CN101039163A - 相关多输入多输出系统中自适应波束选取和传输方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种相关MIMO系统中的自适应波束选取和传输方法。在该方法中，接收端根据相关MIMO系统中的信道的二阶统计特性，确定发送波束集合并将其反馈回发端。在每个发送时刻，接收端根据当前的信道特性从波束集合中选取若干波束作为当前所采用的发送波束，同时确定各波束上的功率和比特分配，并将其结果反馈回发送端；发送端根据接收端反馈的结果从发送波束集合中选取相应波束，并进行相应的功率和比特分配，然后发送出去。在该方法中，采用了基于波束选取和波束功率、比特分配的自适应传输方法，在去除复用信号相关性的同时进一步提高了MIMO系统的传输性能。

Description

相关多输入多输出系统中自适应波束选取和传输方法及系统

技术领域

本发明涉及空间相关多天线多输入多输出(MIMO)系统中的自适应传输方法和系统，特别是，涉及一种能够根据接收端反馈的接收特性从发送波束集合中选取相应波束，并进行相应功率和比特分配以便发送数据的自适应波束选取和传输方法和系统。

背景技术

随着无线网络与因特网的逐渐融合，人们对无线通信业务的类型和质量的要求越来越高，对信息传输速率的要求也越来越高。如何提高信息传输速率是未来无线通信系统所面临的主要问题之一。为了在有限的频谱资源上实现这一目标，多天线多输入多输出(MIMO)技术已成为未来无线通信中所采用的必不可少的手段之一。在MIMO系统中，发送端利用多根天线进行信号发送，接收端利用多根天线进行空间信号的接收。研究表明，相比于传统的单天线传输方法，MIMO技术可以显著地提高信道容量，从而提高信息传输速率。

除了MIMO技术之外，自适应传输也可以有效地提高衰落信道中的信息传输速率。自适应调制与编码(AMC)就是一种重要的自适应传输技术。自适应调制与编码基本原理是根据当前的信道特性自适应地改变发送端在发送时所采用的调制和编码参数，以便在信道条件好时多传输一些信息，在信道条件差时少传输一些信息，以此来提高通信系统的平均吞吐能力，也即提高平均频谱的利用率。

因此，如果将MIMO技术与自适应调制与编码技术相结合，将可以获得比单纯使用一种技术更高的信息传输速率。

图1示出了现有技术中一种采用自适应调制与编码技术的MIMO系统的结构示意。作为例子，该MIMO系统采用在3GPP中由Lucent公司提出的逐天线速率控制(PARC)方案。

如图1所示，现有技术的采用自适应调制与编码的MIMO系统的发送端包括串/并变换单元101，自适应调制与编码单元102，和n_T个发送天线103；接收端包括n_R个天线104，信道估计单元105，MIMO检测单元106，自适应调制与编码(AMC)参数选取单元107。在发送端与接收端进行通信的过程中，在发送端，串/并变换单元101首先将待发送的数据分成n_T个数据子流，每个数据子流对应一个发送天线。在发送之前，自适应调制和编码单元102根据当前每个发送天线所对应的信道传输特性对这些数据子流进行自适应调制和编码。经过自适应调制和编码的数据子流被送到相应的发送天线进行发送。对各个数据子流进行自适应调制与编码时所需的调制与编码参数M₁，M₂，...，M_nT来自于接收端通过反馈信道108反馈到发送端的信道传输特性。

在接收端，首先由n_R个接收天线104将空间全部信号接收下来，然后由信道估计单元105根据该接收信号中的导频信号，或采用其他方法进行信道估计，以便估计出当前的信道特性矩阵H(对于MIMO系统来说，其信道特性可以用一个n_R×n_T的矩阵来描述)。然后，AMC参数选取单元107根据估计出的信道特性矩阵H来确定发送端每个数据子流所采用的调制和编码参数，并据此选择调制和编码参数。此后，将选好的各数据子流的调制与编码参数通过反馈信道108反馈回到发送端。此外，MIMO检测单元106根据估计的信道特性矩阵H，以及AMC参数选取单元107输出的各个数据子流的调制与编码参数，采用一般的MIMO检测方法对各个发送端发送的数据子流进行检测，并得到原始的发送数据。

在此，为了降低MIMO系统的反馈开销，在发送端，各个天线通常以相等功率进行发送。另外，接收端在反馈各个数据子流的AMC参数时，只返回各个调制与编码参数所对应的序号。

在逐天线速率控制(PARC)方案中，AMC参数选取单元107中的操作，即AMC参数选取过程可以分成两步：

首先，根据当前信道特性矩阵H，预先计算各个数据子流1，2，...，n_T经MIMO检测后的等效信号与干扰噪声比(SINR)，即，SINR(1)，SINR(2)...，SINR(n_T)。

在此，有多种方法可以用于MIMO检测，例如，诸如迫零(ZF)和最小均方误差(MMSE)检测方法之类的线性检测方法；串行干扰抵消(SIC)方法；最大似然检测方法等等。现有技术中已经给出了各种MIMO检测下的数据子流检测后的等效SINR的计算方法。例如：当采用ZF检测方法时，第k个数据子流经检测后的SINR为： $\mathrm{SINR}\left(k\right)=\frac{E_s}{n_T{N}_0{\left[H^{*}H\right]}_{\mathrm{kk}}^{-1}};$ 当采用MMSE检测方法时，第k个数据子流经检测后的SINR为： $\mathrm{SINR}\left(k\right)=\frac{E_s}{n_T{N}_0{[H^{*}H+N_0/E_s{I}_{\mathrm{nT}}]}_{\mathrm{kk}}^{-1}}-1,$ 其中E_s为发送总功率，N₀为噪声功率，I_nT为n_T×n_T的单位阵。

然后，依据所得到的SINR(1)，SINR(2)，...，SINR(n_T)，为各个数据子流选取调制和编码参数M₁，M₂，...，M_nT。

由SINR确定调制与编码参数可以采用多种方法。例如，可以首先选定若干种调制与编码参数组合，并且通过推导或者数值方法估计出在加性自高斯噪声(AWGN)信道下各种参数的误码率(BER)性能。然后，根据各数据子流检测后的SINR数值，选取能满足一定BER要求并且吞吐量最大的调制与编码参数作为该发送数据子流上的调制与编码参数。

研究表明，在MIMO系统中采用PARC的自适应传输方法可以获得较好的吞吐性能。但是，要获得这种较好的吞吐性能需要一个前提，那就是MIMO信道是独立的。

然而，在实际的MIMO系统中，MIMO信道往往是相关的。造成MIMO信道相关的原因有很多，例如天线放置的间距不够远，天线周围没有足够多的散射物，以及收发装置之间存在直射径(LOS)等等。当MIMO信道存在相关时，其信道特性矩阵H可以用下式来描述： $H=R_r^{1/2}{H}_w{R}_t^{1/2},$ 其中H_w是n_R×n_T的独立MIMO信道特性矩阵，R_r和R_t分别是n_R×n_R和n_T×n_T的接收和发送相关矩阵。

通过对现有技术研究表明，MIMO信道的相关性会造成MIMO系统的容量损失，而且相关性越强，所造成的容量损失越大。因此，与独立MIMO系统相比，PARC方法在实际的相关MIMO系统中存在着很大的性能损失。

图2是传统PARC方法在非相关MIMO信道和相关MIMO信道下的性能比较示意图。

其中发送端与接收端之间的通信是在下述环境中进行的：发送天线的数量n_T和接收天线的数量n_R皆为4，信道采用了平坦瑞利衰落信道，接收端采用了ZF检测方法。其中的AMC采用了无编码的自适应调制，调制参数分别为：“不传”、BPSK、QPSK、8PSK和16QAM，目标BER＝10^-3。另外，发送相关矩阵如下面的表达式(1)所示。

$R_t=\left[\begin{array}{cccc}1& 0.76e^{0.17\mathrm{\πj}}& 0.43e^{0.35\mathrm{\πj}}& 0.25e^{0.53\mathrm{\πj}}\\ 0.76e^{-0.17\mathrm{\πj}}& 1& 0.76e^{.17\mathrm{\πj}}& 0.43e^{0.35\mathrm{\πj}}\\ 0.43e^{-0.35\mathrm{\πj}}& 0.76e^{-0.17\mathrm{\πj}}& 1& 0.76e^{0.17\mathrm{\πj}}\\ 0.25e^{-0.53\mathrm{\πj}}& 0.43e^{-0.35\mathrm{\πj}}& 0.76e^{-0.17\mathrm{\πj}}& 1\end{array}\right]---\left(1\right)$

该相关矩阵对应于国际电信联盟(ITU)中规范的天线间隔为λ/2，传输方向为10°，角度扩展为15°的情况。同时假设接收为非相关。从图2中的对比示意图可以看到，与非相关MIMO系统相比，传统的PARC方法在实际的相关MIMO系统在吞吐性能方面有很大的损失。

为了对抗信道相关性所带来的吞吐性能损失，现有技术提出了一种基于对瞬时信道特性矩阵H进行奇异值分解(SVD)的方法。该方法是在每个发送时刻，由接收端将估计所得的当前信道特性矩阵H通过反馈信道反馈回到发送端，再由发送端对信道特性矩阵H进行奇异值分解(SVD)，并利用SVD的结果对发送信号进行预处理。该方法虽然在一定程度上可以提高相关MIMO下的性能，然而在实际MIMO系统中每个时刻都要对信道特性矩阵H进行反馈和SVD，因此，就系统反馈开销和实现复杂度来说是难以容忍的。

为此，需要针对空间相关MIMO系统设计一种新的自适应传输方法，一方面可以获得比传统PARC方法更好的自适应性能，另一方面，又不会为系统带来过多的开销和复杂度上的增加。

发明内容

鉴于上述问题提出了本发明，本发明的目的是提供一种相关MIMO系统中的自适应波束选取和传输方法及相应的系统，是一种基于波束选取和波束功率、比特分配的自适应传输方法，在去除复用信号相关性的同时进一步提高了MIMO系统的传输性能。

根据本发明的一个方面，提供一种相关多天线多输入多输出(MIMO)系统中的自适应波束选取和传输方法，包括步骤：接收端从接收的信号估计发送相关矩阵R_t，并选取L个特征波束W＝{w₁，w₂，...，w_L}组成发送波束集合，并反馈给发送端；在每个发送时刻，接收端根据所确定的发送波束集合W＝{w₁，w₂，...，w_L}以及当前的信道特性矩阵H来确定发送端发送时所采用的自适应传输参数，并将所得的结果反馈到发送端；和发送端按反馈的发送波束集合W＝{w₁，w₂，...，w_L}和相应的自适应传输参数对发送数据进行处理，并通过天线发送出去。

根据本发明的另一个方面，提供一种相关多天线多输入多输出(MIMO)系统中的自适应波束选取和传输方法，包括步骤：接收端根据MIMO信道的二阶统计特性，确定发送波束集合并反馈回发送端；在每个发送时刻，接收端根据当前的信道特性从所述波束集合中选取多个波束作为当前所采用的发送波束，并确定各波束上的功率和比特分配，并其结果反馈回发送端；发送端根据接收端反馈的所述结果，从发送波束集合中选取相应的波束，并对发送数据进行相应功率和比特分配，并通过天线发送所述数据。

根据本发明的再一个方面，提供一种相关多天线多输入多输出(MIMO)系统中的自适应波束选取和传输系统，包括：发送端，具有：自适应调制和编码单元，用于根据当前每个发送天线所对应的信道传输特性和接收端反馈的自适应传输参数对数据子流进行自适应调制和编码；波束形成单元，用于形成发送波束集合W＝{w₁，w₂，...，w_L}；接收端，具有：信道估计单元，用于根据接收的信号进行信道估计，估计出当前的信道特性矩阵H；发送波束集合确定单元，用于根据信道估计的结果计算信道二阶统计特性并由此确定发送波束集合W＝{w₁，w₂，...，w_L}，计算下一个发送时刻发送端进行自适应传输时所需的参数，并将计算所得到的参数反馈回发送端；自适应参数选取单元，用于根据所述信道估计以及所述发送波束集合，选取在下一个发送时刻发送端中各数据子流所要采用的控制参数，并将选取后的结果反馈回到发送端。

附图说明

通过阅读和理解下面参考附图对本发明优选实施例所做的详细描述，将使本发明的这些和其它目的、特征、和优点变得显而易见。其中：

图1是说明现有技术中采用AMC的MIMO系统的结构示意图；

图2是传统PARC方法在非相关MIMO信道和相关MIMO信道下的性能比较示意图；

图3是根据本发明实施例的MIMO系统的结构示意图；

图4是根据本发明实施例所采用的自适应传输方法的流程图；

图5是根据本发明实施例选取自适应参数的过程的流程图；和

图6是本发明所采用的自适应传输方法与传统方法的性能对比示意图。

具体实施方式

下面参照附图对本发明的实施例进行详细说明，在描述过程中省略了对于本发明来说是不必要的细节和功能，以防止对本发明的理解造成混淆。

下面结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。在本发明中，发送端可以是例如无线通信系统中的基站，接收端可以是例如无线通信系统中诸如移动站，便携式计算机，个人数字助理(PDA)之类的移动终端。

图3是根据本发明实施例的采用自适应传输的MIMO系统的结构示意图。下面参考图3详细说明根据本发明的相关MIMO系统中的自适应波束选取和传输系统的配置。

如图3所示，发送端包括n_T个发送天线303，串/并变换单元301，与发送天线对应的开关单元201，自适应调制与编码单元302，功率分配单元202，波束形成单元203，和相加单元204。接收端包括n_R个接收天线304，信道估计单元305，发送波束集合确定单元212，自适应参数选取单元213，和MIMO检测单元。

接下来，对实施例的MIMO系统的操作进行描述。n_T个发送天线303和n_R个接收天线304进行信号的发送和接收。在发送端，待发送的数据首先经过串/并变换单元301进行处理，将串行数据分成并行数据子流。经串/并变换之后得到L条并行处理链路(L是自然数，其具体数值由系统给定，L≤n_T)。每条处理链路上分别包含开关单元201，自适应调制和编码单元302，功率分配单元202和波束形成单元203。对于第i(i＝1，2，...，L)条发送链路而言，其中开关单元201的控制参数为C_i，C_i＝1和0分别表示开关单元201的闭合和断开，自适应调制和编码单元302中所需的调制与编码参数为M_i，功率分配单元202所分配的功率为P_i，波束形成单元203形成的发送波束为w_i。这里，第i个链路的发送波束w_i为一个n_T×1向量。可以假设每条链路上波束成形前的符号由s_i表示，则经过相加单元204的相加处理后，经发送天线303输出的s可以表示成：s＝s₁*w₁+s₂*w₂+...+s_L*w_L，其中s亦为n_T×1向量。

在图3中，发送端所需的控制参数，即，开关参数C＝{C₁，C₂，...，C_L}，调制与编码参数M＝{M₁，M₂，...，M_L}，功率参数P＝{P₁，P₂，...，P_L}和发送波束参数W＝{w₁，w₂，...，w_L}，均来自于接收端通过接收的信号所做的确定和反馈。其中，C，M和P来自于接收端通过反馈信道308的短时反馈(这里所谓的短时反馈是指在每个发送时刻，例如每个时隙都要反馈一次)。而发送波束集合W则来自于接收端的长时反馈(这里所谓的长时反馈是指很长时间内反馈一次，其反馈的时间间隔要远远大于短时反馈中的反馈时间间隔)。

在接收端，首先由n_R个接收天线304接收空间信号并提供给信道估计单元305。信道估计单元305根据该接收信号进行信道估计，估计出当前的信道特性矩阵H并提供给发送波束集合确定单元212。此后，发送波束集合确定单元212根据估计的信道特性确定发送波束集合W＝{w₁，w₂，...，w_L}，计算下一个发送时刻发送端进行自适应传输时所需的参数，并将计算所得到的参数通过反馈信道308反馈到发送端。具体地讲，发送波束集合确定单元212根据信道估计的结果计算信道二阶统计特性，并由此确定发送波束集合W，并将其通过反馈信道发送回发送端。由于信道二阶统计特性本身随时间的变化非常缓慢，因此这里对发送波束集合的确定和反馈都是长时过程，即很长时间内计算一次，并反馈一次。

接下来，自适应参数选取单元213根据信道估计所得到的当前信道特性矩阵H，以及发送波束集合确定单元212确定的发送波束集合，选取在下一个发送时刻发送端中各数据子流所要采用的控制参数C，M和P，并将选取后的结果通过反馈信道发送回到发送端。由于信道特性矩阵H本身变化较快，因此这里对参数C，M和P的计算和反馈都是短时过程，即在短时间内，例如每个时隙内都要进行参数的选取和反馈。

此后，MIMO检测单元211根据估计的信道特性矩阵H，发送波束集合确定单元212确定的发送波束以及自适应参数选取单元213输出的各个数据子流的调制与编码参数对当前接收的信号进行MIMO检测，并输出接收的数据。

按照本发明的MIMO系统的自适应波束选取和传输方法，MIMO检测单元211不同于如图1所示的MIMO检测。与传统的MIMO-AMC结构，即PARC相比，采用本发明技术的MIMO-AMC系统的主要区别在于：发送端采用波束成形发送，MIMO的自适应传输通过对发送波束的选取，以及对各发送波束之间进行功率和比特分配来实现。与传统的采用复用发送MIMO相比，本发明的发送方法的优点在于在去除了复用信号的相关性，同时进一步提高MIMO系统的传输性能。

图4是根据本发明实施例所采用的MIMO系统自适应传输方法的流程图。下面参考图4对本发明实施例的MIMO系统自适应传输方法进行详细描述。

首先，在步骤S401，接收端从接收的信号估计发送相关矩阵R_t，并由此选取L个特征波束W＝{w₁，w₂，...，w_L}组成发送波束集合，并将其反馈给发送端。接下来，在步骤S402，在每个发送时刻，接收端根据在步骤S401中确定的发送波束集合W＝{w₁，w₂，...，w_L}以及当前的信道特性矩阵H来确定发送端发送所采用的自适应参数C＝{C₁，C₂，...，C_L}，M＝{M₁，M₂，...，M_L}和P＝{P₁，P₂，...，P_L}，并将所得的结果通过反馈信道308反馈到发送端。如前所述，这里的选取和反馈是一个短时过程。在步骤S401中向发送端反馈确定的发送波束集合W＝{w₁，w₂，...，w_L}时，发送端在步骤S411接收从接收端反馈的发送波束集合W＝{w₁，w₂，...，w_L}。同样，在步骤S402向发送端反馈所采用的自适应参数C＝{C₁，C₂，...，C_L}，M＝{M₁，M₂，...，M_L}和P＝{P₁，P₂，...，P_L}时，发送端在步骤S412按相应的反馈参数C＝{C₁，C₂，...，C_L}，M＝{M₁，M₂，...，M_L}和P＝{P₁，P₂，...，P_L}对发送数据进行相应处理，并通过天线发送出去。

此后，在步骤S403，接收端根据在步骤S402为下一个发送时刻选取的自相应参数C，M，P和在步骤S412从发送端发送的经过相应处理的数据，按照相应参数C，M，P对接收信号进行MIMO检测。在步骤S404，判断是否需要重新估计信道统计特性和确定发送波束集合。如果步骤S404的判断结果为肯定，流程转到步骤S401，重新确定发送波束集合。如果在步骤S404的判断结果为否定，流程转到步骤S402，为下一个发送的数据选取自适应参数C、M和P，并将其反馈给发送端。

在步骤S401中，接收端为了估计发送相关矩阵R_t，作为实例，可以采用以下两种方法。

第一种方法是，计算R_t(i*T)＝E{H^HH}，其中R_t(i*T)表示在时刻i*T计算所得到的发送相关矩阵，T表示计算相关矩阵的时间间隔，E{}表示在时间段[(i-1)*T，i*T]内求平均。一般来说，T值较大，所以该步骤为一长时过程。

第二种方法是，计算R_t(i*T)＝ρ R_t((i-1)*T)+(1-ρ)E{H^HH}，即根据(i-1)*T时刻的信道相关值R_t((i-1)*T)，以及时间段[(i-1)*T，i*T]内的平均值E{H^HH}进行加权，求得i*T时刻的信道相关值R_t(i*T)，其中ρ被称作遗忘因子，其数值由系统初始选定。

此后，根据计算得到的相关矩阵R_t确定L个特征波束W＝{w₁，w₂，...，w_L}组成发送波束集合。

具体地讲，首先对上一步中计算所得到的R_t进行特征值分解，得到n_T个特征向量以及n_T个特征值。并且，这n_T个特征向量与n_T个特征值一一对应。然后，从n_T个特征值中选取最大的L个特征值，用λ_i来表示，其中i＝1，2，...，L，并且满足λ₁≥λ₂≥…≥λ_L。于是，得到一个包含L个特征波束的集合W＝{w₁，w₂，...，w_L}，其中w_i为与特征值λ_i相对应的特征向量。这里，L值大小可由系统初始设定，并且满足1≤L≤n_T。

然后，将得到的发送波束集合W＝{w₁，w₂，...，w_L}通过反馈信道108反馈回到发送端，其反馈时间间隔与计算相关矩阵的时间间隔相同，亦为T。

图5给出了步骤S402中为下一时刻发送数据选取自相应参数C，M，P的详细过程。

如图5所示，该步骤是一个迭代过程，具体如下：首先，在步骤S501令S为发送波束(或链路)序号的集合，设置初始时S＝{1，2，...，L}，即初始时有L个波束可供选取，这L个波束即是由接收端长时计算和反馈的发送波束集合W＝{w₁，w₂，...，w_L}。每个波束上分配的功率为P₀＝P_total/length(S)，其中P_total表示系统的总发送功率限制，length(S)表示集合S的长度，即其中包含的元素的数量。这里，为了降低系统的反馈开销，可以限定每个波束以相等的功率发送，即P_i＝P₀，i＝1，2，...，L。

然后，在步骤S502，从序号集合S所对应的发送波束集合W_s(即W_s{w_i，i∈S})中选取w_j，使得 $j=\arg \underset{i\∈S}{\min }\left\{\right|\left|{\mathrm{Hw}}_i\right|\left|\right\},$ 其中‖·‖表示2范数。就是说，从当前发送波束集合W_s中选取一个信道增益最小的发送波束。

接下来，该过程进行到步骤S503，通过选取信道增益最小的发送波束而得到一个新的发送波束序号集合S’＝S\{j}，以及新的功率分配结果P₀’＝P_total/length(S’)。与原集合S相比，新的集合S’中除去了步骤S501中选出的波束j，并将总发送功率P_total在剩余的所有波束中等分。

此后，在步骤S504，判断是否满足条件{THR(S′，P₀′)＞THR(S，P₀)}且{length(S)＞1}。上述关系式的含义是判断将波束j从总的发送波束集合中除去后是否可以得到更高的系统吞吐性能，其中THR(S，P₀)是指发送波束序号集合为S，且S中的每波束上分配的功率为P₀时的系统总吞吐量。同样，THR(S′，P₀′)是指发送波束序号集合为S’，且S’中是每波束上分配的功率为P₀’时的系统总吞吐量。如果上述条件成立，则对集合S进行更新，即，使S＝S’，并且流程转到步骤S502继续进行迭代。如果上述条件不成立，即步骤S504的判断结果为“否”，整个参数选取过程则结束。

在此，计算THR(，)是一个比较复杂的过程，以THR(S，P₀)为例，其包括以下步骤：

第一步骤：假设此时S可以表示为{k₁，k₂，...，k_M}，其中k_i∈{1，2，...，L}。

第二步骤：根据当前信道特性矩阵H，预先计算S所对应的各个波束上的信号1，2，...，k_M经MIMO检测后的等效SINR：SINR(1)，SINR(2)，...，SINR(k_M)。

这里，仍然可以采用传统的任何一种MIMO检测方法进行检测，例如：诸如ZF检测和MMSE检测之类的线性检测方法；SIC方法；最大似然检测方法等等。因此，可以直接利用已有的计算SINR的公式来计算发送信号在检测后的等效SINR。如前所述，当采用ZF检测时，第k个子流经检测后的SINR为： $\mathrm{SINR}\left(k\right)=\frac{E_s}{n_T{N}_0{\left[H^{*}H\right]}_{\mathrm{kk}}^{-1}};$ 当采用MMSE检测时，第k个子

流经检测后的SINR为： $\mathrm{SINR}\left(k\right)=\frac{E_s}{n_T{N}_0{[H^{*}H+N_0/E_s{I}_{\mathrm{nT}}]}_{\mathrm{kk}}^{-1}}-1.$ 所不同的是，

这里要对信道矩阵和发送功率进行修正。例如，对ZF检测来说， $\mathrm{SINR}\left(k\right)=\frac{P_0}{N_0{\left[H_0^{*}{H}_0\right]}_{\mathrm{kk}}^{-1}};$ 对MMSE检测来说， $\mathrm{SINR}\left(k\right)=\frac{P_0}{N_0{[H_0^{*}{H}_0+N_0/P_{\mathrm{total}}{I}_M]}_{\mathrm{kk}}^{-1}}-1,$ 其中H₀＝H[w_k1w_k2…w_kM]。

第三步骤：依据所得到的SINR(1)，SINR(2)，...，SINR(k_M)，为各个数据子流选取调制和编码参数Mk₁，Mk₂，...，M_kM，并确定出THR(S，P₀)。

前面已经提到，由SINR确定调制编码参数可以采用多种方法，传统方法如下：首先选定若干种调制与编码参数组合，并且通过推导或者数值方法估计出在AWGN信道下各种参数的BER性能，从而确定每种调制编码参数要达到某个目标BER所需的SINR门限。然后，根据各子流检测后的SINR数值，选取能满足目标BER(即其SINR高于SINR门限)要求且吞吐量R最大的调制编码参数作为该发送子流上的调制与编码参数。

Turbo编码调制参数与SINR门限对应关系如下面的表1所示，其中目标BER为10^-4。

          表1：调制与编码参数集合及其对应信噪比

等级M	编码参数	调制参数	SINR门限(dB)	吞吐能力R(bps/Hz)
					0	不传	不传	-∞	0
1	1/2 Turbo	BPSK	-0.4	0.5
					2	1/2 Turbo	QPSK	2.2	1

3	3/4 Turbo	QPSK	5.2	1.5
					4	2/3 Turbo	8PSK	7.6	2
5	3/4 Turbo	16QAM	10.9	3
					6	2/3 Turbo	64QAM	14.5	4

由上面的表1可以得到各个数据子流上的调制和编码参数M_k1，M_k2，...，M_kM及其各自对应的吞吐量R(M_k1)，R(M_k2)，...，R(M_kM)，从而得到总吞吐量为THR(S，P₀)＝R(M_k1)+R(M_k2)+...+R(M_kM)，其中R(M)表示调制与编码参数M所对应的频谱利用率。

当上述第一至第三步骤的整个迭代过程结束时，可以得到最终的发送波束序号选取结果S。同样假设S可以表示为{k₁，k₂，...，k_M}，即表示在发送端将使用波束{w_k1，w_k2，...w_kM}进行发送，于是得到相应的开关控制参数C＝{C₁，C₂，...，C_L}，其中当i∈S时，C_i＝1，否则C_i＝0，相应的自适应调制和编码参数M＝{M₁，M₂，...，M_L}在前面的第三步骤中也已得到，功率分配参数P＝{P₁，P₂，...，P_L}，其中当i∈S时，P_i＝P_total/length(S)，否则P_i＝0。

由于信道统计特性在长时间内保持不变，因此在本方法中对信道二阶统计特性的估计，以及发送波束集合的确定和反馈是一个长时过程，即在很长的时间内执行一次，其具体时间长度可由系统初始设定。而对于图4中的步骤S402，即在每个发送时刻，接收端根据上一步中所得到的发送波束集合W＝{w₁，w₂，...，w_L}以及当前的信道特性H来确定发送端发送所采用的自适应参数C＝{C₁，C₂，...，C_L}，M＝{M₁，M₂，...，M_L}和P＝{P₁，P₂，...，P_L}，并将所得的结果通过反馈信道反馈回发送过程是一个短时过程。就是说，对于为发送数据子流选取自适应参数C，P和M来说，因为H的变化较快，所以该操作是一个短时过程，即在很短的时间内，比如一个时隙内，就要执行一次。

图6示出了本发明所采用的自适应传输方法与传统方法的性能对比示意图。仿真中给出了采用传统PARC方法与本发明方法下的系统吞吐性能比较。具体采用的通信环境是，发送天线数量n_T和接收天线数量n_R皆为4，信道采用了平坦瑞利衰落信道。其中的AMC采用了无编码的自适应调制，调制参数分别为：“不传”、BPSK、QPSK、8PSK和16QAM，目标BER＝10^-5。另外，发送相关矩阵为

$R_t=\left[\begin{array}{cccc}1& 0.76e^{0.17\mathrm{\πj}}& 0.43e^{0.35\mathrm{\πj}}& 0.25e^{0.53\mathrm{\πj}}\\ 0.76e^{-0.17\mathrm{\πj}}& 1& 0.76e^{.17\mathrm{\πj}}& 0.43e^{0.35\mathrm{\πj}}\\ 0.43e^{-0.35\mathrm{\πj}}& 0.76e^{-0.17\mathrm{\πj}}& 1& 0.76e^{0.17\mathrm{\πj}}\\ 0.25e^{-0.53\mathrm{\πj}}& 0.43e^{-0.35\mathrm{\πj}}& 0.76e^{-0.17\mathrm{\πj}}& 1\end{array}\right]$

对应于ITU中规定的天线间隔为λ/2，传输方向为10°，角度扩展为15°的情况。同时假设接收非相关。图6中用三角形标记的曲线表示利用本发明的方法获得的吞吐量随SNR的变化，用圆圈标记的曲线表示利用传统方法获得的吞吐量随SNR的变化。从图6的对比可以看出，与传统方法相比，采用本发明提出的方法可以获得更好的吞吐性能。

根据本发明的相关MIMO系统中的自适应波束选取和传输方法，采用了基于波束选取和波束功率、比特分配的自适应传输方法，在去除复用信号相关性的同时进一步提高了MIMO系统的传输性能。

至此已经结合优选实施例对本发明进行了描述。应该理解，本领域技术人员在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可以进行各种其它的改变、替换和添加。因此，本发明的范围不局限于上述特定实施例，而应由所附权利要求所限定。

Claims (18)

1.一种相关多天线多输入多输出(MIMO)系统中的自适应波束选取和传输方法，包括步骤：

接收端从接收的信号估计发送相关矩阵R_t，并选取L个特征波束W＝{w₁，w₂，...，w_L}组成发送波束集合，并反馈给发送端；

在每个发送时刻，接收端根据所确定的发送波束集合W＝{w₁，w₂，...，w_L}以及当前的信道特性矩阵H来确定发送端发送时所采用的自适应传输参数，并将所得的结果反馈到发送端；和

发送端按反馈的发送波束集合W＝{w₁，w₂，...，w_L}和相应的自适应传输参数对发送数据进行处理，并通过天线发送出去。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述自适应传输参数包括开关参数C＝{C₁，C₂，...，C_L}，调制和编码参数M＝{M₁，M₂，...，M_L}和功率分配参数P＝{P₁，P₂，...，P_L}。

3.根据权利要求1所述的方法，其中所述估计发送相关矩阵R_t的步骤包括根据信道估计的结果计算信道二阶统计特性，并由此确定发送波束集合W的步骤。

4.根据权利要求3所述的方法，进一步包括判断是否需要重新估计信道统计特性和确定发送波束集合的步骤。

5.根据权利要求4所述的方法，进一步包括如果需要重新确定，则重新确定发送波束集合的步骤；以及如果不需要重新确定，则为下一个发送的数据选取自适应传输参数，并将其反馈给发送端的步骤。

6.根据权利要求1所述的方法，进一步包括接收端根据选取的自相应参数和从发送端发送的经过所述处理的数据，按照所述自适应参数对接收信号进行MIMO检测。

7.根据权利要求1所述的方法，其中估计发送相关矩阵R_t的步骤包括，计算R_t(i*T)＝E{H^HH}的步骤，其中R_t(i*T)表示在时刻i*T计算所得到的发送相关矩阵，T表示计算相关矩阵的时间间隔，E{}表示在时间段[(i-1)*T，i*T]内求平均。

8.根据权利要求1所述的方法，其中估计发送相关矩阵R_t的步骤包括，根据(i-1)*T时刻的信道相关值R_t((i-1)*T)，以及时间段[(i-1)*T，i*T]内的平均值E{H^HH}进行加权，计算R_t(i*T)＝ρR_t((i-1)*T)+(1-ρ)E{H^HH}来求出i*T时刻的信道相关值R_t(i*T)的步骤，其中ρ表示遗忘因子，其数值由系统初始选定。

9.根据权利要求1所述的方法，其中反馈发送波束集合W的时间间隔远大于反馈自适应传输参数的时间间隔。

10.根据权利要求1所述的方法，其中所述确定发送波束集合W＝{w₁，w₂，...，w_L}的步骤包括接收端对所得的发送相关矩阵R_t进行特征值分解后确定最大L个特征值所对应的特征向量的步骤，其中w_i与特征值λ_i相对应，且λ₁≥λ₂≥...≥λ_L。

11.根据权利要求1所述的方法，进一步包括接收端根据当前的信道特性从波束集合中选取多个波束作为当前所采用的发送波束，同时确定各波束上的功率和比特分配，并将其结果反馈回发端。

12.根据权利要求11所述的方法，其中对波束进行选取的步骤采用迭代方法，在每次迭代中去除一个信道增益最小的波束。

13.一种相关多天线多输入多输出(MIMO)系统中的自适应波束选取和传输方法，包括步骤：

接收端根据MIMO信道的二阶统计特性，确定发送波束集合并反馈回发送端；

在每个发送时刻，接收端根据当前的信道特性从所述波束集合中选取多个波束作为当前所采用的发送波束，并确定各波束上的功率和比特分配，并其结果反馈回发送端；

发送端根据接收端反馈的所述结果，从发送波束集合中选取相应的波束，并对发送数据进行相应功率和比特分配，并通过天线发送所述数据。

14.一种相关多天线多输入多输出(MIMO)系统中的自适应波束选取和传输系统，包括：

发送端，具有：

自适应调制和编码单元，用于根据当前每个发送天线所对应的信道传输特性和接收端反馈的自适应传输参数对数据子流进行自适应调制和编码；

波束形成单元，用于形成发送波束集合W＝{w₁，w₂，...，w_L}；

接收端，具有：

信道估计单元，用于根据接收的信号进行信道估计，估计出当前的信道特性矩阵H；

发送波束集合确定单元，用于根据信道估计的结果计算信道二阶统计特性并由此确定发送波束集合W＝{w₁，w₂，...，w_L}，计算下一个发送时刻发送端进行自适应传输时所需的参数，并将计算所得到的参数反馈回发送端；

自适应参数选取单元，用于根据所述信道估计以及所述发送波束集合，选取在下一个发送时刻发送端中各数据子流所要采用的控制参数，并将选取后的结果反馈回到发送端。

15.根据权利要求14所述的系统，进一步包括串/并变换单元，用于将串行数据分成L个并行的数据子流，并得到L条并行处理链路。

16.根据权利要求15所述的系统，其中L条并行处理链路中的每一条链路上分别包含开关单元，用于控制相应链路的闭合和断开。

17.根据权利要求14所述的系统，进一步包括MIMO检测单元，用于根据估计的信道特性矩阵H，确定的发送波束集合以及各个数据子流的自适应传输参数对当前接收的信号进行MIMO检测，并输出接收的数据。

18.根据权利要求14所述的系统，其中所述自适应传输参数包括开关参数C＝{C₁，C₂，...，C_L}，调制和编码参数M＝{M₁，M₂，...，M_L}和功率分配参数P＝{P₁，P₂，...，P_L}。

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