CN102025673B - 信号处理方法及接收设备和发送设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种信号处理方法及接收设备和发送设备。该方法包括接收设备获取信道矩阵；接收设备根据所述信道矩阵得到整数矩阵；接收设备将所述整数矩阵或者所述整数矩阵的变换矩阵反馈给发送设备，使所述发送设备根据所述整数矩阵或者所述整数矩阵的变换矩阵对待发送的数据信号进行预编码。本发明实施例可以采用较少的反馈量实现较高的系统性能。

Description

信号处理方法及接收设备和发送设备

技术领域

本发明涉及移动通信技术，特别涉及一种信号处理方法及接收设备和发送设备。

背景技术

多输入多输出(Multiple Input Multiple Output，MIMO)技术已成为移动通信中的关键技术，它在不增加带宽的基础上增加了空间自由度，使得通过在空间维度上复用多个数据流，线性地增加了无线通信系统的传输速率，可以满足高速率数据传输业务的要求。MIMO系统中需要解决两个基本问题：消除各数据流之间的干扰、均衡各数据流之间的性能差异。应用栅格缩减(Lattice Reduction，LR)方法可以同时解决上述两个问题。

现有技术一是在接收设备采用LR方法，其大致流程如下：接收设备首先进行信道估计，得到信道矩阵H，也称为信道状态信息(Channel StateInformation，CSI)；然后，对H进行LR处理，得到缩减信道矩阵H_red和整数矩阵T；之后，采用缩减信道矩阵H_red和整数矩阵T对接收的数据信号进行空域均衡处理，得到由发送设备发送的数据信号的估计值。

由于现有技术一是开环处理方法，而在系统性能提高方面闭环处理会更有优势。为此，现有技术二采用闭环处理，其大致流程如下：接收设备首先进行信道估计，得到信道矩阵H，即CSI(通常是比特宽度较大的非整数)；然后，将该CSI反馈给发送设备；发送设备根据该CSI，采用LR方法对待发送的数据信号进行预编码，之后将预编码后的数据信号发送给接收设备；接收设备进行对应处理后得到由发送设备发送的数据信号的估计值。

发明人在实现本发明的过程中发现现有技术至少存在如下问题：现有技术一属于开环处理，性能上难以达到闭环处理的性能；现有技术二需要接收设备反馈完全且准确的CSI，而CSI的反馈量通常是很大的并且存在量化损失，因此，虽然现有技术二采用闭环处理可以提高系统性能但是需要的反馈量太大且存在量化损失。

发明内容

本发明实施例是提供一种信号处理方法及接收设备和发送设备，实现采用较小的反馈量达到较高的系统性能。

本发明实施例提供了一种信号处理方法，包括：

接收设备获取信道矩阵；

接收设备根据所述信道矩阵得到整数矩阵；

接收设备将所述整数矩阵或者所述整数矩阵的变换矩阵反馈给发送设备，使所述发送设备根据所述整数矩阵或者所述整数矩阵的变换矩阵对待发送的数据信号进行预编码。

本发明实施例还提供了一种信号处理方法，包括：

发送设备接收由接收设备反馈的整数矩阵或者所述整数矩阵的变换矩阵，所述整数矩阵或者所述整数矩阵的变换矩阵由所述接收设备根据信道矩阵得到；

发送设备根据所述整数矩阵或者所述整数矩阵的变换矩阵对待发送的数据信号进行预编码；

发送设备将预编码后的数据信号发送给所述接收设备。

本发明实施例提供了一种接收设备，包括：

信道估计模块，用于获取信道矩阵；

矩阵分解模块，用于根据所述信道矩阵得到整数矩阵；

反馈模块，用于将所述整数矩阵或者所述整数矩阵的变换矩阵反馈给发送设备，使所述发送设备根据所述整数矩阵或者所述整数矩阵的变换矩阵对待发送的数据信号进行预编码。

本发明实施例提供了一种发送设备，包括：

第二接收模块，用于接收由接收设备反馈的整数矩阵或者所述整数矩阵的变换矩阵，所述整数矩阵或者所述整数矩阵的变换矩阵由所述接收设备根据信道矩阵得到；

预编码模块，用于根据所述整数矩阵或者所述整数矩阵的变换矩阵对待发送的数据信号进行预编码；

发送模块，用于将预编码后的数据信号发送给所述接收设备。

由上述技术方案可知，本发明实施例通过将整数矩阵反馈给发送设备，一方面，采用了反馈技术，即实现了闭环处理，因此，可以达到闭环处理提高系统性能的目的；另一方面，反馈的是整数矩阵，由于整数矩阵中的元素是整数，可以用较少的比特数进行反馈，可以显著降低反馈量，并且没有量化损失。因此，本发明实施例可以采用较小的反馈量达到较高的系统性能。

附图说明

图1为本发明第一实施例的方法流程示意图；

图2为本发明第二实施例的方法流程示意图；

图3为本发明第三实施例的方法流程示意图；

图4为本发明第四实施例的方法流程示意图；

图5为本发明第四实施例的方法对应的系统的结构示意图；

图6为本发明第五实施例的接收设备的结构示意图；

图7为本发明第六实施例的发送设备的结构示意图；

图8为本发明第七实施例的系统的结构示意图。

具体实施方式

图1为本发明第一实施例的方法流程示意图，包括：

步骤11：接收设备获取信道矩阵H。

具体地，接收设备可以采用信道估计等方法，得到信道矩阵H。

步骤12：接收设备根据所述信道矩阵得到整数矩阵T。

整数矩阵是指矩阵中的元素均是整数的矩阵。

具体地，可以采用LR方法，得到整数矩阵T。

下面简要介绍一下LR方法：

栅格(Lattice)是一组向量的任意整数线性组合，记为：

$L\left(G\right)=\left\{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{x}_i{g}_i\right\}=\left\{\mathrm{Gx}\right\},$

其中， $x=\left[\begin{array}{c}{x}_1\\ x_2\\ M\\ x_n\end{array}\right]$ 是n个任意整数元素组成的向量，

G＝[g₁ g₂ Λ g_n]是n个m维向量{g_i}_i＝1 ⁿ组成的矩阵，g_i为m维的列向量。

称G为栅格L的生成矩阵或基，列向量g_i称为栅格L的基向量。

一个栅格可以有无穷多个基，其任意两个基G₁与G₂满足关系式：G₁＝G₂×T，其中，T的元素为整数，行列式为±1，称为整数矩阵。

LR的目的是对于某个给定的基，寻找具有最短长度的基向量或者等效地具有接近正交关系的基向量。类似于矩阵分解，LR处理可以将已知的一个矩阵转换为两个矩阵，且满足如下关系：V＝U×T，其中，U是转换前已知的矩阵，V、T是转换后得到的两个矩阵，且V中的列向量基本正交，T为整数矩阵。

现有多种LR方法，在实施例可以采用其中的任一种，例如LLL(Lenstra，Lenstra，Lovász)算法、KZ(Korkin-Zolotarev)算法。因为LLL算法具有多项式平均复杂度，故建议采用。

LR转换前的矩阵可以是信道矩阵或者与信道矩阵相关的矩阵，例如：

可以直接对信道矩阵进行LR处理，得到整数矩阵，或者，也可以对信道矩阵进行变换得到信道矩阵的变换矩阵，再对信道矩阵的变换矩阵进行LR处理，得到整数矩阵，或者，也可以对信道矩阵进行扩展得到信道矩阵的扩展矩阵，再对信道矩阵的扩展矩阵进行LR处理，得到整数矩阵，或者，也可以对信道矩阵进行扩展得到信道矩阵的扩展矩阵，再对信道矩阵的扩展矩阵的变换矩阵进行LR处理，得到整数矩阵。

其中，信道矩阵的变换矩阵是指对信道矩阵进行转置或/和求逆等操作后的矩阵，例如，信道矩阵H的变换矩阵可以为H^-H，H^-H表示H的共轭转置矩阵的(广义)逆矩阵。可以理解的是，也可以采用其他变换形式，例如为对信道矩阵进行矩阵分解后得到的有关矩阵等。

信道矩阵的扩展矩阵是指采用最小均方误差处理时采用的信道矩阵，其表达式如下：

$H_e=\left[\begin{array}{c}H\\ \frac{{\mathrm{\σ}}_n}{{\mathrm{\σ}}_s}\×I\end{array}\right],$

其中，H_e为信道矩阵的扩展矩阵，H为信道矩阵，σ_n ²为噪声方差，σ_s ²为发送设备生成的待发送的数据信号的平均能量，I为单位矩阵。根据不同情况，信道矩阵的扩展矩阵也可能有其他形式。

以对信道矩阵直接进行LR处理为例，通过LR运算，信道矩阵H可以转换为缩减信道矩阵H_red和整数矩阵T，即满足如下关系：H_red＝H×T。

类似地，对于信道矩阵的变换矩阵或信道矩阵的扩展矩阵或信道矩阵的扩展矩阵的变换矩阵同样可以得到对应的缩减信道矩阵和整数矩阵。

步骤13：接收设备将所述整数矩阵或者所述整数矩阵的变换矩阵反馈给发送设备，使所述发送设备根据所述整数矩阵或者所述整数矩阵的变换矩阵对待发送的数据信号S进行预编码。

整数矩阵为上述LR处理后得到的T，整数矩阵的变换矩阵可以为T^-H(表示T的共轭转置矩阵的逆矩阵)，或者T的其他变换形式。由于LR处理后的整数矩阵的行列式的值为±1，因此，其变换矩阵T^-H的元素必然也是整数。

具体地，可以将所述整数矩阵或者所述整数矩阵的变换矩阵中的元素的数值反馈给发送设备。以整数矩阵为例：首先，其整数元素的数值范围是有界的，这就保证了对每个元素都可以用有限的比特宽度来表示，并且没有量化损失。其次，整数矩阵T为稀疏矩阵，即零元素较多，因此，可以利用该特性来降低反馈量：对于零元素，可以采用1个比特(例如“0”)进行指示，对于非零元素，可以采用其它值(例如“1”)或更多比特来表示。现有技术反馈CSI的方式中，首先元素的数值范围可能是无界的(即便概率极小)，并且每个元素都可能包括无限不循环小数，故需要对每个元素都进行较长比特宽度的反馈以保证精度，并且存在量化损失。相比于现有技术，本实施例利用整数矩阵的稀疏特性，可以降低反馈量。

进一步地，利用LR方法得到的整数矩阵T的非零元素通常主要集中在零元素附近，并且越接近0的数值出现概率越高。因此可以根据所述非零元素的出现概率对所述非零元素的数值进行编码，使编码后数值的比特宽度与出现概率成反比；将编码后的各元素的数值反馈给发送设备。例如，非零元素如果仅出现1时，可以用1个比特(例如“1”)来表示；如果还有其他元素，但1出现概率最高时，可用2个比特(例如“10”)来表示1。本实施例通过根据不同的非零元素的数值采用不同的比特数进行表示，可以进一步降低反馈量。

并且，为了进一步降低反馈量，可以对整数矩阵(或其变换矩阵)进行限幅处理，反馈限幅处理后的整数矩阵(或其变换矩阵)。例如，如果原始整数矩阵的元素值分布范围为[-10，10]，可以将其限幅在[-2，2]或[-4，4]范围内。

本实施例通过将与信道矩阵相关的整数矩阵反馈给发送设备，供发送设备进行预编码处理，实现了闭环处理，可以提高系统性能；通过反馈元素为整数的整数矩阵，可以降低反馈量；本实施例实现了采用较少的反馈量提高较大的系统性能。

发送设备对待发送的数据进行预编码后，将预编码后的数据信号发送给接收设备，接收设备可以根据接收的数据进行均衡，在均衡时可以采用上述LR处理后得到的缩减信道矩阵。

图2为本发明第二实施例的方法流程示意图，包括：

步骤21：接收设备获取信道矩阵H。

具体可参见步骤11。

步骤22：接收设备根据所述信道矩阵得到整数矩阵T和缩减信道矩阵H_red。

具体可参见步骤12。

步骤23：接收设备将所述整数矩阵或者所述整数矩阵的变换矩阵反馈给发送设备，使所述发送设备根据所述整数矩阵或者所述整数矩阵的变换矩阵对待发送的数据信号S进行预编码。

具体可参见步骤13。

步骤24：接收设备接收由发送设备发送的预编码后的数据信号X。

接收设备接收的数据信号的数学模型可以如下：

Y＝H×X+N

其中，Y表示由接收设备接收的数据信号，X表示由发送设备发送的预编码后的数据信号，N表示噪声信号，H表示信道矩阵，对于发送设备为M个天线、接收设备为N个天线的MIMO系统，Y、N为N维的列向量，X为M维的列向量，H为N×M的矩阵。

与第一实施例的参数对应，噪声信道N的方差为σ_n ²，待发送的数据信号S的平均能量为σ_s ²。

步骤25：接收设备根据缩减信道矩阵H_red对接收到的数据信号Y进行空域均衡处理，得到发送设备生成的待发送的数据信号S的估计值。

由于经过LR处理后，H_red比H具有更好地正交性，能够降低噪声放大效应，从而显著提升系统性能，因此，可以采用H_red对接收信号进行处理，得到待发送的数据信号的估计值。

本实施例通过向发送设备反馈信息，可以实现闭环处理，可以提高系统性能；通过反馈整数矩阵，实现反馈量的降低；通过对由发送设备发送的预编码后的数据进行空域均衡处理，可以均衡各数据流的性能差异，提高检测性能。

图3为本发明第三实施例的方法流程示意图，包括：

步骤31：发送设备接收由接收设备反馈的整数矩阵或者所述整数矩阵的变换矩阵，所述接收设备根据信道矩阵得到所述整数矩阵或者所述整数矩阵的变换矩阵。

步骤32：发送设备根据所述整数矩阵或者所述整数矩阵的变换矩阵对待发送的数据信号S进行预编码。

例如，采用整数矩阵(或其变换矩阵)与待发送的数据信号相乘的方式得到预编码后的数据信号。对应的计算公式可以为：

X＝g×T^-H×S

其中，X表示预编码后的数据信号，T^-H是整数矩阵的变换矩阵，S表示待发送的数据信号，g表示发射功率约束值。由于发送设备的最大发射功率通常是一定值，因此，发送信号时会考虑功率约束问题，例如，假设发射功率限制为P，则g需要满足如下公式： $g=\frac{P}{{\left|\right|T^{-H}\×S\left|\right|}_2},$ ‖z‖₂为向量z的范数。

或者，采用整数矩阵(或其变换矩阵)与待发送的数据信号相乘后再取模的方式得到发送数据信号。对应的计算公式可以为：

X＝g×mod_τ(T^-H×S)，

mod_τ(x)表示对称取模运算，计算式为：

其中，i为虚部单位，

为向下取整运算，τ是与调制星座有关的常数。例如，对于M点正交幅度调制(Quadrature Amplitude Modulation，QAM)星座，可取 $\mathrm{\τ}=\sqrt{M}.$ 以16-QAM为例， $\mathrm{\τ}=\sqrt{16}=4;$ 以64-QAM为例， $\mathrm{\τ}=\sqrt{64}=8.$

步骤33：发送设备将预编码后的数据信号X发送给所述接收设备。

本实施例通过接收由接收设备反馈的信息，根据反馈的信息进行预编码，实现闭环处理，可以提高系统性能；通过接收整数矩阵或其变换矩阵实现反馈量的降低；通过对待发送的数据信号进行预编码，可以消除各数据流之间的干扰，进一步提高系统性能。

下面以接收设备对信道矩阵的变换矩阵进行LR处理，并向发送设备反馈整数矩阵的变换矩阵为例，对上述的接收设备和发送设备的行为进行描述：

图4为本发明第四实施例的方法流程示意图，图5为本发明第四实施例的方法对应的系统的结构示意图。

参见图5，包括发送设备51、发送信道52、噪声模块53、接收设备54和反馈信道55。其中，发送设备可以包括信源、信源编码模块、信道编码模块、调制模块、预编码模块等信号处理模块；发送设备51和接收设备54之间采用发送信道52发送信号，接收设备54在接收时会存在噪声，即包括噪声模块53；接收设备54可以包括解调模块、信道解码模块、信源解码模块、信宿等模块。接收设备54通过反馈信道55向发送设备51反馈信息。其中，信道编码模块可以采用Turbo编码；调制模块可以采用QAM方式，例如，16QAM或者64QAM。当然，信道编码模块和调制模块也可以采用其他的编码方式或调制方式。

参见图4及图5，本实施例包括：

步骤41：接收设备的信道估计模块获取信道矩阵H，并传递给接收设备中的矩阵分解模块。

接收设备可以采用各种信道估计方法，得到信道矩阵H。

步骤42：矩阵分解模块根据信道矩阵得到信道矩阵的变换矩阵H^-H。

其中，H^-H为H的共轭转置矩阵的逆矩阵，可以从H经过共轭转置及求逆处理得到。

步骤43：矩阵分解模块对信道矩阵的变换矩阵H^-H进行LR处理，得到缩减信道矩阵H_red和整数矩阵T。

即，H^-H、H_red、T满足如下关系：H_red＝H^-H×T；具体可以采用LLL方法或KZ方法得到。

从上述关系可以推出： $T^{-H}\×H_{\mathrm{red}}^H=H^{-1}.$

步骤44：矩阵分解模块根据整数矩阵T得到整数矩阵的变换矩阵T^-H，并传递给接收设备中的反馈模块。

其中，T^-H为T的共轭转置矩阵的逆矩阵，可以从T经过共轭转置及求逆处理得到。

步骤45：反馈模块将整数矩阵的变换矩阵T^-H通过反馈信道反馈给发送设备的预编码模块。

步骤46：预编码模块根据该整数矩阵的变换矩阵T^-H对发送设备调制模块输出的待发送的数据信号S进行预编码，得到预编码后的数据信号X。

计算公式可以为：

X＝g×T^-H×S

或者，X＝g×mod_τ(T^-H×S)

其中，X表示预编码后的数据信号，T^-H是整数矩阵的变换矩阵，S表示待发送的数据信号，g表示发射功率约束值。由于发送设备采用的发射功率通常是一定值，因此，发送信号时会考虑功率约束问题，例如，假设发射功率限制为P，则g需要满足如下公式： $g=\frac{P}{\left|\right|T^{-H}\×S\left|\right|},$ ‖z‖为向量z的范数，mod_τ(x)表示对称取模运算，计算公式可以参见步骤32中所述。

步骤47：预编码模块将预编码后的数据信号X通过发送信道发送给接收设备。

步骤48：接收设备中的第一接收模块接收到数据信号Y，并传递给接收设备中的检测模块。

数学模型可以为：Y＝H×X+N

步骤49：检测模块根据缩减信道矩阵H_red和接收的数据信号Y计算得到待发送的数据信号S的估计值

当步骤46中采用的预编码方式的计算公式为X＝g×T^-H×S时，

估计值的计算公式可以为： $\hat{S}=g^{-1}\×H_{\mathrm{red}}^H\×Y.$

该公式可以由如下方法推出：

将X＝g×T^-H×S代入Y＝H×X+N，得到Y＝g×H×T^-H×S+N，

由于 $\hat{S}={(g\×H\×T^{-H})}^{-1}\×Y=g^{-1}\×T^H\×H^{-1}\×y,$ 将步骤43中的 $T^{-H}\×H_{\mathrm{red}}^H=H^{-1}$ 代入，得到 $\hat{S}=g^{-1}\×H_{\mathrm{red}}^H\×Y.$

为了提高系统性能，发送设备和接收设备还可以采用取模运算的方式，即当步骤46中采用的预编码方式的计算公式为X＝g×mod_τ(T^-H×S)时：

估计值的计算公式可以为： $\hat{S}={\mathrm{mod}}_{\mathrm{\τ}}(g^{-1}\×H_{\mathrm{red}}^H\×Y).$

上述的采用信道矩阵或者信道矩阵的变换矩阵进行处理的方法可以理解为是迫零(Zero Forcing，ZF)处理，为了降低噪声放大效应，可以采用最小均方误差(Minimum Mean Square Error，MMSE)处理替代上述的迫零处理，即对信道矩阵进行扩展得到扩展矩阵H_e，之后，对扩展矩阵H_e或其变换进行LR处理，得到缩减信道矩阵和整数矩阵。其余的运算和上述的ZF处理相同。其中，扩展矩阵H_e的表达式为：

$H_e=\left[\begin{array}{c}H\\ \frac{{\mathrm{\σ}}_n}{{\mathrm{\σ}}_s}I\end{array}\right],$ 其中，H为信道矩阵，σ_n ²为接收设备的噪声方差，σ_s ²为待发送的数据信号S的平均能量，I为单位矩阵。

本实施例通过采用LR方法进行预编码处理，相比于普通预编码处理方法，可以获得满分集增益；通过接收端和发送端联合处理，实现系统闭环处理，相比于只在接收端进行LR处理的方式，可以提高系统性能；通过接收端反馈整数矩阵，相比于反馈CSI的方式，可以降低反馈量；通过反馈整数、无需量化，不存在量化误差，能有效提高反馈鲁棒性；整数矩阵为稀疏矩阵，并且元素范围有界，可以有效降低反馈量；元素集中在0附件，比特宽度较少；元素离0越远出现概率越低，通过根据出现概率确定占用比特数，进一步降低反馈量，且反馈量可以根据实际情况动态调整；整个处理流程较简单，操作方便。

图6为本发明第五实施例的接收设备的结构示意图，包括信道估计模块61、矩阵分解模块62和反馈模块63。信道估计模块61用于获取信道矩阵；矩阵分解模块62与信道估计模块61连接，用于根据所述信道矩阵得到整数矩阵与缩减信道矩阵；反馈模块63与矩阵分解模块62连接，用于将所述整数矩阵或者所述整数矩阵的变换矩阵反馈给发送设备，使所述发送设备根据所述整数矩阵或者所述整数矩阵的变换矩阵对待发送的数据信号进行预编码。

其中，矩阵分解模块62可以具体用于采用LR方法，从所述信道矩阵得到所述整数矩阵。

矩阵分解模块62可以包括第一单元、第二单元、第三单元或者第四单元；所述第一单元用于将所述信道矩阵进行LR处理，得到所述整数矩阵；所述第二单元用于将所述信道矩阵进行变换，得到所述信道矩阵的变换矩阵，将所述信道矩阵的变换矩阵进行LR处理，得到所述整数矩阵；所述第三单元用于将所述信道矩阵进行扩展，得到所述信道矩阵的扩展矩阵，将所述信道矩阵的扩展矩阵进行LR处理，得到所述整数矩阵；所述第四单元用于将所述信道矩阵进行扩展，得到所述信道矩阵的扩展矩阵，将所述信道矩阵的扩展矩阵进行变换，得到所述信道矩阵的扩展矩阵的变换矩阵，对所述信道矩阵的扩展矩阵的变换矩阵进行LR处理，得到所述整数矩阵。

反馈模块63可以包括第五单元，所述第五单元具体用于将所述整数矩阵中的元素的数值或者所述整数矩阵的变换矩阵中的元素的数值反馈给发送设备。

具体地，所述第五单元具体用于根据所述元素的出现概率对所述元素的数值进行编码，使编码后数值的长度与所述元素的数值的出现概率成反比；用于将编码后的元素的数值反馈给发送设备。

反馈模块63可以包括第六单元，所述第六单元用于对所述整数矩阵或者所述整数矩阵的变换矩阵进行限幅处理，将限幅处理后的所述整数矩阵或者所述整数矩阵的变换矩阵反馈给发送设备。

进一步地，本实施例还可以包括第一接收模块64和检测模块65，第一接收模块64用于接收由发送设备发送的预编码后的数据信号；所述矩阵分解模块62还用于根据所述信道矩阵得到缩减信道矩阵；检测模块65与所述第一接收模块64和矩阵分解模块62连接，用于根据所述缩减信道矩阵对接收到的数据信号进行空域均衡处理，得到待发送的数据信号的估计值。

本实施例通过向发送设备反馈信息，可以实现闭环处理，可以提高系统性能；通过反馈整数矩阵，实现反馈量的降低；通过对由发送设备发送的预编码后的数据进行空域均衡处理，可以均衡各数据流的性能差异，提高检测性能。

图7为本发明第六实施例的发送设备的结构示意图，包括第二接收模块71、预编码模块72和发送模块73。第二接收模块71用于接收由接收设备反馈的整数矩阵或者所述整数矩阵的变换矩阵，所述整数矩阵或者所述整数矩阵的变换矩阵由所述接收设备根据信道矩阵得到；预编码模块72与第二接收模块71连接，用于根据所述整数矩阵或者所述整数矩阵的变换矩阵对待发送的数据信号进行预编码；发送模块73与预编码模块72连接，用于将预编码后的数据信号发送给所述接收设备。

预编码模块72可以包括第七单元或者第八单元；所述第七单元用于采用如下计算公式根据所述整数矩阵或者所述整数矩阵的变换矩阵对待发送的数据信号进行预编码：X＝g×T^-H×S；所述第八单元用于采用如下计算公式根据所述整数矩阵或者所述整数矩阵的变换矩阵对待发送的数据信号进行预编码：X＝g×mod_τ(T^-H×S)；其中，X表示由发送设备发送的预编码后的数据信号，g表示发送设备设置的发射功率约束值，T^-H是T的共轭转置矩阵的逆矩阵，T表示整数矩阵，S表示待发送的数据信号，mod_τ(x)表示对向量x的每个元素进行对称取模运算，计算公式为：

其中，i为虚部单位，

为向下取整运算，τ是与调制星座有关的常数。

本实施例通过接收由接收设备反馈的信息，根据反馈的信息进行预编码，实现闭环处理，可以提高系统性能；通过接收整数矩阵或其变换矩阵实现反馈量的降低。

图8为本发明第七实施例的系统的结构示意图，包括接收设备81和发送设备82。接收设备81用于根据信道矩阵得到整数矩阵；将所述整数矩阵或者所述整数矩阵的变换矩阵反馈给发送设备；发送设备82与接收设备81连接，用于根据所述整数矩阵或者所述整数矩阵的变换矩阵对待发送的数据信号进行预编码；将预编码后的数据信号发送给所述接收设备。之后，接收设备81还可以用于根据所述信道矩阵得到缩减信道矩阵，根据缩减信道矩阵及接收的数据信号得到待发送的数据信号的估计值。

其中，接收设备可以参见第五实施例，发送设备可以参见第六实施例。具体模块的功能也可以参见方法实施例中所述。

本实施例通过采用LR方法进行预编码处理，相比于普通预编码处理方法，可以获得满分集增益；通过接收端和发送端联合处理，实现系统闭环处理，相比于只在接收端进行LR处理的方式，可以提高系统性能；通过接收端反馈整数矩阵，相比于反馈CSI的方式，可以降低反馈量；通过反馈整数、无需量化，不存在量化误差，能有效提高反馈鲁棒性；整数矩阵为稀疏矩阵，并且元素范围有界，可以有效降低反馈量；元素的数值集中在0附件，比特宽度较少；元素的数值离0越远出现概率越低，通过根据出现概率确定占用比特数，进一步降低反馈量，且反馈量可以根据实际情况动态调整；整个处理流程较简单，操作方便。

可以理解的是，本实施例虽然以信道矩阵的变换矩阵进行LR处理，并反馈整数矩阵的变换矩阵为例，但是，对信道矩阵直接进行LR处理、对信道矩阵的扩展矩阵进行LR处理、反馈整数矩阵的方案仍在本发明的保护范围之内。即进行LR处理的矩阵可以是信道矩阵、信道矩阵的变换矩阵、信道矩阵的扩展矩阵、信道矩阵的扩展矩阵的变换矩阵，在上述每种矩阵情况下，可以分别反馈整数矩阵或者整数矩阵的变换矩阵。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其进行限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而这些修改或者等同替换亦不能使修改后的技术方案脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (19)

1.一种信号处理方法，其特征在于，包括：

接收设备获取信道矩阵；

接收设备根据所述信道矩阵得到整数矩阵；

接收设备将所述整数矩阵或者所述整数矩阵的变换矩阵反馈给发送设备，使所述发送设备根据所述整数矩阵或者所述整数矩阵的变换矩阵对待发送的数据信号进行预编码。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述信道矩阵得到整数矩阵包括：

采用栅格缩减方法，从所述信道矩阵得到所述整数矩阵。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用栅格缩减方法，从所述信道矩阵得到所述整数矩阵包括：

将所述信道矩阵进行栅格缩减处理，得到所述整数矩阵；

或者，

将所述信道矩阵进行变换，得到所述信道矩阵的变换矩阵，将所述信道矩阵的变换矩阵进行栅格缩减处理，得到所述整数矩阵；

或者，

将所述信道矩阵进行扩展，得到所述信道矩阵的扩展矩阵，将所述信道矩阵的扩展矩阵进行栅格缩减处理，得到所述整数矩阵；

或者，

将所述信道矩阵进行扩展，得到所述信道矩阵的扩展矩阵，将所述信道矩阵的扩展矩阵进行变换，得到所述信道矩阵的扩展矩阵的变换矩阵，对所述信道矩阵的扩展矩阵的变换矩阵进行栅格缩减处理，得到所述整数矩阵。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述整数矩阵或者所述整数矩阵的变换矩阵反馈给发送设备包括：

将所述整数矩阵中的元素的数值或者所述整数矩阵的变换矩阵中的元素 的数值反馈给发送设备。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将元素的数值反馈给发送设备包括：

根据所述元素的数值的出现概率对所述元素的数值进行编码，使编码后数值对应的比特长度与所述元素的数值的出现概率成反比；

将编码后的元素的数值反馈给发送设备。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述整数矩阵或者所述整数矩阵的变换矩阵反馈给发送设备包括：

对所述整数矩阵或者所述整数矩阵的变换矩阵进行限幅处理，将限幅处理后的所述整数矩阵或者所述整数矩阵的变换矩阵反馈给发送设备。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

接收设备接收由发送设备发送的预编码后的数据信号；

接收设备根据所述信道矩阵得到缩减信道矩阵；

接收设备根据所述缩减信道矩阵对接收到的数据信号进行空域均衡处理，并得到所述待发送的数据信号的估计值。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述缩减信道矩阵对接收到的数据信号进行空域均衡处理，并得到所述待发送的数据信号的估计值的计算公式为：

或者，

其中， 表示对所述待发送的数据信号的估计值，g^-1是g的倒数，g表示发送设备设置的发射功率约束值，H_red ^H是H_red的共轭转置矩阵，H_red表示缩减信道矩阵，Y表示接收设备接收的数据信号，mod_τ(x)表示对向量x的每个元素进行对称取模运算，计算公式为： 

其中，i为虚部单位， 

为向下取整运算，τ是与调制星座有关的常数。

9.一种信号处理方法，其特征在于，包括：

发送设备接收由接收设备反馈的整数矩阵或者所述整数矩阵的变换矩阵，所述整数矩阵或者所述整数矩阵的变换矩阵由所述接收设备根据信道矩阵得到；

发送设备根据所述整数矩阵或者所述整数矩阵的变换矩阵对待发送的数据信号进行预编码；

发送设备将预编码后的数据信号发送给所述接收设备。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述根据所述整数矩阵或者所述整数矩阵的变换矩阵对待发送的数据信号进行预编码的计算公式为：

X＝g×T^-H×S

或者，

X＝g×mod_τ(T^-H×S)

其中，X表示由发送设备发送的预编码后的数据信号，g表示发送设备设置的发射功率约束值，T^-H是T的共轭转置矩阵的逆矩阵，T表示整数矩阵，S表示待发送的数据信号，mod_τ(x)表示对向量x的每个元素进行对称取模运算，计算公式为：

其中，i为虚部单位， 

为向下取整运算，τ是与调制星座有关的常数。

11.一种接收设备，其特征在于，包括： 

信道估计模块，用于获取信道矩阵；

矩阵分解模块，用于根据所述信道矩阵得到整数矩阵；

反馈模块，用于将所述整数矩阵或者所述整数矩阵的变换矩阵反馈给发送设备，使所述发送设备根据所述整数矩阵或者所述整数矩阵的变换矩阵对待发送的数据信号进行预编码。

12.根据权利要求11所述的设备，其特征在于，所述矩阵分解模块具体用于采用栅格缩减方法，从所述信道矩阵得到所述整数矩阵。

13.根据权利要求12所述的设备，其特征在于，

所述矩阵分解模块包括第一单元、第二单元、第三单元或者第四单元；

所述第一单元用于将所述信道矩阵进行栅格缩减处理，得到所述整数矩阵；

所述第二单元用于将所述信道矩阵进行变换，得到所述信道矩阵的变换矩阵，将所述信道矩阵的变换矩阵进行栅格缩减处理，得到所述整数矩阵；

所述第三单元用于将所述信道矩阵进行扩展，得到所述信道矩阵的扩展矩阵，将所述信道矩阵的扩展矩阵进行栅格缩减处理，得到所述整数矩阵；

所述第四单元用于将所述信道矩阵进行扩展，得到所述信道矩阵的扩展矩阵，将所述信道矩阵的扩展矩阵进行变换，得到所述信道矩阵的扩展矩阵的变换矩阵，对所述信道矩阵的扩展矩阵的变换矩阵进行栅格缩减处理，得到所述整数矩阵。

14.根据权利要求11所述的设备，其特征在于，所述反馈模块包括第五单元，所述第五单元具体用于将所述整数矩阵中的元素的数值或者所述整数矩阵的变换矩阵中的元素的数值反馈给发送设备。

15.根据权利要求14所述的设备，其特征在于，所述第五单元具体用于根据所述元素的数值的出现概率对所述元素的数值进行编码，使编码后数值的比特长度与所述元素的数值的出现概率成反比；用于将编码后的元素的数值反馈给发送设备。 

16.根据权利要求11所述的设备，其特征在于，所述反馈模块包括第六单元，所述第六单元用于对所述整数矩阵或者所述整数矩阵的变换矩阵进行限幅处理，将限幅处理后的所述整数矩阵或者所述整数矩阵的变换矩阵反馈给发送设备。

17.根据权利要求11所述的设备，其特征在于，还包括：

第一接收模块，用于接收由发送设备发送的预编码后的数据信号；

所述矩阵分解模块还用于根据所述信道矩阵得到缩减信道矩阵；

检测模块，用于根据所述缩减信道矩阵对接收到的数据信号进行空域均衡处理，得到所述待发送的数据信号的估计值。

18.一种发送设备，其特征在于，包括：

第二接收模块，用于接收由接收设备反馈的整数矩阵或者所述整数矩阵的变换矩阵，所述整数矩阵或者所述整数矩阵的变换矩阵由所述接收设备根据信道矩阵得到；

预编码模块，用于根据所述整数矩阵或者所述整数矩阵的变换矩阵对待发送的数据信号进行预编码；

发送模块，用于将预编码后的数据信号发送给所述接收设备。

19.根据权利要求18所述的设备，其特征在于，

所述预编码模块包括第七单元或者第八单元；

所述第七单元用于采用如下计算公式根据所述整数矩阵或者所述整数矩阵的变换矩阵对待发送的数据信号进行预编码：

X＝g×T^-H×S；

所述第八单元用于采用如下计算公式根据所述整数矩阵或者所述整数矩阵的变换矩阵对待发送的数据信号进行预编码：

X＝g×mod_τ(T^-H×S)；

其中，X表示由发送设备发送的预编码后的数据信号，g表示发送设备设置的发射功率约束值，T^-H是T的共轭转置矩阵的逆矩阵，T表示整数矩阵， S表示待发送的数据信号，mod_τ(x)表示对向量x的每个元素进行对称取模运算，计算公式为：

其中，i为虚部单位， 

为向下取整运算，τ是与调制星座有关的常数。 

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