CN108199751B - 一种mimo系统下基于张量模型的波形生成方法和装置 - Google Patents

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CN108199751B CN201711482847.8A CN201711482847A CN108199751B CN 108199751 B CN108199751 B CN 108199751B CN 201711482847 A CN201711482847 A CN 201711482847A CN 108199751 B CN108199751 B CN 108199751B
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Abstract

本发明提供一种MIMO系统下基于张量模型的波形生成方法，包括：获取MIMO系统下的用户输入信号；基于所述用户输入信号，根据MIMO信道矩阵、天线分配矩阵、输入信息矩阵、以及频率编码矩阵，生成MIMO系统的输出波形并输出。本发明采用的MIMO系统下基于张量模型的波形生成方法，使用了一种新的通用波形生成模型，该模型基于张量模型，能够实现多用户、多数据流系统的建模。且模型能够应用于多天线的软件无线电当中，通过修改相应的参数即可得到不同的多载波波形，实现子载波的分集和复用，同时也可以实现子载波的分配功能，通过将数据流分配到天线上发射而获得多天线下的分集和复用增益。

Description

一种MIMO系统下基于张量模型的波形生成方法和装置
技术领域
本发明涉及信息技术领域，具体地说，涉及一种MIMO系统下基于张量模型的波形生成方法及装置。
背景技术
MIMO系统由于具有多根发射天线和多根接收天线，能够得到分集和复用增益，提高系统的传输速率与准确性，因此得到了广泛的关注与应用。在MIMO系统下，为使得配置多根天线的基于认知的软件无线电灵活工作，设计一种可在MIMO系统下使用的通用波形生成模型将具有重大意义。
发明内容
为解决上述问题，本发明提供了一种MIMO系统下基于张量模型的波形生成方法，所述方法包括：
获取MIMO系统下的用户输入信号；
基于所述用户输入信号，根据MIMO信道矩阵
Figure BDA0001534168440000011
天线分配矩阵
Figure BDA0001534168440000012
输入信息矩阵
Figure BDA0001534168440000013
以及频率编码矩阵
Figure BDA0001534168440000014
生成MIMO系统的输出波形，其中，H(u)表示第u个用户的MIMO信道矩阵，A(u)表示第u个用户的天线分配矩阵，S(u)表示第u个用户的输入信息矩阵，C(u)表示第u个用户的频率编码矩阵，K表示接收天线个数，M表示发射天线个数，R表示输入信息矩阵所包含数据流的个数，N表示每个数据流的符号个数，F表示所使用的子载波数，Mu、Ru,u＝1,…,U表示第u个用户所使用的发射天线数目和数据流个数，T表示转置，blockdiag表示形成块对角阵；
输出所述输出波形。
一种实施方案中，所述方法还包括：
获取MIMO系统下的接收信号；
随机初始化信道矩阵
Figure BDA0001534168440000021
令
Figure BDA0001534168440000022
根据收敛条件
Figure BDA0001534168440000023
循环执行i＝i+1，根据公式
Figure BDA0001534168440000024
估计输入信信息矩阵
Figure BDA0001534168440000025
通过
Figure BDA0001534168440000026
及
Figure BDA0001534168440000027
估计信道矩阵
Figure BDA0001534168440000028
其中符号
Figure BDA0001534168440000029
表示伪逆，i表示循环次数，V2、V3表示高斯白噪声张量的两种矩阵展开形式，
Figure BDA00015341684400000210
表示接收信号，
Figure BDA00015341684400000211
和
Figure BDA00015341684400000212
表示由交替最小二乘(ALS)算法恢复的输入信息矩阵和信道矩阵；
输出所述输入信息矩阵及信道矩阵。
一种实施方案中，所述方法还包括：
获取MIMO系统下的接收信号；
随机初始化输入信息矩阵和信道矩阵；
根据公式
Figure BDA0001534168440000031
估计频率编码矩阵；
根据所述频率编码矩阵估计所述输入信息矩阵和信道矩阵，直到满足截止条件；
输出所述输入信息矩阵、信道矩阵和频率编码矩阵。
本发明实施例还提供一种MIMO系统下基于张量模型的波形生成装置，所述装置包括：
获取单元，用于获取MIMO系统下的用户输入信号；
波形生成单元，用于基于所述用户输入信号，根据MIMO信道矩阵
Figure BDA0001534168440000032
天线分配矩阵
Figure BDA0001534168440000033
输入信息矩阵
Figure BDA0001534168440000034
以及频率编码矩阵
Figure BDA0001534168440000035
生成MIMO系统的输出波形，其中，H(u)表示第u个用户的MIMO信道矩阵，A(u)表示第u个用户的天线分配矩阵，S(u)表示第u个用户的输入信息矩阵，C(u)表示第u个用户的频率编码矩阵，K表示接收天线个数，M表示发射天线个数，R表示输入信息矩阵所包含数据流的个数，N表示每个数据流的符号个数，F表示所使用的子载波数，Mu、Ru,u＝1,…,U表示第u个用户所使用的发射天线数目和数据流个数，T表示转置，blockdiag表示形成块对角阵；
输出单元，用于输出所述输出波形。
一种实施方案中，所述装置还包括：
第二获取单元，用于获取MIMO系统下的接收信号；
第一初始化单元，用于随机初始化信道矩阵
Figure BDA0001534168440000036
令
Figure BDA0001534168440000037
恢复单元，用于根据收敛条件
Figure BDA0001534168440000038
Figure BDA0001534168440000041
循环执行i＝i+1，根据公式
Figure BDA0001534168440000042
确定输入信息矩阵
Figure BDA0001534168440000043
通过
Figure BDA0001534168440000044
及
Figure BDA0001534168440000045
确定信道矩阵
Figure BDA0001534168440000046
其中符号
Figure BDA0001534168440000047
表示伪逆，i表示循环次数，V2、V3表示高斯白噪声张量的两种矩阵展开形式，
Figure BDA0001534168440000048
表示接收信号，
Figure BDA0001534168440000049
和
Figure BDA00015341684400000410
表示由交替最小二乘(ALS)算法恢复的输入信息矩阵和信道矩阵；
第二输出单元，用于输出所述输入信息矩阵及信道矩阵。
一种实施方案中，所述装置还包括：
第三获取单元，用于获取MIMO系统下的接收信号；
第二初始化单元，用于随机初始化输入信息矩阵和信道矩阵；
估计单元，用于根据公式
Figure BDA00015341684400000411
估计频率编码矩阵；
第二恢复单元，用于根据所述频率编码矩阵估计所述输入信息矩阵和信道矩阵，直到满足截止条件；
第三输出单元，用于输出所述输入信息矩阵、信道矩阵和频率编码矩阵。
本发明采用的MIMO系统下基于张量模型的波形生成方法，使用了一种新的通用波形生成模型，该模型基于张量模型，能够实现多用户、多数据流系统的建模。且模型能够应用于多天线的软件无线电当中，通过修改相应的参数即可得到不同的多载波波形，实现子载波的分集和复用，同时也可以实现子载波的分配功能，通过将数据流分配到天线上发射而获得多天线下的分集和复用增益，同时，该模型的接收机可以实现对发射信号进行半盲接收，对信道状态信息进行盲估计，只需要少量的导频信息，提高了频谱利用率，降低了系统对信道估计的复杂度。
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，与本发明的实施例共同用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1显示了根据本发明的一个实施例的发射信号形成示意图；
图2显示了根据本发明的一个实施例的发射信号第n个符号的形成示意图；
图3显示了根据本发明的一个实施例的接收信号第n个符号的形成示意图；
图4显示了根据本发明的一个实施例的MIMO系统下基于张量模型的波形生成方法流程图；
图5显示了根据本发明的一个实施例的单天线MC-CDMA波形误码率曲线示意图；
图6显示了根据本发明的一个实施例的不同接收机的性能曲线；
图7显示了根据本发明的一个实施例的子载波分配方式的功率谱密度曲线；
图8显示了根据本发明的另一个实施例的子载波分配方式的功率谱密度曲线。
图9显示了根据本发明的一个实施例的不同子载波分配方式的误码率性能曲线；
图10显示了根据本发明的一个实施例的不同发射天线分配方式下的误码率曲线；
图11显示了根据本发明的一个实施例的不同数目接收天线的误码率曲线；
图12显示了根据本发明的一个实施例的MIMO系统下基于张量模型的波形生成装置结构示意图。
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。
同时，在以下说明中，出于解释的目的而阐述了许多具体细节，以提供对本发明实施例的彻底理解。然而，对本领域的技术人员来说显而易见的是，本发明可以不用这里的具体细节或者所描述的特定方式来实施。
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。
软件无线电具有可重新编程、可重构物理层参数的功能，能够根据要求改变系统的参数，产生所需的通信波形。基于认知的软件无线电，通过对软件无线电增加智能学习与决策的过程，动态地调整软件无线电的系统参数来适应不断变化的无线通信环境，从而有效地提高信息传输的可靠性以及频谱利用效率。因此为使得基于认知的软件无线电灵活工作，一种参数化的通用波行生成模型显得十分重要。而MIMO系统由于具有多根发射天线和多根接收天线，能够得到分集和复用增益，提高系统的传输速率与准确性，因此得到了广泛的关注与应用。为使得配置多根天线的基于认知的软件无线电灵活工作，设计一种可在MIMO系统下使用的通用波形生成模型将具有重大意义。
因此，本申请提出了一种新的基于张量模型的通用波形生成模型，该模型能够实现多用户、多数据流系统的建模。且模型能够应用于多天线的软件无线电当中，通过修改相应的参数即可得到不同的多载波波形，实现子载波的分集和复用，同时也可以实现子载波的分配功能，通过将数据流分配到天线上发射而获得多天线下的分集和复用增益，同时，该模型的接收机可以实现对发射信号进行半盲接收，对信道状态信息进行盲估计，该过程只需要少量的导频信息，提高了频谱利用率，降低了系统对信道估计的复杂度。
本申请用小写粗斜体字母表示向量，如s，大写粗斜体字母表示矩阵，如S，在大写粗斜体字母下加横线表示张量，如X。用大写、小写斜体字母表示变量，如R，M，r，n。用字母
Figure BDA0001534168440000071
和
Figure BDA0001534168440000072
表示实数集和复数集。用T和
Figure BDA0001534168440000073
表示转置和伪逆。一个三阶张量
Figure BDA0001534168440000074
的三种矩阵切片表示为X ··n，X .f.，X m..，矩阵
Figure BDA0001534168440000075
的第n列表示为s.n，第r行表示为sr.。diag(s.n)表示由矩阵S的第n列s.n形成的对角矩阵。
本申请提供的基于张量模型的通用波形生成模型推导过程如下：
定义共有U个用户，每个用户分别使用R个数据流传递信息，每个数据流可以传输N个信息符号，那么对于第u个用户，可以用矩阵
Figure BDA0001534168440000076
来表示输入信息，通过改变矩阵内的元素取值可以实现不同的信息调制方式，如PSK、QAM等，该矩阵内的每一个元素sr,n表示用户u用第r个数据流传输的第n个信息符号；该系统的发射机有M根发射天线，接收机有K根天线，用矩阵
Figure BDA0001534168440000077
表示MIMO衰落信道，信道矩阵的每个元素hk,m表示由第m根天线发射的信息经过信道到第k根接收天线所经历的衰落情况；定义频率编码矩阵
Figure BDA0001534168440000078
表示对每个数据流的频率编码，通过对该矩阵取不同的值可以得到对数据流的不同频率复用和频率分集方式，改变参数可得到OFDM、MC-CDMA等多载波波形，同时通过改变该矩阵的取值也可以实现子载波的分配功能；定义天线分配矩阵
Figure BDA0001534168440000079
表示将用户u的R个数据流分配到不同的发射天线上，从而获得空间分集和空间复用增益。根据以上定义，对于用户u，其发射信号可用一个三阶张量
Figure BDA00015341684400000710
来表示，图1为发射信号形成示意图，其每个元素xm,f,n表示第n个信息符号由第f个子载波在第m根天线发射，可以由公式(1)得到
Figure BDA0001534168440000081
可将公式(1)表示为向量外积的形式，如公式(2)所示
Figure BDA0001534168440000082
其中，符号ο表示外积运算。对于用户u，发射信号每个数据流的第n个符号可用公式(3)来表示，
Figure BDA0001534168440000083
其具体形成过程可由图2表示。
在接收机端，假设没有噪声的环境，发射信号仅经历了MIMO衰落信道，则接收信号可有公式(4)来表示：
Figure BDA0001534168440000084
对于用户u，接收信号每个数据流的第n个符号可用公式(5)来表示，
Figure BDA0001534168440000085
其具体形成过程可由图3表示。
以上是单用户的情况，对于多用户，用H(u)表示第u个用户的MIMO信道信息，A(u)表示第u个用户的天线分配矩阵，S(u)表示第u个用户的输入信息矩阵，C(u)表示第u个用户的频率编码矩阵，Mu、Ru,u＝1,…,U表示第u个用户所使用的发射天线数目和数据流个数，接收机所使用的接收天线数目不随用户数目改变，每个用户所使用的子载波数目相同，每个用户的每个数据流所传输的符号数相同，则多用户情况下的MIMO信道矩阵、天线分配矩阵、输入信息矩阵以及频率编码矩阵表示为：
Figure BDA0001534168440000091
Figure BDA0001534168440000092
Figure BDA0001534168440000093
Figure BDA0001534168440000094
其中blockdiag表示形成块对角阵。此时，多用户下的接收信号表达式与公式(5)相同，只是每个矩阵的定义和维度发生变化。
如图4所示，根据上述模型，本发明提供了一种MIMO系统下基于张量模型的波形生成方法，包括：
S401、获取MIMO系统下的用户输入信号；
S402、基于所述用户输入信号，根据MIMO信道矩阵
Figure BDA0001534168440000095
天线分配矩阵
Figure BDA0001534168440000096
输入信息矩阵
Figure BDA0001534168440000097
以及频率编码矩阵
Figure BDA0001534168440000098
生成MIMO系统的输出波形，其中，H(u)表示第u个用户的MIMO信道矩阵，A(u)表示第u个用户的天线分配矩阵，S(u)表示第u个用户的输入信息矩阵，C(u)表示第u个用户的频率编码矩阵，K表示接收天线个数，M表示发射天线个数，R表示输入信息矩阵所包含数据流的个数，N表示每个数据流的符号个数，F表示所使用的子载波数，Mu、Ru,u＝1,…,U表示第u个用户所使用的发射天线数目和数据流个数，T表示转置，blockdiag表示形成块对角阵；
S403、输出所述输出波形。
本发明采用的MIMO系统下基于张量模型的波形生成方法，使用了一种新的通用波形生成模型，该模型基于张量模型，能够实现多用户、多数据流系统的建模。且模型能够应用于多天线的软件无线电当中，通过修改相应的参数即可得到不同的多载波波形，实现子载波的分集和复用，同时也可以实现子载波的分配功能，通过将数据流分配到天线上发射而获得多天线下的分集和复用增益，同时，该模型的接收机可以实现对发射信号进行半盲接收，对信道状态信息进行盲估计，该过程只需要少量的导频信息，提高了频谱利用率，降低了系统对信道估计的复杂度。
一种实施方案中，所述方法还包括：
获取MIMO系统下的接收信号；
随机初始化信道矩阵
Figure BDA0001534168440000101
令
Figure BDA0001534168440000102
根据收敛条件
Figure BDA0001534168440000103
循环执行i＝i+1，根据公式
Figure BDA0001534168440000104
估计输入信信息矩阵
Figure BDA0001534168440000105
通过
Figure BDA0001534168440000106
及
Figure BDA0001534168440000107
估计信道矩阵
Figure BDA0001534168440000108
其中符号
Figure BDA0001534168440000109
表示伪逆，i表示循环次数，V2、V3表示高斯白噪声张量的两种矩阵展开形式，
Figure BDA00015341684400001010
表示接收信号，
Figure BDA00015341684400001011
和
Figure BDA00015341684400001012
表示由交替最小二乘(ALS)算法恢复的输入信息矩阵和信道矩阵；
输出所述输入信息矩阵及信道矩阵。
一种实施方案中，所述方法还包括：
获取MIMO系统下的接收信号；
随机初始化输入信息矩阵和信道矩阵；
根据公式
Figure BDA0001534168440000111
估计频率编码矩阵；
根据所述频率编码矩阵估计所述输入信息矩阵和信道矩阵，直到满足截止条件；
输出所述输入信息矩阵、信道矩阵和频率编码矩阵。针对上述两个实施例，实际应用中，本申请提供的MIMO系统下基于张量模型的波形生成方法，还可以实现半盲接收机和盲接收机的功能。
即在MIMO信道矩阵、天线分配矩阵、输入信息矩阵以及频率编码矩阵满足一定的条件时，利用张量分解的唯一性可以直接恢复出信道状态信息、输入数据流等。
半盲接收机的较佳实现方式如下：
对于用户u，将接收信号沿接收天线维度、频率维度以及符号维度进行矩阵展开，可以得到
Figure BDA0001534168440000112
令
Figure BDA0001534168440000113
则具体矩阵展开形式如公式(6-8)所示
Figure BDA0001534168440000114
Figure BDA0001534168440000115
Figure BDA0001534168440000116
假设天线分配矩阵A与频率编码矩阵C已知，在噪声存在的情况下，可将接收信号表示为
Figure BDA0001534168440000117
其中V表示高斯白噪声张量，其维度与接收信号维度相同。那么此时的矩阵展开形式可以由
Figure BDA0001534168440000121
来表示，本申请依然使用公式(7)和公式(8)表示
Figure BDA0001534168440000122
即根据公式(7)和公式(8)利用交替最小二乘算法(ALS)即可对信道状态信息与发射信号进行盲恢复，令i表示交替最小二乘算法的迭代次数，迭代的最终目的是使得误差函数值尽可能小，如公式(9)所示
Figure BDA0001534168440000123
其中，||·||F表示F-范数，
Figure BDA0001534168440000124
和
Figure BDA0001534168440000125
表示由ALS算法恢复的输入信息矩阵和信道矩阵。则此半盲接收机的具体算法如下：
步骤一：i＝0，随机初始化MIMO信道矩阵
Figure BDA0001534168440000126
令
Figure BDA0001534168440000127
步骤二：i＝i+1；
步骤三：利用公式(8)对输入信号进行恢复，如公式(10)；
Figure BDA0001534168440000128
步骤四：利用步骤二恢复出的输入信号
Figure BDA0001534168440000129
以及公式(7)，对MIMO信道矩阵进行估计，如公式(11)；
Figure BDA00015341684400001210
步骤五：重复步骤二至步骤四直至满足收敛条件，如公式(12)。
Figure BDA00015341684400001211
利用以上算法对输入信息进行恢复时，会对每个数据流产生一定的相位和尺度模糊性，即
Figure BDA0001534168440000131
在仿真验证时，可在每个输入数据流前加入一个已知的导频信号，利用公式
Figure BDA0001534168440000132
对α值进行计算，消除模糊性。
盲接收机的较佳实现方式如下：
盲接收机算法与半盲接收机算法相似，只是此时接收机对于频率编码矩阵也未知，因此利用ALS算法时，需要随机初始化输入信息矩阵和MIMO信道矩阵，然后利用公式(6)估计频率编码矩阵，随后根据估计出的频率编码矩阵再对输入信息矩阵和MIMO信道矩阵进行估计，直至满足截至条件为止。需要注意的是，在全盲的接收机情况下，接收信号不仅会产生相位和尺度模糊性，还会产生排列的模糊性，也就是说恢复出的数据流与输入数据流的顺序可能会发生变化，因此相比于半盲接收机，需要更多的导频信息对这两种模糊性进行消除。
本发明实施例还提供了针对该通用波形生成模型的仿真验证，对该通用波形生成模型的各方面性能进行检测，具体如下:
仿真条件：该通信系统采用等效复基带模型，基带调制采用BPSK，单用户使用两个数据流进行数据传输，每个数据流传输100个符号，子载波个数为128，MIMO衰落信道采用瑞利衰落信道模型，加入高斯白噪声，进行1000次独立重复试验。
这里的迫零(ZF)接收机是假定信道状态信息在接收机完全恢复，频率编码与天线分配均已知，利用最小二乘算法(LS)对输入数据流进行恢复。如公式(13)所示，此时
Figure BDA0001534168440000133
已知，
Figure BDA0001534168440000134
(1)收发天线数为1，此时为单天线系统，对频率的编码采用walsh码，此时可产生MC-CDMA波形，下图为MC-CDMA波形的误码率曲线图，这里采用的是BPSK调制，加入高斯白噪声，且假设接收机能够完全恢复出信道信息，即采用ZF接收机，可以看出此时MC-CDMA的误码率曲线与理论BPSK误码率(仅加入高斯白噪声)曲线相同，说明该模型可通过调整参数产生MC-CDMA波形，如图5所示。
(2)单天线系统下的半盲接收机性能
图6显示了不同的接收机性能曲线，由仿真图可以看出，该模型的半盲接收机可以恢复出原始信号，且其性能与理想情况(信道状态可以完全恢复)相差不大，在低信噪比的情况下，为得到相同的误码率曲线，半盲接收机的信噪比仅需增加1dB，在高信噪比情况下二者性能几乎一样，但是全盲接收机性能的性能较差，因此后续仿真均采用半盲接收机算法对原信号进行恢复。
(3)收发天线数为1，此时为单天线系统，对频率的编码采用walsh码，但使用不同的子载波传输数据，利用半盲接收机算法对信号进行解调，此时的功率谱密度曲线如图7和图8所示，二者的子载波分配方式不同。
图9显示了不同子载波分配方式的误码率性能曲线。
由仿真图可以看出两种分配方式使用了不同的子载波，实现了对用户不同数据流的子载波分配功能，这也反映了该模型在频谱接入上具有灵活性的特点，且不同的分配方式对误码率的性能没有影响。
(4)两根发射天线，两个数据流，对数据流到天线的分配采取两种不同的方式；方式一为每根天线传输一个数据流，此时仅利用了发射天线的复用增益，方式二为两个数据流既在第一根天线上传输，也在第二根天线上传输，此时既实现了多天线的复用增益也实现了多天线的分集增益，这两种情况下的分配矩阵如公式(14)所示，
Figure BDA0001534168440000141
接收天线数为2，采用半盲接收机，具体的仿真结果如图10所示。
由仿真图可以看出，第一种分配方式(分集加复用)下的误码率性能比第二种方式(仅复用)好，这也说明了该模型能够实现发射天线的分集与复用功能，多天线下的半盲接收机性能与理想情况下的接收机性能相差不大，在误码率为10-2时，所需的信噪比仅相差1dB。
(5)两根发射天线，天线分配方式为每根天线传输一个数据流，此时改变接收天线数目，对系统误码率性能的影响如图11所示：
可以看出，随着接收天线的数据增加，系统的误码率性能变得更好。体现了多天线的接收分集功能，也证明了该模型的准确性。
如图12所示，本发明实施例还提供一种MIMO系统下基于张量模型的波形生成装置，所述装置包括：
获取单元1201，用于获取MIMO系统下的用户输入信号；
波形生成单元1202，用于基于所述用户输入信号，根据MIMO信道矩阵
Figure BDA0001534168440000151
天线分配矩阵
Figure BDA0001534168440000152
输入信息矩阵
Figure BDA0001534168440000153
以及频率编码矩阵
Figure BDA0001534168440000154
生成MIMO系统的输出波形，其中，H(u)表示第u个用户的MIMO信道矩阵，A(u)表示第u个用户的天线分配矩阵，S(u)表示第u个用户的输入信息矩阵，C(u)表示第u个用户的频率编码矩阵，K表示接收天线个数，M表示发射天线个数，R表示输入信息矩阵所包含数据流的个数，N表示每个数据流的符号个数，F表示所使用的子载波数，Mu、Ru,u＝1,…,U表示第u个用户所使用的发射天线数目和数据流个数，T表示转置，blockdiag表示形成块对角阵；
输出单元1203，用于输出所述输出波形。
一种实施方案中，所述装置还包括：
第二获取单元，用于获取MIMO系统下的接收信号；
第一初始化单元，用于随机初始化信道矩阵
Figure BDA0001534168440000155
令
Figure BDA0001534168440000156
恢复单元，用于根据收敛条件
Figure BDA0001534168440000157
Figure BDA0001534168440000158
循环执行i＝i+1，根据公式
Figure BDA0001534168440000161
确定输入信息矩阵
Figure BDA0001534168440000162
通过
Figure BDA0001534168440000163
及
Figure BDA0001534168440000164
确定信道矩阵
Figure BDA0001534168440000165
其中符号
Figure BDA0001534168440000166
表示伪逆，i表示循环次数，V2、V3表示高斯白噪声张量的两种矩阵展开形式，
Figure BDA0001534168440000167
表示接收信号，
Figure BDA0001534168440000168
和
Figure BDA0001534168440000169
表示由交替最小二乘(ALS)算法恢复的输入信息矩阵和信道矩阵；
第二输出单元，用于输出所述输入信息矩阵及信道矩阵。
一种实施方案中，所述装置还包括：
第三获取单元，用于获取MIMO系统下的接收信号；
第二初始化单元，用于随机初始化输入信息矩阵和信道矩阵；
估计单元，用于根据公式
Figure BDA00015341684400001610
估计频率编码矩阵；
第二恢复单元，用于根据所述频率编码矩阵估计所述输入信息矩阵和信道矩阵，直到满足截止条件；
第三输出单元，用于输出所述输入信息矩阵、信道矩阵和频率编码矩阵。
本发明采用的MIMO系统下基于张量模型的波形生成方法，使用了一种新的通用波形生成模型，该模型基于张量模型，能够实现多用户、多数据流系统的建模。且模型能够应用于多天线的软件无线电当中，通过修改相应的参数即可得到不同的多载波波形，实现子载波的分集和复用，同时也可以实现子载波的分配功能，通过将数据流分配到天线上发射而获得多天线下的分集和复用增益，同时，该模型的接收机可以实现对发射信号进行半盲接收，对信道状态信息进行盲估计，只需要少量的导频信息，提高了频谱利用率，降低了系统对信道估计的复杂度。
应该理解的是，本发明所公开的实施例不限于这里所公开的特定结构、处理步骤或材料，而应当延伸到相关领域的普通技术人员所理解的这些特征的等同替代。还应当理解的是，在此使用的术语仅用于描述特定实施例的目的，而并不意味着限制。
说明书中提到的“一个实施例”或“实施例”意指结合实施例描述的特定特征、结构或特性包括在本发明的至少一个实施例中。因此，说明书通篇各个地方出现的短语“一个实施例”或“实施例”并不一定均指同一个实施例。
虽然本发明所公开的实施方式如上，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，在不脱离本发明所公开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 (4)

1.一种MIMO系统下基于张量模型的波形生成方法，其特征在于，所述方法包括：
获取MIMO系统下的用户输入信号；
基于所述用户输入信号，根据MIMO信道矩阵
Figure FDA0002411307850000011
天线分配矩阵
Figure FDA0002411307850000012
输入信息矩阵
Figure FDA0002411307850000013
以及频率编码矩阵
Figure FDA0002411307850000014
生成MIMO系统的输出波形，其中，H(u)表示第u个用户的MIMO信道矩阵，A(u)表示第u个用户的天线分配矩阵，S(u)表示第u个用户的输入信息矩阵，C(u)表示第u个用户的频率编码矩阵，K表示接收天线个数，M表示发射天线个数，R表示输入信息矩阵所包含数据流的个数，N表示每个数据流的符号个数，F表示所使用的子载波数，Mu、Ru,u＝1,…,U表示第u个用户所使用的发射天线数目和数据流个数，T表示转置，blockdiag表示形成块对角阵；
输出所述输出波形；
所述方法还包括：
获取MIMO系统下的接收信号；
随机初始化信道矩阵
Figure FDA0002411307850000015
令
Figure FDA0002411307850000016
根据收敛条件
Figure FDA0002411307850000017
循环执行i＝i+1，根据公式
Figure FDA0002411307850000018
估计输入信信息矩阵
Figure FDA0002411307850000021
通过
Figure FDA0002411307850000022
及
Figure FDA0002411307850000023
估计信道矩阵
Figure FDA0002411307850000024
其中符号
Figure FDA0002411307850000025
表示伪逆，i表示循环次数，V2、V3表示高斯白噪声张量的两种矩阵展开形式，
Figure FDA0002411307850000026
表示接收信号，
Figure FDA0002411307850000027
和
Figure FDA0002411307850000028
表示由交替最小二乘(ALS)算法恢复的输入信息矩阵和信道矩阵；
输出所述输入信息矩阵及信道矩阵。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取MIMO系统下的接收信号；
随机初始化输入信息矩阵和信道矩阵；
根据公式
Figure FDA0002411307850000029
估计频率编码矩阵；
根据所述频率编码矩阵估计所述输入信息矩阵和信道矩阵，直到满足截止条件；
输出所述输入信息矩阵、信道矩阵和频率编码矩阵。
3.一种MIMO系统下基于张量模型的波形生成装置，其特征在于，所述装置包括：
获取单元，用于获取MIMO系统下的用户输入信号；
波形生成单元，用于基于所述用户输入信号，根据MIMO信道矩阵
Figure FDA0002411307850000031
天线分配矩阵
Figure FDA0002411307850000032
输入信息矩阵
Figure FDA0002411307850000033
以及频率编码矩阵
Figure FDA0002411307850000034
生成MIMO系统的输出波形，其中，H(u)表示第u个用户的MIMO信道矩阵，A(u)表示第u个用户的天线分配矩阵，S(u)表示第u个用户的输入信息矩阵，C(u)表示第u个用户的频率编码矩阵，K表示接收天线个数，M表示发射天线个数，R表示输入信息矩阵所包含数据流的个数，N表示每个数据流的符号个数，F表示所使用的子载波数，Mu、Ru,u＝1,…,U表示第u个用户所使用的发射天线数目和数据流个数，T表示转置，blockdiag表示形成块对角阵；
输出单元，用于输出所述输出波形；
所述装置还包括：
第二获取单元，用于获取MIMO系统下的接收信号；
第一初始化单元，用于随机初始化信道矩阵
Figure FDA0002411307850000035
令
Figure FDA0002411307850000036
恢复单元，用于根据收敛条件
Figure FDA0002411307850000037
Figure FDA0002411307850000038
循环执行i＝i+1，根据公式
Figure FDA0002411307850000039
确定输入信息矩阵
Figure FDA00024113078500000310
通过
Figure FDA00024113078500000311
及
Figure FDA0002411307850000041
确定信道矩阵
Figure FDA0002411307850000042
其中符号
Figure FDA0002411307850000043
表示伪逆，i表示循环次数，V2、V3表示高斯白噪声张量的两种矩阵展开形式，
Figure FDA0002411307850000044
表示接收信号，
Figure FDA0002411307850000045
和
Figure FDA0002411307850000046
表示由交替最小二乘(ALS)算法恢复的输入信息矩阵和信道矩阵；
第二输出单元，用于输出所述输入信息矩阵及信道矩阵。
4.如权利要求3所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
第三获取单元，用于获取MIMO系统下的接收信号；
第二初始化单元，用于随机初始化输入信息矩阵和信道矩阵；
估计单元，用于根据公式
Figure FDA0002411307850000047
估计频率编码矩阵；
第二恢复单元，用于根据所述频率编码矩阵估计所述输入信息矩阵和信道矩阵，直到满足截止条件；
第三输出单元，用于输出所述输入信息矩阵、信道矩阵和频率编码矩阵。
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