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。
TD-SCDMA的系统矩阵可记为A,A具有下述结构
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)。
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)
(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
(式6)
c(k)长度为Q,则第k个用户的有效扩频码(3)为
(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,
(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,
(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),
(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)
(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
(式6)
c(k)长度为Q,则第k个用户的有效扩频码(3)为
(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,
(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,
(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),
(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)。