CN100420313C - 基于联合检测联合发送技术的联合优化信号处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于联合检测联合发送技术的联合优化信号处理方法，包括步骤：在上行链路中，移动台采用复扩频序列C对用户数据进行扩频，在基站接收端收到用户信号后，用该扩频序列C的共轭序列C^*对用户信号进行解扩；在下行链路中，基站端发送给用户的信号由扩频序列C的共轭C^*进行扩频，移动台接收时用该扩频序列C对接收信号进行解扩。根据本发明的方法，可以直接利用上行联合检测的计算结果生成下行链路连发送信号，联合优化后的下行链路联合发送基本上不增加原联合检测系统的复杂度。

Description

基于联合检测联合发送技术的联合优化信号处理方法

技术领域

本发明涉及无线通信系统的信号处理技术，尤其涉及在数字移动通信系统中采用联合检测(joint detection，简写为JD)联合发送(joint transmission，简写为JT)技术相结合的联合优化信号处理方法。

背景技术

2000年5月德国Kaiserslautern大学的P.W.Baier教授等人提出了联合发送——一种在TDD-CDMA模式下的适用于多用户环境的预均衡技术。它是上行链路基站一侧的联合检测的对偶技术，利用上行链路联合检测的信道状态信息和预自适应均衡技术，在基站发送端构建一种基于所有用户的多径、多址的通用发送信号，使得移动台接收时不必进行复杂的信道估计而只需简单的相关运算即可检测出信号。这样，一方面，联合发送能有效地降低多址干扰和多径干扰，达到提高系统容量的目的；另一方面，下行链路使用联合发送后，移动台不需信道估计，只需简单的相关运算即可检测信号，因而降低了移动台的处理复杂度和能耗，也给移动台的微型化提供了可能。同时由于现有TDD系统中用于信道估计的序列长度约占无线帧长的1/5，采用联合发送技术后，理论上可以省略训练序列，从另一个角度也提高系统容量达25％。基于以上优点，联合发送技术极有可能成为下一代移动通信系统的核心技术。特别是基于MC-CDMA频域处理的联合发送算法，以其优良的性能和可实现性，受到了广泛的关注。但由于联合发送技术应用于TDD系统的下行链路发送，计算复杂度带来的信号处理时延是影响其在实际系统中的应用的重要因素。因此，减小联合发送的计算复杂度将极大的推动联合发送技术的发展和成熟。

发明内容

针对联合发送运算杂度带来的问题，本发明提出了一种基于MC-CDMA频域联合检测和联合发送技术的联合优化信号处理方法，使得上行链路采用联合检测，联合优化后的下行链路联合发送基本上不增加系统的复杂度。

根据本发明，提供了一种基于联合检测联合发送技术的联合优化信号处理方法，包括步骤：

在上行链路中，移动台采用复扩频序列C对用户数据进行扩频，

在基站接收端收到用户信号后，用该扩频序列C的共轭序列C^＊对用户信号进行解扩；

在下行链路中，基站端发送给用户的信号由扩频序列C的共轭C^＊进行扩频，

移动台接收时用该扩频序列C对接收信号进行解扩。

根据本发明的方法，通过联合优化后系统的运算复杂度比分立计算俩和检测和联合发送的总复杂度下降了近一半。

附图说明

图1示出了现有CDMA系统的收发端扩频解扩基本原理示意图；

图2示出了根据本发明的收发端扩频解扩基本原理示意图；

图3示出了现有MC-CDMA频域采用联合检测、联合发送的原理示意图；

图4示出了采用本发明的联合优化(算法一)后，采用联合检测、联合发送的原理示意图

图5示出了采用本发明的联合优化(算法二)后，基站端采用联合检测、联合发送的原理图

图6示出了采用本发明的联合优化后系统性能曲线比较

具体实施方式

下面结合附图并参照本发明的优选实施方式来描述本发明的方法。

图1示出了现有CDMA系统的收发端扩频解扩基本原理示意图。如图1所示，在上行链路中，移动台采用复扩频序列C对用户数据进行扩频。在基站接收端接收到用户信号后，用该扩频序列C的共轭序列C^＊对用户信号进行解扩。而在下行链路中，基站端发送给用户的信号同样由扩频序列C进行扩频，移动台接收时用该扩频序列的共轭C^＊进行解扩。

这样，在传统方式下的MC-CDMA频域上的联合检测联合发送系统的上行链路中，通过联合检测(ZF算法)，基站端的用户检测出的数据

为：

$\hat{d}={\left(A^{H}A\right)}^{-1}{A}^H\·e$

其中，A为联合检测的系统矩阵，形如

$A={\left[\begin{array}{ccc}{\tilde{h}}^{\left(\mathrm{1,1}\right)}{\tilde{c}}_1^{\left(1\right)}& \·\·\·& {\tilde{h}}^{(1,K)}{\tilde{c}}_1^{\left(K\right)}\\ {\tilde{h}}^{\left(\mathrm{1,1}\right)}{\tilde{c}}_2^{\left(1\right)}& \·\·\·& {\tilde{h}}^{(1,K)}{\tilde{c}}_2^{\left(K\right)}\\ {\tilde{h}}^{\mathrm{1,1}}{\tilde{c}}_Q^{\left(1\right)}& \·\·\·& {\tilde{h}}^{(1,K)}{\tilde{c}}_Q^{\left(K\right)}\end{array}\right]}_{Q*K}---\left(1\right)$

e为基站接收到的用户信号。

在传统方式下的MC-CDMA频域联合检测联合发送系统的下行链路中，联合发送(最小范数解)算法的发送信号s：

s＝B^H(BB^H)^-1d    (2)

其中，联合发送的系统矩阵B为

${B=\left[\begin{array}{ccc}{\stackrel{~\″}{h}}^{\left(\mathrm{1,1}\right)}{\tilde{c}}_1^{{\left(1\right)}^{*}}& \·\·\·& {\tilde{h}}^{(1,K)}{\tilde{c}}_1^{{\left(K\right)}^{*}}\\ {\tilde{h}}^{\left(\mathrm{1,1}\right)}{\tilde{c}}_2^{{\left(1\right)}^{*}}& \·\·\·& {\tilde{h}}^{(1,K)}{\tilde{c}}_2^{{\left(K\right)}^{*}}\\ {\tilde{h}}^{\left(\mathrm{1,1}\right)}{\tilde{c}}_Q^{{\left(1\right)}^{*}}& \·\·\·& {\tilde{h}}^{(1,K)}{\tilde{c}}_Q^{{\left(K\right)}^{*}}\end{array}\right]}_{Q*K}---\left(3\right)$

这样在传统的联合检测联合发送系统中，由于联合检测算法与联合发送的系统矩阵没有直接的简单对应关系，在下行链路的联合发送处理中无法有效的利用上行联合检测的计算结果，致使处理复杂度较高。

表一为联合检测联合发送系统上下行链路算法及系统矩阵的比较。

表1传统方式下的联合检测和联合发送算法

图3示出了现有MC-CDMA频域采用联合检测、联合发送的原理示意图。如图3所示，传统的联合检测联合发送系统中，上行链路的计算结果A、A^H、A^HA、以及(A^HA)^-1等都无法被下行链路所利用，基站端的下行链路发送信号s必须重新生成，即s＝B^H(BB^H)^-1d。

本发明的核心思想在于，充分利用上下行链路的公用信息来降低计算的复杂度。图2示出了根据本发明的收发端扩频解扩基本原理示意图。如图2所示，在移动台端扩频解扩均由C序列完成，而基站端的解扩扩频均由C的共轭C^＊完成。即，在上行链路中，移动台采用复扩频序列C对用户数据进行扩频。在基站接收端的收到信号后，用该扩频序列C的共轭序列C^＊对信号进行解扩；而在下行链路中，基站端发送给用户的信号由扩频序列C的共轭C^＊完成扩频，移动台接收时用该扩频序列C本身进行解扩。

根据本发明的方法，上行链路联合检测算法不变，而联合发送系统矩阵B的变为

$B={\left[\begin{array}{ccc}{\tilde{h}}^{\left(\mathrm{1,1}\right)}{\tilde{c}}_1^{\left(1\right)}& \·\·\·& {\tilde{h}}^{(1,K)}{\tilde{c}}_1^{\left(K\right)}\\ {\tilde{h}}^{\left(\mathrm{1,1}\right)}{\tilde{c}}_2^{\left(1\right)}& \·\·\·& {\tilde{h}}^{(1,K)}{\tilde{c}}_2^{\left(K\right)}\\ {\tilde{h}}^{\mathrm{1,1}}{\tilde{c}}_Q^{\left(1\right)}& \·\·\·& {\tilde{h}}^{(1,K)}{\tilde{c}}_Q^{\left(K\right)}\end{array}\right]}_{Q*K}---\left(4\right)$

这样使得下行联合发送的系统矩阵与上行联合检测的系统矩阵互为转置关系，即B＝A′。利用上行联合检测的部分计算结果直接处理下行联合发送，大大减少了下行链路的计算复杂度。

下面给出联合优化算法的两种应用：

一、当上行链路JD算法已求得(A^HA)^-1A^H时

s＝B^H(BB^H)^-1d＝A^*(A′A^*)^-1d＝{(A^HA)A^H}′d    (5)

即，可以将(A^HA)^-1A^H转置后，直接应用于下行链路，基本不增加计算复杂度。

具体实现如图4所示，上行链路联合检测需要进行矩阵运算，求解出(A^HA)^-1A^H的值。将计算结果求转置得到的{(A^HA)A^H}′就等于下行链路所要求的B^H(BB^H)^-1，在与用户信息d进行相乘就得到了下行链路的发送信号s。省去了传统算法中，下行链路仍需计算s＝B^H(BB^H)^-1d全过程的计算复杂度。

二、当上行链路JD算法没有直接求得

而是采用矩阵轮知识解方程如cholesky解方程算法求解d＝(A^HA)^-1(A^H·e)时，本方案的仍可大大降低下行链路的运算复杂的，化简算法如下：

根据数学分析得

s＝B^H(BB^H)^-1d＝{A(A^HA)^-1d^*}^*                  (6)

设

y′＝(A^HA)^-1d^*                                (7)

公式4中，(A^HA)的分解工作上行链路中已经完成，可以直接利用。这样有，发送信号

s＝{Ay′}^*                                    (8)

该算法主要利用上行链路对A^HA的分解结果，简化了矩阵运算中复杂度最高的计算。

具体算法如图5所示：上行链路联合检测由C向量和H向量形成A矩阵，再对A求共轭转置得A^H。然后求得A^HA，对其进行Cholsky分解后与A^H与e的乘积进行Cholsky解方程的运算得到用户数据

。

在下行链路中，首先将要发送的用户数据d进行共轭得到d^＊，再利用上行链路得到的A^HACholsky分解后的结果与d^＊进行Cholsky解方程的运算得到y。然后利用上行链路得到的A矩阵与y向量相乘，就得到了需发送信号s的共轭s^＊，将s^＊取共轭就得到了发送信号s。新算法中，下行联合发送的处理省去了对A^HA的Cholsky分解计算，这也是该算法中计算量最大的一部分，故大大简化了系统整体计算的复杂度。

从上述分析可以得出，在上行链路实用联合检测时，联合优化处理后的联合发送的运算复杂度比没有实行联合发送时增加不大。特别是第一种方法，几乎没有增加系统运算复杂度；而方法二联合发送的处理复杂度虽比方法一稍有提高，但上行链路联合检测的计算复杂度比第一种方法要低，总的计算复杂度比传统的联合检测和联合发送系统同样有明显降低。

此外，从图6中可以看出，根据本发明的方法基本上没有增加联合检测系统的复杂度。

上面已经结合具体实施例描述了本发明。然而，对于本领域技术人员来说，可以在不背离本发明的精神和范围的前提下，可以对本发明做出不同的改进和变型。因而所有落入本发明的权利要求范围的各种改进和变型都应属于本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1. 一种基于联合检测联合发送技术的联合优化信号处理方法，包括步骤：

在上行链路中，移动台采用复扩频序列C对用户数据进行扩频，

在基站接收端收到用户信号后，用该扩频序列C的共轭序列C^＊对用户信号进行解扩；

在下行链路中，基站端发送给用户的信号由扩频序列C的共轭C^＊进行扩频，

移动台接收时用该扩频序列C对接收信号进行解扩。

2. 根据权利要求1的方法，其中下行链路联合发送的系统矩阵B与上行链路联合检测的系统矩阵A互为转置关系，即B＝A′。

3. 根据权利要求2的方法，还包括步骤：

当上行链路联合检测算法已求得(A^HA)^-1A^H时，将(A^HA)^-1A^H转置得到下行链路所要求的B^H(BB^H)^-1；

将上述结果与用户信息d进行相乘就得到了下行链路的发送信号s

s＝B^H(BB^H)^-1d＝A^*(A′A^*)^-1d＝{(A^HA)A^H}′d。

4. 根据权利要求2的方法，还包括步骤：

当上行链路联合检测算法没有直接求得

时，采用矩阵论解方程算法求解d＝(A^HA)^-1(A^H·e)，

其中s＝B^H(BB^H)^-1d＝{A(A^HA)^-1d^*}^*

设y′＝(A^HA)^-1d^*

则发送信号s＝{Ay′}^*。

5. 根据权利要求4的方法，其中采用cholesky解方程算法求解d＝(A^HA)^-1(A^H·e)。

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