CN102055496A - 一种td-scdma多小区联合检测系统矩阵构造方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种TD-SCDMA信道估计窗选择方法，包括以下步骤：获得各同频邻小区和本小区的观测时间差；计算O_pos＝mod(OTD，16)，其中OTD为所述获得的同频邻小区和本小区之间的观测时间差；计算

；计算和

，式中h_i为同频邻小区第i个抽头的信道估计值，w_i为信道估计加权系数，w_i的值为：；比较P_neg和P_pos之间的大小，如果P_neg＞P_pos，则选择O_neg对应的有效信道估计窗，否则选择O_pos对应的有效信道估计窗。本发明是计算同频邻小区信道估计窗落入本服务小区信道估计窗内的干扰功率来自适应选择同频邻小区的信道估计窗位置，构造多小区联合检测中的系统矩阵，尽可能地降低了系统的同频干扰水平，提升了多小区联合检测的性能。

Description

一种TD-SCDMA多小区联合检测系统矩阵构造方法

技术领域

本发明属于移动通信技术领域，特别是涉及一种时分同步码分多址(TimeDivision Synchronous Code-Division Multiple Access，简称TD-SCDMA)移动通信系统在多小区联合检测中系统矩阵的构造方法。

背景技术

第三代移动通信系统中最关键的是无线电传输技术(RTT)。1998年国际电信联盟所征集的RTT候选提案：除6个卫星接口技术方案外，地面无线接口技术有10个方案，被分为两大类：CDMA与TDMA，其中CDMA占主导地位。在CDMA技术中，国际电信联盟目前共接受了3种标准，即欧洲和日本的W-CDMA、美国的CDMA2000和中国的TD-SCDMA标准。

与其它第三代移动通信标准相比，TD-SCDMA采用了许多独有的先进技术，并且在技术、经济两方面都具有突出的优势。TD-SCDMA采用时分双工(Time Division Duplex，TDD)、智能天线(Smart Antenna)、联合检测(JointDetection)等技术，频谱利用率很高，能够解决高人口密度地区频率资源紧张的问题，并在互联网浏览等非对称移动数据和视频点播等多媒体业务方面具有潜在优势。

TD-SCDMA系统采用不同的信道化码来区分用户，用不同的频率，扰码和训练序列码(Midamble)来区分小区。为了提高整个系统的容量，系统尽量提高频率复用系数。随着频率复用系数的提高，小区间的同频干扰将会急剧增加，从而对系统中终端的性能产生较大影响。在TD-SCDMA系统中，通常采用联合检测技术来抑制小区内干扰。当同频干扰比较严重时，为了抑制同频小区间干扰，TD-SCDMA系统在下行链路中引入了多小区联合检测技术。该技术将同频邻小区信号和本小区信号一起进行联合检测来抑制同频邻小区干扰。

在进行多小区联合检测时，不但要对本用户的无线信道进行估计，还要对邻小区进行信道估计。邻小区信号和本小区信号最大的区别在于，邻小区不同用户信号和本小区的信号由于传播时延的不同而在时间上不是同步的。因此，在接收端在进行多小区联合检测构造系统矩阵的过程中，必须对邻小区的信道估计以及信道冲击响应和扩频码加扰码相关后的系统矩阵进行判断和选取，图1所示是为了简化联合检测的复杂度而假定的大系统矩阵，而图3所示是实际同频环境下引入了不同小区间观测时间差(OTD)后的大系统矩阵，为了联合检测实现简单，需要对图3中大矩阵的各向量进行近似截短和重排从而构造出类似于图1所示的大系统矩阵模型。通常的做法是，按照同频邻小区和本小区之间的时间差的大小和相对位置来选择同频邻小区的截断位置，即落在本小区窗内的信道冲击响应就加以利用，落在本小区窗外的信道冲击响应就置为零，通常情况下为了限制多小区联合检测的复杂度，需要限定本小区信道冲击响应的窗长度，从而限定相关后的系统矩阵长度，一般为了联合检测实现简单，相关后的系统矩阵长度不能超过32，码长度为16，也即本小区的信道冲击响应窗长不能超过17，于是这一做法就限定了系统对小区间OTD的支持范围(比如图2所示，第4个小区OTD超过17，信道冲击响应就被完全置零)，从而限定了多小区联合检测的性能，另外，这种方法难以适应各种信道时延谱的分布，比如当同频邻小区信道时延谱是最小相位和最大相位时，该做法很难对各种时延谱分布都能获得满意的性能。

发明内容

本发明的目的是提供一种时分同步码分多址系统多小区联合检测的系统矩阵构造方法。

本发明的技术方案是，一种TD-SCDMA多小区联合检测系统矩阵构造方法，包括以下步骤：

获得同频小区各用户的信道冲击响应，设信道冲击响应为

表示对应第n个小区第k个用户的信道冲击响应向量；

获得各同频邻小区和本小区的观测时间差OTD_n；

对于每个用户，计算其相对于本小区窗的偏差位置

其目的是使落在本小区窗内的用户功率最大，从而使落在窗外的功率最小，其具体过程如下：

计算

其中OTD为所述获得的同频邻小区和本小区之间的观测时间差，

计算 $O_{k,\mathrm{neg}}^n=\left\{\begin{array}{cc}0,& \mathrm{if}{O}_{k,\mathrm{pos}}^n=0\\ O_{k,\mathrm{pos}}^n-16& \mathrm{else}\end{array}\right.,$

计算 $P_{k,\mathrm{neg}}^n=\underset{i=0}{\overset{W\′-1}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{O_{k,\mathrm{neg}}^n+15+i}{\left|h_{k,i}^n\right|}^2$

和

式中

为同频小区第k个用户第i个抽头的信道估计值，w′为系统支持的信道冲击响应窗长度(一般设定为17)，w_i为信道估计加权系数，w_i的值为：

$w_i=\left\{\begin{array}{cc}\frac{i}{16},& i<16\\ 1,& 16\&le;i\&le;(W\&prime;+15)\\ \frac{W\&prime;+31-i}{16}& (W\&prime;+16)\&le;i\&le;(W\&prime;+31)\end{array}\right.$

比较和

之间的大小，如果

则选择

$O_k^n=O_{k,\mathrm{neg}}^n$

否则选择

$O_k^n=O_{k,\mathrm{pos}}^n;$

计算对应第n个小区第k个用户的信道冲击响应和扩频码加扰码的卷积矩阵

${\mathrm{conv}}_k^n=h_k^n\&CircleTimes;{\mathrm{sc}}_k^n$

根据

确定系统矩阵中属于第n个小区第k个用户的向量

$a_{k,i}^n=\left\{\begin{array}{cc}{\mathrm{conv}}_{k,i-O_k^n}^n,& 0\&le;(i-O_k^n)<(W\&prime;+15)\\ 0,& \mathrm{else}\end{array}\right.,$ i＝0～(W′+14)；

按照上述步骤确定了所有用户的向量后，组成系统矩阵

$A\&prime;=\left[\begin{array}{ccccc}{a}_1^1& \&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;& a_{K_1}^1& \&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;& a_{K_N}^N\end{array}\right]$

其中K_n表示对应第n个小区的用户数。

本发明的方法是基于计算同频邻小区信道估计窗落入本服务小区信道估计窗内的有效功率来自适应选择同频邻小区的相对于本小区窗的偏差位置，针对不同的时延谱分布采用统一的方法来进行处理，通过选择合适的同频邻小区偏差位置，构造多小区联合检测中的系统矩阵，尽可能地降低了系统的同频干扰水平，提高了系统的容量和性能，提升了多小区联合检测的性能。

附图说明

图1是通用的联合检测大系统矩阵模型

图2是本发明一实施例中多小区联合检测系统子矩阵示意图

图3是由不同OTD的邻小区构成的系统矩阵示意图，另外包含了本发明一实施例中系统矩阵的截短和重排方法

具体实施方式

以下结合附图对本发明的具体实施方式做进一步说明。

在有同频干扰的TD-SCDMA网络中，在接收机处要对多个小区的信号进行联合检测。首先需要利用各个同频小区的Midamble码进行信道估计，估计每个小区的由基站到达接收端的信道参数。除此之外，还必须估计每个干扰小区信号相对于本小区信号的观测时延差。根据每个同频干扰小区的观测时延差和每个干扰小区的信道估计，来选择干扰小区不同用户的有效信道估计窗来构造同频多小区系统矩阵。

如图2所示，获得同频小区各用户的信道冲击响应，设信道冲击响应为

表示对应第n个小区第k个用户的信道冲击响应向量；

获得各同频邻小区和本小区的观测时间差OTD_n；

对于每个用户，计算其相对于本小区窗的偏差位置

其目的是使落在本小区窗内的用户功率最大，从而使落在窗外的功率最小，其具体过程如下：

计算其中OTD为所述获得的同频邻小区和本小区之间的观测时间差，

计算 $O_{k,\mathrm{neg}}^n=\left\{\begin{array}{cc}0,& \mathrm{if}{O}_{k,\mathrm{pos}}^n=0\\ O_{k,\mathrm{pos}}^n-16& \mathrm{else}\end{array}\right.,$

计算 $P_{k,\mathrm{neg}}^n=\underset{i=0}{\overset{W\&prime;-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{w}_{O_{k,\mathrm{neg}}^n+15+i}{\left|h_{k,i}^n\right|}^2$

和

式中

为同频小区第k个用户第i个抽头的信道估计值，w′为系统支持的信道冲击响应窗长度(一般设定为17)，w_i为信道估计加权系数，w_i的值为：

$w_i=\left\{\begin{array}{cc}\frac{i}{16},& i<16\\ 1,& 16\&le;i\&le;(W\&prime;+15)\\ \frac{W\&prime;+31-i}{16}& (W\&prime;+16)\&le;i\&le;(W\&prime;+31)\end{array}\right.$

比较

和之间的大小，如果

则选择

$O_k^n=O_{k,\mathrm{neg}}^n$

否则选择

$O_k^n=O_{k,\mathrm{pos}}^n;$

计算对应第n个小区第k个用户的信道冲击响应和扩频码加扰码的卷积矩阵

${\mathrm{conv}}_k^n=h_k^n\&CircleTimes;{\mathrm{sc}}_k^n$

根据

确定系统矩阵中属于第n个小区第k个用户的向量

$a_{k,i}^n=\left\{\begin{array}{cc}{\mathrm{conv}}_{k,i-O_k^n}^n,& 0\&le;(i-O_k^n)<(W\&prime;+15)\\ 0,& \mathrm{else}\end{array}\right.,$ i＝0～(W′+14)；

按照上述步骤确定了所有用户的向量后，组成系统矩阵

$A\&prime;=\left[\begin{array}{ccccc}{a}_1^1& \&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;& a_{K_1}^1& \&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;& a_{K_N}^N\end{array}\right]$

其中K_n表示对应第n个小区的用户数。

图3所示为集合小区间不同OTD的用于联合检测的大系统矩阵，为了简化联合检测复杂度，需要选择合适的邻小区有效信道估计窗，可以对邻小区各用户的信道估计进行加权，来选择合适的窗使得该窗落入本服务小区信道估计窗内的能量最大。具体地可以按照如下公式来计算同频邻小区各用户落入本服务小区信道估计窗内的能量。

$P_{k,\mathrm{neg}}^n=\underset{i=0}{\overset{W\&prime;-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{w}_{O_{k,\mathrm{neg}}^n+15+i}{\left|h_{k,i}^n\right|}^2$

$P_{k,\mathrm{pos}}^n=\underset{i=0}{\overset{W\&prime;-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{w}_{O_{k,\mathrm{pos}}^n+15+i}\&CenterDot;{\left|h_{k,i}^n\right|}^2,$ 式中： $O_{k,\mathrm{pos}}^n=\mathrm{mod}({\mathrm{OTD}}_n,16)$

$O_{k,\mathrm{neg}}^n=\left\{\begin{array}{cc}0,& \mathrm{if}{O}_{k,\mathrm{pos}}^n=0\\ O_{k,\mathrm{pos}}^n-16& \mathrm{else}\end{array}\right.$

式中OTD_n为测量的本小区和同频邻小区之间的观测时间差；为同频邻小区

第k个用户第i个抽头的信道估计值；w_i为信道估计加权系数，其值为：

$w_i=\left\{\begin{array}{cc}\frac{i}{16},& i<16\\ 1,& 16\&le;i\&le;(W\&prime;+15)\\ \frac{W\&prime;+31-i}{16}& (W\&prime;+16)\&le;i\&le;(W\&prime;+31)\end{array}\right.$

在得到

和

之后，比较两者之间的大小，如果

则选择

为相对于本小区窗的偏差位置，否则选择为相对于本小区窗的偏差位置。

确定偏差位置后，按照发明的第4和第5步构造系统矩阵A′，进而构造同频多小区的大系统矩阵，如图1所示。接收信号用矩阵可以表示为：

r＝Ad+n

由图1可知，信道卷积矩阵A是一个带状块矩阵，可以通过采用简化的块联合检测算法求解发送信号序列d得到。

Claims (1)

1.一种TD-SCDMA多小区联合检测系统矩阵构造方法，其特征在于，包括以下步骤：

获得同频小区各用户的信道冲击响应，设信道冲击响应为

表示对应第n个小区第k个用户的信道冲击响应向量；

获得各同频邻小区和本小区的观测时间差OTD_n；

对于每个用户，计算其相对于本小区窗的偏差位置

其目的是使落在本小区窗内的用户功率最大，从而使落在窗外的功率最小，其具体过程如下：

计算其中OTD为所述获得的同频邻小区和本小区之间的观测时间差，

计算 $O_{k,\mathrm{neg}}^n=\left\{\begin{array}{cc}0,& \mathrm{if}{O}_{k,\mathrm{pos}}^n=0\\ O_{k,\mathrm{pos}}^n-16& \mathrm{else}\end{array}\right.,$

计算 $P_{k,\mathrm{neg}}^n=\underset{i=0}{\overset{W\&prime;-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{w}_{O_{k,\mathrm{neg}}^n+15+i}{\left|h_{k,i}^n\right|}^2$

和

式中为同频小区第k个用户第i个抽头的信道估计值，w′为系统支持的信道冲击响应窗长度(一般设定为17)，w_i为信道估计加权系数，w_i的值为：

$w_i=\left\{\begin{array}{cc}\frac{i}{16},& i<16\\ 1,& 16\&le;i\&le;(W\&prime;+15)\\ \frac{W\&prime;+31-i}{16}& (W\&prime;+16)\&le;i\&le;(W\&prime;+31)\end{array}\right.$

比较

和

之间的大小，如果

则选择

$O_k^n=O_{k,\mathrm{neg}}^n$

否则选择

$O_k^n=O_{k,\mathrm{pos}}^n;$

计算对应第n个小区第k个用户的信道冲击响应和扩频码加扰码的卷积矩阵

${\mathrm{conv}}_k^n=h_k^n\&CircleTimes;{\mathrm{sc}}_k^n$

根据

确定系统矩阵中属于第n个小区第k个用户的向量

$a_{k,i}^n=\left\{\begin{array}{cc}{\mathrm{conv}}_{k,i-O_k^n}^n,& 0\&le;(i-O_k^n)<(W\&prime;+15)\\ 0,& \mathrm{else}\end{array}\right.,$ i＝0～(W′+14)；

按照上述步骤确定了所有用户的向量后，组成系统矩阵

$A\&prime;=\left[\begin{array}{ccccc}{a}_1^1& \&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;& a_{K_1}^1& \&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;& a_{K_N}^N\end{array}\right]$

其中K_n表示对应第n个小区的用户数。

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