CN101272158B

CN101272158B - 一种集解扰解扩于一体的小区间干扰消除接收机

Info

Publication number: CN101272158B
Application number: CN200710088237XA
Authority: CN
Inventors: 肖琨; 龙航; 赵慧; 王文博
Original assignee: ZTE Corp
Current assignee: ZTE Corp
Priority date: 2007-03-20
Filing date: 2007-03-20
Publication date: 2013-02-27
Anticipated expiration: 2027-03-20
Also published as: CN101272158A

Abstract

本发明公开了一种在DS-CDMA系统中的小区间干扰消除接收机，其特点在于将接收端的解扰解扩和多径的均衡(在多发天线系统中还包括解多天线的操作)与小区间干扰消除操作同时进行。在进行干扰消除操作时，需要使用大矩阵求逆的操作，由于这种集解扰解扩于一体的干扰消除接收机列写的信道矩阵的行数远远大于列数，可以迭代使用矩阵求逆引理简化大矩阵的求逆操作。

Description

一种集解扰解扩于一体的小区间干扰消除接收机

技术领域

本发明涉及直接序列扩频通信领域，具体的说涉及直接序列扩频码分多址接入(DS-CDMA，Direct-Sequence Code Division Multiple Access)系统中的小区间干扰消除接收机。

背景技术

在3GPP LTE系统中，诺基亚(Nokia)公司于MMSE均衡接收机提出了考虑干扰相关特性的接收机结构，主要特点是在列写接收信号相关矩阵时考虑了干扰信号的时间相关性。这种接收机在单发单收系统中被称为2i类接收机。

以单发单收系统为例，系统使用扩频因子为F，过采样率为N_s，信道最大多径时延为L个采样点(L′个chip)，如图1所示，是单发单收直接序列扩频CDMA系统的发射机结构示意图，发射机对b进行编码调制之后，经加扰加扩之后，输出d。此时的系统模型可以写成：

r (m) = H \cdot d (m) + Σ_{j = 1}^{N_{I}} H_{Ij} \cdot d_{j} (m) + n - - - (1)

其中：

N_I是干扰小区个数；

d＝[d(m·F-L′)，d(m·F-L′+1)，…，d(m·F)，d(m·F+1)，…，d(m·F+F-1)]^T是期望发射信号及其之前有拖尾干扰的码片；

是期望小区信道矩阵，其中

是信道抽头延时线模型的过采样表示；

同样的，d_j(m)是第j个干扰小区的发射信号，H_Ij是第j个干扰小区的信道转移矩阵；n是加性高斯白噪声。

2i类接收机使用线性MMSE均衡并考虑干扰信号的特征，针对d的第D个元素的均衡器表达式为：

G_{D} = {(H \cdot δ_{D})}^{H} \cdot {[H \cdot E (d \cdot d^{H}) \cdot H^{H} + Σ_{j = 1}^{N_{I}} H_{Ij} \cdot E (d_{j} \cdot d_{j}^{H}) \cdot {H_{Ij}}^{H} + σ^{2} I]}^{- 1}

其中，H·δ_D是指取H的第D列。

2i类接收机的结构框图如图2所示，均衡器只针对多径信道和邻小区干扰，均衡器之后还需要解扰解扩解调译码的操作。图2中均衡器的表达式为：

G_{2 i} = H^{H} \cdot {(H \cdot H^{T} + Σ_{j = 1}^{N_{I}} H_{Ij} \cdot {H_{Ij}}^{T} + σ^{2} I)}^{- 1}

与2i类接收机类似的还有2类接收机。与2i类接收机的不同之处在于没有考虑干扰的存在。

2i类接收机考虑了干扰的时间相关性，在接收信号的相关矩阵R_rr＝E[r·r^H]中包括了干扰信号的自相关特性

。但是相关矩阵的获得忽略了发射信号d的时间相关特性和干扰源信号的时间相关特性。在直扩系统中，从属于同一个符号的多个码片之间是具有强相关性的，而在2i类接收机中接收信号相关矩阵的列写显然将E[d·d^H]和E[d_j·d_j ^H]当作了单位矩阵I。这在直扩系统中是不太准确的近似。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，本发明提供一种集解扰解扩于一体的小区间干扰消除接收机，利用干扰的相关特性进行干扰消除，有效减小系统复杂度。

本发明提供一种集解扰解扩于一体的小区间干扰消除接收机，包括一个解调/译码模块和天线，特点在于，还包括一个连接于所述解调/译码模块与所述天线之间的均衡器，所述均衡器在对天线数据进行多径均衡时，还同时进行解扰解扩的操作，将均衡结果直接输出至解调/译码模块用于解调和译码。

进一步地，所述小区间干扰消除机具有如下的系统模型：

r (m) = H \cdot C (m) \cdot X (m) + Σ_{j = 1}^{N_{I}} H_{Ij} \cdot C_{j} (m) \cdot X_{j} (m) + n

其中，

是发射符号以及对其有拖尾干扰的已发射符号，扩频因子为F，过采样率为N_s，信道最大多径时延为L个采样点，对应L′个码片chip；

C(m)包括了扩频码和扰码的信息，

类似的可以写出干扰信号符号级表达式x_j(m)和扩频码、扰码信息C_j(m)；

是期望小区信道矩阵，其中

是信道抽头延时线模型的过采样表示；

H_Ij是第j个干扰小区的信道转移矩阵；n是加性高斯白噪声。

进一步地，所述系统模型下的线性MMSE均衡器的表达式为：

\begin{matrix} G = \underset{G}{\arg \min} (| Gr - X |^{2}) \\ G = R_{xr} \cdot {R_{rr}}^{- 1} \end{matrix}

= {(H \cdot C (m))}^{H} \cdot {((H \cdot C (m)) \cdot {(H \cdot C (m))}^{T} + Σ_{j = 1}^{N_{I}} (H_{Ij} \cdot C_{j} (m)) \cdot {(H_{Ij} \cdot C_{j} (m))}^{T} + σ^{2} I)}^{- 1} .

进一步地，所述均衡器在所有干扰源的信道转移矩阵H_Ij和干扰小区的扰码和扩频码信息C_j都为已知时，其对应接收信号的相关矩阵为：

R_{rr} (m) = E [r (m) \cdot r^{H} (m)]

= (H \cdot C (m)) \cdot {(H \cdot C (m))}^{T} + Σ_{j = 1}^{N_{I}} (H_{Ij} \cdot C_{j} (m)) \cdot {(H_{Ij} \cdot C_{j} (m))}^{T} + σ^{2} I;

均衡矩阵为：G_D＝(H·C(m)·δ_D)^H·R_rr(m)^-1。

进一步地，所述均衡器在计算相关矩阵求逆时，利用矩阵求逆引理来降低矩阵求逆的操作，即利用公式(A+UBV)-1＝A^-1＝-A^-1U(I+BVA^-1U)^-1BVA^-1进行计算：

(1)定义干扰噪声相关矩阵为：

R_{I} = Σ_{j = 1}^{N_{I}} (H_{Ij} \cdot C_{j} (m)) \cdot {(H_{Ij} \cdot C_{j} (m))}^{T} + σ^{2} I;

(2)使用迭代的方法求解矩阵R_rr的逆的过程中进行N_I+1次形如(I+(H_Ii·C_i)^H·P_i·H_Ii·C_i)^-1的矩阵求逆，这种矩阵的维度为

即利用如下伪码求解R_rr ^-1：

P_{N_{I}} = \frac{1}{σ^{2}} I

for(i＝N_I；i≥1；i＝i-1)

P_i-1＝P_i-P_i·H_Ii·C_i·(I+(H_Ii·C_i)^H·P_i·H_Ii·C_i)^-1·(H_Ii·C_i)^H·P_i

end

R_I ^-1＝P₀

R_rr ^-1＝R_I ^-1-R_I ^-1·H·C·(I+(H·C)^H·R_I ^-1·H·C)^-1·(H·C)^H·R_I ^-1。

本发明还提供另一种集解扰解扩于一体的小区间干扰消除接收机，包括第一解调/译码模块、第一天线、第二解调/译码模块、第二天线，特点在于，还包括一个连接于所述解调/译码模块与所述天线之间的均衡器，其与第一天线和第一解调/译码模块相连构成第一接收支路，与第二天线和第二解调/译码模块相连构成第二接收支路，该均衡器在对天线数据进行多径均衡时，还同时进行解扰解扩的操作，将均衡结果直接输出至对应的解调/译码模块用于解调和译码。

进一步地，所述小区间干扰消除机具有如下的系统模型：

r (m) = H \cdot C (m) \cdot X (m) + Σ_{j = 1}^{N_{I}} H_{Ij} \cdot C_{j} (m) \cdot X_{j} (m) + n

其中：

是发射符号以及对其有拖尾干扰的已发射符号；

H = [\begin{matrix} H^{11} & H^{12} \\ H^{21} & H^{22} \end{matrix}]

是期望小区信道矩阵，

是第j根发天线到第i根收天线之间多径信道的表示，其中

是信道抽头延时线模型的过采样表示；

C(m)包括了扩频码和扰码的信息，

C (m) = [\begin{matrix} C^{11} (m) & C^{12} (m) \\ C^{21} (m) & C^{22} (m) \end{matrix}]

类似的可以写出干扰信号符号级表达式x_j(m)和扩频码、扰码信息C_j(m)。

进一步地，所述系统模型下的线性MMSE均衡器的表达式为：

G = \underset{G}{\arg \min} (| Gr - X |^{2});

G = R_{xr} \cdot {R_{rr}}^{- 1}

= {[H \cdot C (m)]}^{H} \cdot {[H \cdot C (m)] \cdot {[H \cdot C (m)]}^{T} + Σ_{j = 1}^{N_{I}} [H_{Ij} \cdot C_{j} (m)] \cdot {[H_{Ij} \cdot C_{j} (m)]}^{T} + σ^{2} I}^{- 1} .

R_{rr} (m) = E [r (m) \cdot r^{H} (m)]

= (H \cdot C (m)) \cdot {(H \cdot C (m))}^{T} + Σ_{j = 1}^{N_{I}} (H_{Ij} \cdot C_{j} (m)) \cdot {(H_{Ij} \cdot C_{j} (m))}^{T} + σ^{2} I;

均衡矩阵为：G_D＝(H·C(m)·δ_D)^H·R_rr(m)^-1。

进一步地，所述均衡器在计算相关矩阵求逆时，利用矩阵求逆引理来降低矩阵求逆的操作，即利用公式(A+UBV)^-1＝A^-1-A^-1U(I+BVA^-1U)^-1BVA^-1进行计算：

(1)定义干扰噪声相关矩阵为：

R_{I} = Σ_{j = 1}^{N_{I}} (H_{Ij} \cdot C_{j} (m)) \cdot {(H_{Ij} \cdot C_{j} (m))}^{T} + σ^{2} I;

即利用如下伪码求解R_rr ^-1：

P_{N_{I}} = \frac{1}{σ^{2}} I

for(i＝N_I；i≥1；i＝i-1)

end

R_I ^-1＝P₀

本发明所述接收机利用干扰的相关特性进行干扰消除，有效减小系统复杂度。在进行干扰消除操作时，使用大矩阵求逆的操作，通过迭代使用矩阵求逆引理简化大矩阵的求逆操作。

附图说明

图1是单发单收直接序列扩频CDMA系统的发射机结构示意图；

图2是常用的2i类干扰消除接收机的结构框图；

图3是本发明实施例中2ii类干扰消除接收机的结构框图；

图4是单发单收直接序列扩频CDMA系统在使用本发明提供的2ii类接收机时的等效信道分析示意；

图5是2发2收直接序列扩频CDMA系统的发射机结构示意图；

图6是2发2收直接序列扩频CDMA系统2ii类干扰消除接收机的结构框图；

图7是两种干扰消除接收机在1发1收系统，一个干扰源，信道模型如表所示时的仿真结果；

图8是两种干扰消除接收机在1发1收系统，一个干扰源，使用ITU-PB信道模型时的仿真结果；

图9是两种干扰消除接收机在1发1收系统，一个干扰源，使用ITU-PA信道模型时的仿真结果；

图10是两种干扰消除接收机在1发1收系统，两个干扰源，信道模型如表所示时的仿真结果；

图11是两种干扰消除接收机在2发2收系统，一个干扰源，使用ITU-PB信道模型时的仿真结果。

具体实施方式

下面结合附图及具体实施例对本发明的技术方案做进一步详细说明。

由于需要精确描述干扰的统计特性，我们需要对信道转移矩阵进行重写，从而催生出一种新的接收机种类，我们可以将其命名为“2ii类接收机”。

如图3所示，显示了2ii类干扰消除接收机的结构框图，与图2所示的2i类接收机相比，在2ii类干扰消除接收机中，均衡器的操作将均衡和解扰、解扩操作结合在一起，经均衡器输出的均衡结果直接用于解调和译码。

如图4所示，显示了单发单收直接序列扩频CDMA系统在使用本发明提供的2ii类接收机时的等效信道分析示意图。将发射端的扩频和加扰操作与实际的多径信道合起来考虑为等效的信道，这样均衡器需要在均衡多径影响的同时完成解扰和解扩的操作。

重写系统模型如下：

r (m) = H \cdot C (m) \cdot X (m) + Σ_{j = 1}^{N_{I}} H_{Ij} \cdot C_{j} (m) \cdot X_{j} (m) + n

其中，

是发射符号以及对其有拖尾干扰的已发射符号；

C(m)包括了扩频码和扰码的信息，

在此种系统模型下的线性MMSE均衡器的表达形式是：

G = \underset{G}{\arg \min} (| Gr - X |^{2})

G = R_{xr} \cdot {R_{rr}}^{- 1}

= {(H \cdot C (m))}^{H} \cdot {((H \cdot C (m)) \cdot {(H \cdot C (m))}^{T} + Σ_{j = 1}^{N_{I}} (H_{Ij} \cdot C_{j} (m)) \cdot {(H_{Ij} \cdot C_{j} (m))}^{T} + σ^{2} I)}^{- 1}

在DS-CDMA-MIMO系统中同样可以用类似的方式使用2ii类接收机，如图5所示，显示了2发2收系统中的发射结构示意图，而图6则显示了对应的2ii类接收机的结构示意图，均衡器的表达式为：

G_{2 ii} = {[H \cdot C (m)]}^{H} \cdot {[H \cdot C (m)] \cdot {[H \cdot C (m)]}^{T} + Σ_{j = 1}^{N_{I}} [H_{Ij} \cdot C_{j} (m)] \cdot {[H_{Ij} \cdot C_{j} (m)]}^{T} + σ^{2} I}^{- 1}

其系统模型如下：

r (m) = H \cdot C (m) \cdot X (m) + Σ_{j = 1}^{N_{I}} H_{Ij} \cdot C_{j} (m) \cdot X_{j} (m) + n

其中

是发射符号以及对其有拖尾干扰的已发射符号；

H = [\begin{matrix} H^{11} & H^{12} \\ H^{21} & H^{22} \end{matrix}]

是期望小区信道矩阵，

是第j根发天线到第i根收天线之间多径信道的表示，其中

是信道抽头延时线模型的过采样表示；

C(m)包括了扩频码和扰码的信息，

C (m) = [\begin{matrix} C^{11} (m) & C^{12} (m) \\ C^{21} (m) & C^{22} (m) \end{matrix}]

在此种系统模型下的线性MMSE均衡器的表达形式是：

G = \underset{G}{\arg \min} (| Gr - X |^{2})

G = R_{xr} \cdot {R_{rr}}^{- 1}

= {[H \cdot C (m)]}^{H} \cdot {[H \cdot C (m)] \cdot {[H \cdot C (m)]}^{T} + Σ_{j = 1}^{N_{I}} [H_{Ij} \cdot C_{j} (m)] \cdot {[H_{Ij} \cdot C_{j} (m)]}^{T} + σ^{2} I}^{- 1}

如果所有干扰源的信道转移矩阵H_Ij和干扰小区的扰码和扩频码信息C_j已知，此时接收信号的相关矩阵为：

R_{rr} (m) = E [r (m) \cdot r^{H} (m)]

= (H \cdot C (m)) \cdot {(H \cdot C (m))}^{T} + Σ_{j = 1}^{N_{I}} (H_{Ij} \cdot C_{j} (m)) \cdot {(H_{Ij} \cdot C_{j} (m))}^{T} + σ^{2} I

均衡矩阵为：

G_D＝(H·C(m)·δ_D)^H·R_rr(m)^-1

由于扰码在不同符号上是不同的，相关矩阵R_rr(m)在不同符号上也是不同的，所以均衡器的计算需要每符号进行一次。接收信号的相关矩阵的维度是(F·N_s)·(F·N_s)，可想而知，这个矩阵是相当大的，如果直接进行矩阵求逆，矩阵求逆操作在UE端将占据相当大部分的复杂度。这里我们可以运用矩阵求逆引理降低矩阵求逆的操作：

(A+UBV)-1＝A^-1-A^-1U(I+BVA^-1U)^-1BVA^-1

定义干扰噪声相关矩阵：

R_{I} = Σ_{j = 1}^{N_{I}} (H_{Ij} \cdot C_{j} (m)) \cdot {(H_{Ij} \cdot C_{j} (m))}^{T} + σ^{2} I

使用下面这段伪码求解R_rr ^-1：

P_{N_{I}} = \frac{1}{σ^{2}} I

for(i＝N_I；i≥1；i＝i-1)

end

R_I ^-1＝P₀

R_rr ^-1＝R_I ^-1-R_I ^-1·H·C·(I+(H·C)^H·R_I ^-1·H·C)^-1·(H·C)^H·R_I ^-1

从上几式中可以看出，使用迭代的方法求解矩阵R_rr的逆的过程中只需要进行N_I+1次形如(I+(H_Ii·C_i)^H·P_i·H_Ii·C_i)^-1的矩阵求逆，这种矩阵的维度为

，在直扩系统中，这个数值一般远远小于矩阵R_rr的维度(F·N_s)·(F·N_s)。这样就避免了大矩阵求逆操作，有效的降低了复杂度。

下面是用仿真结果说明本发明的优点。

仿真使用参数：收发天线1，16QAM调制，Turbo1/2编码，干扰信号时偏为0，干扰小区与目标小区信号使用同样的扩频码，仿真使用信道模型第一种的时延功率谱如表1所示，后两种参考ITU模型的PB和PA模型。

在仿真中比较了前面提到的2类、2i类和各种2ii类接收机。

表1：仿真用信道模型1

	时延(ns)	功率(dB)
			1	0	0
2	260	-4.3
			3	1040	-6.6
4	4690	-2.0
			5	7290	-7.0
6	14580	-7.5

单发单收系统下，扩频因子为32，考虑一个强干扰源，SIR＝0dB，使用上面表1中的信道模型，仿真结果如图7所示。

单发单收系统下，扩频因子为32，考虑一个强干扰源，SIR＝0dB，使用ITU-PB信道，仿真结果如图8所示。

单发单收系统下，扩频因子为32，考虑一个强干扰源，SIR＝0dB，使用ITU-PA信道，仿真结果如图9所示。

单发单收系统下，扩频因子为32，考虑两个强干扰源，SIR₁＝3dB，SIR₂＝6dB，仿真结果如图10所示。

2发2收系统下，扩频因子16，天线间相关系数为0，一个干扰源，SIR为0dB，仿真结果如图11所示。

Claims

1.一种集解扰解扩于一体的小区间干扰消除接收机，包括一个解调/译码模块和天线，其特征在于，还包括一个连接于所述解调/译码模块与所述天线之间的均衡器，所述均衡器在对天线数据进行多径均衡时，还同时进行解扰解扩的操作，将均衡结果直接输出至解调/译码模块用于解调和译码；所述小区间干扰消除机具有如下的系统模型：

r (m) = H \cdot C (m) \cdot X (m) + Σ_{j = 1}^{N_{I}} H_{Ij} \cdot C_{j} (m) \cdot X_{j} (m) + n

其中，

是发射符号以及对所述发射符号有拖尾干扰的已发射符号，扩频因子为F，过采样率为N_s，信道最大多径时延为L个采样点，对应L′个码片chip；

C(m)包括了扩频码和扰码的信息，

干扰信号符号级表达式X_j(m)和扩频码、扰码信息C_j(m)也由X(m)和C(m)的表达式得出；

是期望小区信道矩阵，其中

是信道抽头延时线模型的过采样表示；

H_Ij是第j个干扰小区的信道转移矩阵；n是加性高斯白噪声。

2.一种集解扰解扩于一体的小区间干扰消除接收机，包括第一解调/译码模块、第一天线、第二解调/译码模块、第二天线，其特征在于，还包括一个连接于所述解调/译码模块与所述天线之间的均衡器，其与第一天线和第一解调/译码模块相连构成第一接收支路，与第二天线和第二解调/译码模块相连构成第二接收支路，该均衡器在对天线数据进行多径均衡时，还同时进行解扰解扩的操作，将均衡结果直接输出至对应的解调/译码模块用于解调和译码；

所述小区间干扰消除机具有如下的系统模型：

r (m) = H \cdot C (m) \cdot X (m) + Σ_{j = 1}^{N_{I}} H_{Ij} \cdot C_{j} (m) \cdot X_{j} (m) + n

其中：

是发射符号以及对所述发射符号有拖尾干扰的已发射符号；

H = [\begin{matrix} H^{11} & H^{12} \\ H^{21} & H^{22} \end{matrix}]

是期望小区信道矩阵，

是第j根发天线到第i根收天线之间多径信道的表示，其中

是信道抽头延时线模型的过采样表示；

C(m)包括了扩频码和扰码的信息，

C (m) = [\begin{matrix} C^{11} (m) & C^{12} (m) \\ C^{21} (m) & C^{22} (m) \end{matrix}]

干扰信号符号级表达式X_j(m)和扩频码、扰码信息C_j(m)也由X(m)和C(m)的表达式得出。