CN101309249A - 空域复用mimo mt-cdma系统上行链路发射和接收方法 - Google Patents

Abstract

一种空域复用MIMO MT－CDMA系统上行链路发射和接收方法有：对用户信源经过调制的数据流进行分组；以子数据块为单位对数据流进行串并变换；对每一路独立的数据流进行MT－CDMA调制后发射；对每一天线接收到的信号进行快速付里叶变换恢复出各子载波的信号；对子载波的每一径信号都进行解扩与匹配滤波处理；将对应相同子载波相同径的信号送入V－BLAST检测器进行检测得到输出信号；将同一个子载波对应同一个发射天线输出的L路数据流进行合并，得到判决变量；将对应相同发射天线的输出信号并行送入子数据块形成模块形成子数据块；将子数据块再并行送入大数据块形成模块形成大数据块；对大数据块进行并串变换、解调，恢复出用户的数据信号。

Description

空域复用MIMO MT-CDMA系统上行链路发射和接收方法

技术领域

本发明属于移动通信多输入多输出(MIMO)空域复用技术、多载波(MC)技术和码分多址(CDMA)技术领域。

背景技术

在第三代(3G)移动通信系统中，CDMA是一种最主要的技术，而多载波调制将是未来广带无线传输体制的关键技术。以多载波技术融合CDMA技术，构成多载波CDMA系统是未来移动通信发展的重要方向之一。多载波技术与CDMA技术相结合的方案主要有多载波CDMA(MC-CDMA)、多载波直接序列扩频CDMA(MC-DS-CDMA)和多音调制CDMA(MT-CDMA)三种主要形式[Hara S and Prasad R.An Overview of Multi-carrier CDMA.IEEE Comm.Mag.1997；35(12)，pp.126-33.；Hara S and Prasad R.多载波CDMA综述.IEEE通信杂志，1997；35(12)，pp.126-33]。MC-CDMA方案采用的是频域扩频技术，MC-DS-CDMA和MT-CDMA方案采用的同为时域扩频技术，具有相同的发射结构，但MC-DS-CDMA方案的子载波数与扩频序列的长度相同，而MT-CDMA方案采用更长的扩频序列和比扩频序列长度少得多的子载波数，这样MT-CDMA方案与其他两种方案相比具有抑制多址干扰性能好和发射、接收机复杂度低的优点，将在未来移动通信体系结构中获得重要的应用。

未来移动通信的空中接口将采用多输入多输出(MIMO)技术。许多研究都表明，MIMO理论是突破传统无线通信理论性能限的关键所在，将成为未来无线通信理论的核心，MIMO技术也将成为未来移动通信提高系统的容量、性能、服务质量、频谱效率和覆盖范围的核心技术。MIMO信道在不增加功率与带宽开销的条件下可以提供与min(M，N)呈线性关系的容量增加(M与N分别为发射机与接收机的阵元数)，这种增益称为空域复用增益。空域复用是通过从不同的阵元传送独立的数字信号实现用户无线传输数据速率的多倍增加，空域复用是MIMO技术的最重要形式之一。

目前，对基站和移动台都采用单天线的单输入单输出(SISO)MT-CDMA方案以及基站采用阵列天线移动台采用单天线的多输入单输出(MISO)MT-CDMA方案的研究已较充分。更进一步在MT-CDMA系统中基站和移动台都采用多天线技术，构成空域复用MIMO MT-CDMA系统，将能更充分地挖掘空间资源。通过进行联合的空、时、频和码域信号处理，获得空、时、频分集增益，将能在更大程度上提高MT-CDMA系统的总体性能，满足未来无线用户高速增长的无线数据传输的需求。

发明内容

本发明为解决上述技术问题提出了一种空域复用MIMO MT-CDMA系统上行链路发射和接收方法，该方法通过进行联合的空、时、频和码域信号处理，获得了空、时、频分集增益，在实现用户无线传输数据多倍增加的情况下，保证了MT-CDMA系统的性能。

本发明所采用的技术方案是：

一种空域复用MIMO MT-CDMA系统上行链路发射方法，包括以下步骤：

对每个用户信源经过二相移相键控(BPSK)调制的数据流进行M×P码元分组，P个码元为一个子数据块，分别对应于P个子载波，M个子数据块形成一个M×P大数据块，分别对应于M个发射天线；

以子数据块为变换单位对数据流进行1∶M的串并变换，一个M×P大数据块被分成M路独立的并行子数据块，将被分配在M个发射天线上分别独立发射；

对每一路独立的子数据块再进行1∶P的串并变换，变换后每个子数据块的P个码元再形成P路独立的并行数据；

对串并变换后的P路独立并行数据流用扩频处理增益为G的扩频序列分别进行时域扩频，不同的用户采用不同的扩频码；

对时域扩频后的P路并行信号进行快速付里叶逆变换(IFFT)，将各路信号调制到相应的子载波上；

将调制后的P路子载波信号相加后在对应的天线上发射。

一种空域复用MIMO MT-CDMA系统上行链路接收方法，包括以下步骤：

每个天线接收到的信号包括各用户、各发射天线的信号以及噪声的叠加，对每一天线接收到的信号进行与发射端快速付里叶逆变换(IFFT)对应的快速付里叶变换(FFT)，恢复出P个子载波的信号；

对各天线所恢复出的每一子载波的每一径信号都进行与发射端对应的解扩与匹配滤波处理，得到对应各天线用户每一子载波的L径信号解扩与匹配滤波处理后的信号；

将N个接收天线对应相同子载波相同径解扩与匹配滤波处理后的N路信号并行送入该子载波该径所对应的V-BLAST检测器进行线性迫零检测，每个子载波对应L个V-BLAST检测器，P个子载波共对应P×L个V-BLAST检测器，对应N个接收天线每个V-BLAST检测器有N路并行输入数据流；

对每个V-BLAST检测器输入的N路并行数据流进行线性迫零V-BLAST检测，得到对应M个发射天线任一子载波任一径的V-BLAST检测器输出的M路并行数据流；

将同一个子载波的L个V-BLAST检测器对应同一个发射天线输出的L路数据流并行送入多径信号合并模块进行信号的时域合并，对应M个发射天线一个子载波有M个多径信号合并模块，时域合并采用等增益的输入信号直接相加合并，得到用户在每一个发射天线每一个子载波上发射信号的判决变量；

将对应相同发射天线不同子载波的P个多径信号合并模块的输出数据流按子载波1，L，P的顺序分别并行送入子数据块形成模块，形成与发射端子数据块对应的并行子数据块，对应M个发射天线分别形成M个并行子数据块；

对M个子数据块形成模块输出的并行子数据块再按发射天线1，L，M的顺序，并行送入大数据块形成模块，M个子数据块形成一个M×P并行大数据块；

对大数据块进行M×P∶1的并串变换，形成串行数据流；

对串行数据流进行BPSK解调，恢复出用户的数据信号，即得到用户的信宿。

本发明的有益效果：

首先，本发明所提出的空域复用MIMO MT-CDMA系统上行链路发射和接收方法在MT-CDMA方案下实现了空域复用技术，与传统的单天线MT-CDMA方案相比在用户传输的无线数据速率实现多倍增加的情况下，可以保证系统的性能；

其次，所提出的空域复用MIMO MT-CDMA系统上行链路发射和接收方法可十分灵活地实现空、时、频和码域资源的灵活配置，对满足未来移动通信用户大范围变化的无线通信需求，灵活地分配系统的资源十分有利。

同时所提出的空域复用MIMO MT-CDMA系统上行链路发射和接收方法通过进行联合的空、时、频和码域信号处理，获得了空、时、频分集增益，可显著地提高MT-CDMA系统的性能。

附图说明

图1为空域复用MIMO MT-CDMA系统上行链路任一用户k的发射过程图；

图2为空域复用MIMO MT-CDMA系统上行链路任一用户k的接收过程图；

图3为不同收发天线数情况下基于线性迫零V-BLAST方法的MIMOMT-CDMA系统上行链路误码率(BER)对信噪比(E_b/N₀)的数值与仿真关系曲线；

图4为在系统的分集阶数一定时(分集阶数定义为D_e＝(N-M+1)L)MIMOMT-CDMA系统的平均BER性能对E_b/N₀的数值关系曲线；

图5为MIMO MT-CDMA系统与单输入单输出MT-CDMA系统的平均BER性能对E_b/N₀的数值关系曲线。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的方法加以详细说明。

实施例1：以下对本发明的方法加以论述：

1.发射信号

考察有K个用户的空域复用MIMO MT-CDMA系统上行链路任一用户k的发射过程。在该系统中，发射天线数为M，接收天线数为N(N＞M)。用户k的信源经过二相移相键控(Binary Phase Shift Keying，BPSK)调制后进行分组，按发射天线数数据流被分为M组，每组包含P个符号，分别对应于P个子载波，形成一个子数据块，M个子数据块形成一个大数据块，所形成的M×P大数据块可表示为{[b_k，1 ⁽¹⁾，L，b_k，P ⁽¹⁾]，L，[b_k，1 ^(M)，L，b_k，P ^(M))]}。以子数据块为单位对数据流进行1∶M的串并变换，这样一个M×P大数据块被分成M路独立的并行子数据块，将被分配在M个发射天线上分别独立发射。对每一路独立的子数据块再进行1∶P的串并变换，每个子数据块的P个码元再形成P路的独立的并行数据。假设BPSK调制后符号周期为T_b，则两次串并变换后的符号周期为T＝MPT_b。对串并变换后的P路独立并行数据流进行时域扩频，再通过快速付里叶逆变换(IFFT)将信号调制到相应的P个子载波上，各子载波信号相加后发射，即经过典型的MT-CDMA调制后由相应的天线发射出去。对上述发射过程，用户k在第m个发射天线上所发射的信号为：

$s_k^{\left(m\right)}\left(t\right)=\underset{p=1}{\overset{P}{\mathrm{\Σ}}}\sqrt{2S}{b}_{k,p}^{\left(m\right)}\left(t\right)c_k\left(t\right)\exp \left(j2{\mathrm{\πf}}_{p}t\right)$ [公式1]

式中，每个用户每个子载波具有相同的比特功率S，f_p为第p个子载波的载波频率，p＝1，L，P。 $b_{k,p}^{\left(m\right)}\left(t\right)=\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{b}_{k,p}^{\left(m\right)}\left(i\right)\mathrm{rec}{t}_T(t-\mathrm{iT})$ 表示对应在第m个发射天线上用户k的第p个数据信号，其中b_k，p ^(m)(i)表示对应的第i个比特，rect_T(t)是定义在[0，T)上的矩形波； $c_k\left(t\right)=\underset{i=1}{\overset{G}{\mathrm{\Σ}}}{c}_{k,i}{\mathrm{rect}}_{T_c}(t-i{T}_c)$ 是用户k的扩频序列波形，c_k，i是对应的第i个码片，切普周期为T_c，扩频处理增益G＝T/T_c。

2.信道

对于典型的基于MT-CDMA构建的系统，由于采用了更长的扩频序列，各子载波的功率谱几乎是相同的，因此可认为用户各子载波经历相同的频率选择性衰落信道。这样，用户k任一子载波从发射天线m到接收天线n之间信道的脉冲响应可以表示为：

$h_k^{(m,n)}\left(t\right)=\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{h}_{k,l}^{(m,n)}\mathrm{\δ}(t-t_{k,l})$ [公式2]

其中，L为信道可分辨的多径数， $h_{k,l}^{(m,n)}={\mathrm{\α}}_{k,l}^{(m,n)}{e}^{j{\mathrm{\β}}_{k,l}^{(m,n)}},$

为复信道系数，α_k，l ^(m，n)表示信道的幅度增益，β_k，l ^(m，n)表示信道的相位增益。对于不同的k，m，n，l，α_k，l ^(m，n)是相互独立且服从瑞利分布的随机变量， $E\left\{{\mathrm{\α}}_{k,l}^{(m,n)}\right\}={\mathrm{\σ}}_l^2,$ 为简单起见，在后面的分析中假设了均匀多径功率分布，即 ${\mathrm{\σ}}_l^2={\mathrm{\σ}}^2=1/L;$ β_k，l ^(m，n)是独立同分布于[0，2π)间且为均匀分布的随机变量；t_k，l＝(l-1)T_c+Δ_k，l是用户k第l径信号的多径时延，对所有的k和l，Δ_k，l是独立同分布于[0，T_c)间且为均匀分布的随机变量；在一个符号周期内，α_k，l ^(m，n)、β_k，l ^(m，n)和Δ_k，l保持不变，δ(t)为delta函数。

3.接收信号

对于上行链路，经历了公式2所描述的信道后，第n个接收天线接收到的信号可表示为：

$r^{\left(n\right)}\left(t\right)=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{p=1}{\overset{P}{\mathrm{\Σ}}}\sqrt{2S}{\mathrm{\α}}_{k,l}^{(m,n)}{b}_{k,p}^{\left(m\right)}(t-{\mathrm{\τ}}_k-t_{k,l})c_k(t-{\mathrm{\τ}}_k-t_{k,l})$ [公式3]

式中，τ_k是用户k信号的传播时延，在[0，T)内均匀分布。为用户k第p个子载波第l径信号从第m个发射天线到第n个接收天线间的相移，对不同的k，p，l，

是独立同分布于[0，2π)间且为均匀分布的随机变量，ρ⁽ⁿ⁾(t)表示均值为0，双边功率谱密度为N₀/2的加性高斯白噪声。

4.信号的解调

每一天线接收到的信号经过快速付里叶变换(FFT)恢复出各子载波的信号，对所分离出的子载波信号进行解扩和匹配滤波处理，实现用户信号的解扩和用户子载波多径信号的分离，获得用户子载波多径信号的匹配滤波输出。

对基于空域复用MIMO MT-CDMA发射方案构建的系统，用户各发射天线各子载波承载独立的数据信息。不失一般性，考虑期望用户1第m根发射天线第q(q＝1，L，P)个子载波第i个数据符号的检测，并令τ₁＝0。对上述接收过程，接收天线n上用户1第q个子载波第r径信号第i个数据符号解扩与匹配滤波处理后的输出信号为：

$x_{1,q,r}^{\left(n\right)}\left(i\right)=\frac{2}{T}{\∫}_{\mathrm{iT}+t_{1,r}}^{(i+1)T+t_{1,r}}{r}^{\left(n\right)}\left(t\right)c_1(t-t_{1,r})\exp (-j2\mathrm{\π}{f}_{q}t)\mathrm{dt}$

$=D_{1,q,r}^{\left(n\right)}+I_{1,q,l}^{\left(n\right)}+I_{1,p,l}^{\left(n\right)}+I_{k,q,l}^{\left(n\right)}+I_{k,p,l}^{\left(n\right)}+{\mathrm{\η}}^{\left(n\right)}$ [公式4]

$=D_{1,q,r}^{\left(n\right)}+I^{\left(n\right)}+{\mathrm{\η}}^{\left(n\right)}$

式中，D_1，q，r ⁽ⁿ⁾表示第n个接收天线上接收到的第1个用户第q个子载波第r径上的期望信号，

$D_{1,q,r}^{\left(n\right)}\left(i\right)=\sqrt{2S}\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_{1,r}^{(m,n)}{b}_{1.q}^{\left(m\right)}\left(i\right)$ [公式5]

$I^{\left(n\right)}=I_{1,q,l}^{\left(n\right)}+I_{1,p,l}^{\left(n\right)}+I_{k,q,l}^{\left(n\right)}+I_{k,p,l}^{\left(n\right)}$ 和η(n)为总的干扰和噪声项，系统的干扰和噪声特性对所提出接收方法的性能具有重要的影响。下面对公式4中的各干扰和噪声项先进行分析。

A.相同用户、相同子载波，其余L-1径上的自干扰，I_1，q，l ⁽ⁿ⁾

根据公式3和公式4，令k＝1，p＝q，可得

[公式6]

当K、M较大时，根据相关随机变量的特性以及中心极限定理，I_1，q，l ⁽ⁿ⁾可以近似为均值为零的高斯随机变量，并可求得其方差近似为

${\mathrm{\σ}}_1^2\≈\frac{2S{\mathrm{\σ}}^{2}M(L-1)}{3G}$ [公式7]

B.相同用户、不同子载波，其余L-1径上的自干扰，I_1，p，l ⁽ⁿ⁾

根据公式3和公式4，令k＝1，p≠q，l≠r，可得

$I_{1,\mathrm{pl}}^{\left(n\right)}=\frac{1}{T}\underset{l\≠r}{\overset{L}{\underset{l=1}{\mathrm{\Σ}}}}\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{p\≠q}{\overset{P}{\underset{p=1}{\mathrm{\Σ}}}}\sqrt{2S}{\mathrm{\α}}_{1,l}^{(m,n)}$ [公式8]

当K、M较大时，根据相关随机变量的特性以及中心极限定理，I_1，q，l ⁽ⁿ⁾可以近似为均值为零的高斯随机变量，并可求得其方差近似为

${\mathrm{\σ}}_2^2\≈\frac{S{\mathrm{\σ}}^{2}M(L-1)}{{\mathrm{\π}}^{2}G}\underset{p\≠q}{\overset{P}{\underset{p=1}{\mathrm{\Σ}}}}\frac{1}{{(p-q)}^2}$ [公式9]

C.不同用户、相同子载波之间的干扰，I_k，q，l ⁽ⁿ⁾

根据公式3和公式4，令k≠1，p＝q，可得

[公式10]

当K、M较大时，根据相关随机变量的特性以及中心极限定理，I_1，q，l ⁽ⁿ⁾可以近似为均值为零的高斯随机变量，并可求得其方差近似为

${\mathrm{\σ}}_3^2\≈\frac{2S{\mathrm{\σ}}^2\mathrm{LM}(K-1)}{3G}$ [公式11]

D.不同用户、不同子载波之间的干扰，I_k，p，l ⁽ⁿ⁾

根据公式3和公式4，令k≠1，p≠q，可得

$I_{k,p,l}^{\left(n\right)}=\frac{1}{T}\underset{k=2}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{p\≠q}{\overset{P}{\underset{p=1}{\mathrm{\Σ}}}}\sqrt{2S}{\mathrm{\α}}_{1,l}^{(m,n)}$

[公式12]

当K、M较大时，根据相关随机变量的特性以及中心极限定理，I_k，p，l ⁽ⁿ⁾可以近似为均值为零的高斯随机变量，并可求得其方差近似为

${\mathrm{\σ}}_4^2\≈\frac{{\mathrm{S\σ}}^2\mathrm{LM}(K-1)}{{\mathrm{\π}}^{2}G}\underset{p\≠q}{\overset{P}{\underset{p=1}{\mathrm{\Σ}}}}\frac{1}{{(p-q)}^2}+\frac{N_0}{T}$ [公式13]

E.η⁽ⁿ⁾为噪声项

${\mathrm{\η}}^{\left(n\right)}=\frac{2}{T}{\∫}_{t_{1,r}}^{T+t_{1,r}}{\mathrm{\ρ}}^{\left(n\right)}\left(t\right)c_1(t-t_{1,r})\exp (-j2\mathrm{\π}{f}_{p}t)\mathrm{dt}$ [公式14]

η⁽ⁿ⁾均值为零，方差为：

${\mathrm{\σ}}_{\mathrm{\η}}^2=N_0/T$ [公式15]

由于干扰项和噪声项互不相关，总的干扰也近似为零均值的高斯随机变量，其方差为各干扰项及噪声项方差之和，有

$v_J^2=\frac{2S{\mathrm{\σ}}^{2}M(L-1)}{3G}+\frac{S{\mathrm{\σ}}^{2}M(L-1)}{{\mathrm{\π}}^{2}G}\underset{p\≠q}{\overset{P}{\underset{p=1}{\mathrm{\Σ}}}}\frac{1}{{(p-q)}^2}$ [公式16]

$+\frac{2S{\mathrm{\σ}}^2\mathrm{LM}(K-1)}{3G}+\frac{S{\mathrm{\σ}}^2\mathrm{LM}(K-1)}{{\mathrm{\π}}^{2}G}\underset{p\≠q}{\overset{P}{\underset{p=1}{\mathrm{\Σ}}}}\frac{1}{{(p-q)}^2}+\frac{N_0}{T}$

这样由公式5、公式7、公式9、公式11和公式13可以得到在进行V-BLAST检测之前各路输入信号的信噪比为：

${\mathrm{\γ}}_0=2S/v_l^2$ [公式17]

对N个接收天线，对应于第q个子载波第r条路径的解扩与匹配滤波处理后的数据信号流并行输入到第q个子载波第r条路径的V-BLAST检测器，输入信号矢量为：

$X_{1,q,r}={[x_{1,q,r}^{\left(1\right)},L,x_{1,q,r}^{\left(M\right)}]}^T$

$=\left[\begin{array}{c}{x}_{1,q,r}^{\left(1\right)}\\ M\\ x_{1,q,r}^{\left(N\right)}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{D}_{1,q,r}^{\left(1\right)}\\ M\\ D_{1,q,r}^{\left(N\right)}\end{array}\right]+\begin{array}{}\end{array}\left[\begin{array}{c}{I}^{\left(1\right)}\\ M\\ I^{\left(N\right)}\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\η}}^{\left(1\right)}\\ M\\ {\mathrm{\η}}^{\left(N\right)}\end{array}\right]$ [公式18]

$=\sqrt{2S}{H}_{1,r}\·b_{1,q}+I+\mathrm{\η}$

其中，[]^T表示矩阵的转置运算，

$H_{1,r}=\left[\begin{array}{ccc}{h}_{1,r}^{\left(\mathrm{1,1}\right)}& L& h_{1,r}^{(M,1)}\\ M& O& M\\ h_{1,r}^{(1,N)}& L& h_{1,r}^{(M,N)}\end{array}\right],b_{1,q}=\left[\begin{array}{c}{b}_{1,q}^{\left(1\right)}\\ M\\ b_{1,q}^{\left(M\right)}\end{array}\right],I=\left[\begin{array}{c}{I}^{\left(1\right)}\\ M\\ I^{\left(N\right)}\end{array}\right],\mathrm{\η}=\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\η}}^{\left(1\right)}\\ M\\ {\mathrm{\η}}^{\left(N\right)}\end{array}\right].$

信号X_1，q，r输入到V-BLAST检测器后经过线性迫零V-BLAST检测(ZFV-BLAST)，输出信号矢量为：

$Y_{1,q,r}={[y_{1,q,r}^{\left(1\right)},L,y_{1,q,r}^{\left(M\right)}]}^T=H_{1,r}^{+}\×X_{1,q,r}$ [公式19]

$=\sqrt{2S}{b}_{1,q}+H_{1,r}^{+}\·I+H_{1,r}^{+}\·\mathrm{\η}$

式中，[]⁺表示矩阵的伪逆， $H_{1,l}^{+}={\left[H_{1,l}^{*}{H}_{1,l}\right]}^{-1}{H}_{1,l}^{*},$ []^-1表示矩阵的逆运算，[]^*表示矩阵的共轭转置运算。

因此，对于期望用户1的第m根发射天线第q个子载波第r条路径的V-BLAST检测器输出信号的信干噪比(SINR)为

${\mathrm{\γ}}_{1,q,r}^{\left(m\right)}=\frac{{\mathrm{\γ}}_0}{{\left[H_{1,r}^{*}{H}_{1,r}\right]}_{\mathrm{mm}}^{-1}}$ [公式20]

式中，γ₀定义于公式17，[·]_mn表示矩阵[·]的第m行第n列元素。

由于信道矩阵H_1，r的各个元素是相互独立的，矩阵 $B_{1,r}=H_{1,r}^{*}{H}_{1,r}$ 服从自由度为N，参数矩阵为R的复Wishart分布，R为H_1，r ^*列向量的协方差矩阵。因此，B_1，r的概率密度函数表示为

$f\left(B_{1,r}\right)=\frac{{\left(\det B_{1,r}\right)}^{N-M}}{I\left(R\right)}\exp (-\mathrm{tr}\left(R^{-1}{B}_{1,r}\right))$ [公式21]

$I\left(R\right)={\mathrm{\π}}^{M(M-1)/2}\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Π}}}\mathrm{\Γ}(N-m+1){\left(\det R\right)}^N$ [公式22]

其中，tr(B)是矩阵B的迹，Γ(·)表示Gamma函数。容易得到R＝σ²I_M，I_M为M×M单位矩阵。

公式20可以写成

${\mathrm{\γ}}_{1,q,r}^{\left(m\right)}=\frac{{\mathrm{\γ}}_0}{{\left[B_{1,r}^{-1}\right]}_{\mathrm{mm}}}={\mathrm{\γ}}_0\frac{\det B_{1,r}}{\det B_{1,r}^{\mathrm{mm}}}={\mathrm{\γ}}_0\det B_{\mathrm{mm}}^{\mathrm{sc}}={\mathrm{\γ}}_{0}b$ [公式23]

式中，B_1，r ^mm表示B_1，r中元素[B_1，r]_mm的余子式，B_mm ^sc是矩阵B_1，r ^mm的Schur补。公式23的第二个等式是根据矩阵的求逆运算得出，第三个等式是根据 $\det B_{1,r}={\det B}_{1,r}^{\mathrm{mm}}\·\det B_{\mathrm{mm}}^{\mathrm{sc}}.$ B_mm ^sc服从自由度为(N-M+1)，方差为 ${\mathrm{\σ}}_{\mathrm{mm}}^{\mathrm{sc}}={\left(2{\left[R^{-1}\right]}_{\mathrm{mm}}\right)}^{-1}={\mathrm{\σ}}^2/2$ 的一维Wishart分布。 $b=\det B_{\mathrm{mm}}^{\mathrm{sc}}$ 服从自由度为2(N-M+1)的Chi-square分布，b的概率密度函数为

$f\left(b\right)=\frac{b^{N-M}}{(N-M)!{\left({\mathrm{\σ}}^2\right)}^{N-M+1}}\exp (-\frac{b}{{\mathrm{\σ}}^2})$ [公式24]

容易得出， ${\mathrm{\γ}}_{1,q,r}^{\left(m\right)}={\mathrm{\γ}}_{0}b$ 的概率密度函数为

$f\left({\mathrm{\γ}}_{1,q,r}^{\left(m\right)}\right)=\frac{{\left({\mathrm{\γ}}_{1,q,r}^{\left(m\right)}\right)}^{N-M}}{(N-M)!{\left({{\mathrm{\γ}}_0\mathrm{\σ}}^2\right)}^{N-M+1}}\exp (-\frac{{\mathrm{\γ}}_{1,q,r}^{\left(m\right)}}{{{\mathrm{\γ}}_0\mathrm{\σ}}^2})$ [公式25]

也就是说，每个V-BLAST检测器的输出SINR服从自由度为2(N-M+1)的Chi-square分布。

将对应相同发射天线相同子载波不同路径的L个V-BLAST检测器的输出数据流并行送入多径信号合并模块进行信号的时域多径信号合并，得到用户在每一个发射天线每一个子载波上发射信号的判决变量。

最大比合并方案合并后可实现信干噪比最大，通常有最优的合并性能。假设对应于第r条路径的数据信号流的合并权重因子为G_r，则期望用户1的第m根发射天线第q个子载波发射信号的判决变量为：

$z_{1,q}^{\left(m\right)}=\sqrt{2S}\underset{r=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{G}_r{y}_{k,q,r}^{\left(m\right)}$ [公式26]

总的干扰和噪声功率W_T为各支路的干扰和噪声功率的加权和，有

$W_T=\underset{r=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{G}_r^2{v}_l^2{\left[{\left(H_{1,r}^{*}{H}_{1,r}\right)}^{-1}\right]}_{\mathrm{mm}}$ [公式27]

因此，可以得出合并后的信干噪比为

${\mathrm{\γ}}_{1,q}^{\left(m\right)}=\frac{{\left[z_{1,q}^{\left(m\right)}\right]}^2}{W_T}=\frac{{\left(\sqrt{2S}\underset{r=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{G}_r{y}_{k,q,r}^{\left(m\right)}\right)}^2}{\underset{r=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{G}_r^2{v}_l^2{\left[{\left(H_{1,r}^{*}{H}_{1,r}\right)}^{-1}\right]}_{\mathrm{mm}}}=\frac{{\left(\sqrt{2S}\underset{r=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{G}_r\right)}^2}{\underset{r=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{G}_r^2{V}_r}$ [公式28]

式中， $V_r=v_I^2{\left[{\left(H_{1,r}^{*}{H}_{1,r}\right)}^{-1}\right]}_{\mathrm{mm}}.$

当 $G_r=\sqrt{2S}/V_r$ 时，γ_1，q ^(m)达到最大值，实现了最大比合并，最大比合并后的信干噪比为：

${\mathrm{\γ}}_{1,q}^{\left(m\right)}=\frac{{\left[z_{1,q}^{\left(m\right)}\right]}^2}{W_T}=\frac{{(\sqrt{2S}\underset{r=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}\sqrt{2S}/V_r)}^2}{\underset{r=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}2S/V_r}=\underset{r=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}\frac{2S}{V_r}=\underset{r=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\γ}}_{1,q,r}^{\left(m\right)}$ [公式29]

等增益合并方案合并方法简单，通常有次优的合并性能。但由公式19可知，经过V-BLAST检测器后进入时域合并模块的各支路期望信号幅值相等，均为

因此若频域合并采用等增益合并方案，合并后所得的信干噪比与采用MRC方案时相同，仍能达到最大值

因此本发明采用了合并方法简单的等增益合并方案，即将各支路输入信号进行直接相加合并。

根据以上分析，γ_1，q，r ^(m)服从自由度为2(N-M+1)的Chi-square分布，又因为L个服从自由度为2(N-M+1)的Chi-square分布的随即变量之和仍服从Chi-square分布，其自由度为2(N-M+1)L。因此， ${\mathrm{\γ}}_{1,q}^{\left(m\right)}=\underset{r=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\γ}}_{1,q,r}^{\left(m\right)}$ 的概率密度函数表示为

$f\left({\mathrm{\γ}}_{1,q}^{\left(m\right)}\right)=\frac{{\left({\mathrm{\γ}}_{1,q}^{\left(m\right)}\right)}^{(N-M+1)L-1}}{[(N-M+1)L-1]!{\left({\mathrm{\γ}}_0{\mathrm{\σ}}^2\right)}^{(N-M+1)L}}\exp (-\frac{{\mathrm{\γ}}_{1,q}^{\left(m\right)}}{{\mathrm{\γ}}_0{\mathrm{\σ}}^2})$ [公式30]

所以对于用户1第m根发射天线第q个子载波上传送的数据信号，BER表示为

$P_{1,q}^{\left(m\right)}\left(e\right|{\mathrm{\γ}}_{1,q}^{\left(m\right)})=Q\left(\sqrt{{\mathrm{\γ}}_{1,q}^{\left(m\right)}}\right)$ [公式31]

平均BER可以通过对γ_1，q ^(m)求统计平均得到，即

$\stackrel{\‾}{P_{1,q}^{\left(m\right)}}={\∫}_{\text{0}}^{\∞}Q\left(\sqrt{{\mathrm{\γ}}_{1,q}^{\left(m\right)}}\right)f\left({\mathrm{\γ}}_{1,q}^{\left(m\right)}\right)d{\mathrm{\γ}}_{1,q}^{\left(m\right)}$ [公式32]

式中， $Q\left(x\right)=\frac{1}{\sqrt{2\mathrm{\π}}}{\∫}_x^{\∞}\exp (-t^2/2)\mathrm{dt}.$

其闭式解为

$\stackrel{\‾}{P_{1,q}^{\left(m\right)}}={\left[\frac{1}{2}(1-\mathrm{\μ})\right]}^{(N-M+1)L}\underset{k=0}{\overset{(N-M+I)L-1}{\mathrm{\Σ}}}\left(\underset{k}{(N-M+1)L-1+k}\right){\left[\frac{1}{2}(1+\mathrm{\μ})\right]}^k$ [公式33]

式中， $\mathrm{\μ}=\sqrt{\frac{{\mathrm{\γ}}_0{\mathrm{\σ}}^2}{1+{\mathrm{\γ}}_0{\mathrm{\σ}}^2}}.$

实施例2：

本发明的方法适用于任何采用空域复用MIMO MT-CDMA传输方案的移动通信系统。

参照图1的任一用户k空域复用MIMO MT-CDMA系统上行链路发射结构框图，一种空域复用MIMO MT-CDMA系统上行链路发射方法的具体步骤包括：

步骤1，任一用户k的信源10产生的二进制信号，经过二相移相键控(BPSK)调制11，产生的数据流进行M×P码元分组12，P个码元为一个子数据块，分别对应于P个子载波，M个子数据块形成一个M×P大数据块，分别对应于M个发射天线，所形成的M×P大数据块可表示为{[b_k，1 ⁽¹⁾，L，b_k，P ⁽¹⁾]，L，[b_k，1 ^(M)，L，b_k，P ^(M)}，其中，BPSK调制后数据符号周期为T_b；

步骤2，以子数据块为变换单位对数据流进行1∶M的串并变换13，一个M×P大数据块被分成M路独立的并行子数据块，将被分配在M个发射天线上分别独立发射，串并变换后的数据流可表示为{[b_k，1 ⁽¹⁾，L，b_k，P ⁽¹⁾]，L，[b_k，1 ^(M)，L，b_k，P ^(M)]}^T，式中，[]^T表示矩阵的转置运算；

步骤3，对每一路独立的子数据块再进行1：P的串并变换14，变换后每个子数据块的P个码元再形成P路独立的并行数据，对应第m个发射天线所形成的P路独立的并行数据为[b_k，1 ^(m)，L，b_k，P ^(m)]^T，

其中，经过两次串并变换后的数据符号周期为T＝MPT_b；

步骤4，对串并变换后的P路独立并行数据流用扩频处理增益为G的扩频序列分别进行时域扩频15，不同的用户采用不同的扩频码，得到用户k对应在第m个发射天线上任一路p时域扩频后的信号为：

b_k，p ^(m)(t)c_k(t)

其中，c_k(t)是用户k的扩频序列波形；

步骤5，对时域扩频后的P路并行信号进行快速付里叶逆变换(IFFT)16，将各路信号调制到相应的子载波上，得到在第m个发射天线上用户k调制后任一子载波p上所发射的信号：

$\sqrt{2S}{b}_{k,p}^{\left(m\right)}\left(t\right)c_k\left(t\right)\exp \left(j2\mathrm{\π}{f}_{p}t\right)$

其中，S为用户每个子载波的比特功率，f_p为第p个子载波的载波频率；

步骤6，调制后P路子载波的信号经过相加17后在对应的天线上发射，用户k在第m个发射天线上所发射的信号为：

$s_k^{\left(m\right)}\left(t\right)=\underset{p=1}{\overset{P}{\mathrm{\Σ}}}\sqrt{2S}{b}_{k,p}^{\left(m\right)}\left(t\right)c_k\left(t\right)\exp \left(j2\mathrm{\π}{f}_{p}t\right)$

参照图2的任一用户k空域复用MIMO MT-CDMA系统上行链路接收结构框图，一种空域复用MIMO MT-CDMA系统上行链路接收方法的具体步骤包括：

步骤1，每个天线接收到的信号包括各用户、各发射天线的信号以及噪声的叠加，对每一天线接收到的信号进行与发射端快速付里叶逆变换(IFFT)对应的快速付里叶变换(FFT)21，恢复出P个子载波的信号，第n个天线所恢复出的任一子载波p上的信号为：

r⁽ⁿ⁾(t)exp(-j2πf_pt)

其中，r⁽ⁿ⁾(t)为接收端第n个天线上的接收信号；

步骤2，对用户k在各天线所恢复出的P个子载波的每一径信号都进行与发射端对应的解扩与匹配滤波处理22，得到对应各天线用户k每一子载波的L径信号解扩与匹配滤波处理后的信号，对应接收天线n用户k任一子载波p第l径信号的解扩与匹配滤波处理后第i比特的信号为，

$x_{k,p,l}^{\left(n\right)}\left(i\right)=\frac{2}{T}{\∫}_{\mathrm{iT}+t_{k,l}}^{(i+1)T+t_{k,l}}{r}^{\left(n\right)}\left(t\right)c_k(t-t_{k,l})\exp (-j2\mathrm{\π}{f}_{p}t)\mathrm{dt}$

其中，t_k，l是用户k第l径信号的多径时延；

步骤3，将N个接收天线对应相同子载波相同径解扩与匹配滤波处理后的N路信号并行送入该子载波该径所对应的V-BLAST检测器23进行线性迫零检测，每个子载波对应L个V-BLAST检测器，P个子载波共对应P×L个V-BLAST检测器，对应N个接收天线每个V-BLAST检测器有N路并行输入数据流，用户k任一子载波p第l径信号的V-BLAST检测器输入信号矢量为：

$X_{k,p,l}={[x_{k,p,l}^{\left(1\right)},L,x_{k,p,l}^{\left(N\right)}]}^T$

步骤4，对每个V-BLAST检测器输入的N路并行数据流进行线性迫零V-BLAST检测23，得到对应M个发射天线任一子载波任一径的V-BLAST检测器输出的M路并行数据流，信号X_k，P，l进入子载波p第l径信号的V-BLAST检测器后经过线性迫零V-BLAST检测(ZF V-BLAST)，输出信号矢量为：

$Y_{k,p,l}={[y_{k,p,l}^{\left(1\right)},L,y_{k,p,l}^{\left(M\right)}]}^T=H_{k,l}^{+}\×X_{k,p,l}$

式中，[]⁺表示矩阵的伪逆， $H_{k,l}^{+}={\left[H_{k,l}^{*}{H}_{k,l}\right]}^{-1}{H}_{k,l}^{*},$ []^-1表示矩阵的逆运算，[]^*表示矩阵的共轭转置运算；

步骤5，将同一个子载波的L个V-BLAST检测器对应同一个发射天线输出的L路数据流并行送入多径信号合并模块24进行信号的时域合并，对应M个发射天线一个子载波有M个多径信号合并模块，时域合并采用等增益的输入信号直接相加合并，得到用户在每一个发射天线每一个子载波上发射信号的判决变量，用户k第m根发射天线第p个子载波发射信号的判决变量为：

$z_{k,p}^{\left(m\right)}=\sqrt{2S}\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{y}_{k,p,l}^{\left(m\right)}$

步骤6，将对应相同发射天线不同子载波的P个多径信号合并模块的输出数据流按子载波1，L，P的顺序分别并行送入子数据块形成模块25，形成与发射端子数据块对应的并行子数据块，对应M个发射天线分别形成M个并行子数据块，对应第m个发射天线所形成的P路并行子数据块为[Z_k，1 ^(m)，L，Z_k，P ^(m)]^T；

步骤7，对M个子数据块形成模块输出的并行子数据块再按发射天线1，L，M的顺序，并行送入大数据块形成模块26，M个子数据块形成一个M×P并行大数据块{[Z_k，1 ⁽¹⁾，L，Z_k，1 ⁽¹⁾]，L，[Z_k，1 ^(M)，L，Z_k，P ^(M)]}^T；

步骤7，对大数据块进行M×P：1的并串变换27，形成串行数据流{[Z_k，1 ⁽¹⁾，L，y_k，P ⁽¹⁾]，L，[Z_k，1 ^(M)，L，y_k，P ^(M)]}；

步骤9，对串行数据流进行BPSK解调28，恢复出用户的数据信号，即得到用户k的信宿29。

为评价本发明一种空域复用MIMO MT-CDMA系统上行链路发射和接收方法的性能，对发射天线和接收天线数不同时系统的BER性能进行了仿真与数值评估，所获得的结果还与传统的单天线MT-CDMA方案进行了相应的比较。为了比较的合理性，在比较时假设上述两种系统的带宽、子载波数及子载波所经历衰落信道的统计特性相同。在整个仿真与数值评估过程中，发送数据采用BPSK调制，所有用户的发射天线具有相同的发射功率，不同用户、子载波及收发天线之间的信道假设为相互独立的，且各径信号服从均匀功率分布。扩频码采用了伪随机(PN)序列，PN序列的长度G＝64，子载波数取P＝4。

图3为基于公式33当用户数K＝8时，不同收发天线数情况下基于线性迫零V-BLAST方法的MIMO MT-CDMA系统上行链路误码率(BER)对E_b/N₀的数值与仿真关系曲线。首先，从图3可以看出，数值与仿真关系曲线取得了很好的一致，验证了公式33平均BER表达式的正确性。从图3可以观察到，在相同收发天线数的情况下，子载波的径数越多系统的性能越好，如M＝4，N＝5，L＝3，M＝4，N＝6，L＝3和M＝3，N＝5，L＝3时系统的BER性能要明显好于相应的M＝4，N＝5，L＝2，M＝4，N＝6，L＝2和M＝3，N＝5，L＝2时系统的BER性能，表明多径增益十分有益于系统BER性能的提高；增加接收天线数由于空间增益的增加使系统的性能提高，如M＝4，N＝6，L＝3和M＝4，N＝6，L＝2时系统的BER性能要分别优于M＝4，N＝5，L＝3和M＝4，N＝5，L＝2时系统的BER性能；增加发射天线数，由于用户子载波间的干扰增大，将导致系统性能的下降，如M＝4，N＝5，L＝3和M＝4，N＝6，L＝3时系统的BER性能都要劣于M＝3，N＝5，L＝3时系统的BER性能；而M＝4，N＝6，L＝3时系统的BER性能却与M＝3，N＝5，L＝2时系统的BER性能几乎相同，表明了空间和时间分集对系统性能的综合影响。

图4给出了在系统的分集阶数一定时(分集阶数定义为D_e＝(N-M+1)L，D_e＝6)MIMO MT-CDMA系统的平均BER性能对E_b/N₀的数值关系曲线。由图4可以看到，多经数少的系统通过增加接收天线数能够得到比多经数多的系统更好的性能，而增加发射天线数却导致系统性能的下降。例如，与M＝3，N＝4，L＝3系统相比，M＝3，N＝5，L＝2和M＝4，N＝6，L＝2系统的BER性能更加优越，但M＝5，N＝7，L＝2系统的BER在E_b/N₀＝20dB时却较之恶化了约1.3dB。可以得出，当M较小或N较大时，空间分集带来的好处优于多径分集带来的好处；但当M增大到一定值后，由于多用户干扰的增大，空间分集的优势逐渐被多径分集所取代。

图5比较了K＝8，L＝3时MIMO MT-CDMA系统与传统单输入单输出MT-CDMA系统的平均BER性能对E_b/N₀的数值关系曲线。从图5可以看到，M＝4，N＝5及M＝4，N＝6时系统的平均BER性能优于单输入单输出MT-CDMA系统的平均BER性能，但M＝5，N＝6系统的平均BER性能在E_b/N₀＝20dB时比MT-CDMA系统恶化了约2.5dB。可以得出，减少发射天线数或增加接收天线数可以为MIMO MT-CDMA带来比传统的MT-CDMA系统更好的性能。

图3、图4和图5的结果表明，空域复用MIMO MT-CDMA系统在使用户的无线数据速率得到多倍提高的情况下，依据子载波多径数的情况，通过对发射天线数M、接收天线数N、扩频增益和子载波数等的灵活配置，可充分保证或提高系统的BER性能，这对系统的构建十分有益，能充分满足未来移动通信的需求。

Claims (5)

1、一种空域复用MIMO MT-CDMA系统上行链路发射和接收方法，其特征在于上行链路发射方法的具体步骤包括：

对每个用户信源经过二相移相键控(BPSK)调制的数据流进行M×P码元分组，P个码元为一个子数据块，分别对应于P个子载波，M个子数据块形成一个M×P大数据块，分别对应于M个发射天线；

以子数据块为变换单位对数据流进行1:M的串并变换，一个M×P大数据块被分成M路独立的并行子数据块，将被分配在M个发射天线上分别独立发射；

对每一路独立的子数据块再进行1:P的串并变换，变换后每个子数据块的P个码元再形成P路独立的并行数据；

对串并变换后的P路独立并行数据流用扩频处理增益为G的扩频序列分别进行时域扩频，不同的用户采用不同的扩频码；

对时域扩频后的P路并行信号进行快速付里叶逆变换(IFFT)，将各路信号调制到相应的子载波上；

将调制后的P路子载波信号相加后在对应的天线上发射。

2.根据权利要求1所述一种空域复用MIMO MT-CDMA系统上行链路发射方法，其特征在于：对任一用户k，包括以下发射步骤：

步骤1，任一用户k的信源10产生的二进制信号，经过二相移相键控(BPSK)调制11，产生的数据流进行M×P码元分组12，P个码元为一个子数据块，分别对应于P个子载波，M个子数据块形成一个M×P大数据块，分别对应于M个发射天线，所形成的M×P大数据块可表示为{[b_k，1 ⁽¹⁾，L，b_k，P ⁽¹⁾]，L，[b_k，1 ^(M)，L，b_k，P ^(M)]}，其中，BPSK调制后数据符号周期为T_b；

步骤2，以子数据块为变换单位对数据流进行1:M的串并变换13，一个M×P大数据块被分成M路独立的并行子数据块，将被分配在M个发射天线上分别独立发射，串并变换后的数据流可表示为{[b_k，1 ⁽¹⁾，L，b_k，P ⁽¹⁾]，L，[b_k，1 ^(M)，L，b_k，P ^(M)]}^T，式中，[]^T表示矩阵的转置运算；

步骤3，对每一路独立的子数据块再进行1:P的串并变换14，变换后每个子数据块的P个码元再形成P路独立的并行数据，对应第m个发射天线所形成的P路独立的并行数据为[b_k，1 ^(m)，L，b_k，P ^(m)]^T，

其中，经过两次串并变换后的数据符号周期为T＝MPT_b；

步骤4，对串并变换后的P路独立并行数据流用扩频处理增益为G的扩频序列分别进行时域扩频15，不同的用户采用不同的扩频码，得到用户k对应在第m个发射天线上任一路p时域扩频后的信号为：

b_k，p ^(m)(t)c_k(t)

其中，c_k(t)是用户k的扩频序列波形；

步骤5，对时域扩频后的P路并行信号进行快速付里叶逆变换(IFFT)16，将各路信号调制到相应的子载波上，得到在第m个发射天线上用户k调制后任一子载波p上所发射的信号：

$\sqrt{2S}{b}_{k,p}^{\left(m\right)}\left(t\right)c_k\left(t\right)\exp \left(j2\mathrm{\π}{f}_{p}t\right)$

其中，S为用户每个子载波的比特功率，f_p为第p个子载波的载波频率；

步骤6，调制后P路子载波的信号经过相加17后在对应的天线上发射，用户k在第m个发射天线上所发射的信号为：

$s_k^{\left(m\right)}\left(t\right)=\underset{p=1}{\overset{P}{\mathrm{\Σ}}}\sqrt{2S}{b}_{k,p}^{\left(m\right)}\left(t\right)c_k\left(t\right)\exp \left(j2\mathrm{\π}{f}_{p}t\right).$

3.一种空域复用MIMO MT-CDMA系统上行链路发射和接收方法，其特征在于上行链路接收方法的具体步骤包括：

每个天线接收到的信号包括各用户、各发射天线的信号以及噪声的叠加，对每一天线接收到的信号进行与发射端快速付里叶逆变换(IFFT)对应的快速付里叶变换(FFT)，恢复出P个子载波的信号；

对各天线所恢复出的每一子载波的每一径信号都进行与发射端对应的解扩与匹配滤波处理，得到对应各天线用户每一子载波的L径信号解扩与匹配滤波处理后的信号；

将N个接收天线对应相同子载波相同径解扩与匹配滤波处理后的N路信号并行送入该子载波该径所对应的V-BLAST检测器进行线性迫零检测，每个子载波对应L个V-BLAST检测器，P个子载波共对应P×L个V-BLAST检测器，对应N个接收天线每个V-BLAST检测器有N路并行输入数据流；

对每个V-BLAST检测器输入的N路并行数据流进行线性迫零V-BLAST检测，得到对应M个发射天线任一子载波任一径的V-BLAST检测器输出的M路并行数据流；

将同一个子载波的L个V-BLAST检测器对应同一个发射天线输出的L路数据流并行送入多径信号合并模块进行信号的时域合并，对应M个发射天线一个子载波有M个多径信号合并模块，时域合并采用等增益的输入信号直接相加合并，得到用户在每一个发射天线每一个子载波上发射信号的判决变量；

将对应相同发射天线不同子载波的P个多径信号合并模块的输出数据流按子载波1，L，P的顺序分别并行送入子数据块形成模块，形成与发射端子数据块对应的并行子数据块，对应M个发射天线分别形成M个并行子数据块；

对M个子数据块形成模块输出的并行子数据块再按发射天线1，L，M的顺序，并行送入大数据块形成模块，M个子数据块形成一个M×P并行大数据块；

对大数据块进行M×P:1的并串变换，形成串行数据流；

对串行数据流进行BPSK解调，恢复出用户的数据信号，即得到用户的信宿。

4.根据权利要求3所述一种空域复用MIMO MT-CDMA系统上行链路接收方法，其特征在于：对任一用户k，包括以下接收步骤：

步骤1，每个天线接收到的信号包括各用户、各发射天线的信号以及噪声的叠加，对每一天线接收到的信号进行与发射端快速付里叶逆变换(IFFT)对应的快速付里叶变换(FFT)21，恢复出P个子载波的信号，第n个天线所恢复出的任一子载波p上的信号为：

r⁽ⁿ⁾(t)exp(-j2πf_pt)

其中，r⁽ⁿ⁾(t)为接收端第n个天线上的接收信号；

步骤2，对用户k在各天线所恢复出的P个子载波的每一径信号都进行与发射端对应的解扩与匹配滤波处理22，得到对应各天线用户k每一子载波的L径信号解扩与匹配滤波处理后的信号，对应接收天线n用户k任一子载波p第l径信号的解扩与匹配滤波处理后第i比特的信号为，

$x_{k,p,l}^{\left(n\right)}\left(i\right)=\frac{2}{T}{\∫}_{\mathrm{iT}+t_{k,l}}^{(i+1)T+t_{k,l}}{r}^{\left(n\right)}\left(t\right)c_k(t-t_{k,l})\exp (-j2\mathrm{\π}{f}_{p}t)\mathrm{dt}$

其中，t_k，l是用户k第l径信号的多径时延；

步骤3，将N个接收天线对应相同子载波相同径解扩与匹配滤波处理后的N路信号并行送入该子载波该径所对应的V-BLAST检测器23进行线性迫零检测，每个子载波对应L个V-BLAST检测器，P个子载波共对应P×L个V-BLAST检测器，对应N个接收天线每个V-BLAST检测器有N路并行输入数据流，用户k任一子载波p第l径信号的V-BLAST检测器输入信号矢量为：

$X_{k,p,l}={[x_{k,p,l}^{\left(1\right)},L,x_{k,p,l}^{\left(N\right)}]}^T$

步骤4，对每个V-BLAST检测器输入的N路并行数据流进行线性迫零V-BLAST检测23，得到对应M个发射天线任一子载波任一径的V-BLAST检测器输出的M路并行数据流，信号X_k，p，l进入子载波p第l径信号的V-BLAST检测器后经过线性迫零V-BLAST检测(ZF V-BLAST)，输出信号矢量为：

$Y_{k,p,l}={[y_{k,p,l}^{\left(1\right)},L,y_{k,p,l}^{\left(M\right)}]}^T=H_{k,l}^{+}\×X_{k,p,l}$

式中，[]⁺表示矩阵的伪逆， $H_{k,l}^{+}={\left[H_{k,l}^{*}{H}_{k,l}\right]}^{-1}{H}_{k,l}^{*},$ []^-1表示矩阵的逆运算，[]^*表示矩阵的共轭转置运算；

步骤5，将同一个子载波的L个V-BLAST检测器对应同一个发射天线输出的L路数据流并行送入多径信号合并模块24进行信号的时域合并，对应M个发射天线一个子载波有M个多径信号合并模块，时域合并采用等增益的输入信号直接相加合并，得到用户在每一个发射天线每一个子载波上发射信号的判决变量，用户k第m根发射天线第p个子载波发射信号的判决变量为：

$z_{k,p}^{\left(m\right)}=\sqrt{2S}\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{y}_{k,p,l}^{\left(m\right)}$

步骤6，将对应相同发射天线不同子载波的P个多径信号合并模块的输出数据流按子载波1，L，P的顺序分别并行送入子数据块形成模块25，形成与发射端子数据块对应的并行子数据块，对应M个发射天线分别形成M个并行子数据块，对应第m个发射天线所形成的P路并行子数据块为[z_k，1 ^(m)，L，z_k，P ^(m)]^T；

步骤7，对M个子数据块形成模块输出的并行子数据块再按发射天线1，L，M的顺序，并行送入大数据块形成模块26，M个子数据块形成一个M×P并行大数据块{[z_k，1 ⁽¹⁾，L，z_k，P ⁽¹⁾]，L，[z_k，1 ^(M)，L，z_k，P ^(M)]}^T；

步骤8，对大数据块进行M×P:1的并串变换27，形成串行数据流{[z_k，1 ⁽¹⁾，L，y_k，P ⁽¹⁾]，L，[z_k，1 ^(M)，L，y_k，P ^(M)]}；

步骤9，对串行数据流进行BPSK解调28，恢复出用户的数据信号，即得到用户k的信宿29。

5.根据权利要求4所述一种空域复用MIMO MT-CDMA系统上行链路接收方法，其特征在于步骤5中的多径信号的时域合并是基于输入信号直接相加合并进行的。

Images