用于mimocdma下行链路的基于傅立叶变换的线形均衡的制作方法

专利名称：用于mimo cdma下行链路的基于傅立叶变换的线形均衡的制作方法
技术领域：
本发明涉及在移动CDMA电话系统中的MIMO接收方法，其中借助于避免矩阵求逆的线性均衡算法将所需信号与其它干扰信号相分离。
背景技术：
在设计和实施数据传输系统时的主要问题是同时传输和接收来自数个同时用户的信号使得信号尽可能小地相互干扰。由于此问题和所用的传输容量，已经使用了各种传输协议和多址接入方法，尤其在移动电话业务中最为普遍的是FDMA(频分多址)和TDMA(时分多址)以及新近的CDMA(码分多址)。
CDMA是基于扩展频谱技术的多址接入方法，而且除了先前使用的FDMA和TDMA之外CDMA最近也已经投入于蜂窝无线系统中使用。CDMA与先前的方法相比具有许多优点，比如频率规划简易性和频谱高效性。
在CDMA方法中，用户的窄带数据信号与具有比该数据信号更宽频带的扩频码相乘到相对宽的频带。在已知测试系统中使用的带宽例如包括1.25MHz、10MHz和25MHz。该相乘将数据信号扩频到要使用的整个频带。所有用户在同一频带上同时发射。在基站与移动台之间的每个连接上使用不同的扩频码，而在接收器中可以基于用户的扩频码对用户的信号进行区分。如果可能，选择扩频码使得它们相互正交，即它们彼此不相关。
在常规实施的CDMA接收器中的相关器与它们基于扩频码而识别的所需信号相同步。在接收器中通过将数据信号与同在传输步骤中相同的扩频码相乘来将该数据信号恢复成原信号。从理想意义上说，与某一其它扩频码相乘的信号并不相关而且无法恢复到窄带。因此这些信号在所需信号看来就如同噪声一样。目的在于从多个干扰信号之中检测预期用户的信号。在实践中，扩频码确实在某种程度上相关，而其它用户的信号使得通过使接收信号发生失真来检测所需信号更加困难。由用户对于彼此所造成的干扰被称为多址接入干扰。
该情形在一个或数个用户以比其它用户大得多的信号强度进行发射时尤其成问题。利用较大信号强度的这些用户相当大地干扰其它用户的连接。这样的情形被称为远近问题，并且当一个或数个用户距离基站较近而一些用户距离较远时例如可能在蜂窝无线系统中出现该问题，于是如果系统的功率控制算法不是非常快速和高效，则距离更近的用户会掩蔽其它用户在基站接收器中的信号。
在异步系统，即用户的信号没有相互同步的系统中，可靠的信号接收尤其成问题，因为用户的符号被其它用户的数个符号扰乱。然而在常规接收器中，均用作检测器的与扩频码相匹配的滤波器和滑动相关器在远近情形中不能很好地工作。在已知方法之中，最佳结果由如下去相关检测器来提供，该去相关检测器通过将收到的信号与所用扩频码的互相关矩阵相乘从而将多址接入干扰从该信号中消除。去相关检测器在如下文献中有具体的描述Lupas，Verdu，‘Linear multiuserdetectors for synchronous code-division multiple access channels’，IEEETransactions on Information Theory，1989年1月第35卷第1期第123-136页；以及Lupas，Verdu，‘Near-far resistance of multiuser detectorsin asynchronous channels’，IEEE Transactions on Communication，1990年4月第38卷。然而，这些方法同样涉及到许多运算如矩阵求逆运算，这些运算要求大计算容量而且当例如就像在蜂窝无线系统中那样传输信道的质量和用户数目持续地变化时尤其需要。
信道均衡是在频率选择性的CDMA下行链路中提高下行链路接收器性能的颇有希望的一种手段。当前的研究涵盖了两类线性均衡，即非自适应线性均衡和自适应线性均衡。非自适应线性均衡器通常假设信道的“逐段(piece-wise)的”平稳性，而且根据某一优化标准如LMMSE(最小均方误差)或者迫零来设计均衡器，其中一般通过矩阵求逆来求解线性方程组。这可能在计算成本上很高，当信道的相干时间短而均衡器必须频繁更新时更是如此。另一方面，自适应算法借助于随机梯度算法来解决类似的LMMSE或者迫零优化问题而且避免直接的矩阵求逆。虽然在计算上可能更易于管理，但是自适应算法并不那么鲁棒，因为它们的收敛行为和性能依赖于对参数如步长大小的选择。
已经在各种背景中利用多发射、多接收系统，而且在独立的平坦衰落环境中已经表明MIMO系统的容量随着天线的数目线性地增加。
将MIMO配置应用于CDMA下行链路对接收器设计者提出了重大挑战，因为接收器必须应对码片间(inter-chip)干扰(ICI)和协信道干扰(CCI)以便实现可靠通信。
本领域仍然需要一种既鲁棒又不消耗大量计算能力的均衡处理。

发明内容
本发明的目的在于提供一种用于下行链路MIMO CDMA信号的均衡方法，该方法避免了计算密集的矩阵求逆。
本发明的特征在于一种仅使用FFT和IFFT作为滤波器系数生成处理中的步骤的线性滤波器处理。
本发明的特征在于利用由DFT运算所对角化的块轮换矩阵对相关矩阵的逼近。


图1针对一般情况示出了接收器的框图。
图2示出了在本发明的分析中使用的各种方程。
图3示出了根据本发明的MIMO系统的总体视图。
图4针对MIMO情况示出了对应于图1的框图。
图5针对QPSK例子示出了准确的求解与根据本发明的求解的比较。
图6针对16QAM例子示出了准确的求解与根据本发明的求解的比较。
图7示出了根据本发明的处理步骤的流程图。
具体实施例方式
在涵盖单输入/单输出(SISO)和多输入/多输出(MIMO)二者的初步讨论中，考虑如下情况CDMA下行链路具有至少一个(M个)天线和J个现行用户，每个用户分配有多个代码Kj，其中j＝1--J。令K为现行扩频码的总数(针对Kj进行求和)。需要说明的是，在讨论中，使用扩频码索引而不是用户索引以便简化记法。在发射器处，通过图2中的等式(1)来给定码片级信号表示，其中i、m和k是码片、符号和扩频码索引。基站扰频代码标记为c(i)同时，ak表示分配给扩频码k的功率，bk是用于扩频码k的信息符号序列，而sk(i)是扩频码k。
令h＝[h0；:::hL]是扩频码k的合成码片级信道脉冲矢量。需要说明的是，h包括来自发射脉冲整形器、无线传播信道和接收滤波器的分量，使得它将随着环境改变而改变。还需要说明的是，由于在整个讨论中，仅考虑扩频码k，所以使用h而不是hk以求简洁。在图2的等式2中给定了接收信号的矩阵矢量表示。为了便于对线性均衡的讨论，在接收矢量r中堆叠F+1个码片，使得r(i)＝[r(i+F)；:::；r(i)；:::；r(i-F)]T＝H(i)d(i)+n(i)，其中d(i)＝E[d(i)dH(i)]是发射的码片功率，而h(i)是H(i)中的第(F+1)列。这一形式的求解是不合乎需要的，因为它依赖于码片索引i而且随时间改变。然而，如果以下两个假设成立则可以去除对于i的依赖性。
a)信道矢量h(i)在码片块之上是平稳的。通过选择块大小使得块的时间跨度是信道相干时间的小部分从而满足此条件。利用此条件，从h(i)和H(i)中去除对于i的依赖性。
b)码片级发射信号d(i)是白的和广义平稳的。可以表明如果系统是满负载的，即在K＝G时，而且每个扩频码分配有相等功率，则严格地满足此条件。否则，除负载很轻的系统，即在K＜＜G时之外，此条件以合理的程度成立。于是以下求解有悖于直觉，因为与条件在常规上“ 较佳”，即信号从背景中鲜明地突显出来时相比，该求解在小的信噪比时更佳。
去除了对于时间的依赖性，对于滤波器矢量w的求解变成图2中的等式4，其中σ是表示发射功率的常数，而R是来自等式3的相关矩阵。本领域技术人员将认识到，在均衡之后的估计数据表示为d(i)＝wHr(i)，其中r是等式2中的接收信号，而w相对缓慢地变化。已经观察到如在等式5中所示，R在形式上是带状托普利茨(Toeplitz)矩阵，其中由等式6给定的单独元素依赖于信道脉冲矢量h和一些常数。
本领域技术人员将认识到，针对先前问题(根据其它观察到的参数来表达w)的对于w的分析求解要求对相关矩阵R求逆。求逆计算要求计算资源和时间。在移动电话手机中提供所需计算资源是困难的，就如同利用有限硬件资源足够快速地执行计算以提供令人满意的求解一样困难。因此，本发明很好地适于使用在CDMA蜂窝系统内的移动手机的接收器中。
矩阵求逆的复杂度是LF3阶，其中LF＝2F+1是滤波器长度。另外，矩阵求逆运算在固定点实施的经常情况下可能在数值上不稳定和不准确。
本发明的有利特征在于通过一种将矩阵求逆取代为傅立叶变换的处理来避免矩阵求逆。在本发明的优选实施例中，相关矩阵的求逆被两个FFT(快速傅立叶变换)和一个逆FFT所取代。
如果LF＞2L，可以根据等式7与矩阵C相加将R转换成轮换(circulant)矩阵S，其中C是在等式2中定义的上三角“拐角”矩阵。这一改变的目的在于利用每个轮换矩阵可以通过DFT(离散傅立叶变换)矩阵来对角化这一性质，即S＝DH(Λ)D，其中D在等式9中定义，而Λ是通过对S的第一列进行DFT而获得的对角矩阵。
根据等式10定义V，本领域技术人员将认识到，对LF×LF矩阵R求逆的问题已经减化为对2L×2L矩阵J2L-VS-1VH求逆，其中J2L是2L×2L“交换”矩阵(在反对角上是一)。
另外，如果滤波器长度远远长于信道相关长度，即LF＞＞2L，则将两个拐角与相关矩阵R相加不会显著地改变矩阵的特征结构。因而，R的逆近似地等于S的逆。于是无需直接的矩阵求逆，因为可以利用一些FFT和IFF运算来获得S的逆。
回到隔离所需信号的问题，该求解变成w＝S-1h＝DH(Λ)-1Dh，其中D和DH运算分别代表DFT和IDFT运算。作为又一简化，DFT运算可以被计算更为简易的FFT运算所取代。
信号识别处理然后变成根据接收信号来估计相关矩阵R；通过添加两个拐角矩阵将R转换成轮换矩阵S；进行FFT(s)，其中s是S的第一列，而且生成Λ；计算Dh＝Fft(h)和(Λ)-1Dh，以及变换回到时域，其中w＝DH(Λ)-1Dh＝1FFT((Λ)-1Dh)；将所得w施加到接收矢量r以计算所估计的码片d。
量(Λ)-1Dh的元素也将称为频域滤波器抽头。然后常规地处理所估计的码片d以生成模拟语音信号(或者数据)。
由于滤波器对于N个码片的块而言是不变的，所以每个码片的计算负荷被N正规化。作为说明，N可以是1024。每个码片的总体复杂度然后变成(LF+(3LF/2N)log2LF)阶，这与用于直接矩阵求逆方法的(LF+(1/N)LF3)阶复杂度相比较更胜一筹。
现在参照图1，示出了在蜂窝CDMA系统中的广义接收器，作为说明是移动手机的框图，其中天线105接收传递到信道估计器110和传递到均衡器120的输入信号，该信道估计器为计算中所用的参数生成初始估计，而该均衡器代表了执行下述各种计算的电路。在这一算法中，根据任何便利的常规方法，比如在Louis Scharf、Addison Wesley的著作“Statistical Signal Processing(统计信号处理)”中说明的方法来执行估计相关矩阵元素的处理。可以在包括数字信号处理器芯片和/或通用设备如微处理器在内的专用设备中实现计算。可以在任何便利的介质如机器可读的只读存储器芯片中存储用于实现该处理的指令。
均衡器的功能在于部分地或者很大程度地对代表各种“信道”的单独扩频码—一个代码用于一个用户—的正交性进行恢复。
在均衡器之后，如本领域技术人员所知的常规代码相关器，比如在John Proakis、McGraw Hill的著作“Digital Communication(数字通信)”中示出的相关器分离出与携带有关注的数据的特定代码相关联的功率。常规的解交织器选择特定的关注的数据。标记为音频的方框150示意性地代表了将处理至此的数字信号转换成模拟音频的常规电路(或者在数据情况下将该数据传递到下一步骤)。为了便于表达权利要求，离开解交织器140的信号将被称为输出信号，而由方框150代表的处理(对数据块进行求和、执行数字到模拟转换、平滑、放大等)将被称为处理所述输出信号。
数值计算技术已经发现两种计算技术用以提高所用逼近的准确度和结果的稳定性。通过添加与小的常数相乘的单位矩阵，将人为的噪声本底添加到矩阵S，从而当矩阵的特征值在FFT中用作除数时防止了与小的数相除。这等效于假设噪声比它实际上的要更坏。
此外，由于脉冲矢量h的长度是由信道分布(channel profile)所固定的常数，所以可以通过增加滤波器长度LF来提高逼近的准确度。这具有减少不准确度的效果，该不准确度是由在计算特征值时在拐角矩阵CL中执行加法而引入的。由于增加滤波器长度意味着较高的滤波器复杂度，所以在执行频域计算时通过使用双倍长度(2LF)矢量来提供较佳的折衷。在接收矢量中的初始码片集被扩展到长度2LF。这一扩展的矢量被变换到傅立叶域并用于计算。在逆傅立叶变换之后，截短在两侧上的额外LF/2个抽头而仅使用在中央的LF个抽头。
多信道分集多信道分集接收是提高接收器性能的一种重要手段。分集接收的益处是双重的第一，断讯(outage)概率有所减少，因为所有分集支路经历深度衰落的可能性较小；第二，附加的分集支路提供了可以用来增强SNR、抑制ISI和MAI等的额外信号维度。
多信道分集接收以多种形式进行表现。在这些形式之中，过采样、多接收天线和天线极化是最为常用的。
这些方法的性能关键地依赖于不同分集支路之间的统计相关。一般而言，不同分集支路之间的相关越小，总体接收器性能就越佳。
在这一部分中，将基于FFT的线性均衡方法扩展到具有分集接收的单天线系统。以下处理没有区分不同的分集方法，因为它们都共用同一数学形式。对此，令M表示分集支路的总数目(通常是2或者4)，而且通过用小的矢量hi代替先前讨论的标量hi来扩展等式2的接收信号模型。
相关矩阵同样是带状块托普利茨矩阵，不同的是元素现在是小型矩阵，如等式11和12中所示。针对信号矢量w求解矩阵方程这一问题变得更为复杂，因为相关矩阵R现在是MLF×MLF，而且相应地更加难以直接求逆。
继前一部分的过程之后是利用块轮换矩阵S对块托普利茨矩阵R进行逼近。为了对S求逆，引入根据等式13的循环移位矩阵P，其中I是单位矩阵。然后可以将S表示为等式14，其中符号表示克罗内克尔积(Kronecker product)，而E0--ELF-1形成矩阵S中的第一“块”列。与先前讨论相类似地进行下去，可以通过DFT P＝DHWD将P对角化，其中D是DFT矩阵，而W是形式为W＝diag(11WLF-1，...WLF-(LF-1))的对角，其中WLF＝ej(2ouLF)。在一些代入之后，S可以表达为等式15，其中表达式15-1表示逐个维度的IDFT，而表达式15-3表示逐个维度(dimension-wise)的DFT，意味着对M个分集维度中的每个维度施加DFT或者IDFT。中央表达式15-2是块对角矩阵，该矩阵的对角块是矩阵E0，...，ELF-1这一阵列的逐个元素的DFT，如等式16中所示，其中F是由等式17定义的M×M矩阵。因此S的逆由等式18给定。F的逆减化为LF个小型M×M矩阵的逆，因为F是块对角的。
用于多维度传输的过程可以总结如下
1)根据接收信号来估计相关矩阵R；2)通过添加两个“拐角”转换成块轮换矩阵S；3)对S的第一“块”列进行“逐个元素的”FFT以及形成F，求逆并获得F-1；4)计算h的“逐个维度的”FFT或者(DI)h和F-1(DI)h；5)计算F-1(DI)的“逐个维度的”IFFT以获得加权矢量w＝(DHI)F-1(DI)h。
此算法涉及到对大小为MLF×1的矢量所进行的一个“逐个维度的”FFT和IFFT(等效于M个长度LF的FFT/IFFT)、对大小为M×M的矩阵所进行的一个“逐个元素的”FFT(等效于M2个长度LF的FFT)和LF个大小为M×M的矩阵求逆。与R的直接矩阵求逆高得多的(MLF)3阶复杂度相比较，此算法的复杂度是(LFM3+(M2+2M)/2LFlog2LF)阶。
多发射、多接收天线MIMO系统为实现无线通信系统的高频谱效率提供了可能。
将MIMO配置应用于CDMA下行链路对接收器设计提出了重大挑战，因为接收器必须应对码片问干扰(ICI)和CCI以便实现可靠通信。本领域技术人员将认识到常规的LMMSE算法和卡尔曼滤波器算法二者可以扩展到MIMO系统。在文献中也发现了试图将非线性判决反馈干扰消隐与LMMSE均衡相组合。然而，这些算法直接地在接收信号处执行判决反馈，因此需要不切实际的假设所有现行沃尔什代码在移动接收器处都是已知的以便重构所发射的码片序列。
考虑如图3中所示的M个发射天线、N个接收天线的MIMOCDMA系统。输入数据在线路302上进入并在单元310中从串行转换成并行。已经假设相当简易的“串行到并行拆分”发射多路复用以便使得接收器解决方案对于所有可能的MIMO发射多路复用方法都是足够通用的。调制的符号流在通过M个发射天线315进行发射之前在发射器处的单元310-1至130-M中被拆分成M个子流。
输入天线325拾取由检测器330-1检测和由单元350处理的信号。
如图4中所示，在第m个发射天线处的信号模型给定如下，假设在系统中有K个现行沃尔什代码dm(i)=c(i)Σk-1kΣmakak_m(j)sk(i-jG)---(1)]]>其中i、j、m和k是码片、符号、发射天线和扩频码的索引。基站扰频代码表示为c(i)。同时，ak表示分配给扩频码k的功率(对于所有天线都相同)，ak，m是在天线m处用于扩频码k的信息符号序列，而sk是第k扩频码。需要说明的是，在这一模型中已经隐含地假设针对所有发射天线都使用同一沃尔什代码集。
发射信号传播经过表示为H0，…HL的MIMO多径衰落信道，其中每个矩阵Hl具有NΔ×M的维度，其中Δ表示每个码片的采样数目。因此，在针对第i码片间隔堆叠通过所有接收天线接收的采样之后，在接收天线处的信号模型通过以下等式来给定。
yi=Σi=0lHldi-1+ni---(2)]]>需要说明的是，yi=[yi,1T,...,yi,NT]T]]>具有NΔ的长度，而每个小的矢量yi，n包括在第i个码片间隔之内的所有时间采样。同时，L是信道存储器长度，di-1＝[d1(i-1)，...，dM(i-1)]T是在时刻i-l发射的码片矢量，而ni是(NΔ)×1维度的白高斯噪声矢量，其中ni□N(0，σ2I)。需要说明的是，σ2表示噪声方差，而I是单位矩阵。另外，为了便于对LMMSE接收器的讨论，堆叠2F+1个接收矢量的块yi+Fi-F＝Hdi+F1-F-L+ni+Fi-F(3)其中2F+1表示LMMSE均衡滤波器的长度，以及yi+Fi-F=[yi+FT,...,yi-FT]T,((2F+1)NΔ×1)]]>ni+Fi-F=[ni+FT,...,ni-FT]T,((2F+1)NΔ×1)]]>di+Fi-F-L=[di+FT,...,di-F-LT]T((2F+L+1)M×1).]]> 其中矩阵的维度紧邻于它们来给定。需要说明的是，为了保持记法更为直观，保持了“块”级的下标。例如，yi+Fi-F是包含块yi+F，...，yi-F的矢量，其中每个块是大小为NΔ×1的矢量。
在图4中示出了具有码片级均衡器的MIMO接收器的框图。在天线405-1至405-N上接收信号。信道估计器410类似于图1中的估计器110进行工作，并且为多个信道估计参数。码片级均衡器420根据来自估计器的输入对原始数据进行处理，此后部分地重新设置沃尔什代码的正交性。解扰频器430检测来自每个与所需扩频码相关的发射天线的所需符号。需要说明的是，解扰频处理也包含于代码相关器430中。最后，单元440执行解交织和解码的功能。
所有这些块对于来自N个接收天线的N个输入信号进行操作。例如，图中的信号线路代表了并行地承载信号的线路集。
定义了误差矢量z＝di-WNyi+F；i-F和误差协方差矩阵Ru＝E[zzH]，MIMOLMMSE码片级均衡器W是以下问题的求解Wopt=argminwTrace(Ru)=argminwE||d1-Wnyi+F,i-F||2,---(6)]]>其优化解给定如下Wopt=σd2R-1Hw---(7)]]>其中R=E[yi+Fi-Fyi+Fi-FH]]]>是接收信号的相关矩阵，σd2是发射码片功率。
同时，虽然H对于给定的信道实现而言是固定的而且不是符号索引的函数，但是这里在矩阵矢量积的扩展中使用了记法Hi+Fi-L，Hw和Hi-Fi-F-L来代表与di+Fi+L，di和di-Fi-F-L相关联的H的子矩阵Hdi-Fi-F=0[Hi+Fi+LHwHi-Fi-F-L]di+Fi-Ldidi-Fi-F-L]]>=Hi+Fi-Ldi-Fi+L+Hwdi+Hi-Fi-Ldi+Fi-L---(10)]]>MIMO LMMSE解决方案涉及到具有复杂度O((LFNΔ)3)的对接收信号R的相关矩阵的求逆，其中LF＝(2F+1)是滤波器的时间长度。此复杂度随着滤波器长度增加而快速地增长，导致直接的LMMSE方法不切实际，尤其对于要求滤波器频繁更新的快速衰落信道情形而言更是如此。为了减少LMMSE算法的复杂度，在原情况中提出过基于FFT的方法以便在SISO/SIMO LMMSE均衡中避免直接的矩阵求逆。这里表明这一基于FFT的低复杂度方式可以扩展到所关注的MIMO系统，而且将整个算法命名为MIMO LMMSE-FFT。
先针对所关注的准平稳接收信号说明如下，相关矩阵采用如下块托普利茨结构 其中在白噪声情况下，每个El是通过下式来给定的小型NΔ×NΔ矩阵El=σd2Σi=0lHiHi,lH+δσiσd2I,l=0,...,L]]>再次关注于求解W=σd2R-1Hw.]]>需要说明的是，R是(LFNΔ)×(LFNΔ)矩阵。虽然这种大型矩阵的直接求逆是困难的，但是表明利用轮换逼近和借助于FFT运算，能够将(LFNΔ)×(LFNΔ)矩阵求逆这一复杂的问题减化成对大小为NΔ×NΔ的LF个小型矩阵求逆这一简易得多的问题。
遵循与针对SISO情况的过程相类似的过程，可以通过块轮换矩阵S对块托普利茨矩阵R进行逼近。另外，为了对S求逆，定义了大小为LF×LF的循环移位矩阵PP=0110---(12)]]>其中I是单位矩阵。利用这一定义，可以表明S采纳了如下多项式表示S=I⊗E0+P⊗El+...+PLF-1⊗ELF-1---(13)]]>需要说明的是，符号表示克罗内克尔积，而E0，...，ELF-1形成矩阵S中的第一“块”列。由于P是轮换矩阵，所以已知P采纳了如下对角化形式P＝DHUD(14)其中D是DFT矩阵，而U是对角矩阵。另外，对于这一特别情况而言，可以表明U=diog(1,ULF-1,...,ULF-(LF-1)),]]>其中ULF=ej(2lf1-p).]]>将(14)代入(13)，得到
S=Σi=0LF-1(DHUD)l⊗Ei]]>Σi=0LF-1(DHUiD)⊗Ei]]>=(DH⊗I)(Σi=0LF-1Ui⊗Ei)(D⊗I)---(15)]]>需要说明的是，已经运用了恒等式(AB)(DG)＝(AD)(BG)。在(15)中，DI和DHI分别定义了逐个维度的DFT和IDFT，意味着对M个分集维度中的每个维度施加DFT或者IDFT。另一方面，∑i=0LF-1UiE1是块对角矩阵，该矩阵的对角块是矩阵E0，...，ELF-1这一阵列的逐个元素的DFT。或者在数学上 其中Fk(k＝0，...LF-1)是定义如下的NΔ×NΔ矩阵Fk=Σi=0Lf-1U-1k⊗Ei,k=0,...,LF-1---(17)]]>最后，S的逆矩阵给定如下S-1＝(DHI)F-1(DI) (18)其中借助了恒等式(NM)-1＝N-1M-1。需要说明的是，在这一情况下F的逆矩阵减缩成LF个小型NΔ×NΔ矩阵的逆矩阵，因为它是块对角矩阵。最后，优化的滤波器矩阵Wopt给定如下Wopt=σd2R-1HH]]>≈σd2S-1HH]]>=σd2(DH⊗I)F-1(D⊗I)Hw.---(19)]]>用于多信道系统的整个滤波器设计算法可以在图7中总结如下根据接收信号估计相关矩阵R。
通过添加两个“拐角”转换成块轮换矩阵S。
对S的第一“ 块”列进行逐个元素的FFT以及形成F，求逆并获得F-1。
计算HLi的“ 逐个维度的”FFT或者(DI)HLi以及进而F-1(DI)HLi。
最后，计算F-1(DI)HLi的“逐个维度的”IFFT以获得加权矢量
W=σd2(DH⊗I)F-1(D⊗I)Hw.]]>上述算法涉及到对大小为NΔLF×1的矢量所进行的一个“逐个维度的”FFT和IFFT(等效于NΔ个长度LF的FFT/IFFT)、对大小为NΔ×NΔ的矩阵所进行的一个“逐个元素的”FFT(等效于(NΔ)2个长度LF的FFT)和LF个大小为NΔ×NΔ的矩阵求逆。与R的直接矩阵求逆高得多的O((NΔLF)3)阶复杂度相比较，此算法的复杂度是O(LF(NΔ)3+(NΔ)2-2(NΔ)2LFlog2LF)]]>阶。
MIMO结果的仿真

虽然已经关于有限数目的实施例描述了本发明，但是本领域技术人员将认识到，可以在所附权利要求的精神和范围之内构造其它实施例。
权利要求
1.一种接收MIMO CDMA信号的方法，包括以下步骤在(M个)输入天线的集上接收包含目标信号的扩展频谱接收信号，以及对所述M个接收信号施加信道均衡处理以生成M个均衡信号，其中M至少为一，其中所述施加均衡处理的步骤包括以下步骤估计所述接收信号的信道相关矩阵R；将R转换成块轮换矩阵S；进行S中的第一列的傅立叶变换(FT)以及形成对角矩阵F；进行M个信道脉冲矢量的FT并且乘以矩阵F的逆矩阵以生成频域滤波器抽头；以及进行所述频域滤波器抽头的逆FT以生成被施加到所述M个接收信号的滤波器加权从而生成所述M个均衡信号。
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述FT是DFT。
3.根据权利要求1所述的方法，其中所述FT是FFT(快速傅立叶变换)。
4.根据权利要求1所述的方法，还包括以下步骤将常数添加到所述块轮换矩阵的对角元素。
5.根据权利要求2所述的方法，还包括以下步骤将常数添加到所述块轮换矩阵的对角元素。
6.根据权利要求3所述的方法，还包括以下步骤将常数添加到所述块轮换矩阵的对角元素。
7.根据权利要求1所述的方法，其中所述M个接收信号中的每个接收信号的形式是NΔLFΔ个元素的矢量，其中N是接收天线的数目，而Δ是每个码片的采样数目，以及还包括以下步骤利用2NΔLFΔ个元素的对应矢量在频域中执行计算，此后通过去除前NΔLF/2个和后NΔLF/2个元素来截短时域中的变换矢量。
8.根据权利要求2所述的方法，其中所述M个接收信号中的每个接收信号的形式是NΔLFΔ个元素的矢量，其中N是接收天线的数目，而Δ是每个码片的采样数目，以及还包括以下步骤利用2NΔLFΔ个元素的对应矢量在频域中执行计算，此后通过去除前NΔLF/2个和后NΔLF/2个元素来截短时域中的变换矢量。
9.根据权利要求3所述的方法，其中所述M个接收信号中的每个接收信号的形式是NΔLFΔ个元素的矢量，其中N是接收天线的数目，而Δ是每个码片的采样数目，以及还包括以下步骤利用2NΔLFΔ个元素的对应矢量在频域中执行计算，此后通过去除前NΔLF/2个和后NΔLF/2个元素来截短时域中的变换矢量。
10.根据权利要求4所述的方法，其中所述M个接收信号中的每个接收信号的形式是NΔLFΔ个元素的矢量，其中N是接收天线的数目，而Δ是每个码片的采样数目，以及还包括以下步骤利用2NΔLFΔ个元素的对应矢量在频域中执行计算，此后通过去除前NΔLF/2个和后NΔLF/2个元素来截短时域中的变换矢量。
11.根据权利要求5所述的方法，其中所述M个接收信号中的每个接收信号的形式是NΔLFΔ个元素的矢量，其中N是接收天线的数目，而Δ是每个码片的采样数目，以及还包括以下步骤利用2NΔLFΔ个元素的对应矢量在频域中执行计算，此后通过去除前NΔLF/2个和后NΔLF/2个元素来截短时域中的变换矢量。
12.根据权利要求6所述的方法，其中所述M个接收信号中的每个接收信号的形式是NΔLFΔ个元素的矢量，其中N是接收天线的数目，而Δ是每个码片的采样数目，以及还包括以下步骤利用2NΔLFΔ个元素的对应矢量在频域中执行计算，此后通过去除前NΔLF/2个和后NΔLF/2个元素来截短时域中的变换矢量。
13.一种响应于M个信道在多信道装置中接收MIMO CDMA信号的方法，包括以下步骤在M个输入天线的集上接收包含目标信号的扩展频谱信号以及对所述M个接收信号施加信道均衡处理以生成均衡信号，其中M至少为一；对所述均衡信号执行代码相关操作以生成代表所述目标信号的输出信号；以及处理所述输出信号，其中所述施加均衡处理的步骤包括以下步骤估计所述接收信号的信道相关矩阵R，其中R具有的形式是带状块托普利茨矩阵，该带状块托普利茨矩阵包括维度为M×M的子矩阵的集；将R转换成具有克罗内克尔积的多项式表示的块轮换矩阵S；进行S中的第一块列的逐个元素的傅立叶变换FT以及形成块对角矩阵F；进行信道脉冲矢量的逐个维度的FT并且乘以F的逆矩阵以生成频域滤波器抽头；以及进行所述频域滤波器抽头的逆FT以生成被施加到所述M个接收信号的滤波器加权从而生成所述M个均衡信号。
14.根据权利要求13所述的方法，其中所述FT是DFT。
15.根据权利要求13所述的方法，其中所述FT是FFT。
16.根据权利要求13所述的方法，还包括以下步骤将常数添加到所述块轮换矩阵的对角元素。
17.根据权利要求14所述的方法，还包括以下步骤将常数添加到所述块轮换矩阵的对角元素。
18.根据权利要求15所述的方法，还包括以下步骤将常数添加到所述块轮换矩阵的对角元素。
19.根据权利要求13所述的方法，其中所述M个接收信号中的每个接收信号的形式是NΔLFΔ个元素的矢量，其中N是接收天线的数目，而Δ是每个码片的采样数目，以及还包括以下步骤利用2NΔLFΔ个元素的对应矢量在频域中执行计算，此后通过去除前NΔLF/2个和后NΔLF/2个元素来截短时域中的变换矢量。
20.根据权利要求14所述的方法，其中所述M个接收信号中的每个接收信号的形式是NΔLFΔ个元素的矢量，其中N是接收天线的数目，而Δ是每个码片的采样数目，以及还包括以下步骤利用2NΔLFΔ个元素的对应矢量在频域中执行计算，此后通过去除前NΔLF/2个和后NΔLF/2个元素来截短时域中的变换矢量。
21.根据权利要求16所述的方法，其中所述M个接收信号中的每个接收信号的形式是NΔLFΔ个元素的矢量，其中N是接收天线的数目，而Δ是每个码片的采样数目，以及还包括以下步骤利用2NΔLFΔ个元素的对应矢量在频域中执行计算，此后通过去除前NΔLF/2个和后NΔLF/2个元素来截短时域中的变换矢量。
22.根据权利要求17所述的方法，其中所述M个接收信号中的每个接收信号的形式是NΔLFΔ个元素的矢量，其中N是接收天线的数目，而Δ是每个码片的采样数目，以及还包括以下步骤利用2NΔLFΔ个元素的对应矢量在频域中执行计算，此后通过去除前NΔLF/2个和后NΔLF/2个元素来截短时域中的变换矢量。
23.根据权利要求18所述的方法，其中所述M个接收信号中的每个接收信号的形式是NΔLFΔ个元素的矢量，其中N是接收天线的数目，而Δ是每个码片的采样数目，以及还包括以下步骤利用2NΔLFΔ个元素的对应矢量在频域中执行计算，此后通过去除前NΔLF/2个和后NΔLF/2个元素来截短时域中的变换矢量。
24.根据权利要求19所述的方法，其中所述M个接收信号中的每个接收信号的形式是NΔLFΔ个元素的矢量，其中N是接收天线的数目，而Δ是每个码片的采样数目，以及还包括以下步骤利用2NΔLFΔ个元素的对应矢量在频域中执行计算，此后通过去除前NΔLF/2个和后NΔLF/2个元素来截短时域中的变换矢量。
25.一种用于接收MIMO CDMA信号的系统，包括用于在M个输入天线的集上接收包含目标信号的扩展频谱信号以及对所述M个接收信号施加信道均衡处理以生成M个均衡信号的装置，其中M至少为一；用于对所述M个均衡信号执行代码相关操作以生成代表所述目标信号的输出信号的装置；以及用于处理所述输出信号的装置，其中所述用于施加均衡处理的装置包括用于执行以下步骤的装置估计所述接收信号的信道相关矩阵R；将R转换成块轮换矩阵S；进行S中的第一列的傅立叶变换(FT)以及形成对角矩阵F；进行信道脉冲矢量的FT并且乘以F的逆矩阵以生成频域滤波器抽头；以及进行所述频域滤波器抽头的逆FT以生成被施加到所述M个接收信号的滤波器加权从而生成所述M个均衡信号。
26.根据权利要求25所述的系统，还包括用于执行以下步骤的装置将常数添加到所述块轮换矩阵的对角元素。
27.根据权利要求26所述的系统，其中所述M个接收信号中的每个接收信号的形式是NΔLFΔ个元素的矢量，其中N是接收天线的数目，而Δ是每个码片的采样数目，以及还包括以下步骤利用2NΔLFΔ个元素的对应矢量在频域中执行计算，此后通过去除前NΔLF/2个和后NΔLF/2个元素来截短时域中的变换矢量。
28.一种用于响应于M个信道在多信道装置中接收具有M个发射信号的MIMO CDMA信号的系统，包括用于在M个输入天线的集上接收包含目标信号的扩展频谱信号以及对所述M个发射和接收信号施加信道均衡处理以生成M个均衡信号的装置，其中M至少为一；用于对所述均衡信号执行代码相关操作以生成代表所述目标信号的输出信号的装置；以及用于处理所述输出信号的装置，其中所述用于施加均衡处理的装置包括用于执行以下步骤的装置估计所述接收信号的信道相关矩阵R，其中R具有的形式是带状块托普利茨矩阵，该带状块托普利茨矩阵包括维度为M×M的子矩阵的集；将R转换成具有克罗内克尔积的多项式表示的块轮换矩阵S；进行S中的第一块列的逐个元素的傅立叶变换FT以及形成块对角矩阵F；进行M个信道脉冲矢量的逐个维度的FT并且乘以F的逆矩阵以生成频域滤波器抽头；以及进行所述频域滤波器抽头的逆FT以生成被施加到所述M个接收信号的滤波器加权从而生成所述M个均衡信号。
29.根据权利要求28所述的系统，还包括用于执行以下步骤的装置将常数添加到所述块轮换矩阵的对角元素。
30.根据权利要求29所述的系统，其中所述M个接收信号中的每个接收信号的形式是NΔLFΔ个元素的矢量，其中N是接收天线的数目，而Δ是每个码片的采样数目，以及还包括以下步骤利用2NΔLFΔ个元素的对应矢量在频域中执行计算，此后通过去除前NΔLF/2个和后NΔLF/2个元素来截短时域中的变换矢量。
31.一种机器可读指令的程序，有形地实施于程序存储介质上而且可由计算机处理器执行用以执行如下动作，所述动作用于对在M个天线处接收的M个扩展频谱信号施加信道均衡处理以生成M个均衡信号，所述动作包括估计所述接收信号的信道相关矩阵R；针对所述M个信号中的每个信号，将R转换成块轮换矩阵S；进行S中的第一列的FT以及形成对角矩阵Δ；进行信道脉冲矢量的FT并且乘以Δ的逆矩阵以生成频域滤波器抽头；以及进行所述频域滤波器抽头的逆FT以生成被施加到所述M个发射信号的滤波器加权从而生成所述M个均衡信号。
32.根据权利要求31所述的程序，其中所述动作还包括将常数添加到所述块轮换矩阵的对角元素。
33.根据权利要求29所述的程序，其中所述M个扩频信号中的每个扩频信号的形式是NΔLFΔ个元素的矢量，其中N是接收天线的数目，而Δ是每个码片的采样数目，以及还包括以下步骤利用2NΔLFΔ个元素的对应矢量在频域中执行计算，此后通过去除前NΔLF/2个和后NΔLF/2个元素来截短时域中的变换矢量。
34.一种用于接收CDMA信号的制造产品，包括M个接收天线，用于接收包含目标信号的扩展频谱信号；计算机和计算机可读介质，用于对所述接收信号施加信道均衡处理以生成均衡信号；其中所述均衡处理包括估计所述接收信号的信道相关矩阵R，其中R具有的形式是带状块托普利茨矩阵，该带状块托普利茨矩阵包括维度为M×M的子矩阵的集；对于在M个天线处接收的每个目标信号，将R转换成具有克罗内克尔积的多项式表示的块轮换矩阵S；进行S中的第一块列的逐个元素的FT并且求逆以形成块对角矩阵F；进行信道脉冲矢量的逐个维度的FT并且乘以取逆的块对角矩阵F-1以生成频域滤波器抽头；以及进行所述频域滤波器抽头的逆FT以生成被施加到所述接收信号的滤波器加权从而生成所述均衡信号。
35.根据权利要求34所述的制造产品，其中所述均衡处理还包括将常数添加到所述块轮换矩阵的对角元素。
36.根据权利要求35所述的制造产品，其中所述接收信号的形式是LF个元素的矢量，其中所述均衡处理还包括利用2LF个元素的对应矢量在频域中执行计算，此后通过去除前(LF/2)个和后(LF/2)个元素来截短时域中的变换矢量。
全文摘要
在接收下行链路MIMO CDMA信号时，接收单元执行一种线性均衡的简化处理，该处理消除了对相关矩阵求逆的需要。通过由FFT运算所对角化的轮换矩阵将相关矩阵逼近到良好程度，由此以具有公式(I)复杂度的两个FFT和一个IFFT取代具有O(L
文档编号H04L25/03GK1989750SQ200580024683
公开日2007年6月27日 申请日期2005年5月24日 优先权日2004年6月4日
发明者张建中, 吉里德哈·曼德亚姆, 郭远斌 申请人:诺基亚公司