CN101278497A - 用于正交频分复用系统和基于正交频分复用的蜂窝系统的虚拟多天线方法 - Google Patents

Abstract

提供一种用于正交频分复用(OFDM)系统和基于OFDM的蜂窝系统的虚拟多天线方法。所述虚拟多天线方法包括：对OFDM码元的频域中的子载波进行分组，并且生成包括G个子载波的至少一个群组；以及将被包括在所述至少一个群组中的G个子载波看作在多天线技术中使用的多个信道，并且将所述多天线技术虚拟地应用于所述OFDM码元的发送和接收。所述虚拟多天线方法可以有效地减少干扰信号，并且获得空分多址(SDMA)技术的效果，而无需以物理方式使用多个天线。

Description

用于正交频分复用系统和基于正交频分复用的蜂窝系统的虚拟多天线方法

技术领域

本发明涉及正交频分复用(OFDM)系统和基于OFDM的蜂窝系统，更具体地说，本发明涉及一种方法，用于将多天线技术虚拟地应用于OFDM系统和基于OFDM的蜂窝系统，以消除干扰信号或者获得空分多址(SDMA)技术的效果。

背景技术

正交频分复用(OFDM)提供大量优点。首先，OFDM可以通过将比信道冲击(impulse)响应长度更长的循环前缀(CP)插入邻近OFDM码元之间的保护间隔来移除码间干扰(ISI)。此外，接收端可以使用单抽头均衡器来补偿衰落失真。在OFDM中，还可以使用逆快速傅立叶变换(IFFT)和快速傅立叶变换(FFT)以高速来执行调制和解调。

OFDM的这些优点已经导致了OFDM无线通信系统的开发。换句话说，高速数据传输系统(例如数字音频广播(DAB)、数字视频广播(DVB)、数字地面电视广播(DTTB)、局域网(LAN)和IEEE 802.16宽带无线接入)正在开发中。这些OFDM无线通信系统被看作是下一代移动通信的核心技术，并且相应地正在被积极地研究。

同时，多天线技术也正被积极地研究。多天线技术是一种传输方法，其可以用可靠的方式提供高速数据传输，并且增加系统容量。在多天线技术中，接收/发送端使用多个天线。多天线技术的一些示例包括空分多址(SDMA)技术和智能天线技术。作为多天线技术的SDMA技术使得多个用户能够同时使用在蜂窝系统中相同小区内的相同频率的信道。智能天线技术使用天线的排列结构在期望的方向上形成波束，由此有效地移除干扰，并且增加信号可靠性。然而，仅当发送/接收天线的数目增加时才可以应用多天线技术，这反过来加大了硬件复杂度。

移除干扰的另一技术是多载波码分技术。在多载波码分技术中，具有单个天线的发送/接收端使用正交码来移除多个用户或邻近小区的干扰。多载波码分技术的缺点之一在于，根据承载正交信号的信道的特性以及同步误差，可能破坏正交性。

附图说明

图1是普通正交频分复用(OFDM)系统的框图；

图2和图3是用于解释传统多入多出(MIMO)技术和根据本发明实施例的虚拟MIMO技术的构思的示图；

图4是示出根据本发明实施例的使用虚拟多天线技术的OFDM系统的框图；

图5至图7是用于解释根据本发明实施例的分组方法的示图；

图8是示出根据本发明实施例的用于OFDM系统的虚拟多天线技术的流程图；

图9和图10是示出根据本发明实施例的图8所示的技术的操作S510的详细流程图；

图11和图12分别是示出和解释根据本发明实施例的用于基于OFDM的蜂窝系统的上行链路的虚拟多天线方法的流程图和示图；

图13和图14分别是示出和解释根据本发明另一实施例的用于基于OFDM的蜂窝系统的上行链路的虚拟多天线技术的示图；

图15至图17分别是示出和解释根据本发明另一实施例的用于基于OFDM的蜂窝系统的上行链路的虚拟多天线方法的示图；

图18和图19分别是示出和解释根据本发明另一实施例的用于基于OFDM的蜂窝系统的上行链路的虚拟多天线技术的示图；

图20至图22分别是示出和解释根据本发明实施例的用于基于OFDM的蜂窝系统的下行链路的虚拟多天线方法的示图；

图23和图24分别是示出和解释根据本发明实施例的用于基于OFDM的蜂窝系统的下行链路的虚拟多天线技术的示图；

图25和图26分别是示出和解释根据本发明另一实施例的用于基于OFDM的蜂窝系统的下行链路的虚拟多天线方法的示图；以及

图27和图28分别是示出根据本发明实施例的使用虚拟签名随机化器(VSR)技术和虚拟多天线技术的OFDM蜂窝系统的框图。

具体实施方式

发明技术目的

本发明提供一种用于正交频分复用(OFDM)系统和基于OFDM的蜂窝系统的虚拟多天线方法，所述虚拟多天线方法能够有效地减少干扰信号，并且获得空分多址(SDMA)技术的效果，而无需以物理方式使用多个天线。

发明公开

根据本发明一方面，提供一种用于正交频分复用(OFDM)系统的虚拟多天线方法。所述虚拟多天线方法包括：对OFDM码元的频域中的子载波进行分组，并且生成包括G个子载波的至少一个群组；将被包括在所述至少一个群组中的G个子载波看作在多天线技术中使用的多个信道，并且将所述多天线技术虚拟地应用于所述OFDM码元的发送和接收。

在将G个子载波看作在多天线技术中使用的多个信道，并且虚拟地应用所述多天线技术中所使用的多天线技术包括：空分多址(SDMA)技术、多入多出(MIMO)检测技术和智能天线技术。

所述将G个子载波看作在多天线技术中使用的多个信道，并且虚拟地应用所述多天线技术的步骤可以包括：使用发送设备估计N_c个接收设备和发送设备之间的G个子载波的信道响应；在进行发送期间，基于信道矩阵对将要在G个子载波上发送的N_c个码元进行预编码，并且因此对所述G个子载波的信道影响进行预补偿，所述信道矩阵包括所述估计的信道响应；以及将包括所述N_c个预编码的码元的OFDM码元从所述发送设备发送到所述N_c个接收设备。

所述将G个子载波看作在多天线技术中使用的多个信道，并且虚拟地应用所述多天线技术的步骤可以包括：把将要在所述G个子载波上承载的码元分别乘以用于对N_c个发送设备之间的信道进行随机化的G个权重，并且使用所述N_c个发送设备中的每一个来发送包括相乘后的码元的OFDM码元；使用所述接收设备估计所述N_c个终端和接收设备之间的G个子载波的信道响应，并且将估计的信道响应值中每一个乘以由目标发送设备所使用的权重；以及基于相乘后的估计的信道响应值应用虚拟多天线技术，并且使用所述接收设备检测从所述目标发送设备所发送的信号。

所述对所述子载波进行分组并且生成至少一个群组的步骤可以包括：使用以下方法中的任意一种生成所述至少一个群组：梳状类型分组方法、簇类型分组方法和随机类型分组方法。

根据本发明另一方面，提供一种用于基于OFDM的蜂窝系统的上行链路的虚拟多天线方法。所述虚拟多天线方法包括：使用对N_c个终端通用的分组方法来对OFDM码元的频域中的子载波进行分组，并且使用N_c个终端生成包括G个子信道的至少一个群组；将码元映射到被包括在所述至少一个群组中的所述G个子载波，以生成OFDM码元，并且使用所述N_c个终端将生成的OFDM码元发送到基站；以及使用所述基站采用虚拟多天线技术检测信号，在所述虚拟多天线技术中，G个子载波的接收信号被看作是由G个虚拟天线接收的信号。

所述映射码元并且发送生成的OFDM码元的步骤可以包括：将所述码元分别乘以用于对上行链路信道进行随机化的G个权重，并且使用N_c个终端将相乘后的码元映射到所述G个子载波；所述检测信号的步骤可以包括：估计所述G个子载波的信道响应，将所述估计的信道响应值分别乘以所述G个权重，并且使用所述基站基于相乘后的估计的信道响应值来应用所述虚拟多天线技术。

所述G个权重可以是相同幅度，并且可以是M元相移键控(M-PSK)值。

所述对子载波进行分组并且生成至少一个群组的步骤可以包括：使用以下方法中的任意一种生成所述至少一个群组：梳状类型分组方法、簇类型分组方法和随机类型分组方法。

所述虚拟多天线技术可以是虚拟空分多址(SDMA)技术。所述检测信号的步骤可以包括：消除干扰信号，并且使用信号检测技术检测期望用户的信号，所述信号检测技术包括：迫零(ZF)技术、最小均方误差(MMSE)技术、连续干扰消除(SIC)技术、并行干扰消除(PIC)技术和最大似然(ML)技术。所述检测信号的步骤可以包括：使用信号检测技术同时检测多个用户的信号，所述信号检测技术包括：ZF技术、MMSE技术、SIC技术、PIC技术和ML技术。

所述N_c个终端可以包括：位于小区边界区域的终端和位于邻近小区边界区域的终端。

所述虚拟多天线技术可以是虚拟智能天线技术。所述检测信号的步骤可以包括：估计包括所述G个子载波的接收信号的矢量的自相关矩阵；估计所述N_c个终端之间的码元定时偏移；以及使用基于估计的自相关矩阵和所述码元定时偏移而计算的虚拟智能天线的权重来检测所述信号。所述估计自相关矩阵的步骤可以包括：使用以下事实来估计所述自相关矩阵：所述接收信号上的码元定时偏移的影响被表示为邻近子载波之间的相位旋转。所述估计码元定时偏移的步骤可以包括：通过将智能天线技术虚拟地应用于估计的自相关矩阵来估计所述码元定时偏移，并且估计所述码元定时偏移，所述智能天线技术包括：多信号分类(MUSIC)技术和借助旋转不变技术信号参数估计(ESPIRIT)。所述检测信号的步骤可以包括：使用基于训练信号的技术计算所述虚拟智能天线的权重，所述基于训练信号的技术包括：最小均方(LMS)技术、递归最小二乘方(RLS)技术和采样矩阵求逆(SMI)技术。所述检测信号的步骤可以包括：使用基于码元定时偏移的技术计算所述虚拟智能天线的权重，所述基于码元定时偏移的技术包括：零陷(null-steering)技术和最小方差无失真响应(MVDR)技术。所述检测信号的步骤可以包括：使用所述虚拟智能天线技术消除干扰信号，并且检测期望用户的信号。所述检测信号的步骤可以包括：使用所述虚拟智能天线技术同时检测多个用户的信号。

所述N_c个终端可以包括：位于小区边界区域的终端和位于邻近小区边界区域的终端。

根据本发明另一方面，提供一种用于基于OFDM的蜂窝系统的下行链路的虚拟多天线方法。所述虚拟多天线方法包括：使用基站对OFDM码元的子载波进行分组，并且生成包括G个子载波的至少一个群组；使用所述基站计算N_c个终端和所述基站之间的所述G个子载波的信道响应矩阵；基于所述信道响应矩阵对N_c个码元进行预编码，并且因此使用所述基站对下行链路信道的影响进行预补偿；以及将预编码后的N_c个码元分别映射到所述G个子载波，以生成OFDM码元，并且将生成的OFDM码元从所述基站发送到所述N_c个终端。

所述用于基于OFDM的蜂窝系统的下行链路的虚拟多天线方法可以进一步包括：使用所述N_c个终端中的每一个通过将所述G个子载波的接收信号相加来检测信号。

所述对子载波进行分组并且生成至少一个群组的步骤可以包括：使用以下方法中的任意一种生成所述至少一个群组：梳状类型分组方法、簇类型分组方法和随机类型分组方法。

可以使用以下技术来执行所述N_c个码元的预编码：ZF技术、正交化技术、污损纸编码(dirty paper coding DPC)技术和Tomlinson-Harashima预编码(THP)技术。

所述计算信道响应矩阵的步骤可以包括：使用所述基站通过将所述N_c个终端中的每一个的所述G个子载波的估计的信道响应值分别乘以用于对所述下行链路信道进行随机化的G个权重来计算所述信道响应矩阵。

所述G个权重可以是相同值，并且可以是M-PSK值。

根据本发明另一方面，提供一种用于基于OFDM的蜂窝系统的下行链路的虚拟多天线方法。所述虚拟多天线方法包括：使用对N_c个基站通用的分组方法对OFDM码元的子载波进行分组，并且使用N_c个基站生成包括G个子信道的至少一个群组；将发送码元映射到所述G个子载波，以生成OFDM码元，并且使用N_c个基站将生成的OFDM码元发送到终端；以及使用虚拟多天线技术检测期望信号，在所述虚拟多天线技术中，G个子载波被看作是使用所述终端由G个虚拟天线接收的信号。

所述对子载波进行分组并且生成至少一个群组的步骤可以包括：使用以下方法中的任意一种生成所述至少一个群组：梳状类型分组方法、簇类型分组方法和随机类型分组方法。

所述虚拟多天线技术可以是虚拟空分多址(SDMA)技术。所述检测期望信号的步骤可以包括：消除干扰信号，并且使用信号检测技术检测从所述终端所属的小区发送的信号，所述信号检测技术包括：ZF技术、MMSE技术、SIC技术、PIC技术和ML技术。所述检测期望信号的步骤可以包括：使用信号检测技术同时检测邻近小区的信号和目标小区的信号，所述信号检测技术包括：ZF技术、MMSE技术、SIC技术、PIC技术和ML技术。

所述映射发送码元并且发送生成的OFDM码元的步骤可以包括：将所述发送码元分别乘以用于对下行链路信道进行随机化的G个权重，并且使用所述N_c个基站中的每一个将相乘后的发送码元映射到所述G个子载波；所述检测期望信号的步骤可以包括：估计所述G个子载波的信道响应，将估计的信道响应值分别乘以G个权重，并且使用所述终端基于相乘后的估计的信道响应值来应用所述虚拟多天线技术。所述G个权重可以是相同幅度并且可以是M-PSK值。

所述虚拟多天线技术可以是虚拟智能天线技术。所述检测期望信号的步骤可以包括：估计包括所述G个子载波的接收信号的矢量的自相关矩阵；估计邻近小区之间的码元定时偏移；以及使用基于估计的自相关矩阵和所述码元定时偏移而计算的虚拟智能天线的权重来检测所述期望信号。所述估计自相关矩阵的步骤可以包括使用以下事实来估计所述自相关矩阵：所述接收信号上的码元定时偏移的影响被表示为邻近子载波之间的相位旋转。所述估计码元定时偏移的步骤可以包括：通过将智能天线技术虚拟地应用于估计的自相关矩阵来估计所述码元定时偏移，并且估计所述码元定时偏移，所述智能天线技术包括：MUSIC技术和ESPIRIT技术。

所述检测期望信号的步骤可以包括：使用基于训练信号的技术计算所述虚拟智能天线的权重，所述基于训练信号的技术包括：LMS技术、RLS技术和SMI技术。此外，所述检测期望信号的步骤可以包括：使用基于码元定时偏移的技术计算所述虚拟智能天线的权重，所述基于码元定时偏移的技术包括：零陷(null-steering)技术和MVDR技术。

所述检测期望信号的步骤可以包括：使用所述虚拟智能天线技术消除邻近小区的干扰信号，并且检测所述期望信号。所述检测期望信号的步骤可以包括：使用所述虚拟智能天线技术同时检测邻近小区的信号和目标小区的信号。

发明效果

根据本发明，即使当发送端和接收端中的每一个使用单个天线，也可以实现通过以物理方式使用多个天线来消除干扰信号的效果。因此，由于使用多个天线而导致的硬件复杂度没有增加，并且在消除干扰信号方面的性能不容易受同步性能所影响。

如果上行链路中的基站使用根据本发明的虚拟MIMO技术，则基站可以有效地消除多个用户的干扰，由此增加整个无线电频谱效率。此外，如果多个用户的数量少于被包括在群组中的子载波的数量，则可以获得分集增益，这反过来增强了系统性能。

如果上行链路中的基站使用根据本发明的虚拟MIMO技术，则基站可以使用虚拟MIMO技术有效地消除在小区边界处的干扰用户的干扰信号。此外，如果多个用户的数量少于被包括在群组中的子载波的数量，则可以获得分集增益，这反过来增强了系统性能。如果多个用户的数量等于被包括在群组中的子载波的数量，则可以有效地消除干扰用户的干扰信号，由此防止了由于干扰信号而导致的性能恶化。

如果上行链路中的基站使用根据本发明的虚拟智能天线技术，则可以获得阵列增益。因此，可以防止由于多个用户的码元同步误差而导致的性能恶化。

如果上行链路中的基站使用根据本发明的虚拟智能天线技术，则基站可以消除在小区边界处的干扰用户的信号，并且可以获得阵列增益。此外，可以防止由于多个用户的码元同步误差而导致的性能恶化。

如果下行链路中的基站使用根据本发明的虚拟SDMA技术，则基站可以通过预补偿来执行虚拟SDMA技术，由此减少由于信道而导致的性能恶化。此外，如果多个用户的数量少于被包括在群组中的子载波的数量，则可以实现分集增益。

如果下行链路中的终端使用根据本发明的虚拟MIMO检测技术和虚拟智能天线技术，则当频率重用系数为1时，终端可以有效地消除邻近小区的干扰。因此，可以防止小区之间的干扰。此外，由于可以同时解调邻近小区的信号，因此虚拟MIMO检测技术对于切换是有效的。还可以根据信道条件获得分集增益和阵列增益，并且可以防止由于码元同步误差而导致的性能恶化。

在使用根据本发明的VSR技术的虚拟多天线技术中，可以虚拟地并且随机地改变与群组对应的信道响应。因此，可以减少由于信道之间的相关而导致的性能恶化。

进行本发明的最佳模式

现将参照附图更充分地描述本发明，在附图中示出本发明示例性实施例。然而，本发明可以按许多不同的形式来实施，而不应理解为受限于在此阐述的实施例；此外，提供这些实施例，从而该公开是彻底和完整的，并将把本发明的构思完全传达给本领域技术人员。

图1是普通正交频分复用(OFDM)系统的框图。参照图1，OFDM系统的发送端包括：发送码元生成单元100、OFDM码元生成单元110和OFDM码元发送单元120。此外，OFDM系统的接收端包括：OFDM码元接收单元130、OFDM码元解调单元140和数据检测单元150。为了便于描述本发明，如图1所示配置OFDM系统并且命名被包括在OFDM系统中的元件。然而，本发明不仅可以应用于图1所示的OFDM系统，而且还可以应用于所有OFDM系统。

发送码元生成单元100生成发送码元，所述发送码元将根据每一子载波而承载在信道(子信道)中。发送码元生成单元100的数据源101生成数据，发送码元生成单元100的纠错码(ECC)编码器102对生成的数据进行编码，从而数据对于无线信道可以是强健的。交织器103对编码的数据进行交织，以增强ECC效果。调制器104将交织的数据调制为M元相移键控(M-PSK)信号或M元正交调幅(M-QAM)信号，并且生成N个发送码元。

OFDM码元生成单元110生成OFDM码元，所述OFDM码元包括承载N个发送码元的子信道。S/P(串并转换器)111捆绑以N为单位顺序输入的N个发送码元，并且并行地输出捆绑的N个发送码元。逆快速傅立叶变换(IFFT)112对N个发送码元执行IFFT。P/S(并串转换器)113将IFFT结果串行地提供给保护间隔插入器114。保护间隔插入器114将包括循环前缀(CP)的保护间隔插入到P/S 113的输出信号。OFDM码元生成单元110可以进一步包括预补偿器115。预补偿器115对保护间隔插入器114的输出执行信号处理操作，以对信道影响进行预补偿。

OFDM码元发送单元120在无线信道上发送生成的OFDM码元。为了发送生成的OFDM码元，被包括在OFDM码元发送单元120中的D/A(数模转换器)121将数字形式的所生成的OFDM码元转换为模拟信号。低通滤波器(LPF)122对模拟信号进行低通滤波，以消除邻近频带的影响。高功率放大器(HPA)123放大LPF 122的输出信号。虽然图1中未示出，但OFDM码元发送单元120可以包括至少一个发送天线，以在无线信道上发送放大的输出信号。

通过至少一个接收天线(未示出)，OFDM码元接收单元130接收放大的输出信号，并将收到的信号提供给OFDM码元解调单元140，所述放大的输出信号从OFDM码元被转换，并在无线信道上被发送。被包括在OFDM码元接收单元130中的LPF 131对收到的信号进行低通滤波，以消除邻近频带的影响，A/D(模数转换器)132将从LPF 131输出的模拟信号转换为数字信号。

OFDM码元解调单元140检测OFDM码元接收单元130的输出信号中的OFDM码元的各个子信道中承载的N个发送码元，并将N个检测到的发送码元提供给数据检测单元150。同步和信道估计单元146基于每一信号的相位获得OFDM码元同步和频率同步并估计每一子信道的信道响应。保护间隔移除器141基于获得的同步从OFDM码元接收单元130的输出信号中移除保护间隔。S/P(串并转换器)142串行接收OFDM码元，而无需保护间隔，并将接收的OFDM码元并行提供给快速傅立叶变换(FFT)143。均衡器144基于估计的信道响应值对每一子信道中所承载的接收码元执行均衡处理操作。P/S(并串转换器)145将N个均衡的接收信号串行地提供给数据检测单元150。

数据检测单元150基于OFDM码元解调单元140的输出信号检测从发送端发送的数据。调制器151对OFDM码元解调单元140的输出信号进行调制，并将已调数据提供给解交织器152。解交织器152对已调数据进行解交织，该过程是由发送码元生成单元100的交织器103所执行的交织操作的逆过程。ECC解码器153对解交织的数据进行解码，数据池154存储/消耗解码的数据。

换句话说，传统OFDM系统的发送端将并行排列的N个发送码元复用为不同的子载波频率，将N个复用的发送码元相加，并发送加法结果。在此情况下，并行排列的N个发送码元构成OFDM码元，并且OFDM码元的N个子载波彼此正交。因此，子载波信道彼此不影响。根据上述在发送端执行的发送方法，码元周期可以增加到数量N个子信道，同时保持了相同的码元发送速率。因此，该方法可以较好地减少通过传统单载波传输方法由多径衰落而导致的码间干扰(ISI)。

图2和图3是用于解释传统多入多出(MIMO)技术和根据本发明实施例的虚拟MIMO技术的构思的示图。

参照图2，在传统MIMO技术中，接收端检测期望信号，或者使用具有G个接收天线的多天线设备消除干扰信号。对于目标设备，多天线设备具有拥有时域中的信道响应的多个信道h₁₁、h₁₂、……、h_1G。对于干扰设备，多天线设备具有拥有时域中的信道响应的多个信道h₂₁、h₂₂、……、h_2G。多天线设备既检测目标设备的信号又检测干扰设备的信号，或者使用以下事实从收到的信号消除干扰设备的信号：两种类型的多个信道之间的相关是低的。

另一方面，参照图3，根据本发明实施例的虚拟MIMO技术将OFDM系统的频域中的G个子信道看作用于多天线技术的多个信道。因此，可以仅使用一个天线来实现MIMO技术的效果。换句话说，即使目标设备、干扰设备和接收设备中的每一个具有一个天线，由于相同发送码元被承载在OFDM码元的G个子信道上并且被相应地发送，因此也可以实现图2的传统MIMO技术的效果。因此，频域中的多个信道H₁₁、H₁₂、……、H_1G和频域中的多个信道H₂₁、H₂₂、……H_2G分别与图2所示的具有时域中的信道响应的多个信道h₁₁、h₁₂、……、h_1G和具有时域中的信道响应的多个信道h₂₁、h₂₂、……、h_2G对应。

图4是示出根据本发明实施例的使用虚拟多天线技术的OFDM系统的框图。参照图4，OFDM系统包括：设备A 300以及设备B 310和320，N_c＝2，其中，N_c是设备的数量。设备A 300以及设备B 310和320可以执行基于OFDM的发送和接收，并且设备A 300以及设备B 310和320中的每一个包括一个天线。为了使用虚拟多天线技术，设备A 300以及设备B 310和320将包括N(＝6)个子载波的子信道捆绑成M(＝2)个群组。换句话说，每一群组包括G(＝3)个子信道。具有群组指数m＝0的群组包括与子载波指数0、2和4对应的三个子信道，具有群组指数m＝1的群组包括与子载波指数1、3和5对应的三个子信道。在包括设备A 300以及设备B 310和320的OFDM系统开始通信之前执行这种分组过程。

图5至图7是用于解释根据本发明实施例的分组方法的示图。具体地说，图5是用于解释基于簇类型资源分配的分组方法的示图。图6是用于解释基于梳状类型资源分配的分组方法的示图。图7是用于解释基于随机类型资源分配的分组方法的示图。在基于簇类型资源分配的分组方法的情况下，每一群组包括G个邻近子载波。在基于梳状类型资源分配的分组方法的情况下，每一群组包括按间隔M彼此分离的G个子载波。在基于随机类型资源分配的分组方法的情况下，每一群组包括按随机间隔彼此分离的G个子载波。图5至图7的分组方法仅仅是示例，并且不限于此。因此，本发明可以使用除了图5至图7所示的这些分组方法之外的分组方法。

图8是示出根据本发明实施例的用于OFDM系统的虚拟多天线技术的流程图。现将参照图4描述根据本发明实施例的虚拟多天线技术。

在操作S500，本发明应用于其的发送/接收设备使用相同的分组方法对OFDM码元的频域中的子信道进行分组，并且生成包括G个子信道的至少一个群组。在图4所示的实施例中，设备A 300以及设备B 310和320执行这样的分组过程。如上所述，所述分组过程是概念性的，并且所有发送/接收设备可以在实现根据本发明实施例的OFDM系统的时间就已经完成了所述分组过程。或者，在设备完成了分组过程之后，所述设备可以将关于分组方法的信息提供给其余设备，从而所述其余设备可以基于该信息执行分组过程。

在操作S510，本发明应用于其的所有发送/接收设备将被包括在群组中的G个子信道看作虚拟多天线技术的多个信道。因此，发送/接收设备将多天线技术虚拟地应用于OFDM码元的发送/接收。换句话说，设备A 300通过虚拟地应用多天线技术来检测期望信号。期望信号的示例可以是发送码元，其是被包括在设备B 310或设备B 320中的图1所示的发送码元生成单元100的输出信号。如果设备A 300是发送设备，则设备A 300将多天线技术虚拟地应用于发送信号，从而设备B 310和320(即接收设备)可以容易地检测期望信号。应用于这种情况下的多天线技术的这些示例包括：空分多址(SDMA)技术、MIMO检测技术和智能天线技术。然而，本发明不限于此。

图9是示出根据本发明实施例的图8所示的技术的操作S510的详细流程图。具体地说，图9示出通过使用虚拟多天线技术检测在从N_c个发送设备发送的信号的混合中的期望信号的方法。在此情况下，图4所示的设备B 310和320是发送设备，而设备A 300是接收设备。此外，应用于该实施例的多天线技术可以是虚拟SDMA技术或虚拟智能天线技术。现将参照图9和图4描述被包括在操作S510A中的以下操作。

在操作S600，设备B 310和320将发送码元映射到被包括在群组中的G个子信道，并且生成OFDM码元，将生成的OFDM码元发送到设备A 300。在该实施例中，假定设备B 310具有发送码元X_{i＝1，m＝0}，X_{i＝1，m＝1}，而设备B 320具有发送码元X_{i＝2，m＝0}，X_{i＝2，m＝1}。换句话说，设备B 310发送频域中以X₁₀、X₁₁、X₁₀、X₁₁、X₁₀、X₁₁形式排列的OFDM码元，而设备B 320发送频域中以X₂₀、X₂₁、X₂₀、X₂₁、X₂₀、X₂₁形式排列的OFDM码元。

在操作S602，设备A 300接收由式(1)所定义的信号，并且使用多天线技术检测期望信号。换句话说，设备A 300将被包括在收到的信号中的G个子信道的接收信号看作由G个虚拟天线接收的信号，并检测期望信号。由式(2)来定义所述G个子信道的接收信号。期望信号可以是例如设备B 310的发送码元X₁₀和X₁₁，或是设备B 320的发送码元X₁₀和X₁₁。或者，可以同时检测设备B 310和320两者的发送码元。同时，使用在这种情况下的多天线技术的这些示例包括虚拟SDMA技术和虚拟智能天线技术，将在稍后详细描述这些技术。

其中，k表示子载波指数或子信道指数，N表示当OFDM系统发送发送码元时所使用的子载波的数量，Y(k)表示第k子信道的接收信号。此外，i表示发送设备的指数，其具有值1至N_c，与i＝2对应的发送设备是设备B 320。X_i(k)表示第k子信道的发送码元，H_i(k)表示形成在第i发送设备和接收设备之间的第k子信道的频率响应。N_w(k)表示具有0均值和σ²方差的加性高斯白噪(AWGN)。

可以使用式(1)来排列第m群组的接收信号，以得到式(2)。

$Y\left(m\right)=\tilde{H}\left(m\right)X\left(m\right)+N_w\left(m\right),m\∈\{\mathrm{0,1},\·\·\·,M-1\},...\left(2\right)$

其中，m表示包括G个子信道的资源的指数，也就是群组指数，并且M＝N/G。Y(m)表示第m群组的接收信号向量，

表示第m群组的信道系数矩阵。X(m)表示发送信号向量，N_w(m)表示噪声向量。可以分别由式(3)至式(6)来定义Y(m)、

X(m)和N_w(m)。

Y(m)＝[Y(J_m1)，Y(J_m1)，…，Y(J_mG)]^T，    …(3)

$\tilde{H}\left(m\right)=[{\tilde{H}}_1\left(m\right),{\tilde{H}}_2\left(m\right),\·\·\·,{\tilde{H}}_{N_c}\left(m\right)],...\left(4\right)$

$X\left(m\right)={[X_1\left(m\right),X_2\left(m\right),\·\·\·,X_{N_c}\left(m\right)]}^T,...\left(5\right)$

N_w(m)＝[N_w(J_m1)，N_w(J_m2)，…，N_w(J_mG)]^T，    …(6)

其中，J_mg表示与第m群组的第g子载波对应的子载波指数，并且根据图5至图7所示的分组方法而被确定。式(7)至式(9)分别表示根据簇类型分组方法、梳状类型分组方法和随机类型分组方法而确定的子信道指数。

J_mg＝M·m+g-1，        …(7)

J_mg＝M·(g-1)+m，      …(8)

J_mg＝M·(g-1)+rand(m，g)，g∈{1，…，G}，J_mg∈{0，1，…，N-1}，…(9)

其中，rand(m，g)具有从值0至M-1中随机选择的值。在式(4)中，

表示的第i列向量。此外，

表示形成在第i发送设备和接收设备之间的第m群组的信道响应，并且由式(10)来定义。

${\tilde{H}}_i\left(m\right)={[H_i\left(J_{m1}\right),H_i\left(J_{m2}\right),\·\·\·,H_i\left(J_{\mathrm{mG}}\right)]}^T...\left(10\right)$

在式(4)中，如果与

对应的信道以及与

对应的信道彼此独立，则可以使用虚拟SDMA技术来检测设备B 310和320的发送码元。

随着与

对应的信道以及与

对应的信道之间的相关增加，从虚拟多天线技术中可以获得更少的优点。因此，根据本发明另一实施例，对信道进行随机化的操作可以被进一步包括在图9所示的操作S510A中。在此情况下，操作S600可以进一步包括这样的操作：其中，设备B 310和320中的每一个分别将发送码元乘以用于对信道进行随机化的权重，并将相乘后的发送码元映射到G个子信道。换句话说，设备B 310发送包括频域中所排列的c₁(0)X₁₀、c₁(0)X₁₁、c₁(1)X₁₀、c₁(1)X₁₁、c₁(2)X₁₀、c₁(2)X₁₁的OFDM码元，而设备B 320发送包括频域中所排列的c₂(0)X₂₀、c₂(0)X₂₁、c₂(1)X₂₀、c₂(1)X₂₁、c₂(2)X₂₀、c₂(2)X₂₁的OFDM码元。在此情况下，c_i(0)、c_i(1)、……、c_i(G-1)表示用于随机化的权重，这将在稍后进行描述。在操作S620，设备A 300估计

和

将估计的

和

的元素分别乘以权重，并基于相乘后的信道响应值应用虚拟多天线技术。换句话说，如果m＝0，则包括c₁(0)H₁(0)、c₁(1)H₁(2)、c₁(2)H₁(4)、c₂(0)H₂(0)、c₂(1)H₂(2)和c₂(2)H₂(4)的矩阵被看作在虚拟多天线技术中所使用的信道响应矩阵，以检测信号。

图10是示出根据本发明另一实施例的图8所示的技术的操作S510B的详细流程图。具体地说，图10示出使用虚拟多天线技术将信号从发送设备发送到N_c个接收设备并且使用所述接收设备中的每一个来检测信号的方法。在此情况下，图4所示的设备A 300是发送设备，而设备B 310和320是接收设备。此外，这里所应用的多天线技术可以是预编码技术，在该技术中，信道被预补偿。现将参照图10和图4描述被包括在操作S510B中的以下操作。

在操作S610，设备A 300(即发送设备)计算包括

和

的信道响应矩阵可以使用各种信道估计算法来执行所述计算过程，其中，在该公开中省略所述各种信道估计算法的描述。

在操作S612，设备A 300基于信道响应矩阵

对N_c(＝2)个发送码元进行预编码，以对信道影响进行预补偿，并且生成G(＝3)个预编码的发送码元。可以由式(11)来定义预编码过程。

Z(m)＝F(m)X(m)，m∈{0，1，…，M-1}，    …(11)

其中，F(m)表示使用基本包括和

的信道响应矩阵

而计算的G×N_c预编码矩阵。稍后将描述预编码矩阵的详细说明。X(m)表示N_c×1向量，以及在被包括在第m群组中的待发送到设备B 310和320的数据中，并且包括与第m群组对应的发送码元X_1m和X_2m。换句话说，可以使用式(11)来实现包括G(＝3)个预编码的发送码元的Z(m)。

在操作S614，设备A 300将预编码的发送码元分别映射到G个子信道，以生成OFDM码元，并且将生成的OFDM码元发送到设备B 310和320。

在操作S616，设备B 310将被包括在接收的OFDM码元中的G个子信道的接收信号相加，并且因此检测发送码元X_1m。相似地，设备B 320通过信号处理来检测发送码元X_2m。

随着与

对应的信道以及与

对应的信道之间的相关增加，从虚拟多天线技术中可以获得更少的优点。因此，根据本发明另一实施例，对信道进行随机化的操作可以被进一步包括在图10所示的操作S510B中。在此情况下，在操作S610，设备A 300不使用信道响应矩阵

计算F(m)，而使得信道响应矩阵

如常。反之，设备A 300将信道响应矩阵的每一元素乘以用于对信道进行随机化的权重，并基于乘法结果来计算F(m)。其余过程与上述过程相同。

本发明的构思可以应用于基于OFDM的蜂窝系统。在此情况下，设备A300或设备B 310或320可以是目标基站、邻近基站、目标终端、在小区边界处的终端或邻近小区的终端。在该说明书中，将描述本发明应用于基于OFDM的蜂窝系统的七个实施例，以具体解释本发明的基本构思。然而，可以通过使用多种多天线技术而以除了稍后将描述的所述七个实施例之外的各种形式来实施本发明。因此，根据本发明的虚拟多天线方法不限于现将描述的这七个实施例。

根据用于上行链路/下行链路中的基站的虚拟MIMO技术和用于下行链路中的终端的虚拟MIMO技术来对本发明的这七个实施例进行分类。

本发明的第一实施例是应用于上行链路中的基站的虚拟SDMA技术，第二实施例是在其中上行链路中的基站消除在小区边界处的多个用户的干扰的虚拟MIMO检测技术。第三实施例是应用于上行链路中的基站的虚拟智能天线技术。第四实施例是在其中上行链路中的基站消除在小区边界处的多个用户的干扰的虚拟智能天线技术。此外，第五实施例是对下行链路中的基站使用预补偿的虚拟SDMA技术。这五个实施例是虚拟MIMO技术，可以应用于所有基站。这五个实施例被使用来减少小区中的多个用户的干扰或在小区边界处的多个用户的干扰，或者用于执行SDMA技术。第六实施例是应用于下行链路中的终端的虚拟MIMO检测技术，第七实施例是可以应用于所有终端的虚拟MIMO技术。第六实施例和第七实施例被使用来减少频率重用系数为1的蜂窝系统中的小区之间的干扰。

在另一实施例中，可以把以下过程添加到上述七个实施例：将信道响应矩阵的每一元素乘以用于独立地修改信道响应的权重。如果将虚拟SDMA技术或虚拟MIMO检测技术应用于该实施例，则可以实现更好的系统性能，现将附加地对其进行描述。换句话说，可以通过基于以权重反映的信道响应矩阵而应用多天线技术来实现更好的影响。

图11是示出根据本发明实施例的用于基于OFDM的蜂窝系统的上行链路的虚拟多天线方法的流程图。具体地说，图11示出使用根据本发明实施例的虚拟SDMA技术来检测小区中的多个用户的信号的方法。图12是示出频域中的资源分配结构以解释图11所示的实施例的示图。

在操作S700，小区中的N_c个终端对OFDM码元的频域中的子载波进行分组，并且生成包括G个子载波的至少一个群组。在此情况下，N_c≤G。

在操作S702，N_c个终端中的每一个将发送码元映射到被包括在群组中的G个子载波，以生成OFDM码元，并且将生成的OFDM码元发送到基站。

在操作S704，基站接收由式(1)定义的信号，并且使用虚拟SDMA技术检测从期望用户发送的信号。换句话说，基站将被包括在收到的信号中的G个子载波的接收信号看作由G个虚拟天线接收的信号，并检测从期望用户发送的信号。由于执行虚拟SDMA技术的过程需要信道响应值，因此操作S704包括信道估计过程。

在式(1)中，X₁(k)和X_i(k)(i≠1)分别表示从期望用户的终端发送的发送码元和从干扰用户的终端发送的发送码元。此外，H_i(k)表示第i终端和基站之间形成的信道的频率响应。N_w(k)表示具有0均值和σ²方差的AWGN。由式(2)定义G个子载波的接收信号，并且分别由式(3)至式(6)定义Y(m)、

X(m)和N_w(m)。更进一步地，在式(4)中，作为信道系数矩阵

的第i列向量

表示形成在第i终端和基站之间的第m群组的信道响应，并且由式(10)所定义。在式(4)中，如果与第i列向量

对应的信道以及与第j(j≠i)列向量

对应的信道彼此独立，则可以使用信道系数矩阵

和线性检测技术或非线性检测技术在操作S704检测期望信号。线性检测技术的示例包括最小二乘(LS)技术和最小均方误差(MMSE)技术。此外，非线性检测技术的示例包括并行干扰消除(PIC)技术、连续干扰消除(SIC)技术和最大似然(ML)技术。然而。本发明不限于此。

由式(12)来定义线性检测技术。

$\hat{X}\left(m\right)=W\left(m\right)Y\left(m\right),...\left(12\right)$

其中，第m资源(即群组)的权重矩阵W(m)是N_cxG矩阵。当使用LS技术时，由式(13)定义权重矩阵W(m)，而当使用MMSE技术时，由式(14)定义权重矩阵W(m)。

其中，符号

表示信道响应的伪逆矩阵，符号

表示共轭转置矩阵，σ²表示当发送功率为1时的噪声功率。在LS技术中，在不考虑噪声的情况下计算信道响应的伪逆矩阵，以将干扰信号置零。MMSE技术考虑噪声，并允许解调信号具有最大信噪比(SNR)。使用式(13)或式(14)计算的权重矩阵W(m)的第i行向量具有用于消除除了期望用户(即第i用户)之外的用户的信号的信息。因此，如果第i用户的信号是目标信号，则可以通过将第i行向量乘以接收信号向量Y(m)来检测目标信号。当也必须检测干扰用户的信号时，将使用式(13)或式(14)计算的权重矩阵乘以接收信号向量Y(m)。结果，可以检测N_c个用户信号。

式(15)定义了使用作为非线性检测技术的示例的ML技术的信号检测技术。

其中，表示可以由第i用户加载到第m群组的子载波的发送码元。

由基站接收的信号包括经由每一信道从多个终端发送的信号之和，并且在发送的信号之间出现码元定时偏移。然而，由于连同信道估计过程中的信道响应一起估计由码元定时偏移导致的频域中的相位旋转分量，因此码元定时偏移不降低系统性能。

图13是示出根据本发明另一实施例的用于基于OFDM的蜂窝系统的上行链路的虚拟多天线技术的流程图。

具体地说，图13示出使用根据本发明实施例的虚拟MIMO检测方法检测在小区边界处的多个用户的信号的方法。图14是示出频域中的资源分配结构以解释图13所示的实施例的示图。在该实施例中，使用虚拟MIMO检测技术把由基站接收的信号划分为邻近小区的干扰信号和小区中的用户的信号。现将描述划分由基站接收的信号的过程。

在操作S800，N_c个终端对OFDM码元的频域中的子载波进行分组，并且生成包括G个子载波的至少一个群组。

在操作S802，N_c个终端中的每一个将发送码元映射到被包括在群组中的G个子载波，以生成OFDM码元，并且将生成的OFDM码元发送到基站。

在操作S804，基站接收由式(1)定义的信号，并且使用虚拟SDMA技术检测从期望终端发送的信号。换句话说，基站将被包括在收到的信号中的G个子载波的接收信号看作由G个虚拟天线接收的信号，并且检测从期望终端发送的信号。由于执行虚拟SDMA的过程需要信道响应值，因此操作S804包括信道估计过程。图13所示的实施例与图11所示的实施例的不同之处在于，使用与相同群组对应的资源的N_c个终端位于小区边界，并且基站也必须使用与相同群组对应的资源来估计邻近小区的的所有终端的信道响应。由于该数学过程与图11所示的实施例的数学过程相同，因此将省略其描述。

图15是示出根据本发明另一实施例的用于基于OFDM的蜂窝系统的上行链路的虚拟多天线方法的流程图。具体地说，图15示出使用根据本发明实施例的虚拟智能天线技术检测多个用户的信号的方法。图16是示出频域中的资源分配结构以解释图15所示的实施例的示图。在该实施例中，基站消除多个用户的干扰，或者同时对多个用户的信号进行解调。用于该实施例的资源分配方法可以是簇类型资源分配方法。现将参照图15描述该实施例。

在操作S900，小区中的N_c个终端对OFDM码元的频域中的子载波进行分组，并且生成包括G个子载波的至少一个群组。

在操作S902，N_c个终端中的每一个将发送码元映射到被包括在群组中的G个子载波，以生成OFDM码元，并且将生成的OFDM码元发送到基站。

在操作S904，基站接收由式(1)定义的信号，并且使用虚拟智能天线技术检测从期望终端发送的信号。换句话说，基站将被包括在收到的信号中的G个子载波的接收信号看作由G个虚拟天线接收的信号，并检测从期望终端发送的信号。通过计算虚拟智能天线技术的权重向量w(m)来检测由式(16)所定义的期望信号

${\hat{X}}_1\left(m\right)=w^H\left(m\right)Y\left(m\right),...\left(16\right)$

在操作S904中所使用的计算权重向量的方法可以是基于训练信号的技术或基于码元定时偏移的技术。基于训练信号的技术不需要码元定时偏移估计。然而，由于训练信号而导致出现开销。基于训练信号的技术的示例包括最小均方(LMS)技术、递归最小二乘方(RLS)技术和采样矩阵求逆(SMI)技术。基于码元定时偏移的技术需要码元定时偏移估计。基于码元定时偏移的技术的示例包括零陷技术和最小方差无失真响应(MVDR)技术。在该说明书中，为了简便而省略对基于训练信号的技术的描述，并且将仅描述一部分基于码元定时偏移的技术。

图17是示出图15所示的方法的操作S904的详细流程图，其中，使用了基于码元定时偏移的技术。

在操作S910，基站估计包括G个子载波的接收信号的向量的自相关矩阵R(m)。当使用簇类型资源分配方法时，可以将式(4)中的第i列向量

重新排列为式(17)。

其中，H_i(J_mg)表示当不出现码元定时偏移时的信道响应值，a(δ_i)表示由码元定时偏移δ_i所形成的导引向量(steering vector)。此外，表示Hadamard乘法。在准静态衰落信道的情况下，由式(18)定义第m群组的接收信号向量的自相关矩阵R(m)。

$=\tilde{H}\left(m\right)R_x\left(m\right){\tilde{H}}^H\left(m\right)+{\mathrm{\σ}}^2{I}_G$

其中，R_x(m)表示发送信号向量的自相关矩阵。如果在多个用户的发送信号之间没有相关，并且如果每一用户的发送信号具有相等的平均功率σ_x ²，则R_x(m)是σ_x ²I_Nc，并且R(m)被简化为式(19)。

$R\left(m\right)={\mathrm{\σ}}_x^2\tilde{H}\left(m\right){\tilde{H}}^H\left(m\right)+{\mathrm{\σ}}^2{I}_G...\left(19\right)$

换句话说，根据基于式(19)估计自相关矩阵R(m)的方法，使用以下事实来估计自相关矩阵R(m)：接收信号上的码元定时偏移的影响被表示为邻近子载波之间的相位旋转。

在操作S912，基站估计终端之间的码元定时偏移。码元定时偏移估计方法的示例是借助旋转不变技术信号参数估计(ESPIRIT)，在该技术中，各种到达方向估计(DoA)技术被应用于传统智能天线技术。为了简便，将在该公开中描述使用多信号分类(MUSIC)技术的码元定时偏移估计方法，而将省略对其它估计技术的描述，MUSIC技术是基于子空间的技术中的一种。

在MUSIC技术中，如果G大于N_c，则在改变由式(20)所获得的MUSIC频谱中的码元定时偏移的同时，通过搜索峰值位置来估计码元定时偏移。

$P_m\left(\mathrm{\δ}\right)=\frac{a^H\left(\mathrm{\δ}\right)a\left(\mathrm{\δ}\right)}{a^H\left(\mathrm{\δ}\right)V\left(m\right)V^H\left(m\right)a\left(\mathrm{\δ}\right)},...\left(20\right)$

其中，如果用户信号之间没有相关，则由[q_Nc(m)，…，q_G-1(m)]来定义包括噪声空间中的唯一向量的G×(G-N_c)矩阵。在此情况下，q_j(m)表示与接近于噪声方差σ²的R(m)的特征值对应的第j噪声子空间。导引向量a(δ_i)，其中，码元定时偏移与噪声空间q_j(m)几乎正交。由于这样的正交性，式(2)中的分母被最小化为码元定时δ＝δ_i。结果，P_m(δ)具有N_c个峰值。

在操作S914，使用基于自相关矩阵和码元定时偏移所计算的虚拟智能天线的权重来检测期望信号。

现将作为在操作S914中所使用的权重计算技术的示例描述零陷技术。如果基站估计在从N_c个用户接收的OFDM信号之间的码元定时偏移，则由式(21)定义零陷技术中的权重向量。

其中，e是G×1向量，P是G×N_c矩阵，e和P分别由e＝[1，0，…，0]和P＝[a(δ₁)，…，a(δ_Nc)]定义。零陷技术中所需的码元定时偏移δ_i是在操作S912所获得的值。

现将作为权重计算技术的另一示例描述MVDR技术。在期望的接收信号的功率为1的条件下，可以在使用式(22)最小化接收信号的平均功率之后获得使信号干扰比(SINR)最小的权重向量。

$w\left(m\right)=\frac{R^{-1}\left(m\right)a\left({\mathrm{\δ}}_0\right)}{a^H\left({\mathrm{\δ}}_0\right)R^{-1}\left(m\right)a\left({\mathrm{\δ}}_0\right)}...\left(22\right)$

在此情况下，在操作S912获得码元定时偏移，并且在操作S910获得自相关矩阵。

图18是示出根据本发明另一实施例的用于基于OFDM的蜂窝系统的上行链路的虚拟多天线技术的示图。具体地说，根据图18所示的本发明的实施例，虚拟智能天线技术消除在小区边界处的多个用户的干扰。图19是示出频域中的资源分配结构以解释图18的实施例的示图。

在该实施例中，基站消除多个用户的干扰，或者同时对多个用户的信号进行解调。在该实施例中，使用虚拟智能天线技术将由基站接收的信号划分为邻近小区的干扰信号和小区中的用户的信号。现将参照图18描述该实施例。

在操作S1000，在小区边界处的N_c个终端对OFDM码元的频域中的子载波进行分组，并且生成包括G个子载波的至少一个群组。

在操作S1102，N_c终端中的每一个将发送码元映射到被包括在群组中的G个子载波，以生成OFDM码元，并且将生成的OFDM码元发送到基站。

在操作S1004，基站接收由式(1)所定义的信号，并且使用虚拟智能天线技术检测从期望终端发送的信号。换句话说，基站将被包括在收到的信号中的G个子载波的接收信号看作由G个虚拟天线接收的信号，并且检测从期望终端发送的信号。通过计算虚拟智能天线技术的权重向量w(m)来检测由式(16)定义的期望信号

图18所示的实施例与图15所示的实施例的不同之处在于，使用与相同群组对应的信道的N_c个终端位于小区边界，并且基站还必须估计使用与相同群组对应的资源的邻近小区的终端的信道响应。由于该数学过程与图15所示的实施例的数学过程相同，因此将省略其描述。

以上已经将虚拟SDMA技术和虚拟智能天线技术描述为虚拟多天线技术，该技术可以用于根据本发明实施例的上行链路中的基站。虚拟SDMA技术可以使用如图5至图7的所有资源分配方法。当使用梳状类型资源分配方法和随机类型资源分配方法时，虚拟SDMA技术可以获得分集增益。即使当小区中的发送码元被同步时，由于在信道估计过程中估计由码元定时偏移而导致的相位旋转，因此也可以防止性能降低。在虚拟智能天线技术中估计小区中的多个用户之间或在小区边界处的多个用户之间的码元定时偏移。其后，形成虚拟波束，以消除多个用户的干扰。在虚拟智能天线技术中可以使用簇类型资源分配方法。虚拟SDMA技术和虚拟智能天线技术两者都可以消除多个用户的干扰，并且可以同时对从多个用户发送的信号进行解调。

图20是示出根据本发明实施例的用于基于OFDM的蜂窝系统的下行链路的虚拟多天线技术的流程图。具体地说，图20示出应用于根据本发明实施例的下行链路基站的虚拟SDMA技术。图21是示出频域中的资源分配结构以解释图20的实施例的示图。图22是用于解释由基站执行的预编码过程的示图。

虚拟SDMA技术可以应用于基于OFDM的蜂窝系统的下行链路以及基于OFDM的蜂窝系统的上行链路。现将参照图20描述将虚拟SDMA技术应用于基于OFDM的蜂窝系统的下行链路的过程。

在操作S1100，基站对OFDM码元的子载波进行分组，并且生成包括G个子载波的至少一个群组。

在操作S1102，基站计算N_c个终端和基站之间的G个子载波的信道响应矩阵

在操作S1104，基站基于信道响应矩阵对式(11)所定义的N_c个码元进行预编码，并且因此对下行链路信道的影响进行预补偿。

在操作S1106，基站将N_c个预编码的码元映射到G个子载波，以生成OFDM码元，并且将生成的OFDM码元发送到N_c个终端。式(24)定义了包括穿过下行链路的多个用户接收信号的向量U(m)。

$U\left(m\right)={\tilde{H}}^T\left(m\right)Z\left(m\right)+N_w\left(m\right),m\∈\{\mathrm{0,1},\·\·\·,M-1\}$

$={\tilde{H}}^T\left(m\right)F\left(m\right)Z\left(m\right)+N_w\left(m\right),...\left(24\right)$

其中，第m群组的发送信号向量Z(m)和第m群组的多个用户接收信号U(m)由式(25)定义。

$Z\left(m\right)={[Z\left(J_{m1}\right),Z\left(J_{m2}\right),\·\·\·,Z\left(J_{\mathrm{mG}}\right)]}^T$

$U\left(m\right)={[U_1\left(m\right),U_2\left(m\right),\·\·\·,U_{N_c}\left(m\right)]}^T,...\left(25\right)$

其中，第m群组的第g发送信号Z(J_mg)表示在将N_c个预编码的信号相加之后获得的信号，U_i(m)表示第m群组中的第i用户的接收信号。通过选择使得

变成单位矩阵的矩阵F(m)，虚拟SDMA技术可以应用于下行链路。可以使用线性/非线性技术来获得矩阵F(m)，所述线性/非线性技术包括：迫零(ZF)技术、正交化技术、污损纸编码(DPC)技术和Tomlinson-Harashima预编码(THP)技术。例如，如果应用了ZF技术，则由式(26)定义矩阵F(m)。

换句话说，下行链路基站可以通过使用与第m群组对应的信道系数矩阵的逆矩阵或伪逆矩阵对N_c个发送信号进行预编码来执行虚拟SDMA技术。

在操作S1108，N_c个终端中的每一个将G个子载波的接收信号相加，并检测信号。

如果该实施例应用于梳状类型资源分配方法或随机类型资源分配方法，则可以获得分集增益。

图23是示出根据本发明实施例的用于基于OFDM的蜂窝系统的下行链路的虚拟多天线技术的示图。具体地说，图23示出应用于根据本发明实施例的下行链路中的终端的虚拟MIMO检测技术。图24是用于解释图23的实施例的示图。参照图24，在频率重用系数为1的蜂窝系统中，如果终端处于小区边界，则可能在从邻近小区发送的信号和从期望小区发送的信号之间存在干扰。在此情况下，可以使用虚拟MIMO检测技术来消除小区之间的干扰。虚拟MIMO检测技术使用信道频率响应的空间特性，并且以与应用于图11所示的实施例所描述的上行链路中基站的虚拟SDMA技术相似的方式来配置资源。

现将参照图23描述该实施例。在操作S1200，N_c个基站使用对N_c个基站通用的分组方法对OFDM码元的子载波进行分组，并且生成包括G个子载波的至少一个群组。

在操作S1202，N_c个基站中的每一个把将要发送到被包括在基站的小区中的终端的码元映射到G个子载波，以生成OFDM码元，并且将生成的OFDM码元发送到终端。

在操作S1204，终端使用虚拟SDMA技术检测从终端所属的小区所发送的信号。换句话说，终端将G个子载波的接收信号看作由G个虚拟天线接收的信号，并检测从小区发送的信号。

该实施例在数学方面与图11所示的实施例相似。然而，这两个实施例的不同之处在于，在该实施例中的N_c表示邻近小区的数量，

表示第i基站和终端之间的信道响应。由于该数学过程与图11所示的实施例的数学过程相同，因此将省略对其的描述。

图25是示出根据本发明另一实施例的用于基于OFDM的蜂窝系统的下行链路的虚拟多天线技术的流程图。具体地说，图25示出根据本发明实施例的可以应用于下行链路终端并且可以消除小区之间的干扰的虚拟智能天线技术。图26是用于解释图25所示的实施例的示图。参照图26，在频率重用系数为1的蜂窝系统中，由在小区边界处的终端所接收的信号具有由于每一基站的信号传输延迟而导致的码元定时偏移。使用这样的特性，可以按与图15所示的实施例相似的方式将虚拟智能天线技术应用于每一终端。

现将参照图25描述该实施例。在操作S1300，N_c个基站使用对N_c个基站通用的分组方法对OFDM码元的子载波进行分组。并且生成包括G个子载波的至少一个群组。

在操作S1302，N_c个基站中的每一个把将要发送到被包括在基站的小区中的终端的码元映射到G个子载波，以生成OFDM码元，并且将生成的OFDM码元发送到被包括在基站的小区中的终端。

在操作S1304，终端使用虚拟智能天线技术来检测从终端所属的小区发送的信号。换句话说，终端将G个子载波的接收信号看作由G个虚拟天线接收的信号，并且检测从小区发送的信号。

该实施例在数学方面与图15所示的实施例相似。然而，这两个实施例的不同之处在于，该实施例中的N_c表示邻近小区的数量，

表示第i基站和终端之间的信道响应。由于该数学过程与图15所示的实施例的数学过程相同，因此将省略对其的描述。

以上已经描述了根据本发明七个实施例的基于OFDM的蜂窝系统的虚拟多天线技术。

随着信道之间的相关减少，本发明的效果增加。换句话说，如果设备的信道响应之间存在相关，则根据本发明的虚拟SDMA技术或虚拟MIMO检测技术可能不能获得最大分集增益，或者可能不能有效地消除干扰信号。因此，本发明的另一实施例可以进一步将对信道进行随机化的操作添加到上述七个实施例，由此使得本发明的效果达到最大。换句话说，虚拟签名随机化器(VSR)技术可以被使用在本发明的另一实施例中。根据VSR技术，发送/接收端将发送码元或估计的信道响应值乘以预定权重，从而设备的信道响应彼此独立。在VSR技术中，发送/接收端不应用基于物理信道响应自身的虚拟多天线技术。反之，发送/接收端应用基于以权重反映的信道响应的虚拟多天线技术。

图27是使用根据本发明实施例的VSR技术和虚拟多天线技术的OFDM蜂窝系统的框图。换句话说，图27示出通过将VSR技术应用于根据本发明实施例的OFDM蜂窝系统来对信道响应进行随机化的过程。现将基于以下假设参照图27描述该实施例：包括干扰设备的干扰信号的系统检测从目标设备发送的信号。

参照图27，类似于图1所示的OFDM蜂窝系统，根据该实施例的OFDM蜂窝系统包括发送端和接收端。发送端包括发送码元生成单元1400、OFDM码元生成单元1410和OFDM码元发送单元1420。接收端包括OFDM码元接收单元1430、OFDM码元解调单元1440和数据检测单元1450。

类似于图1所示的发送码元生成单元100，发送码元生成单元1400生成将要承载在信道(子信道)中的发送码元。将基于以下假设来描述该实施例：作为根据本发明的分组过程的结果而生成包括G个子载波的M个群组。在此情况下，发送码元生成单元1400生成发送码元序列X₀，X₁，…，X_M-1，以发送OFDM码元。

OFDM码元生成单元1410生成包括发送码元序列X₀，X₁，…，X_M-1的OFDM码元。OFDM码元生成单元1410与图1所示的OFDM码元生成单元110的不同之处在于，OFDM码元生成单元1410进一步包括VSR 1412和加扰器1413。加扰器1413将生成的发送码元乘以预定加扰码，以对蜂窝系统中的小区之间的信号进行随机化。如果加扰器1413未应用于蜂窝系统，或者如果蜂窝系统不需要加扰，则可以省略加扰器1413。换句话说，根据该实施例，加扰器1413的码和VSR 1412的权重可以在信道响应中被反映，以执行SDMA解调或虚拟MIMO检测。

S/P 1411、IFFT 1414、P/S 1415和保护间隔插入器1416的功能和操作与图1所示的S/P 111、IFFT 112、P/S 113和保护间隔插入器114相同，因此将不重复对其进行描述。

VSR 1412将所分配的信道随机化或正交码乘以将要在每一资源(子载波)中承载的发送码元中的每一个。在图27中，VSR 1412被放置在加扰器1413之前。然而，VSR 1412可以被放置在加扰器1413之后。所分配的信道随机化码表示用于如上所述对信道进行随机化的权重序列。在图27所示的实施例中，假定目标用户被分配信道随机化码c₀，c₁，…，c_G-1，而干扰用户被分配信道随机化码c₁₀，c₁₁，…，c_1G-1。VSR 1412把将要在每一资源(子载波)中承载的发送码元X₀，X₁，…，X_M-1，X₀，X₁，…，X_M-1，…，X₀，X₁，…，X_M-1乘以信道随机化码C₀，…，C₀，C₁，…，C₁，…，C_G-1，…，C_G-1。在图27中，假定使用梳状类型资源分配方法，并且用户的各个群组使用相同的信道随机化码。然而，在该实施例中，也可以使用其它资源分配方法，并且M个群组中的每一个可以使用不同的信道随机化码。

式(27)定义由VSR 1412使用的权重的示例。

c_i(n)＝exp(jπ/4·rand(i，n))，rand(I，n)∈{0，1，…，8}    …(27)

在式(27)中，c_i(n)表示第i用户的第n资源所乘以的权重，rand(i，n)具有值0至8。换句话说，如果使用了式(27)，则C₀，C₁，…，C_G-1具有值值c₁(0)，c₁(1)，…，c₁(G-1)。在式27中，使用8-相移键控(PSK)的权重作为示例。然而，本发明不限于此。

加扰器1413将每一输入码元乘以加扰码S_n。在图27中，假定将加扰码S_1，n分配给干扰用户。

OFDM码元发送单元1420和OFDM码元接收单元1430的功能和操作与图1所示的OFDM码元发送单元120和OFDM码元接收单元130的操作和功能相同，因此将不重复对其进行描述。

在图27中，由H_n表示接收端和目标设备之间的频域中的信道响应值，由H_1，n表示接收端和干扰设备之间的频域中的信道响应值。

OFDM码元解调单元1440检测与发送码元X₀，X₁，…，X_M-1对应的信号

并且将检测到的信号

提供给数据检测单元1450。OFDM码元解调单元1440与图1所示的OFDM码元解调单元140的不同之处在于，其进一步使用解扰器1444和VSR解调单元1447。为了便于描述，OFDM码元解调单元1440包括信道估计单元1445，而不是图1所示的实施例的同步和信道估计单元146。此外，OFDM码元解调单元1440包括SDMA块1446，其使用根据本发明的虚拟多天线技术而不是图1所示的均衡器144来执行信号检测。

解扰器1444执行由加扰器1413所执行的过程的逆过程。VSR解调单元1447将由信道估计单元1445估计的目标用户的信道响应值乘以在发送端所乘以的信道随机化码，并将相乘结果提供给SDMA块1446。

由式(28)定义在虚拟SDMA解调或虚拟MIMO检测中所使用并从VSR解调单元1447输出的信道矩阵

${\tilde{H}}_c\left(m\right)={[c_i\left(J_{m1}\right)H_i\left(J_{m1}\right),c_i\left(J_{m2}\right)H_i\left(J_{m2}\right),\·\·\·,c_i\left(J_{\mathrm{mG}}\right)H_i\left(J_{\mathrm{mG}}\right)]}^T,...\left(28\right)$

其中，表示第i用户的信道响应，并且与图27所示的[H_mC₀，H_M+mC₁，…，H_M(G-1)+mC_G-1]^T对应。虽然物理信道尚未改变，但使用包括相乘后的权重的信道响应来执行SDMA解调或虚拟MIMO检测。因此，当使用簇类型资源分配方法时，有可以获得分集增益的较低概率，在所述簇类型资源分配方法中，群组内的子载波信道响应H_i(J_mg)通常彼此相似。然而，如果将VSR过程添加到使用簇类型资源分配方法的虚拟多天线技术中，则群组中的信道响应c_i(J_mg)H_i(J_mg)彼此独立。因此，可以获得分集增益。

结果，SDMA块1446从穿过随机化的信道的包括用户的各个信号之和的信号来检测期望信号，并将

输出作为检测结果。

保护间隔插入器1441、S/P 1442、FFT 1443和P/S 1448的功能和操作与图1所示的保护间隔插入器141、S/P 142、FFT 143和P/S 115的功能和操作相同，因此将不重复对其进行描述。

图28是示出对其进一步使用根据本发明实施例的VSR技术的OFDM蜂窝系统的框图。在该实施例中，基站在预补偿信道响应的影响之后生成OFDM码元，并且将生成的OFDM码元发送到N_c个用户终端。其后，每一用户终端检测期望信号。

参照图28，类似于图1所示的OFDM蜂窝系统，根据该实施例的OFDM蜂窝系统包括发送端和接收端。发送端包括多个发送码元生成单元1500_1至1500_N_c、OFDM码元生成单元1510和OFDM码元发送单元1520。接收端包括OFDM码元接收单元1530、OFDM码元解调单元1540和数据检测单元1550。将基于以下假设来描述该实施例：发送端表示基站的发送端，接收端表示目标用户终端，目标用户终端具有用户指数值i＝1。

发送码元生成单元1500_1至1500_N_c中的每一个生成将要发送到每一目标用户终端的发送码元。例如，发送码元生成单元1500_1生成发送码元X_i0，X_i1，…，X_1M-1。多个VSR 1512_1至1512_N_c中的每一个将输入的发送码元乘以被分配给每一目标用户终端的信道随机化码。当使用了梳状类型资源分配方法时，VSR 1512_i可以输出包括例如c_i(0)X_i0，c_i(0)X_i1，…，c_i(0)X_iM-1，c_i(1)X_i0，c_i(1)X_i1，…，c_i(1)X_iM-1，…，c_i(G-1)X_i1，…，c_i(G-1)X_1M-1的向量。

加扰器1513_i将VSR 1512_i中的每一个乘以加扰码S_n。由小区内的基站来执行这样的乘法，所有用户共享相同的加扰码S_n。

预补偿器1514估计每一目标用户终端和基站之间的信道响应H_i(k)，并基于估计结果对输入信号进行预编码。由于图28的实施例包括VSR 1512_1至1512_N_c，因此可以基于在将信道响应H_i(k)乘以信道随机码之后获得的值来计算预编码矩阵，并且可以使用计算的预编码矩阵对输入信号进行预编码。

由于预编码过程，因此接收端可以检测从发送端接收的发送码元，而不用执行特定信号处理操作。在图28中，接收端是具有用户指数i＝1和N_c＝G的目标终端的接收端。此外，如果使用式(26)作为预编码矩阵，则以Y(m)＝S_mX_1m+N_m，Y(M+m)＝S_M+mX_1m+N_M+m，…，Y(M(G-1)+m)＝S_M(G-1)+mX_1m+NM(G-1)+m的形式来定义FFT 1543的输出。因此，数据检测单元1550对解扰器1544的输出进行求和，以检测数据。

接收端进行与和不执行VSR操作的发送端对应的接收端的解调过程相同的解调过程。换句话说，该实施例不需要图27所示的VSR解码器1447。

本发明还可以被实现为计算机可读记录介质上的计算机可读代码。所述计算机可读记录介质是任意数据存储设备，其可以存储数据，所述数据其后可以由计算机系统来读取。计算机可读记录介质的示例包括只读存储器(ROM)、随机存储存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘、光数据存储设备和载波(例如通过互联网的数据传输)。

所述计算机可读记录介质也可以分布在以网络耦合的计算机系统上，从而存储计算机可读代码并以分布式方式来执行所述计算机可读代码。此外，本发明所属领域的程序员可以容易地理解用于实现本发明的功能程序、代码和代码段。

虽然已经参照本发明示例性实施例具体示出和描述了本发明，但本领域技术人员应理解，在不脱离由所附权利要求所定义的本发明的精神和范围的情况下，可以在形式和细节上进行各种改变。

Claims (44)

1、一种用于正交频分复用(OFDM)系统的虚拟多天线方法，所述方法包括：

对OFDM码元的频域中的子载波进行分组，并且生成包括G个子载波的至少一个群组；以及

将被包括在所述至少一个群组中的G个子载波看作在多天线技术中使用的多个信道，并且将所述多天线技术虚拟地应用于所述OFDM码元的发送和接收。

2、如权利要求1所述的方法，其中，所述将被包括在所述至少一个群组中的G个子载波看作在多天线技术中使用的多个信道，并且将所述多天线技术虚拟地应用于所述OFDM码元的发送和接收的步骤包括：空分多址(SDMA)技术、多入多出(MIMO)检测技术和智能天线技术。

3、如权利要求1所述的方法，其中，所述将被包括在所述至少一个群组中的G个子载波看作在多天线技术中使用的多个信道，并且虚拟地应用所述多天线技术的步骤包括：

使用发送设备估计N_c个接收设备和发送设备之间的G个子载波的信道响应；

使用发送设备基于信道矩阵对将要在G个子载波上发送的N_c个码元进行预编码，并且因此对所述G个子载波的信道影响进行预补偿，所述信道矩阵包括所述估计的信道响应；以及

将包括所述N_c个预编码的码元的OFDM码元从所述发送设备发送到所述N_c个接收设备。

4、如权利要求1所述的方法，其中，所述将被包括在所述至少一个群组中的G个子载波看作在多天线技术中使用的多个信道，并且虚拟地应用所述多天线技术的步骤包括：

把将要在所述G个子载波上承载的码元分别乘以用于对N_c个发送设备之间的信道进行随机化的G个权重，并且使用所述N_c个发送设备中的每一个来发送包括相乘后的码元的OFDM码元；

使用所述接收设备估计所述N_c个终端和接收设备之间的G个子载波的信道响应，并且将估计的信道响应值中每一个乘以由目标发送设备所使用的权重；以及

基于相乘后的估计的信道响应值应用虚拟多天线技术，并且使用所述接收设备检测从所述目标发送设备发送的信号。

5、如权利要求1所述的方法，其中，所述对所述子载波进行分组并且生成至少一个群组的步骤包括：使用以下方法中的任意一种生成所述至少一个群组：梳状类型分组方法、簇类型分组方法和随机类型分组方法。

6、一种用于基于OFDM的蜂窝系统的上行链路的虚拟多天线方法，所述方法包括：

使用对N_c个终端通用的分组方法来对OFDM码元的频域中的子载波进行分组，并且使用N_c个终端生成包括G个子信道的至少一个群组；

将码元映射到被包括在所述至少一个群组中的所述G个子载波，以生成OFDM码元，并且使用所述N_c个终端将生成的OFDM码元发送到基站；以及

使用所述基站采用虚拟多天线技术检测信号，在所述虚拟多天线技术中，G个子载波的接收信号被看作是由G个虚拟天线接收的信号。

7、如权利要求6所述的方法，其中，所述映射码元并且发送生成的OFDM码元的步骤包括：将所述码元分别乘以用于对上行链路信道进行随机化的G个权重，并且使用N_c个终端将相乘后的码元映射到所述G个子载波；所述检测信号的步骤包括：估计所述G个子载波的信道响应，将所述估计的信道响应值分别乘以所述G个权重，并且使用所述基站基于相乘后的估计的信道响应值来应用所述虚拟多天线技术。

8、如权利要求7所述的方法，其中，所述G个权重是相同幅度和M元相移键控(M-PSK)值。

9、如权利要求6所述的方法，其中，所述对子载波进行分组并且生成至少一个群组的步骤包括：使用以下方法中的任意一种生成所述至少一个群组：梳状类型分组方法、簇类型分组方法和随机类型分组方法。

10、如权利要求6所述的方法，其中，所述虚拟多天线技术是虚拟空分多址(SDMA)技术。

11、如权利要求10所述的方法，其中，所述检测信号的步骤包括：消除干扰信号，并且使用信号检测技术检测期望用户的信号，所述信号检测技术包括：迫零(ZF)技术、最小均方误差(MMSE)技术、连续干扰消除(SIC)技术、并行干扰消除(PIC)技术和最大似然(ML)技术。

12、如权利要求10所述的方法，其中，所述检测信号的步骤包括：使用信号检测技术同时检测多个用户的信号，所述信号检测技术包括：ZF技术、MMSE技术、SIC技术、PIC技术和ML技术。

13、如权利要求6至12中的任意一项所述的方法，其中，所述N_c个终端包括：位于小区边界区域的终端和位于邻近小区边界区域的终端。

14、如权利要求6所述的方法，其中，所述虚拟多天线技术是虚拟智能天线技术。

15、如权利要求14所述的方法，其中，所述检测信号的步骤包括：

估计包括所述G个子载波的接收信号的矢量的自相关矩阵；

估计所述N_c个终端之间的码元定时偏移；以及

使用基于估计的自相关矩阵和所述码元定时偏移而计算的虚拟智能天线的权重来检测所述信号。

16、如权利要求15所述的方法，其中，所述估计自相关矩阵的步骤包括：使用以下事实来估计所述自相关矩阵：所述接收信号上的码元定时偏移的影响被表示为邻近子载波之间的相位旋转。

17、如权利要求15所述的方法，其中，所述估计码元定时偏移的步骤包括：通过将智能天线技术虚拟地应用于估计的自相关矩阵来估计所述码元定时偏移，并且由此估计所述码元定时偏移，所述智能天线技术包括：多信号分类(MUSIC)技术和借助旋转不变技术信号参数估计(ESPIRIT)。

18、如权利要求14所述的方法，其中，所述检测信号的步骤包括：使用基于训练信号的技术计算所述虚拟智能天线的权重，所述基于训练信号的技术包括：最小均方(LMS)技术、递归最小二乘方(RLS)技术和采样矩阵求逆(SMI)技术。

19、如权利要求14所述的方法，其中，所述检测信号的步骤包括：使用基于码元定时偏移的技术计算所述虚拟智能天线的权重，所述基于码元定时偏移的技术包括：零陷技术和最小方差无失真响应(MVDR)技术。

20、如权利要求14所述的方法，其中，所述检测信号的步骤包括：使用所述虚拟智能天线技术消除干扰信号，并且检测期望用户的信号。

21、如权利要求14所述的方法，其中，所述检测信号的步骤包括：使用所述虚拟智能天线技术同时检测多个用户的信号。

22、如权利要求14至22中的任意一项所述的方法，其中，所述N_c个终端包括：位于小区边界区域的终端和位于邻近小区边界区域的终端。

23、一种用于基于OFDM的蜂窝系统的下行链路的虚拟多天线方法，所述方法包括：

在基站中，对OFDM码元的子载波进行分组，并且生成包括G个子载波的至少一个群组；

使用所述基站计算N_c个终端和所述基站之间的所述G个子载波的信道响应矩阵；

基于所述信道响应矩阵对N_c个码元进行预编码，并且因此使用所述基站对下行链路信道的影响进行预补偿；以及

将预编码后的N_c个码元分别映射到所述G个子载波，以生成OFDM码元，并且将生成的OFDM码元从所述基站发送到所述N_c个终端。

24、如权利要求23所述的方法，进一步包括：使用所述N_c个终端中的每一个通过将所述G个子载波的接收信号相加来检测信号。

25、如权利要求23所述的方法，其中，所述对子载波进行分组并且生成至少一个群组的步骤包括：使用以下方法中的任意一种生成所述至少一个群组：梳状类型分组方法、簇类型分组方法和随机类型分组方法。

26、如权利要求23所述的方法，其中，使用以下技术来执行所述N_c个码元的预编码：ZF技术、正交化技术、污损纸编码(DPC)技术和Tomlinson-Harashima预编码(THP)技术。

27、如权利要求23所述的方法，其中，所述计算信道响应矩阵的步骤包括：使用所述基站通过将所述N_c个终端中的每一个的所述G个子载波的估计的信道响应值分别乘以用于对所述下行链路信道进行随机化的G个权重来计算所述信道响应矩阵。

28、如权利要求27所述的方法，其中，所述G个权重是相同幅度和M元相移键控(M-PSK)值。

29、一种用于基于OFDM的蜂窝系统的下行链路的虚拟多天线方法，所述方法包括：

使用对N_c个基站通用的分组方法来对OFDM码元的子信道进行分组，并且使用N_c个基站生成包括G个子载波的至少一个群组；

将发送码元映射到所述G个子载波，以生成OFDM码元，并且使用N_c个基站将生成的OFDM码元发送到终端；以及

使用所述终端采用虚拟多天线技术检测期望信号，在所述虚拟多天线技术中，G个子载波的接收信号被看作是由G个虚拟天线接收的信号。

30、如权利要求29所述的方法，其中，所述对子载波进行分组并且生成至少一个群组的步骤包括：使用以下方法中的任意一种生成所述至少一个群组：梳状类型分组方法、簇类型分组方法和随机类型分组方法。

31、如权利要求29所述的方法，其中，所述虚拟多天线技术是虚拟空分多址(SDMA)技术。

32、如权利要求29所述的方法，其中，所述检测期望信号的步骤包括：消除干扰信号，并且使用信号检测技术检测从所述终端所属的小区发送的信号，所述信号检测技术包括：迫零(ZF)技术、最小均方误差(MMSE)技术、连续干扰消除(SIC)技术、并行干扰消除(PIC)技术和最大似然(ML)技术。

33、如权利要求29所述的方法，其中，所述检测期望信号的步骤包括：使用信号检测技术同时检测邻近小区的信号和目标小区的信号，所述信号检测技术包括：迫零(ZF)技术、最小均方误差(MMSE)技术、连续干扰消除(SIC)技术、并行干扰消除(PIC)技术和最大似然(ML)技术。

34、如权利要求29所述的方法，其中，所述映射发送码元并且发送生成的OFDM码元的步骤包括：将所述发送码元分别乘以用于对下行链路信道进行随机化的G个权重，并且使用所述N_c个基站中的每一个将相乘后的发送码元映射到所述G个子载波；所述检测期望信号的步骤包括：估计所述G个子载波的信道响应，将估计的信道响应值分别乘以G个权重，并且使用所述终端基于相乘后的估计的信道响应值来应用所述虚拟多天线技术。

35、如权利要求34所述的方法，其中，所述G个权重是相同幅度和M元相移键控(M-PSK)值。

36、如权利要求29所述的方法，其中，所述虚拟多天线技术是虚拟智能天线技术。

37、如权利要求36所述的方法，其中，所述检测期望信号的步骤包括：

估计包括所述G个子载波的接收信号的矢量的自相关矩阵；

估计邻近小区之间的码元定时偏移；以及

使用基于估计的自相关矩阵和所述码元定时偏移而计算的虚拟智能天线的权重来检测所述期望信号。

38、如权利要求37所述的方法，其中，所述估计自相关矩阵的步骤包括：使用以下事实来估计所述自相关矩阵：所述接收信号上的码元定时偏移的影响被表示为邻近子载波之间的相位旋转。

39、如权利要求37所述的方法，其中，所述估计码元定时偏移的步骤包括：通过将智能天线技术虚拟地应用于估计的自相关矩阵来估计所述码元定时偏移，并且由此估计所述码元定时偏移，所述智能天线技术包括：多信号分类(MUSIC)技术和借助旋转不变技术信号参数估计(ESPIRIT)。

40、如权利要求36所述的方法，其中，所述检测期望信号的步骤包括：使用基于训练信号的技术计算所述虚拟智能天线的权重，所述基于训练信号的技术包括：最小均方(LMS)技术、递归最小二乘方(RLS)技术和采样矩阵求逆(SMI)技术。

41、如权利要求36所述的方法，其中，所述检测期望信号的步骤包括：使用基于码元定时偏移的技术计算所述虚拟智能天线的权重，所述基于码元定时偏移的技术包括：零陷技术和最小方差无失真响应(MVDR)技术。

42、如权利要求36所述的方法，其中，所述检测期望信号的步骤包括：使用所述虚拟智能天线技术消除邻近小区的干扰信号，并且检测所述期望信号。

43、如权利要求36所述的方法，其中，所述检测期望信号的步骤包括：使用所述虚拟智能天线技术同时检测邻近小区的信号和目标小区的信号。

44、一种计算机可读记录介质，在所述计算机可读记录介质上记录有用于执行如权利要求1至43中的任意一项所述的方法的程序。

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