CN100338896C

CN100338896C - 具有多个发射天线的ofdm发射机及其方法

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Publication number: CN100338896C
Application number: CNB038013789A
Authority: CN
Inventors: 玛格努斯·桑德尔; 孙勇
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 2002-09-26
Filing date: 2003-09-25
Publication date: 2007-09-19
Anticipated expiration: 2023-09-25
Also published as: EP1414177A1; US20070217546A1; WO2004030265A1; JP2006500864A; US20040131011A1; CN1579063A; GB2393618B; GB2393618A; GB0222410D0

Abstract

本发明涉及诸如MIMO(多输入多输出)OFDM系统等具有多个发射天线的OFDM(正交频分复用)通信系统中信道估计的设备、方法、处理器控制码和信号。OFDM信号从使用多个发射天线的OFDM发射机发出。该OFDM信号通过在来自从每个天线的信号中纳入正交训练序列数据，适应于针对与这些发射天线相关的信道进行信道估计。该训练序列数据从每个发射天线的长度为K的基本上正交的训练序列中得到，构成该正交训练序列，使得确定与每个发射天线相关的至少一个信道的信道估计所需要的最小所需序列长度K与发射天线的个数线性相关。

Description

具有多个发射天线的OFDM发射机及其方法

技术领域

本发明涉及OFDM(正交频分复用)通信系统中信道估计的设备、方法、处理器控制码和信号。本发明尤其涉及诸如MIMO(多输入多输出)OFDM系统等具有多个发射机天线的系统中的信道估计。

背景技术

现有高数据速率无线局域网(WLAN)标准(比如，Hiperlan/2和IEEE802.11a)提供了高达54Mbit/s的数据速率。然而，不断增长的对甚至更高数据速率的业务(比如因特网、视频和多媒体)的需求使得下一代无线LAN需要有改进的带宽效率。目前的IEEE802.11a标准采用了正交频分复用(OFDM)和自适应调制解调的带宽有效方案。这些系统被设计成单输入单输出(SISO)系统，实际上它们在链路的各端均采用了单发射和接收天线。不过，在ETSI BRAN中，研究了多天线或扇形天线的某些构造，从而提高了分集增益并因此改善了链路键壮性。

Hiperlan/2是工作在5GHz频带的具有安全特性的54Mbps无线网的欧洲标准。IEEE802.11尤其是IEEE802.11a是美国标准，它规定了不同的联网结构，但同样使用5GHz频带并提供高达54Mbps的数据速率。Hiperlan(高性能无线局域网)类型2标准由含有基本数据传送功能和无线链路控制(RLC)子层的数据链路控制(DLC)层、含有公共部分定义和以太网业务特定会聚子层的基于分组的会聚层、物理层定义以及网络管理定义来规定。Hiperlan/2的进一步的细节可以参见下列文献(在此作为参考)：ETSI TS 101 761-1(V1.3.1)：“Broadband Radio Access Networks(BRAN)；HIPERLAN Type 2；Data Link Control(DLC)Layer；Part 1：Basic Data TransportFunctions”；ETSI TS 101 761-2(V1.2.1)：“Broadband Radio AccessNetworks(BRAN)；HIPERLAN Type 2；Data Link Control(DLC)Layer；Part 2：Radio Link Control(RLC)Sublayer”；ETSI TS 101493-1(V1.1.1)：“Broadband Radio Access Networks(BRAN)；HIPERLAN Type 2；Packet based Convergence Layer；Part 1：Common Part”；ETSI TS 101 493-2(V1.2.1)：“Broadband RadioAccess Networks(BRAN)；HIPERLAN Type 2；Packet basedConvergence Layer；Part 2：Ethernet Service Specific ConvergenceSublayer(SSCS)”；ETSI TS 101 475(V1.2.2)：“Broadband RadioAccess Networks(BRAN)；HIPERLAN Type 2；Physical(PHY)Layer”；ETSI TS 101 762(V1.1.1)：“Broadband Radio AccessNetworks(BRAN)；HIPERLAN Type 2；Network Management”。这些文献可以从ETSI网站www.etsi.org得到。

基于Hiperlan/2系统的典型无线LAN(局域网)包括多个移动终端(MT)，每个移动终端都与网络的接入点(AP)或基站无线通信。接入点还与中心控制器(CC)通信，中心控制器本身可以与其他网络(例如固定以太网类型的局域网)链接。在一些实例中，例如在没有本地接入点的Hiperlan/2网络中，移动终端之一可以起到接入点/中心控制器的作用，从而允许直接MT-MT链接。不过，在本说明书中，“移动终端”和“接入点”并不应意味着局限于Hiperlan/2系统，或局限于任何特定形式的接入点(或基站)或移动终端。

正交频分复用是一种众所周知的用于发送高比特率数字数据信号的技术。它不是用高速数据来调制单一载波，而是将数据划分到多个较低数据速率信道中，其中每个信道都以独立的副载波来发射。这样，可以减轻多径衰落效应。在OFDM信号中，独立副载波有间隔但有重叠部分，如图1的谱10中的副载波12所示。选择副载波频率使副载波相互正交，这样，可以在接收机处恢复出那些被调制到副载波上的独立信号。一个OFDM符号由一组符号来定义，每个符号都被调制到一个副载波上(因此相应于多个数据比特)。如果这些副载波在频率上间隔1/T(其中T为OFDM符号周期)，那么这些副载波正交。

通过对一组输入符号进行傅氏逆变换(最好是快速傅氏逆变换(IFFT))可以获得OFDM符号。通过对OFDM符号进行傅氏变换(最好是快速傅氏变换(FFT))可以还原这些输入符号。FFT可以有效地将OFDM符号乘以每个副载波并在符号周期T上进行积分。可以看到，对于给定的副载波，利用这一过程只从OFDM符号中提取出一个副载波，这是因为，与OFDM符号的其他副载波的重叠部分在积分周期T上平均为0。

副载波常常用QAM(正交调幅)符号来调制，但也可以采用其他调制方式，比如移相键控法(PSK)或脉幅调制法(PAM)。为了减轻多径效应，OFDM符号通常在每个符号的起点都延长一个保护时段。假定两个多径分量的相对延时小于这一保护时间间隔，则没有符号间干扰(ISI)，至少达到第一近似值。

图2示出了一例常规SISO(单输入单输出)OFDM系统，该系统包括发射机100(这里在移动终端中，MT)和接收机150(这里在接入点中，AP)。在发射机100中，源102将数据提供给基带变换单元104，基带变换单元可选择地提供前向纠错编码和交错，并且它输出调制符号(比如QAM符号)。调制符号被提供给多路复用器108，复用器将调制符号与来自导频符号发生器106的导频符号相结合，该导频符号发生器为接收机中的频率同步和相干检测提供参考幅度和相位并为信道估计提供已知(导频)数据。块组合体100将来自复用器108的串行数据流转换为多个并行的数据速率下降的流，对这些数据流进行IFFT以提供OFDM符号，然后将这一OFDM符号的多个副载波转换为单个串行数据流。然后，这一串行(数字)数据流被数/模转换器112转换成模拟时域信号，被上变频器114上变频，再经滤波和放大后(未示出)，从天线116输出，该天线可以包括全向天线、扇形天线或波束成形的阵列天线。

具体地说，一系列调制数据符号(比如QAM符号)被排列成一个向量，可选择地填充一些0，以引入重复取样技术。然后，将这一(列)向量乘以离散傅氏逆变换(IDFT)矩阵，以提供一个含有一组值的输出(列)向量，这些值当一次一个地通过数/模转换器时将确定一个波形，该波形有效地含有调制符号所调制的一组正交载波，这被称作OFDM符号。实际上(尽管图2中没有明确示出)，在时域中，例如通过将IDFT输出的最后一些抽样复制到OFDM的起点来增加循环延长部分(比如循环前缀)。这一循环前缀延长了OFDM符号(该符号可以在任一端被延长)，以提供一个保护时间，该保护时间可以有效地消除小于这一保护时间的多径延时所造成的符号间干扰。(解码时，直到循环前缀保护时间过后FFT积分时间才开始)。此外，还可以运用窗口技术(在时域中)以减小带外副载波的功率。

接收机150的天线152通过“信道”118接收来自发射机100的天线116的信号。通常，该信号以通过多个不同的信道或路径传播的多个多径分量(具有多个不同的幅度和相位)到达天线152。这些多径分量在接收机处相结合并相互干扰，从而提供一个通常具有多个深度零值(很象梳子)的总信道特性，该特性一般随时间变化(尤其在发射机或接收机在移动的情况下)。这将在稍后进行详细讨论。

在使用发射分集的情况下，即在使用一个以上发射天线的情况下，例如在MIMO(多输入多输出)OFDM通信系统中，在由多个发射天线提供“输入”(到矩阵信道)和由多个接收天线提供“输出”(来自矩阵信道)的情况下，会出现一个特殊问题。在这种通信系统中，不同发射天线发出的信号可能相互干扰，从而造成解码困难。

接收机150的天线152连接到下变频器154，再连接到模/数转换器156。然后，块158完成串/并转换、FFT和并/串再转换，从而将输出提供给多路分解器160，多路分解器从数据符号中分离出导频符号信号162。数据符号再被基带逆变换单元164解调和逆变换后，提供检测数据输出166。一般说来，接收机150是发射机100的镜像。发射机和接收机可以相结合，以构成一个OFDM收发信机。

OFDM技术可以使用于多种应用中，并且可以用于例如军事通信系统和高清晰度TV以及Hiperlan/2(www.etsi.org/technicalactiv/hiperlan2.htm，和DTS/BRAN-0023003 V 0.k)。

由于实际上需要使FFT窗口依次与各个OFDM符号同步，因此图2中的接收机可以作些简化，以免引入非正交性以及由此产生的ISI/ICI(符号间干扰/载波间干扰)。这可以通过以下方式来实现：可以使OFDM符号与保护时段中该符号的循环延长部分自相关，尤其对于分组数据传输，一般最好使用接收机能够精确识别和查出(例如采用匹配滤波器)的已知OFDM符号。

图3和4分别示出了常规HIPERLAN 2移动终端(MT)OFDM接收机的接收机前端200和接收机信号处理块250。接收机250示出了模/数据转换电路252，同步、信道估计和控制电路254，以及拆包、去交错和纠错电路256的一些细节。

前端200包括接收天线202，该天线连接到输入放大器204和混频器206，该混频器有一个来自IF振荡器208的第二输入，用以将RF信号变混频为IF。然后，IF信号通过带通滤波器210被提供给自动的自动增益控制(AGC)放大器212，AGC级由来自控制电路254的路线226所控制，以优化后来的信号量化。AGC 212的输出为两个混频器214、216提供一个输入，这两个混频器还输入有来自振荡器220和分离器218的正交信号，以产生正交I和Q信号222、224。然后，这些I和Q信号被模/数电路252所重复取样、滤波和抽选。信号的重复取样有助于数字滤波，此后信号速率被降到所希望的抽样率。

在图2和4中，FFT和IFFT运算通过例如利用一个或多个数字信号处理器(DSP)和/或一个或多个ASIC或FPGA，可以至少部分地用软件(如快闪RAM 262所示)来实现。在软件无线电中，信号被数字化的确切位置一般取决于成本/复杂性/功耗的折衷方案，还取决于适当高速模/数转换器和处理器的实用性。

可以用例如前置数据或一个或多个导频信号中的已知符号来进行信道估计，以补偿传输信道的影响。

图5示出了表示一种信道估计过程270的基本概念的框图。稍后所述的本发明的实施方式并不局限于结合这种技术来使用，而还可以与其他常规信道估计技术(比如从一组所有可能的接收序列中选择最有可能的接收序列的最大似然序列估计(MLSE))一起使用。这一过程的目的在于修改自适应数字滤波器(在图5中标记为“信道估计”278)的系数，使得该滤波器的性能尽可能与所模拟的传输信道274的性能相符。

已知的训练信号272既加到所模拟的传输信道274又加到提供信道估计的自适应滤波器278。训练信号的接收形式与信道274的输出276相符，并且反映了信道204的脉冲响应。信道估计自适应滤波器278的输出280包括信道的估计响应，并且在减法器282中将实际响应减去这一估计响应以产生一个误差信号284，这一误差信号被反馈到自适应信道估计滤波器278以根据自适应算法更新滤波器的系数。

可以使用许多种合适的常规算法中的任意一种算法，比如，递归最小平方(RLS)或最小均方(LMS)算法或其变形算法。这些算法对熟练技术人员而言是众所周知的，但为了完整起见还是给出了LMS算法的概述；此外，还可以参见：Lee and Messerschmitt，“DigitalCommunication”，Kluwer Academic Publishers，1994。

考虑到输入u(n)，其中n表示缓冲到输入向量u(n)中的输入抽样的编号或步长，所希望的滤波器响应d(n)，和估计的滤波器分支加权的向量w(n)。滤波器的输出由下式给出：

y(n)＝w^H(n)u(n)

其中，w^H表示w的厄密共轭。然后，根据LMS算法，由下式给出改进的加权估计：

w(n+1)＝w(n)+μu(n)[d*(n)-y*(n)]

其中，*表示复共轭，而μ是该算法的自适应步长。该算法的收敛性可利用均方误差来确定，即：

|d(n)-y(n)|²

随着n趋向于无穷大，该均方误差趋向于常数值或0。图5中，训练信号272相应于u(n)，接收信号276相应于d(n)，信道估计自适应滤波器278的输出280相应于y(n)。

在图4的接收机250中，利用已知的前置符号(称为“C符号”)来确定信道估计。接收机与接收信号同步，而转换器258用来将接收到的C符号转送到信道估计器260。该估计器估计出信道对已知C符号的影响(副载波中符号的幅度变化和相移)，这样，通过乘以信道响应的倒数(或复共轭)就可以补偿信道的影响。或者，可以利用一个或多个导频信号(它也包括已知符号)来确定信道估计。此外，可以确定将接收导频转换成所希望的符号所需的相位旋转和幅度变化，并将其施加到其他接收符号。在一个以上的频率点可使用一个以上的导频的情况下，通过利用不同的频率导频信号内插/外插到其他频率，可以获得改进的信道补偿估计。

图6示出了频域和时域中表示HIPERLAN 2的前置序列302、导频信号304和数据信号306的相对位置的图解，图中有48个副载波和4个导频(和1个不用的中心载波信道308)。从图6中可以看到，前4个OFDM符号包括前置数据，而导频信号304继续载送其前置符号。然而，在其余(数据承载)的副载波上，从5向前的OFDM符号载送数据。在其他OFDM方案中，可以绘制出类似的图形，尽管前置和导频位置可能不同(例如，导频未必需要包括连续的信号)。

熟练人员可以理解，通常在无线LAN分组数据通信系统中，分组长度足够短，以假定在分组期间基本上不变的信道。为此，前置导频数据302可以用于训练符号，以获得在下一分组之前可以假定基本上是不变的信道估计。4个连续导频副载波可以用于频率同步。然而，在其他类型的OFDM通信系统(比如数字音频或视频广播)中，可能需要其他信道估计技术。例如，可以按时间间隔(即每隔几个OFDM符号)和频率间隔(即按副载波的子集)和二维内插法插入用于信道估计的已知导频值，用以获得整个时间和频率间隔的(即所有副载波的和连续OFDM符号的)信道估计。这些内插技术在技术上很好实现。

到最近为止，为了减轻所认识到的有害的多径传播效应(在室内无线LAN环境下尤其普遍)，投入了很大的精力来设计系统。然而，人们已经认识到(例如参见：G.J.Foschini and M.J.Gans，“On limitsof wireless communications in a fading environment when usingmultiple antennas”，Wireless Personal Communication，vol.6，no.3，pp.311-335，1998)，通过在发射机和接收机中利用多天线结构，即所谓多输入多输出(MIMO)结构，可能会大大增加信道容量。此外还注意到，在基于OFDM的系统中使用了时空编码技术(空间域中具有冗余的网格编码调制的法则)。这可以参见：Y Li，N.Seshadri &S.Ariyavisitakul，“Channel Estimation for OFDM Systems withTransmitter Diversity in Mobile Wireless Channels”，IEEE JSAC，Vol.17，No.3，1999。Li等人特别关心信道状态或参数信息(CSI)的估计，这通常通过诸如Hiperlan/2和IEEE802.11a的训练序列来获取。

图7示出了与Li等人所讨论情况类似的时空编码的MIMO-OFDM通信系统400。执行时空编码操作的编码器404对传输时刻(或OFDM符号或帧)n的输入数据块402 b[n，k](k标记该块的元素)进行处理。该输入数据可以是已经例如经块编码器所前向纠错的。时空(ST)编码器404提供多个输出信号块t_i[n，k](Li等人考虑了双发射天线情况，i＝1，2)，用于驱动多个IFFT(快速傅氏逆变换)块406，IFFT块又驱动相应的rf级408和发射天线410。IFFT块406在时域中将循环前缀加到发射的OFDM符号中。此外，还插入用于信道估计和频率同步及相位跟踪的多个导频信号(图7中未示出)。

在相应的接收机中，多个接收天线412将输入提供给rf前端414，rf前端又驱动各自的FFT(快速傅氏变换)块416，每个FFT块都向时空解码器418提供一个输入R_x[n，k]。CSI(信道参数估计器)块420根据FFT块416的输出和根据ST编码器421所提供的t_i[n，k]的估计来确定信道信息，并将这一信息提供给解码器418。解码器418提供一个输出422，该输出包括发射机的输入402上的数据序列的估计。

图7的配置有效地提供了一组并行OFDM发射机，每个发射机都发射从编码器404所产生的码字中得到的数据的编码序列。一般说来，图7的编码器404和IFFT块406接受一串长度为l的调制符号(这可以施加给单个OFDM发射机)，并产生一组N_T个OFDM符号(其中N_T是发射天线个数)，每个符号具有相同的长度l。

熟练人员可以理解，尽管诸如图7的发射机和接收机(以及后面所讨论的本发明的实施方式)的OFDM系统为方便起见一般用框图形式来描绘，然而，实际上，这些发射机和接收机的单元除rf块408和414之外都有可能例如在数字信号处理器上用软件来实现，或者可以由设计工程师用软件例如用诸如VHDL的硬件描述语言来规定，然后，由硬件描述语言编译器确定精确的硬件实现方式。

图9的例子只是用来提供有助于理解后面所述的本发明的一些内容，并且，应当理解，本发明并不局限于采用任何特定类型的编码技术(比如ST编码技术)的OFDM发射机。因此，后面所要描述的本发明的实施方式可以与任何MIMO-OFDM系统一起使用而并不局限于时空编码MIMO-OFDM。

如前面所述，通常通过发射已知符号来完成OFDM中的信道估计。由于OFDM可以看作是一组并行的统一信道，因此，将每一副载波上的接收信号除以所发送的导频符号可以得到该信道。一般说来，这些符号的实际值(其功率除外)是不相关的。

正如下面参照图9所详述，可以按以下方式来完成OFDM系统中的信道参数估计：将接收数据变换到时域，根据需要对数据进行窗口控制，然后有效地使其与训练数据相关。在具有M个发射天线和信道长度为L的MIMO OFDM系统中，需要估计LM个参数，但必须避免从不同发射天线所发出的训练信号之间的干扰。

多天线OFDM系统中用于信道估计的技术可以参见：Tai-LaiTung，Kung Yao，R.E.Hudson，“Channel estimation and adaptivepower allocation for performance and capacity improvement ofmultiple-antenna OFDM systems”，SPAWC’01(Taoyuan，Taiwan)，pp 82-85，Mar 2001。

考虑长度为K的训练序列(在Tung等人的论文中，K等于副载波个数)和脉冲响应长度或“跨度”为L个抽样周期T_s的信道(其中，T_s为系统的抽样间隔而1/T_s为OFDM系统的整个信道带宽)。如果用时间表示，信道跨度为(L-I)T_s而OFDM帧长度T_s＝(K+v)T_s，其中v为循环前缀符号个数。为了避免ISI，通常v≥L-1，不过为了后面所述的本发明的实施方式，在信道估计之前，将不会知道信道的长度，因此L可以假定等于循环前缀的长度。在接收机中，将信道模拟成具有L个分支并且抽样间隔为T_s的FIR(有限脉冲响应)滤波器。

MIMO系统的从发射天线(比方说p)到接收天线(比方说q)的时域信道脉冲响应按OFDM符号可以表示为h[n]，或者更简单地表示为h，其中h＝(h₀......h_L-1)^T，一个大小为L×1的向量。相应的频率响应H(大小为K×1)由H＝Fh给出，其中F是一个由L个点的序列产生K个点的DFT序列的K×L离散傅氏变换(DFT)矩阵。接收天线处的接收信号是各个发射天线发出的信号(每个信号都乘以从各自的发射天线到接收天线的信道响应)的和。向量H位于L维子空间，通过投入到该子空间中，H的估计中的噪声可以被减少到原来的K/L倍(因为白噪声在每维中都具有相同的功率)。

Tung等人(如上)得出了MIMO OFDM系统中的训练序列可用于确定具有基本上最小的MSE(均方误差)的信道估计(针对所有发射-接收天线信道)的条件。所得到的结果是，该条件是正交性条件，也就是说，发射天线发出的训练序列基本上相互正交，如以下公式(1)所定义。这还确保了可以减轻不同的发射天线发出的训练序列之间的干扰。

F^{H} X^{(m) H} X^{(n)} F = \{\begin{matrix} 0_{L} \\ {cI}_{L} \end{matrix}

公式1

在公式(1)中，O_L是大小为L×L的全0矩阵，I_L是大小为L×L的单位矩阵，c是任意标量常数，而m和n都介于1和M之间，其中M是发射天线个数。上标^H表示厄密共轭运算。矩阵X^(m)是对角矩阵(即除了对角元素之外均为0的矩阵)，对角元素包括天线m的训练序列，即X^(m)＝diag{X^m ₁，...X^m _k，...X^m _k}，其中X^m _k是长度为K的训练序列的第K个元素(虽然在Tung等人的论文中k更明确地标记OFDM副载波)。应当理解，公式(1)是这样一个条件，即来自天线m和n(m＝n除外)的训练序列是正交的(即傅氏变换之前的训练序列的条件，这是因为在OFDM系统中副载波在任何情况下都是正交的)。一种用于MIMO系统的矩阵信道(即用于多发射天线)的最小平方信道估计方法如Tung等人的论文中所述(参见例如公式(7))，在此作为参考。

由于为了确定各个发射天线与各个接收天线之间的矩阵信道的完整的一组信道估计，将有LM个参数要估计，因此，训练序列(每个)的长度都必定是LM，即K≥LM。然而，Tung等人得出的序列(公式(15))要求K≥2^M-1L，以得到信道估计的最小MSE。因此，所要求的序列长度(即其中每个副载波都载送训练序列元素的副载波个数)随发射天线个数指数增长。这在具有两个以上发射天线的MIMOOFDM系统中是一个潜在的严重缺陷，因此要设计4和8个发射天线。

发明内容

因此，根据本发明的第一方面，提供了一种由使用多个发射天线的OFDM发射机发出的OFDM信号，该OFDM信号通过在来自每个所述天线的信号中纳入正交训练序列数据，适应于针对与所述发射天线相关的信道进行信道估计，所述训练序列数据从每个所述发射天线的长度为K的基本上正交的训练序列中得到，构成所述正交训练序列，使得确定与每个所述发射天线相关的至少一个信道的信道估计所需要的最小所需序列长度K与所述发射天线的个数线性相关。

正交训练序列的例子稍后将结合用于构成很多这种序列的技术来描述。这些正交的序列满足公式(1)中所规定的条件，该条件使得训练序列能够为从每个发射天线到OFDM接收机的一个或多个接收天线的信道提供基本上最小的均方误差信道估计。

熟练人员可以理解，每个训练序列都能够提供至少一个信道估计，和可能一个以上的信道估计(其中一个以上的多径分量与信道有关)。

这些实际上含有数字数据流的训练序列在数学上不必严格正交，只要它们基本上相互正交。

训练序列数据基于这些训练序列，但例如也可以从这些序列的扰频形式中得到。通过对训练序列进行傅氏逆变换(IFFT)然后增加一个循环延长部分(比如循环前缀)，训练序列数据可以作为一个或多个OFDM符号包含在OFDM信号中。因此，训练序列数据可以有效地并入到每个发射天线所发出的OFDM符号中。

由于训练序列具有随发射天线个数线性增长的长度，因此，MIMO OFDM通信系统中训练序列的开销将大大减小，实际上允许更短的训练序列等同，或者等同于很多的发射天线。在一些实施方式中，序列长度等于发射天线个数与近似信道长度或跨度的乘积，这是最小的所需序列长度。

正交训练序列可以根据值为X^m _k＝exp(j2πkmL/K)的序列来构成，其中k标记序列中的值，m标记发射天线，而L是正整数。标记号k可以从1到K或从0到K-1，同样，m可以从1到M或从0到M-1。整数L最好是信道长度的估计并可以等于循环延长部分(比如OFDM信号的循环前缀)的长度。最好对这些序列进行扰频，以提供基本上为1的峰值-平均功率比，从而降低对发射机功率放大器的要求。正如后面所述，可能存在无穷多个这种扰频序列。

并入到OFDM信号中的训练序列数据所基于的训练序列可以具有按时间和/或频率空间分布的值。也就是说，k可以标记OFDM信号的副载波和/或OFDM符号。因此，K可以遍及OFDM信号的所有副载波，使得，OFDM训练符号可以将整个序列的值(例如每个值)的数据并入到由该训练OFDM符号的副载波之一所载送的训练序列中。此外，训练序列值可以例如置于交替的副载波上或以其他某种形式来置放，或者训练序列值在时间上可以跨越两个或两个以上的OFDM训练符号。然而，在一种简化情况下，K可以等于副载波的总个数，且来自一个训练序列值的数据置于每个副载波上。训练序列值、或扰频的训练序列值、或从这些序列或扰频序列中得到的数据可以保存在一个查询表中，从而不必实时计算这些值或数据。

根据相关的一个方面，本发明还提供了一种OFDM信号，该信号含有用于多个发射天线的信道估计的训练序列数据，该训练序列数据基于由exp(j2πkmL/K)的值所确定的长度为K的训练序列，其中k标记序列中的值，m标记发射天线，而L是正整数。

本发明还提供了一种用来发射上述OFDM信号的OFDM发射机和一种承载上述训练序列数据的数据载体(如下面所述)。

本发明还提供了一种具有多个发射天线的OFDM发射机，包括：多个RF级，用于驱动发射天线，以从每个所述发射天线发射基于训练序列的训练序列数据；用于驱动RF级的多个模拟-数字转换器；用于将输入数据提供到模拟-数字转换器的数字信号处理器；用于存储用来控制数字信号处理器提供OFDM功能的处理器控制代码以及训练序列数据的存储器，所述天线的所述训练序列数据基于的所述训练序列被配置为：

i)这些训练序列基本上相互正交；

ii)这些训练序列允许接收机确定与每个发射天线相关的信道的信道估计；和

iii)满足(ii)所需的每个训练序列的最小长度基本上与发射天线的个数线性相关。

OFDM发射机最好从每个发射天线发出基于值为X^m _k＝exp(j2πkmL/K)的训练序列的训练序列数据，其中k标记长度为K的序列中的值，m标记发射天线，而L是正整数。信道估计可以是最小平方估计。

同样，本发明还提供了一种具有多个发射天线的OFDM发射机，包括：多个RF级，用于驱动发射天线，以从每个发射天线发出基于具有值：

X^m _k＝exp(j2πkmL/K)的训练序列的训练序列数据，其中k标记长度为K的序列中的值，m标记发射天线，而L是正整数；用于驱动RF级的多个模拟-数字转换器；用于将输入数据提供到模拟-数字转换器的数字信号处理器；用于存储用来控制数字信号处理器提供OFDM功能的处理器控制代码以及训练序列数据的存储器。

本发明还提供了一种被配置为从多个发射天线发出OFDM信号的OFDM发射机，该OFDM发射机包括：数据存储器，用于存储多个天线中每个天线的训练序列数据；指令存储器，用于存储处理器可实施的指令；和处理器，它与数据存储器连接并与指令存储器连接，以根据指令读取和处理训练序列数据，这些指令包括用于控制处理器执行下述操作的指令：读取每个天线的训练序列数据；对每个天线的训练序列数据进行傅氏逆变换；为傅氏变换的数据提供一个循环延长以产生每个天线的输出数据；和将输出数据提供给至少一个数/模转换器以便传输；并且，其中天线的训练序列数据包括从值序列：

X^m _k＝exp(j2πkmL/K)中得到的数据，其中m标记天线，k标记序列中的值，L是正整数，而其中该序列的长度为K。

根据相关的一个方面，本发明提供了一种为来自具有多个发射天线的OFDM发射机的OFDM信号提供训练序列数据，以便确定每个发射天线的信道估计的方法，该方法包括：将每个发射天线的训练序列数据插入到OFDM信号中，该训练序列数据从每个天线的长度为K的正交训练序列中得到，构成该正交训练序列，使得确定与每个发射天线相关的至少一个信道的信道估计所需要的最小所需序列长度K与发射天线的个数线性相关。

实现上述OFDM发射机和方法的上述训练序列数据和/或处理器控制码可以由诸如磁盘、CD-或DVD-ROM的数据载体来提供，由诸如只读存储器(固件)的程序存储器来提供，或者由诸如光或电信号载体的数据载体来提供。对于许多应用，上述发射机的实施方式以及用来实现根据上述方式方法的功能的发射机可以在DSP(数字信号处理器)、ASIC(专用集成电路)或FPGA(现场可编程门阵列)上实现。因此，实现本发明的实施方式的代码(和数据)可以包括常规程序代码或微码或者例如用于装配或控制ASIC或FPGA的代码。同样，这种代码可以包括硬件描述语言(比如Verilog(商标)或VHDL(超高速集成电路硬件描述语言))的代码。正如熟练技术人员所知，这种代码和/或数据可以分配到多个相互通信的连接组件中。

附图说明

下面，将只参照附图来进一步举例描述本发明的这些方面以及其他方面，其中：

图1和2分别示出了OFDM信号谱的副载波和常规OFDM发射机和接收机；

图3-5分别示出了OFDM接收机前端、OFDM接收机信号处理器和信道估计过程的概念性说明；

图6示出了表示前置和导频信号位置的Hiperlan 2的OFDM信号的时域和频域图解；

图7示出了已知的时空编码的MIMO OFDM通信系统；

图8示出了体现本发明的一些方面的MIMO OFDM通信系统；

图9示出了MIMO OFDM接收机的信道参数估计器的框图；

图10示出了根据本发明的一种实施方式的MIMO OFDM发射机的框图；

图11示出了在发射天线个数不同的情况下比较本发明的实施方式与现有技术的性能的均方误差对信噪比的曲线图。

图12示出了在使用比图11中所用更长的训练序列的发射天线个数不同的情况下比较本发明的实施方式与现有技术的均方误差对信噪比的曲线图；和

图13示出了在训练序列长度不同的情况下比较本发明的实施方式与现有技术的性能的均方误差对信噪比的曲线图。

具体实施方式

再参照前面的公式1，已经知道，下列公式2所给出的训练序列可以满足这一公式：

x_{k, k}^{(m)} = \exp (j 2 πkmL / K), 0 \leq k \leq K - 1,0 \leq m \leq M - 1

公式2

公式2中，m和k可以分别从0到M-1和从0到K-1，等效地，可以分别从1到M和从1到K。标记号m标记发射天线，而要从该天线发出的训练序列中的值用标记号k来标记，因此，发射天线所发出的训练序列的长度为K。标记号k可以标记副载波，因此，例如每个值X_k以不同的副载波来发送(在这种情况下，K最好是副载波的总数)，或者训练序列值可以按其他某种方式来分配，例如，k标记交替的副载波，而训练序列X_k分配到两个OFDM符号上，一半在一个符号上另一半在下一个符号上。熟练技术人员可以理解，顺着这些思路，可以有很多变化。还可以理解，实际上训练序列的长度由K来定义。

在为每个副载波分配一个训练序列值X_k的情况下，OFDM发射机的天线发出的OFDM训练符号可以这样来构成：对训练序列的K个抽样或值进行傅氏逆变换，然后加上一个循环前缀(可以理解，用数/模转换器对模拟波形进行转换)。熟练技术人员可以理解，可以对训练序列进行重复取样，例如，将傅氏逆变换矩阵从K×K矩阵变成K×2K矩阵以提供一个长度为2K的输出数据序列。

公式2中，L是一个正整数，它被选为近似于以抽样周期计数的信道长度。然而，由于信道的长度在其估计之前一般是不知道的，因此，L可以假定大于等于循环前缀长度(因为通常该循环前缀被选为比信道长)。

公式2所定义的训练序列是正交的并满足最优性条件(即最小MSE)(假定K≥ML)。因此，所要求的序列长度只随发射天线个数线性增长，从而克服了使用两个以上发射天线时现有技术的潜在的严重局限性。尽管公式1的条件可以从Tung等人的论文中得知，然而，以前并不知道从公式2所定义的序列中得到的训练序列满足这一条件。

在使用2公式所定义的序列时可能遇到的难题是：公式2所定义的K个值的序列的傅氏逆变换在时域中包括了一系列的脉冲函数。这种尖峰信号要求数/模转换器(DAC)要有很大的动态范围并且具有不合乎需要的峰值-平均功率比(PAPR)。一般说来，PAPR越小，对DAC要求越低进而OFDM发射机越有效。在进行傅氏逆变换之前通过在频域中对训练序列进行扰频可以解决这一难题。

扰频操作如公式3所定义，其中：扰频序列为c_k，|c_k|＝1，_k，其中k标记扰频序列中的值。

{\tilde{X}}_{k, k}^{(m)} = c_{k} X_{k, k}^{(m)}

公式3

如果对所有的k其模值为1，那么可能存在无穷多个扰频序列(并且所有c_k＝1将再现原序列)。通过适当地选择扰频码序列，可以保持峰值-平均功率比小，这样可以减轻通信系统中的非线性影响，从而改进信道估计。

合适的扰频序列可以参见：Leopold Bomer和Markus Antweiler，“Perfect N-phase sequences and arrays”，IEEE JSAC，vol 10，no 4，pp 782-789，May 1992，该论文在此作为参考。Bomer和Antweiler描述了所谓“理想”序列和阵列，它们具有周期性的自相关功能并且它们的异相值为0。时间离散的N相序列和阵列具有幅度为1而相位值不同((2π/N)n，0≤n＜N)之一的复元素。Bomer和Antweiler描述了一些理想N相序列和阵列的构造方法，并且，例如，他们的论文中所述的Chu序列可以用来实现基本上为1的峰值-平均功率比。

大小为S_x的Chu序列的构造可以参见：D.C.Chu，“Polyphasecodes with good periodic correlation properties”，IEEE Trans.Inform.Theory，vol.IT-25，pp.720-724，1979。Chu序列利用如下式子来构造：

s(x)＝exp{j(2π/N)n·x²} 如果S_x是偶数

s(x)＝exp{j(2π/N)n·x(x+1)} 如果S_x是奇数

0≤x≤S_x-1

其中，n与S_x互质。Chu序列的字母N由如下式子给出：

N＝2S_x 如果S_x是偶数

N＝S_x 如果S_x是奇数

随着n的变动，这一构造产生Φ(S_x)不同的理想N相序列，其中Φ(·)表示欧拉Φ函数。

下面，将用一个简单的例子来说明从公式2得到的训练序列的构造和使用。

为了便于举例说明，考虑一个M＝2个发射天线、K＝4个副载波和信道长度为L＝2的小OFDM系统。于是，

X_{k, k}^{(m)} = \exp (j 2 πkmL / K) = \exp (j 2 πkm / 2) = {(- 1)}^{km}

等于

{toX}_{k, k}^{(O)} = {1,1,1,1}

和

X_{k, k}^{(1)} = {1, - 1,1 - 1} .

4×2的FFT矩阵为

F_{k 1} = \frac{1}{\sqrt{K}} \exp (- j 2 πk 1 / K) = \frac{1}{\sqrt{4}} \exp (- j 2 πk 1 / 4) = \frac{1}{2} {(- j)}^{k 1},

因此

F = \frac{1}{2} (\begin{matrix} 1 & 1 \\ 1 & - j \\ 1 & - j \\ 1 & j \end{matrix}) .

我们可以看到这些序列是正交的；应用公式(1)：

F^{H} X^{(0) H} X^{(0)} F = \frac{1}{2} {(\begin{matrix} 1 & 1 \\ 1 & - j \\ 1 & - j \\ 1 & j \end{matrix})}^{H} (\begin{matrix} 1 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 1 \end{matrix}) (\begin{matrix} 1 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 1 \end{matrix}) \frac{1}{2} (\begin{matrix} 1 & 1 \\ 1 & - j \\ 1 & - j \\ 1 & j \end{matrix}) = (\begin{matrix} 1 & 0 \\ 0 & 1 \end{matrix}),

F^{H} X^{(0) H} X^{(1)} F = \frac{1}{2} {(\begin{matrix} 1 & 1 \\ 1 & - j \\ 1 & - j \\ 1 & j \end{matrix})}^{H} (\begin{matrix} 1 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 1 \end{matrix}) (\begin{matrix} 1 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & - 1 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & - 1 \end{matrix}) \frac{1}{2} (\begin{matrix} 1 & 1 \\ 1 & - j \\ 1 & - j \\ 1 & j \end{matrix}) = (\begin{matrix} 0 & 0 \\ 0 & 0 \end{matrix}),

F^{H} X^{(1) H} X^{(0)} F = \frac{1}{2} {(\begin{matrix} 1 & 1 \\ 1 & - j \\ 1 & - j \\ 1 & j \end{matrix})}^{H} (\begin{matrix} 1 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & - 1 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & - 1 \end{matrix}) (\begin{matrix} 1 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 1 \end{matrix}) \frac{1}{2} (\begin{matrix} 1 & 1 \\ 1 & - j \\ 1 & - j \\ 1 & j \end{matrix}) = (\begin{matrix} 0 & 0 \\ 0 & 0 \end{matrix}),

F^{H} X^{(1) H} X^{(1)} F = \frac{1}{2} {(\begin{matrix} 1 & 1 \\ 1 & - j \\ 1 & - j \\ 1 & j \end{matrix})}^{H} (\begin{matrix} 1 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & - 1 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & - 1 \end{matrix}) (\begin{matrix} 1 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & - 1 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & - 1 \end{matrix}) \frac{1}{2} (\begin{matrix} 1 & 1 \\ 1 & - j \\ 1 & - j \\ 1 & j \end{matrix}) = (\begin{matrix} 1 & 0 \\ 0 & 1 \end{matrix}),

这些训练序列在频率空间为

P_{k}^{(m)} = X_{k, k}^{(m)},

因此，发射信号(即在IFFT之后)为

p_{k}^{(m)} = Σ_{1 = 0}^{K - 1} p_{1}^{(m)} \frac{1}{\sqrt{K}} \exp (j 2 πk 1 / K),

于是得到

p_{k}^{(0)} = {2, 0,0,0}

和

p_{k}^{(1)} = {0,0,2,0} .

由于这些序列具有较差的峰值．平均功率比(即4)，因此最好对这些序列进行扰频。利用Chu序列

c_{k} = \exp (j 2 {πk}^{2} 3 / 8) = {1, \frac{- 1 + j}{\sqrt{2}}, - 1, \frac{- 1 + j}{\sqrt{2}}},

我们可以建立新的训练序列

{\tilde{X}}_{k, k}^{(m)} = c_{k} X_{k, k}^{(m)},

即

{\tilde{X}}_{k, k}^{(0)} = {1, \frac{- 1 + j}{\sqrt{2}}, - 1, \frac{- 1 + j}{\sqrt{2}}}

和

{\tilde{X}}_{k, k}^{(1)} = {1, \frac{1 - j}{\sqrt{2}}, - 1, \frac{1 - j}{\sqrt{2}}} .

我们利用公式(1)可以再次证实这些序列是正交的：

F^{H} X^{(0) H} X^{(0)} F = \frac{1}{2} {(\begin{matrix} 1 & 1 \\ 1 & - j \\ 1 & - j \\ 1 & j \end{matrix})}^{H} (\begin{matrix} 1 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & \frac{- 1 - j}{\sqrt{2}} & 0 & 0 \\ 0 & 0 & - 1 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & \frac{- 1 - j}{\sqrt{2}} \end{matrix}) (\begin{matrix} 1 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & \frac{- 1 + j}{\sqrt{2}} & 0 & 0 \\ 0 & 0 & - 1 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & \frac{- 1 + j}{\sqrt{2}} \end{matrix}) \frac{1}{2} (\begin{matrix} 1 & 1 \\ 1 & - j \\ 1 & - j \\ 1 & j \end{matrix}) = {(\begin{matrix} 1 & 0 \\ 0 & 1 \end{matrix})}^{,}

F^{H} X^{(0) H} X^{(1)} F = \frac{1}{2} (\begin{matrix} 1 & 1 \\ 1 & - j \\ 1 & - j \\ 1 & j \end{matrix}) (\begin{matrix} 1 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & \frac{- 1 - j}{\sqrt{2}} & 0 & 0 \\ 0 & 0 & - 1 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & \frac{- 1 - j}{\sqrt{2}} \end{matrix}) (\begin{matrix} 1 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & \frac{1 - j}{\sqrt{2}} & 0 & 0 \\ 0 & 0 & - 1 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & \frac{- j}{\sqrt{2}} \end{matrix}) \frac{1}{2} (\begin{matrix} 1 & 1 \\ 1 & - j \\ 1 & - j \\ 1 & j \end{matrix}) = {(\begin{matrix} 0 & 0 \\ 0 & 0 \end{matrix})}^{,}

F^{H} X^{(1) H} X^{(0)} F = \frac{1}{2} (\begin{matrix} 1 & 1 \\ 1 & - j \\ 1 & - j \\ 1 & j \end{matrix}) (\begin{matrix} 1 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & \frac{1 + j}{\sqrt{2}} & 0 & 0 \\ 0 & 0 & - 1 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & \frac{1 + j}{\sqrt{2}} \end{matrix}) (\begin{matrix} 1 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & \frac{1 + j}{\sqrt{2}} & 0 & 0 \\ 0 & 0 & - 1 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & \frac{1 + j}{\sqrt{2}} \end{matrix}) \frac{1}{2} (\begin{matrix} 1 & 1 \\ 1 & - j \\ 1 & - j \\ 1 & j \end{matrix}) = {(\begin{matrix} 0 & 0 \\ 0 & 0 \end{matrix})}^{,}

F^{H} X^{(1) H} X^{(1)} F = \frac{1}{2} {(\begin{matrix} 1 & 1 \\ 1 & - j \\ 1 & - j \\ 1 & j \end{matrix})}^{H} (\begin{matrix} 1 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & \frac{1 + j}{\sqrt{2}} & 0 & 0 \\ 0 & 0 & - 1 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & \frac{1 + j}{\sqrt{2}} \end{matrix}) (\begin{matrix} 1 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & \frac{1 - j}{\sqrt{2}} & 0 & 0 \\ 0 & 0 & - 1 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & \frac{1 - j}{\sqrt{2}} \end{matrix}) \frac{1}{2} (\begin{matrix} 1 & 1 \\ 1 & - j \\ 1 & - j \\ 1 & j \end{matrix}) = {(\begin{matrix} 1 & 0 \\ 0 & 1 \end{matrix})}^{,}

这些(扰频的)训练序列在频率空间为

{\tilde{P}}_{k}^{(m)} = {\tilde{X}}_{k, k}^{(m)},

因此，发射信号(在IFFT之后)为

{\tilde{p}}_{k}^{(m)} = Σ_{1 = 0}^{K - 1} {\tilde{P}}_{1}^{(m)} \frac{1}{\sqrt{K}} \exp (j 2 πk 1 / K),

于是得到

{\tilde{p}}_{k}^{(0)} = {\frac{- 1 + j}{\sqrt{2}}, 1, \frac{1 - j}{\sqrt{2}}, 1}

和

{\tilde{p}}_{k}^{(1)} = {\frac{1 - j}{\sqrt{2}}, 1, \frac{- 1 + j}{\sqrt{2}}, 1} .

可以看到，此时这些扰频序列的峰值-平均功率比为1。

下面参照图8，图中示出了适用于上述训练序列的OFDM通信系统500。因此，用户数据流502被输入到常规MIMO发射机处理器504，该处理器将多个输出提供给IFFT块510，各个IFFT块驱动一组发射天线512中各自的一个发射天线以发射一组OFDM符号。MIMO训练序列由块506提供，该序列可以按要求构成或者可以例如存储在查询表中。MIMO训练序列被提供给扰频块508，该扰频块根据公式3施加扰频序列，然后由MIMO处理器504将扰频训练序列作为OFDM符号插入到所要发送的数据流中。实际上，训练序列块和扰频块506、508可以包括临时或永久的数据存储器(比如，闪存RAM或EPROM)。尽管为简明起见示出了两个单独的块，然而，实际上扰频训练序列很可能被预先计算并保存在局部存储媒体中。

继续参照图8，多个接收天线514中的每个接收天线都接收来自每个发射天线512的信号，这些接收信号被传送到FFT块516，再经FFT块传送到常规MIMO OFDM接收机处理器518，该处理器提供输出数据流522。处理器518还接收来自MIMO信道估计块520的一组MIMO信道估计值。任何常规最小平方(LS)算法都可以用于MIMO信道估计，并且使用上述训练序列的本发明的实施方式无需对常规MIMO OFDM接收机作任何改变(尽管通常接收机需要知道所用的训练序列)。因此，基于标准自适应滤波器的信道估计技术可以用来估计各个发射天线的一个或多个信道(取决于接收天线个数)。

Li等人(如上)描述了一例最小平方信道估计技术(在时域中运用窗口技术)，这一技术的概况如图9中所示。为了进一步详细说明该算法，可以参见Li等人的论文(在此作为参考)。

具体地说，图9示出了信道参数估计器600，它具有接收信号和与前面参照图7所述类似的训练数据输入。因此，在图9中使用了以下命名法：

R_x[n，k] -接收信号；

t[n，k] -训练序列；

P[n] -接收信号与训练序列之间的相关矩阵；

Q[n] -训练序列之间的相关矩阵；

h[n，L] -时域中估计信道的矩阵；

H[n，K] -频域中估计信道的矩阵；

图9中，i标记发射天线，因此，乘法器602产生接收信号与各个(扰频)训练序列的乘积。针对各个发射天线的训练序列所完成这一操作的结果被传送到IFFT块606，该IFFT块为每一这些训练序列(与每个发射天线有关)都提供一个时域数据输出，该输出包括接收信号与各自训练序列之间的相关矩阵。从概念上讲，一组乘法器604(为简明起见只示出了其中一个乘法器)产生不同发射天线所发出的训练序列的一组乘积，然后这些乘积再被IFFT块608变换到时域以提供一组输出矩阵Q_ij。实际上，可以预先计算出Q_ij(或者更有效地用 Q^-1[n]，以免矩阵求逆)，因为训练块的发射数据是已知的。

IFFT块606、608的输出被提供给MIMO信道估计块610，该信道估计块根据最小平方(LS)算法计算出：

h[n，L]＝ Q^-1[n] P[n]

因此，信道估计块610的输出包括一组(时域)信道估计(对于每个接收天线，都有一个针对各个发射天线的信道估计)，然后，这些信道估计被提供给FFT块612、614组，为简明起见图9中只示出了其中两个块。这些FFT块将这些时域信道估计变换成频域估计，然后为每个接收天线提供(发射天线组的)一组估计。

正如前面所说明，为了使MSE最小，相关矩阵 Q[n]应是单位矩阵，并且这可以用由公式2得到的训练序列来实现。因此，本发明的实施方式无需对常规接收机作任何改变。

图10示出了一例可以使用根据本发明的实施方式的训练序列的OFDM发射机700。一般说来，大多数信号处理都是在数字域中完成，只有模拟信号的转换在最后的RF级中进行。

图10中，两个发射天线702a、b由各自的RF级704a、b来驱动，RF级通常包括上变频、功率放大器以及可选件窗口滤波器。RF级由各自的数/模转换器706a、b的I和Q输出来驱动，数/模转换器接收来自数字信号处理器(DSP)708的输入。传输的数字数据由输入端710提供给DSP 708。

DSP 708通常可以包括一个或多个处理器708a和工作存储器708b，并且具有数据、地址和控制总线712，将DSP连接到永久的程序和数据存储器714(比如，闪存RAM或ROM)。存储器714存储处理器控制码，用于控制DSP 708以提供OFDM功能，具体地说有IFFT代码714a、循环前缀附加代码714b、训练序列插入代码714c和块差错(比如Reed-Solomon)纠正和ST编码代码714d。存储器714还用这里的序列插入代码714c存储训练序列数据，通过将训练序列数据包含在天线702a、b发出的OFDM符号中以便由附加的OFDM接收机进行信道估计。如图所示，存储器714中所存储的某些或所有数据和/或代码可以由可移动存储媒体716或由某种类似的数据载体来提供。尽管图10中只示出了两个发射天线，然而，熟练技术人员可以理解，实际上可以使用多个发射天线(比如4个、6个或8个天线)。

图11、12、13示出了说明上述训练序列与常规训练序列(尤其是Tung等人和Li等人(如上)的论文中所示的那些训练序列)的最小平方算法的性能比较的图形。

图11示出了在具有两个和三个发射天线的系统的情况下y轴上的均方误差(MSE)对以dB为单位的接收信噪比(S/N)的曲线图。在图11的曲线图中，假定FFT长度为52，相应于现有全球WLANOFDM系统，比如Hiperlan/2(在欧洲)、IEEE 802.11a(在美国)和HiSWAN(在日本)。在这些标准中，FFT长度为64，但只有52个副载波可用于数据传输(包括用户数据和导频序列)，因此，为了公平比较，图11中已假定了FFT长度为52。假定多径信道具有与所定义的循环前缀(CP)的周期相同的跨度即15个抽样周期，以免符号间干扰(ISI)。

图11中，曲线802、804、806和808分别相应于具有如下常规训练序列的MIMO技术的应用：在两个发射天线情况下根据Tung和Li的LS算法的常规训练序列；在两个和三个发射天线情况下在没有扰频时根据以上公式2的训练序列；在两个和三个发射天线情况下在有随机扰频过程时根据以上公式2的训练序列；和在两个和三个发射天线情况下在有如Bomer和Antweiler(如上)所述的所谓“理想”扰频序列时根据以上公式2的训练序列。曲线800表示在三个发射天线情况下如Tung和Li所述的MIMO系统中的常规训练序列的性能。曲线802、804、806和808基本上一致，但曲线800表明有很大的残留均方误差，这说明常规技术(如Tung和Li的论文中所述)只能支持两个发射天线，而上述技术在这种情况下则能支持三个发射天线。

图12示出了在固定长度的训练序列(K＝128)以及4个、5个和8个发射天线的情况下y轴上的均方误差对x轴上的信噪比(以dB为单位)的第二个曲线图。曲线904、902和900分别表示具有4个、5个和8个发射天线的常规方案的性能，而曲线906表示同样有4个、5个和8个发射天线的根据以上公式2(在有或者没有扰频时)的训练序列的性能。可以看到，常规方案只能支持多达4个发射天线(2^4-1*16)，而所提出的方案可以支持多达8个发射天线(8*16)。

图13示出了在改变训练序列长度时所带来的y轴上的均方误差对x轴上的信噪比(以dB为单位)的效果。图13的曲线涉及一种具有8个发射天线和假定的信道长度为16的系统。曲线1000、1002、1004、1006和1008涉及序列长度分别为128、256、512、1024和2048情况下根据现有技术的训练方案。曲线1010、1012、1014、1016和1018涉及各自的训练序列长度为128、256、512、1024和2048情况下根据公式2得到的训练序列。可以看到，为了达到合理的性能(比如说，在10dB S/N情况下优于约10^-3的均方误差)，只需要长度为128的训练序列，而常规方案则需要长度为1024和2048的训练序列(这会带来很大的缺点)。

上述技术可用于具有多发射天线的OFDM通信系统，比如MIMO系统。这种技术既适用于终端又适用于基站或接入点，而且并不局限使用OFDM通信的任何现有标准。如果采用常规的使用最小平方信道估计(它简单并且可提供良好的性能)的技术，那么所要求的训练序列长度为K≥2^M-1L并且随发射天线个数指数增长，而如果采用上述技术，那么所要求的序列长度为K≥ML并且与发射天线个数成线性比例。上述技术还可以提供约为1的峰值-平均功率比，这使得可以使用较低规格的OFDM发射机功率放大器。

毫无疑问，对熟练技术人员而言，还可以有其他许多有效的可选方法。应当理解，本发明并不局限于所述实施方式，对熟练技术人员而言，显然在不背离附属权利要求书的精神和范围的前提下还包括一些修改方式。

Claims

1.一种具有多个发射天线的OFDM发射机，包括：

多个RF级，用于驱动发射天线，以从每个所述发射天线发射基于训练序列的训练序列数据；

用于驱动RF级的多个数字-模拟转换器；

用于将输入数据提供到数字-模拟转换器的数字信号处理器；

用于存储用来控制数字信号处理器以提供OFDM功能的处理器控制代码以及训练序列数据的存储器，

所述天线的所述训练序列数据基于的所述训练序列被如此配置：

i)所述训练序列基本上相互正交；

ii)所述训练序列允许接收机确定与每个所述发射天线相关的信道的信道估计；和

iii)满足(ii)所需的每个所述训练序列的最小长度与发射天线的个数线性相关。

2.一种具有多个发射天线的OFDM发射机，包括：

多个RF级，用于驱动发射天线，以从每个所述发射天线发出基于具有值：

X^m _k＝exp(j2πkmL/K)的训练序列的训练序列数据，其中k标记长度为K的序列中的值，m标记所述发射天线，而L是近似信道长度的正整数；

用于驱动RF级的多个数字-模拟转换器；

用于将输入数据提供到数字-模拟转换器的数字信号处理器；

用于存储用来控制数字信号处理器以提供OFDM功能的处理器控制代码以及训练序列数据的存储器。

3.如权利要求1或2所述的OFDM发射机，其中所述训练序列数据基于所述训练序列的扰频形式。

4.如权利要求3所述的OFDM发射机，其中选择所述训练序列的扰频形式，以提供约为1的峰值-平均发射功率比。

5.如权利要求1或2所述的OFDM发射机，被配置为发射具有K个副载波的OFDM信号。

6.一种被配置为从多个发射天线发出OFDM信号的OFDM发射机，该OFDM发射机包括：

数据存储器，用于存储所述多个天线中每个天线的训练序列数据；

指令存储器，用于存储处理器可实施的指令；和

处理器，它与所述数据存储器连接并与所述指令存储器连接，以根据所述指令读取和处理所述训练序列数据，所述指令包括用于控制处理器执行下述操作的指令：

读取每个天线的所述训练序列数据；

对每个天线的所述训练序列数据进行傅氏逆变换；

为所述傅氏逆变换的数据提供一个循环延长以产生每个天线的输出数据；和

将所述输出数据提供给至少一个数/模转换器以便传输；并且，

其中所述天线的所述训练序列数据包括从值序列：

X^m _k＝exp(j2πkmL/K)得到的数据，其中m标记所述天线，k标记所述训练序列中的值，L是近似信道长度的正整数，而其中该训练序列的长度为K。

7.如权利要求6所述的OFDM发射机，其中所述训练序列数据基于扰频值序列c_kX^m _k，其中c_k代表k所标记的扰频序列中的值。

8.一种方法，用于为来自具有多个发射天线的OFDM发射机的OFDM信号提供训练序列数据，以便确定每个所述发射天线的信道估计，该方法包括：

将每个所述发射天线的训练序列数据插入到所述OFDM信号中，所述训练序列数据从每个所述天线的长度为K的正交训练序列中得到，构成所述正交训练序列，使得确定与每个所述发射天线相关的至少一个信道的信道估计所需要的最小所需序列长度K与所述发射天线的个数线性相关。

9.如权利要求8所述的方法，还包括：从训练序列数据存储器中检索所述训练序列数据。

10.如权利要求8或9所述的方法，其中所述正交训练序列基于长度为K的值序列：

X^m _k＝exp(j2πkmL/K)

其中，k标记所述训练序列中的值，m标记发射天线，而L是近似信道长度的正整数。

11.如权利要求10所述的方法，其中所述正交训练序列基于所述值序列X^m _k的扰频形式。

12.如权利要求11所述的方法，含有所述训练序列数据的所述OFDM信号部分具有基本上为1的峰值-平均功率比。