一种基于CDMA的M2M通信中的多用户检测方法与流程

本发明涉及M2M通信领域，尤其涉及一种基于CDMA的M2M通信中的多用户检测方法。
背景技术：
：M2M是“机器对机器通信(MachinetoMachine)”的简称。M2M是指一方或双方是机器且机器通过程序控制，能自动完成整个通信过程的通信形式。通过M2M通信，可以降低成本、提高效率、节约时间等，因而M2M通信得到了业界的广泛关注。相比较传统的无线通信，3GPP标准中给出了M2M通信的三个特点：1)每一个传感器节点只需要传输或接收小量的数据(小型数据传输特性)；2)LTE-Advanced网络只允许机器节点在接入授权时间段内接入到网络中(时间控制特性)；3)多个传感器节点可以被分组为簇，以便于管理(分组特性)。与传统通信相比，M2M通信最大的特点是机器自主完成数据感知与传输，不需要人为参与。因此，M2M设备可以代替人类工作在环境恶劣、对无间断监控实时性要求较高的场合。但是，基于CDMA的M2M上行数据传输存在以下问题：问题一：干扰多用户的信号时延估计问题。由于M2M通信中的传感器节点往往是能量受限的，传感器节点只有发送数据的功能，不具备接收数据的功能。在传统的移动通信中，用户具有接收和发送功能，可以通过下行信道来进行同步。然而在M2M通信中，传感器节点不具备接收数据功能的特点，所以M2M通信不能通过下行信道来进行同步。考虑到每个传感器的时钟与标准时间有微小偏差，加上不同传感器的信号到达基站的距离不同，基站收到不同传感器的信号时，有微小的时间差。从而不同传感器的时间差一般不同，若采用传统的同步多用户检测，将会给信号检测带来较大的误差。基于传感器节点只能发送数据不能接收数据的特点，M2M通信中多用户检测问题不仅需要检测出用户的发送数据，也应该同时检测出不同传感器的时延差与信道衰落。又因为传感器节点的数目往往是十分庞大的，一种低复杂度的信号检测算法对M2M通信系统显得尤为重要。问题二：远近效应问题。当所有的传感器的发射功率相同时，距离基站近的传感器，基站接收到功率就大，对其它远处的用户干扰。然而由于传感器无接收功能，无法作功率控制，只能通过基站的多用户检测算法来完成。技术实现要素：发明目的：本发明针对现有技术存在的问题，提供一种基于CDMA的M2M通信中的多用户检测方法。技术方案：本发明所述的基于CDMA的M2M通信中的多用户检测方法包括以下步骤：S1、每一传感器节点按照先传导频再传数据的帧结构，向基站发送数据；其中，导频序列包含3个符号，即(1，-1，0)；S2、基站根据接收到的数据进行码片单倍采样得到采样数据，并根据采样数据采用干扰消除加试探法，计算每一传感器的时延和信道衰落；S3、基于计算的时延和信道衰落，利用串行部分干扰消除方法检测出每一传感器的发送数据。进一步的，所述步骤S2具体包括步骤：S21、基站根据接收到的信号进行码片单倍采样得到采样数据r；S22、记r的前3G位数据为d，取d的第l位到2G+l-1位数据与码序列(ck,-ck)相乘积再求和得到S'k；其中，ck表示扩频码，k＝1,...,K，l＝1,...,G+1，K为传感器的个数，G为扩频增益；S23、根据S'k得到传感器k的导频数据滑动相关后求和的最大值为S24、根据S1和S'1计算得到传感器1的信道估计值和时延估计值并将迭代次数n设为1；其中，Tc是扩频码片周期；S25、数据d去掉前n个传感器的导频信息，得到数据d'；其中，表示在作用的向量前添加个零；S26、取d'的第l位到2G+l-1位数据与扩频码(cn+1,-cn+1)相乘积再求和，得到l＝1,...,G+1；S27、获取传感器n+1的导频数据滑动相关后求和的最大值为S28、根据计算得到传感器n+1的信道估计值和时延估计值其中，S29、将将迭代次数n＝n+1，返回执行步骤S25，直至计算得到所有传感器的信道估计值和时延估计值。进一步的，：所述步骤S3具体包括步骤：S31、在检测第一个发送数据时，设第k次干扰消除后，第k+1个传感器的决策变量为其中Ak+1表示第k+1个传感器的实际发射信道，bk+1表示第k+1个传感器的实际信道衰落，表示未经过干扰消除的用户带来的干扰，nk+1表示是由于高斯噪声所带来的干扰，表示由于不完美的干扰消除所带来的累积噪声，Ci表示传感器i的干扰，ξi表示传感器i的部分干扰因子，互相关因子Ii,k(τi,k)为S32、令k＝0,...,K-1，得到决策变量集合{Zk|k＝1,...,K}；S33、若Zk+1≥0，则否则从而得到所有传感器的第一个发送数据；S34、采用与步骤S31-S33的同样步骤检测其他位的发送数据，直到估计出所有传感器的发送数据。进一步的，所述步骤S2中的试探法具体包括步骤：(a)初始时延估计取为前t次时延估计的加权平均值；(b)记初始试探点选为k＝k0，初始步长为Δ＝1；(c)若令k＝k+Δ，若令k＝k-Δ，若则k即为所求，终止该算法；(d)重复进行步骤(c)，直至找到最优的k，如果连续两次增加或减少k，就令步长加倍，即Δ＝2Δ；如果一次增加/减少k，则令步长减半，即Δ＝Δ/2。进一步的，所有传感器只在自身时钟给出的固定时间段，向基站发送固定长度的数据。有益效果：本发明与现有技术相比，其显著优点是：本专利提出了一种导频加数据的帧结构设计，并给出了具体的导频设计；当传感器节点采用本专利提出的帧结构来发送信息，接收利用基于滑动相关的多用户干扰消除方法来估计出每个传感器节点的信道和时延；在给定传感器的信道和时延信息后，本专利采用低复杂度的串行部分连续干扰消除方法来检测每个传感器的发送数据。附图说明图1是本实施例的M2M通信系统的示意图；图2是帧结构示意图；图3是部分干扰消除法的流程示意图。具体实施方式本实施例的M2M通信系统如图1所示，有一个数据收集基站，负责收集从属于这个基站的K个传感器的数据。为了节省传感器节点的耗电，传感器只在自身时钟给出的固定时间段，向基站发送固定长度的数据。假设传感器发送唤醒周期长期产度为Ta，每次发送数据时间长度为Td，Td＜Ta。此外，Td发送周期内发送M个符号，符号周期为Ts，Td＝MTs。K个传感器发送时采用扩频码身份波形，假设第k个传感器的扩频波形为sk(t)，sk(t)是定义在区间[0,Ts)内的一个函数，具有如下表达sk(t)=Σg=1Gck(g)π(t-(g-1)Tc)]]>其中G是扩频增益，Tc是扩频码片周期，π(t)是定义在[0,Tc)上的脉冲成型波形，是扩频码，其分量取值于±1，且满足<ck,cl>＝Gδkl其中δkl定义为δkl=1,k=l0,k≠l]]>第k个传感器在一个发送周期内的发送信号为xk(t)=Σm=0M-1bk(m)sk(t-mTs)]]>其中是第k个传感器的第m个等概取值于±1的BPSK符号。由于每个传感器的时钟与标准时间有微小偏差，加上不同传感器的信号到达基站的距离不同，因此基站收到不同传感器的信号时，有微小的时间差，设第k个传感器与标准时间的时间差为τk，并假设0≤τk＜Ts/2，则基站接收到的K个传感器的信号叠加为r(t)=Σk=1KAkxk(t-τk)+n(t)=Σk=1KΣm=0M-1Σg=1GAkbk(m)ck(g)π(t-(g-1)Tc-mTs-τk)+n(t)]]>其中Ak是信道衰落系数，这里已经假设了信道是慢变的，也即在发送M个符号的时间范围内保持不变，n(t)是均值为零方差为σ2的高斯白噪声。对r(t)进行码片单倍采样，得到如下(M+1/2)G向量(在这里假设G为偶数，当G为奇数时，向量长度为MG+(1+G)/2，不影响后面的分析结果)其中n是一个噪声向量，维数为(M+1/2)G，h(τk)的表达式如下是向下取整记号，是一个条件取值函数，当满足时取值为1，不满足时取值为0，是一个向量添零算子，一个向量被这个算子作用之后，维数增加h(τk)维，并且在这个向量的前面添加h(τk)个零元素，也即其中bk=(bk(0)...bk(M-1))T]]>因此要解决的技术问题可描述为：如何根据得到的码片单倍采样数据r来检测出传感器的信道衰落、时延以及发送的数据。为了解决上述问题，本实施提供了一种基于CDMA的M2M通信中的多用户检测方法，该方法包括以下步骤：S1、每一传感器节点按照先传导频再传数据的帧结构，向基站发送数据；其中，导频序列包含3个符号，即(1，-1，0)。帧结构如图2所示。S2、基站根据接收到的数据进行码片单倍采样得到采样数据，并根据采样数据采用干扰消除加试探法，计算每一传感器的时延和信道衰落。该步骤具体包括步骤：S21、基站根据接收到的信号进行码片单倍采样得到采样数据r；S22、记r的前3G位数据为d，取d的第l位到2G+l-1位数据与码序列(ck,-ck)相乘积再求和得到S'k；其中，ck表示扩频码，k＝1,...,K，l＝1,...,G+1，K为传感器的个数，G为扩频增益；S23、根据S'k得到传感器k的导频数据滑动相关后求和的最大值为S24、根据S1和S1'计算得到传感器1的信道估计值和时延估计值并将迭代次数n设为1；其中，Tc是扩频码片周期；S25、数据d去掉前n个传感器的导频信息，得到数据d'；其中，表示在作用的向量前添加个零；S26、取d'的第l位到2G+l-1位数据与扩频码(cn+1,-cn+1)相乘积再求和，得到l＝1,...,G+1；S27、获取传感器n+1的导频数据滑动相关后求和的最大值为S28、根据计算得到传感器n+1的信道估计值和时延估计值其中，S29、将将迭代次数n＝n+1，返回执行步骤S25，直至计算得到所有传感器的信道估计值和时延估计值。其中，可以发现求Sk时需要进行G+1次搜索，当G较大时，使用穷尽搜索就需要大量地计算，在这里采用基于前t次时延估计信息的自适应步长试探法，具体包括步骤：(a)初始时延估计取为前t次时延估计的加权平均值；(b)记初始试探点选为k＝k0，初始步长为Δ＝1；(c)若令k＝k+Δ，若令k＝k-Δ，若则k即为所求，终止该算法；(d)重复进行步骤(c)，直至找到最优的k，如果连续两次增加或减少k，就令步长加倍，即Δ＝2Δ；如果一次增加/减少k，则令步长减半，即Δ＝Δ/2。S3、基于计算的时延和信道衰落，利用串行部分干扰消除方法检测出每一传感器的发送数据。具体的，步骤S3具体包括步骤：S31、在检测第一个发送数据时，设第k次干扰消除后，第k+1个传感器的决策变量为其中Ak+1表示第k+1个传感器的实际发射信道，bk+1表示第k+1个传感器的实际信道衰落，表示未经过干扰消除的用户带来的干扰，nk+1表示是由于高斯噪声所带来的干扰，表示由于不完美的干扰消除所带来的累积噪声，Ci表示传感器i的干扰，ξi表示传感器i的部分干扰因子，互相关因子Ii,k(τi,k)为S32、令k＝0,...,K-1，得到决策变量集合{Zk|k＝1,...,K}；S33、若Zk+1≥0，则否则从而得到所有传感器的第一个发送数据；S34、采用与步骤S31-S33的同样步骤检测其他位的发送数据，直到估计出所有传感器的发送数据。以上所揭露的仅为本发明一种较佳实施例而已，不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。当前第1页1 2 3