CN104753643A - 一种基于信道状态信息的自适应交织方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种自适应于信道状态信息的符号交织方法，所述方法为：接收端进行信道估计，并通过相应的量化方案将信道状态信息反馈给发送端，接收端和发送端分别利用信道状态信息计算对应的信噪比，并根据信噪比计算交织规则，发送端按照交织规则进行交织，接收端在接收数据后按照解交织规则进行同步解交织。本发明还提供了采用上述方法的自适应交织装置，能在时变信道条件下自适应地进行交织和解交织，有效地解决了传统交织不适用于时变信道的问题，整体上降低了系统误包率。

Description

一种基于信道状态信息的自适应交织方法及装置

技术领域

本发明涉及一种基于信道状态信息的自适应交织方法及装置，属于无线通信系统技术领域。

背景技术

在无线通信系统中，由于噪声、信道衰落等原因，信号在传输过程中会产生错误。在发送端和接收端分别对数据进行信道编码和译码，可使系统具有一定的检错和纠错能力。然而在多径衰落及快变信道条件下，突发性错误时常发生。突发性错误是指一组连续的错误符号。针对这种情况，仅能检测单个差错和不太长的差错串的信道编码不能很好地解决问题。为了克服这一困难，人们经常将信道编码和交织技术结合起来，即对已编码的信号按一定规则重新排列，从而实现长串错误离散化，同时利用信道编码来纠正离散性错误，提高整个通信系统的可靠性。

目前，交织技术已被广泛应用于各种无线通信系统和标准。其中IEEE 802.11n/ac标准分别定义了两种交织方式：一种是符号交织，主要针对低密度奇偶校验编码；一种是比特交织，主要针对二进制卷积编码。IEEE 802.11ad/af等协议也定义了符号交织。常用的交织器主要有随机式和矩阵分组式。随机式是通过计算机产生伪随机数来决定重新排列的顺序。矩阵分组式是根据一定的算法将原始码元按行写入交织矩阵再按列读出从而实现码元的重新排列，比如传统的块交织方法。

无线通信系统中的交织方案同信道衰落环境、编码技术、调制方式以及空时频三个维度相关。其中，变化的信道环境往往会造成接收信息的错误率如误比特率、误符号率、误码率和误包率的提高，传统的交织技术不适用于变化信道、无法最大限度地离散突发错误，自适应于信道信息的交织技术是解决这一问题的有效方法。

发明内容

发明目的：

本发明将利用信道信息反馈，设计针对OFDM系统的自适应交织方案，最大限度地发挥交织离散突发错误的作用。OFDM系统的信道往往具有变化性，传统的符号交织方法并不能最大限度地发挥交织带来的系统性能。本发明提供的基于信道状态信息的自适应符号交织方法及装置，旨在解决传统的符号交织方法不适用于变化信道、无法结合实时信道进行自适应交织和无法最大限度地离散突发错误的问题。通过反馈信道状态信息计算所有子载波的信噪比，根据信噪比制定交织规则，实现完全的自适应符号交织和解交织，本发明所提的方法和装置更好地离散了突发错误，带来相比传统符号交织的更为明显的系统性能增益，且本发明可与传输波束成形同时实现，具有理论和实际可操作性。

技术方案：一种基于信道状态信息的自适应交织方法，包括如下步骤：

步骤1：发送端发送信道状态请求帧，并发送空数据帧。

步骤2：接收端接收到请求信息后，通过空数据帧进行信道状态信息估计，并对信道状态信息进行量化，然后反馈给发送端。

步骤3：发送端和接收端根据步骤2得到的信道状态信息计算信噪比，计算公式当系统不采用波束成形传输技术，接收端采用迫零(ZF，Zero-Forcing)和最小均方(MMSE，Minimum Mean-Square-Error)均衡时分别为：

${\mathrm{SNR}}_{{k,i}_{\mathrm{SS}}}=\frac{1}{{\mathrm{diag}}_{i_{\mathrm{SS}}}\left({(\frac{\mathrm{\ρ}}{N_{\mathrm{Tx}}}\·H_k^{*}{H}_k)}^{-1}\right)}$    (公式1)

${\mathrm{SNR}}_{{k,i}_{\mathrm{SS}}}=\frac{1-J_k}{J_k}$    (公式2)

其中，为信噪比，k和i_SS分别表示子载波索引和空间流索引，H_k为第k个子载波的频域信道状态矩阵，即步骤(2)得到的信道状态信息，H_k ^*表示H_k的共轭转置，N_Tx为发送端天线数，ρ为通信系统平均信噪比；表示括号内矩阵对角线上的第i_SS个元素，(·)^-1表示括号内矩阵的逆；

J_k为第k个子载波的均方误差矩阵，其计算公式为：

$\begin{array}{c}{J}_k=\frac{\mathrm{\ρ}}{N_{\mathrm{Tx}}}{W}_k{H}_k{H}_k^{*}{W}_k^{*}+W_k{\mathrm{\Φ}}_Z{W}_k^{*}-2\sqrt{\frac{\mathrm{\ρ}}{N_{\mathrm{Tx}}}}\mathrm{Re}\left(W_k{H}_k\right)+I\\ W_k=\sqrt{\frac{\mathrm{\ρ}}{N_{\mathrm{Tx}}}}{H}_k^{*}{(\frac{\mathrm{\ρ}}{N_{\mathrm{Tx}}}{H}_k{H}_k^{*}+{\mathrm{\Φ}}_Z)}^{-1}\end{array}$    (公式3)

其中Φ_Z为噪声协方差矩阵，可以在接收端通过平均信噪比和信号功率计算获得，I为信号协方差单位矩阵，W_k ^*表示W_k的共轭转置，Re(·)表示括号内数的实部；

所述步骤(3)中发送端和接收端利用信道状态信息计算信噪比的公式当系统采用波束成形传输技术时为：

${\mathrm{SNR}}_{k,i_{\mathrm{SS}}}=\frac{\mathrm{\ρ}}{N_{\mathrm{Tx}}}{S}_{k,i_{\mathrm{SS}}}^2$    (公式4)

其中，为第k个子载波对应的奇异矩阵S_k的第i_SS个对角元素，其中S_k是对H_k进行SVD分解得到的奇异矩阵。

步骤4，发送端和接收端对步骤(3)得到的信噪比进行升序排序，并得到对应的信噪比下标序列D，具体方法为：

对信噪比系列进行升序排列，得到排序后的信噪比序列如下：

$\mathrm{SNR}=[{\mathrm{SNR}}_{d_1},{\mathrm{SNR}}_{d_2},...,{\mathrm{SNR}}_{d_{N_{\mathrm{SD}}}}]$    (公式5)

取其下标组成下标序列，得到信噪比下标序列如下

$D=[d_1,d_2,...,d_{N_{\mathrm{SD}}}]$    (公式6)

公式5和公式6中d₁,d₂,...,dN_SD为子载波的序号，N_SD表示用户发送数据所采用带宽对应的数据子载波数。

步骤5，对信噪比下标序列进行矩阵交织处理，具体方法为：

将信噪比下标序列分成M组，其中M为自适应交织深度，具体分组如下：

分组1：

分组2：

……

分组M：

按照分组将信噪比下标序列按行交替写入交织矩阵，写入矩阵的顺序为：当M为奇数时，写入顺序为分组1、分组M、分组2、...、分组(M+1)/2；当M为偶数时，写入顺序为组1、分组M、分组2、...、分组M/2、分组M/2+1；具体的矩阵表达式如下：

                                                     (公式7)

矩阵存满后按列读出，得到交织后的信噪比下标序列如下

$D^{\′}=[d_1,d_{\frac{M-1}{M}{N}_{\mathrm{SD}}+1},d_{\frac{1}{M}{N}_{\mathrm{SD}}+1},...,d_2,...]$    (公式8)公式7和

公式8中d₁,d₂,...,dN_SD为信噪比对应的子载波序号。

步骤6，发送端和接收端通过交织后的信噪比下标序列D'计算交织规则，并分别储存交织规则配对集合P和解交织规则配对集合P′,具体方法为：

接收端用于解交织的解交织规则配对集合为

$P^{\′}=\{(d_1,0),(d_{\frac{M-1}{M}{N}_{\mathrm{SD}}+1},1),\left((d_{\frac{1}{M}{N}_{\mathrm{SD}}+1},2)\right),...,(d_2,M),...\}$    (公式9)

因此，发送端用于交织的交织规则配对集合为

$P=\{(0,d_1),(1,d_{\frac{M-1}{M}{N}_{\mathrm{SD}}+1}),(2,d_{\frac{1}{M}{N}_{\mathrm{SD}}+1}),...,(M,d_2),...\}$    (公式10)

公式9和公式10中d₁,d₂,...,dN_SD为信噪比对应的子载波序号。

步骤7，发送端按照步骤(6)得到的交织规则配对集合P对发送数据进行交织处理；

步骤8，接收端在数据到达解交织模块后按照步骤(6)得到的解交织规则配对集合P′对数据进行同步解交织，恢复数据序列。

一种采用上述方法的基于信道状态信息的自适应符号交织和解交织的装置，包括发送端的信噪比计算模块、信噪比排序模块、信噪比下标序列交织模块、交织规则确定模块和交织模块，接收端的信道估计模块、信道状态信息量化反馈模块、信噪比计算模块、信噪比排序模块、信噪比下标序列交织模块、解交织规则确定模块和解交织模块，具体描述如下：

所述信道估计模块用于进行接收端信道状态信息估计；

所述信道状态信息量化反馈模块用于对信道状态信息进行量化并反馈到发送端；

所述的信噪比计算模块用于根据信道状态信息计算信噪比，计算的方法见公式1至4；

所述信噪比排序模块用于对信噪比序列进行升序排序得到信噪比下标序列，排序的方法如上述步骤4；

所述信噪比下标序列交织模块用于对信噪比下标序列进行交织，交织的方法如上述步骤5；

所述的交织规则确定模块用于根据信噪比序列确定用于交织的交织规则配对集合P，确定的方法如上述步骤6；

所述的解交织规则确定模块用于根据信噪比序列确定解交织规则配对结合P′，确定的方法如上述步骤6；

所述的交织模块用于按照交织规则配对集合P对用户发送数据进行交织处理；

所述解交织模块用于按照解交织规则配对集合P′对接收到的数据进行解交织处理，恢复出用户数据。

有益效果：本发明提供的基于信道状态信息的自适应符号交织方法及装置，解决了传统的符号交织方法不适用于变化信道、无法结合实时信道进行自适应交织和无法最大限度地离散突发错误的问题。与传统符号交织方法相比，本发明提供的方法具有很强的自适应性，可以依据信道状态信息自适应地离散突发错误，最大限度地发挥了交织带来的性能增益，从而显著降低错误概率。而本发明利用的信道状态信息，是传统无线局域网协议中已定义的反馈内容，因此其具有较强的可实现性。另外，本发明还可以在不增加额外反馈量的同时和传输波束成形同时实现。仿真结果表明，本发明提出的自适应交织方法以及装置明显优于传统符号交织方法以及装置。

附图说明

图1为本发明自适应于信道状态信息的符号交织和解交织实现流程图；

图2为本发明实施例1采用的符号交织方法与传统的符号交织方法的性能对比图，1080MHz带宽，四个空间数据流，16QAM(Quadrature Amplitude Modulation，QAM)调制，接收端ZF均衡；

图3为本发明实施例2采用的符号交织方法与传统的符号交织方法的性能对比图，1080MHz带宽，四个空间数据流，16QAM(Quadrature Amplitude Modulation，QAM)调制，接收端MMSE均衡；

图4为本发明实施例3采用的符号交织方法与传统的符号交织方法的性能对比图，1080MHz带宽，四个空间数据流，16QAM(Quadrature Amplitude Modulation，QAM)调制，系统采用波束成形传输技术；

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明自适应于信道状态信息的符号交织方法和装置的具体实施方式作进一步详细说明。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。

实施例1：

本实施例主要以IEEE 802.11aj(45GHz)的OFDM系统为例，以系统仿真的方法说明本发明在具体无线通信系统中的误包率性能表现。IEEE 802.11aj支持两种带宽540MHz和1080MHz，其对应的数据子载波数为168和336，本实施例采用1080MHz带宽的OFDM系统。此外采用16QAM调制，接收端采用ZF均衡，信道估计为理想信道估计，其它参数见表1。在本实施例中规定基于信道状态信息的自适应交织算法每一帧反馈一次信道状态信息，并随之更新交织规则配对集合P和解交织规则配对集合P'。由IEEE 802.11aj协议规定的传统交织方法的交织参数见表2。

表1仿真参数设置

表2传统交织算法的最优符号交织深度

带宽	540MHz	1080MHz
			交织深度	6	12

如图1所示，以1080MHz带宽，16QAM调制，四个空间流，接收端采用ZF均衡为例，一种自适应于信道状态信息的符号交织方法，包括以下步骤：

步骤1：发送端发送信道状态请求帧，并发送空数据帧。本例中信道状态请求帧为IEEE802.11aj(45GHz)定义的信道状态请求帧，空数据帧为IEEE802.11aj(45GHz)定义的空数据帧。

步骤2：接收端接收到请求信息后，通过空数据帧进行信道状态信息估计，并通过相应的量化方案对信道状态信息进行量化，然后反馈给发送端。本例中采用最小二乘信道估计法进行信道估计，量化方案为IEEE802.11aj(45GHz)定义的量化方案。

步骤3：发送端和接收端根据步骤2得到的信道状态信息计算信噪比，计算公式为：

${\mathrm{SNR}}_{{k,i}_{\mathrm{SS}}}=\frac{1}{{\mathrm{diag}}_{i_{\mathrm{SS}}}\left({(\frac{\mathrm{\ρ}}{N_{\mathrm{Tx}}}\·H_k^{*}{H}_k)}^{-1}\right)}$    (公式1)

公式1中为信噪比，其中k和i_SS分别表示子载波索引和空间流索引，H_k为第k个子载波的频域信道状态矩阵，即步骤2得到的信道状态信息，H_k ^*表示H_k的共轭转置，N_Tx为发送端天线数，ρ为通信系统平均信噪比。表示括号内矩阵对角线上的第i_SS个元素，(·)^-1表示括号内矩阵的逆。

本例中k＝1,2,...,336；i_SS＝1,2,3,4；N_Tx＝4。

步骤4，发送端和接收端对步骤(3)得到的信噪比进行升序排序，并得到对应的信噪比下标序列D，具体方法为：

对信噪比系列进行升序排列，得到排序后的信噪比序列如下：

$\mathrm{SNR}=[{\mathrm{SNR}}_{d_1},{\mathrm{SNR}}_{d_2},...,{\mathrm{SNR}}_{d_{N_{\mathrm{SD}}}}]$    (公式5)

取其下标组成下标序列，得到信噪比下标序列如下

$D=[d_1,d_2,...,d_{N_{\mathrm{SD}}}]$    (公式6)

公式5和公式6中d₁,d₂,...,dN_SD为子载波的序号，N_SD表示用户发送数据所采用带宽对应的数据子载波数，本例中N_SD＝336。

步骤5，对信噪比下标序列进行矩阵交织处理，具体方法为：将信噪比下标序列分成M组，其中M为自适应交织深度，本例中M＝12，具体分组如下：

分组1：d₁,d₂,...,d₂₈；

分组2：d₂₉,d₃₀,...,d₅₆；

……

分组12：d₃₀₉,d₃₁₀,...,d₃₃₆；

按照分组将信噪比下标序列按行交替写入交织矩阵，写入矩阵的顺序依次为：组1、分组12、分组2、...、分组6、分组7。具体的矩阵表达式如下：

$M=\left[\begin{array}{ccccc}{d}_1& d_2& d_3& ...& d_{28}\\ d_{309}& d_{310}& d_{311}& ...& d_{336}\\ d_{29}& d_{30}& d_{31}& ...& d_{56}\\ ...& ...& ...& ...& ...\\ d_{141}& d_{142}& d_{143}& ...& d_{168}\\ d_{169}& d_{170}& d_{171}& ...& d_{196}\end{array}\right]$

矩阵存满后按列读出，得到交织后的信噪比下标序列如下

D'＝[d₁,d₃₀₉,d₂₉,...,d₂,...]

步骤6，发送端和接收端通过交织后的信噪比下标序列D'计算交织规则，并分别储存交织规则配对集合P和解交织规则配对集合P′,具体方法为：

接收端用于解交织的解交织规则配对集合为

P'＝{(d₁,0),(d₃₀₉,1),((d₂₉,2)),...,(d₂,12),...}

因此，发送端用于交织的交织规则配对集合为

P＝{(0,d₁),(1,d₃₀₉),(2,d₂₉),...,(12,d₂),...}

步骤7，发送端按照步骤(6)得到的交织规则配对集合P对发送数据进行交织处理；

步骤8，接收端在数据到达解交织模块后按照步骤(6)得到的解交织规则配对集合P′对数据进行同步解交织，恢复数据序列。

为了对比同传统的符号交织的之间的性能差异，本发明实施例还提供了同传统符号交织方法和装置的性能对比图，传统交织方法的交织参数见表2。图2为在1080MHz带宽、16QAM调制、4个空间流和接收端采用ZF均衡条件下的误包率曲线，其中横坐标为信噪比，纵坐标为误包率，可以看出使用传统交织的系统误包率比无交织系统的误包率低很多，而使用本发明基于信道状态信息(CSI，Channel State Information)交织算法的系统误包率又显著低于使用传统交织的系统误包率。本发明提供的交织方法适用于接收端采用ZF均衡的OFDM系统，且交织性能明显优于传统的交织方法。

实施例2：

实施例2与实施例1的区别在于：实施例1中接收端使用ZF均衡，而实施例2中接收端使用MMSE均衡。相应地，自适应于信道状态信息的的符号交织和解交织方法的步骤(3)中根据信道状态信息计算信噪比的方式不同，其他部分与实施例1相同。

步骤3：发送端和接收端根据步骤2得到的信道状态信息计算信噪比，计算公式为：

${\mathrm{SNR}}_{{k,i}_{\mathrm{SS}}}=\frac{1-J_k}{J_k}$    (公式2)

公式2中为信噪比即信噪比，其中k和i_SS分别表示子载波索引和空间流索引，J_k为第k个子载波的均方误差矩阵，其计算公式为：

$\begin{array}{c}{J}_k=\frac{\mathrm{\ρ}}{N_{\mathrm{Tx}}}{W}_k{H}_k{H}_k^{*}{W}_k^{*}+W_k{\mathrm{\Φ}}_Z{W}_k^{*}-2\sqrt{\frac{\mathrm{\ρ}}{N_{\mathrm{Tx}}}}\mathrm{Re}\left(W_k{H}_k\right)+I\\ W_k=\sqrt{\frac{\mathrm{\ρ}}{N_{\mathrm{Tx}}}}{H}_k^{*}{(\frac{\mathrm{\ρ}}{N_{\mathrm{Tx}}}{H}_k{H}_k^{*}+{\mathrm{\Φ}}_Z)}^{-1}\end{array}$    (公式3)

公式3中H_k为子载波k的频域信道状态矩阵，即步骤2得到的信道状态信息，H_k ^*表示H_k的共轭转置，N_Tx为发送端天线数，ρ为通信系统平均信噪比，Φ_Z为噪声协方差矩阵，I为信号协方差单位矩阵，W_k ^*表示W_k的共轭转置，Re(·)表示括号内数的实部，(·)^-1表示括号内矩阵的逆。

本例中k＝1,2,...,336；i_SS＝1,2,3,4；N_Tx＝4。

为了对比同传统的符号交织的之间的性能差异，本发明实施例还提供了同传统符号交织方法和装置的性能对比图，传统交织方法的交织参数见表2。图3为在1080MHz带宽、16QAM调制、4个空间流和接收端采用MMSE均衡条件下的误包率曲线，其中横坐标为信噪比，纵坐标为误包率，可以看出使用传统交织的系统误包率比无交织系统的误包率低很多，而使用本发明基于CSI交织算法的系统误包率又显著低于使用传统交织的系统误包率。本发明提供的交织方法适用于接收端采用MMSE均衡的OFDM系统，且交织性能明显优于传统的交织方法。

实施例3：

实施例3与实施例1的区别在于：实施例1中系统不采用波束成形传输技术，而实施例2中系统采用波束成形传输技术。相应地，自适应于信道状态信息的的符号交织和解交织方法的步骤(3)中根据信道状态信息计算信噪比的方式不同，其他部分与实施例1相同。

步骤3：发送端和接收端根据步骤2得到的信道状态信息计算信噪比，计算公式为：

${\mathrm{SNR}}_{k,i_{\mathrm{SS}}}=\frac{\mathrm{\ρ}}{N_{\mathrm{Tx}}}{S}_{k,i_{\mathrm{SS}}}^2$    (公式4)

公式4中为信噪比，其中k和i_SS分别表示子载波索引和空间流索引，为第k个子载波对应的奇异矩阵S_k的第i_SS个对角元素，其中S_k是对H_k进行SVD分解得到的奇异矩阵，N_Tx为发送端天线数，ρ为通信系统平均信噪比。本例中k＝1,2,...,336；i_SS＝1,2,3,4；N_Tx＝4。

为了对比同传统的符号交织的之间的性能差异，本发明实施例还提供了同传统符号交织方法和装置的性能对比图，传统交织方法的交织参数见表2。图4为在1080MHz带宽、16QAM调制、4个空间流和系统采用波束成形传输技术条件下的误包率曲线，其中横坐标为信噪比，纵坐标为误包率，可以看出使用传统交织的系统误包率比无交织系统的误包率低很多，而使用本发明基于CSI交织算法的系统误包率又显著低于使用传统交织的系统误包率。本发明提供的交织方法适用于采用波束成形传输技术的OFDM系统，且交织性能明显优于传统的交织方法。

Claims (8)

1.一种基于信道状态信息的自适应交织方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

(1)发送端发送信道状态请求帧，并发送空数据帧；

(2)接收端接收到请求信息后，通过空数据帧进行信道状态信息估计，并对信道状态信息进行量化，然后反馈给发送端；

(3)发送端和接收端分别根据步骤(2)得到的信道状态信息计算信噪比；

(4)发送端和接收端分别对步骤(3)得到的信噪比进行升序排序，并得到对应的信噪比下标序列D；

(5)发送端和接收端分别对信噪比下标序列进行矩阵交织处理，得到交织后的信噪比下标序列D'；

(6)发送端和接收端分别根据交织后的信噪比下标序列D'计算交织规则，并分别储存交织规则配对集合P和解交织规则配对集合P′；

(7)发送端按照步骤(6)得到的交织规则配对集合P对发送数据进行交织处理；

(8)接收端在数据到达解交织模块后按照步骤(6)得到的解交织规则配对集合P′对数据进行同步解交织，恢复数据序列。

2.根据权利要求1所述的基于信道状态信息的自适应交织方法，其特征在于，所述步骤(3)中发送端和接收端利用信道状态信息计算信噪比的公式当系统不采用波束成形传输技术，接收端采用迫零和最小均方均衡时分别为：

${\mathrm{SNR}}_{{k,i}_{\mathrm{SS}}}=\frac{1}{{\mathrm{diag}}_{i_{\mathrm{SS}}}\left({(\frac{\mathrm{\ρ}}{N_{\mathrm{Tx}}}\·H_k^{*}{H}_k)}^{-1}\right)}$        (公式1)

${\mathrm{SNR}}_{{k,i}_{\mathrm{SS}}}=\frac{1-J_k}{J_k}$      (公式2)

其中，为信噪比，k和i_SS分别表示子载波索引和空间流索引，H_k为第k个子载波的频域信道状态矩阵，即步骤(2)得到的信道状态信息，H_k ^*表示H_k的共轭转置，N_Tx为发送端天线数，ρ为通信系统平均信噪比，表示括号内矩阵对角线上的第i_SS个元素，(·)^-1表示括号内矩阵的逆，

J_k为第k个子载波的均方误差矩阵，其计算公式为：

$J_k=\frac{\mathrm{\ρ}}{N_{\mathrm{Tx}}}{W}_k{H}_k{H}_k^{*}{W}_k^{*}+W_k{\mathrm{\Φ}}_Z{W}_k^{*}-2\sqrt{\frac{\mathrm{\ρ}}{N_{\mathrm{Tx}}}}\mathrm{Re}\left(W_k{H}_k\right)+I$

$W_k=\sqrt{\frac{\mathrm{\ρ}}{N_{\mathrm{Tx}}}}{H}_k^{*}{(\frac{\mathrm{\ρ}}{N_{\mathrm{Tx}}}{H}_k{H}_k^{*}+{\mathrm{\Φ}}_Z)}^{-1}$      (公式3)

其中，Φ_Z为噪声协方差矩阵，可以在接收端通过平均信噪比和信号功率计算获得，I为信号协方差单位矩阵，W_k ^*表示W_k的共轭转置，Re(·)表示括号内数的实部；

所述步骤(3)中发送端和接收端利用信道状态信息计算信噪比的公式当系统采用波束成形传输技术时为：

${\mathrm{SNR}}_{{k,i}_{\mathrm{SS}}}=\frac{\mathrm{\ρ}}{N_{\mathrm{Tx}}}{S}_{{k,i}_{\mathrm{SS}}}^2$      (公式4)

其中，为第k个子载波对应的奇异矩阵S_k的第i_SS个对角元素，其中S_k是对H_k进行SVD分解得到的奇异矩阵。

3.根据权利要求1所述的基于信道状态信息的自适应交织方法，其特征在于，所述步骤(4)中发送端和接收端对步骤(3)得到的信噪比进行升序排序，并得到对应的信噪比下标序列D的具体方法为：

对信噪比序列进行升序排列，得到排序后的信噪比序列如下：

$\mathrm{SNR}=[{\mathrm{SNR}}_{d_1},{\mathrm{SNR}}_{d_2},...,{\mathrm{SNR}}_{d_{N_{\mathrm{SD}}}}]$       (公式5)

取其下标组成下标序列，得到信噪比下标序列如下

$D=[d_1,d_2,...,d_{N_{\mathrm{SD}}}]$        (公式6)

公式5和公式6中d₁,d₂,...,dN_SD为信噪比对应的子载波序号，N_SD表示用户发送数据所采用带宽对应的数据子载波数。

4.根据权利要求1所述的基于信道状态信息的自适应交织方法，其特征在于，所述步骤(5)中对信噪比下标序列进行矩阵交织处理的具体方法为：

将信噪比下标序列分成M组，其中M为自适应交织深度，具体分组如下：

分组1： $d_1,d_2,...,d_{\frac{1}{M}{N}_{\mathrm{SD}}};$

分组2： $d_{\frac{1}{M}{N}_{\mathrm{SD}}+1},d_{\frac{1}{M}{N}_{\mathrm{SD}}+2},...,d_{\frac{2}{M}{N}_{\mathrm{SD}}};$

……

分组M： $d_{\frac{M-1}{M}{N}_{\mathrm{SD}}+1},d_{\frac{M-1}{M}{N}_{\mathrm{SD}}+2},...,d_{N_{\mathrm{SD}}};$

按照分组将信噪比下标序列按行交替写入交织矩阵，写入矩阵的顺序为：当M为奇数时，写入顺序为分组1、分组M、分组2、...、分组(M+1)/2；当M为偶数时，写入顺序为组1、分组M、分组2、...、分组M/2、分组M/2+1；具体的矩阵表达式如下：

矩阵存满后按列读出，得到交织后的信噪比下标序列如下

$D^{\′}=[d_1,d_{\frac{M-1}{M}{N}_{\mathrm{SD}}+1},d_{\frac{1}{M}{N}_{\mathrm{SD}}+1},...,d_2,...]$         (公式8)

公式7和公式8中，d₁,d₂,...,dN_SD为信噪比对应的子载波序号。

5.根据权利要求1所述的基于信道状态信息的自适应交织方法，其特征在于，所述步骤(6)中发送端和接收端通过交织后的信噪比下标序列D'计算交织规则的具体方法为：

接收端用于解交织的解交织规则配对集合为

$P^{\′}=\{(d_1,0),(d_{\frac{M-1}{M}{N}_{\mathrm{SD}}+1},1),\left((d_{\frac{1}{M}{N}_{\mathrm{SD}}+1},2)\right),...,(d_2,M),...\}$     (公式9)

因此，发送端用于交织的交织规则配对集合为

$P=\{(0,d_1),(1,d_{\frac{M-1}{M}{N}_{\mathrm{SD}}+1}),(2,d_{\frac{1}{M}{N}_{\mathrm{SD}}+1}),...,(M,d_2),...\}$        (公式10)

公式9和公式10中，d₁,d₂,...,dN_SD为信噪比对应的子载波序号。

6.根据权利要求1所述的基于信道状态信息的自适应交织方法，其特征在于，所述步骤(7)中交织处理的方法为按照交织规则配对集合P定义的交织规则进行交织。

7.根据权利要求1所述的基于信道状态信息的自适应交织方法，其特征在于，所述步骤(8)中解交织处理的方法为按照解交织规则配对集合P′定义的解交织规则进行解交织处理，恢复用户数据。

8.一种基于信道状态信息的自适应交织装置，其特征在于，所述装置包括发送端的信噪比计算模块、信噪比排序模块、信噪比下标序列交织模块、交织规则确定模块和交织模块，接收端的信道估计模块、信道状态信息量化反馈模块、信噪比计算模块、信噪比排序模块、信噪比下标序列交织模块、解交织规则确定模块和解交织模块，具体描述如下：

所述信道估计模块用于进行接收端信道状态信息估计；

所述信道状态信息量化反馈模块用于对信道状态信息进行量化并反馈到发送端；

所述信噪比计算模块用于根据信道状态信息计算信噪比；

所述信噪比排序模块用于对信噪比进行升序排序得到信噪比下标序列；

所述信噪比下标序列交织模块用于对信噪比下标序列进行交织；

所述交织规则确定模块用于根据信噪比序列确定用于交织的交织规则配对集合P；

所述解交织规则确定模块用于根据信噪比序列确定解交织规则配对集合P′；

所述交织模块用于按照交织规则配对集合P对用户发送数据进行交织处理；

所述解交织模块用于按照解交织规则配对集合P′对接收到的数据进行解交织处理，恢复出用户数据。