CN104717045A - 一种导频排布确定方法及基站 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种导频排布确定方法及基站，该方法包括：S1、从可用子载波集合G中选取第一优化导频排布P1，作为第一根发射天线的导频排布，令G1=G-P1；S2、对所述P1进行循环移位，若移位后得到的Pi为G1的子集，则Pi作为第i根发射天线的导频排布；若移位后得到的Pi不是G1的子集，则在G1中选取Pi，作为第i根发射天线的导频排布；令G1=G1－Pi，i=i+1，重复执行S2，直到i等于发射天线的个数。该方案确保了针对MIMO系统的稀疏信道确定出的都是优化导频排布。

Description

一种导频排布确定方法及基站

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤指一种导频排布确定方法及基站。

背景技术

多输入多输出（Multi-Input Multi-Output，MIMO）技术能获得可观的分集增益和复用增益，从而提高无线通信系统的可靠性和传输速率。该技术目前已被广泛应用于各种无线通信系统，例如长期演进（Long Term Evolution，LTE）系统、全球微波互联接入（Worldwide Interoperability for Microwave Access，WiMax）系统等。然而，随着发射端和接收端天线数目的增加，未知的信道数目也越来越多，例如，第三代移动通信标准化伙伴项目（3rd GenerationPartnership Project，3GPP）版本（Release）11支持下行8×8的MIMO架构，接收端在进行信号解调前要获取8×8=64条信道的信道状态信息（ChannelState Information，CSI），若发射端还需进行MIMO波束成型，接收端还要将CSI反馈给发射端，因此，CSI的准确程度将直接决定MIMO系统的性能。图1为MIMO系统多径传输示意图。

为提高CSI的准确性，通常会增加导频数目，但这样会降低频谱利用率，反而限制MIMO系统性能的提升。对于最小二乘（Least Squares，LS）信道估计，导频数目要大于信道的最大时延扩展采样值，通常需要较大的导频开销。针对该问题，提出了稀疏信道估计（Sparse Channel Estimation），采用稀疏恢复的思想对信道冲击响应（Channel Impulse Response，CIR）进行重建，能充分发掘无线信道的稀疏性，发挥压缩感知（Compressed Sensing，CS）信号处理技术的优势。与LS信道估计相比，稀疏信道估计能显著降低导频开销，提高频谱利用率。

为提高稀疏信道估计性能，需要确定稀疏信道的最优导频排布。目前，常用的导频排布确定方案有如下两种：

现有技术一为等间隔分布的导频排布方式，这种方式常用于LTE系统，导频排布在频率域和时间域上均匀分布。但是很多研究文献表明，该方式针对稀疏信道确定出的导频排布并不是优化的。

现有技术二为随机的导频排布方式。例如，对于2根发射天线、256个可用正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM）子载波的MIMO系统，若每根发射天线采用12个子载波作为导频子载波，则从256个可用OFDM子载波中随机选取24个，再从选中的24个中任选12个分配给发射天线1，剩下12个分配给发射天线2，这样，不同发射天线的导频子载波相互正交，2根发射天线可同时发送数据，在接收端进行稀疏信道估计时能有效区分2根不同天线发射的信号。但是，这种方式仍然无法保证确定出的是优化导频排布。

发明内容

本发明实施例提供一种导频排布确定方法及基站，用以解决现有导频排布确定方法不能针对MIMO系统的稀疏信道确定出优化导频排布的问题。

第一方面，提供一种导频排布确定方法，包括：

S1、从可用子载波集合G中选取第一优化导频排布P1，作为第一根发射天线的导频排布，令G1=G-P1；

S2、对所述P1进行循环移位，若移位后得到的Pi为G1的子集，则Pi作为第i根发射天线的导频排布，i为大于或等于2的自然数；若移位后得到的Pi不是G1的子集，则在G1中选取Pi，作为第i根发射天线的导频排布；

令G1=G1－Pi，i=i+1，重复执行S2，直到i等于发射天线的个数。

结合第一方面，在第一种可能的实现方式中，从可用子载波集合G中选取第一优化导频排布P1，具体包括：

确定导频数目后，以排列组合方式或者随机方式每次从所述G中取出所述导频数目的子载波作为初始导频排布；

将选取的每个初始导频排布代入目标函数中；

使得所述目标函数的函数值最小的初始导频排布为所述P1。

结合第一方面或者第一方面的第一种可能的实现方式，在第二种可能的实现方式中，对所述P1进行循环移位，具体包括：

可通过下列公式对所述P1进行循环移位：

Pi=（P1+i-1）mod N；

其中，Pi为针对第i根天线进行循环移位后得到的导频排布，N为原始子载波集合中元素的个数。

结合第一方面、第一方面的第一种可能的实现方式或者第一方面的第二种可能的实现方式，在第三种可能的实现方式中，任意两根发射天线的导频排布在频域正交。

第二方面，提供一种基站，包括：

处理单元，用于从可用子载波集合G中选取第一优化导频排布P1，作为第一根发射天线的导频排布，令G1=G-P1；对所述P1进行循环移位，若移位后得到的Pi为G1的子集，则Pi作为第i根发射天线的导频排布，i为大于或等于2的自然数；若移位后得到的Pi不是G1的子集，则在G1中选取Pi，作为第i根发射天线的导频排布；令G1=G1－Pi，i=i+1，重复对所述P1进行循环移位，直到i等于发射天线的个数；

发射天线，用于发射所述处理单元得到的每根发射天线的导频排布。

结合第二方面，在第一种可能的实现方式中，所述处理单元，用于从可用子载波集合G中选取第一优化导频排布P1，具体用于：

确定导频数目后，以排列组合方式或者随机方式每次从所述G中取出所述导频数目的子载波作为初始导频排布；

将选取的每个初始导频排布代入目标函数中；

使得所述目标函数的函数值最小的初始导频排布为所述P1。

结合第二方面或者第二方面的第一种可能的实现方式，在第二种可能的实现方式中，所述处理单元，用于对所述P1进行循环移位，具体用于：

可通过下列公式对所述P1进行循环移位：

Pi=（P1+i-1）mod N；

其中，Pi为针对第i根天线进行循环移位后得到的导频排布，N为原始子载波集合中元素的个数。

结合第二方面、第二方面的第一种可能的实现方式或者第二方面的第二种可能的实现方式，在第三种可能的实现方式中，任意两根发射天线的导频排布在频域正交。

根据第一方面提供的导频排布确定方法或者第二方面提供的基站，该方案具有很强的通用性和灵活性，简单、快速、复杂度低，并且可以在第一优化导频排布的基础上得到后续天线的导频排布，确保了针对MIMO系统的稀疏信道确定出的都是优化导频排布。

附图说明

图1为现有技术中MIMO系统多径传输示意图；

图2为本发明实施例中导频排布确定方法的流程图；

图3为采用现有技术二和本发明实施例确定的针对MIMO系统的稀疏信道的导频排布的对比示意图；

图4为本发明实施例中导频排布确定方法与现有技术一、现有技术二两种方案进行对比的示意图；

图5为本发明实施例中第一种基站的结构示意图；

图6为本发明实施例中第二种基站的结构示意图。

具体实施方式

针对现有导频排布确定方法不能针对MIMO系统的稀疏信道确定出优化导频排布的问题，本发明实施例提供一种导频排布确定方法，该方法的流程如图2所示，执行步骤如下：

S20：从可用子载波集合G中选取第一优化导频排布P1，作为第一根发射天线的导频排布，令G1=G-P1。

如图1所示，基站有N_t根发射天线，在基站覆盖范围内，有N_u个移动台，每个移动台均有1根天线，由此构建了一个N_t×N_u的多用户MIMO系统。从基站到移动台的传播路径有多条，除了直达径还有若干反射径，多径传播效应显著。假设该系统采用OFDM进行信号传输，移动台采用稀疏信道估计，OFDM子载波数目为N，组成原始子载波集合。边缘子载波和直流子载波数目共计N₀，N-N₀个可用子载波构成可用子载波集合。从可用子载波集合中选取第一优化导频排布P₁={k₁，k₂，…，k_m}，表示第k₁，k₂，…，k_m号子载波被用于传输导频符号，1≤k₁<k₂<…<k_m≤N。

选出P1后，要将G与P1做差集，从G中除去P1，得到G1。

S21：对P1进行循环移位，并判断移位后得到的Pi是否为G1的子集，若是，执行S22；否则，执行S23。

S22：Pi作为第i根发射天线的导频排布，执行S24。

S23:在G1中选取Pi，作为第i根发射天线的导频排布，执行S24。

S24：令G1=G1－Pi，i=i+1，i为大于或等于2的自然数，判断i是否等于发射天线的个数，若是，执行S25；否则，执行S21。

每次选出Pi后，都需要更新G1，执行G1=G1－Pi。

S25：流程结束。

该方案具有很强的通用性和灵活性，简单、快速、复杂度低，并且可以在第一优化导频排布的基础上得到后续天线的导频排布，确保了针对MIMO系统的稀疏信道确定出的都是优化导频排布。

具体的，上述S20中的从可用子载波集合G中选取第一优化导频排布P1，具体包括：

确定导频数目后，以排列组合方式或者随机方式每次从G中取出导频数目的子载波作为初始导频排布；

将选取的每个初始导频排布代入目标函数中；

使得目标函数的函数值最小的初始导频排布为P1。

若导频数目为M，发射天线发送的导频符号为X（k₁），X（k₂），…，X（k_M），接收到的导频符号记为Y（k₁），Y（k₂），…，Y（k_M），则OFDM信道估计问题可表示为：

其中，h＝[h(1)，h(2)，…h(L)]^T为等效的离散信道冲击响应函数，长度为L。上标“T”表示向量转置。η＝[η(1)，η(2)，…，η(M)]^T为噪声向量，其每一个元素独立同分布，满足均值为0、方差为σ²的复高斯分布。对于标准的N维DFT方阵F，取F的行号为k₁，k₂，…，k_m的M行和F的前L列，构成M×L维的DFT子矩阵F_M×L。设y＝[Y(k₁)，Y(k₂)，…，Y(k_M)]^T，X＝diag{X(k₁)，X(k₂)，…，X(k_M)}为由发射导频符号X（k₁），X（k₂），…，X（k_M）构成的对角阵，并设方阵X与F_M×L的乘积为A＝X·F_M×L（A也称为观测矩阵），则可将式（1）进一步写为：

y＝A·h+η。

h＝[h(1)，h(2)，…，h(L)]^T是稀疏的，即L个元素中，大多数为零，而仅有少数非零。因此，信道估计问题本质上是在噪声项η未知的情况下，由已知的y和A来估计h，并充分利用h稀疏这一先验信息。若导频排布为p，一旦p确定，则F_M×L也确定了，相应的A也就确定了。

定义矩阵A的互相关为：

$g\left(p\right)=\underset{0\&le;m<n<L-1}{\max }|<A\left(m\right),A\left(n\right)>|=\underset{0\&le;m<n<L-1}{\max }\left|\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}\right|X\left(k_i\right){|}^2{e}^{-j\frac{2\mathrm{\&pi;}}{N}{k}_i(n-m)}|;$

其中，A(m)表示矩阵A的第m行，<a，b>表示向量a和向量b的内积。通常每个导频符号的功率相同，即：

|X(k₁)|²＝|X(k₂)|²＝…|X(k_M)|²＝W；

则目标函数：

$g\left(p\right)=W\&CenterDot;\underset{0\&le;m<n<L-1}{\max }\left|\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}{e}^{-j\frac{2\mathrm{\&pi;}}{N}{k}_i(n-m)}\right|.$

最优的导频排布即最小化矩阵A的互相关的导频排布为：

$p_{\mathrm{opt}}=\underset{p}{\arg \min }g\left(p\right).$

不难发现，若p偏移一个常数位置c，其目标函数的函数值并不发生改变，即：

$\begin{array}{c}g(p+c)=W\&CenterDot;\underset{0\&le;m<n<L-1}{\max }\left|\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}{e}^{-j\frac{2\mathrm{\&pi;}}{N}(k_i+c)(n-m)}\right|\\ =W\&CenterDot;\underset{0\&le;m<n<L-1}{\max }|e^{-j\frac{2\mathrm{\&pi;}}{N}c(n-m)}\&CenterDot;\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}{e}^{-j\frac{2\mathrm{\&pi;}}{N}{k}_i(n-m)}|=g\left(p\right).\end{array}$

因此，若p为该参数条件下的一组优化导频排布，则对p进行循环移位以后得到的p+c也是优化导频排布，且两者对应的目标函数的函数值相同，即g(p)＝g(p+c)。

具体的，上述S21中的对P1进行循环移位，具体包括：

可通过下列公式对P1进行循环移位：

Pi=（P1+i-1）mod N；

其中，Pi为针对第i根天线进行循环移位后得到的导频排布，N为原始子载波集合中元素的个数。

该操作可通过循环移位寄存器快速实现。本发明中的方法使基站所有发射天线的导频在频域正交，任一移动台在收到不同基站天线同时发送的信号时，能有效进行区分。

图3给出了采用现有技术二和本发明实施例确定的针对MIMO系统的稀疏信道的导频排布的对比示意图。除去两侧的边缘子载波和直流子载波，在剩余可用的OFDM子载波中，确定适用于稀疏信道的最优导频排布。图3上半部分为采用现有技术二得到的均匀导频排布，即采用等间隔的导频排布，不同发射天线的导频在频域相互正交；而图3下半部分为本发明实施例中确定的导频排布，不一定等间隔，通过对基站发射天线1的导频排布循环移位即可获得基站发射天线2的导频排布。

下面以一个具体实例说明本发明中导频排布确定方法，假设基站有4根发射天线，在基站覆盖范围内，有2个移动台，每个移动台均有1根天线，由此构建了一个4×2的多用户MIMO系统。OFDM子载波个数为1024，其中两侧边缘子载波和直流子载波的个数共计421，导频数目为24；OFDM的循环前缀长度64，信道冲击响应经过采样以后长度为60。除去OFDM直流子载波和边缘子载波，由603个可用子载波构成可用子载波集合G={209，210，…，510,511,513,514，…811,812}，假设获取的第一优化导频排布p₁={209，223，226，234，250，310，348，382，396，420，456，469，542，581，590，638，656，710，740，766，798，802，804，811}，将p₁作为基站第1根发射天线的导频排布，第2根发射天线的导频排布p₂可通过对p₁进行循环移位获得_pi'＝（_p1+i-1）mod1024=（k_M+i-1）mod1024，当i=1时，仍然为p₁，当i=2，可计算得到p₂'={210，224，227，235，251，311，349，383，397，421，457，470，543，582，591，639，657，711，741，767，799，803，805，812}，作为第二根发射天线的优选导频排布，记为p₂。但同时也发现，p₁和p₂的最后3个导频子载波十分接近，再继续对p₁进行移位，得到的导频排布为{211，225，228，236，252，312，350，384，398，422，458，471，544，583，592，640，658，712，742，768，800，804，806，813}，其中，804在p₁中已经使用过，813并不是可用子载波集合中的子载波，所以无法通过循环移位获得基站第3根和第4根发射天线的导频排布。于是，重新选取p₃={211，212，213，238，280，336，345，363，375，390，491，501，561，568，589，611，666，716，752，756，797，801，809，810}，分配给基站第3根发射天线，将p₄={214，215，216，217，252，267，274，303，392，403，466，478，489，508，580，628，641，676，690，706，781，792，807，808}，分配给基站第4根发射天线。对于任一移动台（移动台1或移动台2），同时收到来自基站发射天线1、发射天线2、发射天线3和发射天线4的信号，由于4根发射天线分别采用频域正交的导频排布p₁、p₂、p₃和p₄，可利用p₁估计发射天线1至该移动台的信道参数，利用p₂估计发射天线2至该移动台的信道参数，利用p₃估计发射天线3至该移动台的信道参数，利用p₄估计发射天线4至该移动台的信道参数。

本发明实施例中针对MIMO系统的稀疏信道的导频排布确定方法，能够提升MIMO系统的稀疏信道估计的均方误差（Mean Square Error，MSE）性能。

定义均方误差为： $\mathrm{MSE}=\frac{\left|\right|\hat{h}-h|{|}_2^2}{\left|\right|h|{|}_2^2};$

其中，为h的信道估计结果，||-||₂表示向量的l₂范数。

下面将本发明实施例中导频排布确定方法与背景技术中的两种方式进行对比。

继续沿用上例，将p₁、p₂、p₃和p₄分别代入目标函数，得到g(p₁)＝g(p₂)＝8.0233，g(p₃)＝8.0291，g(p₄)＝8.0667。

采用现有技术一的方案得到基站发射天线1的导频排布Q₁＝{210，236，262，288，314，340，366，392，418，444，470，496，522，548，574，600，626，652，678，704，730，756，782，808}，发射天线2的导频排布Q₂＝{211，237，263，289，315，341，367，393，419，445，471，497，523，549，575，601，627，653，679，705，731，757，783，809}，发射天线3的导频排布Q₃＝{212，238，264，290，316，342，368，394，420，446，472，498，524，550，576，602，628，654，680，706，732，758，784，810}，发射天线4的导频排布Q₄＝{213，239，265，291，317，343，369，395，421，447，473，499，525，551，577，603，629，655，681，707，733，759，785，811}，分别代入目标函数，得到g(Q₁)＝g(Q₂)＝g(Q₃)＝g(Q₄)＝21.8929。

采用现有技术二的方案，从603个可用子载波中随机选取96个子载波，从中依次任选24个子载波分别作为发射天线1、发射天线2、发射天线3和发射天线4的导频排布R₁、R₂、R₃和R₄，保证4组导频排布之间不存在任何重叠，然后分别代入目标函数，得到g(R₁)、g(R₂)、g(R₃)和g(R₄)。重复以上导频设计步骤1000次，得到经过1000次平均后的目标函数分别为 $\tilde{g}\left(R_1\right)=13.1062,$ $\tilde{g}\left(R_2\right)=13.0981,\tilde{g}\left(R_3\right)=13.1089,\tilde{g}\left(R_4\right)=13.1113.$

假设信道是稀疏的，即信道的L个抽头大多数为零而仅有少数非零。信道的多径数目为5。每次信道生成方式为，从L=60个抽头里任选5个抽头作为非零抽头，这5个抽头位置上的抽头系数服从均值为0、方差为1的复高斯分布。对每一次随机生成的信道，均采用主流的OMP算法进行稀疏信道估计。信道随机生成10000次，最后对10000次结果取平均。在信道估计时，假设信道的非零抽头个数未知、非零抽头位置未知、非零抽头系数数值未知。对于背景技术中的第二种方案，最后要对随机生成的导频排布的MSE性能进行1000次平均。如图4所示，在相同的信道参数条件下对比了本发明方法、现有技术一和现有技术二的方案。移动台分别使用来自发射天线1、发射天线2、发射天线3和发射天线4的导频进行4条链路独立的稀疏信道估计，并对4条信道的MSE求平均。可看到，本发明实施例中的方法（采用P₁、P₂、P₃和P₄）优于现有技术二（采用R₁、R₂、R₃和R₄），并且远优于现有技术一（采用Q₁、Q₂、Q₃和Q₄），从而大幅提升了MIMO系统的稀疏信道估计的性能。

基于同一发明构思，本发明实施例提供一种基站，该基站的结构如图5所示，包括：

处理单元50，用于从可用子载波集合G中选取第一优化导频排布P1，作为第一根发射天线的导频排布，令G1=G-P1；对P1进行循环移位，若移位后得到的Pi为G1的子集，则Pi作为第i根发射天线的导频排布，i为大于或等于2的自然数；若移位后得到的Pi不是G1的子集，则在G1中选取Pi，作为第i根发射天线的导频排布；令G1=G1－Pi，i=i+1，重复对P1进行循环移位，直到i等于发射天线的个数；

发射天线51，用于发射处理单元得到的每根发射天线的导频排布。

具体的，上述处理单元50，用于从可用子载波集合G中选取第一优化导频排布P1，具体用于：

确定导频数目后，以排列组合方式或者随机方式每次从G中取出导频数目的子载波作为初始导频排布；

将选取的每个初始导频排布代入目标函数中；

使得目标函数的函数值最小的初始导频排布为P1。

具体的，上述处理单元50，用于对P1进行循环移位，具体用于：

可通过下列公式对P1进行循环移位：

Pi=（P1+i-1）mod N；

其中，Pi为针对第i根天线进行循环移位后得到的导频排布，N为原始子载波集合中元素的个数。

具体的，任意两根发射天线的导频排布在频域正交。

基于同一发明构思，本发明实施例提供一种基站，该基站的结构如图6所示，包括：

处理器60，用于从可用子载波集合G中选取第一优化导频排布P1，作为第一根发射天线的导频排布，令G1=G-P1；对P1进行循环移位，若移位后得到的Pi为G1的子集，则Pi作为第i根发射天线的导频排布，i为大于或等于2的自然数；若移位后得到的Pi不是G1的子集，则在G1中选取Pi，作为第i根发射天线的导频排布；令G1=G1－Pi，i=i+1，重复对P1进行循环移位，直到i等于发射天线的个数；

收发器61，用于发射所述处理单元得到的每根发射天线的导频排布。

上述处理器60与收发器61之间通过总线连接。

具体的，上述处理器60，用于从可用子载波集合G中选取第一优化导频排布P1，具体用于：

确定导频数目后，以排列组合方式或者随机方式每次从G中取出导频数目的子载波作为初始导频排布；

将选取的每个初始导频排布代入目标函数中；

使得目标函数的函数值最小的初始导频排布为P1。

具体的，上述处理器60，用于对P1进行循环移位，具体用于：

可通过下列公式对P1进行循环移位：

Pi=（P1+i-1）mod N；

其中，Pi为针对第i根天线进行循环移位后得到的导频排布，N为原始子载波集合中元素的个数。

具体的，任意两根发射天线的导频排布在频域正交。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (8)

1.一种导频排布确定方法，其特征在于，包括：

S1、从可用子载波集合G中选取第一优化导频排布P1，作为第一根发射天线的导频排布，令G1=G-P1；

S2、对所述P1进行循环移位，若移位后得到的Pi为G1的子集，则Pi作为第i根发射天线的导频排布，i为大于或等于2的自然数；若移位后得到的Pi不是G1的子集，则在G1中选取Pi，作为第i根发射天线的导频排布；

令G1=G1－Pi，i=i+1，重复执行S2，直到i等于发射天线的个数。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，从可用子载波集合G中选取第一优化导频排布P1，具体包括：

确定导频数目后，以排列组合方式或者随机方式每次从所述G中取出所述导频数目的子载波作为初始导频排布；

将选取的每个初始导频排布代入目标函数中；

使得所述目标函数的函数值最小的初始导频排布为所述P1。

3.如权利要求1-2任一所述的方法，其特征在于，对所述P1进行循环移位，具体包括：

可通过下列公式对所述P1进行循环移位：

Pi=（P1+i-1）mod N；

其中，Pi为针对第i根天线进行循环移位后得到的导频排布，N为原始子载波集合中元素的个数。

4.如权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，任意两根发射天线的导频排布在频域正交。

5.一种基站，其特征在于，包括：

处理单元，用于从可用子载波集合G中选取第一优化导频排布P1，作为第一根发射天线的导频排布，令G1=G-P1；对所述P1进行循环移位，若移位后得到的Pi为G1的子集，则Pi作为第i根发射天线的导频排布，i为大于或等于2的自然数；若移位后得到的Pi不是G1的子集，则在G1中选取Pi，作为第i根发射天线的导频排布；令G1=G1－Pi，i=i+1，重复对所述P1进行循环移位，直到i等于发射天线的个数；

发射天线，用于发射所述处理单元得到的每根发射天线的导频排布。

6.如权利要求5所述的基站，其特征在于，所述处理单元，用于从可用子载波集合G中选取第一优化导频排布P1，具体用于：

确定导频数目后，以排列组合方式或者随机方式每次从所述G中取出所述导频数目的子载波作为初始导频排布；

将选取的每个初始导频排布代入目标函数中；

使得所述目标函数的函数值最小的初始导频排布为所述P1。

7.如权利要求5-6任一所述的基站，其特征在于，所述处理单元，用于对所述P1进行循环移位，具体用于：

可通过下列公式对所述P1进行循环移位：

Pi=（P1+i-1）mod N；

其中，Pi为针对第i根天线进行循环移位后得到的导频排布，N为原始子载波集合中元素的个数。

8.如权利要求5-7任一所述的基站，其特征在于，任意两根发射天线的导频排布在频域正交。