CN113067611A - 一种用于mimo系统的信号处理方法和系统 - Google Patents

一种用于mimo系统的信号处理方法和系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种用于MIMO系统的信号处理方法和系统，属于数据通信技术领域，方法包括如下步骤：发射端对经QAM信号调制后的原始数据流进行预编码；将经预编码获得的数字信号转化成1bit模拟信号；将模拟信号发送至接收端，以使接收端将接收的模拟信号转换成数字信号，并进行QAM信号解调恢复成原始数据流。本发明提供的用于MIMO系统的信号处理方法及系统，能够有效降低基站的传输能耗，适应性强。

Description

一种用于MIMO系统的信号处理方法和系统
技术领域
本发明涉及数据通信技术领域，尤其涉及一种用于MIMO系统的信号处理方法及系统。
背景技术
近年来，粗糙量化的大规模多输入多输出系统(Multiple-Input Multiple-Output，MIMO)信号处理方法引起了人们的极大兴趣。这些方法使我们能够在大规模MIMO系统中使用低分辨率模数转换器(ADC)/数模转换器(DAC) 和低能耗的功率放大器(PA)。这样做的好处是大大降低了基站(BS)的硬件成本和功耗。
针对粗糙量化的信号处理技术已经有了很多研究，包括上行传输中的信道估计和信号检测，以及最近出现的下行预编码。早期的研究直接应用了低分辨率ADC/DAC下的传统线性检测/预编码技术，如迫零(Zero Forcing，ZF)检测器/ 预编码器。这些研究的目的主要是分析量化噪声的影响。
人们将研究重点转向直接设计解码器和预编码器来解决上述粗糙量化的影响。上行场景中，人们提出一种类似极大似然的检测器；在下行链路的情况下，提出了一种直接设计一比特预编码器的方法，而不是简单地将现有线性预编码器的输出量化。具体来说，他们直接使用不同的标准来设计发射信号，如均方误差，相长干扰和符号错误率(Symbol ErrorProbability，SEP)。结果表明，这些方法能显著提高性能，但通常涉及复杂的整数优化问题。
人们提出将空间时域调制应用到空域来解决上述问题。时域调制是一种众所周知的量化时域信号的技术。其原理是利用一个反馈回路来量化输入和一比特输出之间的累积误差。效果是将量化噪声搬到频谱的高端，然后使用一个简单的低通滤波器就可以将有用的信号分离出来。
在空间时域调制中，反馈信号来自于相邻天线的延迟和量化输出。在这种情况下，过采样意味着均匀线性阵列的元素之间的间隔要小于半波长。许多研究表明空间调制在上行信号检测、信道估计和频谱效率等方面的有效性。然而，在下行链路中很少使用空间调制。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种用于MIMO系统的信号处理方法及系统，能够有效降低基站的传输能耗。
为达到上述目的，本发明是采用下述技术方案实现的：
一方面，本发明提供了一种用于MIMO系统的信号处理方法，包括如下步骤：
发射端对经正交振幅调制(Quadrature Amplitude Modulation，QAM)信号调制后的原始数据流进行预编码；
将经预编码获得的数字信号转化成1bit模拟信号；
将模拟信号发送至接收端，以使接收端将接收的模拟信号转换成数字信号，并进行QAM信号解调恢复成原始数据流。
进一步的，对经QAM信号调制后的原始数据流进行预编码的方法采用基于时域调制的迫零预编码或基于时域调制的符号级预编码。
进一步的，采用基于时域调制的迫零预编码进行预编码操作的方法包括如下步骤：
分析MIMO系统的量化噪声，其中，所述量化噪声与MIMO系统的加性高斯噪声之和服从CN(0,σw,k 2)分布：
Figure BDA0002980861730000031
其中，αk表示第k个用户信道的复增益，θk表示第k个用户的离开角，
Figure BDA0002980861730000032
表示加性噪声方差，d表示天线间间隔，N表示天线数目，λ表示载波波长，p表示发射功率，σw,k表示第k个用户的量化噪声与加性噪声之和；
基于所述量化噪声设计得到ZF预编码信号，所述ZF预编码信号采用公式表示为：
Figure BDA0002980861730000033
其中，A╋＝AH(AAH)-1，A＝[a(θ1),a(θ2),…,a(θK)]T，a(θi)表示导向矢量，
Figure BDA0002980861730000034
i∈[1,K]，
Figure BDA0002980861730000035
Figure BDA0002980861730000036
K表示用户数，j表示虚数单位，
Figure BDA0002980861730000037
表示信道复增益， T表示传输块长度。
计算获得MIMO系统所需的最小发射功率；
根据计算获取的所述最小发射功率计算获得MIMO系统的量化噪声；
根据计算获取的所述量化噪声解算所述ZF预编码信号，获得一阶时域调制器的输入和输出。
进一步的，计算获得MIMO系统所需的最小发射功率的方法包括如下步骤：
根据MIMO系统中误码率和信噪比，将SEP约束转化为接收SNR约束，获得最小发射功率的约束条件：
Figure BDA0002980861730000041
其中，
Figure BDA0002980861730000042
M表示QAM信号的阶数，
Figure BDA0002980861730000043
Figure BDA0002980861730000044
Q(x)表示误差函数，
Figure BDA0002980861730000045
ε表示SEP约束，
Figure BDA0002980861730000046
λmin(R)表示R的最小特征值，
Figure BDA0002980861730000047
当
Figure BDA0002980861730000048
时，此时令
Figure BDA0002980861730000049
求得满足SEP约束所需的最小功率p 表示为：
Figure BDA00029808617300000410
当
Figure BDA00029808617300000411
时，最小功率p满足如下条件：
Figure BDA00029808617300000412
进一步的，采用基于时域调制的符号级预编码进行预编码操作的方法包括如下步骤：
分析MIMO系统的量化噪声，其中，所述量化噪声与MIMO系统的加性高斯噪声之和服从CN(0,σw,k 2)分布：
Figure BDA00029808617300000413
其中，αk表示第k个用户信道的复增益，θk表示第k个用户的离开角，
Figure BDA00029808617300000414
表示加性噪声方差，d表示天线间间隔，N表示天线数目，λ表示载波波长，p表示发射功率，σw,k表示第k个用户的量化噪声与加性噪声之和；
基于建立的SEP约束模型，利用时域调制将1-bit约束转化为有界约束，建立以能效为目标的发送预编码和功率联合设计问题；
将发送预编码和功率联合设计问题转换成二阶锥规划问题，所述二阶锥规划问题表示为：
Figure BDA0002980861730000051
其中，
Figure BDA0002980861730000052
c表示与QAM星座图相关的缩放系数，H表示下行信道，
Figure BDA0002980861730000053
是要设计的预编码信号，C表示c的对角阵形式，st表示原始QAM信号；
求解所述二阶锥规划问题的最优解以获得量化器输入，进行一阶时域调制，获得1bit预编码与量化器输入的对应关系：
xn＝p·sgn(bn)
Figure BDA0002980861730000054
其中，bn表示量化器输入，
Figure BDA0002980861730000055
为二阶锥规划问题的最优解，xn为1bit预编码。
进一步的，按照一定原则选择预编码方法，所述原则包括MIMO系统的计算能力和误码率要求；
若MIMO系统的计算能力和误码率要求高于预设评价限值，则选择基于时域调制的符号级预编码；反之，选择基于时域调制的迫零预编码。
另一方面，本发明提供了一种信号处理系统，包括发射端和接收端；
所述发射端，用于发射端对经QAM信号调制后的原始数据流进行预编码，将经预编码获得的数字信号转化成1-bit模拟信号；
所述接收端，用于接收所述发射端发送的模拟信号，并将接收的模拟信号转换成数字信号，并进行QAM信号解调恢复成原始数据流。
进一步的，所述发射端包括如下单元：
原始数据产生单元，用于产生原始0-1数据流；
数据调制单元，用于将原始0-1数据流调制为QAM信号；
数字预编码单元，用于对调制后的QAM信号进行预编码；
数模转换单元，用于将经预编码的数字信号转化成1bit模拟信号。
进一步的，所述接收端包括如下单元：
模数转换单元，用于将接收到的1bit模拟信号转换成数字信号；
解调单元，用于将数字信号映射到QAM星座图；
原始数据恢复单元，用于将经解调后QAM信号恢复成0-1数据流。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果：
本发明提供的处理方法和系统，对经QAM信号调制后的原始数据流进行预编码，采用了时域调制，不仅避免了复杂的1-bit约束问题，而且由于时域调制对低频量化噪声有抑制作用，在误码率方面的性能有所提高；
基于SEP约束，最小化发射功率的预编码方法，降低了基站所需的能耗，保证系统的性能要求，对各类宽带无线通信系统的适应性强。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种用于MIMO系统的信号处理方法的流程图；
图2是本发明实施例提供的一种用于MIMO系统的信号处理系统的框图；
图3是本发明实施例提供的一种SLP问题可解概率曲线图；
图4是本发明实施例提供的一种与传统预编码技术的性能比较曲线图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”等的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以通过具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
如图1所示，本发明实施例提供了一种用于MIMO系统的信号处理方法，包括如下步骤：
发射端对经正交振幅调制(Quadrature Amplitude Modulation，QAM)信号调制后的原始数据流进行预编码；
将经预编码获得的数字信号转化成1bit模拟信号；
将模拟信号发送至接收端，以使接收端将接收的模拟信号转换成数字信号，并进行QAM信号解调恢复成原始数据流。
如图2所示，本发明实施例还提供了一种用于MIMO系统的信号处理系统，系统包括发射端和接收端两部分。
发射端部分由原始数据产生单元、数据调制单元、数字预编码单元和数模转换单元组成；接收端部分由模数转换单元，解调单元和原始数据恢复单元组成。
其中，原始数据产生单元，用于产生原始0-1数据流。
数据调制单元，用于将原始0-1数据流调制为正交振幅调制(QAM)信号，本发明以16-QAM为例，但不限于16-QAM。
数字预编码单元，用于对调制后的信号进行预编码，以满足系统某些需求。
数模转换单元，用于将数字信号信号转化为1bit(即1，-1电平)的模拟信号。
模数转换单元，用于将接收到的信号转换成高精度数字信号。
解调单元，用于将接收数字信号映射到QAM星座图上的点。
原始数据恢复单元，用于将解调后的QAM信号，恢复成0-1数据流。
在本实施例中，对经QAM信号调制后的原始数据流进行预编码的方法采用基于时域调制的迫零预编码或基于时域调制的符号级预编码。根据MIMO系统的计算能力，误码率要求等原则选择预编码方法，若MIMO系统的计算能力和误码率要求高于预设评价限值，则选择基于时域调制的符号级预编码；反之，选择基于时域调制的迫零预编码。
具体地，采用基于时域调制的迫零预编码进行预编码操作的方法包括如下步骤：
步骤1，分析量化噪声
系统的量化噪声与加性高斯噪声之和，服从CN(0,σw,k 2)分布：
Figure BDA0002980861730000091
其中，αk表示第k个用户信道的复增益，θk表示第k个用户的离开角，
Figure BDA0002980861730000092
表示加性噪声方差，d表示天线间间隔，N表示天线数目，λ表示载波波长，p表示发射功率，σw,k表示第k个用户的量化噪声与加性噪声之和；
步骤2，设计ZF预编码
根据步骤1中分析的量化噪声，ZF预编码信号可以如下设计：
Figure BDA0002980861730000093
其中，A╋＝AH(AAH)-1，A＝[a(θ1),a(θ2),…,a(θK)]T，
Figure BDA0002980861730000094
表示导向矢量，
Figure BDA0002980861730000095
Figure BDA0002980861730000096
γ用来保证ΣΔ调制不会过载，λ表示载波波长，K表示用户数，j表示虚数单位，
Figure BDA0002980861730000097
表示信道复增益，T表示传输块长度。
接收端信噪比也随之求得SNRk,t＝p2γ2|sk,t|2，其中，p表示发射功率，sk,t表示原始16-QAM信号。
步骤3，求解系统所需的最小发射功率
通过下述数字通信系统中误码率和信噪比常用关系，将SEP约束转化为接收SNR(即发射功率)约束
Figure BDA0002980861730000098
其中，
Figure BDA0002980861730000101
表示误差函数，
Figure BDA0002980861730000102
ε表示SEP约束。
将信噪比表达式带入，得到如下公式：
Figure BDA0002980861730000103
且γ满足如下关系：
Figure BDA0002980861730000104
其中，
Figure BDA0002980861730000105
λmin(R)表示R的最小特征值，
Figure BDA0002980861730000106
于是：
Figure BDA0002980861730000107
其中，
Figure BDA0002980861730000108
M表示QAM的阶数。所以，最小的发射功率p 可通过求解下面问题获得：
Figure BDA0002980861730000109
当
Figure BDA00029808617300001010
时，上式无解；针对无解，本发明提出一种启发式算法，即令
Figure BDA00029808617300001011
通过类似步骤，我们可以求得满足SEP约束所需的最小功率为
Figure BDA00029808617300001012
反之，上式可解，最小发射功率p满足：
Figure BDA00029808617300001013
步骤4，计算量化噪声
根据步骤3中计算的p，计算步骤1中的量化噪声。
步骤5，计算ZF预编码
根据步骤4中计算的量化噪声，计算步骤2中的ZF预编码。
步骤6，一阶ΣΔ调制
一阶ΣΔ调制器的输入和输出分别为离散时间实数序列和一比特序列，分别记为
Figure BDA0002980861730000111
和{xn}。它们满足如下关系
xn＝sgn(bn)
Figure BDA0002980861730000112
其中，bn表示量化器的输入。
在本实施例中，若采用基于时域调制的符号级预编码进行预编码操作的方法包括如下步骤：
步骤1，分析量化噪声
系统的量化噪声与加性高斯噪声之和，服从CN(0,σw,k 2)分布
Figure BDA0002980861730000113
其中，αk表示第k个用户信道的复增益，θk表示第k个用户的离开角，
Figure BDA0002980861730000114
表示加性噪声方差，d表示天线间间隔，N表示天线数目，λ表示载波波长，p表示发射功率，σw,k表示第k个用户的量化噪声与加性噪声之和；
步骤2，建立SEP约束模型。
根据Y.Liu的论文“Symbol-level precoding is symbol-perturbed zf whenenergy efficiency is sought,”in 2018IEEE International Conference onAcoustics, Speech and Signal Processing(ICASSP),2018,pp.3869–3873.中的结论，将SEP 约束可转化为以下可执行形式
Figure BDA0002980861730000121
Figure BDA0002980861730000122
表示复数的实部和虚部，
Figure BDA0002980861730000123
步骤3，基于上述SEP约束，并利用ΣΔ调制将1-bit约束转化为有界约束，建立以能效为目标的发送预编码和功率联合设计问题：
Figure BDA0002980861730000124
令
Figure BDA0002980861730000125
将问题转化为下面的二阶锥规划(SOCP)问题
Figure BDA0002980861730000126
可以使用诸多优化工具对上面SOCP问题求解，例如CVX。
步骤4，基于SLP的一阶ΣΔ调制
以上述最优解p为量化台阶，最优解
Figure BDA0002980861730000127
为量化器输入，进行一阶ΣΔ调制，得到1bit预编码序列{xn}，它们满足如下关系
xn＝p·sgn(bn)
Figure BDA0002980861730000128
其中，bn表示量化器输入，
Figure BDA0002980861730000129
为二阶锥规划问题的最优解，xn为1bit预编码。
值得注意的是，上述问题可能存在无解的情况，附图会对其具体说明。
下面结合附图3，附图4对本发明的效果做进一步的阐述。
附图3，附图4的仿真条件为：基站有512根天线，天线间隔1/8个波长，向4个单天线用户发射16-QAM信号；用户到达角在[-30°,30°]间均匀随机分布，且到达角之间差距不小于1°；信道复增益在[0.3,1.5]间均匀随机分布；传输块长度取100；所有用户SEP要求相同，噪声方差取1；仿真结果均是100次仿真平均的结果。
附图3左侧，横轴为发射天线数目，纵轴为SLP问题可解的概率。黑色线，绿色线和红色线分别为误码率约束为0.0001，0.001和0.01时的SLP问题可解的概率。可以看到误码率约束越大，发射天线数目越多时，SLP问题可解的概率越大；当发射天线数大于256时，SLP问题完全可解。
附图3右侧，横轴为误码率约束，纵轴为实际的误码率。红色线，绿色线，蓝色线和黑色实线分别为发射天线数目为512，256，128和64时的实际误码率。可以看到，实际误码率能满足误码率约束，且随着发射天线数目的增大，实际的误码率越来越逼近误码率约束。
附图4左侧，横轴为误码率约束，纵轴为发射功率。红色线，绿色线，紫色线和蓝色线分别为使用ΣΔ调制的1bit-ZF预编码、ZF预编码、使用ΣΔ调制的 1bit-SLP和SLP对应的发射功率。可以看到使用ΣΔ调制的1bit-SLP和SLP所需的发射功率要小于使用ΣΔ调制的1bit-ZF预编码和ZF预编码所需的发射功率。
附图4右侧，横轴为误码率约束，纵轴为实际的误码率。红色线，绿色线，紫色线和蓝色线分别为使用ΣΔ调制的1bit-ZF预编码，ZF预编码，使用ΣΔ调制的1bit-SLP和SLP对应的实际误码率。黑色虚线为误码率约束。四种预编码方法得到的实际误码率都很接近误码率约束，使用ΣΔ调制的1bit-SLP和SLP实际的误码率要略小于使用ΣΔ调制的1bit-ZF预编码和ZF预编码实际的误码率。
综上，本发明实施例提供的处理方法和系统，对经QAM信号调制后的原始数据流进行预编码，采用了时域调制，不仅避免了复杂的1-bit约束问题，而且由于时域调制对低频量化噪声有抑制作用，在误码率方面的性能有所提高；
基于SEP约束，最小化发射功率的预编码方法，降低了基站所需的能耗，保证系统的性能要求，对各类宽带无线通信系统的适应性强。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种用于MIMO系统的信号处理方法，其特征在于，包括如下步骤：
发射端对经QAM信号调制后的原始数据流进行预编码；
将经预编码获得的数字信号转化成1bit模拟信号；
将模拟信号发送至接收端，以使接收端将接收的模拟信号转换成数字信号，并进行QAM信号解调恢复成原始数据流。
2.根据权利要求1所述用于MIMO系统的信号处理方法，其特征在于，对经QAM信号调制后的原始数据流进行预编码的方法采用基于时域调制的迫零预编码或基于时域调制的符号级预编码。
3.根据权利要求2所述用于MIMO系统的信号处理方法，其特征在于，采用基于时域调制的迫零预编码进行预编码操作的方法包括如下步骤：
分析MIMO系统的量化噪声，其中，所述量化噪声与MIMO系统的加性高斯噪声之和服从CN(0,σw,k 2)分布：
Figure FDA0002980861720000011
其中，αk表示第k个用户信道的复增益，θk表示第k个用户的离开角，
Figure FDA0002980861720000012
表示加性噪声方差，d表示天线间间隔，N表示天线数目，λ表示载波波长，p表示发射功率，σw,k表示第k个用户的量化噪声与加性噪声之和；
基于所述量化噪声设计得到ZF预编码信号，所述ZF预编码信号采用公式表示为：
Figure FDA0002980861720000013
其中，A╋＝AH(AAH)-1，A＝[a(θ1),a(θ2),…,a(θK)]T，a(θi)表示导向矢量，
Figure FDA0002980861720000014
Figure FDA0002980861720000021
K表示用户数，j表示虚数单位，
Figure FDA0002980861720000022
表示信道复增益，T表示传输块长度。
计算获得MIMO系统所需的最小发射功率；
根据计算获取的所述最小发射功率计算获得MIMO系统的量化噪声；
根据计算获取的所述量化噪声解算所述ZF预编码信号，获得一阶时域调制器的输入和输出。
4.根据权利要求3所述用于MIMO系统的信号处理方法，其特征在于，计算获得MIMO系统所需的最小发射功率的方法包括如下步骤：
根据MIMO系统中误码率和信噪比，将SEP约束转化为接收SNR约束，获得最小发射功率的约束条件：
Figure FDA0002980861720000023
Figure FDA0002980861720000024
其中，
Figure FDA0002980861720000025
M表示QAM信号的阶数，
Figure FDA0002980861720000026
Q(x)表示误差函数，
Figure FDA0002980861720000027
ε表示SEP约束，
Figure FDA0002980861720000028
λmin(R)表示R的最小特征值，
Figure FDA0002980861720000029
当
Figure FDA00029808617200000210
时，此时令
Figure FDA00029808617200000211
求得满足SEP约束所需的最小功率p表示为：
Figure FDA00029808617200000212
当
Figure FDA00029808617200000213
时，最小功率p满足如下条件：
Figure FDA00029808617200000214
5.根据权利要求2所述用于MIMO系统的信号处理方法，其特征在于，采用基于时域调制的符号级预编码进行预编码操作的方法包括如下步骤：
分析MIMO系统的量化噪声，其中，所述量化噪声与MIMO系统的加性高斯噪声之和服从CN(0,σw,k 2)分布：
Figure FDA0002980861720000031
其中，αk表示第k个用户信道的复增益，θk表示第k个用户的离开角，
Figure FDA0002980861720000032
表示加性噪声方差，d表示天线间间隔，N表示天线数目，λ表示载波波长，p表示发射功率，σw,k表示第k个用户的量化噪声与加性噪声之和；
基于建立的SEP约束模型，利用时域调制将1bit约束转化为有界约束，建立以能效为目标的发送预编码和功率联合设计问题；
将发送预编码和功率联合设计问题转换成二阶锥规划问题，所述二阶锥规划问题表示为：
Figure FDA0002980861720000033
Figure FDA0002980861720000034
Figure FDA0002980861720000035
其中，
Figure FDA0002980861720000036
c表示与QAM星座图相关的缩放系数，H表示下行信道，
Figure FDA0002980861720000037
是要设计的预编码信号，C表示c的对角阵形式，st表示原始QAM信号；
求解所述二阶锥规划问题的最优解以获得量化器输入，进行一阶时域调制，获得1bit预编码与量化器输入的对应关系：
xn＝p·sgn(bn)
Figure FDA0002980861720000041
其中，bn表示量化器输入，
Figure FDA0002980861720000042
为二阶锥规划问题的最优解，xn为1bit预编码。
6.根据权利要求2所述用于MIMO系统的信号处理方法，其特征在于，按照一定原则选择预编码方法，所述原则包括MIMO系统的计算能力和误码率要求；
若MIMO系统的计算能力和误码率要求高于预设评价限值，则选择基于时域调制的符号级预编码；反之，选择基于时域调制的迫零预编码。
7.一种信号处理系统，其特征在于，包括发射端和接收端；
所述发射端，用于发射端对经QAM信号调制后的原始数据流进行预编码，将经预编码获得的数字信号转化成1-bit模拟信号；
所述接收端，用于接收所述发射端发送的模拟信号，并将接收的模拟信号转换成数字信号，并进行QAM信号解调恢复成原始数据流。
8.根据权利要求7所述的信号处理系统，其特征在于，所述发射端包括如下单元：
原始数据产生单元，用于产生原始0-1数据流；
数据调制单元，用于将原始0-1数据流调制为QAM信号；
数字预编码单元，用于对调制后的QAM信号进行预编码；
数模转换单元，用于将经预编码的数字信号转化成1bit模拟信号。
9.根据权利要求8所述的信号处理系统，其特征在于，所述接收端包括如下单元：
模数转换单元，用于将接收到的1bit模拟信号转换成数字信号；
解调模块，用于将数字信号映射到QAM星座图；
原始数据恢复单元，用于将经解调后QAM信号恢复成0-1数据流。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114337750A (zh) * 2021-12-01 2022-04-12 上海科技大学 一比特量化输出的大规模天线系统实现方法以及系统装置

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103701745A (zh) * 2013-11-13 2014-04-02 复旦大学 预编码及其解码的方法
CN108599821A (zh) * 2018-05-08 2018-09-28 电子科技大学 一种基于qr分解的预编码方法
WO2019089986A1 (en) * 2017-11-01 2019-05-09 Cohere Technologies, Inc. Precoding in wireless systems using orthogonal time frequency space multiplexing
CN110098855A (zh) * 2019-04-30 2019-08-06 桂林电子科技大学 一种可见光mimo通信预编码及解码方法
CN110932766A (zh) * 2019-11-29 2020-03-27 电子科技大学 一种用于降低射频切换次数的多载波空间调制传输方法
CN112272051A (zh) * 2020-09-22 2021-01-26 南京邮电大学 面向大规模mimo的误码率可控的符号级混合预编码方法
CN112468199A (zh) * 2020-11-16 2021-03-09 南京邮电大学 面向大规模mimo的符号级混合预编码方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103701745A (zh) * 2013-11-13 2014-04-02 复旦大学 预编码及其解码的方法
WO2019089986A1 (en) * 2017-11-01 2019-05-09 Cohere Technologies, Inc. Precoding in wireless systems using orthogonal time frequency space multiplexing
CN108599821A (zh) * 2018-05-08 2018-09-28 电子科技大学 一种基于qr分解的预编码方法
CN110098855A (zh) * 2019-04-30 2019-08-06 桂林电子科技大学 一种可见光mimo通信预编码及解码方法
CN110932766A (zh) * 2019-11-29 2020-03-27 电子科技大学 一种用于降低射频切换次数的多载波空间调制传输方法
CN112272051A (zh) * 2020-09-22 2021-01-26 南京邮电大学 面向大规模mimo的误码率可控的符号级混合预编码方法
CN112468199A (zh) * 2020-11-16 2021-03-09 南京邮电大学 面向大规模mimo的符号级混合预编码方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
FOAD SOHRABI: "One-Bit Precoding and Constellation Range Design for Massive MIMO With QAM Signaling", 《 IEEE JOURNAL OF SELECTED TOPICS IN SIGNAL PROCESSING》 *
王志兵: "面向5G的毫米波Massive MIMO上下行链路方案设计", 《电子技术与软件工程》 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114337750A (zh) * 2021-12-01 2022-04-12 上海科技大学 一比特量化输出的大规模天线系统实现方法以及系统装置

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