一種基于DSP的MIMO系統空時(shí)編碼盲識別方法

　　系統復位時(shí)，所有FLAG PIN置高電平，ADC采集完畢觸發(fā)DMA中斷，從SDRAM中讀取數據，并進(jìn)入到預白化處理，此時(shí)FLAG PIN1至低電平，依據算法，對白化后的數據進(jìn)行時(shí)滯相關(guān)分析，并利用碼字表判決響應碼型時(shí)，并分別拉低FLAG PIN2和FLAG PIN3.

　　該種方法配置靈活、軟件簡(jiǎn)單，系統采用4個(gè)FLAGPIN來(lái)布置顯示，DSP擁有足夠的IO接口使用，在設計時(shí)充分利用了硬件資源，同時(shí)利用DMA中斷，有效提高了CPU的效率，也實(shí)現了資源的共享和并行處理，同時(shí)還在芯片運算過(guò)程中及時(shí)發(fā)現故障并定位處理。

　　2系統軟件設計

　　2.1空時(shí)編碼盲識別原理

　　STBC通過(guò)在時(shí)間與空間進(jìn)行聯(lián)合編碼達到提高系統傳輸性能的目的，因此在不同時(shí)刻從不同天線(xiàn)發(fā)送的數據具有一定的相關(guān)性，而不同空時(shí)編碼之間的相關(guān)度并不同，因此可利用該相關(guān)度來(lái)區分不同的碼型，從而將空時(shí)編碼的模式識別出來(lái)。

　　2.2空時(shí)編碼盲識別方法

　　(1)預白化。預白化的目的是去除信道對接收信號相關(guān)性的影響。白化矩陣W通過(guò)對分時(shí)相關(guān)矩陣P做特征值分解得到

　　，其中A-1為特征值矩陣Λ的廣義逆。W與原數據相乘便可得到解相關(guān)矩陣Y.(2)計算時(shí)滯相關(guān)度。利用接收信號預白化后得到的解相關(guān)矩陣Y，依據統計學(xué)公式計算時(shí)滯相關(guān)范數

　　空時(shí)編碼矩陣的理論時(shí)滯相關(guān)特性?xún)H與編碼矩陣本身有關(guān)。因此，應用與式(1)相同的形式，可將編碼矩陣不同的列進(jìn)行矩陣乘加運算，并取F范數來(lái)表征。

　　由此得出計算空時(shí)編碼的時(shí)滯相關(guān)矩陣R(τ)

　　其中，空時(shí)編碼矩陣的每一列代表不同的發(fā)射時(shí)刻，A(u)是碼型A編碼矩陣的第u列，l為碼型分組長(cháng)度。已預白化后的接收信號矩陣與發(fā)送端編碼矩陣，在時(shí)滯相關(guān)函數F范數上有如下關(guān)系

　　(3)判決碼型。遍歷候選碼集，計算出接收信號與候選碼集中每一種空時(shí)碼的相關(guān)度，取其中最相關(guān)的碼型便為判決碼型。

　　2.3軟件設計

　　軟件系統采用模塊化結構軟件系統采用模塊化結構設計，程序流程如圖5所示。包括系統啟動(dòng)、配置系統寄存器、設置全局變量和開(kāi)啟中斷控制等。當ADC模塊將采樣數據全部寫(xiě)入SDRAM后，CPLD通知DSP觸發(fā)DMA中斷1，將SDRAM中的數據讀入DSP，讀取結束后DMA觸發(fā)中斷2，并對ADC采樣數據進(jìn)行處理：(1)預白化，去除新到對采樣數據相關(guān)性的影響。(2)計算采樣數據與候選集中每種碼字的時(shí)滯相關(guān)度。(3)根據上述計算結果，選取使時(shí)滯相關(guān)度最小的碼型為判決碼型。

　　圖5 軟件系統采用模塊化結構

　　通過(guò)對DMAC寄存器的設置，可控制DMA的流向、通道和方式，典型的數據讀取關(guān)鍵代碼如下：

　　數據處理部分的關(guān)鍵函數包括白化和時(shí)滯相關(guān)量計算，數據傳遞采用了單維讀入與多維傳遞的方式，即將多天線(xiàn)的數據按照天線(xiàn)順序依次讀入，但在DSP內部數據傳遞時(shí)，多根天線(xiàn)的數據按照時(shí)間順序傳遞，在函數內部手動(dòng)尋址，即符合算法要求，又加快了數據處理的速度。數據處理時(shí)包括大量的矩陣轉置和乘加操作，在計算時(shí)優(yōu)化為內積計算模式，使用ALU運算塊X和Y，每個(gè)周期并行計算時(shí)滯矩陣兩列之間的相關(guān)范數，這便節省了內存資源，減少了尋址次數，且加快了計算速度。

　　本算法在不同參數下的Matlab性能仿真如圖6所示，采樣數據越長(cháng)，接收天線(xiàn)數越多，識別性能也越好。實(shí)際測試證明與期望相一致，驗證了設計的合理性和正確性。

　　圖6 算法在不同參數下的Matlab性能仿真