本发明公开的基于消息传递的多用户非正交解调简化方法包括以下步骤：步骤1：存储先验信息并初始化参数；步骤2：观测节点似然函数估计；步骤3：用户节点似然函数估计；步骤4：用户节点后验分布估计；步骤5：判断迭代是否结束；如果迭代未结束，返回步骤2，如果迭代结束，将得到的用户符号后验分布的均值作为多用户非正交解调信息。
1.一种基于消息传递的多用户非正交解调简化方法，其特征在于，所述多用户非正交解调简化方法包括以下步骤：步骤1：存储先验信息并初始化参数；对似然函数的均值和方差与用户符号后验分布的均值和方差进行初始化，根据通信系统噪声与信道参数计算各次迭代的参数并存储；
步骤2：观测节点似然函数估计；输入为用户符号后验分布的均值、迭代次数，输出为观测节点似然函数的均值；
所述步骤2估计观测节点似然函数f(zi)＝p(zi|x)，包括将所述观测节点似然函数投影到高斯分布，通过近似推导得到所述观测节点似然函数的方差表示为：所述观测节点似然函数的均值表示为
步骤3：用户节点似然函数估计；输入步骤2中观测节点似然函数的均值、迭代次数，输出用户节点似然函数的均值；
所述步骤3的估计用户节点的似然函数m(xi)＝p(y|xi)包括：所述用户节点似然函数均值的计算方法表示为：
步骤4：用户节点后验分布估计；输入步骤3中用户节点似然函数的均值、迭代次数，输出用户符号后验分布的均值；
所述步骤4的估计用户节点后验分布p(xi|y)包括：信号幅度为an，先验概率 根据贝叶斯公式，后验分布等于先验分布与似然函数的乘积：
由于先验分布为离散分布，因此后验分布可以表示为：其中pn为+an的概率， 为-an的概率；
根据步骤2中所述的观测节点似然函数的均值与方差，及所述观测节点似然函数的高斯投影，得到似然函数为：因此有：
步骤5：判断迭代是否结束；如果迭代未结束，返回步骤2，如果迭代结束，将得到的用户符号后验分布的均值作为多用户非正交解调信息；
设定m为观测节点下标，m＝1，2，…M，其中M为观测节点的总个数；n为存在的用户数，n＝1，2，…N，N为用户的总数；根据非正交解调的特性，观测节点的个数与用户节点的个数相等；t为本次迭代次数，t＝1，2，…T，T为最大迭代次数；H为非正交多址的信道参数，其主对角线代表各个用户信号的接收强度，其他元素代表非正交多址的干扰强度；
设定第n个用户发送的符号为xn，xn取值于离散符号集，第m个观测节点接收符号为ym，二者满足关系 其中wm为噪声项；第t次迭代过程中观测节点似然函数的均值记为 方差记为 用户节点似然函数的均值记为 方差记为 用户节点后验分布的均值记为 方差记为
2.根据权利要求1所述的基于消息传递的多用户非正交解调简化方法，其特征在于：所述步骤1具体包括以下步骤：初始化参数；根据通信系统噪声与信道参数计算各次迭代的相关参数并存储，对似然函数的均值与用户符号后验分布的均值进行初始化；
步骤1.1：所述存储先验信息，其中，先验信息包括：各次迭代中与变量节点的方差、观测节点的方差和噪声方差相关的各项参数；
步骤1.2：对所述参数进行初始化，所述参数包含：迭代次数、首次迭代时的后验分布的均值和首次迭代观测节点似然函数的均值，设定迭代初值
3.根据权利要求1所述的基于消息传递的多用户非正交解调简化方法，其特征在于：所述步骤2的优化包括：所述观测节点似然函数的均值求解通过以下方法实现：①矩阵乘法器：输入为所述用户节点后验分布的均值 输和信道参数H，输出结果是为M维向量；
②第一查找表：输入为 输出为当前迭代增益与输入信号的乘积，该增益根据计算得到，并通过预先计算存储，线上查表的方式简化计算；
③加法器：第一输入为矩阵乘法器的输出，第二输入为第一查找表的输出，将第一输入与第二输入相减得到所述观测节点似然函数的均值
4.根据权利要求1所述的基于消息传递的多用户非正交解调简化方法，其特征在于：所述步骤3的第一优化：所述用户节点似然函数均值求解的方法包括：①第二查找表：输入为 输出为当前迭代增益与输入信号的乘积，该增益根据计算得到，并通过预先计算存储，线上查表的方式简化计算；
②矩阵乘法器：第一个输入为信道参数的转置H ，第二个输入为第二查找表的输出，输出结果为 是一个N维向量；
③第三查找表：输入为矩阵乘法器输出的N维向量，输出为当前迭代增益与输入信号的乘积，该增益根据 计算得到，并通过预先计算存储，线上查表的方式简化计算；
加法器：第一个输入为第三查找表的输出，第二个输入为用户节点后验分布的均值输出为所述用户节点似然函数的均值
5.根据权利要求1所述的基于消息传递的多用户非正交解调简化方法，其特征在于：所述步骤3的第二优化：当方差 不随m而变化时，将求和符号内部的因子 提取到外部，所述用户节点似然函数的均值计算公式简化为：在这种情况下，省略第二查找表，将第三查找表改为第四查找表，第四查找表的输出相对输入的增益调整为
6.根据权利要求1所述的基于消息传递的多用户非正交解调简化方法，其特征在于：所述步骤4的第一优化：在信号幅度an不固定时，需要两个查找表和一个乘法器，其中查找表用于指数运算，乘法器用于计算后验分布的均值，第五查找表输入为 输出为
乘法器输入为信号幅度an和第五查找表和第六查找表输出的差 结果为用户节点后验分布的均值 其中， 的含义是用户节点似然函数的方差。
7.根据权利要求1所述的基于消息传递的多用户非正交解调简化方法，其特征在于：所述步骤4的第二优化：在信号幅度an固定时，需要第七查找表，第七查找表的输入为 输出为用户节点后验分布的均值
一种基于消息传递的多用户非正交解调简化方法
技术领域
[0001] 本发明涉及无线通信技术领域，特别是涉及基于消息传递的多用户非正交解调简化方法。
背景技术
[0002] 在传统通信中，以时分多址、频分多址、正交频分多址等正交多址是区分多用户的主要途径，在正交多址中，多用户使用正交基进行数据传输，用户间不会存在干扰，但在频带一定的情况下正交基的数量有限，频谱利用率难以提升。
[0003] 随着现代通信中业务需求的增大，传统的正交多址通信已经无法满足业务需求。诸如码分多址(CDMA)、稀疏码多址(SCMA)等非正交多址方式可以显著提升频带的利用效率，提升通信系统的容量。然而，非正交多址中由于各个用户的信号不能够达到完全正交，因此不可避免会发生多址干扰，为避免非正交多址干扰，在解调时通常需要通过矩阵求逆来解决非正交干扰问题，但由此带来的复杂度较大，不适用于低时延的通信系统。为避免在实时通信系统中非正交多址干扰的约束，多用户非正交解调简化方法可应用于上述系统。
[0004] 在非正交解调的一类常用算法是最小二乘算法(LS)与最小均方误差算法(MMSE)。但这类方法往往需要进行矩阵的求逆运算，计算复杂度正比于用户数量的三次方。基于消息传递的一类算法近年来被应用于各个不同领域，这类方法通过用户节点与观测节点之间的信息传递进行迭代，通过消息传递的特性可以估计待解调符号的后验概率。但若是采用标准的和积算法，计算的复杂度同样较高，不利于工程实现，尤其是在用户较多的通信系统。基于近似消息传递的方法将概率分布投影到高斯分布中，大大降低了计算复杂度，但由于所需的数字处理单元较多，不利于定点化的硬件实现。
[0005] 因此希望有一种基于消息传递的多用户非正交解调简化方法已解决现有技术中的问题。
发明内容
[0006] 本发明基于消息传递的多用户非正交解调简化方法是以近似消息传递算法(AMP)为基础的算法改进，原基于近似消息传递算法步骤：
[0007] 1.初始化
[0008] 2.因子节点更新：
[0009]
[0010]
[0011] 3.变量节点更新
[0012]
[0013]
[0014] 4.后验分布更新
[0015]
[0016]
[0017] 其中，
[0018] 原基于消息传递算法需要多次矩阵运算，难以在线上进行大规模实时计算，而本发明公开的基于消息传递的多用户非正交解调简化方法是基于上述消息传递算法的简化方法。
[0019] 本发明公开的基于消息传递的多用户非正交解调简化方法，所述多用户非正交解调简化方法包括以下步骤：
[0020] 步骤1：存储先验信息并初始化参数；对似然函数的均值和方差与用户符号后验分布的均值和方差进行初始化，根据通信系统噪声与信道参数计算各次迭代的参数并存储；
[0021] 步骤2：观测节点似然函数估计；输入为用户符号后验分布的均值、迭代次数，输出为观测节点似然函数的均值；
[0022] 步骤3：用户节点似然函数估计；输入步骤2中观测节点似然函数的均值、迭代次数，输出用户节点似然函数的均值；
[0023] 步骤4：用户节点后验分布估计；输入步骤3中用户节点似然函数的均值、迭代次数，输出用户符号后验分布的均值；
[0024] 步骤5：判断迭代是否结束；如果迭代未结束，返回步骤2，如果迭代结束，将得到的用户符号后验分布的均值作为多用户非正交解调信息；
[0025] 设定m为观测节点下标，m＝1,2,…M，其中M为观测节点的总个数；n为存在的用户数，n＝1,2,…N，N为用户的总数；根据非正交解调的特性，观测节点的个数与用户节点的个数相等；t为本次迭代次数，t＝1,2,…T，T为最大迭代次数；H为非正交多址的信道参数，其主对角线代表各个用户信号的接收强度，其他元素代表非正交多址的干扰强度；
[0026] 设定第n个用户发送的符号为xn，xn取值于离散符号集，第m个观测节点接收符号为ym，二者满足关系 其中wm为噪声项；第t次迭代过程中观测节点似然函数的均值记为 方差记为 用户节点似然函数的均值记为 方差记为 用户节点后验分布的均值记为 方差记为
[0027] 优选地，所述步骤1具体包括以下步骤：
[0028] 初始化参数；根据通信系统噪声与信道参数计算各次迭代的相关参数并存储，对似然函数的均值与用户符号后验分布的均值进行初始化
[0029] 步骤1.1：所述存储先验信息，其中，先验信息包括：各次迭代中与变量节点的方差、观测节点的方差和噪声方差相关的各项参数；
[0030] 步骤1.2：对所述参数进行初始化，所述参数包含：迭代次数、首次迭代时的后验分布的均值和首次迭代观测节点似然函数的均值，设定迭代初值
[0031]
[0032] 优选地,所述步骤2估计观测节点似然函数f(zi)＝p(zi|x)，包括将所述观测节点似然函数投影到高斯分布，通过近似推导得到所述观测节点似然函数的方差表示为：
[0033]
[0034] 所述观测节点似然函数的均值表示为
[0035]
[0036] 其中β为小于1的增益因子。
[0037] 优选地,所述步骤2的优化包括：所述观测节点似然函数的均值求解通过以下方法实现：
[0038] ①矩阵乘法器：输入为所述用户节点后验分布的均值 输和信道参数H，输出结果是 为M维向量；
[0039] ②第一查找表：输入为 输出为当前迭代增益与输入信号的乘积，该增益根据 计算得到，并通过预先计算存储，线上查表的方式简化计算；
[0040] ③加法器：第一输入为矩阵乘法器的输出，第二输入为第一查找表的输出，将第一输入与第二输入相减得到所述观测节点似然函数的均值
[0041] 优选地,所述步骤3的估计用户节点的似然函数m(xi)＝p(y|xi)包括：
[0042] 所述用户节点似然函数均值的计算方法表示为：
[0043]
[0044] 所述用户节点似然函数方差的计算方法表示为：
[0045]
[0046] 优选地,所述步骤3的第一优化：所述用户节点似然函数均值求解的方法包括：
[0047] ①第二查找表：输入为 输出为当前迭代增益与输入信号的乘积，该增益根据 计算得到，并通过预先计算存储，线上查表的方式简化计算；
[0048] ②矩阵乘法器：第一个输入为信道参数的转置HH，第二个输入为第二查找表的输出，输出结果为 是一个N维向量；
[0049] ③第三查找表：输入为矩阵乘法器输出的N维向量，输出为当前迭代增益与输入信号的乘积，该增益根据 计算得到，并通过预先计算存储，线上查表的方式简化计算；
[0050] 加法器：第一个输入为第三查找表的输出，第二个输入为用户节点后验分布的均值 输出为所述用户节点似然函数的均值
[0051] 优选地,所述步骤3的第二优化：
[0052] 当方差 不随m而变化时，将求和符号内部的因子 提取到外部，所述用户节点似然函数的均值计算公式简化为：
[0053]
[0054] 在这种情况下，省略第二查找表，将第三查找表改为第四查找表，第四查找表的输出相对输入的增益调整为
[0055] 优选地,所述步骤4的估计用户节点后验分布p(xi|y)包括：
[0056] 信号幅度为an,先验概率 根据贝叶斯公式，后验分布等于先验分布与似然函数的乘积：
[0057] p(xi|y)∝p(xi)p(y|xi)
[0058] 由于先验分布为离散分布，因此后验分布可以表示为：
[0059]
[0060] 其中pn为+an的概率， 为-an的概率；
[0061] 根据步骤2中所述的观测节点似然函数的均值与方差，及所述观测节点似然函数的高斯投影，得到似然函数为：
[0062]
[0063] 因此有：
[0064]
[0065]
[0066] 由此，后验概率的均值和方差可以表示为：
[0067]
[0068]
[0069] 优选地,所述步骤4的第一优化：在信号幅度an不固定时，需要两个查找表和一个乘法器，其中查找表用于指数运算，乘法器用于计算后验分布的均值，
[0070] 第五查找表输入为 输出为
[0071] 第六查找表输入为 输出为
[0072] 乘法器输入为信号幅度an和第五查找表和第六查找表输出的差 结果为用户节点后验分布的均值
[0073] 优选地，所述步骤4的第二优化：在信号幅度an固定时，需要第七查找表，[0074] 第七查找表的输入为 输出为用户节点后验分布的均值
[0075] 本发明公开了基于消息传递的多用户非正交解调简化方法，该方法具有以下三个有益效果：(1)非正交多址的解调；(2)基于概率分布高斯投影的统计方法；(3)运算复杂度低，适合基于定点化现场可编程逻辑阵列(FPGA)和数字信号处理芯片(DSP)的实现。
附图说明
[0076] 图1是基于消息传递的多用户非正交解调简化方法的FPGA实现框图。
[0077] 图2是本发明所述用户节点似然函数计算的实现框图。
[0078] 图3是本发明所述用户节点似然函数计算的简化框图。
[0079] 图4是本发明所述用户节点后验分布计算的实现框图。
[0080] 图5是本发明所述用户节点后验分布计算的简化框图。
[0081] 图6是本发明所述基于消息传递的多用户非正交解调简化方法的DSP流程图。
[0082] 图7是本发明所述方法在10用户码分多址情况下的性能曲线。
具体实施方式
[0083] 为使本发明实施的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行更加详细的描述。在附图中，自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0084] 如图1-6所示，以同频点的N个扩频信号为待解调的非正交信号，观测信号y是一个N维向量，表示各个接收信号对各用户扩频码的解扩结果。用户节点x同样是一个N维向量，代表每个用户发送的一个符号。观测信号与用户发送信号之间满足
[0085] y＝Hx+w
[0086] 其中H表示扩频多址的信道参数，每个元素代表一个用户节点到一个观测节点的信道增益
[0087]
[0088] 其中hij,i＝j代表每个用户解扩后的幅度，hij,i≠j代表用户i对用户j的干扰强度。
[0089] 根据本发明所提供方法，设定迭代初值为 需要计算每次迭代中查找表中的方差并存储。需要存储的数据包括：
[0090] 第一查找表，输出是输入与 的乘积；
[0091] 第二查找表，输出是输入与 的乘积；
[0092] 第三查找表，输出是输入与 的乘积；
[0093] 第四、五查找表，输出与输入的关系为
[0094] 根据上述设定，本发明所述算法的使用步骤包括：
[0095] 步骤1)按上述设定对迭代初值进行初始化，对相关参数查找表进行线下计算与存储。
[0096] 步骤2)将输入后验分布均值输入矩阵乘法器，同时将接收信号ym与上一次迭代的Zmt-1相减，结果输入到查找表。将矩阵乘法器的输出与查找表的输出相减得到新一次迭代的观测节点似然函数均值Zmt。
[0097] 步骤3)将接收信号与观测节点似然函数的均值相减得到的 输入到第二查找表。查找表的输出为
[0098] 将该输出与信道矩阵的转置相乘，得到的计算结果输入到第三查找表，得到的输出与上一次迭代的后验分布均值相加即可得到当前迭代的用户节点似然函数的均值[0099] 步骤4)根据 与发送信号幅度an，将结果输入到两个查找表，该查找表用于计算指数运算。第四查找表输入为 输出为 第五查找表输入为输出为
[0100]
[0101] 将信号幅度an和第四查找表与第五查找表输出的差 相乘，结果为用户节点后验分布的均值
[0102] 步骤5)判断迭代次数是否达到最大，若未达到则返回步骤2，否则终止迭代。将作为解调软信息输出。
[0103] 通过上述步骤对10用户的扩频通信进行解调，性能曲线如图7所示[0104] 最后需要指出的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制。尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
