多输入多输出系统中的串行干扰消除方法

专利名称：多输入多输出系统中的串行干扰消除方法
技术领域：
本发明涉及信号检测技术，特别涉及多输入多输出(MIMO)系统中多 串行干扰消除方法。
背景技术：
在多输入多输出系统中，用户信号经复用后从多根发射天线发射出去， 在接收端通过多根接收天线进行接收。基于最小均方误差(MMSE)或迫零 (ZF)算法的垂直贝尔实验室分层空时结构(VBLAST)是一种低复杂度的 串行4企测方法。
其中，利用ZF算法进行串行干扰消除的基本思想是接收端在接收到 的信号中，按照一定的顺序依次检测各个发送信号，在检测出每个发送信号 后，将该发送信号对其它发送信号的干扰消除掉，然后在消除干扰后的信号 中继续检测下一个发送信号，依此循环，直到检测出所有的发送信号。利用 MMSE算法进行串行干扰抵消的信号检测时，其基本思想与ZF算法相同， 同样是按照一定顺序检测各个发送信号，与ZF算法的区别在于，在检测出 每个发送信号并进行干扰消除时，除将检测出的发送信号本身对其它发送信 号造成的干扰外，进一步消除各种噪声对发送信号造成的干扰。可见，由于 考虑了其它噪声干扰的影响，MMSE算法相比于ZF算法具有更好的检测性 能。
在上述采用ZF或MMSE等串行干扰消除的接收方法时，发送信号的串 行检测顺序对于系统接收性能的影响很大。目前，采用VBLAST方案结合 ZF或MMSE进行串行干扰消除时，确定信号检测顺序的方式为在每才全测 出一个发送信号后，确定下一个要检测的发送信号时，首先计算剩余的待检测发送信号的信噪比，选择信噪比最大的发送信号作为下一个检测的发送信 号。在每次确定下一个检测的发送信号过程中，均需要进行矩阵的求逆或伪 逆运算，而矩阵逆运算的复杂度很高，并且，随着发射天线数的增加，需要 检测的发送信号增加，检测过程中对矩阵求逆或伪逆的次数也相应增加，从
而导致整个VBLAST信号检测的计算复杂度也成倍增加。

发明内容
有鉴于此，本发明提供一种在MIMO系统中进行串行干扰抵消时确定 检测顺序的方法，能够有效降低VBLAST方案中信号检测的计算复杂度和 提高信号检测性能。
为实现上述目的，本发明采用如下的技术方案
一种多输入多输出系统中的串行干扰消除方法，包括
a、 获取发送端到接收端的信道传输矩阵好；
b、 根据步骤a中所述信道传输矩阵^确定当前信道传输矩阵，设置加 权矩阵0和第 一排序矩阵P分别为M x M维和x w维的单位矩阵，所述M 和iV分别为所述当前信道传输矩阵的行数和列数，并将当前信道传输矩阵的 第一列作为当前列，即&=1, A表示当前列的列号；
c、 从当前信道传输矩阵的当前列到最后一列，在每列中提取第&个元 素到最后一个元素构成该列的重构列向量，计算每列的重构列向量的范数， 确定范数最小的重构列向量所在列的列号《，并对该列的重构列向量进行豪 思霍德householder变换，生成向量v和标量-;根据向量v和标量"构造归 一化正交矩阵込；
d、 将所述込与当前信道传输矩阵的乘积作为更新后的信道传输矩阵， 将矩阵g,与当前加权矩阵0的乘积作为更新后的加权矩阵；将更新后的信 道传输矩阵的第A列和第《列交换，将当前第一排序矩阵的第^列和第《列 交换；
e、 将当前信道传输矩阵的下一列作为当前列，即A^A+1,并判断A:是否等于当前信道传输矩阵的行数和列数中的最小值，若是，则执行步骤f，
否则返回步骤c;
f、根据当前加权矩阵和步骤b中所述当前信道传输矩阵确定上三角矩 阵及，根据矩阵及对各个信号进行串行干扰消除。
较佳地，所述根据当前加权矩阵和步骤b中所述当前信道传输矩阵确定 上三角矩阵及为将当前加权矩阵与步骤b中获取的所述信道传输矩阵以及 当前第 一排序矩阵的共轭转置矩阵之乘积作为矩阵及。
较佳地，步骤b中所述根据步骤a中的信道传输矩阵^确定当前信道 传输矩阵为将步骤a中所述信道传输矩阵丑作为当前信道传输矩阵；
所述根据矩阵W对各个信号进行串行干扰消除为
在接收端，计算当前加权矩阵与接收信号的乘积，利用该乘积结果和矩 阵及，对接收信号进行串行干扰消除，检测发射信号。
较佳地，步骤b中所述根据信道传输矩阵^确定当前信道传输矩阵包 括根据信道传输矩阵丑构造扩展信道矩阵及e-[及T，cj2/]1，其中，(72是系 统噪声的均方差，J是A^x^的单位矩阵；将扩展信道矩阵作为当前信道传 输矩阵；
所述根据矩阵及对各个发射信号进行串行干扰消除为在接收端，对 接收到的信号进行扩展，得到扩展后的接收信号为re=[/,0MxlT]T,建立扩展 后的接收信号、当前加权矩阵0、矩阵及、第一排序矩阵P和发射信号rf的 函数关系为^e=i iW-其中，及'=[tfMxiVo/]T， /是A^x7V,的单 位矩阵；根据矩阵及和所述函数关系，检测发射信号d,并进行串行干扰消 除。
较佳地，步骤b中所述根据信道传输矩阵丑确定当前信道传输矩阵包 括计算步骤a中获取的信道传输矩阵丑的共轭转置矩阵^11,将计算结果 ^M乍为当前信道传输矩阵；
所述根据矩阵及对各个信号进行串行预干扰消除为
在发送端，计算当前第一排序矩阵的共轭转置矩阵与矩阵及的共轭转置矩阵的乘积i^及H,从选择的第一发射信号开始，根据/^及H依次计算并 消除其它发射信号对该发射信号的干扰，并将消除干扰后的发射信号进行发 射。较佳地，所述根据P"及H依次消除其它发射信号对该发射信号的干扰为 '' j^^d"，j),其中，爿为取模除数，并由选择的调制方式决定，A'为P^力H中的第k行第i个元素，《为第i发射信号，4为消除 干扰后的第i发射信号。较佳地，当发射天线数小于等于接收天线数时，步骤b中所述根据信道 传输矩阵F确定当前信道传输矩阵包括对步骤a中获取的信道传输矩阵丑进行减格LR算法计算，得到矩阵及r和A,使及r-丑尸r,并将及r作为当前信道传输矩阵；在步骤b中进一步包括将第二排序矩阵尸'初始化为矩阵A;在步骤d中执行所述将当前第 一排序矩阵的第A列和第《列交换的操作 前，进一步包括将当前第一排序矩阵P设置为单位矩阵；在步骤d和e之间进一步包括对当前信道传输矩阵的分矩阵进行LR 计算，生成矩阵及t和尸t，根据户t构造Mx7Vt维的幺模矩阵込'，将当前第二 排序矩阵、当前第一排序矩阵和矩阵g/的乘积作为更新后的第二排序矩阵， 将当前信道传输矩阵与矩阵g/的乘积作为更新后的信道传输矩阵；步骤f中所述根据当前加权矩阵和步骤b中所述当前信道传输矩阵确定 上三角矩阵及为将当前加权矩阵、步骤a中获取的所述信道传输矩阵丑、 当前第二排序矩阵/>'的乘积作为上三角矩阵及。较佳地，所述当前信道传输矩阵的分矩阵为当前信道传输矩阵的第 A:+l行到第M行中的第A+l个元素到第7V个元素构成的矩阵。较佳地，所述根据A构造Mxi^维的幺模矩阵g/为将当前信道传输 矩阵的第壯l行到第M行中的第A+l个元素到第7V个元素应用LR减格算法构成矩阵込'。较佳地，所述根据矩阵及对各个发射信号进行串行干扰消除为 在接收端，建立接收信号r、当前第二排序矩阵户'、当前加权矩阵g、上三角矩阵及和发射信号d的函数关系为gr-及(尸')-V+01,根据所述函数关系，利用迫零ZF或MMSE算法检测发射信号rf，并进行串行干扰消除。 较佳地，所述根据向量v和标量"构造归一化正交矩阵込为在向量v的上面添加U-1)个零，构成向量v',即v'=[^-1)xl,vT]T，再奸算/m^VV 将计算结果作为矩阵込。由上述技术方案可见，本发明中，获取发送端到接收端的信道传输矩阵 丑，并基于househoulder变换进行排序QR分解获取上三角矩阵及，根据矩 阵及对各个信号进行串行干扰消除。通过上述过程对信道传输矩阵进行排序 QR分解后，得到矩阵R,由于该矩阵R是一个上三角矩阵，因此可以利用 上三角矩阵特性依次对各个信号进行串行干扰消除，从而避免利用矩阵求逆 或伪逆的方式确定串行;f企测顺序，进而简化串行干扰消除的计算复杂度。


图1为本发明实施例一中串行干扰消除的具体流程图。 图2为本发明实施例二中串行干扰消除的具体流程图。 图3为应用实施例一和二的方法，与无排序的ZF和MMSE算法相比，进行信号检测的性能比较示意图。图4为本发明实施例三中串行干扰消除的具体流程图。 图5为本发明实施例四中串行干扰消除的具体流程图。 图6为应用实施例四的方法、背景技术中介绍的ZF算法、ZF算法与LR算法结合时，进行信号检测的性能比较示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术手段和优点更加清楚明白，以下结合附图，对本发明做进一步详细说明。本发明的基本思想是对信道传输矩阵进行排序的QR分解，利用QR 分解后得到的上三角矩阵R进行串行干扰消除。在本发明中，进行排序的QR分解时，采用基于豪思霍德(householder) 变换的方式进行。在具体实施时，可以进行单纯的排序QR分解获取上三角 矩阵R，再利用该上三角矩阵进行发射信号检测和串行干扰消除；另外，为 进一步改善系统的信号检测性能，也可以通过将排序QR分解与减格(LR， Lattice Reduction)算法相结合，获取上三角矩阵R,再利用该上三角矩阵进 行发射信号检测和串行干扰消除。下面将对这两种方式下的具体实施作详细 描述。实施例一在本实施例中，通过单纯的排序QR分解过程获取上三角矩阵。在M 根发射天线、M根接收天线的MIMO系统中，图1为本发明实施例一中串 行干扰消除的具体流程图。如图l所示，该方法包括步骤IOI,获取发送端到接收端的信道传输矩阵丑。本实施例中，在接收端进行信道估计，从而获取发送端到接收端的信道 传输矩阵H。接下来，通过步骤102~ 106对信道传输矩阵^进行QR分解，其中， 设该QR分解的矩阵的维数为Mx见本实施例中，M=7Vr, A^Vt。步骤102，将步骤101获取的信道传输矩阵丑作为当前信道传输矩阵， 对其进行QR分解；根据信道传输矩阵丑将加权矩阵g和第一排序矩阵P 分别初始化为单位矩阵，并将当前信道传输矩阵的第 一列作为当前列。具体地，将加权矩阵g初始化为单位矩阵，并且该单位矩阵的维数与 当前信道传输矩阵的行数相等，即^ = /^将第一排序矩阵户初始化为单位 矩阵，并且该单位矩阵的维数与当前信道传输矩阵的列数相等，即尹=&。 利用变量A:代表当前信道传输矩阵的当前列列号，因此，本步骤中A:-1。步骤103,从当前信道传输矩阵的当前列到最后一列，在每列中提取第A:个元素到最后一个元素构成该列的重构列向量，计算每列的重构列向量的范数；并确定计算结果中范数最小的重构列向量，确定该重构列向量所在列的列号《。信道传输矩阵为MxN维的矩阵，它表示发射端到接收端的信道传输特 性，其中的任意元素hij表示第y根发射天线到第/根接收天线的信道沖激响 应，矩阵中当前列的列向量表示第A根发射天线到接收端的信道传输特性。本步骤计算重构列向量范数的方式为计算该向量中各个元素的模的平 方和， 再对该平方和取平方才艮， 即 Normall = (IVJ2+IU2+…十IV,12)1 其中，片A:,…,W。在上述计算的各个重构 列向量范数中，选择范数最小的重构列向量所在列的列号，即《= min(NormALL(/::琳这里，重构列向量的范数表征了该列对应的发射天线到第k根至最后一 根接收天线的信道增益状况，由于该增益状况近似反映了信号的信噪比状 况，因此，选择范数最小的重构列向量所在的列，也就是近似选择了这些列 对应的发射信号中信噪比最小的 一根发射天线。步骤104,对第《列的重构列向量进行householder变换，生成向量v 和标量A;根据向量v和标量"构造MxM维的归一化正交矩阵込。本步骤对第q列的重构列向量进行豪思霍德(householder)变换。householder变换中，输入一个w维的列向量经Householder(x)的变 换操作后生成w维的向量v和标量"，并且这两个量满足5 = / -々 "为 一wx"维正交归一矩阵，5* jc:norm(jc"d,其中，q为wxl的列向量，该 A的第一个元素为l,其他元素为0。根据householder变换的上述特性，可以利用向量v和标量 〃 构造Mx M维的归一化正交矩阵込。具体地，首先在向量v的上面添加(k-l)个零， 构成M维的向量v,即v'=
T，然后，再计算J,"v' '^将计算结 果作为矩阵込，根据householder变换的特性可得，矩阵込是个MxM维的 归一化正交矩阵。步骤105,将矩阵込与当前信道传输矩阵的乘积作为更新后的信道传输 矩阵，将矩阵込与当前加权矩阵^的乘积作为更新后的加权矩阵；将更新 后的信道传输矩阵的第A:列和第《列交换，将当前第一排序矩阵的第A:列和 第《列交换。本步骤利用构造的矩阵込更新当前信道传输矩阵和加权矩阵，具体地， 好=込*丑，g=g*2,。将更新后的信道传输矩阵的第A:列和第《列交换，将当 前第一排序矩阵的第A:列和第《列交换，也就是将当前列和步骤103中选择 的范数最小的重构列向量所在的列进行交换。如前所述，范数最小的重构列 向量所在的列被近似认为与具有最小信噪比的发射天线对应，将该列与当前 列交换后，即将该列置前。具体地，在第一次循环时，则在所有列中确定范数最小的重构列 向量所在列的列号《，并将第一列与第《列交换，使第《列成为第一列；在 第二次循环时，在剩余的第二列到最后一列中确定范数最小的重构列向量所 在列的列号《，并将第二列与第《列交换；如此循环下去，未被选择的列中 范数最小的列置前，直到将所有的列选择完毕。形成近似按照信噪比递增的 顺序排列的加权矩阵、信道传输矩阵和第 一 排序矩阵。步骤106，将当前信道传输矩阵的下一列作为当前列，即A:-A+1,并判 断k是否等于当前信道传输矩阵的行数和列数中的最小值，若是，则执行步 骤107,否则返回步骤103。到本步骤前，已完成一次排序过程。本步骤中，将当前信道传输矩阵的 下一列作为当前列，即令k-k+l，进行下一次循环。在进行下一次循环前， 首先判断k是否等于当前信道传输矩阵的行数和列数中的最小值，若是，则 表明QR分解已完成，可以结束循环执行步骤107，利用加权矩阵和信道传 输矩阵计算上三角矩阵；否则，表明QR分解仍未完成，返回步骤103,继 续进行下一次循环。步骤107,将当前加权矩阵的转置矩阵、步骤101中获得的所述当前信 道传输矩阵以及当前第 一排序矩阵的乘积作为矩阵及。经过上述步骤101 ~ 106的操作对信道传输矩阵/T进行排序QR分解后， 得到加权矩阵g和第一排序矩阵尸，根据上述信道传输矩阵和QR分解后的 结果计算上三角矩阵及的方式为及=0及,(1)。由于矩阵R是个上三角矩阵，因此可以利用该矩阵对检测信号进行串 行干扰消除和信号检测。在本实施例中，采用串行迭代方法，通过上三角矩 阵进行串行干扰消除及信号检测。具体地，由于^及d+w，由公式(l)可得 Z^gH^CP")-1 = gH及凡将其代入上式可得，r=gH^iW+/i,将该式左右同乘0 可得，gr=l iV+gw。将iW看作发射信号排序过程，由于通过上述QR分解已经确定了加权 矩阵g,并且接收信号f已知，于是可以求得gr;又矩阵及为上三角矩阵， 因此，可以/人/W向量中的最后一个元素开始^r测，并在4企测完该元素后， 将该元素对其它元素的干扰消除掉，再对倒数第二个元素进行检测，直到检 测到第一个元素，从而能够获得/W的取值。然后，再将该向量左乘第一排 序矩阵的逆矩阵P"1即得到发射信号J。具体利用上述关系式进行信号检测和串行干扰消除的步骤包括步骤108，在接收端，对利用滤波特性为g的滤波器对接收信号进行滤波，得到向量0"。步骤109,依据0*和及计算7W。步骤110，将向量i^左乘第一排序矩阵的逆矩阵FM寻到发射信号J。 经过上述步骤108 ~ 110即完成了接收端的信号检测。 至此，本实施例中进行串行干扰消除的方法流程结束。由上述流程可见， 本发明中，通过排序QR分解确定上三角矩阵及，并且根据上三角矩阵与发 射信号和接收信号的关系，进行发射信号的检测和串行干扰消除，该信号检 测过程中近似采用的信噪比递减的顺序进行，能够获得较佳的检测性能。同 时，由于该检测过程中避免利用矩阵求逆或伪逆过程，因此降低了信号检测 的复杂度。在本实施例中，采用了单纯的排序QR分解获取及矩阵，并且利用ZF检测器进行信号检测。事实上，通过MMSE检测器与上述排序QR分解过 程相结合，由于MMSE过程考虑了信号噪声，因此能够获得更优的检测性 能。下面通过实施例二对这种实施方式进行描述。 实施例二本实施例中，仍然通过单纯的排序QR分解获取R矩阵。具体地，图2 为本发明实施例二中串行干扰消除的具体流程图。如图2所示，该方法包括步骤201，获取发送端到接收端的信道传输矩阵^，并构造扩展信道矩 阵W^[及T,cj2/]1,将其作为当前信道传输矩阵。本步骤中，接收端通过信道估计获取发送端到接收端的信道传输矩阵 再根据信道传输矩阵/r确定当前信道传输矩阵。具体确定当前信道传输 矩阵的方式为根据信道传输矩阵丑构造扩展信道矩阵」^=[〃7，(12/]7，其 中，(12是系统噪声的均方差，/是7V^V,的单位矩阵。步骤202,对扩展信道矩阵，利用householder变换进行排序QR分解。本实施例中，将扩展信道矩阵作为当前的信道传输矩阵，因此对扩展信 道矩阵进行排序QR分解，具体分解方式与实施例一中步骤102- 106的过 程相同。在步骤106中，当判断k与当前信道传输矩阵的行数和列数的最小 值相等时，执行步骤203。步骤203，将当前加权矩阵、步骤201中确定的扩展信道矩阵以及当前 第 一排序矩阵的共轭转置矩阵之乘积作为矩阵及e。经过上述步骤201 ~ 203的操作对扩展信道传输矩阵好e进行排序QR分 解后，得到加权矩阵g和第一排序矩阵尸，根据上述信道传输矩阵和QR分 解后的结果计算上三角矩阵及的方式为2 e=0e^, (2)。在本实施例中，采用MMSE检测器，通过上三角矩阵进行串行干扰消除及信号检测。具体地，由于F^W+"，由公式(2)可得仏-ge^ eCP")-^ geH|U> (3)。其中，在本实施例中，,-F1。步骤204,在接收端，扩展接收信号为re=[/,0MxlT]T,并根据gere和本步骤中，首先扩展接收信号为i e=[/,^xlT]T;根据接收信号、发射信号和信道传输矩阵的关系r=/w+",以及扩展后的接收信号和扩展信道传输 矩阵的表达式，可以得到扩展后的接收信号、扩展信道传输矩阵和发射信号间的关系，具体为re= ^rf+w-(ji V/ (4),其中，及'=[tf瓶&， / ]t, J是^xT^ 的单位矩阵。将公式(3)代入公式(4)可得re= geH/U/+ii-oi '</,将该式的等号左右两边同乘ge得到gje= J^/W+仏n- ge(J及W,由于/^i^/，因此，可以利用函数关系2jf及^^ - 0e(W,^"计算向量尸J的取值。步骤205 ,将向量iV/左乘第 一排序矩阵的逆矩阵户"得到发射信号</。经过上述步骤204 ~ 205即完成了接收端的信号检测。至此，本实施例中进行串行干扰消除的方法流程结束。本实施例中，对 考虑了信道噪声的扩展信道矩阵进行排序QR分解，从而确定上三角矩阵R。 并进一步根据扩展信道矩阵和扩展后接收信号的关系进行发射信号的检测， 与实施例一中类似。同时，与实施例一相比，由于考虑到了信道噪声，因此 具有更优的检测效果。为说明本发明的优点，对应用上述实施例一和实施例二的系统进行了仿 真实^r。图3为应用实施例一和二的方法，与不进行排序、单纯采用ZF和 MMSE算法相比，进行信号检测的性能比较示意图。该系统性能仿真的仿真 参数为4根发射天线和4根接收天线的MIMO系统，系统信道为最大时延 为16码片的瑞利衰落信道，系统采用256个子载波的OFDM技术消除频率 选择性信道产生的符号间干扰，在一个OFDM符号的传输时间内信道是平 稳的，在一帧中的OFDM符号间是相关的，不同帧间的OFDM符号是不相 关的，调制方式为4-QAM,接收端能够进行准确的信道估计。如图3所示， 横轴表示接收端检测信号的信噪比，纵轴表示接收端检测信号的误码率。其中，曲线301是无排序的ZF算法进行信号检测时信噪比与误码率的 关系曲线；曲线302是应用实施例一的方式进行信号检测时信噪比与误码率 的关系曲线；曲线303是无排序的MMSE算法进行信号检测时信噪比与误 码率的关系曲线；曲线304是应用实施例二的方式进行信号检测时信噪比与误码率的关系曲线。由曲线301和302的比较可见，本发明实施例一的方式与无排序的ZF 算法进行信号检测相比，能够带来更好的检测性能，在高SNR下，能够带 来约2dB的增益。又由曲线303和304的比较可见，本发明实施例二的方式 与无排序的MMSE算法进行信号检测相比，也能够带来更好的检测性能， 在误码率为10—2时，系统增益约为4dB。另外，由曲线302和304的比较可 见，本发明实施例二的方式与实施例一的方式相比，也能够带来一定的系统 检测性能的增益，说明排序QR分解与MMSE算法结合能够具有更优的检 测性能。在上述实施例一和实施例二中，均是通过单纯的排序QR分解获取上三 角矩阵，然后结合接收端进行的ZF或MMSE算法进行信号检测。下面的实 施例三也将通过单纯的排序QR分解获取上三角矩阵R,但是利用该上三角 矩阵R的方式与实施例一和实施例二不同，将在发送端利用该矩阵R进行 串行干扰消除，具体实施方式
如下所述。实施例三在Nt根发射天线、Nr根接收天线的MIMO系统中，图4为本发明实施 例三中串行干扰消除的具体流程图。如图4所示，该方法包括步骤401，获取发送端到接收端的信道传输矩阵^。本实施例中，发送端获取发送端到接收端的信道传输矩阵^，具体方式 可以为在接收端进行信道估计获取发送端到接收端的信道传输矩阵丑，然 后接收端将估计结果反馈给发送端；或者在上下行信道特性相同的系统环境 中，发送端进行信道估计获取接收端到发送端的信道传输矩阵，并将信道估 计结果作为发送端到接收端的信道传输矩阵及。步骤402，计算信道传输矩阵的共轭转置矩阵^，基于householder变 换对信道传输矩阵f进行排序QR分解，生成加权矩阵g、第一排序矩阵 P和上三角矩阵及。本实施例中，将信道传输矩阵的共轭转置矩阵^M乍为当前信道传输矩阵。本步骤中对信道传输矩阵^进行排序QR分解的过程与实施例一中步 骤102 107相同，这里就不再赘述。进行QR分解后，加权矩阵0、第一 排序矩阵P、上三角矩阵及和信道传输矩阵^的关系为及-g^1, (5)步骤403，在发送端，根据发射信号确定汤姆林森-哈利西玛 (Tomlinson-Harishima )预编码后的发射信号J 。本步骤中，由上述公式(5)可得信道传输矩阵丑-i^及Hg,将其代入 r=^/+"可得1^P"及Hgi/ + n。选择t^gH作为发送端的预编码矩阵，则有r -/^^Hgf/rf + n = i^及Hj + n。其中，,及H是对矩阵及H的列进行重新排列后得到的矩阵，由于及H是个下三角矩阵，i^及H重新排列后的矩阵中，各个数 据流间的相互干扰仍和及H —样，因此在发送端仍可以得到各个发射信号(《}间的干扰关系，其中，《为向量rf中的第i个元素，具体地，其它信号对第i个发射信号4的干扰为E二^A , A,i是矩阵^力H中的元素，Z' =1,...， M， A=1,...,A^， ^为Tomlinson-Harishima预编码后的发射信号^的第A个元素。根据上述发射信号间的干扰，在发送端通过Tomlinson-Harishima预编 码进行串行干扰消除，具体为j =j — y"i义，i广mod",力，mod为取A,*模操作，取模除数大小为爿，由所采用的调制方式决定，从而得到 Tomlinson-Harishima预编码后的发射信号^ 。至此，本实施例中进行预编码的方法流程结束。在接收端，首先获取矩 阵P"及h，具体获取方式可以是接收端按照与发送端相同的方式完成QR 分解获取P矩阵和R矩阵，然后计算i^i H,或者，也可以由发送端将矩阵 i^及H中的元素^w直接发送到接收端。然后，接收端对接收到的上述发射信 号利用相应的矩阵^及h中的元素7 w进行均衡，其中，A:=7，...i:,〖为最大 发送流的数目，再对均衡结果进行与发送端相同的取模操作。经过上述处理 后的接收信号即为检测后的发射信号rf。在本实施例中，通过在发送端利用 上三角矩阵R进行Tomlinson-Harishima预编码实现了发射信号间的串行干扰消除，该处理流程在发送端进行，相应地在接收端的处理过程简化，降低 了信号检测时的计算复杂度，并且此方法没有在接收端的串行干扰消除的错 误传播带来的性能损失。在上述三个实施例中，获取上三角矩阵及的方式均是通过单纯进行排序QR分解获得的，在下面的实施例中，通过排序QR分解结合LR算法的 方式获取上三角矩阵R。 实施例四在Nt根发射天线、Nr根接收天线的MIMO系统中，图5为本发明实施 例四中串行干扰消除的总体流程图。如图5所示，该方法包括步骤501,获取发送端到接收端的信道传输矩阵丑。本实施例中，在接收端进行信道估计，从而获取发送端到接收端的信道 传输矩阵丑。接下来，通过步骤502 506对信道传输矩阵^进行QR分解，其中， 设该QR分解的矩阵的维数为M x 7V。本实施例中，M=iVr， 7V=A/"t。步骤502,对步骤501中获取的信道传输矩阵丑进行LR计算，得到矩 阵及r和A,使」^ =丑^，并将好r作为当前信道传输矩阵。步骤503,将A^xA/"r维的加权矩阵g和iVtx ATt维的第一排序矩阵p初 始化为单位矩阵，并将当前信道传输矩阵及r的第一列作为当前列，即A:-1， A:表示当前列的列号，将第二排序矩阵尸初始化为矩阵i>r。步骤504,从当前信道传输矩阵的当前列到最后一列，在每列中提取第 A个元素到最后一个元素构成该列的重构列向量，计算每列的重构列向量的 范数；并确定计算结果中范数最小的重构列向量，确定该重构列向量所在列 的列号《。步骤505，对第《列的重构列向量进行householder变换，向量v和标量 ";才艮据向量v和标量yS构造MxM维的归一化正交矩阵込。上述步骤504- 505的操作与实施例一中步骤103 ~ 104的操作相同，这 里就不再赘述。步骤506，将矩阵込与当前信道传输矩阵的乘积作为更新后的信道传输 矩阵，将矩阵込与当前加权矩阵g的乘积作为更新后的加权矩阵；将更新 后的信道传输矩阵的第A列和第《列交换，将当前第 一 排序矩阵/ 设置为单 位矩阵，并交换该单位矩阵的第A:列和第《列。步骤507,对当前信道传输矩阵的分矩阵进行LR计算，生成矩阵" 和i>t,根据i>t构造7Vt x 7Vt维的幺模矩阵込'。本步骤中，当前信道传输矩阵的分矩阵为当前信道传输矩阵的第A+l 行到第M行中的第A+l个元素到第W个元素构成的矩阵，即1 :M，A + 1 :iV)。对上述形成的分矩阵进行LR计算生成矩阵及t和Pt。根据尸t构造A/"rX7Vr维的归一化正交矩阵g/为将kxk维的单位矩阵 作为左上角分矩阵，将A作为右下角分矩阵，其余位置填0,构成A^xATt 维的幺模矩阵込'，即込=[/*,^(糾);0 ， A]。步骤508，将当前第二排序矩阵、当前第一排序矩阵和矩阵g/的乘积作为更新后的第二排序矩阵，将当前信道传输矩阵与矩阵2/的乘积作为更新后的信道传输矩阵。本步骤中，更新第二排序矩阵，具体将当前第二排序矩阵、当前第一排 序矩阵和矩阵g/的乘积作为更新后的第二排序矩阵，即,=/>'*/>*込；更新信道传输矩阵，具体将当前信道传输矩阵与矩阵込'的乘积作为更新后的 信道传输矩阵，即丑=^ *込。步骤509，将当前信道传输矩阵的下一列作为当前列，即&=&+1，并判 断k是否等于当前信道传输矩阵的列数，若是，则执行步骤510,否则返回 步骤504。步骤510,将当前加权矩阵、步骤501中获取的信道传输矩阵丑、当前 第二排序矩阵尸'的乘积作为上三角矩阵及。经过上述步骤501 ~ 510的操作对信道传输矩阵H进行排序QR分解后， 得到加权矩阵g和第二排序矩阵尸'，根据上述信道传输矩阵和QR分解后的 结果计算上三角矩阵及的方式为及=0及尸 (6)。由于矩阵及是个上三角矩阵，因此可以利用该矩阵对检测信号进行串行干扰消除和信号检测。在本实施例中，采用ZF检测器，通过上三角矩阵进行串行干扰消除及信号检测。具体执行如下步骤步骤511,在接收端，对接收信号进行滤波得到向量0r，并根据0r和及计算向量CP')"rf。由公式(6 )可得及二gH及CP')-1，将其代入r=^/+"可得，r^gH及CP')"iZ+",将该式左右同时左乘g可得，0^及CP')-V+gn。在该等式关系中，矩阵及为上三角矩阵，在ZF算法中噪声项gw可以忽略，因此可以利用该等式计算向量CP')'V的取值。步骤512,将向量(尸')-V左乘第二排序矩阵尸得到发射信号</。经过上述步骤511 ~ 512即完成了接收端的信号检测。至此，本实施例中进行串行干扰消除的方法流程结束。本实施例中，通过排序QR分解与LR算法相结合的方式确定上三角矩阵R,并且根据上三角矩阵与发射信号和接收信号的关系，进行发射信号的检测和串行干扰消除。为说明本实施例的优点，对应用上述实施例四的系统进行了仿真实验。 图6为应用实施例四的方法、背景技术中介绍的ZF算法、ZF算法与LR算 法结合时，进行信号检测的性能比较示意图。该系统仿真的仿真参数与图3 所示仿真结果的仿真参数相同。如图6所示，横轴表示接收端检测信号的信 噪比，纵轴表示接收端检测信号的误码率。其中，曲线601是采用背景技术中的无排序的ZF算法进行信号检测时 信噪比与误码率的关系曲线；曲线602是采用本发明排序的QR分解的ZF 算法进行信号检测时信噪比与误码率的关系曲线；曲线603是应用实施例四 QR与LR算法结合的方式进行信号检测时信噪比与误码率的关系曲线。由曲线601、 602和603的比较可见，应用LR算法后，能够带来更优 的信号检测性能，而应用本发明实施例四的方式进行信号检测，能够获得最 佳的信号检测性能。以上仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。 凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应 包含在本发明的保护范围之内。
权利要求
1、一种多输入多输出系统中的串行干扰消除方法，其特征在于，该方法包括a、获取发送端到接收端的信道传输矩阵H；b、根据步骤a中所述信道传输矩阵H确定当前信道传输矩阵，设置加权矩阵Q和第一排序矩阵P分别为M×M维和N×N维的单位矩阵，所述M和N分别为所述当前信道传输矩阵的行数和列数，并将当前信道传输矩阵的第一列作为当前列，即k＝1，k表示当前列的列号；c、从当前信道传输矩阵的当前列到最后一列，在每列中提取第k个元素到最后一个元素构成该列的重构列向量，计算每列的重构列向量的范数，确定范数最小的重构列向量所在列的列号q，并对该列的重构列向量进行豪思霍德householder变换，生成向量v和标量β；根据向量v和标量β构造归一化正交矩阵Qt；d、将所述Qt与当前信道传输矩阵的乘积作为更新后的信道传输矩阵，将矩阵Qt与当前加权矩阵Q的乘积作为更新后的加权矩阵；将更新后的信道传输矩阵的第k列和第q列交换，将当前第一排序矩阵的第k列和第q列交换；e、将当前信道传输矩阵的下一列作为当前列，即k＝k+1，并判断k是否等于当前信道传输矩阵的行数和列数中的最小值，若是，则执行步骤f，否则返回步骤c；f、根据当前加权矩阵和步骤b中所述当前信道传输矩阵确定上三角矩阵R，根据矩阵R对各个信号进行串行干扰消除。
2、 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据当前加权矩阵和步骤b中所述当前信道传输矩阵确定上三角矩阵 及为将当前加权矩阵与步骤b中获取的所述信道传输矩阵以及当前第一排序 矩阵的共轭转置矩阵之乘积作为矩阵i 。
3、 根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤b中所述才艮据步骤a中的信道传输矩阵^确定当前信道传输矩阵为 将步骤a中所述信道传输矩阵丑作为当前信道传输矩阵； 所述根据矩阵及对各个信号进行串行干扰消除为在接收端，计算当前加权矩阵与接收信号的乘积，利用该乘积结果和矩阵 及，对接收信号进行串行干扰消除，检测发射信号。
4、 根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤b中所述才艮据信道传输矩阵W确定当前信道传输矩阵包括才艮据信道 传输矩阵丑构造扩展信道矩阵及e-[及T，a2/]1，其中，02是系统噪声的均方差， /是A^XA/",的单位矩阵；将扩展信道矩阵作为当前信道传输矩阵；所述根据矩阵W对各个发射信号进行串行干扰消除为在接收端，对接收 到的信号进行扩展，得到扩展后的接收信号为re=[/,diT]T,建立扩展后的接 收信号、当前加权矩阵0、矩阵及、第一排序矩阵P和发射信号rf的函数关系 为0^J iW-ff0i 7^iV,其中，及'=[~威。/]7， /是A^X7V",的单位矩阵；根据 矩阵及和所述函数关系，检测发射信号d,并进行串行干扰消除。
5、 根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤b中所述根据信道传输矩阵丑确定当前信道传输矩阵包括将步骤a 中获取的信道传输矩阵丑的共轭转置矩阵^作为当前信道传输矩阵；所述根据矩阵及对各个信号进行串行预干扰消除为在发送端，计算当前第一排序矩阵户的共轭转置矩阵与矩阵及的共轭转置 矩阵的乘积i^及h,从选择的第一发射信号开始，根据/^及h依次计算并消除其 它发射信号对该发射信号的干扰，并将消除干扰后的发射信号进行发射。
6、 根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据P"及h依次消除其它发射信号对该发射信号的干扰为J=d-5T&A, ijmod",力，其中，爿为取模除数，并由选择的调制方式决定，&为/^及h中的第k行第i个元素，《为第i发射信号，4为消除干扰后的第i发射信号。
7、 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当发射天线数小于等于接收天线数时，步骤b中所述根据信道传输矩阵丑 确定当前信道传输矩阵包括对步骤a中获取的信道传输矩阵^进行减格LR 算法计算，得到矩阵fir和A,使好^ =丑^,并将Hr作为当前信道传输矩阵；在步骤b中进一步包括将第二排序矩阵户'初始化为矩阵iV，在步骤d中执行所述将当前第一排序矩阵的第A列和第《列交换的才喿作前， 进一步包括将当前第一排序矩阵P设置为单位矩阵；在步骤d和e之间进一步包括对当前信道传输矩阵的分矩阵进行LR计 算，生成矩阵試和尸t，根据A构造A^X7Vt维的幺模矩阵込'，将当前第二排序 矩阵、当前第一排序矩阵和矩阵込'的乘积作为更新后的第二排序矩阵，将当前 信道传输矩阵与矩阵込'的乘积作为更新后的信道传输矩阵；步骤f中所述根据当前加权矩阵和步骤b中所述当前信道传输矩阵确定上 三角矩阵及为将当前加权矩阵、步骤a中获取的所述信道传输矩阵及、当前 第二排序矩阵/>'的乘积作为上三角矩阵及。
8、 根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述当前信道传输矩阵的分 矩阵为当前信道传输矩阵的第壯l行到第M行中的第A:+l个元素到第7V个元 素构成的矩阵。
9、 根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据户t构造7VtXA/t维 的幺模矩阵込'为将当前信道传输矩阵的第^+l行到第M行中的第fc+l个元 素到第W个元素应用LR减格算法构成矩阵込'。
10、 根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据矩阵及对各个发 射信号进行串行干扰消除为在接收端，建立接收信号r、当前第二排序矩阵F、当前加权矩阵g、上 三角矩阵及和发射信号rf的函数关系为^ =及(尸)-^+01，根据所述函数关系， 利用迫零ZF或MMSE算法检测发射信号</,并进行串行干扰消除。
11、 根据权利要求l到IO中任一所述的方法，其特征在于，所述根据向量 v和标量"构造归一化正交矩阵込为在向量v的上面添加(^-l )个零，构成 向量v'，即v'=[^_1)xl,vT]T，再计算/3^V w,将计算结果作为矩阵込。
全文摘要
本发明公开了一种多输入多输出系统中的串行干扰消除方法，包括基于householder变换对信道传输矩阵进行QR排序分解获得上三角矩阵R，根据矩阵R对各个发射信号进行预编码的串行干扰消除或对接收信号进行串行干扰消除。由于该矩阵R是一个上三角矩阵，因此可以利用上三角矩阵特性依次对各个发射信号进行串行干扰消除，从而避免利用VBLAST对矩阵求逆或伪逆的方式确定串行检测顺序，进而简化串行干扰消除的计算复杂度，提高信号检测的性能。
文档编号H04L1/06GK101409604SQ20071017564
公开日2009年4月15日 申请日期2007年10月9日 优先权日2007年10月9日
发明者拉盖施, 王大飞, 强 薛 申请人:鼎桥通信技术有限公司