CN101390319B - 一种cdma下行接收信号的解调方法 - Google Patents

Abstract

一种CDMA下行接收信号的解调方法，包括步骤：对接收到的基带数字IQ信号进行多径搜索，对搜索出的L个有效多径进行信道估计，得到信道估计值列向量(110)；若L＝2且有效径中强径和弱径的信噪比之比大于设定的门限，则分配三个径：强径，弱径，及弱径相对于强径的虚径(120)；对分配得到的径进行多径的解扰解扩，得到对于目标符号的解扩列向量(130)；将强径的一个干扰项用虚径的解扩结果乘以一个系数来替换，得到更新后的强径的解扩结果(140)；用更新后的强径的解扩结果代替原解扩结果进行最大比合并，得到解调的目标符号(150)。本发明方法在径数为2且径的信噪比相差较大，小区内干扰占主导地位时，运算简单，可获得比Rake更好的性能。

Description

一种CDMA下行接收信号的解调方法

技术领域

本发明涉及CDMA无线通信系统中移动台接收技术，尤其涉及一种CDMA下行Rake接收机的Rake接收方法。

背景技术

在CDMA移动通信系统中，通常接收机都采用Rake方案。在这种接收方法中，接收机利用估计的多径信息，进行各径的信道估计，然后进行各径信道纠偏，最后各径的纠偏结果进行最大比合并。

其原理用公式可表达为，各径的解扰解扩输出：

y＝hS₀+u    (1)

上式中，y＝[y₁，y₂，...y_L]^T，L是多径搜索出来的有效多径数。S₀是待检测的目标符号，h是信道畸变及该符号发射功率的乘积，同y一样是列向量，u是热噪声及小区间干扰(建模为白噪声)对该目标符号各径解扰解扩输出的总干扰和噪声，是列向量；

最大比合并为：

$z={\hat{h}}^{H}y---\left(2\right)$

上式中，

是各径的信道估计结果，为列向量；

z就是符号S₀的一个估计。

这种接收方法在各径的干扰(即u)是独立的情况下是最优的。然而，在CDMA下行链路中，不同的用户以不同的信道化码进行扩频，在同步发送的情况下，是彼此正交的。由于多径破坏了这种正交性，引入了径间干扰。而这种径间干扰可以是有色的，只要对多径分配进行一些改进。

文献[1]提出了一种对有色干扰进行白化的方法，称为generalizedRake(g-Rake，或广义Rake)，获得了比常规Rake接收机更好的性能。

文献[1]：G.E.Bottomley，T.Ottosson，Y.-P.E.Wang，“A generalized Rakereceiver for interference suppression”，IEEE Journal on Selected Areas inCommunication，Volume 18，Number 8，August/2000.

但是，g-Rake需要计算干扰相关矩阵及它的逆，需要额外的处理。矩阵的逆的求取可能会引起异常，并不是任何情况下矩阵都是可逆的。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提出一种一种CDMA下行接收信号的解调方法，在径数为2且径的信噪比相差较大，小区内干扰占主导地位时，运算简单，不必进行矩阵逆的求取，可获得比Rake更好的性能。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种CDMA下行接收信号的解调方法，包括以下步骤：

(a)对接收到的基带数字信号进行多径搜索，对搜索出的L个有效多径进行信道估计，得到信道估计值列向量h；

(b)若L＝2且有效径中强径τ₁和弱径τ₂的信噪比之比大于设定的门限，则分配三个径：强径τ₁，弱径τ₂，及弱径τ₂相对于强径τ₁的虚径τ₃；

(c)对分配得到的径进行多径的解扰解扩，得到对于目标符号的解扩列向量y，y＝[y₁，y₂，y₃]^Ty₁，y₂，y₃分别指强径τ₁、弱径τ₂和虚径τ₃的解扩结果；

(d)将强径τ₁的一个干扰项用虚径τ₃的解扩结果y₃乘以一个系数来替换，得到更新后的强径τ₁的解扩结果y′₁；

(e)用更新后的强径的解扩结果y′₁代替原解扩结果y₁进行最大比合并，得到解调的目标符号z。

进一步地，上述解调方法还可具有以下特点：所述更新后的强径τ₁的解扩结果

其中

为强径τ₁的信道估计结果，

为弱径的信道估计结果。

进一步地，上述解调方法还可具有以下特点：所述解调的目标符号 $z={\hat{h}}_1{y}_1^{\′}+{\hat{h}}_2{y}_2.$

可以看出，CDMA下行接收机通常采用常规的Rake接收或者码片级的均衡。本发明提出一种改进的Rake接收方法，采用了干扰对消的简单方法，在原来最大比合并的基础上进一步增强了合并后的信噪比，在径数较少(最好是2)且多径信噪比相差较大时，可以得到比原Rake接收更好的性能。且结构简单，运算量不大。本发明比较适用于CDMA系统的下行接收，即应用于用户终端(UE)。

附图概述

图1是本发明中所阐述的虚径的示意图。

图2是本发明实施例的流程图。

本发明的较佳实施方式

下面先结合附图介绍一下多径分配的基本原理。

首先介绍虚径及可分配的虚径：虚径是指一个有效多径相对另一个有效多径的对称位置；可分配的虚径指此虚径与其它任何有效多径或已分配虚径的距离都必须大于或等于一个码片。公式表达就是：

$2{\mathrm{\τ}}_i=\widetilde{\mathrm{\τ}}+{\mathrm{\τ}}_j$ i＝1，2，...L    j＝1，2，...L，i≠j    (0.1)

上式中，L是多径搜索器搜索出来的有效多径个数。那么

就被称为径τ_j相对于径τ_i的虚径；其中，τ_j和τ_i都是多径搜索器搜索出来的有效多径。例如，如果多径搜索器搜索出来两个有效多径τ₁＝0(chip)，τ₂＝10(chip)，那么τ₂相对τ₁的虚径就应当为2*τ₁-τ₂＝-10(chip)，即有一个虚径

的位置在-10chip处；同理，τ₁相对τ₂的虚径就应当为2*τ₂-τ₁＝20(chip)，另一个虚径

的位置在20chip处；径延时的单位可随取样速率调整。

图1中，存在两个有效多径P1和P2。横向表示径的时延；纵向表示径的信噪比(强度)。图中，径P2时延比P1大，但信噪比比P1要弱。径P2_1以虚线表示，表明它是一个虚径，是径P2相对于P1的虚径。P2_1与P2关于P1中心对称。

进一步，如果还满足

$\begin{array}{c}|\widetilde{\mathrm{\τ}}-{\mathrm{\τ}}_l|\≥\mathrm{oversampleRate}\\ |\widetilde{\mathrm{\τ}}-{\widetilde{\mathrm{\τ}}}_m|\≥\mathrm{oversampleRate}\end{array}$ 对于所有的 $\begin{array}{c}l,l=\mathrm{1,2},...L;\\ m,m=\mathrm{1,2},...\tilde{L};\end{array}---\left(0.2\right)$

则称为径τ_j相对于径τ_i可

的虚径。上式中，

是已分配的虚径个数；oversampleRate是每chip的过采样点数。此时径延时的单位也应当为过采样后的点数目。当不是每chip采样一次，而是每chip采样oversampleRate次时，相当于径的时间分辨精度增加了；此时一个chip相当于oversampleRate个样点。由于多径搜索中，一般都是过采样的，即一个chip可采出多于一个的样点，径的位置精度就提高到样点，所以这里换算成了样点精度。所以，我们把

和τ_j等都换算成样点。以上内容可参照文献[1]。

在本实施例所应用的场景中，搜索出来的有效径数L＝2，且两个有效径的信噪比相差较大。

对这两个有效多径按信噪比由大到小排列如下：

{τ₁，τ₂}satisfy{SNR(τ₁)＞＞SNR(τ₂)}(1.3)

其中τ_i(i＝1，2)存放的是径的位置。两个有效径的信噪比的差别是否足够大可用一个门限来判决：

SNR(τ₁)/SNR(τ₂)＞threshold  (1.4)

上式中，threshold是仿真参数，是个待优化变量。满足上式，则认为两径的信噪比差别足够大了。

在只有两个有效径的情况下，为了加强干扰的对消效果，优先分配弱径τ₂相对于强径τ₁的虚径。在本实施例中，只分配一个虚径，其分配过程如下：

$\widetilde{\mathrm{\τ}}=2{\mathrm{\τ}}_1-{\mathrm{\τ}}_2---\left(1.5\right)$

改进的Rake接收机原理

如上所述，增加了一个虚径

，那么共三个径，进行目标符号S₀的解扰解扩，该步骤可用现行方法，结果为：

y＝hS₀+u    (1.6)

上式中，y＝[y₁，y₂，y₃]^T，y₃是增加的虚径

的解扩结果；因此它的解扩结果中不含有信号分量，全是干扰和噪声，对应于

的信道估计值可认为是零(忽略掉接收成型滤波器的影响)。h是信道估计向量，h＝[h₁，h₂，0]，分别对应于第一径，第二径，第三径(虚径)的信道估计值。且有：

$u={[u_1,u_2,u_3]}^T=\left\{\begin{array}{c}{h}_2{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{2,1}}+n_1\\ h_1{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{1,2}}+n_2\\ h_1{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{2,1}}+h_2{\mathrm{\ρ}}^{\′}+n_3\end{array}\right.---\left(1.7\right)$

上式中，ρ_2，1指在对第一径(τ₁)解扰解扩过程中，第二径(τ₂)所形成的干扰除以第二径的信道估计值；同理ρ_1，2指在对第二径(τ₂)解扰解扩过程中，第一径(τ₁)所形成的干扰除以第一径的信道估计值；而径三径(即虚径

)的解扩结果中，ρ′是第二径的信号与目标符号S₀的扩频码(即信道化码与扰码的复乘)的相关结果除以第二径的信道估计值；n₁，n₂，n₃分别是第一径，第二径，第三径的热噪声(含小区间干扰)与目标符号的扩频码的相关结果。

可以看到，第一径的干扰中含有与第三径(虚径)的解扩结果相同的成分ρ_2，1，只相差一个系数；那么可以通过简单的消去法来减掉第一径中的一个干扰项h₂ρ_2，1，其公式表述如下：

$y_1^{\′}=y_1-y_3*\frac{h_2}{h_1}=h_1{S}_0-(\frac{h_2^2}{h_1}{\mathrm{\ρ}}^{\′}+\frac{h_2}{h_1}{n}_3)+n_1---\left(1.7\right)$

因此，去掉了干扰项h₂ρ_2，1，但增加了干扰项

只要这个新增加的干扰项的功率小于h₂ρ_2，1，那么第一径的信噪比就会得到增加。

由于ρ_2，1和ρ′可以认为它们的均值是一样的，统计特性是一样的。由前面的预设条件，第一径的信噪比远大于第二径的信噪比，相当于|h₁|²＞＞|h₂|²，而且由于小区内干扰占主导，那么热噪声(含小区间干扰)的功率可忽略。则可推知：

${|\frac{h_2^2}{h_1}{\mathrm{\&rho;}}^{\&prime;}+\frac{h_2}{h_1}{n}_3|}^2<{\left|h_2\right|}^2{\left|{\mathrm{\&rho;}}^{\&prime;}\right|}^2+{\mathrm{\&sigma;}}^2\&ap;{\left|h_2\right|}^2{\left|{\mathrm{\&rho;}}^{\&prime;}\right|}^2={\left|h_2\right|}^2{\left|{\mathrm{\&rho;}}_{\mathrm{2,1}}\right|}^2---\left(1.8\right)$

上式中的最后一个等号可认为是平均意义上如此。

因此，第一径的信噪比确实提高了。

最后对径2解扩结果，y₂和更新后的径1解扩结果y′₁，进行最大比合并：

$z={\hat{h}}^{H}y=\underset{l=1}{\overset{2}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\hat{h}}_l{y}_l={\hat{h}}_1{y}_1^{\&prime;}+{\hat{h}}_2{y}_2---\left(1.9\right)$

按上述方法，本实施例CDMA下行接收机对接收到的基带数字IQ信号的解调过程如图2所示，包括以下步骤：

步骤10，CDMA下行接收机接收到基带数字IQ信号后，首先进行多径搜索，搜索出L个有效多径，并对这L个有效多径进行信道估计，得到信道估计值列向量h；

步骤20，若L＝2且有效径中强径τ₁和弱径τ₂的信噪比之比大于设定的门限threshold，则分配三个径：强径τ₁、τ₂及弱径τ₂相对于强径τ₁的虚径；

步骤30，对分配得到的径进行多径的解扰解扩，得到对于目标符号的解扩列向量y，y＝[y₁，y₂，y₃]^T，y₁，y₂，y₃分别指强径τ₁、弱径τ₂和虚径τ₃的解扩结果；

步骤40，按照公式(1.7)，更新最强径的解扩结果，即：

因为是实际使用，因此采用强径τ₁的信道估计结果

和弱径的信道估计结果

进行运算；

步骤50，按照公式(1.9)对解扩结果进行最大比合并，得到解调的目标符号，即

工业实用性

本发明可应用于CDMA下行接收机，在原来最大比合并的基础上进一步增强了合并后的信噪比，在径数较少(最好是2)且多径信噪比相差较大时，可以得到比原Rake接收更好的性能，且结构简单，运算量不大。

Claims (1)

1.一种CDMA下行接收信号的解调方法，包括以下步骤：

(a)对接收到的基带数字信号进行多径搜索，对搜索出的L个有效多径进行信道估计，得到信道估计值列向量h；

(b)若L＝2且有效径中强径τ₁和弱径τ₂的信噪比之比大于设定的门限，则分配三个径：强径τ₁，弱径τ₂，及弱径τ₂相对于强径τ₁的虚径τ₃；其中，虚径是指一个有效多径相对另一个有效多径的对称位置；

(c)对分配得到的径进行多径的解扰解扩，得到对于目标符号的解扩列向量y，y＝[y₁，y₂，y₃]^T，y₁，y₂，y₃分别指强径τ₁、弱径τ₂和虚径τ₃的解扩结果；

(d)将强径τ₁的一个干扰项用虚径τ₃的解扩结果y₃乘以一个系数来替换，得到更新后的强径τ₁的解扩结果y′₁，其中为强径τ₁的信道估计结果，

为弱径的信道估计结果；

(e)用更新后的强径的解扩结果y′₁代替原解扩结果y₁进行最大比合并，得到解调的目标符号z， $z={\hat{h}}^{H}y=\underset{l=1}{\overset{2}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\hat{h}}_l{y}_l={\hat{h}}_1{y}_1^{\&prime;}+{\hat{h}}_2{y}_2.$

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