基于一比特量化空间Sigma-Delta结构的大规模MIMO系统EVM评估方法

本发明属于无线通信，具体是针对基于一比特量化空间sigma-delta结构的大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output,mimo)系统，提供一种误差矢量幅度(error vector magnitude，evm)评估方法。

背景技术：

1、mimo技术可以在不增加信号带宽的情况下，成倍地提高通信系统的容量和频谱利用率。伴随着通信技术的发展，人们对于通信时延、吞吐量等方面的要求与日俱增。为了满足这一需求，大规模mimo技术应运而生。大规模mimo系统的传输中需要为每根天线配备一根射频链路，射频链路的功率消耗和硬件成本随着模数转换器(analog-to-digitalconverter,adc)的分辨率的提高呈指数级增长。为了降低功耗和硬件成本，技术人员提出采用一比特adc。大规模mimo系统可以很好地与一比特adc配合使用，但是一比特adc会导致接收信号的失真，加大信道估计和数据检测的难度。

技术实现思路

1、针对上述现有技术存在的问题，本发明提出了一种基于一比特量化空间sigma-delta结构的大规模mimo系统evm评估方法，本发明解决了基于一比特量化空间sigma-delta结构的大规模mimo系统evm评估难的问题。本发明采用空间sigma-delta结构，有效抑制一比特adc造成的失真，有效评估了一比特量化空间sigma-delta结构的大规模mimo系统的性能。

2、为实现上述发明目的，本发明采取如下技术方案：

3、在一比特量化空间sigma-delta结构的大规模mimo系统中，用户(userequipment，ue)基带信号首先通过离散傅里叶逆变换实现正交频分复用(orthogonalfrequency division multiplexing,ofdm)调制，然后由并行信号转换为串行信号，最后由射频(radio frequency,rf)链路转换为rf模拟信号通过天线发送。发送的信号通过无线信道到达基站(base station,bs)。bs接收的信号首先经过低噪声放大器(low noiseamplifier,lna)进行放大，然后经过一比特量化空间sigma-delta结构，一比特模数转换器adc量化之后的信号作为输出，一比特adc量化之后的误差信号进行移相之后与下一根天线的输入信号相加形成下一根天线的adc输入信号。经过一比特量化空间sigma-delta结构的信号到达可编程门阵列(field programmable gate array，fpga)，fpga执行过采样、数字下变频(digital down converter,ddc)、串行至并行转换，再利用离散傅里叶变换进行ofdm解调。假设用户ue的rf硬件完美地执行频率转换、采样和量化。

4、设系统中共有u个ue，bs有b根天线。ue信号在时域中第n个时隙处表示为是被占用子载波数的集合，是集合的势，k是频域子载波编号，是频域信号，n是子载波数量。假设k′是频域子载波编号，为期望。bs的时域过采样速率定义为o＝n/s，子载波带宽为fs/n，fs表示bs的采样速率，信号带宽w＝fs/o。假设信号的发射功率是一个固定值，发射功率定义为是归一化的每个符号的能量。

5、bs配备均匀线性阵列(uniform linear array,ula)。采用频率选择性衰落信道模型，将信道建模为[hl]u＝αl,ua(θl,u)，表示bs和ue之间第l条路径的信道矩阵，l∈{0,1,…,l-1}，第u个ue发送信号时第l条路径的传送信道为[hl]u，[hl]u为hl的第u列，αl,u是第u个ue发送信号时第l条路径的信道衰落。a(θl,u)是bs的阵列导向矢量，表示为：

6、

7、其中，d是相邻天线间的距离，λ是波长，θl,u是第u个ue到bs的第l条路径的方位角(direction of arrival,doa)，信道衰落满足βu是信号在信道中传输时的路径损耗系数。

8、接收端的lna在第n个时隙的输出信号为：

9、

10、是rf上第n个时隙的时域信号，是第n个时隙的噪声且n∈{0,1,…n-1}。fc表示信号的载波频率，为取实部运算，是基带信号复包络，在ofdm信号中添加循环前缀。

11、在一比特量化空间sigma-delta结构中，第1根天线的adc的输入信号为的第1个元素，第1根天线进入第2根天线的量化误差为:

12、是相移器的相移，第2根天线的adc的输入信号为第2根天线进入第3根天线的量化误差为:循环执行此级联运算，第b根天线的输入信号为和一比特adc的输入信号之间的关系表示为：

13、

14、其中，是一比特adc的量化输出信号。将此级联过程的线性运算转换为矩阵运算，和三者之间的关系表示为：

15、

16、其中，是单位矩阵，是相移矩阵，u表示为一比特量化空间sigma-delta结构中一比特adc的量化输出为：

17、

18、其中，是一比特adc量化输出电平的矩阵，sgn()函数的量化输出值为±1，为取实部和取虚部运算。

19、fpga对输入信号去除循环前缀，执行ddc，将串行信号转换为并行信号以及离散傅里叶变换之后的信号为：

20、

21、在fpga中使用一个迫零接收机处理信号，假设接收机拥有完美的信道状态信息，接收机处理后的信号表示为：

22、

23、是的伪逆矩阵，是频域信道，定义为

24、在通信系统中，evm能够直接反映无线系统的通信质量，evm值越小表示通信系统的质量越好。evm定义为：

25、

26、其中，为期望和二范数。

27、对于evm评估，本发明方法的具体步骤如下：

28、步骤1、构造的自相关矩阵m表示时域上的抽样点间隔。对m∈{0,1,…,n-1}，计算计算式为：

29、

30、其中，为的共轭转置，δ(m)是狄利克雷delta函数，当m＝0的时候为1，当m≠0的时候取值都为0；

31、步骤2、根据其中m∈{0,1,…,n-1}，计算量化噪声自相关矩阵和的自相关矩阵其中m∈{0,1,…,n-1}。对于m∈{1,2,…n-1}，设置为0矩阵；

32、步骤3、计算矩阵

33、步骤4、计算系统evm评估值其中，tr()表示求矩阵的迹。

34、优选的，步骤2具体如下：

35、步骤2.1、计算对角线上的元素。本步骤具体如下：

36、第一步，计算的第1行、第1列元素。

37、第二步，计算

38、第三步，计算其中

39、第四步，计算

40、第五步，计算计算为的共轭。

41、第六步，计算计算

42、第七步，计算其中，b∈{3,4,…b}。

43、第八步，计算其中b∈{3,4,…b}。

44、第九步，计算其中b∈{3,4,…b-1}，b'＝b+1，计算

45、第十步，计算其中b∈{3,4,…b-1}，b'＝b+1，计算

46、步骤2.2、第一步计算diag()表示将的对角线元素取出来构成一个对角矩阵。第二步计算第三步计算

47、步骤2.3、计算第一行和第一列剩余未计算的元素值。本步骤具体如下：

48、第一步，计算

49、第二步，计算

50、

51、

52、

53、计算计算

54、第三步，计算其中b∈{3,4,…b}。

55、第四步，计算

56、

57、

58、

59、其中，b∈{3,4,…b}，计算计算

60、步骤2.4、计算剩余的其它元素值。本步骤具体如下：

61、第一步，令b＝2，b∈{2,3,…b}，将b'一直从b+2变化到b，计算二行和第二列剩余元素值，

62、

63、

64、

65、

66、计算计算

67、第二步，令b∈{3,4…,b}，b变化一次，都将b'一直从b+2变化到b，计算其它行列剩余元素值，

68、

69、

70、

71、

72、计算计算

73、步骤3具体如下：

74、第一步，计算

75、第二步，计算其中，u-1是u的逆矩阵。

76、本发明解决了基于一比特量化空间sigma-delta结构的系统的evm评估难的问题，本发明不需要专用的测试设备或软件进行大量的重复试验就能够快速得到系统evm评估值。其中，sigma-delta结构是一种将信号的差传递后与输入信号累加的结构，可以改变信号的频谱结构，广泛应用于通信系统。