[发明专利]基于变分贝叶斯推断的毫米波系统双端相位噪声抑制方法

摘要

本发明属无线通信技术领域，涉及一种基于变分贝叶斯推断的毫米波系统双端相位噪声抑制方法。本发明采用了变分贝叶斯推断算法，变分贝叶斯推断算法是一种求解未知随机变量的后验分布的算法，通过不断地迭代，得到样本已知的条件下的隐藏变量的均值与方差。本发明的有益效果为能够在毫米波通信系统中，收发两端均存在相位噪声的条件下实现准确的数据符号估计，显著提高系统的误比特率性能。

主权项

1.基于变分贝叶斯推断的毫米波系统双端相位噪声抑制方法，设定发射端和接收端都带有相位噪声的OFDM系统中，发射端和接收端的时域信道矢量为h＝[h1,h2,…,hL]T，其中L为信道矢量的长度；对于每个OFDM符号，接收端时域信号表达式为r＝PrHPtFHd+n    (1)其中，r∈C^N×1是时域接收信号，N是OFDM子载波的个数，和分别表示接收端和发射端的相位噪声矩阵，H是Toeplitz信道矩阵，它的第1列为H(:,1)＝[h^T,0_1×(N‑L)]^T，其中0_1×(N‑L)表示元素全为0、长度为N‑L的行矢量；F∈C^N×N是归一化的FFT矩阵，它的第i行第j个元素为d＝[d₁,d₂,…,d_N]^T是发送的数据或者导频序列；n∈C^N×1是时域的复高斯白噪声序列，当相位噪声不存在的情况下，Pr＝Pt＝I，则(1)退化为r＝HFHd+n    (2)由于H是Toeplitz矩阵，分解为如下的形式：H＝FHHfF    (3)其中，H_f＝diag{[H₁,H₂,…,H_N]^T}，其中把(3)代入(2)，再做FFT，得无相位噪声情况下的频域接收信号为rf＝Hfd+n    (4)对数据符号进行判决：其中，rf,n表示rf的第n个元素，S表示星座点的集合；利用序列c＝[‑Ga128,Gu512,Gv512,‑Gb128]T进行信道估计，其中，Ga128和Gb128是长度为128的序列，在IEEE 802.11ad标准中有定义；Gu512＝[‑Gb128,‑Ga128,Gb128,‑Ga128]，Gv512＝[‑Gb128,Ga128,‑Gb128,‑Ga128]；序列c具有如下的性质：其中c(k)表示序列c的第k个元素，Gu512(k)和Gv512(k)表示Gu512和Gv512的第k个元素；对应于c(k)(129≤k≤1280)的接收符号为其中θp,r,k，θp,t,k和np,k分别对应于符号c(k)的接收端相位噪声、发射端相位噪声和高斯白噪声，忽略这些噪声的影响，信道系数通过下式估计得到设定相位噪声的值很小，利用近似关系ejθ≈1+jθ，将式(1)改写为r＝diag{1+jθr}Hdiag{1+jθt}FHd+n    (9)其中1表示长度为N的全1列向量，θr＝[θr,1,θr,2,…,θr,N]T和θt＝[θt,1,θt,2,…,θr,N]T为实高斯分布的相位噪声矢量，即p(θr)＝p(θt)＝N(0,Φ)；由于θr和θt的协方差矩阵Φ为实对称矩阵，其特征值是实数，用正交矩阵进行相似对角化：Φ＝UΛUT    (10)其中Λ＝diag{[λ1,λ2,…,λN]T}是对角矩阵，对角元素为Φ的降序排列的特征值，U是正交矩阵，它的每一列是Λ对应列的特征值的特征向量；设定Λ中的对角元只有前若干项的值较大，其它的元素和前若干项相比很小，只取前I项来近似，即Φ≈VΓVT    (11)Γ＝diag{[λ1,λ2,…,λI]T}是以Λ中前I个特征值为对角元素的对角矩阵，V∈CN×I是由前U的前I列组成的矩阵；对相位噪声矢量θr和θt作线性变换由高斯分布的性质可知，p(xr)＝p(xt)＝N(0,Γ)，由于Γ为对角阵，所以xr和xt的各个分量之间是相互独立的；把(12)代入(9)可得r＝diag{1+jVxr}Hdiag{1+jVxt}FHd+n    (13)xr和xt的先验概率密度函数为假定符号序列d服从如下的先验复高斯分布p(d)＝CN(0,I)＝π‑Nexp{‑||d||2}    (15)则在相位噪声和数据符号都已知的条件下，接收信号r服从如下的复高斯分布其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1、利用序列相关法进行信道估计；S2、计算相位噪声的公共相位误差并对接收信号进行补偿，对数据符号进行粗略的判决，作为迭代的初始值；S2、通过以下的步骤来实现变分贝叶斯算法的迭代：S21、计算接收端相位噪声展开矢量的后验分布的均值和方差S22、计算发射端相位噪声展开矢量的后验分布的均值和方差S23、计算数据符号矢量的后验分布的均值和方差S24、循环步骤S21—S23，在已知接收信号的条件下，数据符号矢量将收敛于一个稳定的值。