CN101854237A - 时变mimo系统中基于非码本预编码的传输方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种用于时变MIMO系统中基于非码本预编码的传输方法，包括：发送端通过反馈或TDD系统特有的信道互惠性获得的之前时刻的信道状态信息，并通过对其进行SVD操作得到的预编码矩阵同时完成发送信号和导频的预编码；接收端对完成预编码的导频进行信道估计，并对其结果实现QL分解，得到酉矩阵Q和下三角矩阵L；通过酉矩阵Q对接收信号进行处理，在不放大噪声的基础上，消除了某一层子信道信号受到的来自于前面层数子信道的干扰；最后，利用SIC技术，逐层完成子信道的检测；其中，下三角矩阵L对角线元素以很大概率按降序排列的性质保证了SIC技术的性能。本发明的方法在有效改善接收端MIMO子信道检测性能的同时，降低了接收端处理的操作复杂度。

Description

时变MIMO系统中基于非码本预编码的传输方法

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种时变MIMO系统中基于非码本预编码技术的传输方法。

背景技术

频分双工(FDD)和时分双工(TDD)是两种现代通信系统常用的双工方式。FDD是在分离的两个对称频率信道上进行接收和发送，用保护频段来分离接收和发送信道。在TDD方式的移动通信系统中，接收和发送使用同一频率载波的不同时隙作为信道的承载，用时间间隔保证接收与发送信道的分离。由于基站到移动台的上下行链路信道具有同样的频率，上下行链路的信道参数基本相同，这种性质称为TDD系统的信道互惠性。

随着多天线技术研究的深入，多输入多输出(Multiple-InputMultiple-Output，MIMO)系统已经得到广泛的应用，它可以对信道容量、链路可靠性和覆盖范围等带来诸多好处，尤其是当发送端已知信道状态信息时，可以通过发送端的预编码引入更大的性能增益。在FDD MIMO系统中，基站端可以通过反馈获得部分或完整的信道信息，实现预编码技术。在TDD MIMO系统中，基于信道互惠性的存在，基站端可以在不需要反馈的情况下获得部分或完整的信道信息，应用预编码技术。

目前对预编码技术的研究主要分为基于码本的预编码和基于非码本的预编码。当发送端已知信道状态信息时，基于非码本的预编码技术可以使发送数据更好地匹配于信道，带来更高的波束成形增益。在基于非码本的预编码中广泛应用奇异值分解(SingularValue Decomposition，SVD)算法，基于SVD的发送接收算法在理论上的传输速率可以达到信道容量。

考虑M_t根发送天线，M_r根接收天线的MIMO系统。在理想的基于SVD的传输中，发送端利用信道状态信息

完成SVD算法(H＝U∑V^H)，得到左酉矩阵

右酉矩阵

和对角线元素为实数且按降序排列的对角阵

应用预编码矩阵V对发送信号做预处理

接收端在通过信道估计获得信道状态信息H后，利用其SVD得到的酉矩阵U对接收信号

完成MIMO解码。则基于SVD的传输等效为：

$y=U^H\mathrm{HVx}+U^{H}n$

${=U}^H\mathrm{U\Σ}{V}^H\mathrm{Vx}+{\tilde{n}}_u$

$=\mathrm{\Σx}+{\tilde{n}}_u$

$={\left(\begin{array}{c}{\mathrm{\Σ}}_{11},\mathrm{0,0},...,0\\ 0,{\mathrm{\Σ}}_{22},0,...,0\\ \mathrm{0,0},{\mathrm{\Σ}}_{33},...,0\\ ...\\ \mathrm{0,0,0},...,{\mathrm{\Σ}}_{M_t{M}_t}\\ \mathrm{0,0,0},...,0\\ ...\\ \mathrm{0,0,0},...,0\end{array}\right)}_{M_r\×M_t}{\left(\begin{array}{c}{x}_1\\ x_2\\ x_3\\ .\\ .\\ .\\ x_{M_t}\end{array}\right)}_{M_t\×1}+{\left(\begin{array}{c}{\tilde{n}}_{u1}\\ {\tilde{n}}_{u2}\\ {\tilde{n}}_{u3}\\ .\\ .\\ .\\ {\tilde{n}}_{{\mathrm{uM}}_r}\end{array}\right)}_{M_r\×1}$

$=\left(\begin{array}{c}{\mathrm{\Σ}}_{11}{x}_1+{\tilde{n}}_{u1}\\ {\mathrm{\Σ}}_{22}{x}_2+{\tilde{n}}_{u2}\\ {\mathrm{\Σ}}_{33}{x}_3+{\tilde{n}}_{u3}\\ ...\\ {\mathrm{\Σ}}_{M_t{M}_t}{x}_{M_t}+{\tilde{n}}_{{\mathrm{uM}}_t}\\ {\tilde{n}}_{u(M_t+1)}\\ ...\\ {\tilde{n}}_{{\mathrm{uM}}_r}\end{array}\right)---\left(1\right)$

其中，是发送信号，

是接收信号，

是功率为的高斯白噪声(AWGN)，是功率为

的高斯白噪声

这里，(·)^T表示转置，(·)^H表示共轭转置，E(·)表示求期望。

从上式可以看出，在基于SVD的传输中，MIMO信道被转换为独立的带有不同增益的并行单输入单输出(Single-Input Single-Output，SISO)子信道，且子信道之间没有干扰。然而实际中，假设当前传输信号经历的信道是H_t，而发送端利用信道信息反馈或TDD系统特有的信道互惠性只能够得到t-τ时刻的信道状态信息H_t-τ(对于利用反馈和TDD信道互惠性，可能会得到不同时刻的信道状态信息，即τ可能不相同)，又因为信道是时变的，即H_t和H_t-τ不同，这样传统的基于SVD的传输如图1和图2所示，可以得到实际接收信号与酉矩阵

相乘的结果：

$y=U_t^H{H}_t{V}_{t-\mathrm{\τ}}x+U_t^{H}n$

$=U_t^H{U}_t{\mathrm{\Σ}}_t{V}_t^H{V}_{t-\mathrm{\τ}}x+{\tilde{n}}_u$ (2)

$={\mathrm{\Σ}}_t{V}_t^H{V}_{t-\mathrm{\τ}}x+{\tilde{n}}_u$

$={\mathrm{\Σ}}_t\mathrm{\Ωx}+{\tilde{n}}_u$

其中，V_t-τ是对t-τ时刻的信道状态信息H_t-τ进行SVD操作得到的右酉矩阵，U_t是对t时刻的信道状态信息H_t进行SVD操作得到的左酉矩阵，

是酉矩阵，其统计特性取决于信道的时变性，即H_t与H_t-τ之间的相关性。当信道随时间变化时，由于其中

是M_t×M_t维的单位矩阵，则传统的基于SVD的传输会引入子信道之间的干扰，其中Ω矩阵第j行i列元素Ω_ji(j≠i)表示第i个子信道对第j个子信道带来的干扰，这种干扰会大大降低基于SVD传输的性能。

在传统基于SVD传输的过程中，信道时变性的引入所带来的MIMO子信道干扰是性能损失的根源所在，串行干扰删除(successive interferencecancellation，SIC)技术是一种广泛应用的干扰删除技术，而其中的检测顺序对SIC的性能至关重要。因此，若想更为有效地抑制MIMO子信道干扰，需要尽可能地按照信噪比(SNR)从大到小的顺序完成接收端的MIMO检测。

发明内容

(一)要解决的技术问题

本发明要解决的技术问题是抵抗信道时变性对传统基于SVD传输的影响，减小MIMO各子信道之间的干扰。

(二)技术方案

为解决上述技术问题，本发明的技术方案提供了一种时变MIMO系统中基于非码本预编码的传输方法，包括：

对于发送端，

S11：获取t-τ时刻的信道状态信息H_t-τ并对其进行奇异值分解，获得预编码矩阵V_t-τ；

S12：根据所述预编码矩阵V_t-τ，对经信道编码和符号调制的待发送信号x以及插入的导频同时执行预编码，并将预编码后的信号送入t时刻传输信道中；

对于接收端，

S21：根据所述预编码后的导频完成信道估计，获得信道估计结果H_t，equ；

S22：对所述信道估计结果H_t，equ进行QL分解，获得酉矩阵Q和下三角矩阵L；

S23：根据所述酉矩阵Q对接收到的信号

进行处理，获得处理后的接收信号

S24：根据所述下三角矩阵L对所述处理后的接收信号y执行串行干扰删除，并依次完成符号解调和译码。

进一步地，所述步骤S11还包括，发送端存储所述预编码矩阵V_t-τ的共轭转置

且，所述步骤S22还包括，接收端反馈所述信道估计结果H_t，equ，该结果为包括t时刻传输的预编码矩阵V_t-τ和信道状态信息H_t的等效信道信息。

其中，所述步骤S11中，所述发送端获取t-τ时刻的信道状态信息H_t-τ的过程通过反馈实现，具体包括：

接收由接收端所反馈的t-τ时刻的信道估计结果H_t-τ，equ，该结果为包含t-τ时刻所发送的预编码矩阵V_t-τ，和t-τ时刻的传输信道的信道状态信息H_t-τ的等效信道信息，其中τ’＞τ；

提取t-τ时刻所存储的预编码矩阵V_t-τ，的共轭转置

将H_t-τ，equ与

相乘，恢复获得t-τ时刻的信道状态信息

其中，所述步骤S11中，发送端根据TDD上下行信道互惠性直接获取所述t-τ时刻的信道状态信息H_t-τ。

其中，所述步骤S12中，所述对经符号调制的待发送信号x以及插入所述待发送信号中的导频同时执行预编码的过程包括：将所述待发送信号x和所述导频同时与所述步骤S11所获得的预编码矩阵V_t-τ相乘。

其中，所述步骤S23中，所述接收到的信号

其中，H_t为t时刻传输信道的信道状态信息，n是功率为

的高斯白噪声。

进一步地，所述步骤S24中，所述时变MIMO系统包括M_t个子信道，接收端通过对MIMO子信道逐层检测完成所述串行干扰删除处理过程；其中，检测顺序为从子信道j＝1到子信道j＝M_t，且检测得到的第j个子信道的发送信号为

则有

${\hat{x}}_1=\mathrm{dec}\left(\frac{y_1}{L_{11}}\right)$

${\hat{x}}_2=\mathrm{dec}\left(\frac{y_2-L_{21}{\hat{x}}_1}{L_{22}}\right)$

${\hat{x}}_3=\mathrm{dec}\left(\frac{y_3-L_{31}{\hat{x}}_1-L_{32}{\hat{x}}_2}{L_{33}}\right)$

…

${\hat{x}}_j=\mathrm{dec}\left(\frac{y_j-\underset{i=1}{\overset{j-1}{\mathrm{\Σ}}}{L}_{\mathrm{ji}}{\hat{x}}_i}{L_{\mathrm{jj}}}\right)=\mathrm{dec}(x_j+\underset{i=1}{\overset{j-1}{\mathrm{\Σ}}}\frac{L_{\mathrm{ji}}}{L_{\mathrm{jj}}}({\hat{x}}_i-x_j)+\frac{1}{L_{\mathrm{jj}}}{\tilde{n}}_{\mathrm{qj}})$

…

${\hat{x}}_{M_t}=\mathrm{dec}\left(\frac{y_{M_t}-\underset{i=1}{\overset{M_t-1}{\mathrm{\Σ}}}{L}_{M_{t}i}{\hat{x}}_i}{L_{M_t{M}_t}}\right)$

其中，L_ji表示所述下三角矩阵L的第j行、第i列的元素，y_j为第j个子信道的经处理后的接收信号，dec(·)表示判决过程。

优选地，所述步骤S22中，所述下三角矩阵L的对角线元素为按降序排列的实数。

(三)有益效果

本发明的技术方案结合了发送端预编码以及接收端MIMO子信道检测算法。发送端通过反馈或TDD系统特有的信道互惠性获得之前时刻的信道信息，并利用对该信道信息进行SVD操作得到的预编码矩阵对发送信号和插入发送信号内的导频同时执行预编码；接收端对该完成预编码的导频信号进行信道估计，并对其结果实现QL分解，得到酉矩阵Q和对角线元素为实数的下三角矩阵L；通过酉矩阵Q对接收信号进行处理，在不放大噪声的基础上，消除了某一层子信道信号受到的来自于前面层数子信道的干扰；最后，利用串行干扰删除技术，逐层完成MIMO子信道的检测；其中，下三角矩阵L的对角线元素很大概率按降序排列的性质保证了串行干扰删除技术的性能；同时，当对某一层子信道进行检测时，在完全消除未检测信道对其干扰的基础上，本传输方案的接收算法进一步抑制了已检测信道的误码传播所带来的影响。因此，本发明基于现有的各种MIMO系统，在有效改善接收端MIMO子信道检测性能的同时，降低了接收端信号处理的操作复杂度，从而大大提升了该传输方法在实际应用中的可行性。

附图说明

图1是MIMO系统中传统的基于SVD传输的一个实施例的示意图，其中，发送端利用反馈获得信道信息；

图2是MIMO系统中传统的基于SVD传输的另一个实施例的示意图，其中，发送端利用TDD信道互惠性获得信道信息；

图3是根据本发明的时变MIMO系统中基于非码本预编码的传输方法的流程图；

图4是根据本发明的时变MIMO系统中基于非码本预编码的传输方法的第一实施例的传输示意图，其中，发送端利用反馈获得信道信息；

图5是根据本发明的时变MIMO系统中基于非码本预编码的传输方法的第二实施例的传输示意图，其中，发送端利用TDD信道互惠性获得信道信息；

图6示出了不同信道时间相关性的情况下，下三角矩阵L的对角线元素按降序排列的概率；

图7示出了不同信道时间相关性以及不同信噪比的条件下，本发明技术方案的传输方法与传统SVD传输、在SVD预编码系统中以ZF准则接收的传输方法以及在SVD预编码系统中以MMSE准则接收的传输方法的信道容量性能的比较；

图8示出了不同信道时间相关性以及不同信噪比的条件下，本发明技术方案的传输方法与传统SVD传输、在SVD预编码系统中以ZF准则接收的传输方法以及在SVD预编码系统中以MMSE准则接收的传输方法的误码率性能的比较；

图9示出了实际的LTE TDD系统中，在不同信噪比的条件下，本发明技术方案的传输方法与传统SVD传输、在SVD预编码系统中以ZF准则接收的传输方法和在SVD预编码系统中以MMSE准则接收的传输方法的误块率性能的比较。

具体实施方式

本发明提出的时变MIMO系统中基于非码本预编码的传输方法，结合附图和实施例说明如下。

本发明技术方案的核心思想在于，发送端利用获得的信道信息进行奇异值分解(SVD)得到预编码矩阵，并根据该预编码矩阵对发送信号和插入的导频同时完成预编码；接收端根据完成预编码的导频进行信道估计，并对信道估计结果进行QL分解得到酉矩阵Q和对角线元素为实数的下三角矩阵L；接着，完成Q^H与接收信号相乘的操作，并利用信道时变相对较慢时该下三角矩阵L的对角线元素有很大概率是按降序排列的这一性质，对接收信号进行串行干扰删除处理，并得到最终MIMO译码后的信号。

如图3所示，根据本发明的时变MIMO系统中基于非码本预编码的传输方法包括以下步骤：

对于发送端，

S301：获得t-τ时刻的信道状态信息H_t-τ；其中，发送端可以通过反馈获得信道状态信息H_t-τ；特殊的，在TDD系统中，发送端可以利用信道互惠性获得信道状态信息H_t-τ；

S302：对获取的信道状态信息H_t-τ进行奇异值分解(SVD)，得到左酉矩阵U_t-τ，右酉矩阵V_t-τ以及对角线上元素为实数且按降序排列的对角阵∑_t-τ；

其中，对于采用反馈方式获取信道状态信息的系统，步骤302还包括存储该预编码矩阵V_t-τ及其共轭转置

S303：利用酉矩阵V_t-τ对经信道编码和符号调制后的发送信号和插入发送信号内的导频同时完成预编码；并将完成预编码的信号送入当前传输t时刻的信道H_t中；

对于接收端，

S304：根据完成预编码的导频进行信道估计，获得信道估计结果H_t，equ；其中，可以采用的信道估计算法包括：最小二乘法、最小均方误差法和基于傅立叶变换的信道估计算法等；

其中，对于采用反馈方式获取信道状态信息的系统，步骤304还包括：反馈该信道估计结果H_t，equ，其为包括t时刻传输发送的预编码矩阵V_t-τ和信道矩阵H_t的等效信道信息；

S305：对信道估计结果H_t，equ进行QL分解，得到酉矩阵

和对角线元素为实数的下三角矩阵

S306：利用酉矩阵Q对接收信号

进行处理，得到

$y=Q^H\hat{y}$

$=Q^H{H}_t{V}_{t-\mathrm{\τ}}x+Q^{H}n$

$=\mathrm{Lx}+{\tilde{n}}_q$

其中，

是处理后的接收信号，

是接收天线上的接收信号，

是发送信号，V_t-τ是预编码矩阵，

是功率为

的高斯白噪声，

是功率为

的高斯白噪声

H_t为t时刻的信道状态信息；这里，(·)^T表示转置，(·)^H表示共轭转置，E(·)表示求期望；

S307：对处理后的接收信号y执行串行干扰删除(SIC)操作；其中，可以通过对MIMO子信道逐层检测完成所述串行干扰删除处理过程；检测顺序可以为从子信道j＝1到子信道j＝M_t，且检测得到的第j个子信道的发送信号为

则有：

${\hat{x}}_1=\mathrm{dec}\left(\frac{y_1}{L_{11}}\right)$

${\hat{x}}_2=\mathrm{dec}\left(\frac{y_2-L_{21}{\hat{x}}_1}{L_{22}}\right)$

${\hat{x}}_3=\mathrm{dec}\left(\frac{y_3-L_{31}{\hat{x}}_1-L_{32}{\hat{x}}_2}{L_{33}}\right)$

…

${\hat{x}}_j=\mathrm{dec}\left(\frac{y_j-\underset{i=1}{\overset{j-1}{\mathrm{\Σ}}}{L}_{\mathrm{ji}}{\hat{x}}_i}{L_{\mathrm{jj}}}\right)=\mathrm{dec}(x_j+\underset{i=1}{\overset{j-1}{\mathrm{\Σ}}}\frac{L_{\mathrm{ji}}}{L_{\mathrm{jj}}}({\hat{x}}_i-x_j)+\frac{1}{L_{\mathrm{jj}}}{\tilde{n}}_{\mathrm{qj}})$

…

${\hat{x}}_{M_t}=\mathrm{dec}\left(\frac{y_{M_t}-\underset{i=1}{\overset{M_t-1}{\mathrm{\Σ}}}{L}_{M_{t}i}{\hat{x}}_i}{L_{M_t{M}_t}}\right)$

其中，L_ji表示所述下三角矩阵L的第j行、第i列的元素，y_j为第j个子信道的经处理后的接收信号，dec(·)表示判决过程。

下面将结合附图以及具体实施例分别对利用反馈获得信道信息的FDD MIMO系统以及利用上下行信道互惠性获得信道信息的TDD MIMO系统中的基于非码本预编码的传输方法进行详细说明。

实施例一

如图4所示为本发明第一实施例的传输模型图。本实施例中，发送端利用反馈获得信道信息，具体步骤包括：

S401：发送端对初始的比特级发送信号b进行信道编码；优选地，可以采用Turbo码、LDPC码等信道编码方式；

S402：发送端对信道编码后的比特级信号进行符号调制，得到

优选地，可以采用QPSK、16QAM、64QAM等符号调制方式；

S403：发送端插入导频；优选地，可以采用频分、时分、码分等方式实现；

S404：发送端接收由接收端反馈的信道信息H_t-τ，equ，其为包含有t-τ时刻传输发送预编码矩阵V_t-τ’和信道矩阵H_t-τ的等效信道信息，其中τ’＞τ；

S405：发送端提取t-τ时刻的传输过程中所存储的

其为酉矩阵V_t-τ’的共轭转置；

S406：发送端将反馈的信道信息H_t-τ，equ与该酉矩阵V_t-τ’的共轭转置

相乘，恢复获得t-τ时刻的信道状态信息H_t-τ，即

S407：发送端对H_t-τ进行SVD，得到左酉矩阵U_t-τ，右酉矩阵V_t-τ和对角线上元素为实数且按降序排列的对角阵∑_t-τ；

S408：发送端保存该预编码矩阵(右酉矩阵V_t-τ)的共轭转置

S409：发送端利用该预编码矩阵V_t-τ对所插入的导频和符号调制后的发送信号同时完成预编码过程；即将该预编码矩阵V_t-τ与符号调制后的发送信号x和导频信号同时相乘；并发送信号；

S410：接收端从接收天线接收信号

并对完成预编码的该导频进行信道估计，得到信号估计结果H_t，equ；此时得到的不是信道状态信息H_t，而是包含有发送预编码矩阵的等效信道信息H_t，equ；

S411：接收端反馈该等效信道信息H_t，equ；

S412：接收端对信道估计结果H_t，equ完成QL分解，得到酉矩阵Q和对角线元素为实数的下三角矩阵L；

S413：接收端通过将Q^H与接收信号

相乘实现对接收信号的处理，且有：

$y=Q^H\hat{y}$

$=Q^H{H}_t{V}_{t-\mathrm{\τ}}x+Q^{H}n$

$=\mathrm{Lx}+{\tilde{n}}_q.$

其中，

是处理后的接收信号，

是接收天线上的接收信号，

是发送信号，V_t-τ是预编码矩阵，

是功率为的高斯白噪声，

是功率为

的高斯白噪声

这里，(·)^T表示转置，(·)^H表示共轭转置，E(·)表示求期望；

S414：接收端对处理后的接收信号y完成串行干扰删除处理(SIC)，其中，可以通过对MIMO子信道逐层检测完成所述串行干扰删除处理过程；检测顺序可以为从子信道j＝1到子信道j＝M_t，且检测得到的第j个子信道的发送信号为则有：

${\hat{x}}_1=\mathrm{dec}\left(\frac{y_1}{L_{11}}\right)$

${\hat{x}}_2=\mathrm{dec}\left(\frac{y_2-L_{21}{\hat{x}}_1}{L_{22}}\right)$

${\hat{x}}_3=\mathrm{dec}\left(\frac{y_3-L_{31}{\hat{x}}_1-L_{32}{\hat{x}}_2}{L_{33}}\right)$

…

${\hat{x}}_j=\mathrm{dec}\left(\frac{y_j-\underset{i=1}{\overset{j-1}{\mathrm{\Σ}}}{L}_{\mathrm{ji}}{\hat{x}}_i}{L_{\mathrm{jj}}}\right)=\mathrm{dec}(x_j+\underset{i=1}{\overset{j-1}{\mathrm{\Σ}}}\frac{L_{\mathrm{ji}}}{L_{\mathrm{jj}}}({\hat{x}}_i-x_j)+\frac{1}{L_{\mathrm{jj}}}{\tilde{n}}_{\mathrm{qj}})$

…

${\hat{x}}_{M_t}=\mathrm{dec}\left(\frac{y_{M_t}-\underset{i=1}{\overset{M_t-1}{\mathrm{\Σ}}}{L}_{M_{t}i}{\hat{x}}_i}{L_{M_t{M}_t}}\right)$

其中，L_ji表示所述下三角矩阵L的第j行、第i列的元素，y_j为第j个子信道的经处理后的接收信号，dec(·)表示判决过程；

步骤415：接收端完成MIMO子信道检测后信号的符号解调；其中，解调方式与发送端的符号调制方式相对应；

步骤416：接收端对解调后的比特级信号进行信道译码，得到译码后信号

其中，信道译码方式与发送端的信道编码方式相对应。

实施例二

如图5所示为本发明第二实施例的传输模型图；本实施例中，发送端利用TDD系统信道互惠性获得信道信息，具体步骤包括：

S501：发送端对初始的比特级发送信号b进行信道编码；优选地，可以采用Turbo码、LDPC码等信道编码方式；

S502：发送端对信道编码后的比特级信号进行符号调制，得到

优选地，可以采用QPSK、16QAM、64QAM等调制方式；

S503：发送端插入导频；优选地，可以采用频分、时分、码分等方式实现；

S504：发送端直接利用TDD的信道互惠性，获得t-τ时刻的信道状态信息H_t-τ；

S505：发送端对该信道状态信息H_t-τ进行奇异值分解(SVD)，得到左酉矩阵U_t-τ，右酉矩阵V_t-τ和对角线上元素为实数且按降序排列的对角阵∑_t-τ；

S506：发送端利用该右酉矩阵(预编码矩阵)V_t-τ对导频和符号调制后的发送信号同时完成预编码过程；即将该预编码矩阵V_t-τ与符号调制后的发送信号x和导频信号同时相乘；并发送信号；

S507：接收端从接收天线接收信号

并对完成预编码的该导频进行信道估计，得到信道估计结果H_t，equ；此时得到的不是信道状态信息H_t而是包含发送预编码矩阵的等效信道信息H_t，equ；

S508：接收端对该信道估计结果H_t，equ完成QL分解，得到酉矩阵Q和对角线元素为实数的下三角矩阵L；

S509：接收端通过将Q^H与接收信号

相乘实现对接收信号的处理，且有：

$y=Q^H\hat{y}$

$=Q^H{H}_t{V}_{t-\mathrm{\τ}}x+Q^{H}n$

$=\mathrm{Lx}+{\tilde{n}}_q.$

其中，是处理后的接收信号，

是接收天线上的接收信号，

是发送信号，V_t-τ是预编码矩阵，

是功率为

的高斯白噪声，

是功率为

的高斯白噪声

这里，(·)^T表示转置，(·)^H表示共轭转置，E(·)表示求期望；

S510：接收端对处理后的接收信号y完成串行干扰删除处理(SIC)，其中，可以通过对MIMO子信道逐层检测完成所述串行干扰删除处理过程；检测顺序可以为从子信道j＝1到子信道j＝M_t，且检测得到的第j个子信道的发送信号为

则有：

${\hat{x}}_1=\mathrm{dec}\left(\frac{y_1}{L_{11}}\right)$

${\hat{x}}_2=\mathrm{dec}\left(\frac{y_2-L_{21}{\hat{x}}_1}{L_{22}}\right)$

${\hat{x}}_3=\mathrm{dec}\left(\frac{y_3-L_{31}{\hat{x}}_1-L_{32}{\hat{x}}_2}{L_{33}}\right)$

…

${\hat{x}}_j=\mathrm{dec}\left(\frac{y_j-\underset{i=1}{\overset{j-1}{\mathrm{\Σ}}}{L}_{\mathrm{ji}}{\hat{x}}_i}{L_{\mathrm{jj}}}\right)=\mathrm{dec}(x_j+\underset{i=1}{\overset{j-1}{\mathrm{\Σ}}}\frac{L_{\mathrm{ji}}}{L_{\mathrm{jj}}}({\hat{x}}_i-x_j)+\frac{1}{L_{\mathrm{jj}}}{\tilde{n}}_{\mathrm{qj}})$

…

${\hat{x}}_{M_t}=\mathrm{dec}\left(\frac{y_{M_t}-\underset{i=1}{\overset{M_t-1}{\mathrm{\Σ}}}{L}_{M_{t}i}{\hat{x}}_i}{L_{M_t{M}_t}}\right)$

其中，L_ji表示所述下三角矩阵L的第j行、第i列的元素，y_j为第j个子信道的经处理后的接收信号，dec(·)表示判决过程；

S511：接收端完成MIMO子信道检测后信号的符号解调；其中，解调方式与发送端的符号调制方式相对应；

S512：接收端对解调后比特级信号进行信道译码，得到译码后信号

其中，信道译码方式与发送端的信道编码方式相对应。

综上所述，本发明结合发送端预编码和接收端MIMO子信道检测算法，其中，发送端对发送信号和导频同时进行预编码，这样在接收端对导频做信道估计得到的不是信道状态信息H_t而是包含发送预编码矩阵的等效信道信息H_t，equ；接收端进一步对H_t，equ进行QL分解，得到酉矩阵Q和对角线元素为实数的下三角矩阵L。若信道静止，即H_t＝H_t-τ，则信道估计得到的H_t，equ＝H_tV_t-τ＝U_t∑_t；这时，QL分解之后，Q＝U_t，L＝∑_t，根据SVD的性质，∑_t对角线上元素为实数且按降序排列，即又因为子信道的SNR与矩阵L相应的对角线元素成正比关系，因此，按照

的顺序完成SIC即相当于按照子信道SNR从大到小的顺序完成干扰删除SIC，以获得较优的删除性能。当信道随时间变化时，对信道估计结果H_t，equ进行QL分解之后，下三角矩阵L的对角线元素并不是严格按照从大到小的顺序排列，但是，当信道的变化不是很快时，L对角线元素的降序排列性质以很大的概率被满足，如图6所示。因此，本发明中，接收端不需要做任何搜索与排序的操作，就可以以很大的概率完成按子信道SNR从大到小的SIC检测顺序，从而由于不必进行排序而大大降低了接收算法复杂度；同时，当对某一层子信道进行检测时，在完全消除未检测信道对其干扰的基础上，本发明技术方案的接收算法可以进一步抑制已检测信道的误码传播带来的影响。

下面将给出本发明的传输方案与现有的其它传输方案的比较，以使本发明的优势及特征更加明显。

对m×n实数矩阵而言，SVD的运算复杂度为4m²n+8mn²+9n³(flops)，QL分解的运算复杂度为2mn²(flops)，其中1个flop表示一次浮点操作。为了简便，可以近似认为复数矩阵操作的复杂度为实数矩阵相应操作复杂度的6倍。这样，对于传统的基于SVD传输方法和其它广泛应用的对抗信道时变性的MIMO传输方法，例如在基于SVD预编码系统中以ZF准则接收的传输方案以及在基于SVD预编码系统中以MMSE准则接收的传输方法，可以计算并比较各自的运算复杂度(由于各传输方案在发送端有相同的复杂度，所以只需比较它们在接收端的运算复杂度)。

对于M_t根发送天线，M_r根接收天线的MIMO系统而言，传统SVD传输的接收端运算复杂度为：

$24M_r^2+M_t+48M_r{M}_t^2+54M_t^3+12M_r^2-6M_r+6M_t;$

SVD预编码系统中以ZF准则接收的接收端运算复杂度为：

$24M_r{M}_t^2+12M_t^3-18M_t^2+6M_r{M}_t;$

SVD预编码系统中以MMSE准则接收的接收端运算复杂度为：

$24M_r^2+M_t+12M_r^3-12M_r^2+6M_r{M}_t-6M_r-6M_t;$

本发明的传输方法中接收端的运算复杂度为：

$12M_r{M}_t^2+12M_r^3+6M_t^2-6M_r.$

在不同天线配置的情况下，各方案的接收端运算复杂度比较如表1所示。

表1

Mt	Mr	传统SVD传输方案(flop)	SVD预编码系统中以ZF准则接收的传输方案(flop)	SVD预编码系统中以MMSE准则接收的传输方案(flop)	本发明所提方案(flop)
						1	1	138	24	30	24
2	2	1056	240	264	204
						4	4	8256	2112	2208	1608
8	8	65280	17664	18048	12624

由表1可知，与传统的基于SVD传输和其它广泛应用的对抗信道时变性的MIMO传输方法，例如在基于SVD预编码系统中以ZF准则接收的传输方法，以及在基于SVD预编码系统中以MMSE准则接收的传输方法相比较，本发明技术方案大大降低了接收端的运算复杂度，这将有利于本发明的方法在实际中的应用。

此外，如图7和8分别示出了不同信道时间相关性、不同信噪比的条件下，本发明技术方案的传输方法与传统SVD传输、在SVD预编码系统中以ZF准则接收的传输方法以及在SVD预编码系统中以MMSE准则接收的传输方法的信道容量性能和误码率性能的比较；图9则示出了实际的LTE TDD系统中，在不同信噪比的条件下，本发明技术方案的传输方法与传统SVD传输、在SVD预编码系统中以ZF准则接收的传输方法以及在SVD预编码系统中以MMSE准则接收的传输方法的误块率性能的比较。由图7-9中可以看出，根据本发明技术方案的传输方法还可以有效地降低时变信道导致的子信道干扰，提高传输性能。

以上实施方式仅用于说明本发明，而并非对本发明的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本发明的范畴，本发明的专利保护范围应由权利要求限定。

Claims (8)

1.一种时变MIMO系统中基于非码本预编码的传输方法，其特征在于，

对于发送端，

S11：获取t-τ时刻的信道状态信息H_t-τ并对其进行奇异值分解，获得预编码矩阵V_t-τ；

S12：根据所述预编码矩阵V_t-τ，对经信道编码和符号调制的待发送信号x以及插入的导频同时执行预编码，并将预编码后的信号送入t时刻传输信道中；

对于接收端，

S21：根据所述预编码后的导频完成信道估计，获得信道估计结果H_t，equ；

S22：对所述信道估计结果H_t，equ进行QL分解，获得酉矩阵Q和下三角矩阵L；

S23：根据所述酉矩阵Q对接收到的信号

进行处理，获得处理后的接收信号

S24：根据所述下三角矩阵L对所述处理后的接收信号y执行串行干扰删除，并依次完成符号解调和译码。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S11还包括，发送端存储所述预编码矩阵V_t-τ的共轭转置

且，所述步骤S22还包括，接收端反馈所述信道估计结果H_t，equ，该结果为包括t时刻传输的预编码矩阵V_t-τ和信道状态信息H_t的等效信道信息。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤S11中，所述发送端获取t-τ时刻的信道状态信息H_t-τ的过程通过反馈实现，具体包括：

接收由接收端所反馈的t-τ时刻的信道估计结果H_t-τ，equ，该结果为包含t-τ时刻所发送的预编码矩阵V_t-τ和t-τ时刻的传输信道的信道状态信息H_t-τ的等效信道信息，其中τ’＞τ；

提取t-τ时刻所存储的预编码矩阵V_t-τ的共轭转置

将H_t-τ，equ与

相乘，恢复获得t-τ时刻的信道状态信息

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S11中，发送端根据TDD上下行信道互惠性直接获取所述t-τ时刻的信道状态信息H_t-τ。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S12中，所述对经符号调制的待发送信号x以及插入所述待发送信号中的导频同时执行预编码的过程包括：将所述待发送信号x和所述导频同时与所述步骤S11所获得的预编码矩阵V_t-τ相乘。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述步骤S23中，所述接收到的信号

其中，H_t为t时刻传输信道的信道状态信息，n是功率为

的高斯白噪声。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S24中，所述时变MIMO系统包括M_t个子信道，接收端通过对MIMO子信道逐层检测完成所述串行干扰删除处理过程；其中，检测顺序为从子信道j＝1到子信道j＝M_t，且检测得到的第j个子信道的发送信号为

则有

${\hat{x}}_1=\mathrm{dec}\left(\frac{y_1}{L_{11}}\right)$

${\hat{x}}_2=\mathrm{dec}\left(\frac{y_2-L_{21}{\hat{x}}_1}{L_{22}}\right)$

${\hat{x}}_3=\mathrm{dec}\left(\frac{y_3-L_{31}{\hat{x}}_1-L_{32}{\hat{x}}_2}{L_{33}}\right)$

…

${\hat{x}}_j=\mathrm{dec}\left(\frac{y_j-\underset{i=1}{\overset{j-1}{\mathrm{\Σ}}}{L}_{\mathrm{ji}}{\hat{x}}_i}{L_{\mathrm{jj}}}\right)=\mathrm{dec}(x_j+\underset{i=1}{\overset{j-1}{\mathrm{\Σ}}}\frac{L_{\mathrm{ji}}}{L_{\mathrm{jj}}}({\hat{x}}_i-x_j)+\frac{1}{L_{\mathrm{jj}}}{\tilde{n}}_{\mathrm{qj}})$

…

${\hat{x}}_{M_t}=\mathrm{dec}\left(\frac{y_{M_t}-\underset{i=1}{\overset{M_t-1}{\mathrm{\Σ}}}{L}_{M_{t}i}{\hat{x}}_i}{L_{M_t{M}_t}}\right)$

其中，L_ji表示所述下三角矩阵L的第j行、第i列的元素，y_j为第j个子信道的经处理后的接收信号，dec(·)表示判决过程。

8.如权利要求1-7中任意一项所述的方法，其特征在于，所述步骤S22中，所述下三角矩阵L的对角线元素为按降序排列的实数。

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