文獻標(biāo)識碼: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.180166
中文引用格式: 林歡,李想. MIMO PLC系統(tǒng)雙邊雅克比SVD預(yù)編碼方法[J].電子技術(shù)應(yīng)用,2018,44(9):121-124.
英文引用格式: Lin Huan,Li Xiang. An precoding method based on two-sided Jacobi SVD in MIMO PLC system[J]. Application of Electronic Technique,2018,44(9):121-124.
0 引言
電力線通信旨在利用現(xiàn)有電力基礎(chǔ)設(shè)施提供高速聯(lián)網(wǎng)服務(wù),近年來憑借其低成本、覆蓋廣、無需額外安裝電線的優(yōu)勢受到了越來越多的關(guān)注[1-2]。研究表明,MIMO技術(shù)可在不增加系統(tǒng)帶寬的前提下將PLC系統(tǒng)的物理層傳輸速率提升2倍左右[3]。然而,由于三相線距離較近,MIMO電力線通信(Power Line Communication,PLC)信道間存在一定的相關(guān)性[4],導(dǎo)致信道間存在相互干擾,從而限制信道容量。因此,有效消除MIMO PLC信道間的干擾,降低接收端的復(fù)雜度,成為了寬帶MIMO電力線通信的研究熱點。
目前大多數(shù)相關(guān)文獻主要圍繞MIMO PLC信道建模[5-7]以及脈沖噪聲消除[8]。針對預(yù)編碼技術(shù)方面,文獻[9]提出一種基于正交空分復(fù)用(Orthogonal Spatial Multiplexing,OSM)的MIMO預(yù)編碼方案,通過對發(fā)射符號進行旋轉(zhuǎn)操作從而引入發(fā)射符號間的正交性,有利于在接收端進行單符號譯碼最大似然檢測。但是最大似然檢測的復(fù)雜度仍然過高,不利于實際運用。文獻[10]針對寬帶MIMO PLC系統(tǒng)中的共信道干擾問題,提出一種塊對角化預(yù)編碼方法。但該文獻提出了零干擾的限制條件,適用性有限。文獻[11]基于矢量量化中Lloyd算法構(gòu)造了預(yù)編碼碼本,但該算法需要多次迭代,復(fù)雜度過高。
本文針對MIMO PLC系統(tǒng)中接收端均衡涉及的求逆運算復(fù)雜度太高的問題,提出一種基于雙邊雅克比奇異值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的有限反饋預(yù)編碼,通過雅克比轉(zhuǎn)換降低SVD運算的復(fù)雜度,同時可有效改善系統(tǒng)誤碼率性能。
1 系統(tǒng)模型和信道建模
目前大多數(shù)PLC調(diào)制解調(diào)器只使用P-N相線,即單輸入單輸出(Single Input Single Output,SISO)配置。而在歐洲、中國和世界其他許多地方,家庭傳輸電纜具有如圖1所示的火線(Phase,P)、零線(Neutral,N)和保護地線(Protective Earth,PE)的三線配置,于是利用3條差分相線和共模路徑可組成多個發(fā)送接收端口的MIMO PLC配置。
MIMO PLC的系統(tǒng)模型如式(1)所示:
本文利用文獻[5]中考慮了信道相關(guān)性的混合信道建模方法進行MIMO PLC信道建模,對影響比較大的脈沖噪聲采用文獻[8]中的Middleton A類噪聲模型進行噪聲建模。
2 雙邊雅克比預(yù)編碼
2.1 信道矩陣的基本變換
由于雙邊雅克比(Two-sided Jacobi,TSJ)算法通常只適用于實對稱矩陣[12],而信道矩陣是復(fù)數(shù)矩陣,因此需要將復(fù)數(shù)信道矩陣轉(zhuǎn)換為實對稱矩陣。首先將矩陣H轉(zhuǎn)換為Hermite矩陣A:
其中,θ=-β。通過以上變換,矩陣A轉(zhuǎn)化為實對稱矩陣C,于是可利用雅克比算法將該矩陣分解為SVD形式。
2.2 雙邊雅克比變換
MIMO系統(tǒng)需要將預(yù)編碼矩陣反饋給發(fā)射機,因此對傳輸參數(shù)的優(yōu)化是減少反饋開銷的關(guān)鍵。為實現(xiàn)這一目標(biāo),將H轉(zhuǎn)化為實對稱矩陣C。TSJ算法通過不斷迭代使矩陣C的非對角線元素最小化。
對矩陣C進行迭代正交更新實現(xiàn)雅克比轉(zhuǎn)換。
當(dāng)矩陣的非對角元素非常接近零時,可判定雅克比過程結(jié)束。雅克比轉(zhuǎn)換預(yù)編碼算法流程圖如圖2所示,該算法主要步驟如下:
(1)右奇異矩陣V等于旋轉(zhuǎn)矩陣乘以轉(zhuǎn)換矩陣,φi是第i次迭代雅克比矩陣Qi的旋轉(zhuǎn)相位。
3 仿真性能與分析
基于文獻[9]建立了考慮信道相關(guān)性的MIMO PLC混合信道模型,在MATLAB 2013b平臺上進行仿真驗證,仿真次數(shù)為1 000次。仿真參數(shù)見表1。
為評估雙邊雅克比轉(zhuǎn)換算法的性能,計算由雅克比算法獲得的奇異值和調(diào)用MATLAB自帶的SVD函數(shù)得到的奇異值λl之間的均方誤差,如式(22)所示,l表示天線索引。各奇異值均方誤差仿真結(jié)果如圖3所示,可看出,兩者的均方誤差低于10-30,因此所提算法計算精度與MATLAB中SVD函數(shù)基本一致。
計算由所提算法得到的信道增益系數(shù)h11與真實信道增益系數(shù)hreal之間的均方誤差,如圖4所示,二者均方誤差量級達到10-29。其他信道增益系數(shù)結(jié)果類似,這表明雅克比算法是能量守恒的。分析可知,由于對信道矩陣做的所有變換都是酉變換,因此不影響系統(tǒng)能量。
圖5分析了兩個MIMO發(fā)射端口上各數(shù)據(jù)流誤碼率與信噪比的關(guān)系。可看出,兩條數(shù)據(jù)流誤碼率性能基本一致,并且十分接近理論誤碼率。這表明本文中的預(yù)編碼和譯碼過程沒有引入額外噪聲。
誤差向量幅度(Error Vector Magnitude,EVM)可反映均衡后的接收星座圖與原始歸一化的標(biāo)準(zhǔn)星座圖之間的誤差。采用星座誤差向量幅度準(zhǔn)則,分析量化比特數(shù)對系統(tǒng)性能的影響。為了分析量化噪聲的影響,此時仿真沒有引入其他加性噪聲。如圖6所示,隨著量化比特數(shù)增加,EVM逐漸收斂。當(dāng)量化比特數(shù)為16時,EVM低于10-3,此時接收星座圖十分接近原始標(biāo)準(zhǔn)星座圖。
4 結(jié)論
本文針對PLC MIMO系統(tǒng)中傳統(tǒng)迫零預(yù)編碼算法求逆運算復(fù)雜度高的問題,提出一種基于雙邊雅克比轉(zhuǎn)換的低復(fù)雜度SVD預(yù)編碼算法。由雅克比算法得到的奇異值與調(diào)用MATLAB中的SVD函數(shù)所得的奇異值相等,證實了該算法構(gòu)造的SVD函數(shù)的有效性。同時系統(tǒng)誤碼率十分接近理論誤碼率,這說明該MIMO預(yù)編碼過程未引入額外噪聲。本文提出的預(yù)編碼算法為降低求逆運算復(fù)雜度提供了一種具有實用價值的仿真分析方法,對于推動多輸入多出寬帶電力線載波通信技術(shù)在智能電網(wǎng)中的研究、發(fā)展、工程應(yīng)用具有重要意義。
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作者信息:
林 歡1,李 想2
(1.重慶郵電大學(xué) 通信與信息工程學(xué)院,重慶400065;2.重慶郵電大學(xué) 新一代寬帶移動通信重點實驗室,重慶400065)