[发明专利]一种基于消息传递的多用户非正交解调简化方法

权利要求书

1.一种基于消息传递的多用户非正交解调简化方法，其特征在于，所述多用户非正交解调简化方法包括以下步骤：

步骤1：存储先验信息并初始化参数；对似然函数的均值和方差与用户符号后验分布的均值和方差进行初始化，根据通信系统噪声与信道参数计算各次迭代的参数并存储；

步骤2：观测节点似然函数估计；输入为用户符号后验分布的均值、迭代次数，输出为观测节点似然函数的均值；

所述步骤2估计观测节点似然函数f(z_i)＝p(z_i|x)，包括将所述观测节点似然函数投影到高斯分布，通过近似推导得到所述观测节点似然函数的方差表示为：

所述观测节点似然函数的均值表示为

其中β为小于1的增益因子；

步骤3：用户节点似然函数估计；输入步骤2中观测节点似然函数的均值、迭代次数，输出用户节点似然函数的均值；

所述步骤3的估计用户节点的似然函数m(x_i)＝p(y|x_i)包括：

所述用户节点似然函数均值的计算方法表示为：

所述用户节点似然函数方差的计算方法表示为：

步骤4：用户节点后验分布估计；输入步骤3中用户节点似然函数的均值、迭代次数，输出用户符号后验分布的均值；

所述步骤4的估计用户节点后验分布p(x_i|y)包括：

信号幅度为a_n，先验概率根据贝叶斯公式，后验分布等于先验分布与似然函数的乘积：

p(x_i|y)∝p(x_i)p(y|x_i)

由于先验分布为离散分布，因此后验分布可以表示为：

其中p_n为+a_n的概率，为-a_n的概率；

根据步骤2中所述的观测节点似然函数的均值与方差，及所述观测节点似然函数的高斯投影，得到似然函数为：

因此有：

由此，后验概率的均值和方差可以表示为：

其中，的含义是用户节点似然函数的方差；

步骤5：判断迭代是否结束；如果迭代未结束，返回步骤2，如果迭代结束，将得到的用户符号后验分布的均值作为多用户非正交解调信息；

设定m为观测节点下标，m＝1，2，…M，其中M为观测节点的总个数；n为存在的用户数，n＝1，2，…N，N为用户的总数；根据非正交解调的特性，观测节点的个数与用户节点的个数相等；t为本次迭代次数，t＝1，2，…T，T为最大迭代次数；H为非正交多址的信道参数，其主对角线代表各个用户信号的接收强度，其他元素代表非正交多址的干扰强度；

设定第n个用户发送的符号为x_n，x_n取值于离散符号集，第m个观测节点接收符号为y_m，二者满足关系其中w_m为噪声项；第t次迭代过程中观测节点似然函数的均值记为方差记为用户节点似然函数的均值记为方差记为用户节点后验分布的均值记为方差记为

2.根据权利要求1所述的基于消息传递的多用户非正交解调简化方法，其特征在于：所述步骤1具体包括以下步骤：

初始化参数；根据通信系统噪声与信道参数计算各次迭代的相关参数并存储，对似然函数的均值与用户符号后验分布的均值进行初始化；

步骤1.1：所述存储先验信息，其中，先验信息包括：各次迭代中与变量节点的方差、观测节点的方差和噪声方差相关的各项参数；

步骤1.2：对所述参数进行初始化，所述参数包含：迭代次数、首次迭代时的后验分布的均值和首次迭代观测节点似然函数的均值，设定迭代初值