专利名称：多天线系统的有限反馈方法
技术领域：
本发明涉及多天线码分多址(CDMA)无线通信系统中的有限反馈技术，具体涉及一种多天线系统的有限反馈方法，可适用于各种蜂窝体制下的高速无线通信系统和高吞吐量无线局域网系统，特别适合于采用3GPPTXAA模式的各种通信系统。
背景技术：
多输入多输出系统(Multiple-Input Multiple-OutputMIMO)在发射或接收端采用多个天线，可有效地提高传输速率，对抗各种选择性衰落，支持多用户情况下的通信。已有大量的研究成果表明[1]，MIMO系统是3G和4G蜂窝通信系统，固定无线接入系统，无线局域网中，实现高速传输最具潜力的技术。
在闭环MIMO通信系统中，发射端利用信道状态信息(Channel StatusInformationCSI)调整发射波形，从而减少期望用户接收到来自小区内其他用户的干扰，降低由于码间串扰造成的性能损失，对抗频率选择性衰落，有效地提高了系统容量。另外，基站根据已知的信道信息，可实现用户间调度，进行资源的有效分配，使系统具有较高的吞吐率。为此，3GPP(3GPartnership Project)组织制定了MIMO系统下的闭环分集模式[2]。
通常，用户的CSI在接收端经过量化后，由反馈信道从接收端发送至发射端，其方框图如图10所示。在图10中，数据比特输入发送端的预编码器10中，进行预编码，然后从发送天线11上发射出去。在接收端，接收天线12接收无线信号，在此产生了加性噪声，如图10的附图标记13所示。然后，空时接收器14接收信号，进行下一步的处理。其中，反馈设计模块15根据从空时接收器14输出的信号来根据具体的应用设计反馈参数，然后通过有限速率反馈信道发送给发送端。
在实际系统中，控制信道可以传输一些信道参数。然而，在多天线系统中，信道参量随收发天线个数之积成倍增长。如果一个系统有4个接收和4个发射天线，在平衰落信道中，每一次反馈需传输16个信道参数，这将是SISO系统下信道参数的16倍，极大地增加了反馈所需得频带资源。为了节约有限的无线频带资源，需要在反馈信道参数前，对闭环MIMO系统的信道参数进行有限反馈处理[3]。
有限反馈可通过矢量量化的方法实现，图11给出了信道量化的示意图。其中，H是一个平衰落环境下MIMO系统的无线信道矩阵，它的第i行第j列元素hij表示第i个发射天线到第j个接收天线间的信道衰落。在进行矢量量化时，首先将其各列拼成一个长向量，然后对其进行矢量量化。信道的矢量量化和压缩矢量量化的主要区别在于两者的代价函数不同。通常，矢量量化的准则是要求输入矢量和输出矢量间的均方差(Mean SquareError)最小，而信道量化时，要充分利用信道的特征，按照MSE准则量化后，信道仍然保留该特征。
信道矢量量化仅从信道的角度出发，实现有限反馈。另外，在实现有限反馈时，还可考虑发射序列的特性。根据发射序列的特性，设计一个预编码矩阵的码集，然后根据无线信道矩阵，选择最优的预编码矩阵，并将其序号反馈回发射端，这类方法被称为量化信号自适应方法。它定义了一个选择函数f，预编码矩阵F＝f(H)，函数f将H映射到预编码矩阵的码本集 中 中包括了所有可能的预编码矩阵，上式中的N可通过B个比特表示，所选择的预编码矩阵便是通过B个比特反馈回发射端。这种有限反馈技术被应用到波束形成系统[4][5]，空时分组码系统[6]，以及空域多路复用系统[7]。由于预编码矩阵集合受到子空间测度，H的分布特性，选择矩阵等各方面因素的影响，其设计较为复杂。
低秩空间映射可以有效地克服量化信号自适应方法的复杂度问题，它使得信道矩阵的行和列映射到低秩空间，以更少的参数表示信道内容。对于波束形成系统来说，每一个互相关矩阵Fn是由秩为1的M×1的向量fn张开，其中M为发射天线的个数。如果fn属于一个D维的子空间，而D≤M，fn则可以表示为fn＝Pnαn，其中Pn是一个M×D维的矩阵，它的各列张成一个D维子空间。αn是一个D×1维的列向量，发射端则需求解D×1维的向量αn，对其量化后，将其反馈回发送端。
文献[8]针对CDMA系统，讨论了特征波形的低秩空间映射问题，并将有限反馈的方法推扩到上行链路的多用户情况。在接收端按照某种准则，如能量约束下的最小均方误差，确定维数更低的特征波形，即αn。该方法在求解优化的αn之前，事先人为的确定降维矩阵Pn，如Pn=-0.50-0.500-0.500.5]]>Pn将一个4维向量转换为一个2维向量，它和特征波形fn之间没有任何关联，这样做人为地约束了特征波形的结构，使得自适应调整后，得到优化解也是在人为约束下的结果，人为地给降秩特征波形带来了畸变。
有学者研究MIMO系统下的降秩算法[9]，需要对信道矩阵进行特征值分解，当信道矩阵维数较高，或用户较多时，这种特征值分解的复杂度降难以承受。当可分辨的多经数较多时，该算法也无法达到降秩的目的。
发明内容
为了克服闭环多天线CDMA系统的信道反馈信息占用了过多资源的问题，本发明提出一种多分辨的有限反馈方法，利用多天线系统天线间的信道衰落具有低秩性特点，实现多天线系统CDMA系统的有限反馈。它利用估计出的信道矩阵，计算相应的空域自相关矩阵和时域自相关矩阵，根据空域和时域自相关矩阵的秩，确定进行有限反馈处理采用空域模型，还是时域模型。根据信道矩阵所具有的空域多分辨特性，或扩频码的多分辨特性，采用小波变换，对信道矩阵进行多分辨滤波，降低信道阶次，以有限的信道参数表示信道矩阵的主要内容，并将最终结果反馈回发送端。
在本发明的一个方面，提出了一种多天线系统的有限反馈方法，包括步骤从接收的信号估计信道矩阵；根据所述信道矩阵计算信道的空域自相关矩阵及所述空域自相关矩阵的秩；根据所述信道矩阵计算信道的时域自相关矩阵及所述时域自相关矩阵的秩；如果所述空域自相关矩阵的秩小于所述时域自相关矩阵的秩，则通过对所述信道矩阵的列进行小波变换来得到有限反馈输出；如果所述空域自相关矩阵的秩大于所述时域自相关矩阵的秩，则通过所述信道矩阵的行进行小波变换来得到有限反馈输出。
本发明根据阵列特性，无线传输信道特性，以及扩频码的特征，利用MIMO信道低秩性的特点，采用多分辨滤波器，对信道矩阵进行处理，得到多分辨的信道冲激响应，实现信道信息的有限反馈传输。它根据信道自身的特点进行低秩映射处理，保留了信号的主要分量，克服了人为预滤波所带来了的信道畸变。它利用Mallat滤波器，具有运算量低的特点。
图1是本发明有限反馈方法的总流程图；图2是发送序列帧的结构图；图3是模型选择的实现流程图；图4为不同子波束域对应不同角度空间示意图；图5表示对于来波方向不同，两阵元相位差相同的信号，可采用不同的空间采样间隔a)接近法线方向，b)接近阵列方向；图6是基于空域模型的有限反馈实现流程图，其中只进行了一级小波变换；图7是基于时域模型的有限反馈实现流程图，其中只进行了一级小波变换；图8是在不同角度散布下多分辨有限反馈的性能曲线；图9是在不同多径数情况下多分辨有限反馈的性能曲线；图10为有限反馈MIMO系统的示意图；以及图11为信道矢量量化的原理图。
具体实施例方式
本发明的实施包括3大部分，如图1所示，首先估计信道(步骤S101)；然后利用估计出的信道，判断应采用何种模型进行有限反馈处理(步骤S102)；第三步是根据模型选择的结果，按照空域或时域模型进行有限反馈处理(步骤S103或S104)。
设码分多址(CDMA)系统有M个接收天线，K个发射天线，按照码片率采样后，得到发射天线k的离散空时信道模型Hk(t)。无线信道可以看作由P条多径叠加而成，第p条多径的来波方向为υk，p，延迟为τk，p，其复衰落为αk，p(t)，离散空时信道Hk(t)可以表示为Hk(t)=Σp=1Pkαk,p(t)a(υk,p)g(τk,p)T......(1)]]>其维数为M×W，W等于对符号的时间采样的个数，g(τk，p)T为1×W维的行向量，它表示延迟了τk，p后的特征波形，a(υk，p)表示信号的空域特征，为M×1维的导向矢量。
信道估计在进行有限反馈前，要对信道进行估计。在连续L个时隙内，我们假设每一径的来波方向和时延保持不变，由于用户的移动性，不同时隙间的信道衰落相互独立。图2给出了信号帧结构，其中每一帧由Nf个时隙构成，每一时隙按照Ns个发送符号、训练序列、Ns个发送符号和保护段的顺序构成。训练序列的长度Nm应大于信道的时域阶次。
利用多个时隙得到的信道估计可提高估计的精度，也可利用一个时隙内的信号对Hk(t)进行估计。在第l(l＝1，2，...，L)个时隙内，信道模型Hk(l)保持不变，训练序列为一个W×N的Toeplitz矩阵Xk，Hk(l)与Xk的乘积表示了信道和训练序列的卷积。令Y(l)表示第l(l＝1，2，...，L)个时隙的接收信号，它是一M×N的矩阵，包含了N个采样信号。多个发射天线的信道矩阵为H(l)＝[H1(l)…HK(l)]，X=X1T...XKTT]]>包括了K个发射天线的训练序列构成的Toeplitz矩阵。在第l时隙内，接收到的信号可以表示为Y(l)=Σk=1KHk(l)Xk+N(l)=H(l)X+N(l)]]>其中N(l)＝[nl(1)，...，nl(N)]为接收到的噪声和干扰信号，假设噪声信号是时域不相关，并且每一个天线上接收的噪声分布相互独立。对于信道矩阵H(l)的满秩估计可以采用最小二乘(Least Square)的方法，将接收矩阵和训练序列做相关的得到信道矩阵的估计值H^(l)=Y(l)XH(XXH)-1]]>
模型选择如果令Rk，s＝Eα[Hk(t)Hk(t)H]表示信道的空域自相关矩阵，它的秩rk，s则对应了可分辨的具有不同来波方向的多径个数。若令Rk，t＝Eα[Hk(t)HHk(t)]，它表示信道的时域自相关矩阵，其秩rk，t对应了可分辨的不同延迟的多径个数。信道矩阵Hk(t)的各个列向量属于由rk，s个Rk，s的主特征向量张开的空间，它的各个行向量则是属于由rk，t个Rk，t的主特征向量所张开的空间。
降秩处理将Hk(t)映射到空域或时域主特征分量所对应的空间中，得到一个降秩的模型，其秩为rk=min(rk,s,rk,t)<min(M,W)]]>。它可以表示为空域分量M×rk维矩阵Ak(t)和时域分量rk×W维矩阵Bk(t)之积的形式。根据文献[9]可知，在多径信号的各参量中，延迟和来波方向相对为变化较慢，可以认为其在L个时隙内保持不变，而多径衰落变化较快，它随时隙的不同而不同，并且各个时隙内的衰落相互独立。那么，我们可以将其表示为如下形式空域模型Hk(t)＝AkBk(t)H时域模型Hk(t)=Ak(t)BkH]]>当以角度为标准，可分辨的多径数小于以延迟为标准可分辨的多径数时，即rk，s＜rk，t，为了能够有效地表示信道矩阵，进行有限反馈时应采用空域模型。当rk，s＞rk，t时，则应采用时域模型。在多天线系统中，当不存在角度散布时，信道的秩为1，信道可以表示为Hk(t)＝akbk(t)H其中bk(t)表示信道的时域特征，bk(t)H=Σp=1Pαk,p(t)g(τk,p)T·]]>图3给出了进行模型选择的流程图，首先接收端根据接收的信号估计用户k的信道矩阵，然后在步骤S301中利用估计出的信道矩阵，求解信道空域自相关矩阵Rk，s。接下来在步骤S302中，求解信道空域自相关矩阵Rk，s的秩rk，s。
同样，在步骤S303和S304中分别求解时域自相关矩阵Rk，t及其秩rk，t。在步骤S305，判断上述的两个秩的大小，如果时域自相关矩阵的秩小于空域的，则在步骤S306按照时域模型做有限反馈处理，反之，在步骤S307按照空域模型进行有限反馈处理。
对于设置在开阔地带的无线通信系统，由于散射体较少，其角度散布较小，通常小于20度[10][11]，因此，其信道模型空域可分辨的多径数较少，适合采用空域模型进行有限反馈处理，而对于微微蜂窝内通信系统，由于发射台和接收台附近散射体较多，其信道的角度散布较大，而由于发射台和接收台距离较近，其时延散布较小，通常在10-100ns之间[10][11]，因此，时域可分辨的多径数较少，应采用时域模型进行有限反馈处理。另外，对于CDMA系统来说，其时域模型下可分辨的多径数还与扩频码有关。以扩频因子为4的扩频码为例说明，扩频码(1，1，1，1)的信号在一个符号周期不发生变化，相对其它扩频码，它是一个低频信号，其时间分辨率较低，因此可分辨不同延迟的多径数也较少。
基于空域模型的有限反馈处理对于空域模型来说，由于可分辨的多径数受到阵列维数的限制，信道模型的空域主特征值向量有可能大于信道模型空域维数，而无法实施有效的降秩处理。由于其时域的可分辨多径数(时域可分辨的多径指具有不同延迟的多径)又远远的大于空域的可分辨多径数(空域可分辨的多径指具有不同延迟的多径)，采用时域模型无法达到有效低秩映射的目的。另一方面，各径信号的来波方向不是分散的，它们是具有连续来波方向的簇，这使得我们无法用几个离散的主分量表示其信道特征。
为了解决这一问题，我们以簇所构成的角度空间为单位对信道进行低秩映射处理，它利用小波变换多分辨的特性，将小波变换应用于空域信道波形，得到了多分辨波束域下的信道波形，每一个波束域对应不同的物理角度空间，包括了若干个主特征向量，如图4所示。多分辨是指根据来波的不同方向，不同波束域内的信道波形采用不同的空间采样间隔。每个波束域中信道波形的维数都小于阵列的维数。利用小波变换，提取出主簇，减少了信道参数的个数，实现信道矩阵的有限反馈传输。
假设天线阵为具有M个阵元的均匀线阵，相邻两个阵元的间距为d，平面波信号的来波方向为θ(相对于法线方向)。那么，对一个均匀线阵而言，相邻两阵元接收信号的相位相差Δ＝kd sinθ，其中k等于2π/λ，λ为信号波长。基本上，这一相位特性决定了信号沿天线阵震荡的速率。对于接近法线方向的信号(θ≈0)，相邻阵元之间的相位差kd sinθ接近于0，信号沿阵列方向缓慢震动，所以可采用较大的空间采样间隔，对应于较大的阵元间距。相反，当入射源接近于阵列方向，此时θ≈±π/2，信号沿阵列方向快速震动，需要采用较小的尺度来观察它，如图5所示。
根据上面的讨论可知，空间采样间隔和来波方向有密切关系。对于一些方向的来波，阵元间距可以更大些，这样，在阵列孔径不变的情况下，可减少空间采样点数。因此，可采用多分辨空间采样技术实现降维。
通过小波变换，便可根据不同的来波方向对信号进行多速率空域再采样。对于信道矩阵Hk(t)的每一列进行小波变换，我们得到输出的小波系数c(t)和尺度系数d(t)[c(t)，d(t)]＝dwt[Hk(t)](8-1)其中dwt[·]为二进小波变换。尺度系数和小波系数对应了不同方向的角度空间，它们维数都低于信道列向量的维数。然后，分别计算尺度系数和小波系数中自相关，并判断其大小，如果小波系数的自相关大于尺度系数的，将小波系数反馈回发送端，否则，将尺度系数反馈回发送端。当反馈信道的带宽十分有限时，可对小波变换的结果进一步进行小波变换。每进行一次小波变换就会使得信道参数减少，而信道信息也将有所损失。经过多级小波变换后，整个空间域被划分为几个角度子空间，如图4所示，每一个角度子空间对应了来自不同方向多径的信道响应，具有不同的维数，由所需的空间采样间隔决定，均小于最初的信道模型Hk(t)的行数。基于空域模型的有限反馈处理的实现流程图如图6所示。
在图6中，首先在步骤S601取信道矩阵Hk的第一列，hk，l，然后在步骤S602令i＝1。在步骤S603对信道矩阵的第i列hk，i做小波变换，得到小波系数d和尺度系数c，以及它们的能量|d|和|c|，然后在步骤S604判断|c|和|d|大小。
如果|d|小于|c|，则在步骤S605，取尺度系数c为第一个列向量的有限反馈输出，然后流程进入步骤S607。否则，在步骤S606取小波系数d为第一个列向量的有限反馈输出，然后流程进入S607。
在步骤S607，将i加1，然后在步骤S608判断是否i小于W，其中W是信道矩阵Hk的列数。如果所有的列都处理完毕，则流程结束，否则流程返回到步骤S603，继续对下一列进行处理。
基于时域模型的有限反馈处理对于一些CDMA系统来说，信道的时域特征波形同样具多分辨特性，该特性主要是由扩频码的特性决定的。我们知道，Walsh码是CDMA系统最常用的扩频码，它是按照下面的矩阵展开的C=111-1]]>从上式中，可以发现矩阵C的两个行向量恰恰是哈尔(Haar)小波的小波函数和尺度函数。利用哈尔(Haar)小波对Walsh码的每一个码进行变换，得到的小波系数和尺度系数中必有一个为零。结合小波理论，我们可推知，不同的扩频码具有不同时频分辨率。因此，不同扩频码的时域特征波形所需要采样间隔是不同的。
以扩频因子为8的Walsh码为例说明这个问题，有三个Walsh码a＝(1，1，1，1，1，1，1，1)，b＝(1，1，-1，-1，，1，1，-1，-1)，c＝(1，-1，1，-1，1，-1，1，-1)，它们的变化速率不同，所需要的采样间隔也是不同的。c的变化速度最快，它要求采样速率最高，需要按照码片速率采样，b次之，a在一个符号周期里不发生变化，按照码片速率进行采样，将会有较多的冗余。另外，在相同的无线环境下，由于不同的扩频码具有不同时频分辨率，它们对于多径延迟的敏感度是不同的，时域特征波形将具有不同的可分辨多径数。
通常，对用户的信道特征进行时域离散化时，不同扩频码的特征波形采用了相同的采样间隔，这样对于有些扩频码就会产生较高的冗余，浪费了反馈信道资源。我们可利用小波变换，对每个天线的时域信道冲激响应进行处理，得到多分辨的输出，它根据不同的扩频码，采用不同的采样间隔，降低了离散信道参数中的冗余，提高了信道反馈传输的效率。基于时域模型的有限反馈处理的实现流程图如图7所示。
在图7中，首先在步骤S701取信道矩阵Hk的第一行，lk，l，然后在步骤S702令i＝1。在步骤S703对信道矩阵Hk的第i行lk，i做小波变换，得到小波系数d和尺度系数c，及其能量|d|和|c|，然后在步骤S704判断|c|和|d|大小。
如果|d|小于|c|，则在步骤S705，取尺度系数c为第一个行向量的有限反馈输出，然后流程进入步骤S707。否则，在步骤S706取小波系数d为第一个行向量的有限反馈输出，然后流程进入S707。
在步骤S707，将i加1，然后在步骤S708判断是否i小于M，其中M是信道矩阵Hk的行数。如果所有的行都处理完毕，则流程结束，否则流程返回到步骤S703，继续对下一行进行处理。
仿真结果分析若通过特征值分解的方法降秩提取主分量，其运算量主要集中在对信道矩阵的自相关阵进行特征值分解，特征值分解复杂度为O(N3)，其中N为特征序列的维数。基于小波变换的有限反馈算法，在降秩的同时降低了特征波形的维数。由于小波变换是线性变换，其复杂度为O(N)。
图8和图9给出了多分辨有限反馈方法的Monte Carlo仿真结果，实验次数为1000次。天线阵采用16阵元半波长间距的均匀线阵，多径个数可变，角度散布可变，各径的复衰落独立同分布，来波簇的中心为阵列切线方向。采用Haar小波和空域模型，进行了一次小波变换，取小波系数和尺度系数中能量高的作为信道反馈系数。
图8图9横坐标表示信道估计误差，其单位为dB，纵坐标表示残余能量和反馈回接收端信道参数能量之比。
图8给出了多径数为5，不同角度散布下，信道残余能量与反馈参数能量之比。角度散布越小，性能越好。
图9给出了角度散布为20度，不同多径数情况下，多分辨有限反馈的性能曲线。在相同时延散布下，当信道估计误差较大时，多径数越多，有限反馈的性能越好。
以上所述，仅为本发明中的具体实施方式
，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉该技术的人在本发明所揭露的技术范围内，可轻易想到的变换或替换，都应涵盖在本发明的包含范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。
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1.一种多天线系统的有限反馈方法，包括步骤从接收的信号估计信道矩阵；根据所述信道矩阵计算信道的空域自相关矩阵及所述空域自相关矩阵的秩；根据所述信道矩阵计算信道的时域自相关矩阵及所述时域自相关矩阵的秩；如果所述空域自相关矩阵的秩小于所述时域自相关矩阵的秩，则通过对所述信道矩阵的列进行小波变换来得到有限反馈输出；如果所述空域自相关矩阵的秩大于所述时域自相关矩阵的秩，则通过对所述信道矩阵的行进行小波变换来得到有限反馈输出。
2.如权利要求1所述的有限反馈方法，其特征在于，通过对所述信道矩阵的列进行小波变换来得到有限反馈输出的步骤包括对信道矩阵的各列进行小波变换，得到相应的小波系数和尺度系数以及小波系数的能量和尺度系数的能量；如果小波系数的能量大于尺度系数的能量，则把小波系数作为该列的向量的有限反馈输出，否则把尺度系数作为该列的向量的有限反馈输出。
3.如权利要求1所述的有限反馈方法，其特征在于，通过对所述信道矩阵的行进行小波变换来得到有限反馈输出的步骤包括对信道矩阵的各行进行小波变换，得到相应的小波系数和尺度系数以及小波系数的能量和尺度系数的能量；如果小波系数的能量大于尺度系数的能量，则把小波系数作为该行的向量的有限反馈输出，否则把尺度系数作为该行的向量的有限反馈输出。
4.如权利要求2或3所述的有限反馈方法，其特征在于，对所述行的有限反馈输出和所述列的有限反馈输出进一步做小波变换，获得最终的反馈结果。
5.如权利要求4所述的有限反馈方法，其特征在于，根据所提供的反馈参数的个数、所允许的信道误差、以及反馈参数和残余能量之比，决定小波变换的次数。
6.如权利要求4所述的有限反馈方法，其特征在于，计算各个列或行的反馈输出的分量的能量，取能量较大的分量，作为最终的有限反馈输出，反馈回发送端。
7.如权利要求4所述的有限反馈方法，其特征在于，根据码分多址系统扩频码的特性、以及小区内可能多径的个数，确定小波变换的次数。
8.如权利要求1所述的有限反馈方法，其特征在于，所述小波变换是哈尔小波变换。
全文摘要
公开了一种多天线系统中的有限反馈方法，以在MIMO系统中实现有限反馈，该有限反馈方法包括步骤从接收的信号估计信道矩阵；根据所述信道矩阵计算信道的空域自相关矩阵及其所述空域自相关矩阵的秩；根据所述信道矩阵计算信道的时域自相关矩阵及其所述时域自相关矩阵的秩；如果所述空域自相关矩阵的秩小于所述时域自相关矩阵的秩，则通过对所述信道矩阵的列进行小波变换来得到有限反馈输出；如果所述空域自相关矩阵的秩大于所述时域自相关矩阵的秩，则通过所述信道矩阵的行进行小波变换来得到有限反馈输出。仿真结果表明，存在较大信道估计误差的情况下，本发明仍可有效地进行有限反馈处理。
文档编号H04L1/02GK1841985SQ20051006291
公开日2006年10月4日 申请日期2005年3月30日 优先权日2005年3月30日
发明者赵铮, 李继峰 申请人:松下电器产业株式会社