CN101997811A - 交织式单载波频分多址系统的载波频偏抵消方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于宽带无线接入技术领域，公开了一种时域线性频偏抵消方法TD-LCC和一种基于串行干扰抵消技术的时域频偏抵消方法TD-CC-SIC。本发明利用交织式SC-FDMA系统上行信号的时域特点，基于多用户联合检测原理，在时域进行载波频偏抵消处理，并结合其后对各用户的频域均衡处理，能有效消除载波频偏的影响。采用线性解相关技术，消除了由载波频偏引起的多用户干扰，因解相关处理而被放大的噪声在随后的基于最小均方误差准则下的频域均衡处理中得到了有效抑制；采用分级处理技术和判决反馈技术，其对载波频偏的具有较强抵消能力。

Description

交织式单载波频分多址系统的载波频偏抵消方法

技术领域

本发明属于宽带无线接入技术领域，特别涉及一种采用交织(interleaved)子载波分配方法的单载波频分多址上行链路系统的载波频偏(carrier frequencyoffset，CFO)补偿方法。

背景技术

单载波频分多址(single carrier frequency division multiple access，SC-FDMA)是除多载波正交频分多址(orthogonal frequency division multiple access，OFDMA)之外的另一种非常适合宽带移动通信的多址接入技术。该技术将单载波频域均衡(single carrier frequency domain equalization，SC-FDE)和频分多址接入(frequency division multiple access，FDMA)相结合，基站可以根据用户的信道状态信息动态地将频带分给多个用户，同时保证了用户之间的频域正交性。与OFDMA技术相比，SC-FDMA采用单载波调制，具有低的峰均值比；在基站接收端，SC-FDMA采用频域均衡技术来有效对抗多径效应。现有的研究结果表明SC-FDMA具有和OFDMA相似的系统容量和多址接入能力，并且其基带处理复杂度与OFDMA相似。由于这些特性，SC-FDMA已经被3GPP组织采纳作为下一代移动通信系统3GPP-LTE标准的首选上行多址接入方案。

在SC-FDMA系统中，上行信道带宽被分为多个正交的子频带分配给多个用户，在目前3GPP-LTE已确定的子载波分配方式中，交织式SC-FDMA因为其信号时域波形低峰均值比的特性而得到关注。此外，在交织式SC-FDMA系统中，各用户子载波等间隔地分布在整个频带中(见图1)，因此可以获得较高的频域分集增益。在没有载波频偏的理想情况下，用户之间没有相互干扰，但是实际系统中用户发送机和基站接收机之间的载波频偏会破坏用户子载波间的正交性，引起多用户干扰。由于交织式SC-FDMA中各用户子载波相互交错，频偏引起的多用户干扰较其它子载波分配方式(如区域式子载波分配方式)更为严重。

载波频偏的消除方法包括反馈法与接收端抵消法，反馈法指由接收端估计出发送端与其之间的载波频差，并将该频差信息反馈至发送端调节；接收端抵消法则无需进行频差反馈，而直接在接收端根据估计的频偏进行抵消处理。SC-FDMA上行链路中载波频偏去除的方法一般采用基站抵消法。这是因为，首先各用户与基站的频差相互独立，反馈法需要耗费额外的数据传输带宽；其次各用户一般已经通过下行频率同步使得载波频偏限制在较小的动态范围，这时，在基站端进行抵消处理就能很好地消除载波频偏的影响。

发明内容

本发明的目的是利用交织式SC-FDMA系统上行信号的时域特点，基于多用户联合检测原理，提出了一种时域线性频偏抵消方法以及一种基于串行干扰抵消技术的时域频偏抵消方法，以解决交织式SC-FDMA系统上行链路由于各用户不同载波频偏引起的多用户干扰问题。

为达到以上目的，本发明是采取如下技术方案予以实现的：

一种用于交织式SC-FDMA系统的时域线性频偏抵消方法(time domainlinear CFO cancellation，TD-LCC)，包括下述步骤：

步骤1：接收端在完成时间同步后，按照交织式SC-FDMA的数据块长度将基带D/A采样输出信号分块，并去除各数据块中的循环前缀(cyclic prefix，CP)部分。每个采样数据块中的基带接收信号r_n，其中0≤n≤N-1，N为采样数据块长度，可以表示为

$r_n=\underset{u=1}{\overset{U}{\mathrm{\Σ}}}{e}^{j\frac{2\mathrm{\π}}{N}{\mathrm{\ϵ}}_{u}n}{y}_n^{\left(u\right)}+v_n$ 0≤n≤N-1；

其中，U是SC-FDMA系统中的用户数；

ε_u∈(-0.50.5)为用户u的归一化载波频偏

${\mathrm{\ϵ}}_u=\frac{\mathrm{\Δ}{f}_u}{f_s};$

其中，Δf_u为用户u载波与基站载波间的频偏，基站可以通过频偏估计电路进行估计；f_s表示子载波频率间隔；

v_n为基站接收机等效基带噪声，且服从均值为0，方差为的复高斯分布；

是包含用户u数据的接收信号分量，表示为

$y_n^{\left(u\right)}=\underset{l=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}{h}_l^{\left(u\right)}{x}_{(n-l)\mathrm{mod}N}^{\left(u\right)}$ 0≤n≤N-1；

其中，

为用户u与基站间信道的各独立多径衰落分量，L为多径信道的总路径数；(.)modN表示模N运算；

为用户u的第n个发送符号。

记分配给每个用户的子载波数为Q，因为每个子载波最多只能被分配给一个用户，则系统最大可支持的用户数为M＝N/Q，且有U≤M；

步骤2：把步骤1得到的采样数据块r_n，其中0≤n≤N-1进行串/并存储转换，利用交织式SC-FDMA信号的时域特性，可以得到一个交织式SC-FDMA采样数据块的矩阵表达式

$r={\mathrm{\Ω}}_y^{\%}+v;$

其中r＝[r₀，r₁K，r_N-1]^T是一个N×1维列向量，[.]^T表示矩形(向量)的转置运算；v＝[v₀，v₁，K，v_N-1]^T是一个N×1维列向量；

是一个(UQ)×1维列向量，它由U个Q×1维列向量

组成，

中的每个元素可以表示为

0≤n≤Q-1；

其中

0≤q≤Q-1为用户u的原始信息符号；

的定义为：若记系统所有子载波的编号依次为0，1，K，N-1，那么

为分配给用户u的第一个子载波的编号；Ω是一个N×(UQ)维矩阵，由U个N×Q维子矩阵Ω^(u)组成，即

Ω＝[Ω⁽¹⁾ Ω⁽²⁾ L Ω^(U)]_N×(UQ)；

其中每一个子矩阵Ω^(u)由M个Q×Q维对角矩阵组成，即

${\mathrm{\Ω}}^{\left(u\right)}={\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\Φ}}_0^{\left(u\right)}\\ {\mathrm{\Φ}}_1^{\left(u\right)}\\ M\\ {\mathrm{\Φ}}_{M-1}^{\left(u\right)}\end{array}\right]}_{N\×Q};$

其中

为Q×Q维对角阵，0≤k≤M-1，1≤u≤U，表示为

步骤3：用一个线性频偏抵消电路对所有用户的信号进行频偏补偿，表示为

其中z＝[(z⁽¹⁾)^T，(z⁽²⁾)^T，K，(z^(U))^T]^T是一个(UQ)×1维列向量，表示频偏抵消处理后的输出信号，它由U个Q×1维列向量

组成；

表示将矩阵Ω中的频偏ε_u替换为基站接收机的频偏估计值之后得到的对应矩阵；(.)^H表示矩阵的共轭转置，(.)^-1表示矩阵求逆运算。

步骤4：经过频偏抵消后，分离各用户信号，并分别对每个用户进行频域均衡(frequency domain equalization，FDE)处理。包括下列步骤：

分步骤4.1：对z^(u)进行Q点的离散傅里叶变换(discrete Fourier transform，DFT)，表示为Z^(u)＝F_Qz^(u)；其中F_Q为Q×Q维DFT矩阵。

$F_Q=\frac{1}{\sqrt{Q}}{\left[\begin{array}{cccc}{e}^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{Q}(0\×0)}& e^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{Q}(0\×1)}& L& e^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{Q}(0\×(Q-1))}\\ e^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{Q}(1\×0)}& e^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{Q}(1\×1)}& L& e^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{Q}(1\×(Q-1))}\\ M& M& O& M\\ e^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{Q}((Q-1)\×0)}& e^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{Q}((Q-1)\×1)}& L& e^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{Q}\left((Q-1)(Q-1)\right)}\end{array}\right]}_{Q\×Q}$

分步骤4.2：对于向量Z^(u)中的每一个元素

进行如下频域均衡处理

0≤q≤Q-1

其中(·)^*表示共轭运算；|·|表示绝对值运算；

为基站接收机对实际信道多径分量

的估计值；β^(u)通过如下计算获得，定义那么β^(u)为矩阵ΛΛ^H的第(u-1)Q+1个主对角元素。

分步骤4.3：将

组成一个Q×1向量，即

对于A^(u)进行Q点的反离散傅里叶变化(inverse discrete Fourier transform，IDFT)，记为 $a^{\left(u\right)}=F_Q^H{A}^{\left(u\right)}.$

步骤5：从频域均衡输出信号a^(u)中恢复发送符号。对于无信道编码的系统，可以将频域均衡输出信号直接做符号判决，得到

其中HD{·}表示调制符号的硬判决操作；对于有信道编码的系统，将a^(u)送入信道解码单元。

一种用于交织式SC-FDMA系统的基于串行干扰抵消的时域频偏抵消(timedomain CFO cancellation based on successive interference cancellation，TD-CC-SIC)方法，包括下述步骤：

步骤11：与TD-LCC方法中的步骤1相同。

步骤12：与TD-LCC方法中的步骤2相同。

步骤13：根据

从大到小对所有用户进行排序，定义用户次序为k₁，k₂，K，

将串行频偏抵消处理循环计数器初始化，即设i＝1。按照用户次序将步骤2中的

重新表示为

其中r[1]＝r，v[1]＝v， $\mathrm{\Ω}\left[1\right]={\left[\begin{array}{cccc}{\mathrm{\Ω}}^{\left(k_1\right)}& {\mathrm{\Ω}}^{\left(k_2\right)}& L& {\mathrm{\Ω}}^{\left(k_U\right)}\end{array}\right]}_{N\×\left(\mathrm{UQ}\right)},$

步骤14：对于串行频偏抵消的第i级处理，记当前目标用户为u＝k_i，采用下列运算，去除用户k_i，k_i+1，K，k_U间的载波干扰

其中z[i]＝[z₀[i]，z₁[i]，K，z_(U-i+1)Q-1[i]]^T为一个(U-i+1)Q×1维列向量，

表示将矩阵Ω[i]中的频偏ε_u替换为基站接收机的频偏估计值

之后得到的对应矩阵。

步骤15：从z[i]中取出前Q个元素，组成向量z^(u)[i]＝[z₀[i]，z₁[i]，K，z_Q-1[i]]^T，并对z^(u)进行最小均方误差准则下的频域均衡处理，其分步骤如下：

分步骤15.1：对z^(u)[i]进行Q点的DFT，记为Z^(u)[i]＝F_Qz^(u)[i]；其中F_Q为Q×Q维DFT矩阵：

$F_Q=\frac{1}{\sqrt{Q}}\left[\begin{array}{cccc}{e}^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{Q}(0\×0)}& e^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{Q}(0\×1)}& L& e^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{Q}(0\×(Q-1))}\\ e^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{Q}(1\×0)}& e^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{Q}(1\×1)}& L& e^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{Q}(1\×(Q-1))}\\ M& M& O& M\\ e^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{Q}((Q-1)\×0)}& e^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{Q}((Q-1)\×1)}& L& e^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{Q}((Q-1)\×(Q-1))}\end{array}\right].$

分步骤15.2：对于向量Z^(u)[i]中的每一个元素，进行如下频域均衡处理

0≤q≤Q-1；

其中

为基站接收机对实际信道多径分量的估计值；β[i]通过如下计算获得，定义

那么β[i]为矩阵Λ[i]Λ^H[i]的第1个对角元素。

分步骤15.3：将组成一个向量，

对于A^(u)[i]进行Q点的IDFT，记为

步骤16：从频域均衡输出信号a^(u)[i]恢复出发送符号。对于无信道编码的系统，将频域均衡输出信号直接做符号判决，得到

其中HD{·}表示对调制符号的硬判决操作；或者对于有信道编码的系统，对a^(u)[i]进行信道解码，利用解码后的信息恢复出发送调制符号，记为其中DC{·}表示从信道解码输出恢复出发送调制符号的处理过程。

步骤17：去除在第i级处理中因用户u载波频偏而引起的对本级其他用户的干扰。将

与基站接收机对信道状态的估计值

经过如下运算

0≤n≤Q-1；

定义一列向量

根据接收端估计出的用户u的载波频偏，计算用户u对其他用户的干扰，并进行干扰抵消，处理过程表示为

步骤18：定义

将串行频偏抵消处理循环计数器加1，即i←i+1，然后重复步骤14～步骤18，直至完成对所有用户的处理，即i＝U。

本发明交织式单载波频分多址SC-FDMA系统的时域线性频偏抵消方法具有以下优点：

1.所提出的时域线性频偏抵消(TD-LCC)方法，由于采用线性解相关技术，消除了由载波频偏引起的多用户干扰，因解相关处理而被放大的噪声在随后的基于最小均方误差准则下的频域均衡处理中得到了有效抑制。与传统的频偏抵消技术相比，在相对较大载波频偏情况下，采用本发明TD-LCC方法的交织式SC-FDMA系统的误码率曲线没有错误平台(error floor)现象。在计算复杂度上，尽管本发明TC-LCC方法涉及一个矩阵求逆运算，但由于该矩阵实际上是由一系列对角矩阵组成的块矩阵，若采用普通的高斯消元法进行该矩阵的求逆，其计算复杂度量级远低于普通无规则矩阵求逆运算量级。

2.所提出的基于串行干扰抵消的时域频偏抵消(TD-CC-SIC)方法，由于采用了分级处理技术，在计算复杂度上高于TD-LCC；从量级上看，TD-CC-SIC的复杂度约为TD-LCC的k倍，其中k代表分级处理的总级数。但是由于TD-CC-SIC采用了判决反馈技术，其对载波频偏的抵消能力强于TD-LCC方法，而且TD-CC-SIC可以通过灵活配置不同的分级数以及每一级频偏抵消处理的用户数，为系统提供频偏抵消性能与计算复杂度之间的折衷(trade-off)。

附图说明

图1为交织式子载波分配方式示意图。

图2为交织式SC-FDMA系统上行用户u的发送机结构图。

图3为交织式SC-FDMA系统基站接收机结构示意图。

图4为图3所示接收机中基带处理模块(包括频偏抵消，频域均衡，符号判决或信道解码)采用本发明提出的TD-LCC频偏抵消方法的具体细化结构图。

图5为图3接收机中基带处理模块(包括频偏抵消，频域均衡，符号判决或信道解码)采用本发明提出的TD-CC-SIC频偏抵消方法的具体细化结构图。

图6为本发明提出的TD-LCC频偏抵消方法的流程示意图。

图7为本发明提出的TD-CC-SIC频偏抵消方法的流程示意图。

图8为本发明提出的TD-LCC与TD-CC-SIC两种频偏抵消方法，以及传统HL频偏抵消方法随接收平均信噪比E_b/N₀参数变化的系统误码率性能比较仿真图。

图9为本发明提出的TD-LCC与TD-CC-SIC两种频偏抵消方法，以及传统HL频偏抵消方法在不同频偏程度下的系统误码率性能仿真图。

具体实施方式

以下将参照附图对本发明的具体实施进行详细的阐述。

考虑一个具有U个上行用户的交织式SC-FDMA系统，假设整个频带被划分为N个子载波。为保证用户间的正交性，规定每个子载波只能被分配给一个用户。每个用户占用相同数目(Q个)的子载波，则有N＝MQ，U≤M。图2表示了某上行用户u的发射机结构示意图，每个用户的Q个信息符号

0≤q≤Q-1，1≤u≤U首先经过Q点的DFT变换到频域，即

0≤p≤Q-1。

每个用户的Q个频域分量

经过子载波分配模块被分别映射到属于每个用户的Q个子载波上。可以将子载波映射过程表示为

图1给出了一个交织式SC-FDMA系统子载波分配例子，图中N＝12，M＝U＝3，Q＝4。各用户频域分量经子载波映射后，再由一个N点IDFT变换回时域。并/串变换将IDFT输出信号转换为串行信号

为了消除块间干扰并且使得数据块在传输过程中与信道的线性卷积可以被等效为循环卷积，将数据块的最后一段符号重复插入到整个数据块的前端作为循环前缀(cyclic prefix，CP)。信号再经过数字成形滤波和D/A转换生成符合规定的SC-FDMA基带模拟信号，最后，载波调制模块将基带信号调制至规定的载频，并通过天线发射出去。

在基站接收端，如图3所示，下变频模块将来自接收天线的射频信号变换至基带信号，随后A/D采样器产生基带数字信号，将其中的CP部分去除之后，输出信号可以表示为

$r_n=\underset{u=1}{\overset{U}{\mathrm{\Σ}}}{e}^{j\frac{2\mathrm{\π}}{N}{\mathrm{\ϵ}}_{u}n}{y}_n^{\left(u\right)}+v_n,0\≤n\≤N-1;$

是包含用户u数据的接收信号分量，表示为

$y_n^{\left(u\right)}=\underset{l=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}{h}_l^{\left(u\right)}{x}_{(n-l)\mathrm{mod}N}^{\left(u\right)},0\≤n\≤N-1;$

ε_u∈(-0.50.5)为用户u的归一化载波频偏；

${\mathrm{\ϵ}}_u=\frac{\mathrm{\Δ}{f}_u}{f_s};$

Δf_u为用户u相对于基站的实际载波频偏，可以通过基站频偏估计电路获得；f_s表示子载波间隔；

为用户u与基站间信道的各独立多径衰落分量，L为多径信道的总路径数；v_n为基站接收机等效基带噪声，且服从均值为0，方差为

复高斯分布。

将接收采样信号经过串/并转换存储后，可以排列成一个N×1维向量形式

$r={\mathrm{\Ω}}_y^{\%}+v;$

其中，r＝[r₀，r_iK，r_N-1]^T；v＝[v₀，v₁，K，v_N-1]^T是一个N×1维列向量；

是一个(UQ)×1维列向量，它由U个Q×1维列向量

组成，对于

中的每个元素可以表示为

Ω为一个N×(UQ)维矩阵，由U个N×Q维子矩阵Ω^(u)，1≤u≤U，组成，表示为

Ω＝[Ω⁽¹⁾Ω⁽²⁾LΩ^(U)]_N×(UQ)；

其中每一个子矩阵Ω^(u)又可以由M个Q×Q维对角矩阵组成，即

${\mathrm{\Ω}}^{\left(u\right)}={\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\Φ}}_0^{\left(u\right)}\\ {\mathrm{\Φ}}_1^{\left(u\right)}\\ M\\ {\mathrm{\Φ}}_{M-1}^{\left(u\right)}\end{array}\right]}_{N\×Q};$

其中

为对角阵，表示为

接收机基带处理模块根据基站已经估计出的频偏和信道状态信息，即

1≤u≤U，依次进行载波频偏抵消，频域均衡，符号判决或信道解码处理，最终恢复出发送端信息符号。本发明包括两种不同的载波频偏抵消方法，它们对应的基带处理结构图分别表示在图4与图5中，相应的流程示意图分别表示在图6与图7中，具体实施步骤如下。

方法一：时域线性频偏抵消方法(TD-LCC)如图6所示，包括下列步骤：

1)用一个线性频偏抵消电路实现对所有用户的信号进行频偏补偿(如图4所示)，表示为

其中输出信号用一个(UQ)×1维的列向量z＝[(z⁽¹⁾)^T，(z⁽²⁾)^T，K，(z^(U))^T]^T表示，它由U个Q×1维列向量

组成。

表示将矩阵Ω中的频偏εu替换为接收机估值

后得到的对应矩阵。

2)载波频偏抵消后，将各用户信号进行分离，如图4所示，属于用户u的信号z^(u)被分离出来并进行频域均衡处理。包括下列步骤：

(a)对z^(u)进行Q点的DFT，记为Z^(u)＝F_Qz^(u)；其中F_Q为Q×Q维DFT矩阵：

$F_Q=\frac{1}{\sqrt{Q}}{\left[\begin{array}{cccc}{e}^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{Q}(0\×0)}& e^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{Q}(0\×1)}& L& e^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{Q}(0\×(Q-1))}\\ e^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{Q}(1\×0)}& e^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{Q}(1\×1)}& L& e^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{Q}(1\×(Q-1))}\\ M& M& O& M\\ e^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{Q}((Q-1)\×0)}& e^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{Q}((Q-1)\×1)}& L& e^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{Q}\left((Q-1)(Q-1)\right)}\end{array}\right]}_{Q\×Q};$

(b)对于向量Z^(u)中的每一个元素

进行如下频域均衡处理

(·)^*表示共轭运算，|·|表示绝对值运算；

其中

为接收机对实际信道

的估计值；β^(u)通过如下计算获得，定义

那么β^(u)为矩阵ΛΛ^H的第(u-1)Q+1个对角元素。

(c)将

组成一个Q×1向量，

对于A^(u)进行Q点的IDFT变换，记为

3)从频域均衡输出信号a^(u)中恢复出发送符号。对于无信道编码的系统，可以将频域均衡输出信号直接做符号判决。对于有信道编码的系统，将a^(u)送入信道解码单元。最后得到对发送符号

的恢复，记为其中0≤q≤Q-1，1≤u≤U，如图4所示。

方法二：基于串行干扰抵消的时域频偏抵消方法(TD-CC-SIC)如图7所示，包括下述步骤：

1)根据

从大到小对所有用户进行排序，定义用户次序为k₁，k₂，K，

将串行频偏抵消处理循环计数器初始化，即设i＝1。按照用户次序将

重新表示为

其中r[1]＝r，v[1]＝v， $\mathrm{\Ω}\left[1\right]={\left[\begin{array}{cccc}{\mathrm{\Ω}}^{\left(k_1\right)}& {\mathrm{\Ω}}^{\left(k_2\right)}& L& {\mathrm{\Ω}}^{\left(k_U\right)}\end{array}\right]}_{N\×\left(\mathrm{UQ}\right)},$

2)对于串行频偏抵消的第i级处理，记当前目标用户为u＝k_i，采用下列运算，去除用户k_i，k_i+1，K，k_U间的载波干扰

z[i]＝[z₀[i]，z₁[i]，K，z_(U-i+1)Q-1[i]]T为一个(U-i+1)Q×1维列向量，

表示将矩阵Ω[i]中的频偏ε_u替换为接收机估值

后得到的对应矩阵。

3)从z[i]中取出前Q个元素，组成向量z^(u)[i]＝[z₀[i]，z₁[i]，K，z_Q-1[i]]^T，并对z^(u)进行最小均方误差准则下的频域均衡处理：

(a)对z^(u)[i]进行Q点的DFT，记为Z^(u)[i]＝F_Qz^(u)[i]；其中F_Q为Q×Q维DFT矩阵：

$F_Q=\frac{1}{\sqrt{Q}}\left[\begin{array}{cccc}{e}^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{Q}(0\×0)}& e^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{Q}(0\×1)}& L& e^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{Q}(0\×(Q-1))}\\ e^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{Q}(1\×0)}& e^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{Q}(1\×1)}& L& e^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{Q}(1\×(Q-1))}\\ M& M& O& M\\ e^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{Q}((Q-1)\×0)}& e^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{Q}((Q-1)\×1)}& L& e^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{Q}((Q-1)\×(Q-1))}\end{array}\right].$

(b)对于向量Z^(u)[i]中的每一个元素，进行如下频域均衡处理

其中

为接收机对实际信道的估计值；β[i]通过如下计算获得，定义

那么β[i]为矩阵Λ[i]Λ^H[i]的第1个对角元素。

(c)将组成一个向量，对于A^(u)w[i]进行Q点的IDFT，记为

4)从频域均衡输出信号a^(u)[i]恢复出发送符号。对于无信道编码的系统，将频域均衡输出信号直接做符号判决，得到

其中HD{·}表示对调制符号的硬判决操作；或者对于有信道编码的系统，对a^(u)[i]进行信道解码，利用解码后的信息恢复出发送调制符号，记为

其中DC{·}表示从信道解码输出恢复出发送调制符号的处理过程。

5)根据接收机估计出有关用户u的载波频偏与信道状态值，即

与

计算出用户u对于本级其他用户的干扰(图5中表示为载波干扰重现)，并加以抵消

其中

其分量

6)定义将串行频偏抵消处理级数计数加1，即i←i+1，然后重复操作2)～操作6)，直至处理完所有用户，即i＝U。

为了验证提出的两种载波频偏抵消算法的有效性，我们进行了计算机仿真验证。

实验一：比较采用各种频偏抵消方法后交织式SC-FDMA系统的误码率性能。

考虑一个交织式SC-FDMA系统，设子载波总数为N＝64，用户数U＝4，每个用户平均占用Q＝16个子载波。设定各用户归一化载波频偏组成的数组为ε＝[0.20-0.25-0.300.15]。假设系统采用无信道编码的QPSK调制方式，在基站端各用户的平均接收信噪比相等。各用户与基站间的频率选择性信道衰落模型为4径等功率Rayleigh信道，设基站具有理想的信道与频偏估计。

图8比较了几种不同的载波频偏抵消方法在交织式SC-FDMA中的误比特率(bit error rate，BER)随平均接收信噪比E_b/N₀变化的性能曲线。标记为“Ideal”的曲线代表系统在无频偏情况下(即所有ε_u＝0)的性能。标记为“HL”的曲线对应于将2005年第7期IEEE Transactions on Communications学术期刊中文章题为“An interference cancellation scheme for carrier frequency offsets correction inOFDMA systems”中的频偏抵消方法应用到交织式SC-FDMA系统后的性能，由于HL方法采用迭代处理，仿真中将迭代次数值取为5。对于所有方法，在频偏抵消处理后，都采用基于最小均方误差准则的频域均衡器。从图8中可以观察到在高E_b/N₀值下，HL方法出现错误平台现象，说明系统仍具有残留多用户干扰。但是，本发明提出的TD-LCC与TD-CC-SIC方法都没有出现错误平台的现象。由于采用了串行干扰抵消技术，TD-CC-SIC呈现出比TD-LCC更优的性能，例如，当BER为10^-4时，TD-CC-SIC较TD-LCC有约1dB的增益，其距离“Ideal”的间隔在1dB左右。

实验二：比较各种频偏抵消方法在不同频偏程度下的系统误码率性能。

图9比较了上述几种不同的频偏抵消方法在不同载波频偏下的性能，设各用户的载波频偏组成的数组值为ε＝ρ[1-11-1]。图9给出了当E_b/N₀＝17dB时各频偏抵消方法在不同ρ取值下的BER性能。可以看出所有方法的BER性能均随着ρ的增大而降低，这是因为随着ρ的增大，系统中的多用户干扰变得越来越严重。可以看出本发明提出的TD-LCC与TD-CC-SIC方法具有比传统的HL方法更优越的性能。

Claims (4)

1.一种用于交织式单载波频分多址SC-FDMA系统的时域线性频偏抵消方法TD-LCC，包括下述步骤：

步骤1：接收端在完成时间同步后，按照交织式SC-FDMA的数据块长度将基带D/A采样输出信号分块，并去除各数据块中的循环前缀CP部分；令每个采样数据块中的基带接收信号r_n，表示为：

$r_n=\underset{u=1}{\overset{U}{\mathrm{\Σ}}}{e}^{j\frac{2\mathrm{\π}}{N}{\mathrm{\ϵ}}_{u}n}{y}_n^{\left(u\right)}+v_n,0\≤n\≤N-1;$

其中，U是SC-FDMA系统中的用户数；N为采样数据块长度；ε_u∈(-0.50.5)为用户u的归一化载波频偏；v_n为基站接收机等效基带噪声，且服从均值为0、方差为的复高斯分布；是包含用户u数据的接收信号分量；

记分配给每个用户的子载波数为Q，而每个子载波最多只能被分配给一个用户，则系统最大可支持的用户数为M＝N/Q，且有U≤M；

步骤2：将所述基带接收信号r_n进行串/并存储转换，利用交织式SC-FDMA信号的时域特性，得到一个交织式SC-FDMA采样数据块的矩阵表达式：

$r={\mathrm{\Ω}}_y^{\%}+v;$

其中r＝[r₀，r₁，K，r_N-1]^T是一个N×1维列向量，[·]^T表示矩形向量的转置运算；v＝[v₀，v₁，K，v_N-1]^T是一个N×1维列向量；

是一个(UQ)×1维列向量，它由U个Q×1维列向量组成；Ω是一个N×(UQ)维矩阵，由U个N×Q维子矩阵Ω^(u)组成，即Ω＝[Ω⁽¹⁾ Ω⁽²⁾ L Ω^(U)]_N×(UQ)；

步骤3：用一个线性频偏抵消电路对所有用户的信号进行频偏补偿，表示为：

其中z＝[(z⁽¹⁾)^T，(z⁽²⁾)^T，K，(z^(U))^T]^T是一个(UQ)×1维列向量，表示频偏抵消处理后的输出信号，它由U个Q×1维列向量组成；

表示将矩阵Ω中的频偏ε_u替换为基站接收机的频偏估计值

之后得到的对应矩阵；(·)^H表示矩阵的共轭转置，(·)^-1表示矩阵求逆运算；

步骤4：经过频偏抵消后，分离各用户信号，并分别对每个用户进行频域均衡FDE处理；

步骤5：从频域均衡输出信号a^(u)中恢复发送符号，对于无信道编码的系统，将频域均衡输出信号直接做符号判决，得到其中HD{·}表示调制符号的硬判决操作；对于有信道编码的系统，将a^(u)送入信道解码单元。

2.如权利要求1所述的时域线性频偏抵消方法TD-LCC，其特征在于：步骤4所述分别对每个用户进行频域均衡FDE处理的步骤如下：

步骤4.1：对z^(u)进行Q点的离散傅里叶变换DFT，表示为Z^(u)＝F_Qz^(u)；其中F_Q为Q×Q维DFT矩阵；

步骤4.2：对于向量Z^(u)中的每一个元素

进行频域均衡处理

其中(·)^*表示共轭运算；|·|表示绝对值运算；

为基站接收机对实际信道多径分量

的估计值；

β^(u)通过如下计算获得，定义

那么β^(u)为矩阵ΛΛ^H的第(u-1)Q+1个主对角元素；

步骤4.3：将

组成一个Q×1向量，即

对于A^(u)进行Q点的反离散傅里叶变化IDFT，记为

3.一种用于交织式SC-FDMA系统的基于串行干扰抵消的时域频偏抵消方法TD-CC-SIC，包括下述步骤：

步骤11：接收端在完成时间同步后，按照交织式SC-FDMA的数据块长度将基带D/A采样输出信号分块，并去除各数据块中的循环前缀CP部分；令每个采样数据块中的基带接收信号r_n，可以表示为

$r_n=\underset{u=1}{\overset{U}{\mathrm{\Σ}}}{e}^{j\frac{2\mathrm{\π}}{N}{\mathrm{\ϵ}}_{u}n}{y}_n^{\left(u\right)}+v_n,0\≤n\≤N-1;$

其中，U是SC-FDMA系统中的用户数；N为采样数据块长度；ε_u∈(-0.50.5)为用户u的归一化载波频偏；v_n为基站接收机等效基带噪声，且服从均值为0、方差为

的复高斯分布；

是包含用户u数据的接收信号分量，表示为

$y_n^{\left(u\right)}=\underset{l=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}{h}_l^{\left(u\right)}{x}_{(n-l)\mathrm{mod}N}^{\left(u\right)},0\≤n\≤N-1;$

其中，

为用户u与基站间信道的各独立多径衰落分量，L为多径信道的总路径数；(·)modN表示模N运算；

为用户u的第n个发送符号；

记分配给每个用户的子载波数为Q，而每个子载波最多只能被分配给一个用户，则系统最大可支持的用户数为M＝N/Q，且有U ≤M；

步骤12：将所述基带接收信号r_n进行串/并存储转换，利用交织式SC-FDMA信号的时域特性，可以得到一个交织式SC-FDMA采样数据块的矩阵表达式

$r={\mathrm{\Ω}}_y^{\%}+v;$

其中r＝[r₀，r₁K，r_N-1]^T是一个N×1维列向量，[·]^T表示矩形向量的转置运算；v＝[v₀，v₁，K，v_N-1]^T是一个N×1维列向量；是一个(UQ)×1维列向量，它由U个Q×1维列向量

组成；Ω是一个N×(UQ)维矩阵，由U个N×Q维子矩阵Ω^(u)组成，即Ω＝[Ω⁽¹⁾Ω⁽²⁾ L  Ω^(U)]_N×(UQ)；

步骤13：根据从大到小对所有用户进行排序，定义用户次序为k₁，k₂，K，

将串行频偏抵消处理循环计数器初始化，即设i＝1；按照用户次序将步骤12中的

重新表示为

其中r[1]＝r，v[1]＝v， $\mathrm{\Ω}\left[1\right]={\left[\begin{array}{cccc}{\mathrm{\Ω}}^{\left(k_1\right)}& {\mathrm{\Ω}}^{\left(k_2\right)}& L& {\mathrm{\Ω}}^{\left(k_U\right)}\end{array}\right]}_{N\×\left(\mathrm{UQ}\right)};$

步骤14：对于串行频偏抵消的第i级处理，记当前目标用户为u＝k_i，采用下列运算，去除用户k_i，k_i+1，K，k_U间的载波干扰

其中z[i]＝[z₀[i]，z₁[i]，K，z_(U-i+1)Q-1[i]]^T为一个(U-i+1)Q×1维列向量，

表示将矩阵Ω[i]中的频偏ε_u替换为基站接收机的频偏估计值

之后得到的对应矩阵。

步骤15：从z[i]中取出前Q个元素，组成向量z^(u)[i]＝[z₀[i]，z₁[i]，K，z_Q-1[i]]^T，并对z^(u)进行最小均方误差准则下的频域均衡处理；

步骤16：从频域均衡输出信号a^(u)[i]恢复出发送符号，对于无信道编码的系统，将频域均衡输出信号直接做符号判决，得到

其中HD{·}表示对调制符号的硬判决操作；或者对于有信道编码的系统，对a^(u)[i]进行信道解码，利用解码后的信息恢复出发送调制符号，记为

其中DC{·}表示从信道解码输出恢复出发送调制符号的处理过程。

步骤17：去除在第i级处理中因用户u载波频偏而引起的对本级其他用户的干扰，将与基站接收机对信道状态的估计值

经过如下运算

定义一列向量

根据接收端估计出的用户u的载波频偏，计算用户u对其他用户的干扰，并进行干扰抵消，处理过程表示为

步骤18：定义

将串行频偏抵消处理循环计数器加1，即i←i+1，然后重复步骤14～步骤18，直至完成对所有用户的处理，即i＝U。

4.如权利要求3所述的时域频偏抵消方法TD-CC-SIC，其特征在于：步骤15所述的对z^(u)进行最小均方误差准则下的频域均衡处理，步骤如下：

步骤15.1：对z^(u)[i]进行Q点的DFT，记为Z^(u)[i]＝F_Qz^(u)[i]；其中F_Q为Q×Q维DFT矩阵；

步骤15.2：对于向量Z^(u)[i]中的每一个元素，进行如下频域均衡处理

其中

为基站接收机对实际信道多径分量的估计值；β[i]通过如下计算获得，定义

那么β[i]为矩阵A[i]Λ^H[i]的第1个对角元素；

步骤15.3：将

组成一个向量，

对于A^(u)[i]进行Q点的IDFT，记为

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