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基于期望传播的分布式信号检测算法

系统工程与电子技术 2022年第11期44卷 3564-3570页

作者：王华华李延山张志豪梁家敏重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

针对大规模集中式天线阵列带来的硬件开销大与信号检测复杂度高等问题,研究了期望传播算法在分布式广义线性模型中的应用,提出了一种基于分布式的信号检测方案。首先将大规模天线阵列均分为多个独立并行的子阵列,并在每个子阵列中独立... 详细信息

针对大规模集中式天线阵列带来的硬件开销大与信号检测复杂度高等问题,研究了期望传播算法在分布式广义线性模型中的应用,提出了一种基于分布式的信号检测方案。首先将大规模天线阵列均分为多个独立并行的子阵列,并在每个子阵列中独立地进行消息迭代更新,再由一个集中处理模块对消息进行汇总,直至迭代完成。仿真结果表明,与期望一致信号检测算法相比,提出的算法在降低计算复杂度的同时能够维持良好的检测性能,研究表明该算法能够较好地适用于分布式广义线性模型。

关键词：期望传播算法广义线性模型分布式基带处理系统

一种非二进制LDPC与SCMA系统的联合检测译码方案

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中国科技论文 2024年第2期19卷 241-248页

作者：孙垠葛文萍乔威张世伟新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830046

针对现有的一些低密度奇偶校验码(low-density parity code,LDPC)与稀疏码多址(sparse code multiple access,SCMA)系统联合检测方案复杂度高、误码率高、传输时延大、收敛速度慢的问题,提出一个非二进制低密度奇偶校验码(non-binary lo... 详细信息

针对现有的一些低密度奇偶校验码(low-density parity code,LDPC)与稀疏码多址(sparse code multiple access,SCMA)系统联合检测方案复杂度高、误码率高、传输时延大、收敛速度慢的问题,提出一个非二进制低密度奇偶校验码(non-binary lowdensity parity code,NB-LDPC)与SCMA系统的联合检测译码(joint detection decoding,JDD)方案。在SCMA多用户检测部分改进基于阈值辅助的期望传播算法(expect propagation algorithm,EPA),在LDPC部分采用NB-LDPC并且在两节点更新过程选取部分消息状态值来改进译码算法,同时,利用联合因子图在联合检测译码信息交互时加入一种消息阻尼因子来提高收敛速度,最终完成联合检测译码过程。通过多角度仿真发现,该方案降低了复杂度和误码率,减小了传输时延,提高了收敛速度,并且在不同码本下均验证了所提方案的适用性。

关键词：稀疏码多址低密度奇偶校验码联合检测译码期望传播算法消息阻尼因子

基于近似计算的SCMA低硬件复杂度期望传播算法研究

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基于近似计算的SCMA低硬件复杂度期望传播算法研究

作者：肖捷电子科技大学

学位级别：硕士

稀疏码多址接入（SCMA）是未来移动通信系统中非正交多址接入（NOMA）技术的重要备选方案之一,其能够提供正交多址接入技术三倍的连接能力,可以很好地满足未来移动通信系统中海量连接的需求。然而SCMA译码性能最优的消息传递算法（MPA... 详细信息

稀疏码多址接入（SCMA）是未来移动通信系统中非正交多址接入（NOMA）技术的重要备选方案之一,其能够提供正交多址接入技术三倍的连接能力,可以很好地满足未来移动通信系统中海量连接的需求。然而SCMA译码性能最优的消息传递算法（MPA）的复杂度与码本大小和信号叠加度呈指数关系,计算复杂度极高,难以得到工程应用。期望传播算法（EPA）是另一类SCMA译码算法,其能够在保证相同译码性能的同时,大幅度地降低MPA算法的复杂度。但是EPA算法中涉及到大量的非线性及乘除法操作,将会带来高硬件逻辑开销和长关键路径时延等问题,在硬件实现上面临很大挑战。本文针对SCMA传统译码算法高硬件实现复杂度的问题,提出了两种基于近似计算的SCMA低硬件复杂度期望传播算法。本文的主要创新点包括:1.本文提出了一种基于Max-log近似的期望传播算法（Max-log EPA）。针对EPA算法中涉及非常多复杂操作的问题,本文利用Jacobi对数近似公式与方差关系,推导了Max-log EPA算法,给出了变量节点近似计算、功能节点近似计算、对数似然比近似计算三种降低EPA算法复杂度的方法。性能仿真与统计结果表明,相比最优的EPA算法,Max-log EPA算法性能仅损失0.1dB,复杂度降低32.1%,且能够在更高阶码本的情况下带来更高的复杂度降低收益。2.本文提出了一种基于概率计算的期望传播算法（Stochastic EPA）。为了降低EPA算法的硬件实现复杂度,本文将EPA算法中复杂度最高的变量节点更新模块转换到概率计算体系中,利用简单的概率逻辑单元替换了原有的复杂计算单元,并结合功能节点近似计算与对数似然比近似计算两种降低复杂度的方法,得到了Stochastic EPA算法。性能仿真与统计结果表明,相比最优的EPA算法,Stochastic EPA算法性能仅损失0.3dB,复杂度降低35.1%,且能够在小码本的情况下带来更高的复杂度降低收益。3.本文对Stochastic EPA算法进行了硬件实现。本文完成了Stochastic EPA译码器的FPGA硬件架构设计,并提出了能够提高吞吐率与硬件效率的交织流水结构。性能仿真与实现结果表明,相比Stochastic MPA译码器,Stochastic EPA译码器能够在带来0.4dB性能增益的同时提高54.6%的硬件效率。

关键词：稀疏码多址接入期望传播算法低复杂度雅可比对数近似概率计算超大规模集成电路

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基于期望传播的MIMO信号检测算法研究

基于期望传播的MIMO信号检测算法研究

作者：陈行电子科技大学

学位级别：硕士

多输入多输出（MIMO）技术可以成倍地提升通信系统的频谱利用率,在应对现今社会呈指数式增长的无线接入需求上发挥着重要作用。自MIMO技术问世以来,低复杂度高性能的信号检测算法一直是科研工作者和工程师们的研究热点。期望传播（EP）... 详细信息

多输入多输出（MIMO）技术可以成倍地提升通信系统的频谱利用率,在应对现今社会呈指数式增长的无线接入需求上发挥着重要作用。自MIMO技术问世以来,低复杂度高性能的信号检测算法一直是科研工作者和工程师们的研究热点。期望传播（EP）是一种专门解决后验概率估计的算法,在解决通信系统信号检测上有广泛的应用。本文的研究重点为基于期望传播的MIMO信号检测算法。期望传播算法是一种迭代更新的确定性概率近似算法,首先选取可因子化的近似分布,通过并行更新各因子项,在迭代过程中逐步收敛到最佳近似。将期望传播应用到MIMO检测中时,一种情况下可以使用贝叶斯公式直接计算发送符号的联合近似后验分布,而另一种情况下只需要计算符号分量的边缘近似后验分布,因此本文重新推导了两种基于期望传播的MIMO信号检测算法。为方便区分,将上述两种算法分别记为联合后验期望传播算法（Joint posterior probability Expectation Propagation,JEP）和边缘后验期望传播算法（Marginal posterior probability Expectation Propagation,MEP）。JEP算法在大系统条件下被证明是贝叶斯最优的,但是在实际应用中存在最优性无法取得从而限制性能的问题;另外MEP算法的迭代过程中存在大量除法运算是限制其实际应用的主要障碍。鉴于JEP和MEP算法存在的缺陷和问题,本文提出了如下三方面的创新:1.针对JEP算法收敛错误率高和实际MIMO系统下算法最优性无法取得的问题,改进的矩匹配方案充分利用了EP算法的自纠错能力,有效降低了算法的错误收敛率;另外,通过分析两项关键参数（初始方差和震荡因子）对JEP算法收敛速度和检测性能的影响,借助机器学习方法选择每次迭代的最佳参数。最后,仿真结果表明本文方法取得了更优异的检测性能和稳定性。2.为了消除矩阵逆运算带来的高计算复杂度,本文重新推导了近似联合后验概率期望传播算法（Approximated JEP,AJEP）。AJEP算法消除了迭代过程中的矩阵求逆,但是零值初始化时存在收敛速度慢甚至不收敛的问题。为了充分利用零值初始化方案的超低计算复杂度,采用基于机器学习的参数选择方案。仿真结果表明上述关键参数优化有效解决了AJEP算法的收敛问题,并且以更低的计算复杂度取得了超越MMSE检测器的误符号率性能。3.为了消除MEP算法中大量的除法运算,本文提出了一种基于数值近似的低复杂度边缘后验期望传播算法（Approximated MEP,AMEP）。AMEP使用被除数移位相加的近似除法方案和一种忽略极小值的先验信息近似更新方案。得益于EP算法的近似特性,采用上述两种近似计算方案的AMEP算法在MIMO系统收发比值较大的时候相比于MEP算法最大性能损失不到1dB,但是总体计算复杂度不到MEP算法的20%。

关键词：多输入多输出技术期望传播算法矩匹配机器学习方法近似计算

基于免调度传输上行非正交多址方案的活跃用户检测和信道估计算法研究

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基于免调度传输上行非正交多址方案的活跃用户检测和信道估计算法...

作者：王小雪西安电子科技大学

学位级别：硕士

大规模机器类通信（Massive Machine Type Communication,m MTC）是第五代移动通信网络（5th Generation Mobile Networks,5G）的主要应用场景之一。MTC设备以上行零星通信为主,且通常以低速率传输较短的数据包。与此同时,为了满足m MT... 详细信息

大规模机器类通信（Massive Machine Type Communication,m MTC）是第五代移动通信网络（5th Generation Mobile Networks,5G）的主要应用场景之一。MTC设备以上行零星通信为主,且通常以低速率传输较短的数据包。与此同时,为了满足m MTC通信场景海量连接、低功耗和低延时的需求,本文采用基于免调度（Grant-Free）的上行非正交多址接入（Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA）方案。由于该方案省略了基站与用户之间信令的动态交互过程,使得基站端无法识别出当前时隙用户的状态信息。因此,基站端在恢复数据之前,必须首先进行活跃用户检测和信道估计。此外,多输入多输出（Multiple Input Multiple Output,MIMO）技术能够进一步提高系统容量和时频资源利用率。综上,本文在基于免调度传输上行NOMA方案的通信场景下,对活跃用户检测和信道估计问题展开深入研究。首先,本文考虑m MTC-MIMO系统中用户通信行为的稀疏性,将活跃用户检测和信道估计问题建模为稀疏向量的重构问题。然后通过期望传播（Expectation Propagation,EP）算法将稀疏向量的重构问题转换为利用复高斯分布逼近系统后验概率分布的问题。针对将经典EP算法应用于MIMO系统计算复杂度较高的问题,本文为了平衡系统计算复杂度以及活跃用户检测和信道估计准确度,在EP算法的基础上采用优化的融合判决门限准则,提出了基于EP的最佳投票判决（EP-Optimal Fusion,EP-OF）算法。该算法能够根据系统预先设定的错误检测上限,使用合适的天线数协作进行活跃用户检测,同时在基站端应用最佳投票判决门限,对多根天线的检测结果进行有效地融合。仿真结果表明,该算法活跃用户检测的错误概率均在预先设定的目标错误检测上限之内。即使在过载率较高的情况下,该算法仍能保证系统的检测性能。其次,针对m MTC-MIMO系统中更加实际的通信场景,即用户能够在任意时隙内自由地访问或者退出网络,而且部分活跃用户将在连续时隙内均进行数据传输。本文提出了修正的先验信息辅助的期望传播（Modified-Prior Information Aided-EP,MPIA-EP）算法。该算法结合经典EP算法和子空间追踪（Subspace Pursuit,SP）算法,将前一时隙的活跃用户支撑作为先验信息,自适应地利用相邻时隙活跃用户支撑集的相关性进行活跃用户检测和信道估计。M-PIA-EP算法以回溯的方式重构接收信号,并判定使重构信号与基站端接收信号最匹配时的用户集合为当前时隙的活跃用户支撑集。该活跃用户支撑集由两部分用户集合构成,分别是在前一时隙和当前时隙均保持活跃状态的用户集合,以及仅在当前时隙为活跃状态的增加的用户集合。仿真结果表明,活跃用户检测和信道估计的准确度随着相邻时隙重叠用户数的增加而提升。

关键词：免调度传输非正交多址接入 MIMO 活跃用户检测信道估计期望传播算法硬融合

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面向6G的新型多址与波形技术

电信科学 2022年第10期38卷 36-45页

作者：李华郝诗雅巩彩红李倩倩戴晓明北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083

随着互联网终端海量接入,传统正交多址接入(orthogonal multiple access,OMA)技术接入效率低,5G NR系统面临拥塞及高时延问题,并且在高速场景下,基于正交频分复用(orthogonal frequency-division multiplexing,OFDM)的系统由于多普勒效... 详细信息

随着互联网终端海量接入,传统正交多址接入(orthogonal multiple access,OMA)技术接入效率低,5G NR系统面临拥塞及高时延问题,并且在高速场景下,基于正交频分复用(orthogonal frequency-division multiplexing,OFDM)的系统由于多普勒效应性能严重恶化。为满足6G在高速移动场景下低时延、高可靠、海量接入需求,首先,结合正交时频空间(orthogonal time frequency space,OTFS)和图样分割多址接入(pattern division multiple access,PDMA)技术,提出了一种OTFS-PDMA联合方案;然后,推导PDMA传输码字在时延-多普勒(delay-Doppler,DD)域采用不同分配方式的系统输入-输出关系;最后,提出了一种基于期望传播算法(expectation propagation algorithm,EPA)的低复杂度接收机。仿真结果表明,OTFS-PDMA较传统的OTFS-OMA技术能够显著提升误码率性能;对于规则码本,不同码字分配方案性能相似,而对于非规则码本,发送信号采用集中式扩频优于离散式扩频,且对于离散式扩频,PDMA扩频信号沿多普勒轴分配,系统可取得较好性能;此外EPA接收机性能优于其他传统接收机。

关键词：正交时频空间图样分割多址接入码字分配期望传播算法

面向6G超大规模MIMO系统分布式基带处理信号检测算法

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移动通信 2021年第4期45卷 16-20页

作者：张振宇邹润民惠峥闫甜甜张雨轩戴晓明北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 中南大学自动化学院湖南长沙410083

为缓解现有大规模MIMO系统集中式基带处理架构带来的带宽和计算瓶颈,DBP架构被提出。面向6G超大规模MIMO系统,提出一种DBP架构下基于EP算法的分布式信号检测算法,通过引入符号置信度构建消息传递规则并利用高斯函数近似降低消息传递算... 详细信息

为缓解现有大规模MIMO系统集中式基带处理架构带来的带宽和计算瓶颈,DBP架构被提出。面向6G超大规模MIMO系统,提出一种DBP架构下基于EP算法的分布式信号检测算法,通过引入符号置信度构建消息传递规则并利用高斯函数近似降低消息传递算法计算复杂度,根据因子图设计中心处理单元中的消息混合规则。仿真结果表明,所提分布式EP算法性能优于现有分布式信号检测算法。

关键词： 6G 超大规模多入多出分布式基带处理期望传播算法消息混合规则

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面向大规模多天线系统的先进接收机研究

面向大规模多天线系统的先进接收机研究

作者：高璇璇东南大学

学位级别：硕士

随着新的移动应用场景和需求不断涌现,第五代移动通信系统(5th Generation Mobile Communication Systems,5G)成为解决未来十年大量无线设备接入和海量移动数据传输的必需方案。大规模多天线系统作为5G的核心技术之一,能够大幅提高通信... 详细信息

随着新的移动应用场景和需求不断涌现,第五代移动通信系统(5th Generation Mobile Communication Systems,5G)成为解决未来十年大量无线设备接入和海量移动数据传输的必需方案。大规模多天线系统作为5G的核心技术之一,能够大幅提高通信系统的吞吐量和传输速率,并且能够与5G的其他核心技术如毫米波、正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)等相结合,满足大量高速的数据传输需求。在通信系统中,接收机的性能直接决定了信号恢复的性能,然而随着大规模多天线系统天线数的增加,接收机的复杂度随之增加,射频链路的成本也随之增加,接收机算法在现实中是否可以应用也有待验证。本文面向大规模多天线系统,采用仿真与空口实测相结合的研究方法,对先进接收机展开研究。首先,本文对基于传统方法的大规模多天线接收机进行了研究和实现。在调研了传统的接收机算法后,设计了低复杂度的LMMSE信道估计算法3W-LMMSE和12W-LMMSE,将其实现在基于多核通用服务器架构的5G原型验证平台RaPro上,并给出了RaPro平台介绍、接收机顶层设计和所设计算法的具体实现方法。仿真结果表明,所提出的3W-LMMSE和12W-LMMSE信道估计算法相对于传统LS信道估计算法有明显的性能提升,并且对信道径数和信噪比参数具有鲁棒性,空口实测结果验证了这两种方法的准确性和实时性。其次,本文对基于期望传播(Expectation Propagation,EP)算法的大规模多天线先进接收机进行了研究。在回顾了大规模多天线的单用户毫米波通信系统的系统模型和增广系统模型之后,对EP算法的基本原理进行了介绍,然后分别推导了增广后的毫米波信道的后验均值和后验方差,并按照矩匹配条件推导出EP算法的迭代过程,给出了基于EP的信道估计算法。仿真结果表明,基于EP的信道估计算法相比于其他现有算法的性能有明显优势,并且能够适应更低的压缩率。最后,本文对新型的基于深度学习的接收机进行了研究。在对深度学习和模型驱动的深度学习进行介绍后,从整体架构、信道估计子网和信号检测子网对所提出的ComNet(Combination of Communication algorithms and deep neural Networks)OFDM接收机进行了详细介绍,并将其扩展到多输入多输出OFDM系统中。仿真实验表明,ComNet OFDM接收机相对于传统接收机有一定的性能提升,并且对更换训练信道、减少导频摆放、信噪比不匹配等情况具有鲁棒性。空口测试也得到了比传统方法好的性能。

关键词：大规模多天线接收机期望传播算法深度学习原型验证正交频分复用

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混合厄朗模型的期望传播学习

混合厄朗模型的期望传播学习

作者：张小莉厦门大学

学位级别：硕士

混合模型是一种基于模型的无监督聚类方法,常用的混合高斯模型已有大量研究。本文研究的混合厄朗模型（Mixed Erlang Model,称为MER）形式简单、灵活多变,其主要目的是为了解决混合模型非负随机变量问题。本文针对混合厄朗模型提出一种... 详细信息

混合模型是一种基于模型的无监督聚类方法,常用的混合高斯模型已有大量研究。本文研究的混合厄朗模型（Mixed Erlang Model,称为MER）形式简单、灵活多变,其主要目的是为了解决混合模型非负随机变量问题。本文针对混合厄朗模型提出一种新的参数估计方法,称为CMM-EPML算法。该算法主要分为两部分,第一部分混合厄朗模型形状参数初始化算法:CMM算法,即利用K-Means算法对样本进行聚类,然后根据矩匹配的方法对形状参数进行初始化。第二部分EPML算法,即在固定形状参数的前提下通过期望传播算法（Expectation Propagation,称为:EP）对权重和速率参数进行估计,然后再将权重参数和速率参数固定采用前一步和后一步的方法并用对数似然值作为度量标准的方法来对形状参数进行调整。依次循环迭代直到算法收敛。对于混合模型混合成分个数的选择,我们采用BIC信息准则。文章通过一维和高维数据模拟实验,将我们提出的CMM-EPML方法与2017年林琴提出的CMM-VBEM方法进行对比,实验结果表明CMM-EPML算法比CMM-VBEM算法估计值更加准确,拟合得到的概率密度曲线、概率分布函数图等与真实的基本一致。最后,实际例子对NAT酶活性分布的拟合效果也进一步说明CMM-EPML算法的估计结果准确性很高。

关键词：混合厄朗模型期望传播算法对数似然值 BIC信息准则