CN100512035C - Td-scdma接收信号解调时的块判决反馈的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及无线通信技术领域，特别是一种TD-SCDMA接收信号解调时的块判决反馈的方法。其过程是，在TD-SCDMA的解调中，对接收信号可以一个小块一个小块地解调，先解调出来的小块，判决后整个地反馈到后面的小块中去，将由它们造成的干扰消除。根据这种办法，TD-SCDMA的解调可以一个小块一个小块地相继解调，计算量小。研究表明，其性能略有下降，但这个下降非常微小，是可以接受的。

Description

TD-SCDMA接收信号解调时的块判决反馈的方法

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，特别是一种TD-SCDMA接收信号解调时的块判决反馈的方法。

背景技术

TD-SCDMA(时分双工-同步码分多址移动通信系统)是由中国提出的一种第三代移动通信标准，为世界三大标准之一。目前，TD-SCDMA在中国即将走向应用，有关TD-SCDMA的研究正如火如茶。

TD-SCDMA的关键是低复杂度的联合检测算法。因计算复杂度与终端成本，基带信号处理芯片的功耗密切相关，而这些又是TD-SCDMA能否大规模应用的关键，因此，寻找计算复杂度小的联合检测算法甚至关系到整个TD-SCDMA系统的生命。目前有关联合检测，通常有两种方法：基于时域的Cholesky分解方法(‘平方根分解法’)和基于频域的Block-FFT(块-快速傅立叶变换)的方法。但是这两种办法，依旧有较大的计算复杂度。

发明内容

本发明提出一种办法，根据该方法，在TD-SCDMA的解调中，对接收信号一个小块一个小块地进行解调，先解调出来的小块，在被判决后整个地反馈到后面的小块中去，将由在先小块对在后小块造成的干扰消除。根据这种办法，TD-SCDMA的解调可以一个小块一个小块地相继解调，计算量小。研究表明，其性能略有下降，但这个下降非常微小，是可以接受的。

TD-SCDMA的系统矩阵可记为A，A具有下述结构

                    (式1)

其中，A₁，A₂均为Q×K的矩阵，其中Q为所有用户的最短扩频码长度，K为用户数。A为(N+1)Q×NK的矩阵。其中N为TD-SCDMA的每个时隙中所有用户调制的发送符号的最大数目。设发送数据为d，接收信号为r，

r＝Ad+n                             (式2)

r、d分别为(N+1)Q×1、NK×1的向量，n为噪声。

将r和n依次分成N+1组，每一组均为Q×1的向量，d依次分成N组，每一组为K×1。设r、n和d的第i组分别记为r(i)、n(i)和d(i)。上述(式2)可改写为

r(1)＝A₁d(1)+n(1)

r(2)＝A₂d(1)+A₁d(2)+n(2)

...                                    (式3)

r(N)＝A₂d(N-1)+A₁d(N)+n(N)

r(N+1)＝A₂d(N)+n(N+1)

根据(式3)式的第一行，可以解出d(1)，然后判决、反馈到第二行中去。将第二行改写为

r(2)-A₂d(1)＝A₁d(2)+n(2)               (式4)

这就是说，先从第二组接收数据中，减去第一组判决出的发送数据，然后再解算第二组发送数据d(2)。

解算判决出d(2)后，按照同样的方法，从r(3)中减去A₂d(2)，进而可以解算出d(3)。如此继续，可以解算出全部的发送数据d(1)，d(2)，…，d(N)。

附图说明

图1是本发明的TD-SCDMA接收信号解调时的块判决反馈的方法流程图。

具体实施方式

参看附图1，TD-SCDMA接收信号解调时的块判决反馈的方法，其步骤如下：

首先，利用接收信号进行信道估计(1)，设估计得的第k个用户的信道记为h^(k)

$h^{\left(k\right)}={[h_0^{\left(k\right)},h_1^{\left(k\right)},\·\·\·,h_{w-1}^{\left(k\right)}]}^T$                  (式5)

·^T表示转置，h^(k)长度为w，

设第k个用户的扩频码(2)为

$c^{\left(k\right)}={[c_0^{\left(k\right)},c_1^{\left(k\right)},\·\·\·,c_{Q-1}^{\left(k\right)}]}^T$                  (式6)

c^(k)长度为Q，则第k个用户的有效扩频码(3)为

$b^{\left(k\right)}=c^{\left(k\right)}*h^{\left(k\right)}={[b_0^{\left(k\right)},b_1^{\left(k\right)},\·\·\·,b_{Q+w-2}^{\left(k\right)}]}^T$          (式7)

*表示卷积，b^(k)长度为Q+w-1，

将所有用户的有效扩频码排在一起，得到有效码矩阵C(4)，

C＝[b⁽¹⁾，b⁽²⁾，…，b^(K)]       (式8)

在有效码矩阵下填充一些零，将其扩充到2Q×K维(5)，这样，就可以获得A₁、A₂，A₁为有效码矩阵的上半部分，A₂为其下半部分，A₁、A₂的维数均为Q×K(6)，设接收信号为r，其维数为(N+1)Q×1，将r依次分为N+1组，每一组的维数为Q×1，记第i组为r(i)，同样，将发送数据d依次分成N组，每一组为K×1，记第i组为d(i)，如附图中(7)所示，d(1)的估计可直接进行，

$\hat{d}\left(1\right)={\left(A_1^H{A}_1\right)}^{-1}{A}_{1}r\left(1\right)$                    (式9)

其中

表示d(1)的估计，·^H表示共轭转置，·^-1表示求逆，这是进行迫零均衡，也可以进行最小均方误差均衡，

$\hat{d}\left(1\right)={(A_1^H{A}_1+N_{0}I)}^{-1}{A}_{1}r\left(1\right)$                (式10)

或其他均衡方法，例如，状态减少的序列检测等等。

估计出d(1)后，将其进行判决(8)，然后取出r(2)，从r(2)中消去d(1)的影响(9)，即

r(2)＝r(2)-A₂d(1)              (式11)

现在，又可以对d(2)进行估计(10)，

$\hat{d}\left(2\right)={\left(A_1^H{A}_1\right)}^{-1}{A}_{1}r\left(2\right)$                   (式12)

也可以利用最小均方误差的办法或状态减少的序列检测等方法，这里不再表出，

估计出d(2)后，将其进行判决(11)，然后取出r(3)，从r(3)中消去d(2)的影响(12)，即

r(3)＝r(3)-A₂d(2)                  (式13)

至此，可以对d(3)进行估计，这一步的处理，完全类似于对r(2)、d(2)的处理，对以后的小块小块的r(i)、d(i)，其处理都类似，直至最后，可以从r(N)中消去d(N-1)的影响(13)，估计出d(N)(14)，并进行判决(15)。

参看附图1，本发明的TD-SCDMA接收信号解调时的块判决反馈的方法，可按如下具体步骤进行：

第一步：利用接收信号进行信道估计(1)，设估计得的第k个用户的信道记为h^(k)

$h^{\left(k\right)}={[h_0^{\left(k\right)},h_1^{\left(k\right)},\·\·\·,h_{w-1}^{\left(k\right)}]}^T$                    (式5)

第二步：获得第k个用户的有效扩频码。设第k个用户的扩频码(2)为

$c^{\left(k\right)}={[c_0^{\left(k\right)},c_1^{\left(k\right)},\·\·\·,c_{Q-1}^{\left(k\right)}]}^T$                    (式6)

c^(k)长度为Q，则第k个用户的有效扩频码(3)为

$b^{\left(k\right)}=c^{\left(k\right)}*h^{\left(k\right)}={[b_0^{\left(k\right)},b_1^{\left(k\right)},\·\·\·,b_{Q+w-2}^{\left(k\right)}]}^T$            (式7)

*表示卷积，b^(k)长度为Q+w-1；

第三步：获得有效码矩阵，将所有用户的有效扩频码排在一起，得到有效码矩阵C(4)为，

C＝[b⁽¹⁾，b⁽²⁾，…，b^(K)]        (式8)

第四步：修改维数，在有效码矩阵下填充一些零，将其扩充到2Q×K维(5)；

第五步：获取A₁、A₂，A₁为有效码矩阵的上半部分，A₂为其下半部分，A₁、A₂的维数均为Q×K(6)；

第六步：估计第一个数据块，设接收信号为r，其维数为(N+1)Q×1，将r依次分为N+1组，每一组的维数为Q×1，记第i组为r(i)，同样，将发送数据d依次分成N组，每一组为K×1，记第i组为d(i)，如附图中(7)所示，d(1)的估计可直接进行，

$\hat{d}\left(1\right)={\left(A_1^H{A}_1\right)}^{-1}{A}_{1}r\left(1\right)$                       (式9)

其中d(1)表示d(1)的估计，·^H表示共轭转置，·^-1表示求逆，这是进行迫零均衡，也可以进行最小均方误差均衡，

$\hat{d}\left(1\right)={(A_1^H{A}_1+N_{0}I)}^{-1}{A}_{1}r\left(1\right)$                (式10)

或其他均衡方法，例如，状态减少的序列检测等等；

第七步：将第一个数据块d(1)的估计进行判决(8)；

第八步：取出r(2)，从r(2)中消去d(1)的影响(9)，即

r(2)＝r(2)-A₂d(1)              (式11)

第九步：对d(2)进行估计(10)，

$\hat{d}\left(2\right)={\left(A_1^H{A}_1\right)}^{-1}{A}_{1}r\left(2\right)$                   (式12)

也可以利用最小均方误差的办法或状态减少的序列检测等方法，这里不再表出；

第十步：将d(2)进行判决(11)；

第十一步：取出r(3)，从r(3)中消去d(2)的影响(12)，即

r(3)＝r(3)-A₂d(2)              (式13)

第十二步：至此，可以对d(3)进行估计，重复以上过程，直至估计并判决出d(N-1)；

第十三步：取出r(N)，从r(N)中消去d(N-1)的影响(12)，即

r(N)＝r(N)-A₂d(N-1)            (式14)

第十四步：估计d(N)；

第十五步：判决d(N)。

Claims (1)

1、一种TD-SCDMA接收信号解调时的块判决反馈的方法，该方法是在TD-SCDMA的解调中，对接收信号一个小块一个小块地进行解调，先解调出来的小块，在被判决后整个地反馈到后面的小块中去，将由在先小块对在后小块造成的干扰消除，该方法具体包括以下步骤：

首先，利用接收信号进行信道估计(1)，设估计得到的第k个用户的信道记为h^(k)

$h^{\left(k\right)}={[h_0^{\left(k\right)},h_1^{\left(k\right)},\·\·\·,h_{w-1}^{\left(k\right)}]}^T$                  式5

·^T表示转置，h^(k)长度为w，

设第k个用户的扩频码(2)为

$c^{\left(k\right)}={[c_0^{\left(k\right)},c_1^{\left(k\right)},\·\·\·,c_{Q-1}^{\left(k\right)}]}^T$                  式6

c^(k)长度为Q，则第k个用户的有效扩频码(3)为

${b^{\left(k\right)}=c}^{\left(k\right)}*h^{\left(k\right)}={[b_0^{\left(k\right)},b_1^{\left(k\right)},\·\·\·,b_{Q+w-2}^{\left(k\right)}]}^T$         式7

*表示卷积，b^(k)长度为Q+w-1，

将所有用户的有效扩频码排在一起，得到有效码矩阵C(4)，

C＝[b⁽¹⁾，b(²)，…，b^(K)]           式8

在有效码矩阵下填充一些零，将其扩充到2Q×K维(5)，获得A₁、A₂，4₁为有效码矩阵的上半部分，A₂为有效码矩阵的下半部分，A₁、A₂的维数均为Q×K(6)，设接收信号为r，接收信号的维数为(N+1)Q×1，将r依次分为N+1组，每一组的维数为Q×1，记第i组为r(i)，同样，将发送数据d依次分成N组，每一组为K×1，记第i组为d(i)，d(1)的估计可直接进行，

$\hat{d}\left(1\right)={\left(A_1^H{A}_1\right)}^{-1}{A}_{1}r\left(1\right)$                        式9

其中

表示d(1)的估计，·^H表示共轭转置，·^-1表示求逆，这时进行迫零均衡，或者进行最小均方误差均衡，

$\hat{d}\left(1\right)={(A_1^H{A}_1+N_{0}I)}^{-1}{A}_{1}r\left(1\right)$                   式10

估计出d(1)后，对估计出的d(1)进行判决(8)，然后取出r(2)，从r(2)中消去d(1)的影响(9)，即

r(2)＝r(2)-A₂d(1)                    式11

现在，再利用最小均方误差的办法或状态减少的序列检测方法对d(2)进行估计(10)，

$\hat{d}\left(2\right)={\left(A_1^H{A}_1\right)}^{-1}{A}_{1}r\left(2\right)$               式12

估计出d(2)后，对d(2)进行判决(11)，然后取出r(3)，从r(3)中消去d(2)的影响(12)，即

r(3)＝r(3)-A₂d(2)                 式13

至此，对d(3)进行估计，这一步的处理，完全与对r(2)、d(2)的处理相同，对以后的所有小块的r(i)、d(i)，其处理都与对r(2)、d(2)的处理相同，直至最后，从r(N)中消去d(N-1)的影响(13)，估计出d(N)(14)，并进行判决(15)。