CN101562462B - 具有零干扰窗的训练序列构造和分配方法以及信道估计器 - Google Patents

Abstract

本发明提出一种具有零干扰窗特性的训练序列的构造方法，包括以下步骤：(a)构造长度L_m＝2^m的格雷序列对[X_m，Y_m]，其中m为大于1的正整数；(b)利用这些格雷序列对构造O阶的母矩阵F⁽⁰⁾，

其中

是Y_m的比特反转序列，-X_m是X_m取反序列；(c)用递归公式得到n阶的母矩阵F⁽ⁿ⁾：

其中n为正整数，

表示以列为单位的矩阵交织操作，交织宽度为2^m+n-1；其中n阶母矩阵F⁽ⁿ⁾构成了一组具有零干扰窗特性的扩频序列，矩阵中每一行作为一扩频序列；将每一扩频序列加上一长度为Z的前缀来构造每一训练序列，该前缀是由每一扩频序列的最后Z个元素构成，Z＝2^n+m-1。

Description

具有零干扰窗的训练序列构造和分配方法以及信道估计器

技术领域

本发明涉及通信领域中的训练序列设计，尤其涉及具有零干扰窗特性的训练序列构造和分配方法，以及用于这种训练序列的信道估计器。

背景技术

在无线通信系统中，由于电磁波的反射和折射特性，以及通信环境的复杂性，使得发射机与接收机之间的传播路径非常复杂，导致接收端接收到的信号通常为来自多个传播路径的信号的叠加，而且每个径的信号的幅度、相位随时间和空间变化，这种现象称为无线信道的多径衰落，多径衰落是移动信道的主要特征。多径的存在导致了符号间干扰(Inter-SymbolInterference，ISI)。另外，对于基于码分多址(Code Division MultipleAccess，CDMA)的无线通信系统而言，由于多径的存在，各用户的扩频码经过信道传输后变得不再正交，从而引入了多址干扰(Multiple AccessInterference，MAI)。在CDMA系统中，如果接收端能准确估计出目标信号的信道，以及干扰信号的信道，则采用联合检测(Joint Detection，JD)技术，可以同时消除ISI和MAI，提高系统的接收性能，然而，如果信道估计不准确，则不能完全消除ISI和MAI的影响。因此，信道估计质量的好坏是直接影响接收机的性能的关键因素之一。

在目前第三代无线通信系统中，通过在发射端发送训练序列来辅助接收端进行信道估计。对于同一个小区，分配给不同用户的训练序列均为同一个基本训练序列的循环移位，这样使得同一时隙上多个用户的训练序列信号叠加在一起后，接收端能获得一个信道估计结果，各个用户的信道估计具有不同的时移，时移的长度称为信道窗长，不同用户的信道估计位于不同的信道窗中，从而接收端能将各个用户的信道分离出来，接收端根据系统配置可以获取信道窗长。由于采用上述方式分配训练序列，使得接收端可以利用快速傅立叶变换(Fast Fourier Transform，FFT)来进行信道估计，从而减少运算量。在单小区的情况下，接收端进行信道估计的过程包括以下步骤：

S1.(截取训练序列信号)从接收信号中截取训练序列信号r＝[r₁，r₂，…，r_P]^T，其中P为基本训练序列的长度(该值随不同的系统模式和配置的不同而不同，对于TD-SCDMA，P＝128)；

S2.(训练序列信号FFT)计算训练序列信号的FFT，即R＝FFT(r)；

S3.(基本训练序列FFT)计算基本训练序列的FFT，即λ＝FFT(m_Basic)，其中，m_Basic＝[m₁，m₂，…，m_P]^T，表示该小区的基本训练序列；

S4.(计算频域信道估计)根据S2和S3的结果，计算H＝R./λ，其中“x./y”表示矢量x和y的对应元素相除；

S5.(计算时域信道估计)对频域信道估计进行IFFT，即h＝IFFT(H)；

S6.(分离各用户信道)设置第k个用户的信道估计为h_k＝h_{L(k-1)+1：Lk}，其中L为信道窗长，h_a∶b表示由矢量h的第a到第b个元素构成的矢量。

在通信系统中，信道估计性能的好坏直接影响了通信系统的误码率抗干扰性能。因而设计一种良好的训练序列，对于改善信道估计的性能以及对降低信道估计的复杂度取着重要的作用。

传统的训练序列设计方法没有考虑到如何简化信道估计，因而使得信道估计变得复杂，另外，传统的训练序列设计也没有考虑如何用简单的信道估计器来获得达到理论极限的信能。比如在上述的TD-SCDMA标准中，其训练序列需要通过FFT来实现信道估计，使得接收机的复杂度提高。

发明内容

本发明的一个目的是提出一种具有零干扰窗特性的扩频序列的构造方法，所构造的扩频序列的自相关和互相关在一定的时延偏移内都为0，适合用来构造优良的训练序列。

本发明另一的目的是提出一种具有零干扰窗特性的训练序列的构造方法，将具有零干扰窗特性的扩频序列作为训练序列，此种训练序列的自相关和互相关在一定的时延偏移内都为0。

本发明的另一目的是提出一种信道估计器，其信道估计较为简单，而且信道估计性能能够达到理论的最佳性能。

本发明提出一种具有零干扰窗特性的扩频序列的构造方法，包括以下步骤：

(a)构造长度L_m＝2^m的格雷序列对[X_m，Y_m]，其中m为大于1的正整数；

(b)利用所述格雷序列对构造0阶的母矩阵F⁽⁰⁾，

$F^{\left(0\right)}=\left[\begin{array}{cc}-X_m& Y_m\\ -{\tilde{Y}}_m& -{\tilde{X}}_m\end{array}\right]$

其中

是Y_m的比特反转序列，-X_m是X_m取反序列；

(c)用以下的递归公式得到n阶的母矩阵F⁽ⁿ⁾

$F^{\left(n\right)}=\left[\begin{array}{cc}{F}^{(n-1)}\⊗F^{(n-1)}& -F^{(n-1)}\⊗F^{(n-1)}\\ -F^{(n-1)}\⊗F^{(n-1)}& F^{(n-1)}\⊗F^{(n-1)}\end{array}\right],$

其中n为正整数，

表示以列为单位的矩阵交织操作，交织宽度为2^m+n-1；

其中所述n阶母矩阵F⁽ⁿ⁾构成了一组具有零干扰窗特性的扩频序列，矩阵中每一行作为一扩频序列。

在上述的具有零干扰窗特性的扩频序列的构造方法，其特征在于，格雷序列对[X_m，Y_m]是以下述递归方式构造：

[X₀，Y₀]＝[1，1]

[X_m，Y_m]＝[X_m-1Y_m-1，(-X_m-1)Y_m-1]

本发明进一步提出一种具有零干扰窗特性的训练序列的构造方法，包括利用上述的n阶母矩阵F⁽ⁿ⁾的至少部分行的具有零干扰窗特性的扩频序列来构造多个训练序列，其中将每一扩频序列加上一长度为Z的前缀来构造每一训练序列，而该前缀是由每一扩频序列的最后Z个元素构成，Z＝2^n+m-1。

本发明还提出一种具有零干扰窗特性的训练序列的分配方法，包括在下行链路分配时，将上述的多个训练序列中的至少部分训练序列分配到不同的小区；以及在上行链路分配时，将上述的多个训练序列中的至少部分训练序列分配给不同的用户。

本发明另提出一种信道估计器，其传输函数满足：

其中r_i-l为从信道接收到经l个码片延迟的训练序列，C_i为未通过信道的初始训练序列。

上述的信道估计器，可以是由RAKE接收机来构成。

本发明的具有零干扰窗的训练序列的构造方法及其信道估计器，可以实现简单、高效的信道估计。相比目前的技术，本发明的信道估计器可以简单到匹配滤波器，因此信道估计变得十分简单，而且信道估计性能能够达到理论的最佳性能。

附图说明

图1A和图1B是根据本发明一个实施例构造的扩频序列的自相关和互相关特性示意图。

图2是根据本发明一个实施例的扩频序列构造流程图。

图3是根据本发明一个实施例的训练序列生成方式示意图。

图4是根据本发明一个实施例的下行链路的训练序列分配示意图。

图5是一种典型的具有训练序列的突发结构示意图。

图6是本发明一个实施例的信道估计器性能示意图。

图7是本发明一个实施例的信道估计器在远近效应下的信道估计性能示意图。

具体实施方式

本发明的下列实施例将说明如何构造一种二元的、具有零干扰窗特性的扩频序列并将其作为训练序列，这种训练序列的自相关和互相关在一定的时延偏移内都为0。

首先说明零干扰窗的定义。我们定义N个扩频序列[C₀，C₁...C_N]，其中C_n＝[c_n，0，c_n，1...c_n，N-1]的长度为N，我们说我们获得长度为Z的零干扰窗，如果这些扩频序列满足下列条件：

${\mathrm{\&rho;}}_{\mathrm{jk}}\left(\mathrm{\&tau;}\right)=\underset{l=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{c}_{j,l}{c}_{k,(l+\mathrm{\&tau;})\mathrm{mod}L}=\begin{array}{}\end{array}\left\{\begin{array}{c}N,\mathrm{ifj}=k,\mathrm{\&tau;}=0\\ 0,\mathrm{ifj}\&NotEqual;k,\mathrm{\&tau;}=0\\ 0,\mathrm{if}0<\mathrm{\&tau;}\&le;Z\end{array}\right..$

下面参照图2所示说明具有零干扰窗扩频序列的构造方法。

在步骤201，构造长度为L_m＝2^m的格雷序列对[X_m，Y_m]，m＞1且m为整数。举例来说，可以通过递归方法构造该格雷序列对，公式如下：

[X₀，Y₀]＝[1，1]

[X_m，Y_m]＝[X_m-1Y_m-1，(-X_m-1)Y_m-1]；

然后，进入步骤202，利用此格雷序列对[X_m，Y_m]来构造0阶的母矩阵F⁽⁰⁾：

$F^{\left(0\right)}=\left[\begin{array}{cc}-X_m& Y_m\\ -{\tilde{Y}}_m& -{\tilde{X}}_m\end{array}\right]$

其中

是Y_m的比特反转序列，-X_m是X_m取反序列。

一旦获得0阶的母矩阵F⁽⁰⁾，在步骤203，n阶的母矩阵F⁽ⁿ⁾可以用递归地用以下公式得到：

$F^{\left(n\right)}=\left[\begin{array}{cc}{F}^{(n-1)}\&CircleTimes;F^{(n-1)}& -F^{(n-1)}\&CircleTimes;F^{(n-1)}\\ -F^{(n-1)}\&CircleTimes;F^{(n-1)}& F^{(n-1)}\&CircleTimes;F^{(n-1)}\end{array}\right].$

其中

表示以列为单位的矩阵交织操作，交织宽度为2^m+n-1。举例来说，两个行矢量A和B，A＝[a₁，a₂，a₃，a₄]  B＝[b₁，b₂，b₃，b₄]，交织宽度为2的

为： $A\&CircleTimes;B\left(2\right)=[a_1,a_2,b_1,b_2,a_3,a_4,b_3,b_4].$

上述的n阶的母矩阵F⁽ⁿ⁾构成了一组具有二元的、具有零干扰窗特性的扩频序列，矩阵中的每一行都是一个扩频序列。为了方便表示，n阶的母矩阵F⁽ⁿ⁾表示为F(N，M，Z)，其中N是行的长度，M是列的高度，也就是扩频序列的个数，Z是零干扰窗的宽度。它们满足：N＝2^2n+m+1，M＝2ⁿ⁺¹，Z＝2^n+m-1。

图1A和图1B展示了F(256，16，8)序列的自相关和互相关特性，可以看出这些扩频序列的自相关大致在(-10，10)区间内除了主瓣之外，其他旁瓣均为0；而互相关大致在(-10，10)区间内均为0。由此，获得了具有零干扰窗的扩频序列，而扩频序列的长度N、个数M和零干扰窗的宽度均可以根据通信系统需要而选择。

在依照上述实施例取得了零干扰窗扩频序列F(N，M，Z)之后，参照图3所示，训练序列30的构造可以通过一个零干扰窗扩频序列32加上长度为Z的前缀31来达到，前缀的内容是该零干扰窗扩频序列的最后Z个元素33。因此，构造获得的训练序列的长度为N+Z。通过上述的构造方法，可以将M个零干扰窗扩频序列F(N，M，Z)中的至少一部分构造为训练序列，至多可以得到M个训练序列。

在无线通信系统中，通过在发射端发送训练序列来辅助接收端进行信道估计。在本发明的实施例中，可以利用上面获得的训练序列进行上下行链路的分配。

举例来说，对M个训练序列，在下行链路分配时，不同的训练序列分配到不同的小区C1～C7，参照图4所示。另外，在上行链路分配时，将不同的训练序列分配给不同的用户。

由于本实施例的训练序列的良好的自相关和互相关特性，使得信道估计变得简单，而且信道估计性能能够达到理论的最佳性能。

下面说明适用于上述训练序列的信道估计器的实现方法。

假定K个用户的信道响应函数为：

$h_k\left(t\right)=\underset{l=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{h}_{\mathrm{kl}}\mathrm{\&delta;}(t-{\mathrm{lT}}_c),k=0,...K-1.$

其中，Tc表示每个Chip(码片)的时间，l表示延迟l个chip的信号。

在上行和下行信道中，通过信道接收到的训练序列均为：

$r_i=\underset{k=0}{\overset{K-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{c}_{\mathrm{ki}}*h_k+n_i=\underset{k=0}{\overset{K-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{l=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{c}_{k(i-l)}{h}_{\mathrm{kl}}+n_i.$

其中C_ki表示未通过信道的初始训练序列，’*’表示卷积操作，n_i是高斯白噪声。

由于训练序列的良好的自相关和互相关特性，可以通过一个匹配滤波器或者RAKE接收机来估计，就是lth抽头信道响应，信道估计器的传输函数表示如下：

${\hat{h}}_{\mathrm{kl}}={\&Integral;}_0^{N-1}r(t-{\mathrm{lT}}_c)c\left(t\right)\mathrm{dt}=\underset{i=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{r}_{i-l}{c}_i.$

其中r_i-l为从信道接收到经l个码片延迟的训练序列，C_i为未通过信道的初始训练序列。若采用Rake接收机的话，Rake接收机的第l个finger的输出就是第l条路径的信道响应。

图6展示了根据本发明实施例的信道估计器的性能，如图6所示，实线是理论极限性能，虚线是本发明的信道估计器的性能。从图6中可以看出，在通常应用的SNR较低的曲线段，本发明可以让信道估计性能达到理论最佳性能。

图7展示了本发明对无线通信中的抗干扰以及对抗远近效应时的性能。如图7所示，三角(△)标记的一条线是共有16个用户，其中其他15个用户的功率比本用户的功率强6dB时的信道估计性能。圆圈(○)标记的一条线表示共有16个用户，其中其他15个用户的功率比本用户的功率强3dB时的信道估计性能。方块(□)标记的一条线表示共有16个用户，所有用户功率相同时的信道估计性能。实线表示的是理论最佳性能。从图7可以看出，本发明的训练序列，可以很好抗远近效应，对功率控制要求不严格。

本发明的上述具有零干扰窗的扩频序列和训练序列的构造方法可用于通信系统中训练序列(midamble)的产生，且可以适用于任何的通信标准中训练序列的生成。比如，在通信系统中，一般的突发结构如图4所示，为数据-训练序列-数据的结构。对任何突发结构中的训练序列，均可以按照本发明的上述实施例的揭示内容来设计训练序列和信道估计器。本发明并不限制上述实施例应用的通信系统标准以及突发结构类型。

虽然本发明已以较佳实施例揭示如上，然其并非用以限定本发明，任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作些许的修改和完善，因此本发明的保护范围当以权利要求书所界定的为准。

Claims (7)

1.一种具有零干扰窗特性的扩频序列的构造方法，包括以下步骤：

(a)构造长度L_m=2^m的格雷序列对[X_m，Y_m]，其中m为大于1的正整数；

(b)利用所述格雷序列对构造0阶的母矩阵F⁽⁰⁾，

$F^{\left(0\right)}=\left[\begin{array}{cc}{-X}_m& Y_m\\ -{\tilde{Y}}_m& -{\tilde{X}}_m\end{array}\right]$

其中

是Y_m的比特反转序列，-X_m是X_m取反序列；

(c)用以下的递归公式得到n阶的母矩阵F⁽ⁿ⁾

$F^{\left(n\right)}=\left[\begin{array}{cc}{F}^{(n-1)}\&CircleTimes;F^{(n-1)}& -F^{(n-1)}\&CircleTimes;F^{(n-1)}\\ -F^{(n-1)}\&CircleTimes;F^{(n-1)}& F^{(n-1)}\&CircleTimes;F^{(n-1)}\end{array}\right],$

其中n为正整数，

表示以列为单位的矩阵交织操作，交织宽度为2^m+n-1；

其中所述n阶母矩阵F⁽ⁿ⁾构成了一组具有零干扰窗特性的扩频序列，矩阵中每一行作为一扩频序列。

2.如权利要求1所述的具有零干扰窗特性的扩频序列的构造方法，其特征在于，所述格雷序列对[X_m，Y_m]是以下述递归方式构造：

[X_0,Y₀]=[1,1]

[X_m,Y_m]=[X_m-1Y_m-1,(-X_m-1)Y_m-1]。

3.一种具有零干扰窗特性的训练序列的构造方法，包括利用如权利要求1所述的n阶母矩阵F⁽ⁿ⁾的至少部分行的具有零干扰窗特性的扩频序列来构造多个训练序列，其中将每一扩频序列加上一长度为Z的前缀来构造每一训练序列，所述前缀是由每一扩频序列的最后Z个元素构成，Z=2^n+m-1。

4.一种信道估计器的实现方法，用于对权利要求3所述的训练序列进行信道估计，所述方法包括将所述信道估计器的传输函数设置为满足：

其中r_i-l为从信道接收到经l个码片延迟的训练序列，C_i为未通过信道的初始训练序列。

5.如权利要求4所述的信道估计器的实现方法，其特征在于，所述信道估计器是RAKE接收机。

6.如权利要求4所述的信道估计器的实现方法，其特征在于，所述信道包括上行信道。

7.如权利要求4所述的信道估计器的实现方法，其特征在于，所述信道包括下行信道。

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