专利名称：一种基于预编码的信道均衡方法及其通信系统的制作方法
技术领域：
本发明属于无线宽带接入技术领域，具体提出一种基于预编码的信道均衡方法，以及一种基于预编码的通信系统。
背景技术：
信道均衡技术作为一种用于高速无线通信有效的抗多径衰落技术，被3G长期演进系统LTE采用。在数据传输率很高时，由于多径最大时延大大超过单个传输符号的持续时间，导致在某个时刻收到的数据是之前数十甚至数百个符号的叠加，因此在接收端恢复出原始数据流异常困难。从数学本质上讲，信道均衡器首先通过信道估计模块估计出信道的冲激相应矩阵，再对接收的信号进行信道矩阵求逆操作，从而恢复出数据。传统的信道均衡技术主要在时域进行，但随着现代通信系统的数据传输率越来越高，时域均衡的复杂度也随之增大，往往需要数百个延迟器和乘法器，这在高速数据流传输的过程中是很难实现的。而另一方面，快速傅里叶变换算法FFT的高速电路实现使得诸如OFDM、MC-CDMA之类基于频域操作的新技术大量涌现。此类技术是在频域进行映射和加载，真正传输过程却是在时域完成，因此发送端需要进行IFFT操作。众所周知，IFFT操作会导致严重的峰均比问题，所以使用频域均衡技术，则FFT和IFFT操作都能在接收机完成，从而有效解决峰均比的问题。
信道均衡可以根据多种准则进行，迫零ZF(Zero-Forcing)、最小均方差MMSE(Minimum-Mean-Square-Error)、最大比合并MRC(Maximum-Ratio-Combining)、等增益合并EGC(Equal-Gain-Combining)是四种最常用的准则。其中，使用ZF准则进行信道均衡可以完全消除码间干扰ISI(Inter-Symbol Interference)，但代价是可能在某些频点将噪声放得很大，导致整体性能的损失。而使用MMSE准则进行信道均衡不会放大噪声，但却不能完全消除ISI，对存在的残留ISI需要进行进一步处理。现有技术最新方案是在发送端采用T-H(Tomlinson-Harashima)预编码来去除残留的ISI。
图1为现有技术中基于原始信道矩阵QR分解的时频均衡系统信号流程图。在发送端，发送机首先对数据进行MQAM调制，然后数据进入T-H预编码模块进行串符干扰的预消除，编码后的数据加上循环前缀后，通过天线发送出去。在接收端，接收机首先将收到的数据进行去除循环前缀的操作，然后通过FFT将数据转换到频域，利用导频数据进行信道估计，获得各径信道增益后，利用迫零、最小均方差、最大比合并和等增益合并这些不同准则进行频域均衡，由于发射端已经做了T-H预编码，所以此时频域均衡后可完全消除ISI，从而恢复出原始数据。
图2是现有基于原始信道矩阵QR分解的时频均衡方案相比单独MMSE频域均衡的4QAM仿真图，其中，纵坐标BER表示比特误码率，横坐标Eb/No表示信噪比。从图中可以看出，虽然三种基于原始信道矩阵QR分解的时频均衡方案在低信噪比下不如MMSE频域均衡，但是随着信噪比的提高，他们的性能优势将逐步体现，由图可见，在信噪比超过12dB后，MMSE频域均衡的性能逐渐落后于三种基于原始信道矩阵QR分解的时频均衡方案。所以，利用T-H预编码技术进行残留ISI的消除可以带来性能的显著提高，而且这种性能的提高将随着调制阶数的上升而进一步加强，如图3所示，在16QAM调制下，三种基于原始信道矩阵QR分解的时频均衡方案全都超越了最优的MMSE频域均衡。原因在于高阶调制下，残留的ISI对系统性能的恶化将变得非常显著，从而严重遏制误码性能。从图中可以看出，基于原始信道矩阵QR分解的时频均衡方案在高信噪比下斜率并非十分陡峭，出现了不同程度的差错平底，这是由于这些方案中采用了QR分解技术，这样会导致数据块尾部某些子数据流的信噪比明显低于头部的数据，即接收信噪比不均匀，使得低信噪比的尾部数据将会在高信噪比下拖累系统性能。如图4所示，图4为基于原始信道矩阵QR分解的时频均衡方案在高信噪比下出现的差错平底示意图，这种情况下无论信噪比如何提高，总有一部分数据的有效信噪比达不到要求；同时，从图中还可以看出，虽然现有技术可以完全消除ISI，但是同时放大了噪声，使得中低信噪比的区域，系统性能仍然较低。
发明内容
本发明的目的，在于提出一种基于预编码的信道均衡方法，以及一种基于预编码的通信系统，既能消除在高信噪比下产生的差错平底，又能改善低信噪比下的系统性能。
本发明提出的基于预编码的信道均衡方法，包括 步骤S100，根据原始信道矩阵H的扩展信道矩阵H进行几何均值分解，获得上三角矩阵R、酉矩阵P和酉矩阵Q； 步骤S200，根据R矩阵、P矩阵和Q矩阵进行均衡，包括 步骤S201，在发送端，先根据R矩阵对调制后的数据进行T-H预编码； 步骤S202，在发送端，根据P矩阵对T-H预编码后的数据进行发送滤波； 步骤S203，在接收端，根据Q矩阵对频域信号处理后的数据进行接收滤波。
本发明还同时提出一种基于预编码的通信系统，包括发送端和接收端；所述发送端包含调制模块、T-H预编码模块、增加循环前缀模块和发送天线，所述接收端包含接收天线、去除循环前缀模块、频域信号处理模块、接收滤波模块、取模模块和解调模块；其特征在于，所述通信系统还包括基于扩展信道的几何均值分解模块，所述发送端还包含发送滤波模块； 所述基于扩展信道的几何均值分解模块用于对原始信道矩阵H的扩展信道矩阵H进行几何均值分解，获得上三角矩阵R、酉矩阵P和酉矩阵Q，并将所述R矩阵发送至T-H预编码模块，将所述P矩阵发送至发送滤波模块，将所述Q矩阵发送至接收滤波模块； 所述发送滤波模块用于接收所述P矩阵，并根据所述P矩阵对T-H预编码后的数据进行发送滤波； 根据原始信道矩阵H的扩展信道矩阵H，所述基于扩展信道的几何均值分解模块分解获得上三角矩阵R、酉矩阵P和酉矩阵Q； 发送端，所述T-H预编码模块根据接收的所述R矩阵，对调制后的数据进行T-H预编码；所述发送滤波模块根据所述P矩阵，对T-H预编码后的数据进行发送滤波； 在接收端，所述接收滤波模块根据所述Q矩阵，对频域信号处理后的数据进行接收滤波。
在现有技术中，接收信号的最终判决变量的信号强度是完全由QR分解获得的R矩阵的对角元素diag{R}所决定，由于QR分解的缺陷是diag{R}尾部的元素会迅速减小，而头部的元素值比平均值高，即意味着信号接收的强度在前半部分好，但是牺牲了后半部分数据的强度。本发明采用的几何均值分解，获得R、P、Q三个矩阵，根据这三个矩阵进行均衡。通过推理计算可以得到接收信号的最终判决变量的强度由R矩阵的对角元素diag(R)决定，而所得到的上三角矩阵R矩阵，其对角线上所有的元素值都相等，即意味着不存在QR分解diag{R}尾部元素迅速变小从而产生差错平底的情况。由于系统整体性能是由最差一路数据强度所决定，因此本发明可以彻底消除差错平底，从而提高了系统整体性能。此外，本发明几何均值分解的对象是原始信道矩阵的扩展信道矩阵，最终的判决变量r不仅仅取决于diag(R)，还与σQ2H(RPH)-1diag(R)有关，这一项包含了噪声的方差信息σ，体现了MMSE准则在噪声放大与消除ISI之间所做出的权衡，不存在现有技术噪声放大导致系统性能较低的情况。从而实现既能消除在高信噪比下产生的差错平底，又能改善低信噪比下的系统性能。
图1为基于原始信道矩阵QR分解的时频均衡系统信号流程图； 图2是基于原始信道矩阵QR分解的时频均衡方案相比单独MMSE频域均衡的4QAM仿真图； 图3是三种基于原始信道矩阵QR分解的时频均衡方案相比单独MMSE频域均衡的16QAM仿真图； 图4为基于原始信道矩阵QR分解的时频均衡方案在高信噪比下出现的差错平底示意图； 图5为本发明提出的基于预编码的信道均衡方法流程图； 图6为QR-THP和MMSE-GMD-THP单载波均衡系统的误码率仿真图； 图7是经过分组MMSE-GMD分解后的diag{R}的值分布示意图； 图8为基于扩展信道矩阵几何均值分解的单载波系统示意图； 图9为一个T-H预编码模块示意图； 图10为基于扩展信道矩阵几何均值分解的多载波系统示意图。
具体实施例方式 本发明所使用的基本信号模型介绍如下 信道模型为多径瑞利衰落信道，τl为信道抽头时延，hl为信道增益。
由于循环前缀CP(Cyclic Prefix)的使用，使得数据与信道之间的线性卷积转化为循环卷积，因此整体的信道矩阵可以被写成Toeplize矩阵的形式，该矩阵有大量0元素存在，是稀疏矩阵 设经过调制后的数据为{s}，经过T-H预编码后的数据为{x}，则接收信号r可以写成 其中，Es代表单位调制符号的能量，n代表高斯白噪声。
下面先对基于原始信道矩阵QR分解的频域均衡方案做些简要介绍 第一步将接收信号转换到频域，进行频域均衡操作。频域均衡后通过IFFT将数据转换回时域，此时数据可以表示为 其中，
为频域均衡后的等效信道矩阵。现行方案对该等效信道矩阵采用了如下的QR分解技术，获得R矩阵和Q矩阵 第二步利用得到的R矩阵，可求出T-H预编码所需要的关键参数B B＝diag{R}-1R-I 从而发送信号可以写成 x＝S-Bx+2Mzt 其中，2Mzt表示T-H预编码处理中的取模器操作，取模器对信号的实部虚部分别进行如下操作
代表向下取最接近的整数，M根据调制方式的不同有不同取值。
则根据发送信号x的新表达式，可以将接收信号r写成 第三步，利用得到的Q矩阵，对接收信号r进行部分均衡，并同时进行取模操作2Mzr，以消除发送取模器的影响 由上可知，接收信号r的最终判决变量r的信号强度完全由R矩阵的对角元素diag{R}所决定.而现行QR分解技术的缺陷在于diag{R}尾部的元素值会迅速减小，而其头部的元素值要比平均值高，如图4所示。这代表接收信号强度在前部分比较好，但却牺牲了后部分数据的强度。由于系统的整体性能是由最差的一路数据信号强度所决定，所以这样会造成严重的系统误码性能差错平底。
此外，由于原始信道矩阵H是一个含有大量0元素的稀疏矩阵，而频域均衡后的等效信道矩阵
是一个密集矩阵。因此，选择直接对稀疏矩阵H进行信道分解，一方面可以大大减少矩阵分解的计算量，另一方面，分解后所得到的上三角矩阵R也将会是一个稀疏矩阵。从上述QR分解技术结合频域均衡的处理方法的简要介绍中可以看出，上三角矩阵R是T-H预编码模块所需关键参数的直接来源，R矩阵的稀疏特性将有效减少T-H预编码模块在物理实现上所需要的乘法器和延迟器的抽头数目，从而大大减少系统复杂度。
另外，由于基于ZF/MMSE准则均衡权值可统一表示为
对于ZF准则，H即现行QR分解方案所使用的原始信道矩阵H。
而对于MMSE准则，有如下扩展矩阵 H＝[H，σI]T 容易得到，这个扩展信道矩阵的广义逆为
这正是经典MMSE准则的均衡权值。
由此可见，如果基于扩展信道H＝[H，σI]T进行GMD分解，则本质上是一种MMSE均衡，由于MMSE均衡在噪声放大和干扰消除之间做了一个最佳的权衡，因此性能显然要优于ZF均衡。对于H的GMD分解可以写成 H＝QRPH＝[Q1 Q2]TRPH 由于 从而 Q1HH＝RPH-σQ2H 因此信道可以分解成如下形式 H＝Q1(RPH-σQ2H) 本发明则提出一种对原始信道矩阵的扩展信道矩阵来进行几何均值分解，如图5所示，图5为本发明提出的基于预编码的信道均衡方法流程图，具体如下 步骤S100，根据原始信道矩阵H的扩展信道矩阵H，进行几何均值分解，获得上三角矩阵R、酉矩阵P和酉矩阵Q； 步骤S200，根据R矩阵、P矩阵和Q矩阵进行均衡，包括 步骤S201，在发送端，先根据R矩阵对调制后的数据进行T-H预编码； 步骤S202，在发送端，根据P矩阵对T-H预编码后的数据进行发送滤波； 步骤S203，在接收端，根据Q矩阵对频域信号处理后的数据进行接收滤波。
下面以具体实施例来进行描述。
实施例1 本实施例为本发明的单载波实现方式。信号处理的具体过程如下所述 步骤S100，根据原始信道矩阵H的扩展信道矩阵H进行几何均值分解，获得上三角矩阵R、酉矩阵P和酉矩阵Q。根据数学相关文献，矩阵的几何均值分解又叫GMD(Geometry Mean Decomposition)分解。本实施例是直接对原始信道H的扩展信道矩阵H进行GMD分解，过程如下 H＝QRPH＝[Q1 Q2]TRPH 其中，分解后可得上三角矩阵R、酉矩阵P和酉矩阵Q。R矩阵的对角线上元素值均相等 ri，i表示对角线上的元素，λi为信道扩展矩阵H的第i个特征值，NC表示一个数据块内的符号数目。
步骤S200，根据R矩阵、P矩阵和Q矩阵进行均衡。由于该步骤可以分为三步实现，则以三个步骤来进行描述，均衡的过程具体包括 步骤S201，在发送端，先根据R矩阵对调制后的数据进行T-H预编码。在发射端对数据进行QAM调制之后，利用得到的R矩阵，可以求出T-H预编码所需的关键参数B B＝diag{R}-1R-I 则经过T-H预编码之后的输出信号可以写成 x＝s-Bx+2Mzt 步骤S202，在发送端，根据P矩阵对T-H预编码后的数据进行发送滤波，得到发送信号xx＝Px。发送滤波后的数据可以加上循环前缀CP并从天线上发送出去。
步骤S203，在接收端，根据Q矩阵对频域信号处理后的数据进行接收滤波，根据发送信号x，接收信号可以写成 根据Q矩阵对频域信号处理后的数据进行接收滤波，并同时进行取模操作2Mzr，以消除发送取模器的影响，得 本发明采用对扩展信道矩阵进行几何均值分解，获得R、P、Q三个矩阵，根据这三个矩阵进行均衡。从上述接收信号的最终判决变量的表达式可以看出，判决变量r主要由diag(R)决定，而所得到的上三角矩阵R矩阵，其对角线上所有的元素值都相等，即意味着不存在QR分解diag{R}尾部元素迅速变小从而产生差错平底的情况。由于系统整体性能是由最差一路数据强度所决定，因此本发明可以彻底消除差错平底，从而提高了系统整体性能。此外，本发明中几何均值分解的对象是扩展信道矩阵H，最终的判决变量r还与σQ2H(RPH)-1diag(R)有关，这一项包含了噪声的方差信息σ，体现了MMSE准则在噪声放大与消除ISI之间所做出的权衡。从而实现既能消除在高信噪比下产生的差错平底，又能改善低信噪比下的系统性能。
如图6所示，图6为QR-THP和MMSE-GMD-THP单载波均衡系统的误码率仿真图。其中，QR-THP指对现有技术基于原始信道矩阵QR分解的均衡方法，MMSE-GMD-THP指本发明的基于扩展信道矩阵几何均值分解的均衡方法。由图可见，MMSE-GMD-THP在低信噪比下性能比QR-THP要好，这是由于在低信噪比时，噪声放大要比ISI的影响更加严重，从而主宰整个系统的误码率，因此像MMSE-GMD-THP这样基于MMSE准则的策略可以获得更好的误码性能，而像现有技术这样基于ZF准则的策略则相对较差。但是，在高信噪比区域，噪声放大的影响已经不再主导系统性能，而各自信道间信噪比的失衡使得系统性能受制于最差的一路子信道。因此，本发明采用的几何均值分解策略，能够平衡高信噪比下各路子信道，具有非常优越的性能。
实施例2 本实施例为本发明的多载波实现方式，即在OFDM系统上实现。信号处理的具体过程如下所述 原始信道矩阵H是一个Toeplitz的循环矩阵，根据矩阵的性质任何循环矩阵都可以被傅里叶矩阵特征值分解，然后得到以下信道分解形式 其中，F为Nc×Nc的傅里叶矩阵，ΛH为信道矩阵的特征值矩阵，Nc为数据块所含的符号数。因此扩展信道矩阵有如下分解形式 其中ΛH＝[ΛH，σI]T为双对角结构的扩展特征值矩阵。由于傅里叶矩阵可以由IFFT变换和FFT变换快速实现，因此，对扩展信道矩阵H＝[H，σI]T的GMD分解可以简化为对双对角结构的扩展特征值矩阵ΛH＝[ΛH，σI]T的GMD分解。由于ΛH，σI均为对角阵，GMD算法本身的复杂度将大大减低，过程如下 ΛH＝QRPH＝[Q1 Q2]TRPH 由于 从而 Q1HΛH＝RPH-σQ2H 因此信道的特征值矩阵ΛH可以分解成如下形式 ΛH＝Q1(RPH-σQ2H) 所以，基于预编码的信道均衡方法具体如下 步骤S100，根据原始信道矩阵H的扩展信道矩阵H进行几何均值分解，获得上三角矩阵R、酉矩阵P和酉矩阵Q。本发明对于多载波的实现方式，分为两步来完成整个几何均值分解过程 步骤S101，对扩展信道矩阵H，先按照公式进行特征值分解，获得双对角结构的扩展特征值矩阵ΛH；其中
为NC×NC的傅里叶矩阵，NC为数据块所含的符号数； 步骤S102，对双对角结构的扩展特征值矩阵ΛH进行几何均值分解，得到Q，R，P三个矩阵； 步骤S200，根据R、P、Q三个矩阵进行均衡，具体分为三步来实现 步骤S201，在发送端，根据R矩阵，对调制后的数据进行T-H预编码。
步骤S202，根据P矩阵对T-H预编码后的数据进行发送滤波。
这两步和实施例1中的对应步骤相同，在此不重复描述。
数据被进行滤波处理之后，执行步骤对发送滤波后的数据进行OFDM调制。此处是将信号乘以上矩阵FNcH，这个数学处理的物理意义为进行IFFT操作，即对数据进行OFDM调制。所以，此时接收信号可以表示为 在接收端，执行步骤对去除循环前缀的数据进行OFDM解调。这个过程是对将接收信号乘上矩阵FNc，这个数学处理的物理意义为进行FFT操作，即对数据进行OFDM解调，解调后的接收信号
可以表示为 其中，接收信号
可以写为 解调之后再执行步骤S203，对OFDM解调后的数据进行频域信号处理，再根据Q矩阵对频域信号处理后的数据进行接收滤波 则最终接收信号的判决变量可表示为 同样可以看出，判决变量r主要由diag(R)决定，而且判决变量r还与σQ2H(RPH)-1diag(R)有关，这一项包含了噪声的方差信息σ，体现了MMSE准则在噪声放大与消除ISI之间所做出的权衡。从而实现既能消除在高信噪比下产生的差错平底，又能改善低信噪比下的系统性能。本实施例提出技术方案，通过利用IFFT/FFT操作来将信道对角化，实质上是实现了一个多载波OFDM系统，即本技术方案可以用与多载波OFDM系统完全兼容。
上述内容中提到，对原始信道矩阵的扩展矩阵H可以先通过傅里叶矩阵进行双对角化，即进行作为上述实施例的进一步改进，还可以将双对角结构的ΛH中的特征值矩阵ΛH进行特征值的分组匹配，以获得新特征值矩阵
对新特征值矩阵
中的各个分组矩阵进行几何均值分解。将特征值矩阵
对角线上的特征值进行分组匹配，是为了取得各分组接收信号强度尽量平衡，这主要通过将大的特征值与小的特征值进行组合。例如要将特征值矩阵
对角线上的第1个和第8个元素组合成一组，则将
的第一个主对角元素和第八个主对角元素调整到相邻位置即可。组合好之后，矩阵FNc也要做相应的列顺序调整，将FNc的第一列和第八列调整到相邻位置，以对应原始特征值的新位置。
记排序好的FNc，ΛH为
对
中各个分组矩阵进行GMD分解，记第一组为∑i，从而得到 ∑i＝QiRiPiH 因此整个信道矩阵可以写成 其中 Q＝diag{Qi|i＝1，2，...，k} R＝diag{Ri|i＝1，2，...，k} P＝diag{Pi|i＝1，2，...，k} 后续信号处理过程与实施例2对应步骤相同，在此不再赘述。图7是经过分组MMSE-GMD分解后的diag{R}的值分布示意图，由图可见，分组越多，复杂度越低，但是最差的一组数据的信号强度也会越低，因而性能越差。而分组越少时，最差的一组数据的信号强度会越高，性能越好，但这是以复杂度为代价。本优化方案在性能和复杂度之间提供了一个权衡的自由度，非常适合在实际应用中根据系统情况进行相应的调整。
实施例3 本发明还提出一种基于预编码的通信系统，包括发送端和接收端；发送端包含调制模块、T-H预编码模块、增加循环前缀模块和天线，接收端包含天线、去除循环前缀模块、频域信号处理模块、接收滤波模块、取模模块和解调模块；前述这些模块在现有通信系统中已经存在，不再重复描述。本系统的关键在于，该通信系统还包括基于扩展信道的几何均值分解模块，并且所述发送端还包含发送滤波模块。如图8所示，图8为基于扩展信道矩阵几何均值分解的单载波系统示意图。基于扩展信道矩阵几何均值分解是指使用几何均值分解技术，对原始信道矩阵的扩展信道矩阵进行分解。
基于扩展信道的几何均值分解模块用于对原始信道矩阵H的扩展信道矩阵H进行几何均值分解，获得上三角矩阵R、酉矩阵P和酉矩阵Q，并将R矩阵发送至T-H预编码模块，将P矩阵发送至发送滤波模块，将Q矩阵发送至接收滤波模块。
发送滤波模块用于接收所述P矩阵，并根据所述P矩阵对T-H预编码后的数据进行发送滤波处理。
根据原始信道矩阵H的扩展信道矩阵H，基于扩展信道的几何均值分解模块分解获得上三角矩阵R、酉矩阵P和酉矩阵Q。
发送端，T-H预编码模块根据接收的R矩阵，对调制后的数据进行T-H预编码；发送滤波模块根据P矩阵，对T-H预编码后的数据进行发送滤波。
在接收端，接收滤波模块根据Q矩阵，对频域信号处理后的数据进行接收滤波。
下面对基于预编码的通信系统的几个关键模块进行描述 T-H预编码模块如图9所示，图9为一个T-H预编码模块示意图。以s表示经过调制模块QAM调制后的数据，x表示经过T-H预编码的数据。QAM调制后的数据经过一个反馈滤波器进行串符干扰的预消除，反馈滤波器是根据R矩阵进行该预消除的过程。由于此过程中会使得信号的动态范围加大，而且发送功率也会提高，因此在滤波器的输出插入一个取模器，该取模器负责将信号的动态范围限制在[-M，M]之间，M根据不同的QAM调制会有不同的取值。
信号经过T-H预编码模块后，需要经过发送滤波模块。该发送滤波模块的参数来自基于扩展信道的几何均值分解模块进行分解获得的R矩阵。
频域信号处理模块负责将接收到的信号通过FFT转换至频域，然后进行同步，信道估计以及频域均衡等操作。但是与传统方案不同，本发明中频域信号处理模块中频域均衡技术为可选模式，以兼容目前的单载波频域均衡系统)，同时也包括其他频域技术，如频域同步，频域信道估计等。频域信号处理模块会通过IFFT将信号转换回时域，然后进入后续的接收滤波模块。
接收滤波模块对数据进行接收滤波处理的参数同样来自基于扩展信道的几何均值分解模块，可以用滤波器来实现本模块。
其中，对于T-H预编码模块中的反馈滤波器以及接收滤波模块，其物理结构与传统方案相同，但是在参数获取上与传统方案不同，现有技术中是利用QR分解得到T-H预编码模块中反馈滤波器以及接收滤波模块的参数，而本发明是通过基于扩展信道的几何均值分解获得这些参数。
下面通过具体实施过程来阐述本系统工作过程 步骤S101，获得信道信息。对闭环系统和开环系统来说，获得信道信息的过程是不同的。对闭环系统，发送端首先发送训练序列对信道进行训练；接收端再利用该已知的训练序列，用经典的信道估计算法对无线信道进行估计，得到信道信息；接收端最后将该信道信息反馈给发射端。对开环系统，例如时分双工的TDD系统，发射端直接根据上下行链路的对称性，利用上行链路的信道信息估计下行链路的信道信息，此模式下，无需接收端将信道信息反馈给发送端。
步骤S102，根据得到的信道信息，基于扩展信道的几何均值分解模块对原始信道矩阵H的扩展信道矩阵H进行几何均值分解，得到R矩阵、P矩阵和Q矩阵。
步骤S103，调制模块对接收的数据进行QAM调制，然后将调制后的数据发送至T-H预编码模块。
步骤S104，T-H预编码模块根据接收的R矩阵，对调制后的数据进行T-H预编码，即进行ISI的消除，然后将T-H预编码的结果发送至发送滤波模块。
步骤S105，发送滤波模块根据接收的P矩阵，对T-H预编码后的数据进行发送滤波。然后增加循环前缀模块对发送滤波后的数据加上CP，并从天线上发送出去。
步骤S106，接收端天线接收到数据，去除循环前缀模块对接收的数据进行去除CP，并将其送入频域信号处理模块。频域信号处理模块对去除CP的数据进行频域信号处理后，将输出结果发送至接收滤波模块。
步骤S107，接收滤波模块根据接收的Q矩阵，对频域信号处理后的数据进行接收滤波。然后接收滤波后的数据进入取模模块，最后进入解调模块进行QAM解调与判决，恢复出原始的发送信息。
上述过程已经简要描述了基于扩展信道矩阵几何均值分解的单载波系统工作过程。作为上述实施例的多载波系统实现方式，发送端还包含OFDM调制模块，该模块用于对发送滤波后的数据进行OFDM调制；接收端还包含OFDM解调模块，该模块用于对接收的数据进行OFDM解调。这样，应用本发明的基于预编码的信道均衡方法于多载波系统上同样可行。如图10所示，图10为基于扩展信道矩阵几何均值分解的多载波系统示意图。
多载波系统中，对于上述实施例的步骤S105，发送滤波模块根据P矩阵对数据进行发送滤波之后，OFDM调制模块对该数据进行IFFT操作，即进行OFDM调制。然后增加循环前缀模块对数据加上CP，并从天线上发送出去。
多载波系统中，对于上述实施例的步骤S106，接收端天线接收到数据，去除循环前缀模块对接收的数据进行去除CP的处理，然后OFDM解调模块对数据进行FFT操作，即进行OFDM解调。经过FFT操作的数据再被送入频域信号处理模块。在信号经过频域信号处理之后，进入接收滤波模块。
至此，本发明提出的基于预编码的信道均衡方法同样可以用多载波系统的方式实现。由于上述过程中根据R、P、Q矩阵进行均衡的过程已在实施例1和2中有描述，在此不再重复。
以上所述的本发明实施方式，并不构成对本发明保护范围的限定。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的权利要求保护范围之内。
权利要求
1.一种基于预编码的信道均衡方法，其特征在于，包括
步骤S100，根据原始信道矩阵H的扩展信道矩阵H进行几何均值分解，获得上三角矩阵R、酉矩阵P和酉矩阵Q；
步骤S200，根据所述R矩阵、P矩阵和Q矩阵进行均衡，包括
步骤S201，在发送端，先根据所述R矩阵对调制后的数据进行T-H预编码；
步骤S202，在发送端，根据所述P矩阵对T-H预编码后的数据进行发送滤波；
步骤S203，在接收端，根据所述Q矩阵对频域信号处理后的数据进行接收滤波。
2.根据权利要求1所述的基于预编码的信道均衡方法，其特征在于，对于单载波系统，步骤S100中，根据原始信道矩阵H的扩展信道矩阵H进行几何均值分解的过程具体包括对所述扩展信道矩阵H，按照公式H＝Q R PH＝[Q1 Q2]TR PH直接进行几何均值分解。
3.根据权利要求1所述的基于预编码的信道均衡方法，其特征在于，对于多载波系统，步骤S100具体包括
步骤S101，对所述扩展信道矩阵H，先按照公式进行特征值分解，获得双对角结构的扩展特征值矩阵ΛH；其中
为NC×NC的傅里叶矩阵，NC为数据块所含的符号数；
步骤S102，对所述双对角结构的扩展特征值矩阵ΛH进行几何均值分解，得到Q，R，P三个矩阵；
根据所述R矩阵、P矩阵和Q矩阵进行均衡的过程中
步骤S202之后还包含步骤在发送端，对发送滤波后的数据进行OFDM调制；
步骤S203之前还包含步骤在接收端，对去除循环前缀的数据进行OFDM解调。
4.根据权利要求3所述的基于预编码的信道均衡方法，其特征在于，步骤S102中对所述双对角结构的扩展特征值矩阵ΛH进行几何均值分解的过程还包括将所述双对角结构的扩展特征值矩阵ΛH中的特征值矩阵ΛH进行特征值的分组匹配，以获得新特征值矩阵
对所述新特征值矩阵
中的各个分组矩阵进行几何均值分解。
5.一种基于预编码的通信系统，包括发送端和接收端；所述发送端包含调制模块、T-H预编码模块、增加循环前缀模块和发送天线，所述接收端包含接收天线、去除循环前缀模块、频域信号处理模块、接收滤波模块、取模模块和解调模块；其特征在于，所述通信系统还包括基于扩展信道的几何均值分解模块，所述发送端还包含发送滤波模块；
所述基于扩展信道的几何均值分解模块用于对原始信道矩阵H的扩展信道矩阵H进行几何均值分解，获得上三角矩阵R、酉矩阵P和酉矩阵Q，并将所述R矩阵发送至T-H预编码模块，将所述P矩阵发送至发送滤波模块，将所述Q矩阵发送至接收滤波模块；
所述发送滤波模块用于接收所述P矩阵，并根据所述P矩阵对T-H预编码后的数据进行发送滤波；
根据原始信道矩阵H的扩展信道矩阵H，所述基于扩展信道的几何均值分解模块分解获得上三角矩阵R、酉矩阵P和酉矩阵Q；
发送端，所述T-H预编码模块根据接收的所述R矩阵，对调制后的数据进行T-H预编码；所述发送滤波模块根据所述P矩阵，对T-H预编码后的数据进行发送滤波；
接收端，所述接收滤波模块根据所述Q矩阵，对频域信号处理后的数据进行接收滤波。
6.根据权利要求5所述的基于预编码的通信系统，其特征在于，对于多载波系统的实现方式，所述发送端还包含OFDM调制模块，所述接收端还包含OFDM解调模块；所述OFDM调制模块用于对发送滤波后的数据进行OFDM调制；所述OFDM解调模块用于对经过去除循环前缀的数据进行OFDM解调。
全文摘要
本发明提出一种基于预编码的信道均衡方法，包含根据原始信道矩阵H的扩展信道矩阵H进行几何均值分解，获得R、P、Q三个矩阵；再进行均衡在发送端，根据R矩阵对调制后的数据进行T-H预编码，再根据P矩阵对T-H预编码后的数据进行发送滤波；在接收端，根据Q矩阵对频域信号处理后的数据进行接收滤波。本发明还提出一种基于预编码的通信系统，包括基于H的几何均值分解模块，接收滤波模块，并在发送端增加发送滤波模块。本发明既能消除在高信噪比下的差错平底，又能改善低信噪比下的系统性能，并同时兼容单、多载波通信系统。而且提供灵活的分组式方案，使系统在较低复杂度下获得优良的性能。
文档编号H04L25/03GK101764772SQ20091019331
公开日2010年6月30日 申请日期2009年10月26日 优先权日2009年10月26日
发明者张永强, 伍沛然 申请人:广州杰赛科技股份有限公司