CN102882659B - 一种自适应mimo传输系统的数据传输方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种自适应MIMO传输系统的数据传输方法，将基于分圆格的准正交空时分组码应用到具体的MIMO多天线传输系统中，并根据无线信道的信噪比、信道多普勒频移，以及基站与移动终端对复杂度与接收性能的不同要求，自适应地选择基站与移动终端的编解码方式，以便最优地实现自发射端到接收端的高速数据传输。从而达到自适应提高数据传输性能、信息吞吐量和降低硬件复杂度的要求。

Description

一种自适应MIMO传输系统的数据传输方法

技术领域

本发明涉及多入多出(MIMO)无线通信系统中一种数据传输的方法，尤其涉及一种基于分圆格技术的准正交空时分组码(QO-STBC)的自适应编解码及传输方法。

背景技术

空时分组码可以有效地利用MIMO传输系统的空间复用和分集特性。1998年，Alamouti提出了一种两发一收的发送方案，随后Tarokh对此加以改进，提出了正交空时分组码(O-STBC)的概念，但同时也证明当发射天线数多于2时，传输速率就达不到1符号/周期。2001年，Jafarkhani提出了准正交空时分组码(QO-STBC)，解决了传输速率低的问题，但准正交空时分组码只能提供正交空时分组码一半的分集增益。

《国际电子与电气工程师协会信息论汇刊》(IEEE Transactions onInformation Theory,Vol.50,pp.3348-3350,Dec.2004)提出了一种所谓最优分圆格概念，这种分圆格具有满分集的特性，若将分圆格技术应用到空时编码中，可以改善误符号率，但却没能将之与准正交空时分组码结合。

随后《国际电子与电气工程师协会信号处理快报》(IEEE Signal ProcessingLetters,Vol.17,pp.394-397,Apr.2010)提出一种8发1收的MIMO系统，应用了基于分圆格技术的准正交空时分组码的编解码方式，这种编码方式用分圆格映射取代普通的星座映射，利用分圆格满分集的特性，提高准正交分组码的分集增益，有效地提高了数据传输性能。但该方法仅是分圆格技术与准正交空时编码技术的简单结合以提高接收机误码率，并没有从MIMO系统整体性能自适应优化层面来思考并解决问题。

发明内容

发明目的：针对现有技术中存在的问题与不足，本发明提供一种自适应MIMO传输系统的数据传输方法。根据实际传输信道的信噪比和多普勒频移等特征，改变基站和移动终端相应的多天线工作机制，以达到自适应提高数据传输性能、信息吞吐量和降低硬件复杂度的要求。

技术方案：一种自适应MIMO传输系统的数据传输方法，(a)下行链路中，基站端根据移动台反馈的传输信道质量，即接收信号信噪比和多普勒频移等，自适应选择准正交空时分组编码的编码方式和发射天线的维数，而移动端则相应采用合适的接收天线维数以及解码方式；

(b)上述下行链路中，当反馈信号显示信号接收信噪比较低时，基站端将采用基于分圆格技术的准正交空时编码以降低系统解码错误率，并根据测量的多普勒频移自动选择发射天线或编码矩阵的维数：移动速度慢时采用多天线发送信号以获得较高编码增益和系统信道容量；而移动速度较快时则采用多天线拆分分组降维的方式以克服多普勒频移对解码性能的影响；

(c)上述下行链路中，当反馈信号显示信号接收信噪比较高时，基站和移动台将采用传统准正交编解码方式以降低系统、尤其是移动台端软硬件实现的复杂度和功耗；

(d)上行链路中，鉴于基站端软硬件资源丰富的特点，系统将统一采用基于分圆格技术的准正交空时编解码方法，以获得最优的解码性能。

所述下行链路中，信号接收信噪比高低由系统根据具体的移动通信多径衰落及时延确定：对于常用的码片级多径指数衰落，高低信噪比的界限可设定为15dB；对于山区大回声等功率衰落信道，高低信噪比界限可设为18dB；对于大回声深衰落信道，高低信噪比界限可设定为28dB；

所述下行链路中，信号多普勒频移的高低由系统根据移动终端的移动速度、系统载频、和下行传输速率综合确定；一般而言，以现有3G系统为例，可设定移动速度5至10公里/小时为移动速度快慢的标志，其所对应的多普勒频移数值则为多普勒频移高低的界限。

首先，构造一个最优的分圆格，设分圆格维数为4，定义为：

其中v和b是四维列向量，m＝6，是一个复数域中的环，代表整数环，ω是一个实变量，用于最后实现能量归一化，G为分圆格的生成矩阵，定义为：

$G=\left[\begin{array}{cccc}\mathrm{\λ}& {\mathrm{\λ}}^2& {\mathrm{\λ}}^3& {\mathrm{\λ}}^4\\ {\mathrm{\λ}}^7& {\mathrm{\λ}}^{14}& {\mathrm{\λ}}^{21}& {\mathrm{\λ}}^{28}\\ {\mathrm{\λ}}^{13}& {\mathrm{\λ}}^{26}& {\mathrm{\λ}}^{39}& {\mathrm{\λ}}^{52}\\ {\mathrm{\λ}}^{19}& {\mathrm{\λ}}^{38}& {\mathrm{\λ}}^{57}& {\mathrm{\λ}}^{75}\end{array}\right],$ λ＝e^jπ/15

根据数论中对环的定义以及能量最小准则，所述整数环取值有两种：{-1 0 12}和{-2 -1 0 1}；所述分圆格中包含有16⁴＝65536个四维格点，根据填充密度理论(packing density theory)，从65536个格点中，选择能量最小的256个格点组成所需的分圆格；

在MIMO多天线传输系统下行链路中，基站作为发射端向移动终端发送信号，移动终端中的信道估计单元，根据导频信号或盲检测算法计算出各无线通信信道的信道复增益，从而获得信道信噪比，同时估算各信道上的多普勒频移，以确定信道变化快慢；根据信噪比与多普勒频移确定基站端编码方式以及移动终端的解码方式；具体有4种情形：

情形1、当下行链路具有低信噪比、低多普勒频移特性时，采用8个发射天线、8个时隙的编码方式，以获得较大分集增益与信道容量。以一个接收天线为例，此时的准正交空时分组码编码方式如下：

$C=\left[\begin{array}{cccccccc}{x}_1& x_2& x_3& x_4& x_5& x_6& x_7& x_8\\ x_2^{*}& -x_1^{*}& x_4^{*}& -x_3^{*}& x_6^{*}& -x_5^{*}& x_8^{*}& -x_7^{*}\\ x_3& -x_4& -x_1& x_2& x_7& -x_8& -x_5& x_6\\ x_4^{*}& x_3^{*}& -x_2^{*}& -x_1^{*}& x_8^{*}& x_7^{*}& -x_6^{*}& -x_5^{*}\\ x_5& -x_6& x_7& -x_8& -x_1& x_2& -x_3& x_4\\ x_6^{*}& x_5^{*}& x_8^{*}& x_7^{*}& -x_2^{*}& -x_1^{*}& -x_4^{*}& -x_3^{*}\\ x_7& x_8& -x_5& -x_6& -x_3& -x_4& x_1& x_2\\ x_8^{*}& -x_7^{*}& -x_6^{*}& x_5^{*}& -x_4^{*}& x_3^{*}& x_2^{*}& -x_1^{*}\end{array}\right]$

接收端的一个接收天线接收到的信号表示为：

$Y=\sqrt{\mathrm{\ρ}/N_T}\mathrm{CH}+N$

其中H为信道矩阵，N中每个元素为复高斯白噪声，ρ为信噪比，N_T为发射天线数，展开后写成：

$\left[\begin{array}{c}{y}_1\\ y_2\\ y_3\\ y_4\\ y_5\\ y_6\\ y_7\\ y_8\end{array}\right]=\sqrt{\mathrm{\ρ}/N_T}\left[\begin{array}{cccccccc}{x}_1& x_2& x_3& x_4& x_5& x_6& x_7& x_8\\ x_2^{*}& {-x}_1^{*}& x_4^{*}& -x_3^{*}& x_6^{*}& -x_5^{*}& x_8^{*}& -x_7^{*}\\ x_3& x_4& {-x}_1& x_2& x_7& -x_8& -x_5& x_6\\ x_4^{*}& x_3^{*}& -x_2^{*}& -x_1^{*}& x_8^{*}& x_7^{*}& -x_6^{*}& -x_5^{*}\\ x_5& {-x}_6& x_7& {-x}_8& -x_1& x_2& -x_3& x_4\\ x_6^{*}& x_5^{*}& x_8^{*}& x_7^{*}& -x_2^{*}& -x_1^{*}& -x_4^{*}& -x_3^{*}\\ x_7& x_8& -x_5& -x_6& -x_3& -x_4& x_1& x_2\\ x_8^{*}& {-x}_7^{*}& {-x}_6^{*}& x_5^{*}& -x_4^{*}& x_3^{*}& x_2^{*}& -x_1^{*}\end{array}\right]\·\left[\begin{array}{c}{h}_1\\ h_2\\ h_3\\ h_4\\ h_5\\ h_6\\ h_7\\ h_8\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{n}_1\\ n_2\\ n_3\\ n_4\\ n_5\\ n_6\\ n_7\\ n_8\end{array}\right]$

对偶数行取共轭：

$\left[\begin{array}{c}{y}_1\\ y_2^{*}\\ y_3\\ y_4^{*}\\ y_5\\ y_6^{*}\\ y_7\\ y_8^{*}\end{array}\right]=\sqrt{\mathrm{\ρ}/N_T}\left[\begin{array}{cccccccc}{h}_1& h_2& h_3& h_4& h_5& h_6& h_7& h_8\\ -h_2^{*}& h_1^{*}& -h_4^{*}& h_3^{*}& {-x}_6^{*}& h_5^{*}& -x_8^{*}& h_7^{*}\\ -h_3& h_4& h_1& -h_2& -h_7& h_8& h_5& {-h}_6\\ {-h}_4^{*}& -h_3^{*}& h_2^{*}& h_1^{*}& -h_8^{*}& {-h}_7^{*}& h_6^{*}& h_5^{*}\\ -h_5& h_6& -h_7& h_8& h_1& -h_2& h_3& -h_4\\ -h_6^{*}& -h_5^{*}& -h_8^{*}& -h_7^{*}& h_2^{*}& h_1^{*}& h_4^{*}& h_3^{*}\\ -h_7& -h_8& h_5& h_6& h_3& h_4& -h_1& -h_2\\ -h_8^{*}& h_7^{*}& h_6^{*}& -h_5^{*}& h_4^{*}& -h_3^{*}& -h_2^{*}& h_1^{*}\end{array}\right]\·\left[\begin{array}{c}{x}_1\\ x_2\\ x_3\\ x_4\\ x_5\\ x_6\\ x_7\\ x_8\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{n}_1\\ n_2^{*}\\ n_3\\ n_4^{*}\\ n_5\\ n_6^{*}\\ n_7\\ n_8^{*}\end{array}\right]$

记作这一过程，成功地将编码特性转移到了信道矩阵当中。

然后进行匹配滤波：即将等式两端同时左乘矩阵(H')^H，得到： ${\left(H^{\′}\right)}^H{Y}^{\′}=\sqrt{\mathrm{\ρ}/N_T}{\left(H^{\′}\right)}^H{H}^{\′}x+{\left(H^{\′}\right)}^H{N}^{\′},$ 并将该式记作 $Y^{\′\′}=\sqrt{\mathrm{\ρ}/N_T}{H}^{\′\′}x+N^{\′\′},$ 很明显奇数行与偶数行不一样，因此分为奇偶两部分：

$\left\{\begin{array}{c}{y}_{\mathrm{odd}}=\sqrt{\mathrm{\ρ}/N_T}{\tilde{H}}_{\mathrm{odd}}{x}_{\mathrm{odd}}+{\tilde{n}}_{\mathrm{odd}}\\ y_{\mathrm{even}}=\sqrt{\mathrm{\ρ}/N_T}{\tilde{H}}_{\mathrm{even}}{x}_{\mathrm{even}}+{\tilde{n}}_{\mathrm{even}}\end{array}\right.---\left(1\right)$

式中下标odd和even分别表示奇数和偶数，对两部分的信道矩阵分别作奇异值分解：

$\left\{\begin{array}{c}{\tilde{H}}_{\mathrm{odd}}=V_{\mathrm{odd}}{S}_{\mathrm{odd}}{V}_{\mathrm{odd}}^H=V_{\mathrm{odd}}{D}_{\mathrm{odd}}{D}_{\mathrm{odd}}{V}_{\mathrm{odd}}^H\\ {\tilde{H}}_{\mathrm{even}}=V_{\mathrm{even}}{S}_{\mathrm{even}}{V}_{\mathrm{even}}^H=V_{\mathrm{even}}{D}_{\mathrm{even}}{D}_{\mathrm{even}}{V}_{\mathrm{even}}^H\end{array}\right.$

式中V_odd和V_even是酉矩阵，D_odd和D_even是对角矩阵。由于和的协方差矩阵不是对角矩阵，因此和是色噪声。需要对这两部分噪声分别做白化处理，设计的白化滤波器为：

$\left\{\begin{array}{c}{F}_{\mathrm{odd}}=D_{\mathrm{odd}}^{-1}{V}_{\mathrm{odd}}^H\\ F_{\mathrm{even}}=D_{\mathrm{even}}^{-1}{V}_{\mathrm{even}}^H\end{array}\right.$

左乘到式(1)两端，得到：

$\left\{\begin{array}{c}\left(D_{\mathrm{odd}}^{-1}{V}_{\mathrm{odd}}^H\right)y_{\mathrm{odd}}=\sqrt{\mathrm{\ρ}/N_T}\left(D_{\mathrm{odd}}^{-1}{V}_{\mathrm{odd}}^H\right){\tilde{H}}_{\mathrm{odd}}{x}_{\mathrm{odd}}+\left(D_{\mathrm{odd}}^{-1}{V}_{\mathrm{odd}}^H\right){\tilde{n}}_{\mathrm{odd}}\\ \left(D_{\mathrm{even}}^{-1}{V}_{\mathrm{even}}^H\right)y_{\mathrm{even}}=\sqrt{\mathrm{\ρ}/N_T}\left(D_{\mathrm{even}}^{-1}{V}_{\mathrm{even}}^H\right){\tilde{H}}_{\mathrm{even}}{x}_{\mathrm{even}}+\left(D_{\mathrm{even}}^{-1}{V}_{\mathrm{even}}^H\right){\tilde{n}}_{\mathrm{even}}\end{array}\right.$

$\left\{\begin{array}{c}{\hat{y}}_{\mathrm{odd}}=\sqrt{\mathrm{\ρ}{/N}_T}{D}_{\mathrm{odd}}{V}_{\mathrm{odd}}^H{x}_{\mathrm{odd}}+\left(D_{\mathrm{odd}}^{-1}{V}_{\mathrm{odd}}^H\right){\tilde{n}}_{\mathrm{odd}}\\ {\hat{y}}_{\mathrm{even}}=\sqrt{\mathrm{\ρ}/N_T}{D}_{\mathrm{even}}{V}_{\mathrm{even}}^H{x}_{\mathrm{even}}+\left(D_{\mathrm{even}}^{-1}{V}_{\mathrm{even}}^H\right){\tilde{n}}_{\mathrm{even}}\end{array}\right.---\left(2\right)$

到这一步就完成了噪声白化，同时上式也解释了为什么在发射端需要对发送符号进行预编码这一处理过程。

在发射端，数据比特流分为奇偶两组，分别进行格映射，并根据接收端反馈的信息分别进行预编码：

$\left\{\begin{array}{c}{x}_{\mathrm{odd}}=V_{\mathrm{odd}}{s}_{\mathrm{odd}}\\ x_{\mathrm{even}}=V_{\mathrm{even}}{s}_{\mathrm{even}}\end{array}\right.$

在接收端进行信号处理时，将上式代入式(2)后，就得到：

$\left\{\begin{array}{c}{\hat{y}}_{\mathrm{odd}}=\sqrt{\mathrm{\ρ}/N_T}{D}_{\mathrm{odd}}{s}_{\mathrm{odd}}+{\hat{n}}_{\mathrm{odd}}\\ {\hat{y}}_{\mathrm{even}}=\sqrt{\mathrm{\ρ}/N_T}{D}_{\mathrm{even}}{s}_{\mathrm{even}}+{\hat{n}}_{\mathrm{even}}\end{array}\right.$

合并后记作

$y^{\′\′}=\sqrt{\mathrm{\ρ}/N_T}\mathrm{Ds}+w$

其中D是对角矩阵，w为复高斯白噪声，由上式可见，预编码保证了s中各元素之间不存在相关性，提高了解码的准确性。

在已知信道增益的情况下，对多个接收天线中接收到的信号进行判优，选择性能最好的进行译码，从而获得原始发送符号。

情形2、当下行链路仍具有低信噪比、但处于高速移动环境亦即具有高多普勒频移特性时，整个8×4的MIMO传输系统分为2个4×2的子系统，采用的编码方式如下：

$C=\left[\begin{array}{cccc}{x}_1& x_2& x_3& x_4\\ x_2^{*}& {-x}_1^{*}& x_4^{*}& -x_3^{*}\\ x_3& -x_4& -x_1& x_2\\ x_4^{*}& x_3^{*}& {-x}_2^{*}& -x_1^{*}\end{array}\right]$

以一个接收天线为例，接收信号同样的，先转移编码特性：

$\left[\begin{array}{c}{y}_1\\ y_2^{*}\\ y_3\\ y_4^{*}\end{array}\right]=\sqrt{\mathrm{\ρ}/N_T}\left[\begin{array}{cccc}{h}_1& h_2& h_3& h_4\\ -h_2^{*}& h_1^{*}& -h_4^{*}& h_3^{*}\\ -h_3& h_4& h_1& -h_2\\ -h_4^{*}& {-h}_3^{*}& h_2^{*}& h_1^{*}\end{array}\right]\·\left[\begin{array}{c}{x}_1\\ x_2\\ x_3\\ x_4\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{n}_1\\ n_2^{*}\\ n_3\\ n_4^{*}\end{array}\right]$

记作进行匹配滤波，即左乘(H')^H，得到：

${\left(H^{\′}\right)}^H{Y}^{\′}=\sqrt{\mathrm{\ρ}/N_T}{\left(H^{\′}\right)}^H{H}^{\′}x+{\left(H^{\′}\right)}^H{N}^{\′},$ 记作 $Y^{\′\′}=\sqrt{\mathrm{\ρ}/N_T}{H}^{\′\′}x+N^{\′\′}.$

此处H″为4×4的矩阵，与之前“情形1”不同，可以直接进行奇异值分解，从而得到预编码所需的V。这样的好处在于：①不需要将信号分为奇偶两部分单独进行处理，运算复杂度降低了一半；此外，矩阵的维数也大大降低，基于矩阵的操作运算也相应地降低，节约了处理器功耗。②可以不需要另外构造新的二维分圆格，整个系统使用同一个四维的分圆格。

对H″进行奇异值分解得到：H″=VSV^H=VDDV^H，得到预编码所需要的V，噪声白化滤波器：F=D^-1V^H，最终得到

移动终端中，每2个接收天线分为一组，将上述计算推广到2个接收天线之后，可以对2个接收天线上的接收信号进行联合检测，从而提高数据传输性能。

情形3、当下行链路信噪比比较高时，发射端可采用一般的准正交编码方式，比如基站端采用TBH码和Jafarkhani编码等现有比较成熟的准正交空时分组码，就完全可以满足传输性能的要求；此时接收端则采用简单的最大似然译码，就能够保证数据传输性能。采用这种高信噪比简化收发模式不仅可以避免发射端的预编码操作，接收端也可以避免“情形1”和“情形2”中采用分圆格解码过程中所必须涉及的噪声白化及奇异值分解过程，运算量大幅度降低，极大节约基站与移动台功耗。

进一步而言，在信道高信噪比条件下，发射模式亦可依信号多普勒频移大小而采取不同的发射天线数；当信号多普勒频移比较低的时候，采用8个时隙的准正交空时分组码：

$C=\left[\begin{array}{cccccccc}{x}_1& x_2& x_3& x_4& x_5& x_6& x_7& x_8\\ {-x}_2^{*}& x_1^{*}& {-x}_4^{*}& x_3^{*}& {-x}_6^{*}& x_5^{*}& {-x}_8^{*}& x_7^{*}\\ {-x}_3^{*}& {-x}_4^{*}& x_1^{*}& x_2^{*}& {-x}_7^{*}& {-x}_8^{*}& x_5^{*}& x_6^{*}\\ x_4& -x_3& -x_2& x_1& x_8& -x_7& -x_6& x_5\\ {-x}_5^{*}& {-x}_6^{*}& {-x}_7^{*}& {-x}_8^{*}& x_1^{*}& x_2^{*}& x_3^{*}& x_4^{*}\\ x_6& -x_5& x_8& {-x}_7& -x_2& x_1& -x_4& x_3\\ x_7& x_8& -x_5& -x_6& {-x}_3& -x_4& x_1& x_2\\ {-x}_8^{*}& {-x}_7^{*}& x_6^{*}& {-x}_5^{*}& x_4^{*}& {-x}_3^{*}& {-x}_2^{*}& x_1^{*}\end{array}\right]$

当信号多普勒频移较高时，则拆分为两个4×2的MIMO系统，采用4个时隙的准正交空时分组码：

$C=\left[\begin{array}{cccc}{x}_1& x_2& x_3& x_4\\ -x_2^{*}& x_1^{*}& -x_4^{*}& x_3^{*}\\ -x_3^{*}& -x_4^{*}& x_1^{*}& x_2^{*}\\ x_4& -x_3& -x_2& x_1\end{array}\right]$

而在移动终端，则不论基站采取哪种发射天线或发射时隙数，对接收信号都进行联合最大似然译码，在保证接收性能的同时，降低系统复杂度。

在MIMO多天线自适应传输系统上行链路中，移动终端作为发射端向基站发送信号。由于基站端一般而言不存在对尺寸、功耗和成本的限制，对运算复杂度要求也可以放宽，因此在上行链路中，全部选择基于分圆格的准正交分组码编解码方式以获得最优解码性能。

情形4、此时发射天线数目为4，采用4×4的准正交空时分组码编码方式：

$C=\left[\begin{array}{cccc}{x}_1& x_2& x_3& x_4\\ x_2^{*}& {-x}_1^{*}& x_4^{*}& -x_3^{*}\\ x_3& -x_4& -x_1& x_2\\ x_4^{*}& x_3^{*}& {-x}_2^{*}& -x_1^{*}\end{array}\right]$

在上行链路中，收发两端编解码过程同下行链路中的情形2，最终的接收信号有8组，基站端有条件可以先进行最优判决，选择性能最好的一组信号进行译码。

有益效果：与现有技术相比，本发明所提供的自适应MIMO传输系统的数据传输方法，能自适应地提高数据传输性能、信息吞吐量和降低硬件复杂度的要求。

附图说明

图1为MIMO多天线传输系统模型；

图2为本发明实施例中，下行链路低信噪比、低多普勒频移时，基站及移动终端采用8发8时隙基于分圆格-准正交空时编解码方案的结构框图；

图3为本发明实施例中，下行链路低信噪比，高多普勒频移时，基站及移动终端采用降硬件实现复杂度4发4时隙基于分圆格-准正交空时编解码方案的结构框图；

图4为本发明实施例中，下行链路高信噪比时，基站及移动终端采用简化型Jafarkhani编解码方案降硬件实现复杂度的结构框图；

图5为本发明实施例中，下行链路中，拆分为两个4×2的MIMO系统，采用4个时隙的准正交空时分组码的结构框图；

图6为本发明实施例中，上行链路中，移动终端及基站采用4发4时隙基于分圆格-准正交空时编解码方案的结构框图。

具体实施方式

下面结合具体实施例，进一步阐明本发明，应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。

本发明的核心思想是：将基于分圆格的准正交空时分组码应用到具体的MIMO多天线传输系统中，并根据无线信道的信噪比、信道多普勒频移(反映移动速度大小)，以及基站与移动终端对复杂度与接收性能的不同要求，自适应地选择基站与移动终端的编解码方式，以便最优地实现自发射端到接收端的高速数据传输。

由于MIMO多天线传输系统在发射端和接收端的构建灵活性很大，其中基站端资源丰富，相较于移动端而言可以不太考虑天线尺寸、成本和功耗的限制，故可完成复杂度较高的计算，而移动终端则会存在天线尺寸、硬件成本和功耗的限制，需要尽量降低复杂度。为便于说明，本发明以一个8×4的MIMO传输系统为实施例，详细说明本发明的基本思想。如图1所示，即基站天线数目定为8个，移动终端天线数目定为4个。

首先，需要构造一个最优的分圆格，结合本发明的实施例，此分圆格维数为4，定义为：

其中v和b是四维列向量，m＝6，是一个复数域中的环，代表整数环，ω是一个实变量，用于最后实现能量归一化，G为分圆格的生成矩阵，定义为：

$G=\left[\begin{array}{cccc}\mathrm{\λ}& {\mathrm{\λ}}^2& {\mathrm{\λ}}^3& {\mathrm{\λ}}^4\\ {\mathrm{\λ}}^7& {\mathrm{\λ}}^{14}& {\mathrm{\λ}}^{21}& {\mathrm{\λ}}^{28}\\ {\mathrm{\λ}}^{13}& {\mathrm{\λ}}^{26}& {\mathrm{\λ}}^{39}& {\mathrm{\λ}}^{52}\\ {\mathrm{\λ}}^{19}& {\mathrm{\λ}}^{38}& {\mathrm{\λ}}^{57}& {\mathrm{\λ}}^{75}\end{array}\right],$ λ＝e^jπ/15

为了能够达到最大分集增益，即选择最优分圆格，在一个4维天线阵为基础的MIMO传输系统中，先要确定整数环的取值。根据数论中对环的定义以及能量最小准则，在实施例中可以选择的整数环取值有两种：{-1 0 1 2}和{-2-1 0 1}。此时得到的分圆格中包含有16⁴＝65536个四维格点，在本发明的实施例中，编解码的方式选择都是以4维天线阵为基础的，在准正交空时分组码理论中，此时为达到满速率发送，所需的分圆格中，格点个数为256个。根据填充密度理论(packing density theory)，从65536个格点中，选择能量最小的256个格点组成所需的分圆格，用于取代传统的星座映射中的星座图。这个过程称为四维天线阵格映射，简称格映射。

一、在基于分圆格-准正交空时分组码MIMO多天线传输系统下行链路中，基站作为发射端向移动终端发送信号，移动终端中的信道估计单元，根据导频信号或盲检测算法计算出各无线通信信道的信道复增益，从而获得信道信噪比，同时估算各信道上的多普勒频移，以确定信道变化快慢。根据信噪比与多普勒频移确定基站端编码方式以及移动终端的解码方式。

情形1、当下行链路具有低信噪比、低多普勒频移特性时，如图2所示，为保证数据传输性能，收发两端采用基于分圆格-准正交空时分组编解码方法以降低系统误码率；此外，由于低多普勒频移能保证信道增益在较长的一段时间内基本保持不变，因此采用8个发射天线、8个时隙的编码方式，以获得较大分集增益与信道容量。以一个接收天线为例，此时的准正交空时分组码编码方式如下：

$C=\left[\begin{array}{cccccccc}{x}_1& x_2& x_3& x_4& x_5& x_6& x_7& x_8\\ x_2^{*}& -x_1^{*}& x_4^{*}& -x_3^{*}& x_6^{*}& -x_5^{*}& x_8^{*}& -x_7^{*}\\ x_3& -x_4& -x_1& x_2& x_7& -x_8& -x_5& x_6\\ x_4^{*}& x_3^{*}& -x_2^{*}& -x_1^{*}& x_8^{*}& x_7^{*}& -x_6^{*}& -x_5^{*}\\ x_5& -x_6& x_7& -x_8& -x_1& x_2& -x_3& x_4\\ x_6^{*}& x_5^{*}& x_8^{*}& x_7^{*}& -x_2^{*}& -x_1^{*}& -x_4^{*}& -x_3^{*}\\ x_7& x_8& -x_5& -x_6& -x_3& -x_4& x_1& x_2\\ x_8^{*}& -x_7^{*}& -x_6^{*}& x_5^{*}& -x_4^{*}& x_3^{*}& x_2^{*}& -x_1^{*}\end{array}\right]$

接收端的一个接收天线接收到的信号表示为：

$Y=\sqrt{\mathrm{\ρ}/N_T}\mathrm{CH}+N$

其中H为信道矩阵，N中每个元素为复高斯白噪声，ρ为信噪比，N_T为发射天线数，展开后写成：

$\left[\begin{array}{c}{y}_1\\ y_2\\ y_3\\ y_4\\ y_5\\ y_6\\ y_7\\ y_8\end{array}\right]=\sqrt{\mathrm{\ρ}/N_T}\left[\begin{array}{cccccccc}{x}_1& x_2& x_3& x_4& x_5& x_6& x_7& x_8\\ x_2^{*}& {-x}_1^{*}& x_4^{*}& -x_3^{*}& x_6^{*}& -x_5^{*}& x_8^{*}& -x_7^{*}\\ x_3& x_4& {-x}_1& x_2& x_7& -x_8& -x_5& x_6\\ x_4^{*}& x_3^{*}& -x_2^{*}& -x_1^{*}& x_8^{*}& x_7^{*}& -x_6^{*}& -x_5^{*}\\ x_5& {-x}_6& x_7& {-x}_8& -x_1& x_2& -x_3& x_4\\ x_6^{*}& x_5^{*}& x_8^{*}& x_7^{*}& -x_2^{*}& -x_1^{*}& -x_4^{*}& -x_3^{*}\\ x_7& x_8& -x_5& -x_6& -x_3& -x_4& x_1& x_2\\ x_8^{*}& {-x}_7^{*}& {-x}_6^{*}& x_5^{*}& -x_4^{*}& x_3^{*}& x_2^{*}& -x_1^{*}\end{array}\right]\·\left[\begin{array}{c}{h}_1\\ h_2\\ h_3\\ h_4\\ h_5\\ h_6\\ h_7\\ h_8\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{n}_1\\ n_2\\ n_3\\ n_4\\ n_5\\ n_6\\ n_7\\ n_8\end{array}\right]$

对偶数行取共轭：

$\left[\begin{array}{c}{y}_1\\ y_2^{*}\\ y_3\\ y_4^{*}\\ y_5\\ y_6^{*}\\ y_7\\ y_8^{*}\end{array}\right]=\sqrt{\mathrm{\ρ}/N_T}\left[\begin{array}{cccccccc}{h}_1& h_2& h_3& h_4& h_5& h_6& h_7& h_8\\ -h_2^{*}& h_1^{*}& -h_4^{*}& h_3^{*}& {-x}_6^{*}& h_5^{*}& -x_8^{*}& h_7^{*}\\ -h_3& h_4& h_1& -h_2& -h_7& h_8& h_5& {-h}_6\\ {-h}_4^{*}& -h_3^{*}& h_2^{*}& h_1^{*}& -h_8^{*}& {-h}_7^{*}& h_6^{*}& h_5^{*}\\ -h_5& h_6& -h_7& h_8& h_1& -h_2& h_3& -h_4\\ -h_6^{*}& -h_5^{*}& -h_8^{*}& -h_7^{*}& h_2^{*}& h_1^{*}& h_4^{*}& h_3^{*}\\ -h_7& -h_8& h_5& h_6& h_3& h_4& -h_1& -h_2\\ -h_8^{*}& h_7^{*}& h_6^{*}& -h_5^{*}& h_4^{*}& -h_3^{*}& -h_2^{*}& h_1^{*}\end{array}\right]\·\left[\begin{array}{c}{x}_1\\ x_2\\ x_3\\ x_4\\ x_5\\ x_6\\ x_7\\ x_8\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{n}_1\\ n_2^{*}\\ n_3\\ n_4^{*}\\ n_5\\ n_6^{*}\\ n_7\\ n_8^{*}\end{array}\right]$

记作这一过程，成功地将编码特性转移到了信道矩阵当中。

然后进行匹配滤波：即将等式两端同时左乘矩阵(H')^H，得到： ${\left(H^{\′}\right)}^H{Y}^{\′}=\sqrt{\mathrm{\ρ}/N_T}{\left(H^{\′}\right)}^H{H}^{\′}x+{\left(H^{\′}\right)}^H{N}^{\′},$ 并将该式记作 $Y^{\′\′}=\sqrt{\mathrm{\ρ}/N_T}{H}^{\′\′}x+N^{\′\′},$ 很明显奇数行与偶数行不一样，因此分为奇偶两部分：

$\left\{\begin{array}{c}{y}_{\mathrm{odd}}=\sqrt{\mathrm{\ρ}/N_T}{\tilde{H}}_{\mathrm{odd}}{x}_{\mathrm{odd}}+{\tilde{n}}_{\mathrm{odd}}\\ y_{\mathrm{even}}=\sqrt{\mathrm{\ρ}/N_T}{\tilde{H}}_{\mathrm{even}}{x}_{\mathrm{even}}+{\tilde{n}}_{\mathrm{even}}\end{array}\right.---\left(1\right)$

式中下标odd和even分别表示奇数和偶数，对两部分的信道矩阵分别作奇异值分解：

$\left\{\begin{array}{c}{\tilde{H}}_{\mathrm{odd}}=V_{\mathrm{odd}}{S}_{\mathrm{odd}}{V}_{\mathrm{odd}}^H=V_{\mathrm{odd}}{D}_{\mathrm{odd}}{D}_{\mathrm{odd}}{V}_{\mathrm{odd}}^H\\ {\tilde{H}}_{\mathrm{even}}=V_{\mathrm{even}}{S}_{\mathrm{even}}{V}_{\mathrm{even}}^H=V_{\mathrm{even}}{D}_{\mathrm{even}}{D}_{\mathrm{even}}{V}_{\mathrm{even}}^H\end{array}\right.$

式中圮V_odd和V_even是酉矩阵，D_odd和D_even是对角矩阵。由于和的协方差矩阵不是对角矩阵，因此和都是色噪声。需要对这两部分噪声分别做白化处理，设计的白化滤波器为：

$\left\{\begin{array}{c}{F}_{\mathrm{odd}}=D_{\mathrm{odd}}^{-1}{V}_{\mathrm{odd}}^H\\ F_{\mathrm{even}}=D_{\mathrm{even}}^{-1}{V}_{\mathrm{even}}^H\end{array}\right.$

左乘到式(1)两端，得到：

$\left\{\begin{array}{c}\left(D_{\mathrm{odd}}^{-1}{V}_{\mathrm{odd}}^H\right)y_{\mathrm{odd}}=\sqrt{\mathrm{\ρ}/N_T}\left(D_{\mathrm{odd}}^{-1}{V}_{\mathrm{odd}}^H\right){\tilde{H}}_{\mathrm{odd}}{x}_{\mathrm{odd}}+\left(D_{\mathrm{odd}}^{-1}{V}_{\mathrm{odd}}^H\right){\tilde{n}}_{\mathrm{odd}}\\ \left(D_{\mathrm{even}}^{-1}{V}_{\mathrm{even}}^H\right)y_{\mathrm{even}}=\sqrt{\mathrm{\ρ}/N_T}\left(D_{\mathrm{even}}^{-1}{V}_{\mathrm{even}}^H\right){\tilde{H}}_{\mathrm{even}}{x}_{\mathrm{even}}+\left(D_{\mathrm{even}}^{-1}{V}_{\mathrm{even}}^H\right){\tilde{n}}_{\mathrm{even}}\end{array}\right.$

$\left\{\begin{array}{c}{\hat{y}}_{\mathrm{odd}}=\sqrt{\mathrm{\ρ}{/N}_T}{D}_{\mathrm{odd}}{V}_{\mathrm{odd}}^H{x}_{\mathrm{odd}}+\left(D_{\mathrm{odd}}^{-1}{V}_{\mathrm{odd}}^H\right){\tilde{n}}_{\mathrm{odd}}\\ {\hat{y}}_{\mathrm{even}}=\sqrt{\mathrm{\ρ}/N_T}{D}_{\mathrm{even}}{V}_{\mathrm{even}}^H{x}_{\mathrm{even}}+\left(D_{\mathrm{even}}^{-1}{V}_{\mathrm{even}}^H\right){\tilde{n}}_{\mathrm{even}}\end{array}\right.---\left(2\right)$

到这一步就完成了噪声白化，同时上式也解释了为什么在发射端需要预编码这一处理过程。

在发射端，数据比特流分为奇偶两组，分别进行格映射，并根据接收端反馈的信息分别进行预编码：

$\left\{\begin{array}{c}{x}_{\mathrm{odd}}=V_{\mathrm{odd}}{s}_{\mathrm{odd}}\\ x_{\mathrm{even}}=V_{\mathrm{even}}{s}_{\mathrm{even}}\end{array}\right.$

在接收端进行信号处理时，将上式代入式(2)后，就得到：

$\left\{\begin{array}{c}{\hat{y}}_{\mathrm{odd}}=\sqrt{\mathrm{\ρ}/N_T}{D}_{\mathrm{odd}}{s}_{\mathrm{odd}}+{\hat{n}}_{\mathrm{odd}}\\ {\hat{y}}_{\mathrm{even}}=\sqrt{\mathrm{\ρ}/N_T}{D}_{\mathrm{even}}{s}_{\mathrm{even}}+{\hat{n}}_{\mathrm{even}}\end{array}\right.$

合并后记作

$y^{\′\′}=\sqrt{\mathrm{\ρ}/N_T}\mathrm{Ds}+w$

其中D是对角矩阵，w为复高斯白噪声，由上式可见，预编码保证了s中各元素之间不存在相关性，提高了解码的准确性。

上述分析很容易扩展到多个接收天线。在本实施例中，移动终端有4个接收天线，在已知信道增益的情况下，对4个接收天线中接收到的信号进行判优，选择性能最好的进行译码，从而获得原始发送符号。

情形2、当下行链路仍具有低信噪比、但处于高速移动环境亦即具有高多普勒频移特性时，如图3所示，收发两端仍然采用基于分圆格-准正交空时分组码编解码方式以保证低误码率，但与之前不同的是，由于此时高多普勒频移的存在，编码的时隙数需要减少。整个8×4的MIMO传输系统分为2个4×2的子系统，采用的编码方式如下：

$C=\left[\begin{array}{cccc}{x}_1& x_2& x_3& x_4\\ x_2^{*}& {-x}_1^{*}& x_4^{*}& -x_3^{*}\\ x_3& -x_4& -x_1& x_2\\ x_4^{*}& x_3^{*}& {-x}_2^{*}& -x_1^{*}\end{array}\right]$

以一个接收天线为例，接收信号同样的，先转移编码特性：

$\left[\begin{array}{c}{y}_1\\ y_2^{*}\\ y_3\\ y_4^{*}\end{array}\right]=\sqrt{\mathrm{\ρ}/N_T}\left[\begin{array}{cccc}{h}_1& h_2& h_3& h_4\\ -h_2^{*}& h_1^{*}& -h_4^{*}& h_3^{*}\\ -h_3& h_4& h_1& -h_2\\ -h_4^{*}& {-h}_3^{*}& h_2^{*}& h_1^{*}\end{array}\right]\·\left[\begin{array}{c}{x}_1\\ x_2\\ x_3\\ x_4\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{n}_1\\ n_2^{*}\\ n_3\\ n_4^{*}\end{array}\right]$

记作进行匹配滤波，即左乘(H')^H，得到：

${\left(H^{\′}\right)}^H{Y}^{\′}=\sqrt{\mathrm{\ρ}/N_T}{\left(H^{\′}\right)}^H{H}^{\′}x+{\left(H^{\′}\right)}^H{N}^{\′},$ 记作 $Y^{\′\′}=\sqrt{\mathrm{\ρ}/N_T}{H}^{\′\′}x+N^{\′\′}.$

此处H″为4×4的矩阵，与之前“情形1”不同，可以直接进行奇异值分解，从而得到预编码所需的V。这样的好处在于：①不需要将信号分为奇偶两部分单独进行处理，运算复杂度降低了一半；此外，矩阵的维数也大大降低，基于矩阵的操作运算也相应地降低，节约了处理器功耗。②可以不需要另外构造新的二维分圆格，整个系统使用同一个四维的分圆格。

对H″进行奇异值分解得到：H″=VSV^H=VDDV^H，得到预编码所需要的V，噪声白化滤波器：F=D^-1V^H，最终得到 $y^{\′\′}=\sqrt{\mathrm{\ρ}/N_T}\mathrm{Ds}+w.$

移动终端中，每2个接收天线分为一组，将上述计算推广到2个接收天线之后，可以对2个接收天线上的接收信号进行联合检测，从而提高数据传输性能。

情形3、当下行链路信噪比较高时，发射端采用一般的准正交编码方式，比如基站端采用TBH码和Jafarkhani编码等现有比较成熟的准正交空时分组码，就完全可以满足传输性能的要求；此时接收端则采用简单的最大似然译码，就能够保证数据传输性能。采用这种高信噪比简化收发模式不仅可以避免发射端的预编码操作，接收端也可以避免“情形1”和“情形2”中采用分圆格解码过程中所必须涉及的噪声白化及奇异值分解过程，运算量大幅度降低，极大节约基站与移动台功耗。

进一步而言，在信道高信噪比条件下，发射模式亦可依信号多普勒频移大小而采取不同的发射天线数；如图4所示，当信号多普勒频移比较低的时候，采用8个时隙的准正交空时分组码，比如：

$C=\left[\begin{array}{cccccccc}{x}_1& x_2& x_3& x_4& x_5& x_6& x_7& x_8\\ {-x}_2^{*}& x_1^{*}& {-x}_4^{*}& x_3^{*}& {-x}_6^{*}& x_5^{*}& {-x}_8^{*}& x_7^{*}\\ {-x}_3^{*}& {-x}_4^{*}& x_1^{*}& x_2^{*}& {-x}_7^{*}& {-x}_8^{*}& x_5^{*}& x_6^{*}\\ x_4& -x_3& -x_2& x_1& x_8& -x_7& -x_6& x_5\\ {-x}_5^{*}& {-x}_6^{*}& {-x}_7^{*}& {-x}_8^{*}& x_1^{*}& x_2^{*}& x_3^{*}& x_4^{*}\\ x_6& -x_5& x_8& {-x}_7& -x_2& x_1& -x_4& x_3\\ x_7& x_8& -x_5& -x_6& {-x}_3& -x_4& x_1& x_2\\ {-x}_8^{*}& {-x}_7^{*}& x_6^{*}& {-x}_5^{*}& x_4^{*}& {-x}_3^{*}& {-x}_2^{*}& x_1^{*}\end{array}\right]$

而如图5所示，当信号多普勒频移较高时，则拆分为两个4×2的MIMO系统，采用4个时隙的准正交空时分组码，比如：

$C=\left[\begin{array}{cccc}{x}_1& x_2& x_3& x_4\\ -x_2^{*}& x_1^{*}& -x_4^{*}& x_3^{*}\\ -x_3^{*}& -x_4^{*}& x_1^{*}& x_2^{*}\\ x_4& -x_3& -x_2& x_1\end{array}\right]$

而在移动终端，则不论基站采取哪种发射天线或发射时隙数，对接收信号都进行联合最大似然译码，在保证接收性能的同时，降低系统复杂度。

二、在基于分圆格-准正交空时分组码MIMO多天线自适应传输系统上行链路中，移动终端作为发射端向基站发送信号。由于基站端一般而言不存在对尺寸、功耗和成本的限制，对运算复杂度要求也可以放宽，因此在上行链路中，本发明全部选择基于分圆格的准正交分组码编解码方式以获得最优解码性能。

情形4、如图6所示，此时发射天线数目为4，采用4×4的准正交空时分组码编码方式：

$C=\left[\begin{array}{cccc}{x}_1& x_2& x_3& x_4\\ x_2^{*}& {-x}_1^{*}& x_4^{*}& -x_3^{*}\\ x_3& -x_4& -x_1& x_2\\ x_4^{*}& x_3^{*}& {-x}_2^{*}& -x_1^{*}\end{array}\right]$

在上行链路中，收发两端编解码过程同下行链路中的情形2，最终的接收信号有8组，基站端有条件可以先进行最优判决，选择性能最好的一组信号进行译码。

表1 本发明自适应传输实施方案

注：表中*表示该条件不影响系统工作情形选择

以上描述从总体上介绍了基于分圆格-准正交分组码编解码技术以及基于该技术提出的自适应MIMO多天线传输系统，亦即根据上下行、以及信道信噪比和多普勒频移选择编解码方式，能够很好的保证数据传输性能，并降低软硬件实现的复杂度，满足对系统尺寸、功耗和成本的要求。

Claims (5)

1.一种自适应MIMO传输系统的数据传输方法，其特征在于：

(a)下行链路中，基站端根据移动台反馈的传输信道质量，即接收信号信噪比和多普勒频移，自适应选择准正交空时分组编码的编码方式和发射天线的维数，而移动端则相应采用合适的接收天线维数以及解码方式；

(b)上述下行链路中，当反馈信号显示信号接收信噪比较低时，基站端将采用基于分圆格技术的准正交空时编码以降低系统解码错误率，并根据测量的多普勒频移自动选择发射天线或编码矩阵的维数：移动速度慢时采用多天线发送信号以获得较高编码增益和系统信道容量；而移动速度较快时则采用多天线拆分分组降维的方式以克服多普勒频移对解码性能的影响；

(c)上述下行链路中，当反馈信号显示信号接收信噪比较高时，基站和移动台将采用传统准正交编解码方式；

(d)上行链路中，鉴于基站端软硬件资源丰富的特点，系统将统一采用基于分圆格技术的准正交空时编解码方法，以获得最优的解码性能。

2.如权利要求1所述的自适应MIMO传输系统的数据传输方法，其特征在于，所述下行链路中，信号接收信噪比高低由系统根据具体的移动通信多径衰落及时延确定：对于常用的码片级多径指数衰落，高低信噪比的界限可设定为15dB；对于山区大回声等功率衰落信道，高低信噪比界限可设为18dB；对于大回声深衰落信道，高低信噪比界限可设定为28dB；

所述下行链路中，信号多普勒频移的高低由系统根据移动终端的移动速度、系统载频、和下行传输速率综合确定；一般而言，以现有3G系统为例，可设定移动速度5至10公里/小时为移动速度快慢的标志，其所对应的多普勒频移数值则为多普勒频移高低的界限。

3.如权利要求1所述的自适应MIMO传输系统的数据传输方法，其特征在于，包括：

构造一个最优的分圆格，设分圆格维数为4，定义为：

其中v和b是四维列向量，m＝6，是一个复数域中的环，代表整数环，ω是一个实变量，用于最后实现能量归一化，G为分圆格的生成矩阵，定义为：

$G=\left[\begin{array}{cccc}\mathrm{\λ}& {\mathrm{\λ}}^2& {\mathrm{\λ}}^3& {\mathrm{\λ}}^4\\ {\mathrm{\λ}}^7& {\mathrm{\λ}}^{14}& {\mathrm{\λ}}^{21}& {\mathrm{\λ}}^{28}\\ {\mathrm{\λ}}^{13}& {\mathrm{\λ}}^{26}& {\mathrm{\λ}}^{39}& {\mathrm{\λ}}^{52}\\ {\mathrm{\λ}}^{19}& {\mathrm{\λ}}^{38}& {\mathrm{\λ}}^{57}& {\mathrm{\λ}}^{75}\end{array}\right],\mathrm{\λ}=e^{\mathrm{j\π}/15}$

所述分圆格中包含有16⁴＝65536个四维格点，根据填充密度理论，从65536个格点中，选择能量最小的256个格点组成所需的分圆格；

在MIMO多天线传输系统下行链路中，基站作为发射端向移动终端发送信号，移动终端中的信道估计单元，根据导频信号或盲检测算法计算出各无线通信信道的信道复增益，从而获得信道信噪比，同时估算各信道上的多普勒频移，以确定信道变化快慢；根据信噪比与多普勒频移确定基站端编码方式以及移动终端的解码方式；具体有4种情形：

情形1、当下行链路具有低信噪比、低多普勒频移特性时，采用8个发射天线、8个时隙的编码方式，以获得较大分集增益与信道容量；准正交空时分组码编码方式如下：

$C=\left[\begin{array}{cccccccc}{x}_1& x_2& x_3& x_4& x_5& x_6& x_7& x_8\\ x_2^{*}& {-x}_1^{*}& x_4^{*}& -x_3^{*}& x_6^{*}& -x_5^{*}& x_8^{*}& {-x}_7^{*}\\ x_3& -x_4& -x_1& x_2& x_7& {-x}_8& -x_5& x_6\\ x_4^{*}& x_3^{*}& -x_2^{*}& {-x}_1^{*}& x_8^{*}& x_7^{*}& -x_6^{*}& -x_5^{*}\\ x_5& -x_6& x_7& {-x}_8& -x_1& x_2& -x_3& x_4\\ x_6^{*}& x_5^{*}& x_8^{*}& x_7^{*}& -x_2^{*}& -x_1^{*}& -x_4^{*}& -x_3^{*}\\ x_7& x_8& -x_5& -x_6& -x_3& -x_4& x_1& x_2\\ x_8^{*}& -x_7^{*}& -x_6^{*}& x_5^{*}& -x_4^{*}& x_3^{*}& x_2^{*}& -x_1^{*}\end{array}\right]$

接收端的一个接收天线接收到的信号表示为：

$Y=\sqrt{\mathrm{\ρ}/N_T}\mathrm{CH}+N$

其中H为信道矩阵，N中每个元素为复高斯白噪声，ρ为信噪比，N_T为发射天线数，展开后写成：

$\left[\begin{array}{c}{y}_1\\ y_2\\ y_3\\ y_4\\ y_5\\ y_6\\ y_7\\ y_8\end{array}\right]=\sqrt{\mathrm{\ρ}/N_T}\left[\begin{array}{cccccccc}{x}_1& x_2& x_3& x_4& x_5& x_6& x_7& x_8\\ x_2^{*}& -x_1^{*}& x_4^{*}& -x_3^{*}& x_6^{*}& -x_5^{*}& x_8^{*}& -x_7^{*}\\ x_3& -x_4& -x_1& x_2& x_7& -x_8& -x_5& x_6\\ x_4^{*}& x_3^{*}& {-x}_2^{*}& -x_1^{*}& x_8^{*}& x_7^{*}& {-x}_6^{*}& -x_5^{*}\\ x_5& {-x}_6& x_7& {-x}_8& {-x}_1& x_2& {-x}_3& x_4\\ x_6^{*}& x_5^{*}& x_8^{*}& x_7^{*}& -x_2^{*}& -x_1^{*}& -x_4^{*}& -x_3^{*}\\ x_7& x_8& -x_5& {-x}_6& {-x}_3& {-x}_4& x_1& x_2\\ x_8^{*}& -x_7^{*}& -x_6^{*}& x_5^{*}& -x_4^{*}& x_3^{*}& x_2^{*}& -x_1^{*}\end{array}\right]\·\left[\begin{array}{c}{h}_1\\ h_2\\ h_3\\ h_4\\ h_5\\ h_6\\ h_7\\ h_8\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{n}_1\\ n_2\\ n_3\\ n_4\\ n_5\\ n_6\\ n_7\\ n_8\end{array}\right]$

对偶数行取共轭：

$\left[\begin{array}{c}{y}_1\\ y_2^{*}\\ y_3\\ y_4^{*}\\ y_5\\ y_6^{*}\\ y_7\\ y_8^{*}\end{array}\right]=\sqrt{\mathrm{\ρ}/N_T}\left[\begin{array}{cccccccc}{h}_1& h_2& h_3& h_4& h_5& h_6& h_7& h_8\\ -h_2^{*}& h_1^{*}& -h_4^{*}& h_3^{*}& -x_6^{*}& h_5^{*}& -x_8^{*}& h_7^{*}\\ -h_3& h_4& h_1& {-h}_2& -h_7& h_8& h_5& -h_6\\ -h_4^{*}& -h_3^{*}& h_2^{*}& h_1^{*}& -h_8^{*}& -h_7^{*}& h_6^{*}& h_5^{*}\\ -h_5& h_6& {-h}_7& h_8& h_1& -h_2& h_3& -h_4\\ -h_6^{*}& -h_5^{*}& -h_8^{*}& -h_7^{*}& h_2^{*}& h_1^{*}& h_4^{*}& h_3^{*}\\ -h_7& -h_8& h_5& h_6& h_3& h_4& -h_1& -h_2\\ -h_8^{*}& h_7^{*}& h_6^{*}& -h_5^{*}& h_4^{*}& -h_3^{*}& -h_2^{*}& h_1^{*}\end{array}\right]\·\left[\begin{array}{c}{x}_1\\ x_2\\ x_3\\ x_4\\ x_5\\ x_6\\ x_7\\ x_8\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{n}_1\\ n_2^{*}\\ n_3\\ n_4^{*}\\ n_5\\ n_6^{*}\\ n_7\\ n_8^{*}\end{array}\right]$

记作这一过程，将编码特性转移到了信道矩阵当中；

然后进行匹配滤波：即将等式两端同时左乘矩阵(H')^H，得到： ${\left(H^{\′}\right)}^H{Y}^{\′}=\sqrt{\mathrm{\ρ}/N_T}{\left(H^{\′}\right)}^H{H}^{\′}x+{\left(H^{\′}\right)}^H{N}^{\′},$ 并将该式记作 $Y^{\′\′}=\sqrt{\mathrm{\ρ}{/N}_T}{H}^{\′\′}x+N^{\′\′},$ 很明显奇数行与偶数行不一样，因此分为奇偶两部分：

$\left\{\begin{array}{c}{y}_{\mathrm{odd}}=\sqrt{\mathrm{\ρ}/N_T}{\tilde{H}}_{\mathrm{odd}}{x}_{\mathrm{odd}}+{\tilde{n}}_{\mathrm{odd}}\\ y_{\mathrm{even}}=\sqrt{\mathrm{\ρ}/N_T}{\tilde{H}}_{\mathrm{even}}{x}_{\mathrm{even}}+{\tilde{n}}_{\mathrm{even}}\end{array}\right.---\left(1\right)$

式中下标odd和even分别表示奇数和偶数，对两部分的信道矩阵分别作奇异值分解：

$\left\{\begin{array}{c}{\tilde{H}}_{\mathrm{odd}}=V_{\mathrm{odd}}{S}_{\mathrm{odd}}{V}_{\mathrm{odd}}^H=V_{\mathrm{odd}}{D}_{\mathrm{odd}}{D}_{\mathrm{odd}}{V}_{\mathrm{odd}}^H\\ {\tilde{H}}_{\mathrm{even}}=V_{\mathrm{even}}{S}_{\mathrm{even}}{V}_{\mathrm{even}}^H=V_{\mathrm{even}}{D}_{\mathrm{even}}{D}_{\mathrm{even}}{V}_{\mathrm{even}}^H\end{array}\right.$

式中V_odd和V_even是酉矩阵，D_odd和D_even是对角矩阵；由于和的协方差矩阵不是对角矩阵，因此和都是色噪声；需要对这两部分噪声分别做白化处理，设计的白化滤波器为：

$\left\{\begin{array}{c}{F}_{\mathrm{odd}}=D_{\mathrm{odd}}^{-1}{V}_{\mathrm{odd}}^H\\ F_{\mathrm{even}}=D_{\mathrm{even}}^{-1}{V}_{\mathrm{even}}^H\end{array}\right.$

左乘到式(1)两端，得到：

$\left\{\begin{array}{c}\left(D_{\mathrm{odd}}^{-1}{V}_{\mathrm{odd}}^H\right)y_{\mathrm{odd}}=\sqrt{\mathrm{\ρ}/N_T}\left(D_{\mathrm{odd}}^{-1}{V}_{\mathrm{odd}}^H\right){\tilde{H}}_{\mathrm{odd}}{x}_{\mathrm{odd}}+\left(D_{\mathrm{odd}}^{-1}{V}_{\mathrm{odd}}^H\right){\tilde{n}}_{\mathrm{odd}}\\ \left(D_{\mathrm{even}}^{-1}{V}_{\mathrm{even}}^H\right)y_{\mathrm{even}}=\sqrt{\mathrm{\ρ}/N_T}\left(D_{\mathrm{even}}^{-1}{V}_{\mathrm{even}}^H\right){\tilde{H}}_{\mathrm{even}}{x}_{\mathrm{even}}+\left(D_{\mathrm{even}}^{-1}{V}_{\mathrm{even}}^H\right){\tilde{n}}_{\mathrm{even}}\end{array}\right.$

$\left\{\begin{array}{c}{\hat{y}}_{\mathrm{odd}}=\sqrt{\mathrm{\ρ}/N_T}{D}_{\mathrm{odd}}{V}_{\mathrm{odd}}^H{x}_{\mathrm{odd}}+\left(D_{\mathrm{odd}}^{-1}{V}_{\mathrm{odd}}^H\right){\tilde{n}}_{\mathrm{odd}}\\ {\hat{y}}_{\mathrm{even}}=\sqrt{\mathrm{\ρ}/N_T}{D}_{\mathrm{even}}{V}_{\mathrm{even}}^H{x}_{\mathrm{even}}+\left(D_{\mathrm{even}}^{-1}{V}_{\mathrm{even}}^H\right){\tilde{n}}_{\mathrm{even}}\end{array}\right.---\left(2\right)$

在发射端，数据比特流分为奇偶两组，分别进行格映射，并根据接收端反馈的信息分别进行预编码：

$\left\{\begin{array}{c}{x}_{\mathrm{odd}}=V_{\mathrm{odd}}{s}_{\mathrm{odd}}\\ x_{\mathrm{even}}=V_{\mathrm{even}}{s}_{\mathrm{even}}\end{array}\right.$

在接收端进行信号处理时，将上式代入式(2)后，就得到：

$\left\{\begin{array}{c}{\hat{y}}_{\mathrm{odd}}=\sqrt{\mathrm{\ρ}/N_T}{D}_{\mathrm{odd}}{s}_{\mathrm{odd}}+{\hat{n}}_{\mathrm{odd}}\\ {\hat{y}}_{\mathrm{even}}=\sqrt{\mathrm{\ρ}/N_T}{D}_{\mathrm{even}}{s}_{\mathrm{even}}+{\hat{n}}_{\mathrm{even}}\end{array}\right.$

合并后记作

$y^{\′\′}=\sqrt{\mathrm{\ρ}/N_T}\mathrm{Ds}+w$

其中D是对角矩阵，w为复高斯白噪声，由上式可见，预编码保证了s中各元素之间不存在相关性，提高了解码的准确性；

在已知信道增益的情况下，对多个接收天线中接收到的信号进行判优，选择性能最好的进行译码，从而获得原始发送符号；

情形2、当下行链路仍具有低信噪比、但处于高速移动环境亦即具有高多普勒频移特性时，整个8×4的MIMO传输系统分为2个4×2的子系统，采用的编码方式如下：

$C=\left[\begin{array}{cccc}{x}_1& x_2& x_3& x_4\\ x_2^{*}& -x_1^{*}& x_4^{*}& -x_3^{*}\\ x_3& -x_4& -x_1& x_2\\ x_4^{*}& x_3^{*}& -x_2^{*}& -x_1^{*}\end{array}\right]$

对于一个接收天线，接收信号同样的，先转移编码特性：

$\left[\begin{array}{c}{y}_1\\ y_2^{*}\\ y_3\\ y_4^{*}\end{array}\right]=\sqrt{\mathrm{\ρ}/N_T}\left[\begin{array}{cccc}{h}_1& h_2& h_3& h_4\\ -h_2^{*}& h_1^{*}& -h_4^{*}& h_3^{*}\\ -h_3& h_4& h_1& -h_2\\ -h_4^{*}& -h_3^{*}& h_2^{*}& h_1^{*}\end{array}\right]\·\left[\begin{array}{c}{x}_1\\ x_2\\ x_3\\ x_4\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{n}_1\\ n_2^{*}\\ n_3\\ n_4^{*}\end{array}\right]$

记作进行匹配滤波，即左乘(H')^H，得到： ${\left(H^{\′}\right)}^H{Y}^{\′}=\sqrt{\mathrm{\ρ}/N_T}{\left(H^{\′}\right)}^H{H}^{\′}x+{\left(H^{\′}\right)}^H{N}^{\′},$ 记作 $Y^{\′\′}=\sqrt{\mathrm{\ρ}{/N}_T}{H}^{\′\′}x+N^{\′\′}.$

此处H″为4×4的矩阵，与之前“情形1”不同，可以直接进行奇异值分解，从而得到预编码所需的V；

对H″进行奇异值分解得到：H″＝VSV^H＝VDDV^H，得到预编码所需要的V，噪声白化滤波器：F＝D^-1V^H，最终得到

移动终端中，每2个接收天线分为一组，将上述计算推广到2个接收天线之后，对2个接收天线上的接收信号进行联合检测；

情形3、当下行链路信噪比比较高时，发射端采用准正交编码方式，接收端则采用最大似然译码；

情形4、在MIMO多天线传输系统上行信道中，移动终端作为发射端向基站发送信号；在上行链路中，全部选择基于分圆格的准正交分组码编解码方式以获得最优解码性能；此时发射天线数目为4，采用4×4的准正交空时分组码编码方式：

$C=\left[\begin{array}{cccc}{x}_1& x_2& x_3& x_4\\ x_2^{*}& -x_1^{*}& x_4^{*}& -x_3^{*}\\ x_3& -x_4& -x_1& x_2\\ x_4^{*}& x_3^{*}& -x_2^{*}& -x_1^{*}\end{array}\right]$

在上行链路中，收发两端编解码过程同下行链路中的情形2，最终的接收信号有8组，基站端有条件可以先进行最优判决，选择性能最好的一组信号进行译码。

4.如权利要求3所述的自适应MIMO传输系统的数据传输方法，其特征在于：

所述情形3、当下行链路信噪比比较高时，发射端基站采用TBH码或Jafarkhani码编码的准正交空时分组码；

发射模式亦可依信号多普勒频移大小而采取不同的发射天线数；当信号多普勒频移比较低的时候，采用8个时隙的准正交空时分组码：

$C=\left[\begin{array}{cccccccc}{x}_1& x_2& x_3& x_4& x_5& x_6& x_7& x_8\\ -x_2^{*}& x_1^{*}& -x_4^{*}& x_3^{*}& -x_6^{*}& x_5^{*}& -x_8^{*}& x_7^{*}\\ -x_3^{*}& -x_4^{*}& x_1^{*}& x_2^{*}& -x_7^{*}& -x_8^{*}& x_5^{*}& x_6^{*}\\ x_4& -x_3& {-x}_2& x_1& x_8& -x_7& -x_6& x_5\\ -x_5^{*}& -x_6^{*}& -x_7^{*}& -x_8^{*}& x_1^{*}& x_2^{*}& x_3^{*}& x_4^{*}\\ x_6& -x_5& x_8& -x_7& -x_2& x_1& -x_4& x_3\\ x_7& x_8& -x_5& -x_6& -x_3& -x_4& x_1& x_2\\ -x_8^{*}& -x_7^{*}& x_6^{*}& -x_5^{*}& x_4^{*}& -x_3^{*}& -x_2^{*}& x_1^{*}\end{array}\right]$

当信号多普勒频移较高时，则拆分为两个4×2的MIMO系统，采用4个时隙的准正交空时分组码：

$C=\left[\begin{array}{cccc}{x}_1& x_2& x_3& x_4\\ {-x}_2^{*}& x_1^{*}& -x_4^{*}& x_3^{*}\\ -x_3^{*}& -x_4^{*}& x_1^{*}& x_2^{*}\\ x_4& -x_3& -x_2& x_1\end{array}\right]$

而在移动终端，则不论基站采取哪种发射天线或发射时隙数，对接收信号都进行联合最大似然译码。

5.如权利要求3所述的自适应MIMO传输系统的数据传输方法，其特征在于：根据数论中对环的定义以及能量最小准则，所述整数环取值有两种：{-1 0 12}和{-2 -1 0 1}。