xiàn)但無法完全利用MIMO的好處。另一方面,使用迭代法,可以實(shí)現(xiàn)最佳的最大后驗(yàn)概率近似MIMO算法;然而,這會(huì)導(dǎo)致高延時(shí)的不足。一種更加實(shí)用的非線性MIMO接收器的實(shí)施途徑是最大似然(Maximum Likelihood, ML)或最大似然(Maximum Likelihood Detector, MLD),它在根本上是基于一個(gè)徹底的并列搜索。MLD在處理方面比傳統(tǒng)線性接收器要求更高,但對(duì)于相同的信道條件,可提供明顯更高的比特率。另外,對(duì)于具有天線相關(guān)性的信道,MLD更穩(wěn)健可靠。

  使用高階MIMO規(guī)格(超過兩個(gè)接收和兩個(gè)發(fā)送天線)可以導(dǎo)致顯著的頻譜效率改進(jìn)——但這也有其成本代價(jià):隨著MIMO規(guī)格的增加,MLD接收器的計(jì)算復(fù)雜性以指數(shù)方式增加。高階MIMO要求相當(dāng)大的處理能力——對(duì)于這一點(diǎn),直接的MLD方法是不切實(shí)際的,必須使用次優(yōu)(suboptimal)MLD算法來實(shí)現(xiàn)用戶設(shè)備(User Equipment,UE)的實(shí)施。

  次優(yōu)ML接收器

  次優(yōu)ML接收器試圖以更有效的方法來掃描可能的傳送信號(hào),從而減少整體復(fù)雜性并達(dá)到接近ML精度的結(jié)果。減少復(fù)雜性有助于根據(jù)大小和功率進(jìn)行更加實(shí)際的硬件實(shí)施。這還使硬件能夠保持由先進(jìn)通信標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定的高吞吐量。

  次優(yōu)ML方程式的解決可定義為一種樹形搜索,其中樹的每一個(gè)層級(jí)對(duì)應(yīng)于一個(gè)發(fā)送符號(hào)。每個(gè)節(jié)點(diǎn)的分支突出數(shù)匹配QAM或發(fā)送符號(hào)的調(diào)制。一個(gè)4×4 MIMO配置可由一個(gè)四層樹表示。假如調(diào)制為BPSK,每個(gè)節(jié)點(diǎn)將包含兩個(gè)分支。

  一旦定義了樹的符號(hào),可以部署樹遍歷算法,借用其它領(lǐng)域比如計(jì)算機(jī)科學(xué)。

  關(guān)于此點(diǎn),次優(yōu)ML接收器可劃分為兩個(gè)主要類型:

  1.橫向優(yōu)先搜索

  2.深度優(yōu)先搜索

  橫向優(yōu)先搜索

  橫向優(yōu)先的一個(gè)例子就是K-best算法。該解碼器是一個(gè)固定復(fù)雜性解決方案,從樹根開始并上行,直至它達(dá)到樹的最后一層。在樹的每層上,對(duì)所有選擇的分支進(jìn)行了評(píng)估并保留K留存節(jié)點(diǎn),匹配最佳解決方案(代表了最接近接收信號(hào)的符號(hào))——因此得名“K-best”。K剩余樹葉然后就用于生成LLR結(jié)果。

  該解碼器的優(yōu)點(diǎn)是:

  *單向流有助于硬件的簡(jiǎn)易流水線實(shí)施。

  *計(jì)算每層所需要的處理能力是恒定的,且直接與實(shí)施中所選的留存節(jié)點(diǎn)(K)的數(shù)量相關(guān)。

  *數(shù)據(jù)吞吐量是恒定的,其反過來簡(jiǎn)化了在系統(tǒng)中計(jì)劃的數(shù)據(jù)流

  該解碼器的缺點(diǎn)包括:

  *需要大面積實(shí)施以便評(píng)估和分類所有選擇的層級(jí)節(jié)點(diǎn)。

  *精度要求越高,所需要的K值越高。

  *在最佳SNR條件中,數(shù)據(jù)吞吐量不會(huì)增加。

  *不能保證達(dá)到ML解決方案,因?yàn)樽罴呀鉀Q方案可能存在于沒有選擇的節(jié)點(diǎn)中。

  下述圖表顯示了一個(gè)采用QPSK調(diào)制的MIMO 4×4 (4-層)樹。在此例子中,K為四。樹的每層將分為十六個(gè)節(jié)點(diǎn)。最好的四個(gè)將會(huì)是用于下一層的留存節(jié)點(diǎn)。

  深度優(yōu)先搜索

  深度優(yōu)先的一個(gè)例子就是軟輸出球解碼(Soft-Output Sphere Decoder)算法。此解碼器是一種自適應(yīng)復(fù)雜性解決方案,從樹根開始并首先直接上升到樹葉——因此得名“深度優(yōu)先”。該樹的優(yōu)先解決方案確定了初始搜索半徑或范圍。從那時(shí)起,解碼器在整個(gè)樹層中追溯并上升。對(duì)樹的每個(gè)超出搜索半徑的節(jié)點(diǎn)及其下面的所有節(jié)點(diǎn)進(jìn)行修整。每次找到一個(gè)更好的解決方案,相應(yīng)地減少半徑范圍。以此方法,掃描并修整了符號(hào)樹,直至有效選項(xiàng)數(shù)量減少。余下的符號(hào)代表了ML解決方案。

  此解碼器的優(yōu)點(diǎn)是:

  *可保證獲得ML解決方案,有助于結(jié)果精確度。

  *在高SNR條件下,解碼器運(yùn)行更快,增加了數(shù)據(jù)吞吐量并降低了功耗。

  *相比同等的橫向優(yōu)先解決方案,可在更小區(qū)域內(nèi)實(shí)施。

  圖3顯示了具有自適應(yīng)復(fù)雜性軟輸出球解碼器與固定復(fù)雜性K-best解碼器間的循環(huán)計(jì)數(shù)比較。因?yàn)镾NR增加,球解碼器將減少它的循環(huán)計(jì)數(shù),而固定復(fù)雜性將保持不變,無論信道條件如何。

  

 

  圖3:固定對(duì)自適應(yīng)復(fù)雜性。

  該解碼器的缺點(diǎn)包括:

  *解碼器的非確定性表現(xiàn)使系統(tǒng)計(jì)劃復(fù)雜化。

  *僅在當(dāng)前分支完成后才知道下一個(gè)分支選擇。這使得硬件傳遞途徑的實(shí)施受到挑戰(zhàn)。

  圖4顯示了一個(gè)采用QPSK調(diào)制的MIMO 4×4 (4層)樹例子。

  1.深度優(yōu)先以下列方式選擇到第一個(gè)樹葉的符號(hào)路徑:a. -3 (層1);b. -3 (層2);c. 1 (層3);d. 3 (層4)

  2.更新了初始半徑

  3.追溯執(zhí)行到第二層的一個(gè)符號(hào)

  4.在搜索期間,修整了超出搜索半徑的分支(紅色所示),因此使搜索樹最小化。

  

 

  圖4:球解碼樹遍歷。

  CEVA解決方案

  CEVA通過推出最大似然MIMO(MLD)來應(yīng)對(duì)MIMO接收器的挑戰(zhàn)。該MLD是緊密耦合擴(kuò)展加速器硬件單元。該MLD能夠處理LTE——先進(jìn)的Cat.7數(shù)據(jù)流并產(chǎn)生軟輸出最大對(duì)數(shù)解決方案。

  該MLD加速器達(dá)到了次優(yōu)最大似然(ML)解決方案,可用于4×4或3×3 MIMO @12.6 Mega-tones/秒,使用軟輸出球解碼器方法,以及2×2基于LORD的ML解決方案@ 28.8 Mega-tones/秒,使用載波聚合。該MLD設(shè)計(jì)用于移動(dòng)應(yīng)用,強(qiáng)調(diào)低功耗設(shè)計(jì)理念。

  功能集

  MLD功能集包括對(duì)以下的支持:

  *從2×2到4×4 MIMO的可變傳輸模式,且每層可配置的調(diào)制高達(dá)64QAM.

  *三種搜索優(yōu)化:每個(gè)樹層的用戶自定義層排序,初始半徑和搜索半徑。

  *通過提供吞吐量控制能力,CEVA MLD解決了軟輸出球解碼的非確定性質(zhì),包括用于音調(diào)處理的上下循環(huán)計(jì)數(shù)界線。另外,使用用戶自定義的基于時(shí)間標(biāo)記的終端來保持系統(tǒng)吞吐量。

  *可以擴(kuò)展軟比特來補(bǔ)償SNR和調(diào)制因數(shù)。

  *在內(nèi)部符號(hào)和內(nèi)層解決方案中提供對(duì)LLR排列的支持

  *內(nèi)層解映射:支持兩個(gè)代碼層,使MLD能夠?qū)⑺鶎憯?shù)據(jù)拆分到兩個(gè)不同的目的地。

  *可擴(kuò)展的硬件解決方案實(shí)現(xiàn)了性能/功率/面積的權(quán)衡,包括選擇MLD引擎的數(shù)量、緩沖器大小和接口時(shí)鐘比率。

  另外,加速器提供了廣泛的調(diào)試和性能分析能力。

  MLD加速器方框圖

  圖5描述了MLD加速器的方框圖,其包含了一個(gè)AXI接口、輸入緩沖器、分配器、最大似然引擎(Maximum Likelihood Engine,MLE)、LLR發(fā)生器、重排序緩沖器和輸出緩沖器。

  輸入緩沖器存儲(chǔ)了大量的音調(diào)數(shù)據(jù),通過分配器,每次傳送一個(gè)音調(diào)到MLE.每個(gè)MLE輸出有關(guān)檢測(cè)到的比特?cái)?shù)據(jù);這進(jìn)而通過LLR發(fā)生器轉(zhuǎn)化為L(zhǎng)LR格式。重排序緩沖器積累LLR數(shù)據(jù),以便傳輸和發(fā)送有序的輸出到輸出緩沖器中。輸出緩沖器通過AXI接口將LLR寫到接收鏈中的下一個(gè)模塊。

  

 

  圖5:MLD加速器方框圖。


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