CN101437007A - Mimo系统的数据发送/接收方法、装置及设备 - Google Patents

Abstract

本发明涉及移动通信技术领域，尤其涉及一种多输入多输出MIMO系统的数据发送技术以及对应的数据接收技术。本发明实施例提供了一种MIMO系统的数据发送及对应的数据接收方法、装置及设备，用以提高MIMO系统接收信号的信干燥比，改善系统的性能。所述MIMO系统的数据发送方法包括：对同一用户的至少两组数据分别进行信道编码、交织，所述至少两组数据交织时采用的交织图样不相同；对交织后得到的至少两组数据序列分别进行调制后发送，并发送所述至少两组数据交织时采用的交织图样指示信息。

Description

MIMO系统的数据发送/接收方法、装置及设备

技术领域

本发明涉及移动通信技术领域，尤其涉及一种MIMO系统的数据发送技术以及对应的数据接收技术。

背景技术

近年来，多址接入技术作为移动通信系统中的关键技术之一受到了广泛的关注，可以实现多用户同时进行通信，共享有限的无线资源。多址接入技术主要分为时分多址接入(Time Division Multiple Access，TDMA)技术、频分多址接入(Frequency Division Multiple Access，FDMA)技术和码分多址接入(CodeDivision Multiple Access，CDMA)技术。正交频分复用接入(OFDMA，Orthogonal Frequency Division Multiplex Access，OFDMA)技术基于频率复用，实质上是一种FDMA技术。OFDMA采用正交频分复用(Orthogonal FrequencyDivision Multiplex，OFDM)技术区分多个用户，OFDM技术作为一种多载波调制技术，是在频域内将一个给定的信道分成多个正交子信道，每个子信道上使用一个子载波进行调制，各子载波间保持正交。第三代移动通信系统(the3rd Generation Mobile Communication，3G)的主流采用了CDMA技术，其性能主要受到多址干扰(Multiple Access Interference，MAI)和符号间干扰(Inter-Symbol Interference，ISI)的影响。受Turbo码的启发，Turbo类型的迭代多用户检测技术已经被深入研究来消除MAI和ISI。目前，第四代移动通信系统(the4th Generation Mobile Communication，4G)的关键技术之一是交织多址接入(Interleave Division Multiple Access，IDMA)技术。IDMA技术的关键是对不同用户采用不同的交织规则，采用交织器区分多个用户。IDMA技术采用了Turbo类型的迭代多用户检测技术，使系统的性能可以接近多址接入的信道容量上限。

为了增强移动通信系统的性能，在3G和4G的多天线数字通信系统中引入了MIMO(Multiple Input Multiple Output，多输入多输出)技术。MIMO技术是指在发送端使用多个发射天线发送信号，在接收端使用多个接收天接收信号，从而提高数据传输速率，减少误比特率。MIMO技术中使用的发射天线，可以是物理天线，也可以是虚拟天线(Virtual Antenna，VA)。VA技术提供了多个虚拟天线端口，发送信号分别送到各个虚拟天线端口，对发送信号向量依次乘以一个或者多个矩阵后，再分别送到各个物理天线端口进行发送。MIMO技术被广泛应用于CDMA、OFDMA等通信系统中。

基本的MIMO系统结构如图1所示。多组数据分别经过信道编码后进行调制，调制后的数据符号经过空时编码形成M路信号，这M路信号在发送端由M个天线发送出去，经空间信道传输后在接收端由N个天线接收。多天线接收信号后，通过信道均衡降低或消除数据符号之间的干扰，再分别进行解调、译码等得到接收数据。在MIMO系统的发送端采用空时编码进行处理时，接收端进行信道均衡的同时还要实现与该空时编码对应的译码功能。

在现有技术中，MIMO系统相对于单输入单输出(Single Input SingleOutput，SISO)系统提高了系统的容量和数据传输速率，减少了误比特率。但是由于MIMO系统中多个天线上发送的多路信号存在干扰，并且由于信道环境的影响，在信道环境比较差的情况下会导致信干噪比较低，这就限制了MIMO系统的容量提升和误比特率的减小。

发明内容

本发明实施例提供了一种多输入多输出系统的数据发送及对应的数据接收方法、装置及设备，用以提高接收信号的信干燥比，改善多输入多输出系统的性能。

本发明实施例提供了一种多输入多输出系统的数据发送方法，包括：

对同一用户的至少两组数据分别进行信道编码、交织，所述至少两组数据交织时采用的交织图样不相同；

对交织后得到的至少两组数据序列分别进行调制后发送，并发送所述至少两组数据交织时采用的交织图样指示信息。

本发明实施例提供了一种多输入多输出系统的数据发送装置，包括：

信道编码单元：用于对同一用户的至少两组数据分别进行信道编码得到至少两组编码序列；

交织单元：用于对接收的至少两组编码序列分别进行交织，所述至少两组数据交织时采用的交织图样不相同；

调制单元：用于对交织单元输出的至少两组数据序列分别进行调制得到至少两组数据符号；

发送单元：用于将接收的数据符号组成多路信号发送，并发送所述至少两组数据交织时采用的交织图样指示信息。

本发明实施例提供了一种发送端，包括该多输入多输出系统的数据发送装置。

本发明实施例提供了一种多输入多输出系统的数据接收方法，与该多输入多输出系统的数据发送方法相对应，包括：

接收对同一用户的至少两组数据发送的多路信号，以及所述至少两组数据交织时采用的交织图样指示信息；

对所述多路信号进行信号检测得到至少两组信号信息，并分别进行解交织和信道译码得到所述至少两组数据的估计值，对所述估计值交织后循环进行所述信号检测、解交织、信道译码，直至停止循环时输出所述至少两组数据的估计值，所述交织和解交织采用的图样根据所述交织图样指示信息确定。

本发明实施例提供了一种多输入多输出系统的数据接收装置，与该多输入多输出系统的数据发送装置相对应，包括：

接收单元：用于接收对同一用户的至少两组数据发送的多路信号，以及所述至少两组数据交织时采用的交织图样指示信息；

信号检测单元：用于对所述多路信号进行信号检测得到至少两组信号信息；

解交织单元：用于接收信号检测单元输出的至少两组信号信息并分别进行解交织，解交织采用的图样根据所述交织图样指示信息确定；

信道译码单元：用于对解交织单元输出的至少两组信号信息分别进行信道译码得到至少两组数据的估计值；

交织单元：用于对所述至少两组数据的估计值分别进行交织后输入信号检测单元，交织采用的图样根据所述交织图样指示信息确定；

循环控制单元：用于控制交织、信号检测、解交织和信道译码的循环次数指示停止循环；

所述信道译码单元接收到停止循环指示时输出所述至少两组数据的估计值。

本发明实施例提供了一种接收端，包括该多输入多输出系统的数据接收装置。

本发明实施例提供的多输入多输出系统中数据发送及对应的数据接收方法、装置及设备，在发送端对发送的至少两组数据分别进行交织并采用不同的交织图样，打乱了原编码序列的顺序，使数据序列中相邻的数据近似无关，使得信号检测变得比较容易，有效地改善了多输入多输出系统的性能；在接收端采用和发送端相对应的交织图样进行解交织，并通过多次循环迭代接收到的数据，在信道译码之前提高接收信号的信干噪比，进一步提高了接收端的信道译码性能。在多输入多输出系统中采用本发明实施例提供的方案进行数据传输，有效降低了误帧率和误比特率，提高了系统的信道容量和频谱利用效率。

附图说明

图1为现有技术中MIMO系统数据发送和接收示意图；

图2为本发明实施例中MIMO系统的数据发送方法流程图；

图3为本发明实施例中MIMO系统的数据接收方法流程图；

图4为本发明实施例中MIMO系统的数据发送和接收装置框图；

图5a、图5b为本发明实施例中MIMO系统的数据发送、接收示意图；

图6为本发明实施例中双发送双接收的MIMO系统示意图；

图7a、图7b为本发明实施例中OFDMA MIMO系统的数据发送、接收示意图；

图8为本发明实施例中采用Alamouti编码的发送和接收示意图；

图9为本发明实施例中增加预编码处理的OFDMA MIMO系统的数据发送和接收示意图。

具体实施方式

本发明实施例提供了一种MIMO系统的数据传输技术，通过提高接收信号的信干噪比(Signal Interference Noise Ratio，SINR)，提高接收端的信道译码性能，从而可以进一步提高MIMO系统的容量，减少误比特率和误码率，达到有效改善系统性能的目的。

首先介绍本发明实施例提供的MIMO系统中数据发送及对应的数据接收基本流程：在MIMO系统的发送端，同一用户的至少两组数据分别进行信道编码，编码后采用不同交织图样进行交织，然后将分别调制后的数据符号由天线发送到信道中；同时通过控制信令告知接收端，各组数据交织时分别采用的交织图样。在接收端，对接收到的多路信号首先进行信号检测，以抑制或消除ISI和信道环境干扰；之后根据控制信令指示的交织图样对信号检测后得到的至少两组信号信息对应进行解交织和信道译码得到至少两组数据的估计值；对估计值分别交织后重新进行信号检测，以从该组信号信息中消除或抑制其它各组信号信息的干扰，进行下一次迭代。经过多次循环迭代后通常能够将各组信号信息中其它组信号信息的干扰完全消除，从而可以提高接收信号的信干噪比，改善接收端的信道译码性能。

本发明实施例提供了一种MIMO系统的数据发送方法，如图2所示，包括：

S201、对同一用户的至少两组数据分别进行信道编码和交织，至少两组数据交织时采用的交织图样不相同；

S202、对交织后得到的至少两组数据序列分别进行调制后发送，并发送至少两组数据交织时采用的交织图样指示信息。

对应该数据发送方法，本发明实施例提供了一种MIMO系统的数据接收方法，如图3所示，包括：

S301、接收多路信号，以及交织图样指示信息；

接收对同一用户的至少两组数据发送的多路信号，以及至少两组数据交织时采用的交织图样指示信息；

S302、对多路信号分别进行处理得到至少两组数据的估计值，对估计值交织后循环进行信号检测、解交织、信道译码，直至停止循环时输出该估计值。

对多路信号分别进行处理具体为，对多路信号进行信号检测得到至少两组信号信息，并分别进行解交织和信道译码得到该至少两组数据的估计值，对该估计值交织后循环进行信号检测、解交织、信道译码，直至停止循环时输出该至少两组数据的估计值，交织和解交织采用的图样根据交织图样指示信息确定。

本发明实施例提供了一种MIMO系统的数据发送及对应的数据接收装置，如图4所示，其中发送端41采用的发送装置包括：

信道编码单元411：用于对同一用户的至少两组数据分别进行信道编码；

交织单元412：用于对接收的至少两组编码序列分别进行交织，至少两组数据交织时采用的交织图样不相同；

调制单元413：用于对交织单元412输出的至少两组数据序列分别进行调制得到至少两组数据符号；

发送单元414：用于将接收的数据符号组成多路信号发送，并发送至少两组数据交织时采用的交织图样指示信息。

较优的，该发送装置还包括：

扩频单元415：用于接收信道编码单元411输入的至少两组编码序列并分别进行扩频，并将扩频后的至少两组编码序列输入交织单元412；

发送单元414还发送至少两组数据扩频时采用的扩频因子、扩频码的起始参数和扩频码偏移量参数。

较优的，该发送装置还包括：

预处理单元416：用于接收调制单元413输入的至少两组数据符号，并进行预处理后输入发送单元414。

预处理单元416可以包括空时编码单元和预编码处理单元中的一个或两个，或者包括空频编码单元和预编码处理单元中的一个或两个，其中：

空时编码单元：用于对输入的至少两组数据符号采用空时编码技术进行处理；

空频编码单元：用于对输入的至少两组数据符号采用空频编码技术进行处理；

预编码处理单元：用于对输入的至少两组数据符号乘以一个加权矩阵。

接收端42采用的接收装置包括：

接收单元421：用于接收对同一用户的至少两组数据发送的多路信号，以及该至少两组数据交织时采用的交织图样指示信息；

信号检测单元422：用于对该多路信号进行信号检测得到至少两组信号信息；

解交织单元423：用于接收信号检测单元422输出的至少两组信号信息并分别进行解交织，解交织采用的图样根据交织图样指示信息确定；

信道译码单元424：用于对解交织单元423输出的至少两组信号信息分别进行信道译码得到至少两组数据的估计值；

交织单元425：用于对该至少两组数据的估计值分别进行交织后输入信号检测单元422，交织采用的图样根据交织图样指示信息确定；

循环控制单元426：用于控制交织、信号检测、解交织和信道译码的循环次数，指示停止循环；

信道译码单元424接收到停止循环指示时输出该至少两组数据的估计值。

其中，循环控制单元426至少包括：

最大循环次数控制单元：用于存储配置的最大循环次数，并当判断出循环达到最大循环次数时指示停止循环；

循环控制单元426还可包括：

校验单元：用于对该至少两组数据的估计值进行校验，当校验出数据接收正确时指示停止循环，一般采用CRC校验。

其中，信号检测单元422至少包括：

基本信号检测单元：用于对多路信号消除其它各路信号的干扰和噪声得到至少两组信号信息。

该信号检测单元422还可包括：

信道均衡单元：用于对接收单元输入的多路信号消除数据符号间的干扰后再输入基本信号检测单元。

当发送端采用空时编码或空频编码技术时，信道均衡单元在信道均衡过程中还进行空时译码或空频译码，空时译码或空频译码与发送信号时采用的空时编码或空频编码对应。

下面详细介绍MIMO系统的数据发送以及对应的数据接收方案。发送端将同一用户的至少两组数据进行信道编码，所得到的各编码块分别采用不同的交织图样进行交织，调制后由天线发送到信道中，具体实现如图5a所示。假设某个用户共有K组数据，也可称为有K个数据流，以第k个数据流的处理过程为例说明发送端的处理过程：设第k个数据流的信息码元序列为 $\stackrel{\‾}{d_k\left(i\right)}={[d_k\left(1\right),\·\·\·,d_k\left(i\right),\·\·\·,d_k\left(I\right)]}^T$ 其中，I为信息码元序列的长度；然后经过信道编码单元编码后成为编码序列

设编码序列的长度为J；再经过交织单元{πk}，不同数据流的交织单元不同，编码序列被打乱顺序重新排列为数据序列 $\stackrel{\‾}{X_k\left(j\right)}={[x_k\left(1\right),\·\·\·,x_k\left(j\right),\·\·\·,x_k\left(J\right)]}^T,$ 数据序列的长度与编码序列的长度相同也为J。经交织后的数据序列进入调制单元，调制后表示为 $\stackrel{\‾}{S_k\left(m\right)}={[x_k\left(1\right),\·\·\·,x_k\left(m\right),\·\·\·,x_k\left(M\right)]}^T,$ M为一组数据符号的长度。调制后的多组数据符号通过多天线系统发送出去，每个天线上发送一路信号。

其中，同一用户的不同数据流使用不同的交织图样进行交织，即各个数据流的交织单元{π_k}不同。交织单元打乱了原编码序列的顺序，使数据序列中相邻的数据近似无关，使得信号检测变得比较容易。为了达到最好的交织性能，交织单元可以采用随机交织单元，不同的交织图样通过不同的随机种子产生。另外，为了简化交织单元的复杂度，也可以采用块交织单元或者卷积交织单元或者截断比特反转交织(Pruned Bit-Reversal Interleave)单元等等。一般情况下，交织图样按照预先定义的规则生成，也可以由发送端生成后通知接收端。无论采用哪种方式，发送端都要通过控制信令指示接收端其对各数据流交织时分别采用的交织图样。

较优的，经过信道编码单元编码的编码序列

设编码序列的长度为L，再经过扩频单元进行扩频，进一步降低码率，每个编码码元经扩频之后被编码成为低码率码序列 $\stackrel{\‾}{C_k\left(j\right)}={[c_k\left(1\right),\·\·\·,c_k\left(j\right),\·\·\·,c_k\left(J\right)]}^T,$ 其中，J为低码率码序列的长度。编码单元和扩频单元合并构成了低码率编码单元。当采用扩频单元时，发送端需要通过控制信令指示接收端其对各数据流扩频时采用的相关参数，如扩频因子、扩频码的起始参数和扩频码偏移量参数等。扩频后经交织单元输出的数据序列中的元素可以称为码片(Chips)，是遵循CDMA系统的约定。

较优的，多个数据流被调制后的数据符号经过预处理单元处理之后通过多天线系统发送出去，其中，预处理单元可能包括以下几种处理情况：预编码(Pre-coding)处理，即对要发送的数据符号乘以一个加权矩阵，然后再影射到物理层的发射天线上发送出去；空时编码处理，即对发送的数据符号使用空时编码技术，以实现达到较高的吞吐量或解码性能的目的；空频编码处理，即对发送的数据符号使用空频编码技术，以实现达到较高的吞吐量或解码性能的目的。空时编码处理和预编码处理，或者空频编码处理和预编码处理两项功能也可以联合使用，例如经空时编码处理或空频编码处理后的数据符号再进行预编码处理，以降低干扰和提高信道容量性能。

当发送端进行预编码处理时，预编码矩阵的选择是由接收端通过信道相应矩阵和一定的规则产生。通常，在发送端和接收端预存码字(Codeword)集合，可以降低反馈量。

空时编码技术包括空间发射分集技术和空间复用技术。其中，空间发射分集技术是指在不同的天线上发送同一数据流的数据符号，从而达到发射分集的效果，有很强的抗衰落能力。空时分组码(Space Time Block Coding，STBC)是空间发射分集技术的典型应用。空间复用技术与空间发射分集技术不同，是指在不同的天线上发送不同数据流的数据符号，空间复用技术真正体现了MIMO系统提高容量的本质，分层空时码(BLAST)是空间复用技术的典型应用。典型的空时编码技术有STBC、空时网格码(Space Time Trellis Coding，STTC)、BLAST等。当然，本发明实施例不仅仅采用这三种典型的空时编码技术，还包括基于此三种空时编码技术的变形编码技术。另外，空时编码技术还可以在不同发射天线引入不同的相位偏移(Phase shift diversity，PSD或者Cyclic delay diversity，CDD)等。空频分组码(Space Frequency Block Coding，SFBC)作为空频编码的典型应用，其与空时分组码相对应，即空时分组码的时间域变为了空频分组码的频域。

接收端对接收到的多路信号进行多次迭代以实现干扰消除，每次迭代过程中将通过信号检测的各路信号进行解交织、解码，再编码、交织后重新进行信号检测，从每路信号中消除掉其它各路信号的干扰后进行下一次迭代。经过多次迭代以后通常能够将每路信号中其它各路信号的干扰完全消除，从而可以提高信号的SINR，改善接收性能，具体实现如图5b所示。信号检测单元中至少包括一个基本信号检测单元(Elementary Signal Estimator，ESE)，接收单元从接收天线上获得多路信号后，将多路信号作为先验信息送入基本信号检测单元。以第k路信号为例进行说明，基本信号检测单元输出关于{x_k(j)}的非本征对数似然信息(Log-Likelihood Ratio，LLR)，也就是通常说的外信息(ExtrinsicInformation)，表示为e_ESE(x_k(j))；e_ESE(x_k(j))解交织后作为第k路信道译码单元(Decoder，DEC)输入的先验信息，然后信道译码单元也产生一个相应的外信息，表示为e_DEC(x_k(j))；e_DEC(_xk(j))经过与发送端相同的交织图样进行交织后返回给基本信号检测单元，更新噪声的均值和方差，作为第二次迭代中基本信号检测单元输入的先验信息。经过多此迭代以后，多个数据流的信道译码单元分别产生相应信号信息的硬判决值，也即多个数据流的估计值。由基本信号检测单元和信道译码单元产生的外信息，完成了一个全局的码片到码片的Turbo类型的迭代接收过程。

较优的，信号检测单元还包括信道均衡单元，接收单元接收到的多路信号首先通过信道均衡单元，以消除或降低数据符号间的干扰，经过信道均衡单元后的多路信号再进入基本信号检测单元，进行多次迭代。进行后续各次迭代的过程中，可以每次都经过信道均衡单元也可以不再经过该单元。

常用的信道均衡技术包括：最小均方误差(Linear Minimum Mean-SquaredError，L-MMSE)、迫零(Zero-Forcing，ZF)、最大似然(Maximum Likelihood，ML)、串行干扰消除(Successive Interference Cancellation，SIC)、并行干扰消除(Parallel Interference Cancellation，PIC)等。最典型为L-MMSE和ZF。

信号检测单元作为接收装置中的核心单元，下面以两种方案为例详细说明其设计实现原理，具体应用场景是2个发射天线和2个接收天线的MIMO系统数据发送和接收。本发明实施例的MIMO系统不限于两发两收，对于多个发射天线和多个接收天线的MIMO系统同样也适用。

如图6所示，假设2个发射天线上的发送信号分别为：天线#1：X＝{x₁，…，x_k，…，x_K}；天线#2：Y＝{y₁，…，y_k，…，y_K}。其中，K表示发送信号的长度，x_k和y_k分别表示在天线#1和天线#2上经过调制的数据符号。

第1组发送的数据符号为{x₁，y₁}，两个接收天线对应的接收信号如公式[1]

所示：

$\left\{\begin{array}{c}{r}_1^1=h_{11}^1{x}_1+h_{12}^1{y}_1+n_1^1\\ r_2^1=h_{21}^1{x}_1+h_{22}^1{y}_1+n_2^1\end{array}\right.---\left[1\right]$

第k组发送的数据符号为{x_k，y_k}，两个接收天线对应的接收信号为如公式[2]所示：

$\left\{\begin{array}{c}{r}_1^k=h_{11}^k{x}_1+h_{12}^k{y}_1+n_1^k\\ r_2^k=h_{21}^k{x}_1+h_{22}^k{y}_1+n_2^k\end{array}\right.---\left[2\right]$

其中，

表示在发送端发射第k组数据符号时，第i个接收天线的接收信号；

表示在发送端在发射第k组数据符号时，从第j根发送天线到第i根接收天线的信道响应参数；表示在发送端在发射第k组数据符号时，第i个接收天线的上的外部干扰和噪声信号。

方案一的核心思想是对接收的两路信号分别使用信道均衡技术。典型地，使用L-MMSE信道均衡器或ZF信道均衡器。在信道均衡的过程中，对某个信号，如x₁均衡时，将混合在该信号中的其它信号，如y₁和噪声等作为干扰来处理。同理，将两个数据流中同一交织块内的所有数据符号经过信道均衡处理后，通过ESE产生的外信息经解交织后作为信道译码单元的输入，然后信道译码单元产生一个相应的外信息，经过交织后返还给ESE更新噪声的均值和方差等数值，作为第二次迭代ESE输入的先验信息。经过多次迭代以后，两个数据流的信道译码单元分别产生相应的信号信息的硬判决值

以图6所示系统为例，说明本方案的实施过程，设 $\stackrel{\→}{r_1}=\left[\begin{array}{c}{r}_1^1\\ r_2^1\end{array}\right],$ $H_x^1=\left[\begin{array}{c}{h}_{11}^1\\ h_{21}^1\end{array}\right],$

$H_y^1=\left[\begin{array}{c}{h}_{12}^1\\ h_{21}^1\end{array}\right],$ $\stackrel{\→}{n_1}=\left[\begin{array}{c}{n}_1^1\\ n_2^1\end{array}\right],$ 则公式[1]可以表示为如公式[3]所示：

$\stackrel{\→}{r_1}=H_x^1\·x_1+H_y^1\·y_1+\stackrel{\→}{n_1}---\left[3\right]$

同理，设 $\stackrel{\→}{r_k}=\left[\begin{array}{c}{r}_1^k\\ r_2^k\end{array}\right],$ $H_x^k=\left[\begin{array}{c}{h}_{11}^k\\ h_{21}^k\end{array}\right],$ $H_y^k=\left[\begin{array}{c}{h}_{12}^k\\ h_{21}^k\end{array}\right],$ $\stackrel{\→}{n_k}=\left[\begin{array}{c}{n}_1^k\\ n_2^k\end{array}\right],$ 则公式[2]可以表示为如公式[4]所示：

$\stackrel{\→}{r_k}=H_x^k\·x_1+H_y^k\·y_1+\stackrel{\→}{n_k}---\left[4\right]$

通过信道均衡技术可以得到接收信号的估计值，将这些估计值作为先验信息送入ESE作进一步处理。典型地，使用L-MMSE信道均衡器或ZF信道均衡器。下面分别介绍ZF信道均衡器或和L-MMSE信道均衡器的基本原理。

对ZF信道均衡器来说，对公式[3]中信号x₁、y₁分别进行信道均衡，对应的均衡因子分别为

如公式[5]、[6]所示：

$w_x^1={[{\left(H_x^1\right)}^H\·\left(H_x^1\right)]}^{-1}\·{\left(H_x^1\right)}^H---\left[5\right]$

$w_y^1={[{\left(H_y^1\right)}^H\·\left(H_y^1\right)]}^{-1}\·{\left(H_y^1\right)}^H---\left[6\right]$

其中，(^*)^H代表矩阵^*的共轭转置矩阵，[^*]^-1代表矩阵*的逆矩阵。

则经过信道均衡之后的输出信号如公式[7]、[8]所示：

$\widetilde{x_1}=x_1+w_x^1\·(H_y^1\·y_1+\stackrel{\→}{n_1})---\left[7\right]$

$\widetilde{y_1}=y_1+w_y^1\·(H_x^1\·x_1+\stackrel{\→}{n_1})---\left[8\right]$

同理，对于公式[4]，对信号x_k、y_k分别进行信道均衡，对应的均衡因子分别为

如公式[9]、[10]所示：

$w_x^k={[{\left(H_x^k\right)}^H\·\left(H_x^k\right)]}^{-1}\·{\left(H_x^k\right)}^H---\left[9\right]$

$w_y^k={[{\left(H_y^k\right)}^H\·\left(H_y^k\right)]}^{-1}\·{\left(H_y^k\right)}^H---\left[10\right]$

则经过信道均衡之后的输出信号如公式[11]、[12]所示：

$\widetilde{x_k}=x_k+w_x^k\·(H_y^k\·y_k+\stackrel{\→}{n_k})---\left[11\right]$

$\widetilde{y_k}=y_k+w_y^k\·(H_x^k\·x_k+\stackrel{\→}{n_k})---\left[12\right]$

根据公式[7]、[8]、[11]和[12]，依此类推可以得到X和Y经ZF信道均衡器之后输出的信息序列，如公式[13]、[14]所示：

$\tilde{X}=\left[\begin{array}{c}\widetilde{x_1}\\ \·\\ \·\\ \·\\ \widetilde{x_k}\\ \·\\ \·\\ \·\\ \widetilde{x_K}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{x}_1\\ \·\\ \·\\ \·\\ x_k\\ \·\\ \·\\ \·\\ x_K\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{w}_x^1\·H_y^1\·y_1\\ \·\\ \·\\ \·\\ w_x^k\·H_y^k\·y_k\\ \·\\ \·\\ \·\\ w_x^K\·H_y^K\·y_K\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{w}_x^1\·\stackrel{\→}{n_1}\\ \·\\ \·\\ \·\\ w_x^k\·\stackrel{\→}{n_k}\\ \·\\ \·\\ \·\\ w_x^K\·\stackrel{\→}{n_K}\end{array}\right]---\left[13\right]$

$\tilde{Y}=\left[\begin{array}{c}\widetilde{y_1}\\ \·\\ \·\\ \·\\ \widetilde{y_k}\\ \·\\ \·\\ \·\\ \widetilde{y_K}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{y}_1\\ \·\\ \·\\ \·\\ y_k\\ \·\\ \·\\ \·\\ y_K\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{w}_y^1\·H_x^1\·x_1\\ \·\\ \·\\ \·\\ w_y^k\·H_x^k\·x_k\\ \·\\ \·\\ \·\\ w_y^K\·H_x^K\·x_K\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{w}_y^1\·\stackrel{\→}{n_1}\\ \·\\ \·\\ \·\\ w_y^k\·\stackrel{\→}{n_k}\\ \·\\ \·\\ \·\\ w_y^K\·\stackrel{\→}{n_K}\end{array}\right]---\left[14\right]$

对L-MMSE信道均衡器来说，对公式[3]中信号x₁、y₁分别进行信道均衡，对应的均衡因子分别为

如公式[15]、[16]所示：

$w_x^1={[{\left(H_x^1\right)}^H\·\left(H_x^1\right)+\mathrm{\α}\·I_{2x2}]}^{-1}\·{\left(H_x^1\right)}^H---\left[15\right]$

$w_y^1={[{\left(H_y^1\right)}^H\·\left(H_y^1\right)+\mathrm{\α}\·I_{2x2}]}^{-1}\·{\left(H_y^1\right)}^H---\left[16\right]$

其中，(^*)^H代表矩阵^*的共轭转置矩阵，[^*]^-1代表矩阵*的逆矩阵，I_2 x 2表示2 X 2单位矩阵，α＝σ²/P_s，σ²表示噪声方差，P_s代表发送信号功率。

则经过信道均衡之后的输出信号如公式[17]、[18]所示：

$\widetilde{x_1}=x_1+w_x^1\·(H_y^1\·y_1+\stackrel{\→}{n_1})---\left[17\right]$

$\widetilde{y_1}=y_1+w_y^1\·(H_x^1\·x_1+\stackrel{\→}{n_1})---\left[18\right]$

同理，对于公式[4]，对信号x_k、y_k分别进行信道均衡，对应的均衡因子分别为如公式[19]、[20]所示：

$w_x^k={[{\left(H_x^k\right)}^H\·\left(H_x^k\right)+\mathrm{\α}\·I_{2x2}]}^{-1}\·{\left(H_x^k\right)}^H---\left[19\right]$

$w_y^k={[{\left(H_y^k\right)}^H\·\left(H_y^k\right)+\mathrm{\α}\·I_{2x2}]}^{-1}\·{\left(H_y^k\right)}^H---\left[20\right]$

则经过信道均衡之后的输出信号如公式[21]、[22]所示：

$\widetilde{x_k}=x_k+w_x^k\·(H_y^k\·y_k+\stackrel{\→}{n_k})---\left[21\right]$

$\widetilde{y_k}=y_k+w_y^k\·(H_x^k\·x_k+\stackrel{\→}{n_k})---\left[22\right]$

根据公式[17]、[18]、[21]和[22]，依此类推可以得到X和Y经L-MMSE信道均衡器之后得到的接收信号的估计值，如公式[23]、[24]所示：

$\tilde{X}=\left[\begin{array}{c}\widetilde{x_1}\\ \·\\ \·\\ \·\\ \widetilde{x_k}\\ \·\\ \·\\ \·\\ \widetilde{x_K}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{x}_1\\ \·\\ \·\\ \·\\ x_k\\ \·\\ \·\\ \·\\ x_K\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{w}_x^1\·H_y^1\·y_1\\ \·\\ \·\\ \·\\ w_x^k\·H_y^k\·y_k\\ \·\\ \·\\ \·\\ w_x^K\·H_y^K\·y_K\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{w}_x^1\·\stackrel{\→}{n_1}\\ \·\\ \·\\ \·\\ w_x^k\·\stackrel{\→}{n_k}\\ \·\\ \·\\ \·\\ w_x^K\·\stackrel{\→}{n_K}\end{array}\right]---\left[23\right]$

$\tilde{Y}=\left[\begin{array}{c}\widetilde{y_1}\\ \·\\ \·\\ \·\\ \widetilde{y_k}\\ \·\\ \·\\ \·\\ \widetilde{y_K}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{y}_1\\ \·\\ \·\\ \·\\ y_k\\ \·\\ \·\\ \·\\ y_K\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{w}_y^1\·H_x^1\·x_1\\ \·\\ \·\\ \·\\ w_y^k\·H_x^k\·x_k\\ \·\\ \·\\ \·\\ w_y^K\·H_x^K\·x_K\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{w}_y^1\·\stackrel{\→}{n_1}\\ \·\\ \·\\ \·\\ w_y^k\·\stackrel{\→}{n_k}\\ \·\\ \·\\ \·\\ w_y^K\·\stackrel{\→}{n_K}\end{array}\right]---\left[24\right]$

方案二的核心思想是对接收的两路信号同时使用信道均衡技术。典型地，使用L-MMSE均衡接收机或ZF均衡接收机，即在信道均衡的过程中，同时对一路信号进行均衡。同样以方案一中的具体数据为例，即对{x_k，y_k}同时处理。经过信道均衡后的两路信号，通过ESE产生的外信息经解交织后作为信道译码单元的输入，然后信道译码单元产生一个相应的外信息，经过交织后返还给ESE，更新噪声的均值和方差，作为第二次迭代中ESE输入的先验信息。经过多次迭代以后，两路信号的译码器分别产生相应的信号信息的硬判决值

同样以图6所示系统为例，说明本方案的实施过程，设 $H^1=\left[\begin{array}{cc}{h}_{11}^1& h_{12}^1\\ h_{21}^1& h_{21}^1\end{array}\right],$ 则公式[1]可以表示为如公式[25]所示：

$\left[\begin{array}{c}{r}_1^1\\ r_2^1\end{array}\right]=H^1\·\left[\begin{array}{c}{x}_1\\ y_1\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{n}_1^1\\ n_2^1\end{array}\right]---\left[25\right]$

同理，设 $H^k=\left[\begin{array}{cc}{h}_{11}^k& h_{12}^k\\ h_{21}^k& h_{21}^k\end{array}\right],$ 则公式[2]可以表示为如公式[26]所示：

$\left[\begin{array}{c}{r}_1^k\\ r_2^k\end{array}\right]=H^k\·\left[\begin{array}{c}{x}_k\\ y_k\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{n}_1^k\\ n_2^k\end{array}\right]---\left[26\right]$

通过信道均衡技术可以得到接收信号的估计值，将这些估计值作为先验信息送入ESE作进一步处理。典型地，使用L-MMSE信道均衡器或ZF信道均衡器。下面分别介绍ZF信道均衡器或和L-MMSE信道均衡器的基本原理。

对ZF信道均衡器来说，对公式[25]中第1组信号{x₁，y₁}进行信道均衡，对应的均衡因子为w¹，如公式[27]所示：

$w^1\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}\left[\begin{array}{cc}{w}_{11}^1& w_{12}^1\\ w_{21}^1& w_{22}^1\end{array}\right]={[{\left(H^1\right)}^H\·\left(H^1\right)]}^{-1}\·{\left(H^1\right)}^H---\left[27\right]$

其中，

表示假设定义，(^*)^H代表矩阵^*的共轭转置矩阵，[^*]^-1代表矩阵*的逆矩阵。

则经过信道均衡之后的输出信号如公式[28]所示：

$\left[\begin{array}{c}\widetilde{x_1}\\ \widetilde{y_1}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{x}_1\\ y_1\end{array}\right]+w^1\·\left[\begin{array}{c}{n}_1^1\\ n_2^1\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{x}_1\\ y_1\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{w}_{11}^1\·n_1^1+w_{12}^1\·n_2^1\\ w_{21}^1\·n_1^1+w_{22}^1\·n_2^1\end{array}\right]---\left[28\right]$

同理，对公式[26]中第k组信号{x_k，y_k}进行信道均衡，对应的均衡因子为w^k，如公式[29]所示：

$w^k\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}\left[\begin{array}{cc}{w}_{11}^k& w_{12}^k\\ w_{21}^k& w_{22}^k\end{array}\right]={[{\left(H^k\right)}^H\·\left(H^k\right)]}^{-1}\·{\left(H^k\right)}^H---\left[29\right]$

则经过信道均衡之后的输出信号如公式[30]所示：

$\left[\begin{array}{c}\widetilde{x_k}\\ \widetilde{y_k}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{x}_k\\ y_k\end{array}\right]+w^k\·\left[\begin{array}{c}{n}_1^k\\ n_2^k\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{x}_k\\ y_k\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{w}_{11}^k\·n_1^k+w_{12}^1\·n_2^k\\ w_{21}^k\·n_1^k+w_{22}^1\·n_2^k\end{array}\right]---\left[30\right]$

根据公式[28]和[30]，依此类推可以得到X和Y经ZF信道均衡器之后输出的信息序列，如公式[31]、[32]所示：

$\tilde{X}=\left[\begin{array}{c}\widetilde{x_1}\\ \·\\ \·\\ \·\\ \widetilde{x_k}\\ \·\\ \·\\ \·\\ \widetilde{x_K}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{x}_1\\ \·\\ \·\\ \·\\ x_k\\ \·\\ \·\\ \·\\ x_K\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{w}_{11}^1\·n_1^1+w_{12}^1\·n_2^1\\ \·\\ \·\\ \·\\ w_{11}^k\·n_1^k+w_{12}^k\·n_2^k\\ \·\\ \·\\ \·\\ w_{11}^K\·n_1^K+w_{12}^K\·n_2^K\end{array}\right]---\left[31\right]$

$\tilde{Y}=\left[\begin{array}{c}\widetilde{y_1}\\ \·\\ \·\\ \·\\ \widetilde{y_k}\\ \·\\ \·\\ \·\\ \widetilde{y_K}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{y}_1\\ \·\\ \·\\ \·\\ y_k\\ \·\\ \·\\ \·\\ y_K\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{w}_{21}^1\·n_1^1+w_{22}^1\·n_2^1\\ \·\\ \·\\ \·\\ w_{21}^k\·n_1^k+w_{22}^k\·n_2^k\\ \·\\ \·\\ \·\\ w_{21}^K\·n_1^K+w_{22}^K\·n_2^K\end{array}\right]---\left[32\right]$

对L-MMSE信道均衡器来说，对公式[25]中第1组信号{x₁，y₁}进行信道均衡，对应的均衡因子为w¹，如公式[33]所示：

$w^1\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}\left[\begin{array}{cc}{w}_{11}^1& w_{12}^1\\ w_{21}^1& w_{22}^1\end{array}\right]={[{\left(H^1\right)}^H\·\left(H^1\right)+\mathrm{\α}\·I_{2x2}]}^{-1}\·{\left(H^1\right)}^H---\left[33\right]$

其中，表示假设定义，(^*)^H代表矩阵^*的共轭转置矩阵，[^*]^-1代表矩阵*的逆矩阵，I_2 x 2表示2X2单位矩阵，α＝σ²/P_s，σ²表示噪声方差，P_s代表发送信号功率。

则经过信道均衡之后的输出信号如公式[34]所示：

$\left[\begin{array}{c}\widetilde{x_1}\\ \widetilde{y_1}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{x}_1\\ y_1\end{array}\right]+w^1\·\left[\begin{array}{c}{n}_1^1\\ n_2^1\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{x}_1\\ y_1\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{w}_{11}^1\·n_1^1+w_{12}^1\·n_2^1\\ w_{21}^1\·n_1^1+w_{22}^1\·n_2^1\end{array}\right]---\left[34\right]$

同理，对公式[26]中第k组信号{x_k，y_k}进行信道均衡，对应的均衡因子为w^k，如公式[35]所示：

$w^k\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}\left[\begin{array}{cc}{w}_{11}^k& w_{12}^k\\ w_{21}^k& w_{22}^k\end{array}\right]={[{\left(H^k\right)}^H\·\left(H^k\right)+\mathrm{\α}\·I_{2x2}]}^{-1}\·{\left(H^k\right)}^H---\left[35\right]$

则经过信道均衡之后的输出信号如公式[36]所示：

$\left[\begin{array}{c}\widetilde{x_k}\\ \widetilde{y_k}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{x}_k\\ y_k\end{array}\right]+w^k\·\left[\begin{array}{c}{n}_1^k\\ n_2^k\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{x}_k\\ y_k\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{w}_{11}^1\·n_1^k+w_{12}^1\·n_2^k\\ w_{21}^1\·n_1^k+w_{22}^1\·n_2^k\end{array}\right]---\left[36\right]$

根据公式[34]和[36]，依此类推可以得到X和Y经ZF信道均衡器之后得到的接收信号的估计值，如公式[37]、[38]所示：

$\tilde{X}=\left[\begin{array}{c}\widetilde{x_1}\\ \·\\ \·\\ \·\\ \widetilde{x_k}\\ \·\\ \·\\ \·\\ \widetilde{x_K}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{x}_1\\ \·\\ \·\\ \·\\ x_k\\ \·\\ \·\\ \·\\ x_K\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{w}_{11}^1\·n_1^1+w_{12}^1\·n_2^1\\ \·\\ \·\\ \·\\ w_{11}^k\·n_1^k+w_{12}^k\·n_2^k\\ \·\\ \·\\ \·\\ w_{11}^K\·n_1^K+w_{12}^K\·n_2^K\end{array}\right]---\left[37\right]$

$\tilde{Y}=\left[\begin{array}{c}\widetilde{y_1}\\ \·\\ \·\\ \·\\ \widetilde{y_k}\\ \·\\ \·\\ \·\\ \widetilde{y_K}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{y}_1\\ \·\\ \·\\ \·\\ y_k\\ \·\\ \·\\ \·\\ y_K\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{w}_{21}^1\·n_1^1+w_{22}^1\·n_2^1\\ \·\\ \·\\ \·\\ w_{21}^k\·n_1^k+w_{22}^k\·n_2^k\\ \·\\ \·\\ \·\\ w_{21}^K\·n_1^K+w_{22}^K\·n_2^K\end{array}\right]---\left[38\right]$

对接收端采用信号检测单元进行多次迭代从而获得接收数据的过程进行介绍，发送端的发射天线发送经过交织、调制后的多路信号，假设天线#1发送X＝{x₁，x₂，...，x_K}，天线#2发送Y＝{y₁，y₂，...，y_K}，接收端包括以下步骤；

A、对接收到的多路信号通过信道均衡单元进行信号检测，信道均衡单元例如使用ZF信道均衡器或者使用L-MMSE信道均衡器，即得到接收信号X、Y的估计值

B、

和

送入基本信号检测单元，计算相关的外信息等参数，同时将相关参数和信号信息经解交织单元送入信道译码单元；

C、信道译码单元产生一个相应的外信息，经过交织后返还给基本信号检测单元，同时更新相应的噪声均值和方差；

D、信道均衡单元接收到反馈回来的信号信息，该信息内包含了与X和Y相关的外信息，在此次信道均衡的过程中，对于接收信号X进行信道均衡时，利用反馈回来的与Y相关的外信息，降低接收信号Y对X的影响；对于接收信号Y进行信道均衡时，利用反馈回来的与X相关的外信息，从而降低接收信号X对Y的干扰；

E、返回执行B，接收端的迭代过程依此类推直至达到最大迭代次数。

为了进一步阐述本发明实施例提供的方案，详细介绍OFDMA MIMO系统中数据发送以及对应的接收方案。

为了表述方便并便于理解，首先定义两个基本概念，即“层”和“路”。所谓“层”，指输入空时编码单元的信息路径，如M个数据流进入空时编码单元，那么则发送端有M层数据；所谓“路”，指从空时编码单元输出的信息路径，如M层数据经空时编码单元后输出N个信号，则发送端有N路信号。

本发明实施例以层的数目和路的数目均为2为例进行说明，但并不局限于层和路的数目均为2的情况，同样适用于层和路大于等于1的任何情况，并且层和路的数目可以相同，也可以不同。

如图7a所示，假设某个用户要发送两个数据流，该两个数据流分别经过信道编码单元编码，再经过扩频单元进行扩频，以进一步降低码率，信道编码单元和扩频单元构成了低码率编码单元；两个数据流再经过使用不同交织图样的交织单元进行交织并通过控制信令指示接收端交织单元采用的交织图样参数。经交织后的码片序列进入调制单元，调制单元可以实现星座映射功能；调制后的两层数据，通过空时编码单元或空频编码单元后生成两路信号，之后分别进行子载波映射和子载波随机化等操作。其中，子载波映射是实现逻辑子载波向物理子载波的映射过程，子载波随机化主要目的是降低子载波的功率峰均比(Peak to Average Power Ratio，PAPR)。在子载波映射过程中，如果需要，还包括数据分段或者数据打孔、导频信号的插入以及每个子载波乘于一个特定因子等过程。之后，进行快速傅立叶逆变换(Inverse Fast Fourier Transform，IFFT)，生成OFDM符号。之后，在每个OFDM符号前插入循环前缀(CyclicPrefix，CP)以消除由无线信道的多径时延扩展引入的符号间干扰(Inter-SymbolInterference，ISI)和载波间干扰(Inter-Carrier Interference，ICI)。然后，ODFM符号组成的2路信号分别通过滤波单元，其作用是加速带外泄漏信号的衰减，以防止对其它信号的干扰。经滤波之后的信号，通过数模转换单元，实现数字信号到模拟信号的转换，该模拟信号进入发送单元，进行高频调制之后通过天线向外发送。

对不同层的数据流，两个交织单元使用不同的交织图样，其交织图样的产生必须是随机和对立产生，交织单元打乱了原来编码序列的顺序，使相邻的码片近似无关，使得码片与码片之间的信号检测变得容易。

接收端的结构以采用两个接收天线为例，本发明方案不仅仅适用于两个接收天线的情况，同样适用于接收天线大于一的任何情况。如果发送端采用一个天线，接收端采用两个天线，那么接收端要加入最大比合并(Maximum RatioCombining，MRC)。两个接收天线的接收端处理过程如图7b所示，两个接收天线接收信号，首先在接收单元从高频子载波中提取模拟信号，之后通过模数转换单元，将模拟信号转换为数字信号。然后，两路信号分别通过滤波器去除干扰边带分量。接着，分别去掉两路信号中各OFDM符号的循环前缀，以消除ISI和ICI。之后，两路信号分别进行快速傅立叶变换(Fast Fourier Transform，FFT)，实现OFDM符号的解调。经OFDM符号解调后的信号通过子载波映射和子载波随机化的逆操作。然后，经过处理的两路信号进入信号检测单元。信号检测单元包括信道均衡单元和基本信号检测单元。信道均衡单元进一步消除衰落信道对子载波之间的干扰，在信道均衡的过程中同时也完成了空时译码或空频译码工作，即从接收信号中提取出了包含干扰和噪声的数据符号，该数据符号需要进一步解调等处理。基本信号检测单元根据接收到的信号产生相应的外信息，该外信息经过解交织后作为信道译码单元输入端的先验信息，然后信道译码单元产生一个相应的外信息，经过交织后返还给信号检测单元，包括ESE和信道均衡单元，更新噪声的均值和方差，作为第二次迭代时基本信号检测单元输入的先验信息。经过多此迭代以后，多层数据的译码单元分别产生相应信号信息的硬判决值。

在接收端，所使用的交织图样要与发送端的交织图样对应相同，即发送端采用的交织单元{π₁}和接收端的交织单元{π₁}相同，其同步过程由控制信令实现。同时，同一路信号使用的交织单元与其解交织单元相对应，即{π₁}交织单元与

解交织单元相对应。

空时编码和译码或空频编码和译码算法在本发明实施例中起着重要的作用。其中，空时译码或空频译码也是信道均衡单元中的核心技术。

下面对空时编码和译码或空频编码和译码原理进行介绍，以2个发射天线2个接收天线为例说明。典型的，采用的空时编码或空频编码为Alamouti编码。

首先，阐述Alamouti编码在空时编码中的具体实现过程。假定采用M进制调制方案，在Alamouti编码方案中，首先调制每一组m个信息比特，其中m＝log₂ M；然后，空时编码单元在每一次空时编码操作中取2个调制符号S₁和S₂的一个分组，并根据如公式[39]所示的空时编码矩阵将其映射到发射天线上：

$S=\left[\begin{array}{cc}{S}_1& -{\left(S_2\right)}^{*}\\ S_2& {\left(S_1\right)}^{*}\end{array}\right]---\left(39\right)$

如图8所示，空时编码单元的输出在两个连续发射周期内从两根天线发射出去。在第一个发射周期中，信号S₁和S₂同时从发射天线#1和#2分别发射。在第二个发射周期中，信号-(S₂)^*从天线#1发射，而(S₁)^*从天线#2发射，其中(S₁)^*是S₁的复共轭。

Alamouti编码在空频编码中的具体实现过程与其在空时编码中的实现过程类似，所不同的是S₁和-(S₂)^*两个符号分别在A₁和A₂两个相邻物理子载波上，从天线#1发射；相应地，S₂和(S₁)^*两个符号分别在A₁和A₂两个相邻物理子载波上，从天线#2发射。

对于两根接收天线两个周期内接收的信号，接收天线#1在第1个接收周期和第2个接收周期内接收信号分别如公式[40]、[41]所示：

$r_{11}=h_{11}^1{S}_1+h_{12}^1{S}_2+n_{11}---\left[40\right]$

$r_{12}=h_{11}^2(-{\left(S_2\right)}^{*})+h_{12}^2\left(S_1\right)+n_{12}---\left[41\right]$

接收天线#2在第1个接收周期和第2个接收周期内接收信号分别如公式[42]、[43]所示：

     $r_{21}=h_{21}^1{S}_1+h_{22}^1{S}_2+n_{21}---\left[42\right]$

$r_{22}=h_{11}^2(-{\left(S_2\right)}^{*})+h_{12}^2\left(S_1\right)+n_{22}---\left[43\right]$

由公式[40]、[41]、[42]和[43]整理得公式[44]：

$\left[\begin{array}{c}{r}_{11}\\ {\left(r_{12}\right)}^{*}\\ r_{21}\\ {\left(r_{22}\right)}^{*}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}{h}_{11}^1& h_{12}^1\\ {\left(h_{12}^2\right)}^{*}& -{\left(h_{11}^2\right)}^{*}\\ h_{21}^1& h_{22}^1\\ {\left(h_{22}^2\right)}^{*}& -{\left(h_{21}^2\right)}^{*}\end{array}\right]\·\left[\begin{array}{c}{S}_1\\ S_2\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{n}_{11}\\ {\left(n_{12}\right)}^{*}\\ n_{21}\\ {\left(n_{22}\right)}^{*}\end{array}\right]=H\·\left[\begin{array}{c}{S}_1\\ S_2\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{n}_{11}\\ {\left(n_{12}\right)}^{*}\\ n_{21}\\ {\left(n_{22}\right)}^{*}\end{array}\right]---\left[44\right]$

其中，结合现有噪声理论模型，假设n_ij为均值为0的高斯噪声，且E{|n_in|²}＝N_in/2，其中，E{^*}表示^*的数学期望值，N_in/2代表第i个接收天线在第n个传输周期内的噪声功率；表示第j根发射天线到第i根接收天线在第n个传输周期内的信道传输函数。

$H=\left[\begin{array}{cc}{h}_{11}^1& h_{12}^1\\ {\left(h_{12}^2\right)}^{*}& -{\left(h_{11}^2\right)}^{*}\\ h_{21}^1& h_{22}^1\\ {\left(h_{22}^2\right)}^{*}& -{\left(h_{21}^2\right)}^{*}\end{array}\right]$ 为信道传输矩阵，可以通过导频信号得到参数

从而确定出该矩阵的具体数值，通过信道均衡后即可解出加入信道噪声影响的S₁和S₂。

Alamouti编码在空时编码中应用时，由于数据符号符合[S₁ S₂]和[-(S₂)^*(S1)^*]是在两个连续的发射周期内发送，在信道变化缓慢的情况下，近似认为在两个连续发射周期内的信道环境没有变化，即S₁和-(S₂)^*经历相同的信道环境，S₂和(S₁)^*也经历相同的信道环境。则对于公式[44]， $h_{\mathrm{ij}}^1=h_{\mathrm{ij}}^2.$

Alamouti编码在空频编码中应用时，由于[S₁-(S₂)^*]与[S₂(S₁)^*]都是在两个相邻子载波发送，近似认为S₁和-(S₂)^*经历相同的信道环境；同理，S₂和(S₁)^*也经历相同的信道环境，则对公式[44]，同理有 $h_{\mathrm{ij}}^1=h_{\mathrm{ij}}^2.$

则信道传输矩阵可以简化为公式[45]所示：

$H=\left[\begin{array}{cc}{h}_{11}& h_{12}\\ {\left(h_{12}\right)}^{*}& -{\left(h_{11}\right)}^{*}\\ h_{21}& h_{22}\\ {\left(h_{22}\right)}^{*}& -{\left(h_{21}\right)}^{*}\end{array}\right]---\left[45\right]$

那么，如公式[46]所示：

$H^H*H=\left[\begin{array}{cccc}{h}_{11}^{*}& h_{12}& h_{21}^{*}& h_{22}\\ h_{12}^{*}& -h_{11}& h_{22}^{*}& -h_{21}\end{array}\right]\·\left[\begin{array}{cc}{h}_{11}& h_{12}\\ {\left(h_{12}\right)}^{*}& -{\left(h_{11}\right)}^{*}\\ h_{21}& h_{22}\\ {\left(h_{22}\right)}^{*}& -{\left(h_{21}\right)}^{*}\end{array}\right]$

        $=({\left|h_{11}\right|}^2+{\left|h_{12}\right|}^2+{\left|h_{21}\right|}^2+{\left|h_{22}\right|}^2)I_{2x2}---\left[46\right]$

        $=A{I}_{2x2}$

其中，假设A＝(|h₁₁|²+|h₁₂|²+|h₂₁|²+|h₂₂|²)。

典型的信道均衡技术有ZF和L-MMSE，下面将说明信道均衡器进行Alamouti译码过程。假设，通过信道均衡器得到的加入噪声影响的S₁和S₂可以表示为公式[47]：

$\left[\begin{array}{c}\widetilde{S_1}\\ \widetilde{S_2}\end{array}\right]=W\·\left[\begin{array}{c}{r}_{11}\\ {\left(r_{12}\right)}^{*}\\ r_{21}\\ {\left(r_{22}\right)}^{*}\end{array}\right]---\left[47\right]$

其中，W表示信道均衡矩阵。

对ZF信道均衡器来说，则公式[45]中信道均衡矩阵W表示为公式[48]所示：

W＝(H^HH)^-1H^H     [48]

基于两个连续发射周期信道环境不变的假设，即 $h_{\mathrm{ij}}^1=h_{\mathrm{ij}}^2$ 时，由公式[48]可以得到公式[49]：

$W={\left(H^{H}H\right)}^{-1}{H}^H=\left(\frac{1}{A}\right)\·H^H---\left[49\right]$

则从ZF信道均衡器得到的加入噪声影响的S₁和S₂可以表示为公式[50]：

$\left[\begin{array}{c}\widetilde{S_1}\\ \widetilde{S_2}\end{array}\right]=W\·\left[\begin{array}{c}{r}_{11}\\ {\left(r_{12}\right)}^{*}\\ r_{21}\\ {\left(r_{22}\right)}^{*}\end{array}\right]=\left(\frac{1}{A}\right)\·H^H\·\left[\begin{array}{c}{r}_{11}\\ {\left(r_{12}\right)}^{*}\\ r_{21}\\ {\left(r_{22}\right)}^{*}\end{array}\right]---\left[50\right]$

对于L-MMSE信道均衡器来说，则公式[45]中信道均衡矩阵W表示为公式[51]所示：

W＝(H^H·H+α·I_2 x 2)^-1H^H      [51]

其中，(^*)^H代表矩阵*的共轭转置矩阵，[^*]^-1代表矩阵*的逆矩阵，I_2 x 2表示2 X 2单位矩阵，α＝σ²/P_s，σ²表示噪声方差，P_s代表发送信号功率。

基于两个连续发射周期信道环境不变的假设，即 $h_{\mathrm{ij}}^1=h_{\mathrm{ij}}^2$ 时，由公式[51]可以得到公式[52]：

$W={(H^H\·H+\mathrm{\α}\·I_{2x2})}^{-1}{H}^H=\left(\frac{1}{A+\mathrm{\α}}\right)\·H^H---\left[52\right]$

则从L-MMSE信道均衡器得到的加入噪声影响的S₁和S₂可以表示为公式[53]：

$\left[\begin{array}{c}\widetilde{S_1}\\ \widetilde{S_2}\end{array}\right]=W\·\left[\begin{array}{c}{r}_{11}\\ {\left(r_{12}\right)}^{*}\\ r_{21}\\ {\left(r_{22}\right)}^{*}\end{array}\right]=\left(\frac{1}{A+\mathrm{\α}}\right)\·H^H\·\left[\begin{array}{c}{r}_{11}\\ {\left(r_{12}\right)}^{*}\\ r_{21}\\ {\left(r_{22}\right)}^{*}\end{array}\right]---\left[53\right]$

特别地，在现有技术中，进行Alamouti译码时，常用ZF信道均衡算法。

较优的，可以在上述基础上加入预编码处理，如图9所示，在空时编码或空频编码单元之后可以加入预编码单元，其发送和接收过程相同。不同的是，通过空时编码或空频编码之后加入了预编码处理，信号通过预编码处理时需要选择预编码矩阵组合。然后分别通过子载波映射等处理过程通过天线向外发射。同时，发送端将使用的预编码矩阵索引号通过控制信令通知接收端。以4个发射天线2个接收天线为例进行说明，本发明实施例并不限于4个发射天线和2个接收天线的情况。

预编码矩阵组合的选择过程为：接收端接收到导频信号后，进行信道均衡的同时进行信道估计。接收端使用信道估计值，并通过一定的原则选择码字，在预先指定的预编码矩阵集合中选择一种组合，然后通知发送端下个发射周期内所选择的预编码矩阵组合的索引号，发送端根据接收端发送的索引号选择相应的预编码矩阵组合。接收端在进行信道均衡的同时要进行解预编码矩阵的处理。

本发明实施例提供的MIMO系统中数据发送以及对应的数据接收方法、装置及设备，在发送端对发送的至少两组数据分别进行交织并采用不同的交织图样，打乱了原编码序列的顺序，使数据序列中相邻的数据近似无关，使得信号检测变得比较容易，有效地改善了MIMO系统的性能；在接收端采用和发送端相对应的交织图样进行解交织，并通过多次迭代接收到的数据在译码之前提高接收信号的信干噪比，进一步提高了接收端的信道译码性能。在MIMO系统中采用本发明实施例提供的方案进行同一用户至少一组数据的发送和接收，有效降低了误帧率和误比特率，提高了系统的信道容量和频谱利用效率。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (15)

1、一种多输入多输出系统的数据发送方法，其特征在于，包括：

对同一用户的至少两组数据分别进行信道编码、交织，所述至少两组数据交织时采用的交织图样不相同；

对交织后得到的至少两组数据序列分别进行调制后发送，并发送所述至少两组数据交织时采用的交织图样指示信息。

2、如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对至少两组数据序列进行调制和发送之间，还对调制得到的至少两组数据符号进行空时编码处理和/或预编码处理；或者，

所述对至少两组数据序列进行调制和发送之间，还对调制得到的至少两组数据符号进行空频编码处理和/或预编码处理。

3、一种多输入多输出系统的数据发送装置，其特征在于，包括：

信道编码单元：用于对同一用户的至少两组数据分别进行信道编码得到至少两组编码序列；

交织单元：用于对接收的至少两组编码序列分别进行交织，所述至少两组数据交织时采用的交织图样不相同；

调制单元：用于对交织单元输出的至少两组数据序列分别进行调制得到至少两组数据符号；

发送单元：用于将接收的数据符号组成多路信号发送，并发送所述至少两组数据交织时采用的交织图样指示信息。

4、如权利要求3所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

预处理单元：用于接收调制单元输入的所述至少两组数据符号，并进行预处理后输入发送单元。

5、如权利要求4所述的装置，其特征在于，所述预处理单元包括：

空时编码单元：用于对输入的至少两组数据符号采用空时编码技术进行处理。

6、如权利要求4所述的装置，其特征在于，所述预处理单元包括：

空频编码单元：用于对输入的至少两组数据符号采用空频编码技术进行处理。

7、如权利要求4、5或6所述的装置，其特征在于，所述预处理单元包括：

预编码处理单元：用于对输入的至少两组数据符号乘以一个加权矩阵。

8、一种发送端，其特征在于，包括如权利要求3至7任一所述的装置。

9、一种多输入多输出系统的数据接收方法，其特征在于，包括：

接收对同一用户的至少两组数据发送的多路信号，以及所述至少两组数据交织时采用的交织图样指示信息；

对所述多路信号进行信号检测得到至少两组信号信息，分别进行解交织和信道译码得到所述至少两组数据的估计值，对所述估计值交织后循环进行所述信号检测、解交织、信道译码，直至停止循环时输出所述至少两组数据的估计值，所述交织和解交织采用的图样根据所述交织图样指示信息确定。

10、如权利要求9所述的方法，其特征在于，当达到配置的最大循环次数时停止循环。

11、如权利要求9所述的方法，其特征在于，对所述估计值进行校验，当校验出数据接收正确或者达到配置的最大循环次数时停止循环。

12、一种多输入多输出系统的数据接收装置，其特征在于，包括：

接收单元：用于接收对同一用户的至少两组数据发送的多路信号，以及所述至少两组数据交织时采用的交织图样指示信息；

信号检测单元：用于对所述多路信号进行信号检测得到至少两组信号信息；

解交织单元：用于接收信号检测单元输出的至少两组信号信息并分别进行解交织，解交织采用的图样根据所述交织图样指示信息确定；

信道译码单元：用于对解交织单元输出的至少两组信号信息分别进行信道译码得到至少两组数据的估计值；

交织单元：用于对所述至少两组数据的估计值分别进行交织后输入信号检测单元，交织采用的图样根据所述交织图样指示信息确定；

循环控制单元：用于控制交织、信号检测、解交织和信道译码的循环次数，指示停止循环；

所述信道译码单元接收到停止循环指示时输出所述至少两组数据的估计值。

13、如权利要求12所述的装置，其特征在于，所述循环控制单元至少包括：

最大循环次数控制单元：用于存储配置的最大循环次数，并当判断出循环达到所述最大循环次数时指示停止循环。

14、如权利要求13所述的装置，其特征在于，所述循环控制单元还包括：

校验单元：用于对所述估计值进行校验，当校验出数据接收正确时指示停止循环。

15、一种接收端，其特征在于，包括如权利要求12、13或14所述的装置。

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