CN101459488B - 用于多用户多输入多输出下行链路的信号处理方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于多用户多输入多输出下行链路的信号处理方法及系统。其中，该方法包括以下步骤：S102，利用减格算法对接收端反馈的信道矩阵进行变换；S104，利用变换出的线性预编码矩阵对发送信号进行线性预编码；以及S106，利用模运算器对经过线性预编码的发送信号的大小进行限制。通过本发明，有效地降低了线性预编码算法的发射功率、抑制了噪声增强、提高了接收信噪比(SNR)、并改善了系统的误码率性能。

Description

用于多用户多输入多输出下行链路的信号处理方法及系统

技术领域

本发明涉及通信领域，更具体地涉及一种用于多用户多输入多输出下行链路的信号处理方法及系统。

背景技术

近年来，适用于多用户的多输入多输出(Multi Input MultiOutput，简称MIMO)下行系统以其在容量和链路可靠性方面所具有的巨大潜力而受到了极大的关注。在多用户MIMO下行链路中，各用户间无法协助解调，因此需要在发射端进行预处理，以抵消用户间的同信道干扰。其中的脏纸编码(Dirty Paper Coding，简称DPC)技术能够在发射端有效地预抵消各用户之间可能造成的信号干扰，取得下行链路的容量上限。但是，由于DPC的编解码复杂，所以难以用于实际系统。因此，提出了一些实用的预编码算法。其中，线性预编码算法(Linear Precoding)以其复杂度低的特点，被广泛使用。

针对多用户的线性预编码算法，对信号向量乘以基于迫零(zeroforcing，简称ZF)或者最小均方误差(Minimum Mean Square Error，简称MMSE)准则的线性预编码矩阵，用以抵消各用户间的信号干扰，从而使得各用户可以独立解码。虽然线性预编码算法有效地抑制了多用户干扰，但是当信道矩阵病态时，会导致线性预编码算法的发射功率过大，从而造成接收噪声增强，严重影响系统性能。

减格(Lattice Reduction，简称LR)算法通过将信道矩阵转换为准正交的等效信道矩阵，有效地改善了信道条件。目前，已有研究将LR技术应用于单用户MIMO系统的检测算法，大大提高了检测性能。也有将使用LR技术的均衡器搬移到发射端，而提出一种用于单用户MIMO系统的减格预编码算法，但是仍旧需要接收端联合解码，因此无法应用于多用户场景。

发明内容

为了将LR技术与多用户预处理结合在一起从而提高系统性能，本发明提供了一种用于多用户多输入多输出下行链路的信号处理方法及系统。

根据本发明实施例的用于多用户多输入多输出下行链路的信号处理方法，包括以下步骤：S102，利用减格算法对接收端反馈的信道矩阵进行变换；S104，利用变换出的线性预编码矩阵对发送信号进行线性预编码；以及S106，利用模运算器对经过线性预编码的发送信号的大小进行限制。

具体地，利用下式对接收端反馈的发送信号进行变换：H_rd＝TH，其中，T为满足|det(T)|＝1的整数矩阵。利用基于迫零准则的变换出的线性预编码矩阵对发送信号进行线性预编码，其中，经过线性预编码的发送信号为 $x_{\mathrm{rd}}=\frac{1}{\sqrt{\mathrm{\γ}}}{F}_{\mathrm{rd}}{u}_{\mathrm{rd}},$ 其中， $F_{\mathrm{rd}}=H_{\mathrm{rd}}^H{\left(H_{\mathrm{rd}}{H}_{\mathrm{rd}}^H\right)}^{-1},$ u_rd＝Tu。可选地，利用基于最小均方误差准则的变换出的线性预编码矩阵对发送信号进行线性预编码，其中，经过线性预编码的发送信号为 $\begin{array}{c}x=\frac{1}{\sqrt{\mathrm{\γ}}}{H}^H{({\mathrm{HH}}^H+{\mathrm{K\σ}}_n^{2}I)}^{-1}u\\ =\frac{1}{\sqrt{\mathrm{\γ}}}{H}_{\mathrm{rd}}^H{(H_{\mathrm{rd}}{H}_{\mathrm{rd}}^H+{\mathrm{K\σ}}_n^{2}T{T}^H)}^{-1}\mathrm{Tu}\end{array}.$ 利用下式对经过线性预编码的发送信号的大小进行限制：

其中，

为取小于等于变量的最大整数，τ为模运算器的边界值且τ＝2(d_max+Δ/2)，d_max为M-QAM星座中最远的星座点在坐标轴上的投影值，Δ为任意两星座点间的最小距离。

根据本发明实施例的用于多用户多输入多输出下行链路的信号处理方法还可以包括以下步骤：将大小经过限制的发送信号发送至接收端；接收端利用模运算器对其接收的信号进行处理。

根据本发明实施例的用于多用户多输入多输出下行链路的信号处理系统包括：信号变换单元，用于利用减格算法对接收端反馈的信道矩阵进行变换；线性编码单元，用于利用变换出的线性预编码矩阵对发送信号进行线性预编码；以及大小限制单元，用于利用模运算器对经过线性预编码的发送信号的大小进行限制。

具体地，信号变换单元利用下式对接收端反馈的信道矩阵进行变换：H_rd＝TH，其中，T为满足|det(T)|＝1的整数矩阵。线性编码单元利用基于迫零准则的变换出的线性预编码矩阵对发送信号进行线性预编码，其中，经过线性预编码的发送信号为 $x_{\mathrm{rd}}=\frac{1}{\sqrt{\mathrm{\γ}}}{F}_{\mathrm{rd}}{u}_{\mathrm{rd}},$ 其中， $F_{\mathrm{rd}}=H_{\mathrm{rd}}^H{\left(H_{\mathrm{rd}}{H}_{\mathrm{rd}}^H\right)}^{-1},$ u_rd＝Tu。可选地，线性编码单元利用基于最小均方误差准则的变换出的线性预编码矩阵对发送信号进行线性预编码，其中，经过线性预编码的发送信号为 $\begin{array}{c}x=\frac{1}{\sqrt{\mathrm{\γ}}}{H}^H{({\mathrm{HH}}^H+{\mathrm{K\σ}}_n^{2}I)}^{-1}u\\ =\frac{1}{\sqrt{\mathrm{\γ}}}{H}_{\mathrm{rd}}^H{(H_{\mathrm{rd}}{H}_{\mathrm{rd}}^H+{\mathrm{K\σ}}_n^{2}T{T}^H)}^{-1}\mathrm{Tu}\end{array}.$ 大小限制单元利用下式对经过线性预编码的发送信号的大小进行限制：

其中，

为取小于等于变量的最大整数，τ为模运算器的边界值且τ＝2(d_max+Δ/2)，d_max为M-QAM星座中最远的星座点在坐标轴上的投影值，Δ为任意两星座点间的最小距离。

根据本发明实施例的用于多用户多输入多输出下行链路的信号处理系统还可以包括：信号发送单元，用于将大小经过限制的发送信号发送至接收端；信号恢复单元，位于接收端，用于利用模运算器对其接收的信号进行恢复处理。

综上所述，本发明针对由于传统线性预编码器对病态矩阵敏感所造成的噪声增强问题，采用LR算法来改善等效信道的条件，并通过模运算器来限制发射信号功率的大小，有效地降低了线性预编码算法的发射功率、抑制了噪声增强、提高了接收信噪比(SNR)、并改善了系统的误码率性能。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是根据本发明实施例的用于多用户多输入多输出下行链路的信号处理方法的流程图；

图2是根据本发明实施例的用于多用户多输入多输出下行链路的信号处理系统的框图；

图3是根据本发明实施例的LR线性预编码算法的16QAM星座表示图；以及

图4是根据本发明另一实施例的用于多用户多输入多输出下行链路的信号处理方法的流程图。

具体实施方式

下面参考附图，详细说明本发明的具体实施方式。

参考图1，说明根据本发明实施例的用于多用户多输入多输出下行链路的信号处理方法。如图1所示，该方法包括以下步骤：

S102，接收端通过反馈将信道矩阵反馈给发射端，然后发射端利用减格算法对信道矩阵进行变换，如式(1)所示：

H_rd＝TH                                (1)

其中，H_rd为经过减格算法得到的具有近似正交行向量的等效信道矩阵，T为满足|det(T)|＝1的整数矩阵。由于幺模矩阵T的逆矩阵始终存在且也为整数矩阵，因此有H＝T^-1H_rd。

S104，利用变换出的线性预编码矩阵对发送信号进行线性预编码。其中，经过ZF预编码的发送信号表示为

$x=\frac{1}{\sqrt{\mathrm{\γ}}}{H}^H{\left({\mathrm{HH}}^H\right)}^{-1}u=\frac{1}{\sqrt{\mathrm{\γ}}}{H}_{\mathrm{rd}}^H{\left(H_{\mathrm{rd}}{H}_{\mathrm{rd}}^H\right)}^{-1}\mathrm{Tu}---\left(2\right)$

令等效的预编码矩阵为 $F_{\mathrm{rd}}=H_{\mathrm{rd}}^H{\left(H_{\mathrm{rd}}{H}_{\mathrm{rd}}^H\right)}^{-1},$ 等效的数据向量为u_rd＝Tu，则等效的经过ZF预编码的发送信号可写为

$x_{\mathrm{rd}}=\frac{1}{\sqrt{\mathrm{\γ}}}{F}_{\mathrm{rd}}{u}_{\mathrm{rd}}---\left(3\right)$

由于H_rd为行向量近似正交的矩阵，因此由等效预编码矩阵 $F_{\mathrm{rd}}=H_{\mathrm{rd}}^H{\left(H_{\mathrm{rd}}{H}_{\mathrm{rd}}^H\right)}^{-1}$ 所造成的噪声增强变小。但是，由于受到变换矩阵T的影响，等效的经过ZF预编码的发送信号中的u_rd的星座规模变大，变换后星座的平均功率不再满足 $E\left\{u_{\mathrm{rd}}{u}_{\mathrm{rd}}^H\right\}=I.$ 如果能够在不影响信号有效接收的前提下，对u_red的大小加以限制，那么就可以降低总发射功率，提高接收性能。

S106，基于这个目的，采用Tomlinson-Harashima算法中的模运算器对经过预编码的信号进行处理。其中，模运算器可将信号的大小限制在一定的边界内，在接收端采用同样的模运算器就可以无干扰地恢复出信号。其中，模运算器f_τ(y)可表示为

其中，

为取小于等于变量的最大整数。τ为模运算器的边界值，对于M-QAM星座(如图3所示)来说，τ＝2(d_max+Δ/2)，d_max为最远的星座点在坐标轴上的投影值，Δ为任意两星座点间的最小距离。

经过模运算后，u_rd的大小被限制在内，其表示式可等效为f_τ(u_rd)＝u_rd+τl，l为整数向量。因此，f_τ(u_rd)表现为在

上的均匀分布，则有E{f_τ(u_rd)₂}＝τ²/12。经过模运算后的发送信号变为

$x=\frac{1}{\sqrt{{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{rd}}}}{F}_{\mathrm{rd}}{f}_{\mathrm{\τ}}\left(u_{\mathrm{rd}}\right)=\frac{1}{{\sqrt{\mathrm{\γ}}}_{\mathrm{rd}}}{F}_{\mathrm{rd}}(\mathrm{Tu}+\mathrm{\τl})---\left(5\right)$

其中， ${\mathrm{\γ}}_{\mathrm{rd}}=\mathrm{trace}\left(H_{\mathrm{rd}}^{-1}{H}_{\mathrm{rd}}^{-H}\right){\mathrm{\τ}}^2/12$ 远小于γ＝t_race(H^-1H^-H)。

在接收端，可以采用模运算器对接收信号进行处理，得出

$\hat{y}=f_{\mathrm{\τ}}({\mathrm{HH}}_{\mathrm{rd}}^H{\left(H_{\mathrm{rd}}{H}_{\mathrm{rd}}^H\right)}^{-1}(\mathrm{Tu}+\mathrm{\τl})+\sqrt{{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{rd}}}n)$

$=f_{\mathrm{\τ}}(T^{-1}{H}_{\mathrm{rd}}{H}_{\mathrm{rd}}^H{\left(H_{\mathrm{rd}}{H}_{\mathrm{rd}}^H\right)}^{-1}(\mathrm{Tu}+\mathrm{\τl})+\sqrt{{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{rd}}}n)$

$=f_{\mathrm{\τ}}(T^{-1}(\mathrm{Tu}+\mathrm{\τl})+\sqrt{{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{rd}}}n)$

$=f_{\mathrm{\τ}}(u+\mathrm{\τ}{T}^{-1}l+\sqrt{{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{rd}}}n)$

$=u+f_{\mathrm{\τ}}\left(\sqrt{{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{rd}}}n\right)---\left(6\right)$

从式(6)可以看出，在接收端同样采用模运算器后，数据可被无损地恢复。由于算法减小了归一化因子的数值，因此，接收信噪比能够得到有效的提高。

为了进一步改进预编码算法的性能，还可以用基于MMSE准则的预编码器来取代ZF预编码器。同样，对H进行LR变换得H_rd＝TH，则基于MMSE的准则的发送信号可表示为

$\begin{array}{c}x=\frac{1}{\sqrt{\mathrm{\γ}}}{H}^H{({\mathrm{HH}}^H+{\mathrm{K\σ}}_n^{2}I)}^{-1}u\\ =\frac{1}{\sqrt{\mathrm{\γ}}}{H}_{\mathrm{rd}}^H{(H_{\mathrm{rd}}{H}_{\mathrm{rd}}^H+{\mathrm{K\σ}}_n^{2}T{T}^H)}^{-1}\mathrm{Tu}\end{array}---\left(7\right)$

类似地，对Tu进行模运算加以限制，则经过模运算后的发送信号可写为

$x=\frac{1}{\sqrt{{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{rd}}}}{H}_{\mathrm{rd}}^H{(H_{\mathrm{rd}}{H}_{\mathrm{rd}}^H+{\mathrm{K\σ}}_n^2{\mathrm{TT}}^H)}^{-1}(\mathrm{Tu}+\mathrm{\τl})---\left(8\right)$

在接收端，采用模运算器对接收信号进行处理，得出的信号向量为

$\hat{y}=f_{\mathrm{\τ}}({\mathrm{HH}}_{\mathrm{rd}}^H{(H_{\mathrm{rd}}{H}_{\mathrm{rd}}^H+K{\mathrm{\σ}}_n^2{\mathrm{TT}}^H)}^{-1}(\mathrm{Tu}+\mathrm{\τl})+\sqrt{{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{rd}}}n)$

$=f_{\mathrm{\τ}}(T^{-1}{H}_{\mathrm{rd}}{H}_{\mathrm{rd}}^H{(H_{\mathrm{rd}}{H}_{\mathrm{rd}}^H+K{\mathrm{\σ}}_n^2{\mathrm{TT}}^H)}^{-1}(\mathrm{Tu}+\mathrm{\τl})+\sqrt{{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{rd}}}n)$

$=f_{\mathrm{\τ}}(u+s+\sqrt{{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{rd}}}n)$

$=u+\tilde{n}---\left(9\right)$

其中， $\tilde{n}=f_{\mathrm{\τ}}(s+\sqrt{{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{rd}}}n)$ 为模运算后的等效噪声，s为采用MMSE预编码后残留的多用户干扰信号。

参考图2，说明根据本发明实施例的用于多用户多输入多输出下行链路的信号处理系统。如图2所示，该系统包括：信号变换单元202，用于利用减格算法对接收端反馈的信道矩阵进行变换；线性预编码单元204，用于利用变换出的线性预编码矩阵对发送信号进行线性预编码；以及大小限制单元206，用于利用模运算器对经过线性预编码的发送信号的大小进行限制。

具体地，信号变换单元利用下式对接收端反馈的信道矩阵进行变换：H_rd＝TH，其中，T为满足|det(T)|＝1的整数矩阵。线性预编码单元利用基于迫零准则的变换出的线性预编码矩阵对发送信号进行线性预编码，其中，经过线性预编码的发送信号为 $x_{\mathrm{rd}}=\frac{1}{\sqrt{\mathrm{\γ}}}{F}_{\mathrm{rd}}{u}_{\mathrm{rd}},$ 其中， $F_{\mathrm{rd}}=H_{\mathrm{rd}}^H{\left(H_{\mathrm{rd}}{H}_{\mathrm{rd}}^H\right)}^{-1},$ u_rd＝Tu。可选地，线性预编码单元利用基于最小均方误差准则的变换出的线性预编码矩阵对发送信号进行线性预编码，其中，经过线性预编码的发送信号为 $\begin{array}{c}x=\frac{1}{\sqrt{\mathrm{\γ}}}{H}^H{({\mathrm{HH}}^H+{\mathrm{K\σ}}_n^{2}I)}^{-1}u\\ =\frac{1}{\sqrt{\mathrm{\γ}}}{H}_{\mathrm{rd}}^H{(H_{\mathrm{rd}}{H}_{\mathrm{rd}}^H+{\mathrm{K\σ}}_n^{2}T{T}^H)}^{-1}\mathrm{Tu}\end{array}.$ 大小限制单元利用下式对经过线性预编码的发送信号的大小进行限制：其中，

为取小于等于变量的最大整数，τ为模运算器的边界值且τ＝2(d_max+Δ/2)，d_max为M-QAM星座中最远的星座点在坐标轴上的投影值，Δ为任意两星座点间的最小距离。

其中，根据本发明实施例的用于多用户多输入多输出下行链路的信号处理系统还可以包括：信号发送单元，用于将大小经过限制的发送信号发送至接收端；信号恢复单元，位于接收端，用于利用模运算器对其接收的信号进行恢复处理。

参考图4，说明根据本发明另一实施例的用于多用户多输入多输出下行链路的信号处理方法。如图4所示，该方法包括以下步骤：

S402，对无线信道进行估计；

S404，选择合适的幺模矩阵T，使其满足|det(T)|＝1；

S406，对S402得到的信道信息采用减格算法进行变换，变化方法如式(1)所示，式中的T矩阵由S404得到；

S408，采用基于MMSE准则或ZF准则的线性预编码算法计算预编码因子，具体方法分别如式(10)和(11)所示：

$F_{\mathrm{rd}}=H_{\mathrm{rd}}^H{(H_{\mathrm{rd}}{H}_{\mathrm{rd}}^H+K{\mathrm{\σ}}_n^2{\mathrm{TT}}^H)}^{-1}---\left(10\right)$

$F_{\mathrm{rd}}=H_{\mathrm{rd}}^H{\left(H_{\mathrm{rd}}{H}_{\mathrm{rd}}^H\right)}^{-1}---\left(11\right)$

S410，根据S408所得的F_rd值对经过变换的发送信号进行预编码。依据MMSE准则或ZF准则分别对应式(3)和(7)进行变换，得到信号χ，其中，γ为功率归一化因子，γ＝trace(H^-1H^-H)；

S412，对S410的结果进行模运算，具体方法是对其中的Tu进行模运算，并将其中的功率归一化因子γ用γ_rd替代， ${\mathrm{\γ}}_{\mathrm{rd}}=\mathrm{trace}\left(H_{\mathrm{rd}}^{-1}{H}_{\mathrm{rd}}^{-H}\right){\mathrm{\τ}}^2/12.$ Tu的运算方法如式(12)所示：

f_τ(Tu)＝(Tu+τl)                            (12)

其中，τ为模运算器的边界值，τ＝2(d_max+Δ/2)，d_max为最远的星座点在坐标轴上的投影值，Δ为任意两星座点间的最小距离(星座点示意图如图3所示)，l为整数向量；

S414，将S412得到的模运算结果代入(3)或(7)式，即得到最后的发射信号，其表达式如式(5)或(8)所示。

综上所述，本发明针对由于传统线性预编码器对病态矩阵敏感所造成的噪声增强问题，采用LR算法来改善等效信道的条件，并通过模运算器来限制发射信号功率的大小，有效地降低了线性预编码算法的发射功率、抑制了噪声增强、提高了接收信噪比(SNR)、并改善了系统的误码率性能。

以上所述仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。

Claims (4)

1.一种用于多用户多输入多输出下行链路的信号处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

S102，利用减格算法对接收端反馈的信道矩阵进行变换；

S104，利用变换出的线性预编码矩阵对发送信号进行线性预编码；以及

S106，利用模运算器对经过线性预编码的发送信号的大小进行限制，其中，利用下式对所述经过线性预编码的发送信号的大小进行限制：

其中，

为取小于等于变量的最大整数，τ为所述模运算器的边界值且τ＝2(d_max+Δ/2)，d_max为M-QAM星座中最远的星座点在坐标轴上的投影值，Δ为任意两星座点间的最小距离，y为所述经过线性预编码的发送信号的大小；

其中，利用下式对所述接收端反馈的信道矩阵进行变换：

H_rd＝TH，其中，T为满足|det(T)|＝1的整数矩阵。

2.根据权利要求1所述的信号处理方法，其特征在于，还包括以下步骤：

将大小经过限制的发送信号发送至所述接收端；

所述接收端利用所述模运算器对其接收的信号进行处理。

3.一种用于多用户多输入多输出下行链路的信号处理系统，其特征在于，包括：

矩阵变换单元，用于利用减格算法对接收端反馈的信道矩阵进行变换；

线性预编码单元，用于利用变换出的线性预编码矩阵对发送信号进行线性预编码；以及

大小限制单元，用于利用模运算器对经过线性预编码的发送信号的大小进行限制，其中，所述大小限制单元利用下式对所述经过线性预编码的发送信号的大小进行限制：

其中，为取小于等于变量的最大整数，τ为所述模运算器的边界值且τ＝2(d_max+Δ/2)，d_max为M-QAM星座中最远的星座点在坐标轴上的投影值，Δ为任意两星座点间的最小距离，y为所述经过线性预编码的发送信号的大小；

其中，所述矩阵变换单元利用下式对所述接收端反馈的信道矩阵进行变换：H_rd＝TH，其中，T为满足|det(T)|＝1的整数矩阵。

4.根据权利要求3所述的信号处理系统，其特征在于，还包括：

信号发送单元，用于将大小经过限制的发送信号发送至所述接收端；

信号恢复单元，位于所述接收端，用于利用所述模运算器对其接收的信号进行恢复处理。

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