CN102571670A - 用于ofdm系统的多维联合编码调制的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于OFDM系统的多维联合编码调制的方法及装置，该方法包括：发送端针对各个用户的发送数据分别进行编码和调制以得到各个用户的调制符号，并依照设定的旋转矩阵对所得到的由所述各个用户的调制符号构成的调制符号块进行多维旋转调制以得到符号分量块；以及发送端按照设定的OFDM模式给所述符号分量块分配OFDM时频资源，得到OFDM符号，再对各个所述OFDM符号中的每个用户的符号分量块进行Q路交织处理得到交织符号。本发明使不同分量的数据各自在信道上独立衰落，增加信号分集的优势，通过选择最优旋转矩阵，获取传输性能的最大提升，更有效地提高系统性能。

Description

用于OFDM系统的多维联合编码调制的方法及装置

技术领域

本发明涉及数据通信中的分集技术领域，尤其涉及一种用于OFDM系统的联合编码调制的方法及装置。

背景技术

1982年Ungerboeck提出网格编码调制TCM(Trellis Code Modulation)技术后，编码调制CM(Coded Modulation)技术始终是通信领域中的热门研究课题。TCM的基本思想是将编码器和调制器作为一个整体进行综合考虑和设计，使得编码器和调制器级联后产生的编码信号序列具有最大的欧氏距离。目前的理论和实践均已表明TCM在加性白高斯信道(AWGN Channel)中能够达到最佳性能。然而，将TCM用于移动衰落信道时发现其性能变得很差。于是，如何在衰落信道中寻找最佳的编码调制方案就成为近年来的研究热点。

TCM编码方法的优势是将编码信号序列的欧氏距离最大化，这在AWGN信道中能够起到良好的效果。但是对于衰落信道，性能的提高取决于增加分集数和增大积距离，这使得TCM编码方法在衰落信道传输中不存在性能优势。

1992年Zehavi最先提出比特交织编码调制算法BICM(Bit Interleave CodeModulation)，该算法与传统的TCM相比较，在瑞利信道下的性能有显著提高。1996尼娜、G Caire等人在理想交织的情况下计算了BICM方案的容量，证明了具有Gray映射的大多数信号集的容量都与信号集的自身容量几乎相等。这样就从理论上说明了BICM可以获得与TCM相同的编码增益，而不仅仅是原先认为的一种次最佳的编码方案。

在BICM算法中，起决定作用的比特交织技术增大了编码调制的时间分集度，然而，在高斯信道下，它的性能则又因最小欧氏距离的减小而恶化。

正交频分复用OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)是一种宽带多载波技术。它是通过将高速传输的数据流转换为一组低速并行传输的数据流，使得系统对于多径衰落信道频率选择性的敏感度程度大大降低，从而具有良好的抗噪声和抗多径干扰的能力，适用于在频率选择性衰落信道中进行高速数据传输。因此，人们自然地就会想到：如果能够将OFDM与BICM方式相互结合，就会进一步提高通信质量。

众所周知，在衰落信道中，“分集”的作用非常重要。在最佳分集情况下，错误概率会随着平均信噪比的增加而呈指数下降。在BICM算法中，虽然比特交织技术增大了编码调制的时间分集度；但是，由于最小欧氏距离的减小，又使该技术方案在高斯信道下的传输性能变得恶化。因此，如何解决这个技术难题，成为业内科技人员关注的热点。

发明内容

本发明所要解决的技术问题之一是需要提供一种用于OFDM系统的多维联合编码调制的方法及装置。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种用于OFDM系统的多维联合编码调制的方法，该方法包括：旋转调制步骤，发送端针对各个用户的发送数据分别进行编码和调制以得到各个用户的调制符号，并依照设定的旋转矩阵对所得到的由所述各个用户的调制符号构成的调制符号块进行多维旋转调制以得到符号分量块；以及交织步骤，发送端按照设定的OFDM模式给所述符号分量块分配OFDM时频资源，得到OFDM符号，再对各个所述OFDM符号中的每个用户的符号分量块进行Q路交织处理得到交织符号。

根据本发明另一方面的用于OFDM系统的多维联合编码调制的方法，按照如下处理来确定所述设定的旋转矩阵：生成设定数量的N维正交矩阵，所述设定数量大于1，N为所述设定的旋转矩阵的维数，N≥2；分别基于所述设定数量的N维正交矩阵中的各个N维正交矩阵进行多维旋转调制以得到相应的符号分量块X_i，并分别计算各个所述符号分量块X_i的最小间隔值，1≤i≤所述设定数量；将与所述最小间隔值最大的符号分量块X_i对应的N维正交矩阵确定为所述设定的旋转矩阵；其中，通过如下步骤来确定所述符号分量块X_i的最小间隔值：针对所述符号分量块X_i的N个符号分量中的各个符号分量，确定符号分量的M^N/2个不同取值并计算各不同取值之间的最小间隔，作为最小分量间隔值，M表示调制阶数；将N个符号分量的最小分量间隔值中的最小值作为所述符号分量块X_i的最小间隔值。

根据本发明另一方面的用于OFDM系统的多维联合编码调制的方法，通过如下处理来确定所述设定的旋转矩阵：生成所述设定数量的N维正交矩阵并将其作为所述设定的旋转矩阵，所述设定数量等于1；或者，生成所述设定数量的N维正交矩阵，所述设定数量大于1，并通过如下处理来选择所述设定数量的N维正交矩阵之一作为所述设定的旋转矩阵：分别基于所述设定数量的N维正交矩阵中的各个N维正交矩阵进行多维旋转调制以得到相应的符号分量块X_i，并分别计算各个所述符号分量块X_i的最小间隔值，1≤i≤所述设定数量；将与所述最小间隔值最大的符号分量块X_i相对应的N维正交矩阵确定为所述设定的旋转矩阵；其中，通过如下步骤来确定所述符号分量块X_i的最小间隔值：针对所述符号分量块X_i的N个符号分量中的各个符号分量，确定符号分量的M^N/2个不同取值并计算各不同取值之间的最小间隔，作为最小分量间隔值，M表示调制阶数；将N个符号分量的最小分量间隔值中的最小值作为所述符号分量块X_i的最小间隔值；N为所述设定的旋转矩阵的维数，N≥2；以及所述N维正交矩阵通过如下步骤生成：

步骤11，生成N(N+1)/2个随机数，并将所述随机数排列为一个N阶的下三角矩阵；

步骤12，基于所述下三角矩阵构造一个一元一次方程和N-2个线性方程组；

步骤13，判断所述线性方程组的系数矩阵是否为非奇异矩阵，若判断为否，则返回所述步骤11重新生成N(N+1)/2个随机数，否则，利用列主元高斯消元法得到所述方程和所述线性方程组的解值，并将所述解值返回到所述下三角矩阵的相应位置上以得到N维矩阵；以及步骤14，将所述N维矩阵的列向量进行单位化以获得N维正交矩阵。

根据本发明另一方面的用于OFDM系统的多维联合编码调制的方法，设定的旋转矩阵的维数N大于等于2且为等于2的整数次幂的值时，通过如下处理来确定所述设定的旋转矩阵：生成设定数量的N/2维正交矩阵，所述设定数量大于1；分别基于所述设定数量的N/2维正交矩阵中的各个N/2维正交矩阵进行多维旋转调制以得到相应的符号分量块X_i，并分别计算各个所述符号分量块X_i的最小间隔值，1≤i≤所述设定数量；基于与所述最小间隔值最大的符号分量块X_i相对应的N/2维正交矩阵来确定所述设定的旋转矩阵；其中，通过如下步骤来确定所述符号分量块X_i的最小间隔值：针对所述符号分量块X_i的N/2个符号分量中的各个符号分量，确定符号分量的M^N/4个不同取值并计算各不同取值之间的最小间隔，作为最小分量间隔值，M表示调制阶数；将N/2个符号分量的最小分量间隔值中的最小值作为所述符号分量块X_i的最小间隔值。

根据本发明另一方面的用于OFDM系统的多维联合编码调制的方法，当N大于等于4时，通过如下处理确定所述设定数量的N/2维正交矩阵：

以IterMax表示所述设定数量，令j＝1，2，...InterMax，则将所述设定数量的N/2维正交矩阵中的第j个N/2维正交矩阵确定为：

${\mathrm{RM}}_{2^{k-1}}^j=\left(\begin{array}{cc}{\mathrm{RM}}_{2^{k-2}}\cos {\mathrm{\θ}}_{k-1}& {\mathrm{RM}}_{2^{k-2}}\sin {\mathrm{\θ}}_{k-1}\\ -{\mathrm{RM}}_{2^{k-2}}\sin {\mathrm{\θ}}_{k-1}& {\mathrm{RM}}_{2^{k-2}}\cos {\mathrm{\θ}}_{k-1}\end{array}\right),$ 其中， ${\mathrm{\θ}}_{k-1}=\frac{\mathrm{j\π}}{2*\mathrm{IterMax}},$ k＝log₂N，为当旋转矩阵的维数等于N/4时依据上述方法所确定的设定的旋转矩阵，RM₁＝1。

根据本发明另一方面的用于OFDM系统的多维联合编码调制的方法，在所述交织步骤中进一步包括以下子步骤：子步骤21，发送端将所述各个OFDM符号中的多维旋转调制符号进行按照逐行写入方式存储在格式为的交织器中，将存储在格式为

的交织器中的符号按照逐列方式取出得到时频交织符号，其中，D与多维旋转调制的维数N的关系为

以及

子步骤22，将各个OFDM符号内的L个所述时频交织符号中间隔为

的D个所述时频交织符号的Q路分量设为一组，将所得的每组内的所述时频交织符号的Q路分量依序向右循环移动一位得到Q路正交分量，以及将所得的每组内的所述时频交织符号的I路同相分量和所述Q路正交分量合并组成交织符号，其中，N为所述多维旋转调制的维数。

根据本发明另一方面的用于OFDM系统的多维联合编码调制的方法，进一步包括如下步骤：解交织步骤，接收端针对经过Q路交织处理得到的各个所述交织符号进行与所述交织步骤的逆向处理。

根据本发明另一方面的用于OFDM系统的多维联合编码调制的方法，在所述解交织步骤中进一步包括以下子步骤：

子步骤31，针对经过Q路交织处理的得到的各个所述交织符号中的L个所述频域交织符号中间隔为

的D个所述频域交织符号的Q路分量设为一组，将所得的每个组内的Q路分量依次向左循环移动一位得到频域解交织符号；以及

子步骤32，将每个所述频域解交织符号按照逐列写入方式存储于格式为

的交织器中，再将存储在所述格式为

的交织器中的符号按照逐行方式取出得到解交织符号，其中，D与多维旋转调制的维数N的关系为其中，所述多维旋转调制的维数N为大于等于3的整数。

根据本发明的另一方面，还提供了一种用于OFDM系统的多维联合编码调制分集的装置，包括：旋转调制模块，针对各个用户的发送数据分别进行编码和调制以得到各个用户的调制符号，并依照设定的旋转矩阵对所得到的由所述各个用户的调制符号构成的调制符号块进行多维旋转调制以得到符号分量块；以及交织模块，其按照设定的OFDM模式给所述符号分量块分配OFDM时频资源，得到OFDM符号，再对各个所述OFDM符号中的每个用户的符号分量块进行Q路交织处理得到交织符号；以及所述旋转调制模块还包括旋转矩阵设置模块，所述旋转矩阵设置模块包括：

第一子模块，其生成设定数量的N维正交矩阵，所述设定数量大于1，N为所述设定的旋转矩阵的维数，N≥2；

第二子模块，其分别基于所述设定数量的N维正交矩阵中的各个N维正交矩阵进行多维旋转调制以得到相应的符号分量块X_i，并分别计算各个所述符号分量块X_i的最小间隔值，1≤i≤所述设定数量；以及

第三子模块，将与所述最小间隔值最大的符号分量块X_i对应的N维正交矩阵确定为所述设定的旋转矩阵，其中，通过如下步骤来确定所述符号分量块X_i的最小间隔值：针对所述符号分量块X_i的N个符号分量中的各个符号分量，确定符号分量的M^N/2个不同取值并计算各不同取值之间的最小间隔，作为最小分量间隔值，M表示调制阶数；将N个符号分量的最小分量间隔值中的最小值作为所述符号分量块X_i的最小间隔值。

根据本发明另一方面的用于OFDM系统的多维联合编码调制分集的装置，所述旋转矩阵设置模块还包括：第四子模块，所述第四子模块包括：生成单元，其生成N(N+1)/2个随机数，并将所述随机数排列为一个N阶的下三角矩阵；构造单元，基于所述下三角矩阵构造一个一元一次方程和N-2个线性方程组；判断求解单元，其判断所述线性方程组的系数矩阵是否为非奇异矩阵，若判断为否，则返回所述生成单元重新生成N(N+1)/2个随机数，否则，利用列主元高斯消元法得到所述方程和所述线性方程组的解值，并将所述解值返回到所述下三角矩阵的相应位置上以得到N维矩阵；以及获取单元，其将所述N维矩阵的列向量进行单位化以获得N维正交矩阵。

与现有技术相比，本发明的一个或多个实施例可以具有如下优点：

在调制过程中，综合采用OFDM技术和多维旋转调制技术，在旋转调制星座图引入信号分集增益，使得发送后的旋转调制符号在传输过程中产生的同相分量(I路)和正交分量(Q路)彼此各自在衰落信道上独立传输，再将两个分量通过设定的分量交织器实现分量交织，以消除I路和Q路衰落系数的相关性，获取调制分集的增益；并通过选择最优旋转矩阵，获得性能上的最大提升。另外，还引入OFDM频率分集和交织分集，在衰落信道的传输中，能够有效提高通信系统的各项性能，在整体上获得优于BICM-OFDM系统的性能优势。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1是根据本发明第一实施例的用于OFDM系统的多维联合编码调制的方法流程示意图；

图2是一般的N维正交矩阵的构造流程示意图；

图3是N不等于2的幂次时基于最大化最小间隔选择旋转矩阵的流程示意图；

图4是N等于2的幂次时基于最大化最小间隔选择旋转矩阵的流程示意图；

图5(a)是六维旋转调制Q路交织中调制符号的时频交织规则示意图；

图5(b)是六维旋转调制Q路交织中调制符号的Q路频域交织规则示意图；

图6(a)是QPSK星座图的二维坐标系的示意图；

图6(b)是QPSK星座图的旋转后的示意图；

图7是OFDM系统的时隙结构示意图；

图8(a)是OFDM帧结构中集中式的模式示意图；

图8(b)是OFDM帧结构中分布式的模式示意图；

图9是本发明的实施例中OFDM时频资源分配方式示意图；

图10是时频Q路二维交织器的规则示意图；

图11是旋转星座图经过信道衰落后形成的星座图和解调示意图；

图12是本发明实施例与采用比特交织编码调制BICM OFDM方式在8/9码率下的两种传输性能曲线比较示意图；

图13是根据本发明第二实施例的用于OFDM系统的多维联合编码调制装置的结构示意图。

具体实施方式

以下将结合附图及实施例来详细说明本发明的实施方式，借此对本发明如何应用技术手段来解决技术问题，并达成技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。需要说明的是，只要不构成冲突，本发明中的各个实施例以及各实施例中的各个特征可以相互结合，所形成的技术方案均在本发明的保护范围之内。

另外，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

第一实施例

图1是根据本发明第一实施例的用于OFDM系统的多维联合编码调制方法的流程示意图，下面参照图1详细说明该方法的各步骤。

请参见图1，本实施例是采用OFDM技术和多维旋转调制技术，通过旋转星座图、旋转调制符号的分量交织，获取信号分集的增益，进而提高系统的性能。

步骤1，发送端针对各个用户的发送数据分别进行编码和调制以得到各个用户的调制符号，并依照设定的旋转矩阵对所得到的由所述各个用户的调制符号构成的调制符号块进行多维旋转调制以得到符号分量块。

具体地，根据设定的编码和调制方式对每个用户的发送数据分别进行编码和调制得到每个用户的调制符号，再依照设定的旋转矩阵对调制后的所有用户的调制符号块的I路同相分量和Q路正交分量进行多维旋转调制，然后对旋转调制后的符号分量块进行存储。

该步骤包括下述子步骤，下面对所包括的子步骤进行详细说明。

(11)首先发送端先计算每次传输过程中所有用户发送的调制符号的总数G，计算公式可如下表示，

G＝OFDM_Num×OFDM_Length    (1)

式中，OFDM_Num是每次OFDM传输过程中发送的OFDM符号数，OFDM_Length是设置在每个OFDM符号内的调制符号数。

然后，再计算每个用户发送的调制符号数S，计算公式可表示为：

式中，P是发送端的用户总数。

在本实施例中，选择的OFDM帧结构是协议3GPP TS 36.211规定的TDD模式的帧结构，每个OFDM符号周期内包含的调制符号个数为：OFDM_Length＝1200，每次OFDM传输过程中OFDM符号的个数为：OFDM_Num＝12，因此，根据公式(1)可得每一次传输过程中所有用户的调制符号总数G＝14400，发送端的用户数P＝20，则每个用户发送的调制符号数为：S＝720。

(12)根据调制阶数M计算每个调制符号是由多少个比特映射组成，由于M＝2^m，则m＝log₂M，其中，m为比特映射的个数，然后，计算每个用户的发送数据在编码后的码长N：N＝S×m，再计算每个用户的发送数据在编码之前的信息比特位长K：K＝r×N，式中，码率r是取值范围为(0，1]的实数。

在本实施例中，调制方式选用QPSK方式，因此调制阶数M＝4，则每一个调制符号对应的信息比特数(即比特映射)m＝2，从而计算出每个用户的发送数据编码后的码长N为1440。

由于在本实施例中选取的码率r为8/9，则每个用户产生的信息比特长度K为1280。

需要说明的是，由于该实施例中的编码方案采用的是协议3GPP TS36.212规定的Turbo编码，所以信息位比特长度K必须符合协议3GPP TS36.212规定的Turbo编码的信息位比特长度。针对上述采用的信息位比特长度K，如果没有满足协议3GPP TS36.212规定的Turbo编码的信息位比特长度，就选用协议中最接近的信息位比特长度，再在该数据的尾部补充零，达到上述计算出来的信息位比特长度K要求。

(13)对每个用户要发送的K比特信息进行编码，再将编码后的每个用户的码长为N比特信息根据调制模式要求，确定对应的格雷映射星座图样后，进行对应的符号映射，通过上述操作可得到调制后的全部符号分量组成的集合，所有发送数据在调制后的全部符号分量(包括I路和Q路分量)组成的集合为U＝(u₁，u₂，…u_2i-1，u_2i…，u_2G-1，u_2G)，并称其为调制符号块，u_2i-1和u_2i分别表示第i个调制符号的I路和Q路分量，下标G为所有用户准备发送的调制符号的总数；

在本发明实施例中采用的是Turbo信道编码。

(14)采用设定的旋转矩阵RM对调制后的调制符号块进行多维旋转调制，获取调制分集增益。

具体地，设旋转调制后的符号分量块X为：X＝(x₁，x₂，…，x_2i-1，x_2i，…，x_2G-1，x_2G)，x_2i-1和x_2i分别表示旋转调制后第i个符号的I路和Q路分量。对于N维旋转调制，符号分量块X中的每N个符号分量组成的X_N都满足下述公式：X_N′＝RM×U_N′；式中，对于N维旋转调制，N为大于1的自然数，U_N是N维的行向量，表示旋转调制处理前的调制符号分量，U_N′是U_N的转置列向量；X_N是N维的行向量，表示多维旋转调制后的调制符号分量，X_N′是X_N的转置列向量；RM是N阶的旋转矩阵，其每行或每列的平方和都为1，行向量或列向量之间满足正交性；

在本实施例中，可以生成设定数量的N维正交矩阵并将其作为设定的旋转矩阵，设定数量等于1。

举例而言，图2是一般的N维正交矩阵的构造流程示意图，当N≠2^k次方时，请参见图2，正交矩阵构造步骤如下：

(21)生成N(N+1)/2个随机数，并将所得的随机数排列为一个N阶的下三角矩阵。

具体地，选择任意随机数产生算法随机产生N(N+1)/2个随机数，生成的第一个数排在N维矩阵第1行第一列的位置上，之后生成的两个数分别排在矩阵第2行前两列的位置，如此类推，最后生成的n个数按先后顺序排在矩阵的第n行。按照这样的排列方法得到的是一个下三角矩阵，矩阵主对角线以上的元素待定。

(22)基于所得的下三角矩阵构造一个一元一次方程和N-2个线性方程组。

具体地，根据矩阵的正交性，步骤(21)中得到的下三角矩阵中待定元素可由已随机生成的元素确定，具体做法是：对于一个形如

的矩阵，a_ij是已知的元素，x_ij是未知的元素，确定未知元素就是根据正交性求解x_ij的值。矩阵的第1列所有元素都是已知的，第2列有1个未知元素，第3列有2个未知元素，以此类推，第n列有n-1个未知元素。由于第1列和第2列正交，可得一个一元一次方程，从而可以求出第2列中的未知元素x₁₂。然后，由于第1列与第3列正交，第2列与第3列正交，可得一个二元一次方程组，从而可以求出第3列中的未知元素x₁₃和x₂₃。为了确定第i列中的i-1个未知元素，可根据前i-1列分别与第i列正交得到一个i-1元一次方程组，从而求出这i-1个未知元素。按照这样的方法可以确定正交矩阵主对角线以上的所有未知元素。

(23)判断所述线性方程组的系数矩阵是否为非奇异矩阵，若判断结果为否返回步骤(21)，重新生成N(N+1)/2个随机数，否则进行步骤(24)。

(24)利用列主元高斯消元法计算步骤(22)中得到的所有方程(组)，并把方程组的解返回到步骤(21)中得到的下三角矩阵相应待定元素的位置上以得到N维矩阵。

(25)将步骤(24)所得的N维矩阵的列向量进行单位化，以得到N维正交矩阵。

根据上述正交矩阵可以进行多维旋转调制，但是该正交矩阵并非最优的旋转调制矩阵，可以进一步进行下述步骤得到旋转矩阵。

生成所述设定数量的N维正交矩阵，所述设定数量大于1，并通过如下处理来选择所述设定数量的N维正交矩阵之一作为所述设定的旋转矩阵：

分别基于所述设定数量的N维正交矩阵中的各个N维正交矩阵进行多维旋转调制以得到相应的符号分量块X_i，并分别计算各个所述符号分量块X_i的最小间隔值，1≤i≤所述设定数量；

将与所述最小间隔值最大的符号分量块X_i相对应的N维正交矩阵确定为所述设定的旋转矩阵；其中，通过如下步骤来确定所述符号分量块X_i的最小间隔值：针对所述符号分量块X_i的N个符号分量中的各个符号分量，确定符号分量的M^N/2个不同取值并计算各不同取值之间的最小间隔，作为最小分量间隔值，M表示调制阶数；将N个符号分量的最小分量间隔值中的最小值作为所述符号分量块X_i的最小间隔值；N为所述设定的旋转矩阵的维数，N≥2。

更具体地，在得到正交矩阵后，基于最大化最小间隔准则来确定最优的旋转矩阵。

$X_j={\mathrm{RM}}_N^j\×U,$ 即， $\left(\begin{array}{c}{x}_1\\ x_1\\ .\\ .\\ .\\ x_N\end{array}\right)={\mathrm{RM}}_N^j\×\left(\begin{array}{c}{u}_1\\ u_2\\ .\\ .\\ .\\ u_N\end{array}\right)$

上式中，

为前述设定数量的N维正交矩阵中的第j个N维正交矩阵，1≤j≤所述设定数量，X_j表示利用

进行旋转调整时所获得的调制符号分量块，u_i表示旋转前的某调制符号块的分量，x_i表示旋转后的某调制符号块的分量。对于M阶调制，任意一个分量x_i对应向量(u₁，u₂，…，u_N)^T的种不同的取值。对这

个取值升序排列，排列后相邻两位相减得到个间隔，取个间隔中的最小间隔d_min(i)(其中i为分量x_i的下标，亦称为最小分量间隔值)，对于向量(x₁，x₂，…，x_N)^T中的N个分量有N个最小分量间隔值，取其中最小值作为X_j的最小间隔

与X_j对应的正交矩阵为

举例而言，图3是N不等于2的幂次时基于最大化最小间隔选择旋转矩阵的流程示意图，请参见图3，利用计算机搜索得到最优的旋转矩阵步骤如下：

(1)初始化

设置最大迭代次数IterMax(设定数量)，令当前迭代次数j＝0，最大的最小间隔初始值设为

(2)按照图2中的随机构造正交矩阵的方法来构造N维正交矩阵。

(3)计算最小间隔

若

则并记录此时的正交矩阵。

(4)将迭代次数进行自增运算，令j＝j++，且j≠IterMax，则返回步骤(2)；若j＝IterMax时停止搜索，得到与所对应的正交矩阵，并将其作为最优的旋转矩阵。

举例而言，当采用三维旋转QPSK调制时：

对于一个形如 ${\mathrm{RM}}_3=\left(\begin{array}{ccc}{a}_{11}& x_{12}& x_{13}\\ a_{21}& a_{22}& x_{23}\\ a_{31}& a_{32}& a_{33}\end{array}\right)$ 的矩阵，a_ij是已随机产生的元素，x_ij是待定的元素，通过求x_ij使矩阵RM₃是一个列向量两两正交的矩阵。

具体地，由第1列与第2列正交可求出x₁₂＝-(a₂₁a₂₂+a₃₁a₃₂)/a₁₁，令a₁₂＝x₁₂，得到矩阵 $\left(\begin{array}{ccc}{a}_{11}& a_{12}& x_{13}\\ a_{21}& a_{22}& x_{23}\\ a_{31}& a_{32}& a_{33}\end{array}\right).$ 由第1列与第3列正交，第2列与第3列正交，可得二元一次方程组 $\left\{\begin{array}{c}{a}_{11}{x}_{13}+a_{21}{x}_{23}=-a_{31}{a}_{33}\\ a_{12}{x}_{13}+a_{22}{x}_{23}=-a_{32}{a}_{33}\end{array}\right..$ 求出x₁₃和x₂₃，令a₁₃＝x₁₃，a₂₃＝x₂₃，可得矩阵 $\left(\begin{array}{ccc}{a}_{11}& a_{12}& a_{13}\\ a_{21}& a_{22}& a_{23}\\ a_{31}& a_{32}& a_{33}\end{array}\right).$ 对矩阵的列向量进行单位化，就能得到所要构造的正交矩阵，也就是旋转矩阵RM₃。

根据所得的正交矩阵，可得，

$\left(\begin{array}{c}{x}_1\\ x_1\\ .\\ .\\ .\\ x_3\end{array}\right)={\mathrm{RM}}_3^j\×\left(\begin{array}{c}{u}_1\\ u_2\\ .\\ .\\ .\\ u_3\end{array}\right)$

由于本实施例是QPSK调制，则调制阶数M＝4，则每个x_i可有

个不同的取值，即x_i有8个取值，对这8个取值升序排列并错位相减得到7个间隔，取7个间隔中的最小间隔d_min(i)，最后取3个d_min(i)中的最小值d_min，利用计算机搜索得到最优的旋转矩阵：本实施例所设置的最大迭代次数为IterMax＝1000。

基于上述操作得到用于进行多维旋转调制的旋转调制矩阵，在本发明实施列中所采用的三维旋转矩阵 ${\mathrm{RM}}_3=\left(\begin{array}{ccc}0.5826& -0.7432& 0.3292\\ 0.7461& 0.3284& -0.5792\\ 0.3223& 0.5830& 0.7458\end{array}\right).$

需要重点说明的是，当N维正交矩阵的维数N大于等于2且为等于2的整数次幂的值时，通过如下处理来确定设定的旋转矩阵：

生成设定数量的N/2维正交矩阵，设定数量大于1；

通过如下处理确定设定数量的N/2维正交矩阵：

特别地，在N大于等于4时，以IterMax表示设定数量，令j＝1，2，...InterMax，则将设定数量的N/2维正交矩阵中的第j个N/2维正交矩阵确定为：

${\mathrm{RM}}_{2^{k-1}}^j=\left(\begin{array}{cc}{\mathrm{RM}}_{2^{k-2}}\cos {\mathrm{\θ}}_{k-1}& {\mathrm{RM}}_{2^{k-2}}\sin {\mathrm{\θ}}_{k-1}\\ -{\mathrm{RM}}_{2^{k-2}}\sin {\mathrm{\θ}}_{k-1}& {\mathrm{RM}}_{2^{k-2}}\cos {\mathrm{\θ}}_{k-1}\end{array}\right),$ 其中， ${\mathrm{\θ}}_{k-1}=\frac{\mathrm{j\π}}{2*\mathrm{IterMax}},$ k＝log₂N，

为当旋转矩阵的维数等于N/4时依据权利要求4和5所述的方法所确定的设定的旋转矩阵，RM₁＝1。

分别基于所述设定数量的N/2维正交矩阵中的各个N/2维正交矩阵进行多维旋转调制以得到相应的符号分量块X_i，并分别计算各个所述符号分量块X_i的最小间隔值，1≤i≤所述设定数量；

基于与所述最小间隔值最大的符号分量块X_i相对应的N/2维正交矩阵来确定所述设定的旋转矩阵；其中，通过如下步骤来确定所述符号分量块X_i的最小间隔值：针对所述符号分量块X_i的N/2个符号分量中的各个符号分量，确定符号分量的M^N/4个不同取值并计算各不同取值之间的最小间隔，作为最小分量间隔值，M表示调制阶数；将N/2个符号分量的最小分量间隔值中的最小值作为所述符号分量块X_i的最小间隔值。

对于每个θ_k都是基于上述的最大化最小间隔准则依次确定，图4是N等于2的幂次时基于最大化最小间隔选择旋转矩阵的流程示意图，请参见图4，其步骤如下：

(1)初始化，设置RM₁＝1，外部循环次数k＝0

(2)设置最大迭代次数IterMax，令当前迭代次数j＝0，最大的最小间隔初始为

(3)令

按照上述递推公式计算2^k维正交矩阵

(4)计算最小间隔

若

则

并记录此时的θ_k

(5)将迭代次数进行自增运算，令j＝j++，j＜IterMax，则返回步骤(3)，否则确定当前θ_k。

(6)令外部循环次数k＝k++，k≤log₂N时，则返回步骤(2)，否则结束。

举例而言，图6(a)是QPSK星座图的二维坐标系的示意图，图6(b)是QPSK星座图的旋转后的示意图，请参见图6(a)和图6(b)，以二维四相移相键控QPSK调制为例，介绍旋转调制前后星座图的比较情况。因为QPSK是将每2个比特映射为1个调制符号，共有4种可能的比特组合和对应的符号矢量值，图6(a)所示为普通调制情况下格雷映射星座图，其中A、B分别为各星座点在实部轴与虚部轴上的投影，其数值分别为

图6(b)为图6(a)经过θ度旋转调制后形成的星座图，其中X、Y分别为旋转调制后各星座点在实部轴与虚部轴上的投影，通过旋转调制运算后，X、Y所确定的星座点数值等价于图6(a)顺时针旋转θ度。在本发明实施例中，二维四相移相键控QPSK调制的θ取值为

旋转因子cosθ＝0.8944，sinθ＝0.4472，假设旋转调制前的符号为A+Bj，旋转调制后的符号为X+Yj，则 $\left(\begin{array}{c}X\\ Y\end{array}\right)=\left(\begin{array}{cc}0.8944& 0.4472\\ -0.4472& 0.8944\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}A\\ B\end{array}\right).$

(15)将完成旋转调制处理后的符号分量块x存入存储器中。

步骤2，发送端按照设定的OFDM模式给所述符号分量块分配OFDM时频资源，得到OFDM符号，再对各个所述OFDM符号中的每个用户的符号分量块进行Q路交织处理得到交织符号。

具体地，发送端按照设定的OFDM模式对存储器中的所有用户的符号分量块分配OFDM时频资源，将每个用户的符号分量块依次平均分布到每个OFDM符号中，再对OFDM符号中的每个用户的符号分量块进行Q路交织处理。

该步骤包括下述子步骤，下面对所包括的子步骤进行详细说明。

(21)发送端对所有用户的符号分量块，按照设定的集中式或分布式的OFDM模式分配OFDM时频资源，时频资源包括时间资源和频率资源，其中，时间资源是OFDM符号依次发送的时隙，频率资源是发送每个OFDM符号所占用的子载波带宽。

每个OFDM符号占据一个时隙，OFDM符号中的每个调制符号(含I路和Q路两个分量)占据一个子载波，所以每个OFDM符号内包括的调制符号个数OFDM_Length，也是每个OFDM符号所占据的子载波个数；也就是将每个OFDM符号中所包括的每个用

户的调制符号数量L可以表示为： $L=\frac{\mathrm{OFDM}\_\mathrm{Length}}{P}=\frac{S}{\mathrm{OFDM}\_\mathrm{Num}},$

式中，OFDM_Length是每个OFDM符号内的全部调制符号数量，P是所有用户的总数，S是在每个用户每次传输过程中发送的调制符号数，OFDM_Num是每次OFDM传输过程中发送的OFDM符号数；从而使得每个OFDM符号包括L×P个调制符号，其在频域上占据OFDM_Length个子载波；共有OFDM_Num个OFDM符号，在时域上占据OFDM_Num个时隙。

图7是OFDM系统的时隙结构示意图，请参见图7，在本发明实施例中，

N_symb＝6，N_RB＝100，T_slot＝0.5ms。该实施例是将两个时隙一起操作的，所以每次OFDM传输过程中，OFDM符号数OFDM_Num＝12，每个OFDM符号内包括的调制符号数OFDM_Length＝1200，无论采用集中式或分布式，都是将用户的符号按照图7方式存储在时隙结构中，经过上述OFDM时频资源的分配，每个用户的720个(公式中S的值)调制符号平均分布在12个OFDM符号上，即每个OFDM符号都含有各用户的60个调制符号。

图8(a)是OFDM帧结构中集中式的模式示意图，图8(b)是OFDM帧结构中分布式的模式示意图，请参见图8(a)，其是按照集中式OFDM模式将用户符号分量块写入时隙结构的方法。图中底纹相同的方块表示同一用户的符号分量块，将同一用户符号分量块内的L＝720个符号以分为一组，共有60组；图中每个方块代表包含12个调制符号的一组，将用户的符号分量块分好组后，依次将同一用户的符号分量块每5组为一列按列顺序排列，共有2×N_symb列，即每个用户的60组分组块可以化成5×12的矩阵，该矩阵的每个元素为一个包括12个调制符号的分组。以此类推，依次将20个用户的符号分量块按照上述方式排列后，组成了100×12的矩阵，再按照箭头所示，按列顺序取出分组块存储在图8(a)的时隙结构存储器内。

请参见图8(b)，其是按照分布式OFDM模式将用户符号分量块写入时隙结构的方法。先按照图8(a)中同样方法将用户的符号分量块以12个调制符号为一组进行分组后，依次将每个用户的60个分组块按行顺序排列，每个用户的符号分量块化为1×60的矩阵，则20个用户的符号分量块组成了20×60的矩阵，再按照箭头所示，按列顺序取出，即依次将每个用户的第一组取出后，再继续取每个用户的第二组，以此类推，直到取完20个用户的第60组。

(22)按照前述步骤所选择的多维旋转调制的维数，对OFDM符号中的每个用户的符号分量块执行相应的Q路交织处理：调制符号的时频交织、Q路频域交织和Q路时频二维交织器交织。

需要说明的是，当发送端按照集中式OFDM模式进行Q路交织时，若采用二维旋转调制，则在该步骤中，不执行调制符号的时频交织和Q路频域交织的操作，直接执行Q路时频二维交织器的交织操作；若采用三维或更高维数的(多维)旋转调制，则该步骤包括以下子步骤，下面对所包括的子步骤进行详细说明。

(221)发送端对每个OFDM符号周期内同一用户的旋转调制后的符号进行时频交织处理，时频交织规则为：把每个用户的旋转调制后的符号按照逐行写入方式存储在

格式的交织器后，再按照逐列方式取出，以通过该符号的时频交织变换，减小每次旋转调制后

个相邻符号间的时域和频域的相关性，式中的D与多维旋转调制的维数N的关系为

图5(a)是六维旋转调制Q路交织中调制符号的时频交织规则示意图，请参见图5(a)，以N＝6为例，按照步骤(221)进行调制符号的时频交织，将一次六维旋转调制后的3个相邻符号分散放在相隔的三个频率上，使得这三个符号相隔20个符号的间隔，从而减小一次六维旋转调制处理中三个相邻符号间的时域和频域的相关性。

(222)对每个OFDM符号周期内每个用户的时频交织后的符号的Q路正交分量依序进行频域交织处理，频域交织规则是对每个OFDM符号内的属于同一用户的L个调制符号一起处理：先将该L个符号中间隔为

的D个符号的Q路分量设为一组，共有

组；再将每组内的Q路分量依序向右循环移动一位，即Q_f移动至

位置，而

移动至

位置，

则移动至

位置，相应地，最后一位Q路分量则移至Q_f位置，也就是：Q_f→Q_f+L/D→Q_f+2L/D→Q_f+3L/D→…→Q_f；然后再将I路同相分量和移位后的Q路正交分量合并组成新的符号。

图5(b)是六维旋转调制Q路交织中调制符号的Q路频域交织规则示意图，请参见图5(b)，以N＝6为例，每个OFDM符号内同一用户的60个调制符号中，间隔为10个符号的六个调制符号的Q路分量取作一组，将这一组内的Q路分量依次右移循环移位，即：Q₀→Q₁₀→Q₂₀→Q₃₀→Q₄₀→Q₅₀→Q₀，依次对其余每组进行相同的操作。

(223)按照设定的时频二维交织规则，对每个用户平均分布在各个OFDM符号内、每次发送的全部S个调制符号进行交织处理，使交织后的每个用户每次发送的该S个调制符号中的任何一个调制符号的正交分量与其同相分量在时间和频率上都尽可能地互不相关，即使得正交分量与其同相分量的距离尽可能远。时域上，一个OFDM符号在时间上占用一个时隙，根据同一用户的S个符号占用的时频资源，在时域上处于位置间隔OFDM_Num个时隙、即间隔OFDM_Num个OFDM符号的两个频点之间的距离最远，相关性最弱；在频域上处于位置间隔L个子载波带宽、即间隔L个符号的两个信号点之间的距离最远，相关性最弱，但是，为了保证所有频点都能均匀地分步，选择同时满足时域上位置间隔

个时隙和频域上位置间隔

个子载波带宽距离的符号。

当发送端按照分布式OFDM模式进行Q路交织时，先按照上述集中式OFDM模式的操作规则计算出步骤(22)结果后，再对集中式的计算结果在频域上按照步骤(21)的分布式频点分配方式将结果均匀扩展开来，时域的位置不变，而且，频域的相对位置也不变，只是改变了子载波频点的绝对位置。

本发明的时频二维交织规则为：将该同一用户的、在频域上间隔W个子载波带宽的调制符号设为一组，再假设选取两个序号为f₁、f₂的子载波，其中，f₂＝(f₁+W)modL，W为两个子载波频点f₁和f₂的带宽间隔；

且设每个调制符号的Q路分量的位置坐标为(f，t)，表示每个OFDM符号中的第f个调制符号位于频域上的第f个子载波频点和时域上的第t个OFDM符号内，自然数t是OFDM符号的序号，其最大值是OFDM_Num；先顺序选取调制符号的Q路分量，即先选取第1个OFDM符号内第f₁个调制符号的Q路分量，再选取在时域上间隔

个OFDM符号的第

个OFDM符号内第f₂个调制符号的Q路分量；接着选取第2个OFDM符号内第f₁个调制符号的Q路分量，再选取在第

个OFDM符号内第f₂个调制符号的Q路分量，继续选取第3个OFDM符号内第f₁个调制符号的Q路分量，再选取第

个OFDM符号内第f₂个调制符号的Q路分量，依次类推，按照在时域上，从第1个OFDM符号选起，再选择与它相隔

个OFDM符号的第

个OFDM符号，然后再增加一个选择第2个OFDM符号，再选择与它相隔个OFDM符号的第

个OFDM符号，依次类推，一直选择到从第

个OFDM符号，再选择与它相隔

个OFDM符号的第(OFDM_Num)个OFDM符号，在频域上，就是f₁、f₂交替选择；这样，在交织前，每个OFDM符号中的各个调制符号的Q路分量的位置坐标分别为：

$\{(f_1,1),(f_2,\frac{\mathrm{OFDM}\_\mathrm{Num}}{2}+1),(f_1,2),(f_2,\frac{\mathrm{OFDM}\_\mathrm{Num}}{2}+2),...,(f_1,\frac{\mathrm{OFDM}\_\mathrm{Num}}{2}),(f_2,\mathrm{OFDM}\_\mathrm{Num})\},$ 经过Q路分量的时频二维交织后，其所占据的频域和时域的位置坐标恰好是原有OFDM符号的Q路分量依序向左循环移动一位的结果，即为 $\{(f_2,\frac{\mathrm{OFDM}\_\mathrm{Num}}{2}+1),(f_1,2),(f_2,\frac{\mathrm{OFDM}\_\mathrm{Num}}{2}+2),...,(f_1,\frac{\mathrm{OFDM}\_\mathrm{Num}}{2}),(f_2,\mathrm{OFDM}\_\mathrm{Num}),(f_1,1)\};$ 因此，经过时频二维交织后的I路分量和Q路分量的时间间隔最小为

约为OFDM符号的时域长度OFDM_Num×T_s的一半，其中，T_s是OFDM符号的传输时间；频域间隔为相应的OFDM系统的频域长度的二分之一；从而使得计算复杂度低的时频二维交织能充分有效地利用OFDM系统的频率分集和时间分集，并与调制分集实现联合优化。

图10是时频二维交织器的规则示意图，请参见图10，其为本发明实施例在该步骤(223)中采用的时频二维交织规则，该图为其中Q路交织的示意，具体地，对每个用户平均分布在各个OFDM符号中的符号矢量块的Q路分量进行交织。在本实施例中，每个用户的符号矢量块包括S＝720个调制符号，根据时域资源平均分布在12个OFDM符号内，每个OFDM符号内包括每个用户的60个调制符号，即进行时频交织的Q路分量占据的频域资源是60个子载波，时域资源是12个OFDM符号；按照上述原则，将频域上间隔30个子载波带宽和时域上间隔≥5个OFDM符号的频点取作一组；取子载波带宽编号为f₁，f₂，其中f₁＝1...60，f₁＝f₁+30)mod 60，并令(f，t)表示该调制符号的Q路分量在频域上占据第f个子载波，在时域上占据第t个OFDM符号，t＝1、2...12；则在时间和频率上，符号的虚部按照下列规则进行位置交换：(f₁，1)→(f₂，7)，(f₂，7)→(f₁.2)，(f₁，2)→(f₂，8)，(f₂，8)→(f₁，3)，(f₁，3)→(f₂，9)，(f₂，9)→(f₁，4)，(f₁，4)→(f₂，10)，(f₂，10)→(f₁，5)，(f₁，5)→(f₂，11)，(f₂，11)→(f₁，6)，(f₁，6)→(f₂，12)，(f₂，12)→(f₁，1)。

步骤3，发送端根据预设的OFDM调制长度和IFFT运算长度，分别对每个OFDM符号中不足IFFT运算长度的位长补零，再对补零后的每个OFDM符号进行包括IFFT运算和添加循环前缀CP的OFDM处理，然后发送处理后的数据。

该步骤3包括下列子步骤，下面对所包括的子步骤进行详细说明。(31)分别对每个OFDM符号中不足IFFT运算长度的位长补零后，再对补零后的每个OFDM符号分别按照下述公式进行IFFT运算：

$x\left(n\right)=\frac{1}{\sqrt{N}}\underset{k=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}X\left(k\right)e^{j\frac{2\mathrm{\π}}{N}\mathrm{kn}},$

式中，N是子载波数，X(k)是设定调制模式下的复信号，x(n)为OFDM符号在时域的采样，虚数单位j的定义是：j²＝-1，k是OFDM符号中的符号矢量的序号，其取值范围为[0，N-1]的非负整数。

图9是本发明的实施例中OFDM时频资源分配方式示意图，请参见图9，进一步说明本发明实施例中分配OFDM时频资源情况：横轴表示OFDM符号在子载波带宽上的分配情况，纵轴表示OFDM符号在时隙上的分配情况。按照图9所示的每个OFDM符号长度为1200，每次OFDM传输过程处理12个OFDM符号，占用2048个OFDM子载波带宽；该实施例选取的FFT或IFFT的长度为2048，对重新分配后的每个OFDM符号中长度为1200个调制符号，要补充848个零，以使其长度等于IFFT的长度2048。

(32)对每个经过IFFT运算后的OFDM符号分别添加CP，消除多径信道传输引起的符号间干扰。

具体地，将每个OFDM符号尾部的μ个符号拷贝添加至该OFDM符号的前端，其中，μ是CP的长度。

实施例中的CP长度μ为512，添加CP处理后的符号位长增至2560。

(33)依次发送每个OFDM符号。

步骤4，接收端接收数据后，先对该数据块符号进行去除CP和快速傅里叶变换FFT运算的解OFDM处理，再进行相位补偿和去零，然后对得到的OFDM符号依次进行Q路解交织、OFDM解时频资源分配、旋转解调和译码，得到所需的数据信息。

步骤4包括下述子步骤，下面对所包括的子步骤进行详细说明。

(41)接收端接收数据后，对其进行解OFDM处理。

具体地，先对接收到的每个OFDM符号分别去除CP，即将接收到的每个OFDM符号分别删除其头部μ个符号，再对每个OFDM符号分别按照下述公式进行快速傅里叶变换FFT运算：

$X\left(k\right)=\frac{1}{\sqrt{N}}\underset{k=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}x\left(n\right)e^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{N}\mathrm{kn}},$

式中，N是子载波数，X(k)是设定调制模式下的复信号，x(n)为OFDM符号在时域的采样，虚数单位j的定义是：j²＝-1，k是OFDM符号中的符号矢量的序号，其取值范围为[0，N-1]的非负整数，然后，对变换后的OFDM符号进行存储。

在本实施例中，将每次接收到的2560个符号头部的循环前缀512个都删除。

(42)对变换后的OFDM符号进行相位补偿，以便根据信道估计值消除多径传输对数据的影响。相位补偿公式为：

$y\left(t\right)=\frac{x\left(t\right)\×\stackrel{\‾}{h\left(t\right)}}{\left|h\left(t\right)\right|},$

式中，x(t)是每个OFDM符号中的符号矢量，h(t)、

和|h(t)|分别是信道估值，信道估值的共轭和信道估值的模；

(43)对相位补偿后的每个OFDM符号进行除零，即删除步骤(31)为匹配IFFT运算长度的位长所添加的零，然后，将每个OFDM符号进行存储。

在实施例中，该步骤是删除为了匹配IFFT长度而添加的848个零位。

(44)按照步骤(13)选择的多维旋转调制和步骤(21)选择的集中式或分布式的OFDM模式，对每个OFDM符号内的符号进行相应的Q路解交织处理，即按照步骤(22)的对应规则进行逆向处理。

当接收端按照集中式OFDM模式进行Q路解交织时，若采用二维旋转调制，则该步骤(44)中，只执行Q路时频二维交织器的解交织操作，不执行调制符号的时频解交织和Q路频域解交织的操作；若采用多维旋转调制，则该步骤(44)包括子步骤，下面对所包括的子步骤进行详细说明。

(441)按照步骤(223)的时频二维交织规则的逆向处理方法对调制符号的Q路分量进行解交织。

具体地，先顺序选取调制符号的Q路分量，即先选取第

个OFDM符号内第f₂个调制符号的Q路分量，再选取第2个OFDM符号内第f₁个调制符号的Q路分量，接着选取第

个OFDM符号内第f₂个调制符号的Q路分量，再选取第3个OFDM符号内第f₁个调制符号的Q路分量，继续选取第

个OFDM符号内第f₂个调制符号的Q路分量，然后选取第3个OFDM符号内第f₁个调制符号的Q路分量，依次类推；在时域上按照从第

个OFDM符号选起，再选择第2个OFDM符号，接着选择与它相隔

个OFDM符号第

个OFDM符号，再选择从第2个增加1个OFDM符号的第3个OFDM符号，然后选择与它相隔

个OFDM符号第

个OFDM符号，依次类推，选择到从第

个OFDM符号，再选择与它相隔

个OFDM符号的第(OFDM_Num)个OFDM符号，最后选取第1个OFDM符号；在频域上是f₂、f₁交替选择；这样，在交织前，每个OFDM符号中的各个调制符号的Q路分量的位置坐标分别为：

$\{(f_2,\frac{\mathrm{OFDM}\_\mathrm{Num}}{2}+1),(f_1,2),(f_2,\frac{\mathrm{OFDM}\_\mathrm{Num}}{2}+2),...,(f_1,\frac{\mathrm{OFDM}\_\mathrm{Num}}{2}),(f_2,\mathrm{OFDM}\_\mathrm{Num}),(f_1,1)\}$ ，经过Q路分量的时频二维解交织后，其所占据的频域和时域的位置坐标恰好是原有OFDM符号的Q路分量依序向右循环移动一位的结果，即为：

$\{(f_1,1),(f_2,\frac{\mathrm{OFDM}\_\mathrm{Num}}{2}+1),(f_1,2),(f_2,\frac{\mathrm{OFDM}\_\mathrm{Num}}{2}+2),...,(f_1,\frac{\mathrm{OFDM}\_\mathrm{Num}}{2}),(f_2,\mathrm{OFDM}\_\mathrm{Num})\}$

使得Q路正交分量符号在时间和频率上都按照上述规则进行位置交换。

在本实施例中，按照步骤(441)解Q路时频二维交织是将原来属于同一调制符号的虚部和实部进行匹配还原，具体地，将频域上间隔30个子载波带宽和时域上间隔大于等于5个OFDM符号的频点取作一组；取子载波带宽编号为f₁，f₂，其中f₁＝1...60，f₂＝(f₁+30)mod60；并令(f，t)表示符号Q路分量在频域上占据第f个子载波，在时域上占据第t个OFDM符号，t＝1、2、...、12；则在时间和频率上，符号虚部按照下列规则进行位置交换：(f₁，1)→(f₂，12)，(f₂，12)→(f₁，6)，(f₁，6)→(f₂，11)，(f₂，11)→(f₁，5)，(f₁，5)→(f₂，10)，(f₂，10)→(f₁，4)，(f₁，4)→(f₂，9)，(f₂，9)→(f₁，3)，(f₁，3)→(f₂，8)，(f₂，8)→(f₁，2)，(f₁，2)→(f₂，7)，(f₂，7)→(f₁，1)

(442)按照步骤(222)的逆向处理方法对调制符号的Q路分量进行解频域交织，其规则为：每个OFDM符号内同一用户的L个符号中，间隔为

的D个符号的Q路分量设为一组，将该组内的Q路分量依次向左循环移动一位，则将原来属于同一符号的虚部和实部进行匹配还原。

需要说明的是，如果采用二维旋转调制，不执行该步骤(442)，如果采用六维旋转调制，则按照该步骤(442)解Q路频域交织的具体方法是：将一个OFDM符号内同一用户的符号中的60个符号，间隔为10的六个符号的Q路分量取作一组，将这组内的Q路分量依次左移循环移位，则将原来属于同一符号的虚部和实部进行匹配还原，依次对其余各组的Q路分量进行相同的操作。

(443)按照步骤(221)的逆向处理方法对调制符号进行时频解交织，其规则为：对每个用户的符号按照逐列写入方式存储于以

格式的交织器后，再按照逐行方式取出，这样，在符号块内相隔

的个符号就被还原放在相邻位置，完成调制符号的时频解交织变换。

需要说明的是，如果采用二维旋转调制，不执行该步骤(443)，如果采用六维旋转调制，则按照该步骤(443)解时频交织的具体方法是：将每个用户在一个OFDM符号中的60个调制符号内，分散在相隔20的三个符号放到相邻的位置，从而还原一次六旋转调制处理前的各个分量的位置。

(45)继续进行OFDM解时频资源分配操作。

具体地，将每个用户在步骤(21)分配在OFDM时频资源上的全部OFDM符号中的所有L×P个调制符号按照该步骤的逆向操作顺序，重新还原为串行的所有用户的调制符号。

(46)采用最大似然解调方式对OFDM解时频资源分配后的符号进行旋转解调。

具体地，以经过多径信道后的旋转星座图为解调参考星座图，计算接收到的符号集合中的每个符号与其参考星座图中各星座点的欧氏距离，分别得到映射成为每个符号的各个比特的对数似然比，用于译码。

对于N维旋转，给定旋转矩阵RM和调制阶数M时，旋转后的星座点集合有

个元素，每次旋转调制符号分量包含(N*log₂M)/2个比特，Y＝(y₁，y₂…y_N)表示接收到的

N维符号分量，X＝(x₁，x₂…x_N)表示经过N为旋转调制后的星座图，

X′＝(|h₁|x₁，|h₂|x₂…|h_N|x_N)表示经过衰落后的参考星座点，其中|h_i|表示第i个符号分量经历的衰落幅度系数。欧式距离计算公式

对于(N*log₂M)/2个比特中的第j个比特b_j的对数似然比(LLR)计算如下：

$\mathrm{LLR}\left(b_j\right)=\log \frac{\underset{X^{\′}\∈{\mathrm{\Ω}}_0\left(b_j\right)}{\mathrm{\Σ}}\exp (-\frac{{d_{X^{\′}}}^2}{{2\mathrm{\σ}}^2})}{\underset{X^{\′}\∈{\mathrm{\Ω}}_1\left(b_j\right)}{\mathrm{\Σ}}\exp \left(\frac{{d_{X^{\′}}}^2}{{2\mathrm{\σ}}^2}\right)}$ j＝1，2，…，(N*log₂M)/2

其中，Ω₀(b_j)表示b_j为0的星座点集合，Ω₁(b_j)表示b_j为1的星座点集合。

图11是旋转星座图经过信道衰落后形成的星座图和解调示意图，请参见图11，以二维QPSK调制为例子，详细说明使用旋转调制星座图经过衰落信道后形成的星座图及其解调方式。

具体地，由于为QPSK调制，则此时M为4，图中I路和Q路的信号分别有不同的信道衰落幅度畸变，设I路的信道衰落幅度系数为|h2|，Q路的信道衰落幅度系数为|h1|其解调的方式是：首先计算接收点到各个星座点的距离，即图中所示的d₁～d₄，再计算该符号对应的每位比特的对数似然比。以第一个比特为例，根据该星座图，四个星座点中第1位为0的比特组合为00和01，其对应的距离是d₁和d₄，第1位为1的比特组合为10和11，其对应的距离是d₂和d₃；从而得到该比特的对数似然比为：

$\log \frac{\exp (-\frac{{d_1}^2}{2{\mathrm{\σ}}^2})+\exp (-\frac{{d_4}^2}{{2\mathrm{\σ}}^2})}{\exp (-\frac{{d_3}^2}{2{\mathrm{\σ}}^2})+\exp (-\frac{{d_2}^2}{{2\mathrm{\σ}}^2})}.$

(47)根据编码方式选择相应的译码方式，将每组OFDM符号译码还原为K个位长的信息比特。

需要说明的是，本发明实施例试验采用Turbo作为其信道编码。该实施例的各个参数说明如下：码率是8/9，信道模型是TU；译码方式是Log-Map；最大迭代次数＝8；IFFT长度或FFT长度为2048，CP长度是512；调制方式是在QPSK条件下，信息位长度1280。

图12是本发明实施例和目前常用的比特交织编码调制BICM OFDM方式的在码率为8/9时的传输性能曲线比较图，两者均采用Turbo编码。图12是采用集中式QPSK模式帧结构下的性能曲线。对该图中的曲线进行比较，采用QPSK时，在误帧率为10E-2时，三维的旋转调制OFDM Turbo比比特交织编码调制OFDM Turbo的性能提升有4.6dB，二维的旋转调制OFDM Turbo比比特交织编码调制OFDM Turbo的性能提升也大于3.5个dB，即近4dB的提升。

综上所述，本发明方法通过旋转调制星座图和分量交织引入信号调制分集，藉由旋转调制和分量交织，将准备传输的数据扩散分布到不同分量上，使不同分量的数据各自在信道上独立衰落，增加信号分集的优势；再选择最优旋转矩阵，获取传输性能的最大提升；同时，引入OFDM频率分集和时频交织分集，从而能够更有效地提高系统性能。

第二实施例

图13是根据本发明第二实施例的用于OFDM系统的多维联合编码调制装置的结构示意图，下面参考图13来说明本实施例的各部分组成。

如图13所示，本装置包括：旋转调制模块131、交织模块132，数据处理模块133和解交织模块134，旋转调制模块131与交织模块132连接，交织模块132和数据处理模块133连接，数据处理模块133和解交织模块134连接，下面说明各个模块的功能。

旋转调制模块131，其针对各个用户的发送数据分别进行编码和调制以得到各个用户的调制符号，并依照设定的旋转矩阵对所得到的由所述各个用户的调制符号构成的调制符号块进行多维旋转调制以得到符号分量块。

旋转调制模块131还包括旋转矩阵设置模块130，旋转矩阵设置模块130其用于设定旋转矩阵。

旋转矩阵设置模块130包括：

第一子模块，其生成设定数量的N维正交矩阵，设定数量大于1，N为所述设定的旋转矩阵的维数，N≥2。

第二子模块，其其分别基于所述设定数量的N维正交矩阵中的各个N维正交矩阵进行多维旋转调制以得到相应的符号分量块X_i，并分别计算各个所述符号分量块X_i的最小间隔值，1≤i≤所述设定数量。

第三子模块，其将与所述最小间隔值最大的符号分量块X_i对应的N维正交矩阵确定为所述设定的旋转矩阵，其中，

通过如下步骤来确定所述符号分量块X_i的最小间隔值：针对所述符号分量块X_i的N个符号分量中的各个符号分量，确定符号分量的M^N/2个不同取值并计算各不同取值之间的最小间隔，作为最小分量间隔值，M表示调制阶数；将N个符号分量的最小分量间隔值中的最小值作为所述符号分量块X_i的最小间隔值。

所述旋转矩阵设置模块还包括：第四子模块，其中，第四子模块还包括：

生成单元，其生成N(N+1)/2个随机数，并将随机数排列为一个N阶的下三角矩阵。

构造单元，基于下三角矩阵构造一个一元一次方程和N-2个线性方程组。

判断求解单元，其判断线性方程组的系数矩阵是否为非奇异矩阵，若判断为否，则返回生成单元重新生成N(N+1)/2个随机数，否则，利用列主元高斯消元法得到所述方程和线性方程组的解值，并将解值返回到所述下三角矩阵的相应位置上以得到N维矩阵。

获取单元，其将N维矩阵的列向量进行单位化以获得N维正交矩阵。

交织模块132，其其按照设定的OFDM模式给所述符号分量块分配OFDM时频资源，得到OFDM符号，再对各个所述OFDM符号中的每个用户的符号分量块进行Q路交织处理得到交织符号。

数据处理模块133，其根据预设的OFDM调制长度和IFFT运算长度，分别对每个OFDM符号中不足IFFT运算长度的位长补零，再对补零后的每个OFDM符号进行包括IFFT运算和添加循环前缀CP的OFDM处理，然后发送处理后的数据。

解交织模块134，在对接收端接收数据的数据块符号进行去除CP和快速傅里叶变换FFT运算的解OFDM处理，再进行相位补偿和去零，然后对得到的OFDM符号依次进行Q路解交织、OFDM解时频资源分配、旋转解调和译码，得到所需的数据信息。

综上所述，本发明装置通过旋转调制星座图和分量交织引入信号调制分集，藉由旋转调制和分量交织，将准备传输的数据扩散分布到不同分量上，使不同分量的数据各自在信道上独立衰落，增加信号分集的优势；再选择最优旋转矩阵，获取传输性能的最大提升；同时，引入OFDM频率分集和时频交织分集，从而能够更有效地提高系统性能。

虽然本发明所揭露的实施方式如上，但所述的内容只是为了便于理解本发明而采用的实施方式，并非用以限定本发明。任何本发明所属技术领域内的技术人员，在不脱离本发明所揭露的精神和范围的前提下，可以在实施的形式上及细节上作任何的修改与变化，但本发明的专利保护范围，仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。

Claims (10)

1.一种用于OFDM系统的多维联合编码调制的方法，其特征在于，包括：

旋转调制步骤，发送端针对各个用户的发送数据分别进行编码和调制以得到各个用户的调制符号，并依照设定的旋转矩阵对由所述各个用户的调制符号构成的调制符号块进行多维旋转调制以得到符号分量块；以及

交织步骤，发送端按照设定的OFDM模式给所述符号分量块分配OFDM时频资源，得到OFDM符号，再对各个所述OFDM符号中的每个用户的符号分量块进行Q路交织处理得到交织符号。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，按照如下处理来确定所述设定的旋转矩阵：

生成设定数量的N维正交矩阵，所述设定数量大于1，N为所述设定的旋转矩阵的维数，N≥2；

分别基于所述设定数量的N维正交矩阵中的各个N维正交矩阵进行多维旋转调制以得到相应的符号分量块X_i，并分别计算各个所述符号分量块X_i的最小间隔值，1≤i≤所述设定数量；

将与所述最小间隔值最大的符号分量块X_i对应的N维正交矩阵确定为所述设定的旋转矩阵；其中，

通过如下步骤来确定所述符号分量块X_i的最小间隔值：针对所述符号分量块X_i的N个符号分量中的各个符号分量，确定符号分量的M^N/2个不同取值并计算各不同取值之间的最小间隔，作为最小分量间隔值，M表示调制阶数；将N个符号分量的最小分量间隔值中的最小值作为所述符号分量块X_i的最小间隔值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过如下处理来确定所述设定的旋转矩阵：

生成所述设定数量的N维正交矩阵并将其作为所述设定的旋转矩阵，所述设定数量等于1；或者，

生成所述设定数量的N维正交矩阵，所述设定数量大于1，并通过如下处理来选择所述设定数量的N维正交矩阵之一作为所述设定的旋转矩阵：

分别基于所述设定数量的N维正交矩阵中的各个N维正交矩阵进行多维旋转调制以得到相应的符号分量块X_i，并分别计算各个所述符号分量块X_i的最小间隔值，1≤i≤所述设定数量；

将与所述最小间隔值最大的符号分量块X_i相对应的N维正交矩阵确定为所述设定的旋转矩阵；其中，

通过如下步骤来确定所述符号分量块X_i的最小间隔值：针对所述符号分量块X_i的N个符号分量中的各个符号分量，确定符号分量的M^N/2个不同取值并计算各不同取值之间的最小间隔，作为最小分量间隔值，M表示调制阶数；将所述N个符号分量的最小分量间隔值中的最小值作为所述符号分量块X_i的最小间隔值；

N为所述设定的旋转矩阵的维数，N≥2；以及

所述N维正交矩阵通过如下步骤生成：

步骤11，生成N(N+1)/2个随机数，并将所述随机数排列为一个N阶的下三角矩阵；

步骤12，基于所述下三角矩阵构造一个一元一次方程和N-2个线性方程组；

步骤13，判断所述线性方程组的系数矩阵是否为非奇异矩阵，若判断为否，则返回所述步骤11重新生成N(N+1)/2个随机数，否则，利用列主元高斯消元法得到所述方程和所述线性方程组的解值，并将所述解值返回到所述下三角矩阵的相应位置上以得到N维矩阵；以及

步骤14，将所述N维矩阵的列向量进行单位化以获得N维正交矩阵。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述设定的旋转矩阵的维数N大于等于2且等于2的整数次幂的值时，通过如下处理来确定所述设定的旋转矩阵：

生成设定数量的N/2维正交矩阵，所述设定数量大于1；

分别基于所述设定数量的N/2维正交矩阵中的各个N/2维正交矩阵进行多维旋转调制以得到相应的符号分量块X_i，并分别计算各个所述符号分量块X_i的最小间隔值，1≤i≤所述设定数量；

基于与所述最小间隔值最大的符号分量块X_i相对应的N/2维正交矩阵来确定所述设定的旋转矩阵；其中，

通过如下步骤来确定所述符号分量块X_i的最小间隔值：针对所述符号分量块X_i的N/2个符号分量中的各个符号分量，确定符号分量的M^N/4个不同取值并计算各不同取值之间的最小间隔，作为最小分量间隔值，M表示调制阶数；将N/2个符号分量的最小分量间隔值中的最小值作为所述符号分量块X_i的最小间隔值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，

当N≥4时，通过如下处理确定所述设定数量的N/2维正交矩阵：

以IterMax表示所述设定数量，令j＝1，2，...InterMax，则将所述设定数量的N/2维正交矩阵中的第j个N/2维正交矩阵确定为：

${\mathrm{RM}}_{2^{k-1}}^j=\left(\begin{array}{cc}{\mathrm{RM}}_{2^{k-2}}\cos {\mathrm{\θ}}_{k-1}& {\mathrm{RM}}_{2^{k-2}}\sin {\mathrm{\θ}}_{k-1}\\ -{\mathrm{RM}}_{2^{k-2}}\sin {\mathrm{\θ}}_{k-1}& {\mathrm{RM}}_{2^{k-2}}\cos {\mathrm{\θ}}_{k-1}\end{array}\right),$

k＝log₂N，为当旋转矩阵的维数等于N/4时依据权利要求4和5所述的方法所确定的设定的旋转矩阵，RM₁＝1。

6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，在所述交织步骤中进一步包括以下子步骤：

子步骤21，发送端将所述各个OFDM符号中的L个多维旋转调制符号进行按照逐行写入方式存储在格式为

的交织器中，将存储在格式为

的交织器中的符号按照逐列方式取出得到时频交织符号，其中，

D与多维旋转调制的维数N的关系为

以及

子步骤22，将各个OFDM符号内的L个所述时频交织符号中间隔为的D个所述时频交织符号的Q路分量设为一组，将所得的每组内的所述时频交织符号的Q路分量依序向右循环移动一位得到Q路正交分量，以及

将所得的每组内的所述时频交织符号的I路同相分量和所述Q路正交分量合并组成交织符号，其中，

N为所述多维旋转调制的维数。

7.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，进一步包括如下步骤：

解交织步骤，所述接收端针对经过Q路交织处理得到的各个所述交织符号进行与所述交织步骤的逆向处理。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，在所述解交织步骤中进一步包括以下子步骤：

子步骤31，针对经过Q路交织处理的得到的各个所述交织符号中的L个所述频域交织符号中间隔为的D个所述频域交织符号的Q路分量设为一组，将所得的每个组内的Q路分量依次向左循环移动一位得到频域解交织符号；以及

子步骤32，将每个所述频域解交织符号按照逐列写入方式存储于格式为

的交织器中，再将存储在所述格式为

的交织器中的符号按照逐行方式取出得到解交织符号，其中，

D与多维旋转调制的维数N的关系为

其中，所述多维旋转调制的维数N为大于等于3的整数。

9.一种用于OFDM系统的多维联合编码调制分集的装置，其特征在于，包括：

旋转调制模块，针对各个用户的发送数据分别进行编码和调制以得到各个用户的调制符号，并依照设定的旋转矩阵对由所述各个用户的调制符号构成的调制符号块进行多维旋转调制以得到符号分量块；以及

交织模块，其按照设定的OFDM模式给所述符号分量块分配OFDM时频资源，得到OFDM符号，再对各个所述OFDM符号中的每个用户的符号分量块进行Q路交织处理得到交织符号；以及

所述旋转调制模块还包括旋转矩阵设置模块，所述旋转矩阵设置模块包括：

第一子模块，其生成设定数量的N维正交矩阵，所述设定数量大于1，N为所述设定的旋转矩阵的维数，N≥2；

第二子模块，其分别基于所述设定数量的N维正交矩阵中的各个N维正交矩阵进行多维旋转调制以得到相应的符号分量块X_i，并分别计算各个所述符号分量块X_i的最小间隔值，1≤i≤所述设定数量；以及

第三子模块，将与所述最小间隔值最大的符号分量块X_i对应的N维正交矩阵确定为所述设定的旋转矩阵，其中，

通过如下步骤来确定所述符号分量块X_i的最小间隔值：针对所述符号分量块X_i的N个符号分量中的各个符号分量，确定符号分量的M^N/2个不同取值并计算各不同取值之间的最小间隔，作为最小分量间隔值，M表示调制阶数；将所述N个符号分量的最小分量间隔值中的最小值作为所述符号分量块X_i的最小间隔值。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述旋转矩阵设置模块还包括：

第四子模块，

所述第四子模块包括：

生成单元，其生成N(N+1)/2个随机数，并将所述随机数排列为一个N阶的下三角矩阵；

构造单元，基于所述下三角矩阵构造一个一元一次方程和N-2个线性方程组；

判断求解单元，其判断所述线性方程组的系数矩阵是否为非奇异矩阵，若判断为否，则返回所述生成单元重新生成N(N+1)/2个随机数，否则，利用列主元高斯消元法得到所述方程和所述线性方程组的解值，并将所述解值返回到所述下三角矩阵的相应位置上以得到N维矩阵；以及

获取单元，其将所述N维矩阵的列向量进行单位化以获得N维正交矩阵。

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