CN103701513A - 广义空间调制系统在相关信道下的发送天线选择方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种广义空间调制系统在相关信道下的发送天线选择方法，包括步骤：1）接收端通过理想信道估计得到广义空间调制系统N_R×M_T的MIMO信道矩阵H；2）根据步骤1）得到的MIMO信道矩阵H计算出发送天线选择方法所用的L2范数测度矩阵F_h和距离测度矩阵D；3）接收端依据L2范数测度矩阵F_h和距离测度矩阵D选择有效发送天线集合Φ，并通过反馈信道将选择结果告知发送端；4）发送端依据步骤3）中选择的有效发送天线集合Φ进行广义空间调制和传输。本发明在广义空间调制系统中采用发送天线选择来改变空间星座集合的特性，解决了实际的广义空间调制系统中由于发送天线的相关性导致空间星座难以区分，系统误码率和容量性能严重下降的问题。

Description

广义空间调制系统在相关信道下的发送天线选择方法

【技术领域】

本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种广义空间调制系统在相关信道下的发送天线选择方法。

【背景技术】

空间调制（Spatial Modulation，SM)、空移键控（Space Shift Keying，SSK）、广义空间调制（Generalized Spatial Modulation，GSM)以及广义空移键控（Generalized Space Shift Keying，GSSK）技术是近年来提出的一类新兴的无线通信物理层传输技术。该技术能够克服传统Multiple-Input and Multiple-Output(MIMO)技术固有的较大的天线间干扰（inter-channel interference，ICI），较高的信号检测复杂度，以及对于天线间同步（inter-antenna synchronization，IAS)和多射频（radio frequency，RF）链路的高要求等缺陷。它是利用除了幅度和相位之外的空间自由度，通过天线索引及其组合（空间星座图）来承载信息，从而获得复用、分集增益的物理层传输技术。其中，SSK和GSSK是SM和GSM在信息承载中除去幅度相位调制（amplitude phase modulation，APM）星座时的特例。

然而，空间调制技术需要依靠空间星座承载信息，多天线信道的差异性和独立性是接收机能够正确检测出空间星座的基础。在GSM/SM系统中，如果有两个发送天线到接收机经历了相近的衰落，从而其对应的信道列向量十分相近，那么空间星座图集合中至少有两个星座十分接近，使得接收端空间星座图容易混淆，这将导致系统的误码率即平均比特错误概率（average bit error probability，ABEP）和容量性能严重下降。另一方面，在实际的无线环境中，由于发送天线空间相关性的广泛存在，这将导致更多的发送天线所对应的信道列向量的距离减小，从而使系统性能严重恶化。显然，在发送端进行天线选择能够有效克服这一问题，改善系统性能。而且，通过在配置的大量发送天线中选择较少的有效发送天线进行传输，能够进一步降低接收机检测复杂度，并且降低对于RF链路的需求。现有空间调制系统的天线选择方法在下面列出：

W.H.Chung和C.Y.Hung在“Multi-antenna selection using space shift keyingin MIMO systems，75th IEEE Conference on Vehicular Technology，1-5，2012.5”中提出了基于L2范数测度的选择(ASC1)和基于欧几里德距离的选择(ASC2)。类似的，R.Rajashekar，K.V.S.Hari和L.Hanzo在“Antenna selection inspatial modulation systems,IEEE Communication Letters,521-524,2013.5”中提出了容量最优的天线选择（Capacity Optimized Antenna Selection，COAS)以及欧氏距离最优的天线选择（Euclidean Distance Optimized AntennaSelection，EDAS）。然而这些方法都是基于独立信道的假设，只是单独考虑信道增益范数或者欧氏距离作为选择判据。J.Wang和A.I.Perez-Neira等人在“Closed-loop spatialmodulation with antenna selection，11th IEEE International Conference on SignalProcessing，1291-1294，2012.10”中提出了SM系统的联合发送和接收天线选择方法，直接利用对标准MIMO信道容量的优化来进行选择，这不但与GSM/SM系统的实际情况不相符，而且算法的计算复杂度高。另外，P.Yang和Y.Xiao等人在“Link adaptation for spatial modulation with limited feedback，IEEETransactions on Vehicular Technology，3808-3813，2012.10”中提出了SM系统中将调制阶数选择和发送模式切换相结合的方法。同样该方法也是基于独立信道的假设，并不适合实际系统中具有相关性的场景。

【发明内容】

本发明的目的在于针对相关信道场景中广义空间调制系统的误码率和容量性能严重恶化的问题，提供了一种广义空间调制系统在相关信道下的发送天线选择方法。为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：

广义空间调制系统在相关信道下的发送天线选择方法，包括以下步骤：

1）接收端通过理想信道估计得到广义空间调制系统N_R×M_T的MIMO信道矩阵H，其中，

M_T表示M_T个发送天线，N_R表示N_R个接收天线，H_w是N_R×M_T的加性高斯白噪声矩阵，R_R为接收端天线的空间相关矩阵，R_T为发送端天线的空间相关矩阵；

2）根据步骤1）得到的MIMO信道矩阵H计算出发送天线选择方法所用的L2范数测度矩阵F_h和距离测度矩阵D；其中，

L2范数测度矩阵F_h，其元素F_h(k)为MIMO信道矩阵H中每个发送天线对应的信道增益列向量h_k的欧几里得范数平方||h_k||²，即F_h(k)＝||h_k||²，其中，k表示信道矩阵的第k列；

距离测度矩阵D，其为MIMO信道矩阵H的列空间中任意两个发送天线对应的列向量的Manhattan距离的加权排序版本，该距离测度矩阵D中的任意元素定义为 $D(k,l)={\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^{N_R}i\&times;|h_{k,i}-h_{l,i}|,$ 其中， $\&ForAll;i<j,|h_{k,i}-h_{l,i}|\&le;|h_{k,j}-h_{l,j}|,$ k和l表示MIMO信道矩阵H的第k列和第l列，对应第k个和第l个发送天线，i和j表示MIMO信道矩阵H的列向量中第i行和第j行，对应第i个和第j个接收天线；

3）接收端依据L2范数测度矩阵F_h和距离测度矩阵D选择有效发送天线集合Φ，并通过反馈信道将选择结果告知发送端，其中，

表示第i个有效发送天线，i=1,2,…，N_T，N_T表示从M_T个发送天线中选择N_T个有效发送天线；

4）发送端依据步骤3）中选择的有效发送天线集合Φ进行广义空间调制和传输。

本发明进一步改进在于，步骤1）中，加性高斯白噪声矩阵H_w，其任意一个元素为独立同分布的随机变量，且其任意一个元素服从于零均值、方差为

的高斯分布。

本发明进一步改进在于，步骤1）中，接收端天线的空间相关矩阵R_R，其任意一个元素R_R(i,j)的计算公式为R_R(i,j)=ρ_r ^|i-j|，其中，ρ_r表示接收端天线的空间相关系数，且满足0≤ρ_r≤1，其值接近0表示低相关性，而接近1表示高相关性，i和j分别表示第i个和第j个接收天线。

本发明进一步改进在于，步骤1）中，发送端天线的空间相关矩阵R_T，其任意一个元素R_T(i,j)的计算公式为R_T(i,j)=ρ_t ^|i-j|，其中，ρ_t表示发送端天线的空间相关系数，且满足0≤ρ_t≤1，其值接近0表示低相关性，而接近1表示高相关性，i和j表示第i个和第j个发送天线。

本发明进一步改进在于，步骤4）中，发送端从选择的N_T个有效发送天线中激活N_u个进行广义空间调制系统的映射和发送，而其它未激活天线保持静默，N_u个激活天线构成

个组合，其中，

其表示空间星座图承载的比特数，

表示下取整；

一组比特数为m_b的数据进入广义空间调制系统映射器中并被分为两部分，其中比特数为m_s=log₂(M)的数据进入M-ary星座映射器，映射为M-ary的幅度相位调制的信号星座，其中M为幅度相位调制信号星座的阶数，比特数为m_l的数据进入广义空移键控映射器，映射为空间星座，于是有

随后信号星座和空间星座构成的联合星座在选择的有效发送天线与接收天线之间组成的有效信道矩阵上传输。

本发明进一步改进在于，步骤2）和步骤3）中，基于L2范数测度矩阵F_h和距离测度矩阵D的发送天线选择方法，具体包括以下步骤：

a）初始化变量和测度矩阵

设置循环变量t的初始值为0，依据步骤2）中的F_h(k)=||h_k||²，

计算MIMO信道矩阵H的列向量的L2范数的平方F_h(k)，得到L2范数测度矩阵F_h，其中k表示MIMO信道矩阵H的第k列，Ω^(t)表示在循环变量为t=0时所有发送天线全集；

依据步骤2）中的 $D(k,l)={\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^{N_R}i\&times;|h_{k,i}-h_{l,i}|,\&ForAll;k,l\&Element;{\mathrm{\&Omega;}}^{\left(t\right)}$ 且满足l>k，计算MIMO信道矩阵H列空间的距离测度D(k,l)，得到距离测度矩阵D，并且设置D的其余元素为∞，其中k和l表示MIMO信道矩阵H的第k列和第l列，对应着发送天线k和l；

b）当t<M_T-N_T时，进行步骤c），否则转到步骤i）；

c）更新t←t+1，其中←表示将后者赋值给前者；

d）选择满足的发送天线k和l；

e）如果F_h(k)>F_h(l)，即||h_k||²>||h_l||²那么进行步骤f），否则转到步骤g）

f）从发送天线全集Ω^(t)中除去发送天线l，即

其中\表示去除；

g）从发送天线全集Ω^(t)中除去发送天线k，即

其中\表示去除；

h）设置距离测度矩阵D中与除去的发送天线j对应的行和列的所有元素为∞，即D(j,:)=∞,D(:,j)=∞，其中，发送天线j为发送天线l或发送天线k；

i）获得选择的有效发送天线集合Φ，即Φ←Ω^(t)。

与现有技术相比，本发明具有如下技术效果：

本发明广义空间调制系统在相关信道下的发送天线选择方法，其通过引入MIMO信道矩阵H的列空间的距离测度矩阵D，将距离测度矩阵D和L2范数测度矩阵F_h进行合理的搭配，综合考虑空间星座和信号星座两部分容量的优化，充分挖掘广义空间调制系统空间自由度的特点，从而大幅改善系统的误码率和容量性能。

本发明在广义空间调制系统中采用发送天线选择来改变空间星座集合的特性，解决了实际的广义空间调制系统中由于发送天线的相关性导致空间星座难以区分，系统误码率和容量性能严重下降的问题。理论和仿真结果表明，本发明在没有显著增加计算复杂度的前提下大幅改善了广义空间调制系统的误码率和容量性能，并且具有良好的可扩展性和适应性。

【附图说明】

图1为本发明广义空间调制系统在相关信道下的发送天线选择方法的系统模型框图；

图2为本发明在MISO（Multiple-Input and Single-Output）情形下平均比特错误概率（average bit error probability，ABEP）与信噪比（signal-to-noise ratio，SNR）的仿真结果与比较；

图3为本发明在MIMO情形下ABEP的性能仿真结果与比较；

图4为本发明在MIMO情形下平均可达速率的性能仿真结果与比较；

图5为本发明在MIMO情形下进行发送天线选择后所有有效发送天线对之间的Manhattan距离的统计直方图。

【具体实施方式】

下面结合附图对本发明作进一步详细说明。

参见图1所示，本发明针对相关信道场景中广义空间调制系统的误码率和容量性能严重恶化的问题，提出了广义空间调制系统在相关信道下的发送天线选择方法，其包括以下步骤：

1）接收端通过理想信道估计得到广义空间调制系统N_R×M_T的MIMO信道矩阵H，其中，

M_T表示M_T个发送天线，N_R表示N_R个接收天线，H_w是N_R×M_T的加性高斯白噪声矩阵，R_R为接收端天线的空间相关矩阵，R_T为发送端天线的空间相关矩阵；其中，

加性高斯白噪声矩阵H_w，其任意一个元素为独立同分布的随机变量，且其任意一个元素服从于零均值、方差为

的高斯分布；

接收端天线的空间相关矩阵R_R，其任意一个元素R_R(i,j)的计算公式为R_R(i,j)=ρ_r ^|i-j|，其中，ρ_r表示接收端天线的空间相关系数，且满足0≤ρ_r≤1，其值接近0表示低相关性，而接近1表示高相关性，i和j分别表示第i个和第j个接收天线；

发送端天线的空间相关矩阵R_T，其任意一个元素R_T(i,j)的计算公式为R_T(i,j)=ρ_t ^|i-j|，其中，ρ_t表示发送端天线的空间相关系数，且满足0≤ρ_t≤1，其值接近0表示低相关性，而接近1表示高相关性，i和j表示第i个和第j个发送天线。

2）根据步骤1）得到的MIMO信道矩阵H计算出发送天线选择方法所用的L2范数测度矩阵F_h和距离测度矩阵D；其中，

L2范数测度矩阵F_h，其元素F_h(k)为MIMO信道矩阵H中每个发送天线对应的信道增益列向量h_k的欧几里得范数平方||h_k||²，即F_h(k)=||h_k||²，其中，k表示信道矩阵的第k列；

距离测度矩阵D，其为MIMO信道矩阵H的列空间中任意两个发送天线对应的列向量的Manhattan距离的加权排序版本，该距离测度矩阵D中的任意元素定义为 $D(k,l)={\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^{N_R}i\&times;|h_{k,i}-h_{l,i}|,$ 其中， $\&ForAll;i<j,|h_{k,i}-h_{l,i}|\&le;|h_{k,j}-h_{l,j}|,$ k和l表示MIMO信道矩阵H的第k列和第l列，对应第k个和第l个发送天线，i和j表示MIMO信道矩阵H的列向量中第i行和第j行，对应第i个和第j个接收天线。

3）接收端依据L2范数测度矩阵F_h和距离测度矩阵D选择有效发送天线集合Φ，并通过反馈信道将选择结果告知发送端，其中，

表示第i个有效发送天线，i=1,2,…，N_T，N_T表示从M_T个发送天线中选择N_T个有效发送天线。

4）发送端依据步骤3）中选择的有效发送天线集合Φ进行广义空间调制和传输，具体包括以下步骤：

发送端从选择的N_T个有效发送天线中激活N_u个进行广义空间调制系统的映射和发送，而其它未激活天线保持静默，N_u个激活天线构成个组合，其中，其表示空间星座图承载的比特数，表示下取整；

一组比特数为m_b的数据进入广义空间调制系统映射器中并被分为两部分，其中比特数为m_s=log₂(M)的数据进入M-ary星座映射器，映射为M-ary的幅度相位调制的信号星座，其中M为幅度相位调制信号星座的阶数，比特数为m_l的数据进入广义空移键控映射器，映射为空间星座，于是有

随后信号星座和空间星座构成的联合星座在选择的有效发送天线与接收天线之间组成的有效信道矩阵上传输。

上述步骤2）和步骤3）中，基于L2范数测度矩阵F_h和距离测度矩阵D的发送天线选择方法（Distance and Norm based Antenna Selection，DN-AS），具体包括以下步骤：

a）初始化变量和测度矩阵

设置循环变量t的初始值为0，依据步骤2）中的F_h(k)=||h_k||²，计算MIMO信道矩阵H的列向量的L2范数的平方F_h(k)，得到L2范数测度矩阵F_h，其中k表示MIMO信道矩阵H的第k列，Ω^(t)表示在循环变量为t=0时所有发送天线全集；

依据步骤2）中的 $D(k,l)={\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^{N_R}i\&times;|h_{k,i}-h_{l,i}|,\&ForAll;k,l\&Element;{\mathrm{\&Omega;}}^{\left(t\right)}$ 且满足l>k，计算MIMO信道矩阵H列空间的距离测度D(k,l)，得到距离测度矩阵D，并且设置D的其余元素为∞，其中k和l表示MIMO信道矩阵H的第k列和第l列，对应着发送天线k和l；

b）当t<M_T-N_T时，进行步骤c），否则转到步骤i）；

c）更新t←t+1，其中←表示将后者赋值给前者；

d）选择满足

的发送天线k和l；

e）如果F_h(k)>F_h(l)，即||h_k||²>||h_l||²那么进行步骤f），否则转到步骤g）

f）从发送天线全集Ω^(t)中除去发送天线l，即

其中\表示去除；

g）从发送天线全集Ω^(t)中除去发送天线k，即

其中\表示去除；

h）设置距离测度矩阵D中与除去的发送天线j对应的行和列的所有元素为∞，即D(j,:)=∞,D(:,j)=∞，其中，发送天线j为发送天线l或发送天线k；

i）获得选择的有效发送天线集合Φ，即Φ←Ω^(t)。

广义空间调制系统配置了M_T个发送天线和N_R个接收天线组成，接收端进行根据理想信道估计得到的MIMO信道矩阵H进行发送天线选择，将选择结果告知发送端，发送端据此进行GSM调制和传输，无线信号经历空间相关的准静态瑞利衰落信道到达接收端并恢复发送数据信息。另外，本发明可以扩展而适用于SM、SSK和GSSK。

为了验证本发明的有效性和灵活性，下面列出了实施仿真案例，并给出了基准对比方法与本发明的计算复杂度和性能仿真结果的比较。

1）计算复杂度比较

计算复杂度用浮点运算操作的次数来衡量。由于选择算法在每个循环过程中计算量不同，因此我们以运算量最大的一个循环作为基准，推出计算复杂度的近似上界。在表1中给出了本发明中的DN-AS与已有基准算法ASC1（基于L2范数测度的选择）和ASC2（基于欧几里德距离的选择）的复杂度比较。从表1中我们能够看出，本发明中的DN-AS算法比ASC2算法复杂度的阶数低，并且不超过最简单算法ASC1的M_T倍。总之，本发明的算法与基准对比算法相比复杂度没有显著增加。

表1计算复杂度比较

2）性能仿真结果比较

实施的仿真场景为单用户点对点通信，目标比特速率（target bit rate，TBR）为5比特每次信道使用（bits per channel use，bpcu）或8bpcu，并且在相关和独立衰落信道下进行了仿真，其中相关信道下发送相关性系数设为ρ_t=0.9。包括两个情况：

MISO情形：参数(M_T,N_T,N_u,N_R,APM,TBR)=(8,5,2,1,QPSK,5)；

MIMO情形：参数(M_T,N_T,N_u,N_R,APM,TBR)=(64,16,2,8,QPSK,8)。

根据该参数配置，我们可以确定出导频开销从而设置帧长为20个空间星座和信号星座构成的联合星座符号。

仿真结果参见图2至5所示，其中标注（*，#）中的*表示所用的算法，#表示发送相关性系数。特别的，图2中（*，#，&）中的*表示所用的算法，#表示发送相关性系数，&表示其属于哪一部分的星座（GSM表示空间和信号的联合星座，spatial表示空间星座，signal表示信号星座）。

在图2中，分别绘制出了在MISO情形下的空间星座、信号星座以及其联合星座符号的ABEP曲线。可以看到ASC1算法在高相关性信道下的ABEP性能很差，这是由于此时ABEP性能主要由空间星座部分主导，受到天线相关性的影响而严重恶化。相比而言，在独立衰落信道中，两类星座的ABEP在空间星座和信号星座构成的联合星座的总ABEP中比重相当。采用本发明的算法时，空间星座部分的ABEP显著减小，使得总ABEP性能在10^-3附近（语音业务）得到了大约5dB的功率增益，其代价是仅仅使得信号星座部分的ABEP稍有增加，这是由于该算法并非选择最高MIMO信道增益的天线，而是优先增大MIMO信道矩阵H列空间的距离测度。

MIMO情形的ABEP性能如图3所示，与MISO情形相类似，在相关信道下，与基准对比算法相比，本发明中的算法能获得超过5dB的性能增益。

图4展示了MIMO情形下各算法平均可达速率（average rate achievable，ARA）的比较。易见，采用本发明中的算法时ARA显著增加，这是由于我们的选择算法以略微降低信号星座部分的容量为代价从而带来空间星座部分容量的大幅增加。

在图5中，我们绘制出了MIMO情形下进行发送天线选择后所有有效发送天线对应的MIMO信道矩阵H的列向量之间的Manhattan距离（Manhattandistance，MD）的统计直方图（这是2000次信道实现的结果，为了清楚我们只绘制出了直方图上方的包络曲线），表征了应用本发明中的天线选择方法之后MIMO信道矩阵H的列空间的距离特性和分布。可以看到，在相关信道下，与ASC1算法相比，本发明中的算法的平均MD大大增加。与ASC2算法相比，本发明中的算法得到的MD的分布更加集中，而且最小MD也较大，这从距离特性的角度解释了前述各图中ABEP和容量性能得到提升的原因。

另外，观察上述各图，我们可以看到即使在独立瑞利衰落信道的条件下，本发明中的算法也保持了与基准对比算法相同甚至更好的性能，体现了其对不同信道场景的良好适应性。

Claims (6)

1.广义空间调制系统在相关信道下的发送天线选择方法，其特征在于，包括以下步骤：

1）接收端通过理想信道估计得到广义空间调制系统N_R×M_T的MIMO信道矩阵H，其中，M_T表示M_T个发送天线，N_R表示N_R个接收天线，H_w是N_R×M_T的加性高斯白噪声矩阵，R_R为接收端天线的空间相关矩阵，R_T为发送端天线的空间相关矩阵；

2）根据步骤1）得到的MIMO信道矩阵H计算出发送天线选择方法所用的L2范数测度矩阵F_h和距离测度矩阵D；其中，

L2范数测度矩阵F_h，其元素F_h(k)为MIMO信道矩阵H中每个发送天线对应的信道增益列向量h_k的欧几里得范数平方||h_k||²，即F_h(k)=||h_k||²，其中，k表示信道矩阵的第k列；

距离测度矩阵D，其为MIMO信道矩阵H的列空间中任意两个发送天线对应的列向量的Manhattan距离的加权排序版本，该距离测度矩阵D中的任意元素定义为 $D(k,l)={\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^{N_R}i\&times;|h_{k,i}-h_{l,i}|,$ 其中， $\&ForAll;i<j,|h_{k,i}-h_{l,i}|\&le;|h_{k,j}-h_{l,j}|,$ k和l表示MIMO信道矩阵H的第k列和第l列，对应第k个和第l个发送天线，i和j表示MIMO信道矩阵H的列向量中第i行和第j行，对应第i个和第j个接收天线；

3）接收端依据L2范数测度矩阵F_h和距离测度矩阵D选择有效发送天线集合Φ，并通过反馈信道将选择结果告知发送端，其中，

表示第i个有效发送天线，i=1,2,…，N_T，N_T表示从M_T个发送天线中选择N_T个有效发送天线；

4）发送端依据步骤3）中选择的有效发送天线集合Φ进行广义空间调制和传输。

2.根据权利要求1所述的广义空间调制系统在相关信道下的发送天线选择方法，其特征在于，步骤1）中，加性高斯白噪声矩阵H_w，其任意一个元素为独立同分布的随机变量，且其任意一个元素服从于零均值、方差为

的高斯分布。

3.根据权利要求1所述的广义空间调制系统在相关信道下的发送天线选择方法，其特征在于，步骤1）中，接收端天线的空间相关矩阵R_R，其任意一个元素R_R(i,j)的计算公式为R_R(i,j)=ρ_r ^|i-j|，其中，ρ_r表示接收端天线的空间相关系数，且满足0≤ρ_r≤1，其值接近0表示低相关性，而接近1表示高相关性，i和j分别表示第i个和第j个接收天线。

4.根据权利要求1所述的广义空间调制系统在相关信道下的发送天线选择方法，其特征在于，步骤1）中，发送端天线的空间相关矩阵R_T，其任意一个元素R_T(i,j)的计算公式为R_T(i,j)=ρ_t ^|i-j|，其中，ρ_t表示发送端天线的空间相关系数，且满足0≤ρ_t≤1，其值接近0表示低相关性，而接近1表示高相关性，i和j表示第i个和第j个发送天线。

5.根据权利要求1所述的广义空间调制系统在相关信道下的发送天线选择方法，其特征在于，步骤4）中，发送端从选择的N_T个有效发送天线中激活N_u个进行广义空间调制系统的映射和发送，而其它未激活天线保持静默，N_u个激活天线构成

个组合，其中，

其表示空间星座图承载的比特数，

表示下取整；

一组比特数为m_b的数据进入广义空间调制系统映射器中并被分为两部分，其中比特数为m_s=log₂(M)的数据进入M-ary星座映射器，映射为M-ary的幅度相位调制的信号星座，其中M为幅度相位调制信号星座的阶数，比特数为m_l的数据进入广义空移键控映射器，映射为空间星座，于是有

随后信号星座和空间星座构成的联合星座在选择的有效发送天线与接收天线之间组成的有效信道矩阵上传输。

6.根据权利要求1所述的广义空间调制系统在相关信道下的发送天线选择方法，其特征在于，步骤2）和步骤3）中，基于L2范数测度矩阵F_h和距离测度矩阵D的发送天线选择方法，具体包括以下步骤：

a）初始化变量和测度矩阵

设置循环变量t的初始值为0，依据步骤2）中的F_h(k)=||h_k||²，

计算MIMO信道矩阵H的列向量的L2范数的平方F_h(k)，得到L2范数测度矩阵F_h，其中k表示MIMO信道矩阵H的第k列，Ω^(t)表示在循环变量为t=0时所有发送天线全集；

依据步骤2）中的 $D(k,l)={\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^{N_R}i\&times;|h_{k,i}-h_{l,i}|,\&ForAll;k,l\&Element;{\mathrm{\&Omega;}}^{\left(t\right)}$ 且满足l>k，计算MIMO信道矩阵H列空间的距离测度D(k,l)，得到距离测度矩阵D，并且设置D的其余元素为∞，其中k和l表示MIMO信道矩阵H的第k列和第l列，对应着发送天线k和l；

b）当t<M_T-N_T时，进行步骤c），否则转到步骤i）；

c）更新t←t+1，其中←表示将后者赋值给前者；

d）选择满足

的发送天线k和l；

e）如果F_h(k)>F_h(l)，即||h_k||²>||h_l||²那么进行步骤f），否则转到步骤g）

f）从发送天线全集Ω^(t)中除去发送天线l，即

其中\表示去除；

g）从发送天线全集Ω^(t)中除去发送天线k，即其中\表示去除；

h）设置距离测度矩阵D中与除去的发送天线j对应的行和列的所有元素为∞，即D(j,:)=∞,D(:,j)=∞，其中，发送天线j为发送天线l或发送天线k；i）获得选择的有效发送天线集合Φ，即Φ←Ω^(t)。

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