专利名称：用于在通信系统中传输信号的方法
技术领域：
本发明涉及一种用于在通信系统中、特别是在所谓MIMO-OFDM信号传输的范围内传输信号的方法。
在通信系统中使用各种方法用于资源分配和多路复用。除了时分复用(TimeDivision Multiplex，TDM)和码分复用(Code Division Multiplex，CDM)外，通过FDM方法(频分复用(Frequency Division Multiplex))实现不同的频道。在FDM方法中，宽频谱被分成具有相应窄的带宽的在频率范围中分开的多个频道，由此产生通过载频间隔所限定的频道光栅。有利地，由此可以同时服务于不同频道上的多个用户并使资源与用户的特定需求相匹配。频道之间的足够间隔在此确保可以减少并且控制信道之间的干扰。
线路和无线电支持的未来通信系统将会越来越多地使用所谓的基于OFDM的信号传输(Orthogonal Frequency Division Multiplexing(正交频分复用))。OFDM实施分组调制(Blockmodulation)，其中具有多个信息符号的分组并行地在相应数量的副载波上进行传输。这在无线电通信系统中可以以第三代现有系统的扩展形式(例如UMTS)和/或者作为基于WLAN(Wireless Local AreaNetwork)的独立的系统(例如HiperLan/2)实现。
基于OFDM传输的进一步发展涉及OFDM与所谓MIMO(Multiple InputMultiple Output(多入多出))的组合，所述MIMO也就是在相互通信的电台处在使用分别多个发射和接收天线的情况下通过多个路径的发送和接收。通过下面被称为MIMO-OFDM的MIMO与OFDM的组合，可以有利地降低空时信号处理的复杂性。在此，传输信道通过OFDM组件在频率范围内被正交化，由此为每个单个的副载波(Untertrger)单独地形成非频率选择的所谓“平坦的”信道。基于副载波可以为“平坦的”MIMO信道使用比较简单的算法，以便在接收侧对空间重叠的数据流再次进行分离。MIMO和OFDM的所述组合的基本算法例如从G.G.Raleigh和J.M.Cioffi的“Spatio-Temporal Coding forWireless Communications”(IEEE Trans.Comm.，Vol.46，No.3，1998)中公知。
尽管通过比较简单的算法得到简化，但MIMO-OFDM信号的接收侧实时处理的实现此外却是一种大的挑战。估计表明，对可设想的未来系统(例如具有4个发射机和4个接收机的在16MHz带宽中48个副载波的MIMO-OFDM)所需要的处理效率处于每秒至少109运算的范围内。因此MIMO-OFDM明显超出当前数字信号处理器(DSP)的计算效率。然而在单独使用DSP时，最大数据速率由于算法的顺序运算而局限在少数的Mbit/s上，它明显低于实际使用这种系统所要求的至少100Mbit/s的数据速率。
新的解决途径以FPGA(Field-Programmable Gate Array(现场可编程门阵列))或ASIC(Application Specific Integrated Circuits(专用集成电路))的使用为基础，在其上可并行执行算法的至少一部分。由此才能够潜在地实现在100Mbit/s和高于此的范围内的数据速率的处理。但在这种情况下信号处理必须被局限在如加法、乘法等少量基本功能和借助查找表的复杂功能上，其在这些电路中可以作为专用硬件组件被并行执行。在此值得注意的是，用于DSP上的顺序运算的许多公知的算法已被开发，然而这些算法在不改变的情况下常常并不适用于移植到FPGA或ASIC上。
在G.L.Stüber，J.R.Barry，S.W.Mclaughlin，Y.(G.)Li，M.A.Ingram和T.G.Pratt的文章“Broadband MIMO-OFDM Witreless Communications”(Proc.IEEE，vol.92，no.2，PP.271-294，2004)中提出一种具有实时能力的MIMO-OFDM系统，但该MIMO-OFDM系统没有实现空分复用。确切地说，同一信息根据公知的Alamouti方案通过两个发射天线同时被传输。由于空间多样性在传输时获得更高的安全性，但未实现数据速率的提高。此外，由于在多个DSP基础上实现该系统而使数据速率局限于少数的Mbit/s。特别是在该文章的第I章中，对MIMO与OFDM的组合再次进行了详细说明。
本发明的任务在于，提供一种方法以及系统组件，其能够在MIMO-OFDM传输时以高数据速率进行实时处理。该任务通过独立权利要求的特征得以解决。本发明的改进方案可从相应的从属权利要求中得出。
依据本发明，通信系统的发射电台具有至少两个发射天线，通过所述发射天线发射具有天线特定的训练序列的信号，其中所述训练序列这样被构造，使得在接收侧可以借助该训练序列识别发射天线。
有利地，通过训练序列的依据本发明的扩展方案，可以借助时间范围中的相关性进行耗费合理的并从而实时的接收侧信道估计。
特别是本发明方法有利地被用于MIMO-OFDM传输。
依据本发明的改进方案，训练序列的长度根据发射天线数量来选择。由此可以有利地使接收侧的估计误差保持恒定。应该有利地在建立发射电台与接收电台之间的MIMO-OFDM传输之前协商训练序列的长度。
依据另一扩展方案，训练序列以天线特定的方式利用正交码被调制，由此天线的训练序列在时间范围中是彼此正交的。这种码分复用解决途径可以有利地使在信道估计时接收侧的估计误差最小。有利地使用作为正交码公知的Hadamard序列，所述Hadamard序列由于其递归结构在序列长度变化时也形成正交序列。
依据另一改进方案，训练序列分别仅由实数和/或者虚数部分的二进制值组成。有利地，由此可以实现一种简化的电路，因为乘法运算通过耗费合理的加法和减法运算取代。
依据另一扩展方案，训练序列特别是通过与分别二进制序列相乘在频率范围内被置乱。由此保持依据上述改进方案的前同步码的有利二进制结构，并且发射信号的动态有利地受到限制。
依据本发明的另一改进方案，发射信号的实数和虚数部分用一组正交序列的相应序列来标记，借助其在接收侧可以实现实数与虚数部分之间的失衡校正。
下面借助实施例对本发明进行详细说明。其中
图1示出第一发射天线的训练序列的实数和虚数部分，图2示出第二发射天线的训练序列的实数和虚数部分，图3示出具有相关电路的本发明再利用的频率时间栅格，图4示出多个DSP在FPGA上的星型耦合，图5示出对用于根据发射天线数量计算加权矩阵的时间的仿真和测量，图6示出分别四个输入端和输出端的矩阵向量乘法单元的流水线结构，图7示出用于在FPGA中对加权矩阵进行寻址的地址字段，图8示出发射装置，以及图9示出接收装置。
下面举例描述在具有分别多个发射和接收天线的两个电台之间的MIMO-OFDM传输段的实现。由FPGA和一个或者多个DSP组成的系统优选地可以在混合软件无线电平台上被实施。低耗费的实施在各种用途中特别是对于成本合理的使用来说是有利的，例如对于具有100Mbit/s至1Gbit/s的非常高数据速率的无线本地网(WLAN-无线LAN)、对于所谓的固定无线用户连接(FWA-fixed wireless access(固定无线接入))或者用于提高有线用户接入区域(例如DSL(digital subscriber line))中的数据速率。
下面借助四个步骤阐述本发明的可能实现，但在本发明的上下文中并不局限于此。下面阐述用于接收侧信道估计的训练序列或前同步码(Prambel)的依据本发明的定义、在该训练序列的基础上信道估计的低耗费转换、加权的计算和最后数据重建。
在HiperLan/2系统的具有长度为2ms的所采用的帧结构的基础上使用公知的A和B前同步码用于所有的发射天线，以便使在接收机处的平均信噪比(SNR-Signal Noise Ratio)最大，其中所述A和B前同步码此外用于接收侧同步化以及确定频率偏移(Frequenz-Offset)。然而依据本发明，新的前同步码被定义为用于接收侧信道估计或确定信道系数的训练序列，其能够在接收天线处区分不同发射天线的信道以及实现简化处理。
用于信道估计的前同步码或训练序列的本发明定义的目的是，可以尽可能在无内插误差的情况下估计传输信道。估计误差在此应当仅由于接收机噪声而产生，而且误差的大小可受序列长度变化的影响。为此在给定的发射天线的所有副载波上发送原则上相同的训练序列，其中，整个训练序列被分布在可变数量K个连续的OFDM符号上，其中，K例如可以高达64。
首先在第一步骤中观察时间范围中的相关性。在第n副载波上在第i接收天线处的接收信号作为在该副载波上的所发射的所有信号与相应的信道系数乘积的总和得出Yni(tk)=Σj=1NTxHnij·xnj(tk)+nni(tk),---(1)]]>其中，指数k将连续的OFDM符号逐一编号，Hnij表示所要估计的信道系数和nni(tk)表示接收机噪声。
训练序列xni(tk)表示每个发射天线的特征(j＝1...NTx，NTx发射机的数量，i＝1...NRx，NRx接收机的数量)。所述训练列这样被归一化，使得Σj=1NTxΣn=1Nc|xnj(tk)|2=1---(2)]]>
成立，其中，Nc表示载波数量。利用这种结构现在可以借助时间范围中的相关性、也就是通过多个连续的OFDM符号进行信道估计H^nil=NTx·NcKΣk=1Kxn*l(tk)·Yni(tk)=NTx·NcKΣj=1NTxHRij·Σk=1Kxn*l(tk)·xnj(tk)+NTx·NcKΣk=1Kxn*l(tk)nni(tk).---(3)]]>在所选择的序列在时间范围中为正交的前提条件下Σk=1Kxn*l(tk)·xnj(tk)=KNTx·Nc·δlj,---(4)]]>其中δlj为Kronecker符号(对1＝i，δlj＝1和对于其它，δlj＝0)，得出H^nil=Hnil+NTx·NcKΣk=1KSn*l(tk)·nni(tk).---(5)]]>二进制训练序列|snj(tk)|2的效率在这此在每个时间点tk时被归一化为1。高斯噪声的统计量和振幅通过与如此被归一化的复数相乘而不被改变。如果现在噪声被描述为随机过程nni(tk)=1Nc·SNRrni(tk),---(6)]]>其中SNR表示信噪比和r表示具有方差为1的高斯随机复数，那么(5)中的总和简化为H^nil=Hnil+NTxK·SNRNnil.---(7)]]>因此估计误差的方差也是已知的(NTx/(K*SNR))，并且N为具有方差为1的高斯随机复数。
从方程式(7)中现在可以推导出，在前同步码的长度K与发射天线数量NTx匹配的情况下可以使估计误差保持恒定。下面进一步说明为此可使用的具有可变长度K的前同步码。
为能够将相关电路再次用于所有载波，为此应当在时间范围中、也就是以在多个OFDM符号上分布的方式将同一序列在所有副载波n上使用。由此MIMO-OFDM信道估计的耗费有利地减少到原来的1/Nc。
此外，下面在第二步骤中说明在频率范围内二进制序列的依据本发明的应用。方程式(3)的相关性具有大量的乘法。这些乘法虽然可以以硬件电路表示，但是在尽可能高的处理速度的意义上，应以硬件方式仅实现尽可能有限数量的乘法。依据本发明，因此取代任意复数序列snj(tk)而选择这种信号形式，在所述信号形式中实数和/或者虚数部分仅采用二进制值、也就是{-1、+1}。由此方程式(3)中的乘法可以被视为要计算总和的实数或虚数部分的正负号变换，这可以通过从加法到减法的或相反的转换以大大简化的方式以硬件实现。因此，乘法运算对于信道估计来说不再是必要的。
第三步骤涉及频率范围内的置乱(英语Scrambling)。同一序列在所有副载波上的前述使用会导致每一OFDM符号用相同的值占用所有副载波。因此，发射侧的快速傅立叶逆变换(IFFF-Inverse Fast Fourier Transformation)会使短的Dirac脉冲与振幅Nc综合。为防止这一点，依据本发明在频率范围内实施序列置乱。这在C前同步码情况下在基于Hiperlan/2或者IEEE 802.11a的系统中例如可以借助与副载波特定的二进制序列的相乘来实现。由此有利地保持前同步码的前述被视为有利的二进制结构，并且发射信号的动态再次被限制在常用的范围上。在接收侧必须在信道估计前通过序列的相应正负号变换再次撤销置乱。
为独立估计I和Q分支，对此可以设想向复数发射信号的I和Q分支分配不同的序列。
在第四步骤中，进行所谓IQ失衡(英语IQ-Imbalance)的校正。该校正例如基于比较简单的电路设计在无线电频率范围内利用直接的上和下变频(英语up-and down-conversion)而发生。失衡不利于地引起在上下边带中所接收的信号之间的耦合。相应的发射和接收电路具有IQ失衡，所述IQ失衡必须由信号处理估计和补偿。在时间范围中可以相对简单地实施校准，但必须存在对失衡的参数的清楚认识。而在频率范围内校正信道估计，但其中无需存在对参数的清楚认识。
对IQ失衡的校正可以分为三种解决途径。
依据第一解决途径，为每个单个的发射机和接收机都事先实施校准并单独地校正每个基带单元中的IQ失衡。但由此不利的是产生与实际实现对立的用于校准的巨大成本。
依据第二解决途径，时间范围中每个发射信号的实数和虚数部分用同一正交组序列中的特有的序列来标记，并且IQ失衡借助实数值MIMO信号处理来校正，其中每个收发机的I和Q分支被采用为虚拟天线。该系统在这种情况下利用具有双倍数量的虚拟发射和接收天线的实数值信道矩阵工作。
依据第三解决途径，根据在T.M.Ylamurto的文章“Frequency Domain IQImbalance Correction Scheme for OFDM Systems”(Proc.WCNC 2003，NewOrleans，USA)中的实施方式，上下边带中的所接收的信号之间的耦合借助副载波的共同处理以及对应的图像副载波被估计和校正。
为此目的，将前同步码的每个符号分解成两个符号，使得仅上边带中的副载波在奇数符号期间被使用。然后在上边带中估计直接的信道系数，而在下边带中估计串扰系数(cross-talk)。而在偶数符号期间相反地相应仅利用下边带的副载波，用以估计直接的信道系数。
如果将上述步骤以及方程式(4)的要求结合，那么第j发射天线的导频序列根据第一解决途径针对校准的收发机得出snj(tk)=Sn·Oj(tk),---(8-I)]]>或根据第二解决途径针对未校准的收发机得出snj(tk)=Sn2·(O2j-1(tk)+j·O2j(tk)),---(8-II)]]>以及根据第三解决途径得出snj(tk)=Sn2·Oj(tk).---(8-III)]]>在此，正交组序列中的Ox序列例如为已知的Hadamard序列。Hadamard序列仅对K＝2m(m≥1)是已知的。
有利的是，对于Ox可以使用正方形Hadamard矩阵中的第x行。通常Hadamard序列具有有利的特性，即所述Hadamard序列递归地表示。如果Hm表示具有分别2m列和行的Hadamard矩阵，那么可以利用H1＝1产生具有规范(Vorschrift)Hm=Hm-1Hm-1Hm-1-Hm-1---(9)]]>的Hadamard矩阵。因为相应的初始矩阵(Hm-1)不变地出现在新矩阵的左上角内，所以具有二等分长度的第一2m-1Hadamard序列也形成(较小的)一组彼此正交序列。
于是，如果将Hadamard矩阵选择为方程式(8)中训练序列时间范围结构的基础，并且将j根据天线数逐一编号，那么通过使K以2的乘方减小可以减少前同步码的长度、也就是信道估计所需的OFDM符号数量。估计误差的方差在此以相同的系数增加。
在方程式(4)和第四步骤的基础上，因此必须使用至少NTx(第一和第三解决途径)或2·NTx序列(第二解决途径)。通过训练序列的可变长度，可以有利地根据方程式(7)在不同的天线设置情况下调整信道估计的品质，并在信道估计的质量方面满足所使用的传输方法的要求。
在图1和2中，根据方程式(8-II)为所采用的第一和第二发射天线在时间频率平面中示例性示出了在K＝64的情况下前同步码的实数和虚数部分的相应结构。在此，在垂直轴上标注副载波或频率指数，而在水平轴上标注以4us为单位的时间指数。每列对应于一个OFDM符号和每行对应于一个副载波。根据Hiperlan/2标准，示出训练序列的最大数量的64个OFDM符号。在本例中仅使用所示的64个可能的副载波中的52个。在边缘区域内，载波1至6和60至64以及中间的33号载波未被使用。此外，在副载波12、26、40和54中设有导频信号，所述导频信号具有纯实数值(1、1、1、-1)并用于跟踪载波相位。相应地在这些副载波上在实数部分中随时间示出恒定的信号，在此期间在虚数部分中不存在信号。
从图1中可以看出，第一天线的实数部分随着时间在所有副载波上保持恒定，这是第一Hadamard序列的独特特性。而虚数部分从OFDM符号到OFDM符号地改变其正负号。在图2的第二天线情况下，实数和虚数部分仅在每个第二OFDM符号中变化，然而其中变化彼此相对地以符号持续时间移位。在垂直的频率轴上，借助不规则变化的正负号示出置乱。
下面描述接收侧信道估计的低耗费实现的例子。根据方程式(3)，对于整个MIMO-OFDM信道估计来说，NTx·NRx·Nc复相关性是必要的。如果为每个相关性实现一个单独的电路，那么将会超出目前可用的FPGA的极限。根据方程式(3)，相关性此外必须通过多个连续的OFDM符号来实施。
如上所述，为减少耗费，除了频率范围内的附加置乱外，在所有副载波上使用相同的信号作为训练序列。由此可以有利地借助中间存储器仅使用NTx·NRx相关电路，这使用于实施的硬件耗费降低为当今可实现的数量级。在图3中示出基础的实施方式。
在图3中也示出频率时间平面，但这一次考虑接收侧。每列对应于一个OFDM符号(时间指数)和每行对应于一个副载波(副载波指数)。用于快速傅立叶变换(FFT)的接收侧单元连续发出在相应的副载波上所接收的信号，其中实数和虚数部分同时可供使用。这在图3中借助一条锯齿形上下行走的线示出。根据方程式(3)，在每个副载波中一个OFDM符号接着一个OFDM符号地、也就是在时间范围中实现相关性。
实施的目的现在是将相关电路尽可能再次用于所要观察的所有副载波。对此首先撤销发射侧的置乱，例如根据序列Sn借助接收信号的正负号变换。随后充分利用以下事实，即在时间范围中发射天线的所有副载波均采用同一序列进行调制。由此最后可以将同一相关电路用于所有副载波，在此只须将相应的中间结果存储在长度为Nc的存储器内。
如果例如应该在确定的时间点tk处理确定的副载波n，那么从存储器中读出副载波n的最后的中间结果(第一操作数)，根据Hadamard序列的当前值必要时在该副载波情况下为当前OFDM符号变换接收信号的正负号(第二操作数)，将两个值相加并将结果重新存储在存储器内。在此可以并行地执行前两个步骤，而顺序地执行后两个步骤。
所需的时钟频率由此提高到3倍，然而这在20MHz的符号率情况下根据Hiperlan/2或者IEEE 802.11a标准是非临界的。在非常高的符号时钟(例如在100MHz范围内)情况下，可以以多个并行的流水线方式为多个连续的副载波分别顺序执行所述过程。在此，例如一个流水线分别负责一个副载波，其中，各个步骤在流水线上依次被执行。各个流水线中的信道估计可以根据副载波的编号依次进行。
因此有利地对MIMO-OFDM信道估计仅需要加法，并且相同的相关电路根据训练序列的依据本发明的结构又可以用于所有载波。只要对于每个副载波均存在无系统误差的结果，则信道估计是完善的。于是，依据本发明的方法有利地不产生内插误差。估计的结果在C前同步码或训练序列结束后立即用于进一步处理，并且与导言所述的Stüber等人的文章的方法相比不导致附加的延迟。在其中所建议的方法中，在接收机处的FFT之后还要使用矩阵求逆和IFFT，以便必须仅在减少数量的副载波上发射导频信号。
下面说明加权矩阵的计算。用于线性和非线性MIMO检测方法的加权矩阵的计算在非常短的时间间隔内需要大量的矩阵求逆。例如加权矩阵Wn在公知的所谓线性迫零(Zero-Forcing)方法中通过信道矩阵的伪逆在第n副载波时得出Wn=Hn+=(HnHHn)-1HnH.---(10)]]>方程式(10)中的矩阵求逆可以采用公知的算法(例如Gauss-Jordan)来计算，但也可以使用直接导致伪逆矩阵的特定方法(例如Greville)。但这些算法由于其序列结构而只是很难直接在FPGA中转换。与此相反，可以在常规的微处理器或者DSP中比较简单地实现。此外，不仅对DSP与FPGA之间的耦合而且对DSP的编程均产生高要求，因为每个单个副载波的信道系数在典型地小于1ms的时间间隔内必须重新被估计和跟踪以及加权矩阵必须被计算。
首先必须将信道估计的结果读入DSP内，如上所述，这要求DSP与FPGA之间的快速耦合。实际的OFDM系统一般使用相当高数量的副载波。因此HiperLan/2和IEEE 802.11a标准例如使用48个副载波，而IEEE 802.16标准使用256个副载波，未来的第四代无线电通信系统将可能使用512至1024个副载波。对于具有两个发射机和两个接收机的基于IEEE 802.11a的系统来说，在同时校正IQ失衡的情况下必须以例如12bit的分辨率传输16×48＝768个信道系数。采用24bit宽总线在有效时钟速率为10MHz情况下可以在38μs的时间内传输该数据量。在较高天线数量(例如具有48个副载波的四个发射和接收天线)的情况下，所需的时间已经为307μs，在例如200个副载波的情况下，所需的时间为1.3ms。为此需要更宽的总线和必要时高得多的有效时钟频率。于是需要DSP对FPGA中的寄存器的尽可能快的存取。
特别是对于具有大量副载波的系统来说，使用多个并联的DSP是合理的，其中，每个DSP例如负责副载波的确定的子组并单独地与FPGA相连。图4示出具有作为节点的FPGA的星型结构形式的示例性实现。借助这种布置可以有利地降低用于矩阵Hn中的信道估计结果从FPGA到DSP的存储器的上述加载时间和用于矩阵Wn中的加权系数从DSP到FPGA的存储时间。
此外应该有利地保证一个或者多个DSP对FPGA的很大程度的异步存取。FPGA中的进程面向发射信号的帧结构，而DSP中的读、计算和写操作则应在很大程度上与此无关地被实现。这可以以这种方式进行，即信道估计结果在信道估计结束后直接从累加器的中间存储器被复制到第二存储器内(1∶1复制)。仅仅对于复制建立的短时间，DSP在此不具有对FPGA的存取。加权矩阵以类似方式被传输。DSP重又将结果首先写入中间存储器内，所述结果从那里在不传输数据的下一可能的时间点(一般是在前同步码的传输期间)被复制到由数据重建所使用的寄存器内。借助这种在很大程度上异步的设计，FPGA和DSP内的进程可能在很大程度上彼此失同步，这有利地简化编程。
在DSP中计算加权矩阵并再将结果传输回PFGA。如上所述，因为所有副载波的加权矩阵必须在典型地为1ms的非常短的时间间隔内被计算，以便可以跟随信道系数在时间上的变化，所以需要非常高的处理效率。对于48个副载波和分别四个发射和接收天线，理论值处在每秒约1亿浮点运算。因为具有非优化的C代码的实际值与此相比大多明显更高，所以应当使算法的实现尽可能好地与DSP的内部结构相匹配，以便尽可能接近该理论值。
此外应当这样实现算法，使得以以下方式来组织不能在一个过程步骤内解决的连续任务(例如乘法)，即高效地利用处理器内部的流水线。按照这种方式，连续的相同顺序的运算的有效处理时间仅仍对应于一个周期。对此应当前后一致地利用也同时在一个周期内完成例如像加法、地址计算和存储器存取之类的过程的可能性。此外首先分别仅作为8bit估计值存在的除法运算是临界的。对此例如可以有利地使用Newton-Rhapson算法，因为该算法在少数的附加周期中提供准确得多的结果。
在上述措施的总和中，计算时间可以借助接近硬件(hardwarenah)优化的DSP代码比未优化的C代码被降低近两个数量级。这些优化有利地可以在一个或者少数的当前可用的DSP基础上实现目前所讨论的系统，例如通过MIMO-OFDM的IEEE 802.11a标准的扩展。在图5中示例性示出这种优化的结果。在此，在垂直轴上以对数方式示出针对48个副载波的以ms为单位的总时间，并且在水平轴上示出发射天线数量。从图线中此外可以看出，即使在以机器语言(汇编语言)编程时，在Texas Instruments(德州仪器)(TI)6713、225MHz型DSP上的实际确定的值仍高于理论上可能的值约6倍。在以程序语言C编程和手动附加优化的程序中，该因子约为10。在所示的时间中，一起考虑从DSP的存储器到Cache(高速缓存)存储器的和反向的装入和存储操作。因此，对于具有四个发射和接收天线的示例性配置来说，利用当前可用的DSP可以达到约1ms的总时间。在DSP进一步发展的情况下，可以在该总时间中处理相应更大数量的天线。
在介绍基于在MIMO-OFDM的无线电通信系统中本发明的示例性实现之前，下面仍对数据信号的接收侧重建进行说明。
数据信号的重建在为每个载波所计算的加权矩阵Wn的基础上借助线性矩阵向量乘法进行。从方程式(1)出发，这可以通过总和x^nj(tk)=Σj=1NRxWnji·Yni(tk)]]>表示。为此例如使用直接在FPGA中所实现的所谓矩阵向量乘法单元(MVME)。原则上该单元将对当前副载波有效的加权矩阵Wn与当前的接收向量按照方程式(1)在一个时钟脉冲内相乘。如图6示例性所示的那样，这可以有利地借助流水线结构实现。首先并行进行所有出现的乘法，对此基于复操作数4*NTx*NRx优选地直接使用以硬件方式所实现的乘法器，所述乘法器在当前可用的FPGA中已经以大数量实现。随后如此频繁地成对进行所要求的加法，直至存在最终结果。图6中的加法的级联一般与体育比赛中的击倒(k.o.)原则相似。因此，在每个时钟脉冲中有效地进行矩阵向量乘法，其有利地能够在高数据速率的同时实时实现。
如参照图3已经阐述的那样，接收信号由FFT单元一个副载波接着一个副载波地连续输出。基于此也可以在MIMO-OFDM系统中一个副载波接着一个副载波地利用上述矩阵向量乘法单元(MVME)。加权矩阵Wn为此例如借助对操作数的适当寻址首先以正确的顺序被交换。优选地为对此所使用的寄存器选择寻址，所述寻址例如借助计数器能够实现在各个副载波的加权矩阵之间的简单转换。在图7中示例性示出一种可能的寻址，但各个字段可以以相同的方式任意交换。
下面参照图8和9描述发射侧和接收侧的集成。
图8示出发射机的示例性集成。原则上实现两个OFDM发射支路的并联电路。数据data借助用于串联并联转换的装置S/P被分布在多个子数据流上并彼此独立在装置I/E中被交织和编码(Interleaving/Encoding)以及必要时附加地为降低数据速率而被打点(punktieren)。但对此可替代地，可以以相同的方式为子数据流实施共同的交织和编码。对通过无线电接口传输而言重要的所有信号(如A、B和依据本发明的C前同步码)在Tx-FPGA内产生并以时分复用方式与数据信号一起被传送。这在成帧和调制装置F/M(Framing/modulation)中进行，其中由各个信号部分所组成的传输帧被形成和调制。
这样产生的传输帧随后经过快速傅立叶逆变换IFFT并将周期性前缀插入时间范围信号中。可替代地，也可以将前同步码作为复采样值插入时间范围信号中。数字发射信号随后借助数模转换器D/A在基带BB中被转换成模拟信号，并利用发射装置Tx中的IQ调制器被调谐到载频，然后所述模拟信号通过无线电接口被传输到由发射天线形成的MIMO信道。取代天线可以以相同的方式进行模拟信号的有线传输。
在图9中示出接收机内的示例性集成。MIMO信道的模拟接收信号在连接在相应的接收天线之后的接收装置Rx中被向下混频(heruntermischen)到基带BB中，并且复基带信号随后在相应的模数转换器A/D中被数字化。接收装置Rx在此例如直接是下变频(abwrtskonvertierend)接收机。为在接收侧的帧和符号同步，相应的A和B前同步码在时间范围中在同步装置SYNC中被分析。其他信号在未示出的频率偏移校正和必要时信号强度估计之后经过快速傅立叶变换FFT。在该频域内信号优选地按照副载波排序地离开快速傅立叶变换用以简化实施。随后这些信号并行地被输送给信道估计装置CE(ChannelEstimation)以及检测装置DET。
信道估计在此在C前同步码或训练序列的前述依据本发明的结构上进行。将矩阵Hn的数字估计结果读入例如可以作为FPGA的组成部分Rx-FPGA实现的一个或者多个DSP内。加权矩阵Wn随后按照各个副载波排序地被存储在寄存器侧。
信道估计通常可以在时间或者频率范围内实施。就所要估计的变量数量而言可以更加有效地实现时间范围中的估计，因为采样的数量一般明显小于副载波的数量。然而目前没有可提供足够的效率并在FPGA中实现的估计器可供时域使用。此外值得注意的是，用于频域中的估计的信道系数数量远远超过所谓平坦衰落(flat-fading)信道所需的信道系数。
为每个系数使用单独的相关电路(CC-Correlation Circuit)将会占用例如所采用的XILINX X C2V6000 FPGA的约三分之二。然而相关电路通过略微改变又可以用于所有副载波。在对图3的上述说明的基础上有效实施是可能的。在快速傅立叶变换之后，对图3的副载波时间栅格逐行、也就是一个副频率接着一个副频率地进行采样，在此期间实施时间范围中的、也就是从OFDM符号到OFDM符号的相关性。
作为检测装置DET可以使用MVME、线性MMSE(Minimal Mean SquareError)或者一般情况下所谓的平坦衰落MIMO检波器用于数据重建。MVME以准实时的方式将方程式(1)的接收向量的所有分量分别与属于当前载波指数n的加权矩阵Wn相乘。在此，为每个副载波从相应的寄存器侧选出对应的矩阵Wn，这在图9中通过可在寄存器侧之间切换的开关表示。这样重建的信号然后在解码和去交织装置中被解码以及撤销发射侧的交织。在用于并联串联转换的最后装置P/S中，所有子数据流被重新组合并可作为数据data用于进一步处理。
权利要求
1.用于在通信系统的发射电台与至少一个接收电台之间传输信号的方法，其中发射电台具有至少两个发射天线，其特征在于，至少两个发射天线的每一个的发射电台使用特定的训练序列用于接收侧信道估计，其中在接收侧借助所使用的训练序列可以识别相应的发射天线。
2.按权利要求1所述的方法，其中，根据MIMO-OFDM传输进行信号传输，其中由一定数量的副载波组成的频带的至少两个副载波利用相同的训练序列来调制。
3.按前述权利要求所述的方法，其中，训练序列分别被分配在一定数量的连续OFDM符号上。
4.按前述权利要求之一所述的方法，其中，训练序列分别被构造为前同步码或者中间码。
5.按前述权利要求之一所述的方法，其中，训练序列的长度根据发射电台的发射天线数量来选择。
6.按前述权利要求之一所述的方法，其中，训练序列以天线特定方式利用正交码被调制。
7.按前述权利要求之一所述的方法，其中，作为正交码使用Hadamard序列。
8.按前述权利要求之一所述的方法，其中，训练序列分别仅由实数和/或者虚数部分的二进制值构成。
9.按前述权利要求之一所述的方法，其中，训练序列特别是通过分别与二进制序列相乘在频率范围内被置乱。
10.按前述权利要求之一所述的方法，其中，相应的发射信号的实数和虚数部分用一组正交序列的相应序列来标记。
11.通信系统的电台，具有用于实施按权利要求1所述方法的装置。
12.通信系统，具有至少一个发射电台和至少一个接收电台，其分别具有用于实施按权利要求1所述方法的装置。
全文摘要
依据本发明，通信系统的发射电台具有至少两个发射天线，通过所述发射天线发射具有天线特定的训练序列的信号，其中训练序列这样被构造，使得在接收侧可以借助该训练序列识别相应的发射天线。
文档编号H04L1/06GK101019339SQ200580024303
公开日2007年8月15日 申请日期2005年7月20日 优先权日2004年7月20日
发明者A·福克克, T·侯斯坦, V·祖格尼克尔, S·施弗穆勒, W·兹尔瓦斯, C·冯赫尔莫尔特 申请人:西门子公司, 弗劳恩霍弗实用研究促进协会