阅读说明：本技术 Musa系统下基于压缩感知的多用户检测方法及装置 (Multi-user detection method and device based on compressed sensing under MUSA (multi user application architecture) system ) 是由 陈发堂 石贝贝 李小文 王丹 王华华 邓青 于 2019-10-28 设计创作，主要内容包括：本发明公开了MUSA系统下基于压缩感知的多用户检测方法及装置,所述方法包括将发送端用户分为活跃用户和不活跃用户,不活跃用户发送的符号设置为0,活跃用户发送的数据流调制成复数符号；然后对所有用户的符号进行扩展,并从相同的时频资源上发送；将接收端接收到的信号y采用验证误差正交匹配追踪算法进行检测,从而确定用户的稀疏度。本发明基于正交匹配追踪算法利用验证误差作为迭代停止条件,在迭代次数等于用户稀疏度时能够达到最小值来估计稀疏度,在稀疏度未知的情况下可对用户行为和数据的进行联合检测,相比传统的正交匹配追踪方法,本发明无需事先已知用户行为,灵活性更高,实用性更强,更适应于免调度的上行通信系统。(The invention discloses a multi-user detection method and a device based on compressed sensing under an MUSA (multi user architecture) system, wherein the method comprises the steps of dividing a user at a sending end into an active user and an inactive user, setting a symbol sent by the inactive user to be 0, and modulating a data stream sent by the active user into a plurality of symbols; then, the symbols of all users are expanded and sent from the same time frequency resource; and detecting the signal y received by the receiving end by adopting a verification error orthogonal matching tracking algorithm, thereby determining the sparsity of the user. The method utilizes the verification error as an iteration stop condition based on the orthogonal matching pursuit algorithm, can reach the minimum value to estimate the sparsity when the iteration times are equal to the sparsity of the user, and can carry out combined detection on the user behavior and the data under the condition that the sparsity is unknown.)

MUSA系统下基于压缩感知的多用户检测方法及装置

技术领域

本发明属于移动通信技术领域，具体涉及MUSA系统的上行免调度链路多用户检测技术；具体为MUSA系统下基于压缩感知的多用户检测方法及装置。

背景技术

多址接入技术是区别不同移动通信系统的关键变革性技术。第一代移动通信至***移动通信采用的都是正交多址接入方案，在正交多址接入系统中，接入系统的用户数受到限制，很难满足5G海量机器连接等应用场景，而非正交多址接入技术有较大的系统上行吞吐量，接入用户数相比正交多址接入方案也有较高增益，但吞吐量、接入用户数的增益都是以接收机的复杂度换取的。MUSA(Multiple user shared access，多用户共享接入)技术作为非正交多址接入的一种，其采取免调度的策略，系统内的大量***可随机突发接入，因此用户信号具有稀疏性，可引入压缩感知理论进行稀疏信号的恢复。免调度策略虽降低了信令开销，省去了复杂的调度过程，但对接收机来说，判断用户是否活跃将是检测数据之前的一个难题。传统的MMSE-SIC接收机只能在已知用户行为的条件下，对用户数据进行检测，显然在免调度的上行系统中，传统的MMSE-SIC接收机不再适用。

多用户共享接入系统内存在活跃用户和不活跃用户，且统计数据显示，即使在繁忙时段，活跃用户数也远远小于系统中的总用户数，故用户信号具有稀疏性，可考虑运算丰富的压缩感知算法进行用户行为的检测。正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit，OMP)算法作为贪婪算法的代表，需要已知用户信号的稀疏度，将用户信号的稀疏度作为贪婪算法的迭代次数结束算法，但用户稀疏度在实际中不好获取，特别是在上行免调度条件下。这使得该算法难以用于实际的MUSA系统，需要对其做进一步改进。

发明内容

本发明提出采用验证误差的方法，通过验证误差是否达到最小值来确定迭代的次数，从而确定用户稀疏度，解决了OMP算法难以用于实际的问题，使OMP算法更加灵活，实用性更强。

基于现有技术存在的问题，本发明考虑对正交匹配追踪算法改进，使其不依赖于用户稀疏度作为贪婪算法结束的条件，实现稀疏度未知情况下，可对用户进行活跃性和数据的联合检测，更适用于实际的通信系统；因此本发明提出一种MUSA系统下基于压缩感知的多用户检测方法及装置。

一种用于MUSA系统采用验证误差的正交匹配追踪多用户检测方法，所述方法可包括将发送端用户分为活跃用户和不活跃用户，不活跃用户发送的符号设置为0，活跃用户发送的数据流调制为复数符号；然后对所有用户的符号进行扩展，并从相同的时频资源上发送；将接收端接收到的信号y采用验证误差正交匹配追踪算法进行检测，从而确定用户的稀疏度；

所述验证误差正交匹配追踪算法包括以下步骤：

S1、初始化迭代参数i＝0、残差r₀＝y、误差e₀＝y以及原子索引集合

S2、从等效信道矩阵选出一个原子，即

符号＜＞代表内积运算，argmax表示|＜a_k,r_i＞|取得最大值时对应的k值；更新迭代参数i＝i+1；

S3、利用步骤S2选择出的原子，扩展第i次迭代的原子索引集合Γ_i＝Γ_i-1∪u；

S4、利用最小二乘法计算用户信号x第i次迭代的近似解

S5、计算用户信号x在第i次迭代的残差r_i以及第i次迭代的计算误差e_i；

S6、验证误差，若第i次迭代计算得到的误差大于第i-1次迭代的迭代计算得到的误差，则停止迭代转到S7，否则转到S2；

S7、结束流程，并输出用户信号

其中，a_k是等效信道矩阵A的第k列，k＝1,2,...,K，K是系统内的总用户数；r_i表示第i次迭代的残差；e_i表示第i次迭代的误差；Γ_i表示第i次迭代的原子索引集合。

进一步的，所述步骤1中，假设系统内***总数为K，活跃用户数为M，每个用户的扩频序列长度为N。

进一步的，所述步骤2中，接收端接收到的信号y表示为：

y＝Ax+z

其中，y＝(y₁,y₂,...,y_N)^T，A是N×K维的包含扩展序列和信道增益的等效信道矩阵；N表示每个用户的扩频序列长度；x＝(x₁,x₂,...,x_K)^T，x中非零元素的个数为M，M表示MUSA系统中不活跃用户的个数；z＝(z₁,z₂,...,z_n)^T，z是均值为0，方差为σ²的高斯噪声。

进一步的，所述扩展序列选自托普利兹矩阵。

进一步的，所述利用最小二乘法计算用户信号x当前的近似解包括：

其中，A_Γi代表等效信道矩阵A中列索引为Γ_i的子矩阵；T表示转置符号。

进一步的，用户信号x的残差计算公式包括：

用户信号x的误差计算公式包括：

其中，A_Γi代表取等效信道矩阵A中列索引为Γ_i的子矩阵；T表示转置符号；Q()代表硬判决。

进一步的，从等效信道矩阵选出一个相对最佳的原子，即选择与残差相关度最大的原子，公式中，符号＜＞代表内积运算，argmax表示|＜a_k,r_i＞|取得最大值时对应的k值。

所述若当前迭代计算得到的误差大于前一次迭代计算得到的误差包括利用二范数对两者进行比较，具体包括若第i次迭代计算得到的误差二范数大于第i-1次迭代的迭代计算得到的误差二范数，即||e_i||₂＞||e_i-1||₂，则停止迭代转到S7，否则转到S2。

其中，|| ||₂代表代表二范数。当迭代次数等于稀疏度时，误差达到最小值。故若当前迭代计算得到的误差大于前一次迭代计算得到的误差，则应结束迭代，即若||e_i||₂＞||e_i-1||₂，算法停止。

另外，本发明还提出了一种MUSA系统下采用验证误差的正交匹配追踪多用户检测装置，所述装置包括：

发射天线：用于发射用户数据；

用户分配模块：用于将用户划分为活跃用户和不活跃用户；

调制器：用于将不活跃用户发送的符号设置为0，活跃用户发送的数据流进行调制；

序列扩展模块：用于对调制数据进行序列扩展；

接收机：用于接收调制扩展后的用户数据；

验证误差正交匹配追踪模块：用于对接收机接收到的用户数据进行检测，联合检测用户行为和数据。

进一步的，所述验证误差正交匹配追踪模块包括迭代器、最小二乘法计算模块、残差计算模块、误差计算模块、原子索引计算模块、验证模块以及信号输出器；

所述迭代器用于生成迭代参数；

所述最小二乘法计算模块用于计算计算用户信号当前的近似解；

所述残差计算模块用于计算当前迭代的残差；

所述误差计算模块用于计算当前迭代的误差；

所述原子索引计算模块用于获取当前迭代的原子索引集合；

所述验证模块用于验证是否需要结束迭代过程；

所述信号输出器用于输出检测到的用户信号。

本发明的有益效果：

本发明公开一种用于MUSA系统采用验证误差的正交匹配追踪多用户检测方法及装置，通过验证误差是否达到最小值来确定迭代的次数，从而确定用户稀疏度。传统的OMP算法需要已知用户的稀疏度才能进行检测，但在实际中并不好实现，特别是在上行免调度条件下，使得OMP算法在实际系统运用中略显无能为力。本发明能够在稀疏度未知的情况下进行用户活跃性和数据的联合检测，能够提供更高的检测可靠性，更适用于实际的MUSA免调度系统。

附图说明

图1是本发明采用的上行免调度MUSA系统框图；

图2是用户符号的复星座集图；

图3为本发明的多用户检测方法的流程图；

图4是不同迭代次数下残差、误差的变化曲线；

图5是OMP算法和本发明的性能曲线图；

图6是SNR和活跃用户数共同影响下的性能曲线图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。

本实施例以图1为例，MUSA系统内***数为K，活跃用户数为M，活跃用户数据流经编码后调制，调制后的符号取自图2复数符号的星座集的非零元素组成的子集，而不活跃用户发送的符号设置为0；K个用户均独立随机的选择复数扩展序列对符号进行扩展，然后共同叠加在N个正交的OFDM子载波上传输。经该信道传输后被动产生了噪声，接收端通过多用户检测判别各个用户的行为并检测数据。

在一个实施例中，编码过程采用Turbo编码，调制过程选择正交相移键控(Quadrature Phase Shift Keying，QPSK)的调制方式。

在一个实施例中，如图3所示，接收端通过多用户检测判别各个用户的行为并检测数据的过程可包括：

S1、初始化迭代参数i＝0、残差r₀＝y、误差e₀＝y以及原子索引集合

S2、从等效信道矩阵选出一个原子，即

符号＜＞代表内积运算，argmax表示|＜a_k,r_i＞|取得最大值时对应的k值；更新迭代参数i＝i+1；

S3、利用步骤S2选择出的原子，扩展第i次迭代的原子索引集合Γ_i＝Γ_i-1∪u；

S4、利用最小二乘法计算用户信号x第i次迭代的近似解

S5、计算用户信号x在第i次迭代的残差r_i以及第i次迭代的误差e_i；

S6、验证误差，若第i次迭代计算得到的误差大于第i-1次迭代计算得到的误差，则停止迭代转到S7，否则转到S2；

S7、结束流程，并输出第i-1次迭代得到的用户信号

结合本发明提出的一种MUSA系统下采用验证误差的正交匹配追踪多用户检测装置进行检测，首先利用发射天线发射用户数据；同时利用用户分配模块将用户划分为活跃用户和不活跃用户，使用调制器将不活跃用户发送的符号设置为0，将活跃用户发送的数据流进行调制，当然，此处采用的调制器可以为现有技术中任意一种调制器，相应的，对用户数据进行解调时，则采用对应的解调器。

优选的，调制器为QPSK调制器，解调器为QPSK解调器。

作为一种优选实施方式，在调制后需要对数据进行序列扩展，本实施例的序列扩展模块为包含多种序列扩展函数或序列扩展矩阵的模块，例如为包含托普利兹矩阵的模块，或者为包含高斯随机矩阵、部分傅里叶矩阵、伯努利矩阵的模块。

进一步的，接收端的用户通过接收机接受到调制扩展后的用户数据，采用迭代器生成迭代参数；利用原子索引计算模块形成新的原子索引集合；利用残差计算模块计算当前迭代的残差，同时利用误差计算模块计算当前迭代的误差；使用验证模块验证是否需要结束迭代，若不需结束迭代，则输出信号“1”至迭代器，此时迭代器的迭代参数加1，继续利用其余模块进行迭代过程，直至验证模块发现需要结束迭代，则输出信号“0”，此时信号输出器将用户信号输出。

在这个实施例中，迭代器的作用主要是让循环进行下去，因此该迭代器可以为加法器与触发器的结合，当验证模块输出信号“1”时，响应于该输出信号“1”，触发器触发加法器加1，当输出信号“0”时，响应于该输出信号“0”，信号输出器直接输出上一次迭代过程中所计算的用户信号。

作为一种补充实现方式，用户信号采用最小二乘法计算模块进行计算，该模块可以表示至少包含有最小二乘法的数字处理器。

当然，还可以采用其余的计算模块进行计算，例如梯度下降法计算模块、高斯-牛顿法计算模块。

在另一种实施例中，本实施例主要对流程的循环过程进行变换，形成新的一种迭代方式，具体包括：

步骤1、接收端接收到的信号为y，对其进行验证误差正交匹配追踪算法；

接收信号y表示为：

y＝Ax+z

其中，y＝(y₁,y₂,...,y_N)^T，A是N×K维的包含扩展序列和信道增益的等效信道矩阵，而扩展序列选自托普利兹矩阵。x＝(x₁,x₂,...,x_K)^T，x中非零元素的个数为M，z＝(z₁,z₂,...,z_n)^T，z是均值为0，方差为σ²的高斯噪声。

步骤2、初始化迭代参数。i＝0，残差r₀＝y，误差e₀＝y，原子索引集合

步骤3、从等效信道矩阵选出一个相对最佳的原子，即从等效信道矩阵各列中选择与残差相关度最大，即

k＝1,2,...,K。更新i＝i+1。

其中a_k是等效信道矩阵A的第k列，K是系统内的总用户数。公式

中，符号＜＞代表内积运算，argmax表示|＜a_k,r_i＞|取得最大时对应的k值。

步骤4、扩展原子索引集合Γ_new＝Γ_i-1∪u。

步骤5、求用户信号x当前的LS近似解，

其中A_Γnew代表取等效信道矩阵A中列索引为Γ_new的子矩阵。

步骤6、计算残差、误差。

其中Q()代表硬判决。

步骤7、验证误差。若||e_new||₂＞||e_i-1||₂，停止迭代转到步骤9，否则转到步骤8。

根据图4中残差和误差的变化趋势，残差随迭代次数的增加而递减，而误差在达到最小值时迭代次数刚好等于用户稀疏度，故可用这一特性作为迭代结束条件。

步骤8、更新原子索引集合、用户信号、残差、误差，即Γ_i＝Γ_new，

r_i＝r_new，e_i＝e_new。返回步骤3。

步骤9、结束。输出用户信号

本实施例可以在输出数据时，是直接输出的当前的用户数据，而非上一次迭代中产生的用户数据，进而节省数据存储空间，是因为在每次迭代过程中，能将上一次迭代过程中产生的数据值覆盖，而非将所有的计算结果存储下来。

在一个实施例中，本发明将发送端用户分为活跃用户和不活跃用户，不活跃用户发送的符号设置为0，活跃用户发送的数据流进行调制；然后对所有用户的符号进行扩展，并从相同的时频资源上发送；将接收端接收到的信号y采用验证误差正交匹配追踪算法进行检测，从而确定用户的稀疏度。本发明基于正交匹配追踪算法利用验证误差作为迭代停止条件，在迭代次数等于用户稀疏度时能够达到最小值来估计稀疏度，在稀疏度未知的情况下可对用户行为和数据的进行联合检测，相比传统的正交匹配追踪方法，本发明无需事先已知用户行为，灵活性更高，实用性更强，更适应于免调度的上行通信系统。

本实施例结合具体数据，利用Matlab对OMP算法和本发明(简称VE-OMP)算法进行仿真和对比分析，仿真参数设置如表1所示，性能仿真结果如图5所示。并且在改变信噪比和活跃用户数两个因素的条件下，对VE-OMP算法进行性能仿真，仿真结果如图6所示。从图5可以看出，本发明实施例的VE-OMP算法能够达到与OMP算法相当的性能，但OMP算法必须已知稀疏度，而VE-OMP算法可以在稀疏度未知的情况下对用户行为和数据进行检测，故而实际应用价值更高。从图6中可以看出，当用户数一定时，误符号率随SNR增加而递减，当信噪比一定时，误符号率随用户数的增加而递增。故实际运用中应综合考虑这两个因素对性能的影响。实际系统中活跃用户数一般不会超过该系统***总数的10％，在本发明仿真条件下，总用户数为20，一般活跃用户数为2，误符号率在SNR＝10时可控制在10^-3 10^-4级，故本发明能够提供较好的检测可靠性，能够适应5G海量连接的场景。

表1 仿真参数设置

本发明通过验证误差是否达到最小值来确定迭代的次数，从而确定用户稀疏度。非正交多址接入系统中采取免调度策略，用户可随机突发地接入系统，虽然免调度策略省去了复杂的调度过程，但对接收机来说，判断用户是否活跃将是检测数据之前的一个难题。本发明提出结合压缩感知检测器对用户行为和数据进行联合检测。传统的OMP算法需要已知用户的稀疏度才能进行检测，但在实际中并不好实现，特别是在上行免调度条件下，使得OMP算法在实际系统运用中略显无能为力。即使是现有的稀疏度自适应匹配追踪算法，运用在有噪的MUSA系统中，由于噪声不可知导致停止迭代阈值无法确定为一个最优值，在实际使用中仍需要改进。本发明通过验证误差是否达到最小值来确定迭代的次数，能够在稀疏度未知的情况下进行用户活跃性和数据的联合检测，可达到与OMP算法相当的检测性能，在实际运用中比OMP算法更加灵活，更适用于实际的MUSA免调度系统。

可以理解的是，本发明的装置和方法的部分特征可以相互引用，本发明为了节省篇幅，不再赘述。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：ROM、RAM、磁盘或光盘等。

以上所举实施例，对本发明的目的、技术方案和优点进行了进一步的详细说明，所应理解的是，以上所举实施例仅为本发明的优选实施方式而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内对本发明所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。