专利名称：Sdma-ofdm和mimo-ofdm信道估计及下行预先处理技术的制作方法
技术领域：
本技术方案所属的技术领域为无线通信领域。
背景技术：
多输入多输出(MIMO)技术能够显著提高无线信道的频谱效率，正交频分复用 (OFDM)技术能够克服宽带无线信道造成的符号间干扰(ISI)。空分多址(SDMA)技术是指 多用户信号在时域、频域及码域占有相同的无线信道资源，通过空间信道划分来实现的一 种多址技术。SDMA技术可视为MMO技术应用于多个共道用户时的一种技术。SDMA-OFDM 和MMO-OFDM技术被公认是未来无线通信，特别是第四代移动通信(4G)空中接口的核心技 术，而SDMA-OFDM技术更是第四代移动通信空中接口最有可能采用的技术。
与SDMA-OFDM和MIMO-OFDM信道估计及下行预先处理技术最接近的现有技术为协 作MMO-OFDM信道估计及上下行编码、解码技术。两者共有的技术特征利用多个用户或一 个用户的多个天线与基站多个天线构成的MIMO-OFDM结构来实现SDMA处理。
SDMA-OF匿和MIMO-OF匿信道估计及下行预先处理技术的特征是多个用户间 或一个用户的多个天线间不需要进行协作信号处理，且不要求多个用户空间相邻；而协作 MMO-OFmi信道估计及上下行编码、解码技术则需要多个用户间的协作信号处理，且要求多 个用户空间相邻。提出的SDMA-OFDM和MIMO-OFDM信道估计技术，利用频域接收训练数据矩 阵与扩展的信道冲激响应矩阵H及扩展的频域发射训练数据矩阵的关系式，获得H的估计 ^，进而获得信道频率响应矩阵的估计A，k = O，l，…，K-1，K为一个0F匿符号中的子载波 数量。利用提出的信道估计技术，给出了 SDMA-OF匿或MMO-OF匿上行线性求解技术。利 用提出的信道估计技术，对上行乾其进行转置处理，获得下行信道频率响应矩阵的估计ct k
=0，1，…，K-1。 (^H(Adf)—'乘下行频域数据列矢量得到预先处理后的列矢量，K个预先
处理后的列矢量构成下行数据矩阵，对该矩阵的每一行数据进行OFDM调制后，分别在基站 多个天线上发射。
发明内容
提出了频域多天线接收数据列矢量与扩展的信道冲激响应矩阵及扩展的频域发 射数据列矢量的关系式，要解决的技术问题为推导SDMA-OF匿或MMO-OFDM扩展的信道冲 激响应矩阵估计算法奠定基础。采用的技术方案利用MIMO-OF匿和SDMA-OF匿系统的频 域表达式和离散傅立叶变换(DFT)算法，从理论上推导给出多天线频域接收数据列矢量与 扩展的信道冲激响应矩阵及扩展的频域发射数据列矢量的关系式。特别指出，本发明所称 的"数据"不是指比特(bit)，而是指bit信息经过I-Q映射后的复数量。该关系式不同于 传统的MIMO-OF匿系统表达式，还可用于解决MIM0-0F匿系统的其它问题。
提出了 SDMA-OF匿和MM0-0FDM扩展的信道冲激响应矩阵的估计技术，要解决的 技术问题获得SDMA-OF匿或MM0-0F匿在每个子载波上的信道频率响应矩阵的估计。采 用的技术方案首先利用频域接收训练数据列矢量与扩展的信道冲激响应矩阵及扩展的频域发射训练数据列矢量的关系式，构成基站频域接收训练数据矩阵与扩展的信道冲激响应 矩阵及扩展的频域发射训练数据矩阵的关系式，基于广义逆矩阵算法，获得扩展的信道冲 激响应矩阵估计。再利用DFT算法获得SDMA-0F匿或MM0-0F匿在每个子载波上的信道频 率响应矩阵的估计。提出的信道估计技术与现有的MIMO-OF匿信道估计技术相比，在相同 训练数据长度的条件下能够获更高的估计精度，在相同估计精度的条件下需要较少的训练 数据，明显提高了信道利用率。 利用提出的信道矩阵估计技术，给出了 SDMA-0F匿和MIM0-0F匿上行线性求解技 术，要解决的技术问题共道多用户信号或MMO-OF匿空间复用信号在基站进行高精度分 离问题。采用的技术方案利用每个子载波上的信道频率响应矩阵的估计结果，基于广义逆 矩阵算法，给出了空分多址或者空间复用的线性求解技术。该技术在发射端不要求SDMA共 道手机间或MM0多天线间进行协作编码处理，较协作MIMO-OF匿技术工程上更易实现，且 上行系统总容量较香农容量只有少许降低，同样可大幅度提高上行无线信道的频谱效率。
利用提出的信道矩阵估计技术，给出了 SDMA-OF匿和MIMO-OF匿基站下行信号的 预先处理技术，要解决的技术问题下行链路共道多用户信号间或MMO-OF匿空间复用信 号间的非协作求解问题。采用的技术方案在时分双工(TDD)系统中，利用每个子载波上 的上行信道频率响应矩阵的估计结果，再对每个子载波上的信道频率响应矩阵进行转置处 理，获得每个子载波上的下行信道频率响应矩阵序列的估计；对于非TDD系统，首先要求共 道用户或MMO多天线同时发射一个上行OF匿训练符号，获得每个子载波上的上行信道频 率响应矩阵的估计结果，再对每个子载波上的信道频率响应矩阵进行转置处理，获得每个 子载波上的下行信道频率响应矩阵序列的估计。接着用每个子载波上的下行信道频率响应 矩阵的广义逆矩阵乘以下行频域数据列矢量，得到的预先处理后的下行数据列矢量，构成 预先处理后的下行数据矩阵，经OF匿调制，对应地在基站多个天线上分别发射。提出的下 行预先处理技术不要求SDMA共道手机间或MMO多天线间进行协作求解，每个共道用户或 MMO每个天线只对各自的接收信号进行处理，就能够获得各自基站发射信号的估计，较协 作MIMO-OF匿技术工程上更易实现，且下行系统总容量较香农容量只有少许降低，同样可 大幅度提高下行无线信道的频谱效率。
图1给出了 SDMA-OF匿信道估计及下行预先处理技术的方框图。图2给出了不 同条件下扩展信道冲激响应矩阵的估计误差，其中横坐标为信号噪声功率比(SNR)，其单位 为分贝(dB)，纵坐标为按式(16)统计得到的相对误差，各种条件在图中右上角进行了标 注。图3给出了精确信道上行链路香农容量、估计信道上行线性求解容量与估计信道下行 预先处理容量的比较，其中横坐标为SNR，其单位为dB，纵坐标为统计容量密度，其单位为 比特/秒/赫兹(bit/s/Hz)，仿真条件为基站天线数量等于6， SDMA-OFDM共道用户数量 或MMO-OF匿用户端天线数量等于4， 一个OF匿符号中的子载波数量等于64，色散信道可 分辨的时延扩展量等于12，每个用户或每个天线训练数据的数量等于64。
具体实施例方式
频域多天线接收数据列矢量与扩展的信道冲激响应矩阵及扩展的频域发射数据列矢量的关系式。用M表示SDMA-0F匿共道用户数量或MM0-0F匿用户端天线数量，用N 表示基站天线数量，用K表示一个OFDM符号中的子载波数量，用L表示色散信道可分辨的 时延扩展量，用H[l] gc"xm，1二0，1，…，L-1表示第1延时时刻的MM0上行信道N行M 列复矩阵，用Hk G CNXM， k = 0， 1，…，K-l表示第k子载波上的MMO上行信道N行M列复 矩阵。Hk与H[l]的关系式如下
(1)
X1表示第k个子载波上的基站N个天 ' ，N;k = 0，l，…，K表示第k个子载
:的转置运算，以下相同。用&= [Xl,k，
好t = S开卩]f ,K ， ^ = o丄…,x一1 用^= [ri,k，r2,k， ...，rn,k， ".，rN,k]TGCi 线频域接收数据构成的列矢量，其中rn,k， n = 0， 1， 波上的第n个天线的接收数据，上标t表示矩阵或矢』 x2,k，…，Xm,k， ，XM,k]T G CM"表示第k子载波上的共道用户发射数据或MMO-OFDM多天线 发射数据构成的列矢量，其中Xm,k，m二O，l，…，M;k二0，1，…，K-l表示第k个子载波上 的第m个用户或第m个MMO-OFDM天线的发射数据。用nk = [ni,k， n2,k， ...，nn,k， ...，nN,k] t G CNX1表示第k子载波上的基站多天线接收噪声构成的列矢量，其中rn, k， n = 0， 1，， N;k = 0，l，…，K-l表示第k个子载波上的第个n天线接收的噪声。给出的在第k个子载 波上的基站N个天线频域接收数据列矢量与扩展的信道冲激响应矩阵H及第k个子载波上 扩展的频域发射数据列矢量的关系式如下
rk H
Hxk+nk
剛，H[l]，
(2)
'，H[l]，…，H[L-l]] G C1
■nxlm
(3)
'4 :
At
(4)
L-l按式
L是由xk 其中H表示扩展的信道冲激响应矩阵，是由H[l] G CNXM， 1 = O，l， (3)构成的N行LM列复矩阵，xk表示第k个子载波上扩展的频域发射数据列矢3 —_
按式(4)构成的列矢量。 SDMA-OF匿和MMO-OFDM扩展的信道冲激响应矩阵估计技术的具体实施方式
。用 ti= [、i，^,i，…tm,i，…，tM,i]TGCM"表示M个用户或M个MIMO-OFDM天线的第i训练 数据构成的列矢量。设一个训练OFDM符号中每个用户或每个天线共有Lt个训练数据，则M 个用户或M个天线的训练数据用如下的M行Lt列的矩阵表示
，/
L广1
(5)
第m个用户或第m个MIMO-OFDM天线的每个训练数据tm i ， m = 1 ， 2 ，
M
1，2，…，Lt可以随意插入到各自训练OFmi符号不同的子载波位置，但强烈建议等间隔地插 入到K个子载波中，以获得更高的估计精度。无训练数据的子载波可用于传输数据。设d 为等间隔插入训练数据的子载波序号间隔。根据式(2)，第i训练数据对应的第id训练子 载波上的基站N个天线接收频域数据构成的列矢量
rid = Hti+nid， i = 0， 1，…L「1 (6)
其中<formula>formula see original document page 7</formula>
(7) 式(7)假设训练数据是从第0子载波开始插入的，当然也可以从0到d-1的任意
位置插入，以下相同。令
f =
及=
iV =
lo ，*i
(8)
(9)
(10)
M0 ,Mrf,…,Mw，…,"(i,一p
根据式(6)得到如下关系式
R = HT+N (11) 基于式(11)，本发明给出的SDMA-OFDM和MMO-OFDM扩展的信道冲激响应矩阵的
估计算法如下
^WfH(ff"—1 (12) 其中A表示扩展的冲激响应矩阵的估计结果，上标—1表示方阵的求逆运算，上标h
表示矩阵或矢量的共轭转置运算，以下相同。则式(11)的估计误差为
当扩展的训练矩阵T满足如下条件，AH每个元素均方差总和最小。 TTH = LtILM (14)
本发明给出如下算法来构造第i频域训练数据列矢量
(13)
(15)
1， i = 0， 1， ...Lt-1
或ti二[丄，e一M， ...， …，e"-羅]T，i =oa，…L「丄
由式(15)按式(7)构造第i扩展的频域训练数据列矢量ti，ti按式(8)构造扩展 的训练数据矩阵T，则T满足式(14)要求，可获得AH每个元素均方差总和最小。当然也可 以用其它算法构造T，使之满足式(14)的要求。
用如下算法计算扩展的冲激响应矩阵估计的相对误差
五
(16) SDMA-OFDM和MIMO-OFDM上行线性求解技术的具体实施方式
。在基站获得扩 展的信道冲激响应矩阵估的计结果ff ，也就获得了第1延时时刻的MMO上行信道矩阵
7<formula>formula see original document page 8</formula>l =0，1，…，L-l的估计，再利用式(1)算法获得的第k子载波上的MMO上
行信道矩阵的估计结果如下
<formula>formula see original document page 8</formula>
给出的SDMA-OFDM和MIMO-OFDM上行系统的线性求解技术如下
<formula>formula see original document page 8</formula>
其中4,*,111=1，2， ...，M;k = 0，l，…K-l为第k子载波上的第m共道用户发射
信号或MMO-OF匿第m天线发射信号的估计值。以下理论分析表明该技术不要求SDMA共
道用户间或MMO多天线间进行协作求解，每个共道用户或MMO每个天线只对各自的接收
信号进行处理，就能够获得各自基站发射信号的估计。
<formula>formula see original document page 8</formula>其中&= [Xlk，X2k，…，Xm,k，…，XM,jT为第k子载波上的共道用户发射数据或
MIM0-0FDM多天线发射数据列矢量的真值。混合噪声列矢量
<formula>formula see original document page 8</formula>
其中A^a = #t -。提出的SDMA-OF匿和MM0-0F匿上行系统线性求解技术的平
均容量为 <formula>formula see original document page 8</formula> SDMA-OFDM和MIM0-0FDM基站下行信号的预先处理技术的具体实施方式
。在TDD 系统中，利用上行信道冲激响应矩阵的估计结果A，按式(17)计算上行信道频率响应矩阵 的估计结果A，k = O，l，…，K-1，再对每个泉进行转置处理，获得下行信道频率响应矩阵的 估计结果A,k = 0， 1，…，K-1 ;对于非TDD系统，首先要求共道用户或MMO多天线同时发射 一个上行训练OF匿符号，以获得上行信道频率响应矩阵的估计结果氛，k = O，l，…，K-l， 再对每个泉进行转置处理，获得下行信道频率响应矩阵的估计结果A,k = 0，1，…，K-l。第
k子载波上的下行信道频率响应矩阵 <formula>formula see original document page 8</formula>
给出的SDMA-OFDM或MIMO-OFDM基站下行信号预先处理算法如下
<formula>formula see original document page 8</formula>其中Ck为基站发射功率控制因子，Sk二 [Sl,k，S2,k，…，Sm,k，…，SM,JT为基站M个
用户或MM0的M路下行数据构成的列矢量，sm,k为第k子载波上的第m共道用户下行数据 或MIMO-OFDM第m路下行数据，yk为基站N个天线下行数据构成的列矢量，yn,k为第k子载 波上第n个天线发射的下行数据。 采用式(23)的基站下行信号预先处理算法，就可以从每个用户或MMO每个天线
的频域接收信号获得其发射信号的估计。具体分析如下
根据式(2)，下行频域接收数据构成的列矢量
《=W + A =(A々)"A (24)
其中混合噪声列矢3
", + K A卞A" & (25)
其中^= [rik，r2k，…rm,k， rMk] ， k = 0， 1;…K-1， rm,k为第m共道用户接收 数据或MM0-0FDM第m路接收数据，则第m共道用户下行数据或MM0-0FDM第m路下行数据 sm,k能够从rm,k直接获得估计，不再需要其它共道用户接收数据或MM0-0F匿其它路接收数 据协作求解，实现了下行链路的非协作接收信号处理，极大地降低了工程实现难度，也使手 机接收信号处理更加简化，这正符合第四代移动通信要求。提出的SDMA-OFDM和MMO-OFDM
基站下行信号预先处理技术的平均容量
厂—丄F
^down —《
《-l A/ 4=0 m=l
1 + -
bit/s/Hz
(26)
9
权利要求
SDMA-OFDM和MIMO-OFDM信道估计及下行预先处理技术，与其最接近的现有技术为协作MIMO-OFDM信道估计及上下行编码、解码技术。两者共有的必要技术特征利用多个用户或一个用户的多个天线与基站多个天线构成的MIMO-OFDM结构来实现SDMA处理。SDMA-OFDM和MIMO-OFDM信道估计及下行预先处理技术的特征是多个用户间或一个用户的多个天线间不需要进行协作信号处理，且不要求多个用户空间相邻；而协作MIMO-OFDM信道估计及上下行编码、解码技术则需要多个用户间的协作信号处理，且要求多个用户空间相邻。利用提出的频域接收训练数据矩阵与扩展的信道冲激响应矩阵H及扩展的频域发射训练数据矩阵的关系式，获得H的估计进而获得信道频率响应矩阵的估计K为一个OFDM符号中的子载波数量。对上行其进行转置处理，获得下行信道频率响应矩阵的估计乘下行频域数据列矢量得到预先处理后的列矢量，K个预先处理后的列矢量构成下行数据矩阵，对该矩阵的每一行数据进行OFDM调制后，分别在基站多个天线上发射。F2009102061526C0000011.tif,F2009102061526C0000012.tif,F2009102061526C0000013.tif,F2009102061526C0000014.tif,F2009102061526C0000015.tif
2. 引用1中所述的SDMA-OF匿和MIMO-OF匿信道估计及下行预先处理技术，其附加的 技术特征在于给出了基站N个天线在第k个子载波上的频域接收数据列矢量rk与H矩 阵及第k个子载波上扩展的频域发射数据列矢量Xk的关系表达式rk = Hxk+rv其中H = [H[O]，H[l]， ".，H[l]，…，H[L-l]]， H[l]， 1 = O，l，， L-1为第1延时时刻MMO信道 矩阵，Xk二 [Xl,k，…，Xm,k，…，XM,jT为第k子载波上的共道用户发射数据或MMO-OFDM多天线发射数据列矢量，Jf,[^V"2萃《，…,e",、T,…,e"碎,/、T]T ，nk为频域接收噪声列矢量。
3. 引用1中所述的SDMA-OF匿和MIMO-OF匿信道估计及下行预先处理技术，其附加的技术特征在于给出了 H矩阵的高精度、高信道利用率估计技术A-WfH(ffHV"1 。其中^为H的估计结果，i 4r。力，…,^…,^,—^」为基站N个天线接收的训练数据矩阵，其,<formula>formula see original document page 2</formula>中^ :l/u)，…，、"…, 仏,」，i = O，l，…，Lt-1为N个天线在第id子载波上接收的频 域训练数据列矢量，d为等间隔插入训练数据的子载波序号间隔，以上假设训练数据是从 第0子载波开始插入的，当然也可从0到d-l的任意位置插入，f = ，=0，1，…L「l，Lt为OFDM符号训练数据数量，用户端发射的频域训练数据列矢量ti按上述算法构成扩展的列矢量ti， ti按上述 算法构成扩展的频域训练数据矩阵T，为满足TTH = LAM要求，给出了如下的M个共道用户 端第i训练数据列矢量ti的构造算法& = [1， e—j2"/M，…，e—j2WM，， e,(M-Di/M]T，或 者ti =[丄，eJ2"/M，…，eJ2WM，…，e一轴]T，i 二o，丄，…L「丄。
4.引用1中所述的SDMA-OF匿和MIMO-OF匿信道估计及下行预先处理技术，其附加的技术特征在于给出了基站下行信号的预先处理算法A = V^AH(A《H)一、r其中^为第k子载波上的基站N个天线下行数据列矢量，yn,k为第k子载波上的第n个天线的下行频域 数据，K个预先处理后的列矢量yk， k = O，l，…，K-l构成下行数据矩阵Y = [y。， yi，…，yk，…，yH]，对Y矩阵的每一行数据进行OFmH周制后，分别在基站多个天线上发射，q为基站发射功率控制因子，Sk= [Sl,k，…，Sm,k，…，SM,JT为基站M个用户或MM0的M路下行数据列矢量，sm, k为第k子载波上的第m个用户或MMO的第m路预处理前的下行数据，
全文摘要
SDMA-OFDM和MIMO-OFDM信道估计及下行预先处理技术，属于无线通信技术领域，用于解决高精度信道估计问题，进而解决上行线性求解和下行信号预先处理问题。利用提出的频域接收训练数据矩阵与扩展的信道冲激响应矩阵H及扩展的频域发射训练数据矩阵的关系式，获得H的估计，进而获得信道频率响应矩阵的估计。对上行进行转置处理，获得下行信道频率响应矩阵的估计乘下行频域数据列矢量后，对应地在基站多个天线上分别发射。下行预先处理技术使每个共道用户只对各自的接收信号进行处理，就能获得各自基站发射信号的估计，从而降低了SDMA-OFDM技术的工程实现难度，但系统总容量较香农容量只有少许降低。
文档编号H04L25/02GK101702695SQ20091020615
公开日2010年5月5日 申请日期2009年10月10日 优先权日2009年10月10日
发明者姜永权 申请人:姜永权