CN1665332A - 正交频分复用系统中基于空分复用来分配信道的方法 - Google Patents

Abstract

一种在具有多个发射/接收天线的利用SDM(空分复用)的OFDM(正交频分复用)系统中将单个频率子信道分配给多个MS(移动台)的方法。在该方法中，BS(基站)能够有效地分配导频信道来估计下行信道。所述BS将单个频率子信道分成多个空间信道，并将所述多个空间信道顺序地分配给具有最大通信容量的MS，从而通过所述单个频率子信道发射MS的信号。

Description

正交频分复用系统中基于空分复用来分配信道的方法

技术领域

本发明涉及一种在具有多个发射和/或接收天线的移动通信系统中分配导频信道来估计下行信道的方法。

背景技术

由于基于CDMA(码分多址)和TDMA(时分多址)的传统移动通信系统，是被开发以主要提供话音业务的系统。因此，它们不能为用于提供高质量多媒体业务的下一代移动通信系统作准备。

因此，存在对能够有效利用有限频率资源来提供多媒体业务的技术的需求。作为下一代移动通信技术，对于移动通信系统的OFDM(正交频分复用)技术是值得注意的，因为基于OFDM技术的移动通信系统能够在用于通过副载波频率或副载波—称之为频率子信道—来发射高速信号的并行结构中，支持高数据传输速率。该频率子信道是正交的以防止相互之间的干扰。为了最小化频谱间隔，频率子信道频谱被以重叠的状态进行发射。

在从基于OFDM技术的移动通信系统中分离出来的基于MIMO(多输入多输出)的移动通信系统中，发送方包括多个天线，并分配不同的数据到各个天线来发送所分配的数据，从而提高数据传输速率。

组合OFDM技术和MIMO技术的移动通信系统正处于讨论之中，以便可以通过OFDM和MIMO技术来提高通信质量和数据吞吐量。然而，使用MIMO技术的传统OFDM系统仅仅考虑到只将单个频率子信道分配给单个MS(移动台)。因此，传统OFDM系统具有一个缺点，即因为每一个频率子信道被分配给每一个MS并且每一个MS具有一个天线，从而限制了射束形成和空时编码。因为当天线数量增加到超过预定数量时，将出现系统性能不能进一步被提高的饱和现象，所以还存在另一个缺点，即，即使MS具有至少一个天线，也会限制总通信容量。

在基于MIMO技术的OFDM系统中，当BS(基站)天线的数量相对接近于MS天线的数量时，可以确保最大通信容量。然而，在实际环境中，MS可以安装有与BS相比较少数量的天线。例如，BS可以具有大量的天线，而MS具有4个或更少的天线。

因此，基于MIMO技术的OFDM系统存在许多问题。例如，存在这样一个问题，即，不管BS的天线数量如何，整个系统的通信容量受相应MS的天线数量所限制。也就是说，当BS天线的数量明显大于MS天线的数量时，传统OFDM系统是不适合的。

而且，由于仅仅将单个频率子信道分配给单个MS，还存在另一个问题。也就是说，由于MS具有单个天线，所以不能基于MS的通信容量来有效地分配单个频率子信道。

发明内容

因此，本发明是设计来解决在现有技术中发生的上述和其它的问题的。因此，本发明的一个目的是提供一种在基于SDM(空分复用)的具有多个发射/接收天线的OFDM(正交频分复用)系统中将单个频率子信道分配给多个MS(移动台)的方法。

本发明的另一个目的是提供一种方法，BS(基站)能够利用该方法在基于SDM的MIMO-OFDM系统中有效地分配导频信道来估计下行信道。

根据本发明的第一实施例，上述和其它目的能够通过如下方法来实现，即，在使用多个频率子信道来发送数据的OFDM系统中，从包括多个发射天线的BS到分别包括多个接收天线的MS来分配空间信道的方法。该方法包括：分配多个空间信道给每一个频率子信道；和在一个接一个将分配给每个子信道的空间信道分配给MS的同时，顺序地选择能够最大化所述空间信道的总通信容量的MS。

根据本发明的第二实施例，上述和其它目的可以通过如下方法来实现，即，在OFDM系统中从BS发射导频信号到多个MS以便多个MS可以估计下行信道的方法，所述OFDM系统包括分别具有N_r个接收天线的多个MS和具有N_T个发射天线的BS，其中N_T至少等于N_r。该方法包括：选择K个包括预定数量个序列的导频矩阵，所述序列是从包括具有正交导频长度L的数量L个导频序列的L×L正交矩阵中选出的，以便这些导频矩阵最低限度地相互重叠；和分配K个导频矩阵给k个MS。

附图说明

从下面结合附图的详细描述中，将更加清楚地理解本发明的上述和其它目的、特点和优点，其中：

图1示意性图示了根据本发明的基于SDM(空分复用)的移动通信系统；

图2是显示根据本发明的用于执行基于SDM的信道分配算法的过程的流程图；

图3是显示根据本发明的基于信道分配算法的通信容量的曲线图；

图4是显示根据本发明的当使用信道分配算法时的BER(比特误码率)的曲线图；

图5显示了根据本发明的分配导频信道的过程；

图6显示了根据本发明的基于SDM的分配导频信号的过程；

图7A和7B显示了根据本发明的导频信道分配性能。

具体实施方式

下面将参考附图详细描述本发明的优选实施例。在下面的描述中，将省略在此所包括的已知功能和配置的详细描述，以防模糊本发明的主题。

本发明建议了在基于MIMO(多输入多输出)技术的OFDM(正交频分复用)系统中，一种在利用SDM(空分复用)技术来空间复用不同MS信号的同时增加有限通信容量的方案。简要地说，本发明的第一实施例建议了一种当使用SDM技术分配单个频率子信道到MS时、与共享该单个频率子信道的MS的数量成比例地增加整个系统的通信容量的方案。即，单个BS空间复用不同的MS信号，并且MS使用SDM技术共享同一频率和时间频带。本发明的第二实施例建议了一种在基于MIMO技术的OFDM系统中、当BS向下行链路执行信道分配时、用于估计下行信道的最优化算法和有效导频信道分配过程。

第一实施例

图1示意性地图示了根据本发明的利用SDM(空分复用)的移动通信系统。参考图1，在该移动通信系统中，BS 10使用多个发射天线11、12和19将单个频率子信道分配给多个MS。从而，所有MS 20、30、40等共享同一频率和时间频带，并同时使用不同空间的信道。这里，从多个发射天线到多个接收天线的信道是指空间信道。

在图1中，假设共享BS 10的单个频率子信道的MS的数量是K，并且BS天线的数量是N_t。在这种情况下，假设第k^th个MS的天线的数量是N_r，k。BS 10和第k^th个MS之间的通过单个频率子信道的信道脉冲响应的特点可以通过N_r，k×N_t矩阵H_k来表示。在共享单个频率子信道的MS之间的信号必须不能相互干扰。当在MS之间出现干扰时，发射信号的可靠性就会降低，并也降低了通信的容量。因此，当BS 10发射信号时，它将零矩阵W_k乘以要发射的信号以便消除在MS之间的干扰。该零矩阵W_k被用来将除了第k^th个MS外的(K-1)个剩余MS的所有信道分配到零空间。零矩阵W_k被定义为N_r，k× N_t，k酉矩阵，其中 ${\stackrel{\‾}{N}}_{t,k}=N_t-\underset{l\≠k}{\mathrm{\Σ}}{N}_{r,l}\·$

整个零矩阵W_k可以通过执行与(K-1)个MS的信道特性相关的SVD(奇异值分解)以便确定零空间来获得。当要从BS发射到第k_th个MS的信号被记为具有 N_t，k×1大小的向量x_k的形式时，第k_th个MS的接收信号y_k可以由方程(1)表示。

y_k＝H_kW_kx_k+n_k            ……(1)

在方程(1)中，n_k是施加到第k^th个MS的接收天线上的噪声，并具有大小为N_r，k×1的向量。当H_kW_k被定义为 H_k时，方程(1)可以表示为方程(2)。

y_k＝ H_kx_k+n_k              ……(2)

可以看出， H_k是第k^th个MS的信道特性值，而且来自其它MS的干扰分量被完全从单个频率子信道中消除。然而，为了使在MS之间的干扰完全被消除，必须满足 $N_t\≥\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{N}_{r,k}\·$ 即，BS 10的发射天线数量必须大于MS的接收天线数量。

因此，为了执行信道分配，基于SDM技术的移动通信系统必须考虑共享同一频率子信道的其它MS。当K个MS使用单个频率子信道时，由于MS信道相互干扰，所以会根据SDM产生 H_k。

当两个MS 20和30使用相似于单个频率子信道的信道时，很难消除在MS 20和30之间的干扰分量。如果在MS之间的干扰分量不能消除，那么就严重降低了移动通信系统的总通信容量。因此，BS 10需要使用MS 20、30、40等的信道信息，来确定分配了单个频率子信道的一组MS。即，BS 10必须通过确定分配了单个频率子信道的MS集(或用户集)来最大化移动通信系统的总通信容量，并且必须考虑所有频率子信道中的用户信道特性来满足每个MS所需的数据传输速率。

因此，一种可用的方法考虑在MS之间的信道相关性，以便根据SDM技术来分配信道。即，该方法计算在MS(或用户)之间的信道相关性，并分配频率子信道给MS。然而，由于基于信道相关性的方法没有考虑每个用户的数据传输速率，所以该方法并不是最优化的算法。

另一个方法根据SDM技术使用每个用户的信道特性值 H_k来计算通信容量，并首先根据最大通信值来分配信道。实际的数据传输速率或通信容量可以稍微不同于利用该方法计算出的数据传输速率或通信容量。然而，由于数据是使用MIMO技术通过多个天线发射的，能够分配具有几乎最大通信容量的信道。因此，具有最大通信容量值的MS(或用户)信道可以作为一个频率子信道被分配。具有最大通信值的MS(或用户)被确定为SDM用户。

假设用户总数是K_a，并且根据SDM技术可分配的空间信道的数量是K_s，那么根据可能组合的用户数量可以用户方程(3)来表示。

K_a！/[(K_a-K_s)！K_s！]              ……(3)

为了获得与最大通信容量相关联的组合，根据SDM技术获得每个用户信道的 H_k，并使用每个用户信道的 H_k来计算通信容量。

当用户总数增加时，组合的数量指数增加，以至于增加了实现的复杂性。因此，本发明建议了考虑所有用户集并计算通信容量的最优方法。

图2是显示根据本发明的用于执行基于SDM的信道分配算法的过程的流程图。参考图2，频率子信道被分配给具有最大通信容量的用户集。在空间信道索引值从索引l起连续增加时，就获得了各个空间信道的最佳用户集。

首先，在步骤110中，将空间信道索引设置为初始值K_s＝1，并且分配了空间信道的用户集被设定为K＝{}。在步骤120中，输入第一用户索引l(＝1)，并在步骤130作出有关用户索引l的值是否等于或小于用户总数K_a的判断。如果用户索引l的值等于或小于用户总数K_a，则过程进入到步骤140。

在步骤140中，确定空间信道K_s(＝1)是否已经被分配给用户l。如果空间信道K_s(＝1)没有分配给用户l，则在步骤150中，将其分配给用户l，并且计算并存储用户l的空间信道K_s的通信容量。然而，如果空间信道K_s已经被分配给用户l，那么过程直接进入到步骤160。当用户索引l的值增加1时，执行与下一个用户相关联的相应操作。

在步骤130中，当用户索引l的值大于用户总数K_a时，也就是，当用户l是能够给其分配空间信道的最后一个用户时，该过程进入到步骤170。在步骤170中，BS选择具有最大通信容量的用户，并分配空间信道K_s给所选用户。这里，BS从根据分配给属于用户总数K_a中的所有用户的空间信道计算出的通信容量中选择具有最大通信容量的用户，并且将空间信道K_s分配给所选用户。

在步骤180中，BS确定空间信道索引k_s是否大于空间信道总数K_s，也就是，当前信道是否是最后的空间信道。如果空间信道索引k_s等于或小于空间信道的总数K_s，那么过程进入到步骤190。在步骤190中，当空间信道索引的值增加1时，重复步骤120到160。即，获得分配了后续空间信道的具有最优化通信容量的用户集。

然而，如果空间信道索引k_s大于空间信道总数K_s，那么把可分配的空间信道分配给所有具有最优化通信容量的用户，如此完成信道分配过程。

如上所述，当只出现单个空间信道时，选择具有最大通信容量的用户，并比较所选用户的最大通信容量和所有MIMO信道的通信容量。在选择第一用户时，空间信道索引增加1的同时，具有相应索引的空间信道被分配给在已经选择的用户的集合中的、能够最大化所有空间信道的总通信容量的另一个用户。当另一个用户被添加到在第k_s ^th个空间信道的已经选择的k-1个用户中时，选择能够最大化总通信容量的用户。在上述方法中，能够通过使用被减少的当针对数量 $(\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{K}_a-k+1)$ 个用户来计算总体最优化的通信容量时所需的计算次数，来将SDM用户集分配给单个子信道。

由于分配了频率子信道的MS被选择以满足相应频率子信道的总通信容量，所以每个MS或用户的通信容量可能没有得到满足。因此，需要信道再分配过程来满足每个MS或用户的通信容量。

当一个用户被已分配空间信道的用户集{k₁，k₂，…，k_K}中的另一个用户代替时，可以将空间信道分配给另一个用户。即，为了最优化总通信容量，用户k_n被分配了空间信道的用户集{k₁，k₂，…，k_K}中的另一个用户

代替。上述过程继续进行直到通信容量不能再进一步增加为止。

在最优化通信容量的过程中，首先，计算基于所有频率子信道分配给每个MS的通信容量C_k。然后，计算在发射MS数据所需的通信容量 和所分配的通信容量C_k之间的差值ΔC_k(＝C_k- C_k)。当通信容量差ΔC_k是负值时，识别具有最小负值的MS。用 k来表示与最小ΔC_k值相关联的MS。由于MS  k所需的通信容量大于已分配的通信容量，因此，MS  k需要另外的频率子信道。从而，BS必须用MS  k的空间信道代替不同MS的空间信道，来满足MS  k的通信容量。然而，排除了分配给MS  k的先前的频率子信道。

因此，为了选择MS  k的最佳频率子信道，再次计算信道的信道特性值H_k，不包括分配给MS  k的频率子信道，并且再次使用 H_k计算MS的通信容量。即，再次计算通信容量差ΔC_k(＝C_k- C_k)，并且存储通信容量差的最小值。当频率子信道的数量是M并且已经分配给MS  k的频率子信道的数量是 M_k 时，根据(M- M_k )·K来计算通信容量差。为每个频率子信道选择通信容量差的最小值。

选择与数量(M-M _k )个频率子信道的最小通信容量值中的最大值相关联的用户k，并且把相应频率子信道的空间信道分配给MS  k。重复上述过程直到满足每个MS的通信容量为止。即，当所有通信容量差值ΔC_k为正时，确定已经满足所有MS的通信容量。在此，结束信道的再分配过程。

图3显示了根据本发明的基于信道分配算法的通信容量。参考图3，假设在BS中的发射天线的数量N_r是10，并且所有MS都具有相同数量的接收天线N_r，k，即，2。在这种情况下，空间信道的数量K_s是5，并且MS的总数K_a是15。此外，假设在不使用MS的信道信息时，BS使用通信容量C_k，ol。信道特性矩阵H_k的元素相互独立，而且是平均值为0和方差值为1的正态分布的概率状态变量。

在图3中，x轴表示总发射功率噪声功率比ρ，并且y轴表示所有MS的通信容量总和。这里，ρ由发射端确定为SNR(信噪比)。

图3显示了当产生并相互比较所有可能用户集的通信容量总和时，具有最大通信容量总和的最佳用户集。即，该最佳用户集具有针对所有用户的通信容量总和的最大值。为了产生这样的最佳用户集，需要大量的计算。

在图3中，迭代1显示了基于图2显示的算法设置用户集来分配空间信道的例子。即，分配任意的空间信道给用户，并针对数量 $(\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{K}_a-k+1)$ 的剩余用户—不包括该用户—来计算最优化通量容量，以便基于所计算的通信容量分配频率子信道给SDM用户。当比较根据迭代1的SDM用户集与最佳用户集时，两个用户集具有相似的通信容量。然而，迭代1在减少所需的计算数量方面是有优势的。

迭代2显示了通过信道再分配过程设置用户集的例子。迭代2具有比迭代1更优化的通信容量。

然而，在图3显示的随机用户集中，不使用信道分配算法而随机设置任意MS作为共享单个频率子信道的SDM用户集。此外，图3显示的最坏用户集具有最低的通信容量，并被指定为共享单个频率子信道的SDM用户集。

当比较如上所述的最佳用户集、迭代1和迭代2时，由本发明建议的迭代1中的通信容量相似于最佳用户集中的通信容量。当与最佳用户集比较时，迭代1在需要较少计算方面是有利的。当与迭代1相比时，迭代2在更好地优化通信容量方面是有利的。

图4是显示根据本发明的当使用信道分配算法时的BER(比特误码率)的曲线图。更具体来说，图4显示了基于每个MS所需的通信容量来指定用户集时的BER，以及在不使用信道分配算法而随机指定任意的MS作为共享单个频率子信道的SDM用户时的BER。

正如从图4中可以看出，根据本发明的基于信道再分配过程的迭代2具有比随机用户集更好的BER。

第二实施例

必须消除在MS之间的相关性，以便在使用SDM的MIM-OFDM系统中将单个频率子信道分配到多个MS。然而，由于在实际应用中BS不能正确识别每个MS的信道信息，因此在MS之间会产生信道间干扰。因此，在MS之间的信道间干扰降低了整个系统的接收信号的性能。

因此，BS设置并将同样的发射功率分配给分配了同一频率子信道的MS。当在分配给MS的发射功率值之间的差值较大时，MS的较大发射功率的信号会干扰另一个MS的较小发射功率的信号，从而降低整个系统的性能。因此，根据SDM，分配给分配了同一频率子信道的MS的所有发射值功率必须相同。

本发明第二实施例建议了一种最优化算法和有效导频信道分配过程，用来在BS分配下行信道时估计所分配的下行信道。

当已经设置了BS中的发射天线数量时，将通信容量定义为所分配的空间信道和噪声功率的函数。在这种情况下，如果BS没有识别出每个MS的信道信息，那么第k^th个MS的通信容量由方程(4)给出。

$C_{k,\mathrm{ol}}={\log }_2\det (I_{N_{r,k}}+(P/\left({\stackrel{\‾}{N}}_{t,k}{\mathrm{\σ}}_k^2\right)){\stackrel{\‾}{H}}_k{\stackrel{\‾}{H}}_k^H)(b/s/\mathrm{Hz})\·\·\·\·\·\·\left(4\right)$

在方程(4)中，P是总发射功率， H_k是在BS中由H_kW_k定义的值，其中H_k是信道矩阵，W_k是零矩阵。(·)^H代表厄密(Hermitian)转置，det代表行列式。这里，σ_K ²是施加到接收端的噪声功率。当在正态分布中建模来自其它MS和相邻小区的干扰分量时，σ_K ²是相应于噪声和干扰分量的总和的功率。使用方程(4)，BS考虑噪声和干扰分量的功率以及空间信道来正确分配信道。

如果MS不反馈σ_K ²值给BS，BS就在预定时间内不发射信号来计算发射功率值，从而，估计相应MS的信道特性。然而，当在预定时间内没有从BS发射信号时，就降低了BS的发射效率。现在将描述根据本发明在基于SDM的MIMO-OFDM系统中通过预先分配的导频信号估计噪声/干扰功率的方法。

在基于SDM的MIMO-OFDM系统中，BS可以发射导频信号到每个MS，以便每个MS可以估计下行信道的特性。该过程与传统的基于导频的MIMO信道估计算法一致。为了使每个MS估计下行信道，BS必须考虑在SDM用户集中的信道干扰来分配导频。

图5显示了根据本发明的分配导频信道的过程。参考图5，BS通过相应于矩阵的行和列的发射天线，使用任意频率子信道发射，来发射具有长度为L的N_t个导频序列的N_t×L导频矩阵X_T。每个MS接收相同的导频信号X_T。相应于第k^th个MS的接收信号可以由方程(5)给出。

Y_k＝H_kX_T+N_k               ……(5)

在方程(5)中，N_k代表干扰噪声。当计算N_k的元素时， ${\hat{H}}_k=Y_k{X}_T^{*}$ 并且 ${\hat{Y}}_k\≡{\hat{H}}_k{X}_T\·$ 既然这样，N_k成为信道估计值。与第k^th个MS相关联的噪声/干扰功率由方程(6)给出。

${\widehat{\mathrm{\σ}}}_K^2=\frac{{\left|\right|Y_k-{\hat{Y}}_k\left|\right|}_F^2}{N_{r,k}(L-\mathrm{tr}\{R_X\left\}\right)}\·\·\·\·\·\·\left(6\right)$

在方程(6)中，R_x是定义为R_x＝X^* _TX_T的矩阵。tr{·}是矩阵的对角元素的和。使用方程(6)，在MIMO-OFDM系统中，每个MS可以通过导频信号来估计与其自身MS相关联的噪声/干扰功率。

每个MS反馈信道估计值到BS，以便BS可以更正确地通过反馈的信道估计值来计算通信容量。

当BS可以识别出每个MS的信道信息时，通信容量由方程(7)给出。

$C_{k,\mathrm{ol}}=\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\log }_2\left(\mathrm{\μ}{\mathrm{\λ}}_n\right)(b/s/\mathrm{Hz})\·\·\·\·\·\·\left(7\right)$

在方程(7)中，λ_n是(1/σ_k ²) H_k H_k ^H中的第n^th个最大特征值，μ是满足 $P=\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}(\mathrm{\μ}-{\mathrm{\λ}}_n^{-1})$ 的常数，(·)⁺代表正值，并且N是等于或小于N_r，k的值。

在MS之间干扰的影响是时变的，并且当存在跳频系统中的MS时，可以在每个码元内极大地改变。在干扰影响变化很快的环境中，必须使用平均噪声/干扰值，将与分配了预定频率的相应MS相关联的干扰分量与处于跳频系统中的相邻小区的MS相关联的干扰分量区别开来。

BS确定用户集中的每个MS的初始信道中的H_k改变为 H_k，该用户集被分配给单个频率子信道，并必须估计信道特性值 H_k来解码每个信道的码元。

BS必须将 N_t，k×L导频矩阵X_T，k乘以加权矩阵W_k，并发射相乘结果。这里，L是导频长度。因此，MS的接收信号变为Y_k＝ H_kX_T，k+N_k。当X_T，k的伪逆矩阵乘以Y_k时，可以估计出 H_k。然而，它必须满足 N_t，k≤L。当X_T，k用酉矩阵乘以常数的值来表示时，可以降低估计误差。因此，BS发射由具有足够长度的正交行构成的导频X_T，k，该长度是为第k^th到K^th个MS指定的，其中k＝1。

如上所述，导频的设计是在这样的条件下完成，即在分配了单个频率子信道的MS的SDM信号之间没有出现干扰。然而，由于在实际环境中，BS具有关于下行信道的不完整信息，因此，不能完全被消除信号干扰。因此，来自不同MS的干扰产生，并影响了信道估计。

为了解决该问题，BS分配一个导频信道，在该信道中，在分配了单个频率子信道的MS的SDM信号之间的相关值最小。

如上所述，各个MS具有相同数量的接收天线，并且 H_k或X_T，k矩阵对于所有k值具有相同的大小。当可分配的导频的长度 $L\≥\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\stackrel{\‾}{N}}_{t,k}$ 时，选择相互不同的L×L正交矩阵的N_t，k个行，并能够最小化在根据SDM的MS之间的干扰。例如，当空间信道K_s的数量是2时，在4×4正交矩阵中的第一和第二行被分配给MS 1的导频信道，并在该4×4正交矩阵中的第三和第四行被分配给MS 2的导频信道，以便可以根据信道估计来充分地消除MS之间的干扰。

当可分配导频的长度 $L<\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\stackrel{\&OverBar;}{N}}_{t,k}$ 时，在MS之间的干扰不能完全消除。当可分配导频的长度 $L\&GreaterEqual;\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\&Sigma;}}}(L-{\stackrel{\&OverBar;}{N}}_{t,k}),$ 并且空间信道的数量K_s＝2时，每个MS可以区别并选择L×L正交矩阵的一些行，以便能够最小化干扰。

如图5所示的那样，BS使用在诸如Hadamard矩阵和DFT(离散傅立叶变换)矩阵等的正交矩阵中的8×8矩阵来分配导频。如果四个MS或用户共享一个正交矩阵，其中 N_t，k＝6，一些行相同的6×8矩阵被作为导频分配给如图5所显示的四个用户。

换句话说，BS分配相应于行1、2、3、4、5和6的导频到MS 1(X₁)，分配相应于行3、4、5、6、7和8的导频到MS 2(X₂)，分配相应于行5、6、7、8、1和2的导频到MS 3(X₃)，并且分配相应于行7、8、1、2、3和4的导频到MS 4(X₄)。

导频信号被分配给相互邻近的MS，以便能够最小化在MS之间的干扰。

当MS的数量较大且导频长度短时，在分配给MS的导频信号之间会产生干扰。因此，当分配导频信道时，使用单位空时代码(unitary space-time code)产生多个具有低相关性的酉矩阵。该酉矩阵被作为MS的导频来分配，以便可以消除在MS之间的干扰。该单位空时编码矩阵(unitary space-time codingmatrix)是根据用户数量K和导频长度L而标准化的，并可以基于DFT矩阵来产生。

在这种情况下，可以降低信号干扰。然而，不能均匀地降低MS的信号干扰分量。信号干扰并不均匀地影响 H_k的元素。因此，MS的导频信号必须根据时间来修正和交换。也就是说，当根据时间分配的导频的位置连续改变时，每个MS计算在导频之间的平均值，以便可以提高信道估计的性能。

将参考图6描述基于TDM(时分复用)的导频分配过程。将一个正交矩阵的行适当地分类作为MS的导频信号，以便可以如图5所显示的那样最小化MS之间的干扰。

对于时刻1，BS给MS 1(X₁)分配相应于行1、2、3、4、5和6的导频，给MS 2(X₂)分配相应于行3、4、5、6、7和8的导频，给MS 3(X₃)分配相应于行5、6、7、8、1和2的导频，并且给MS 4(X₄)分配相应于行7、8、1、2、3和4的导频。

对于时刻2，BS给MS 1(X₁)分配相应于行3、4、5、6、7和8的导频，给MS 2(X₂)分配相应于行7、8、1、2、3和4的导频，给MS 3(X₃)分配相应于行1、2、3、4、5和6的导频，并且给MS 4(X₄)分配相应于行5、6、7、8、1和2的导频。

对于时刻3，BS给MS 1(X₁)分配相应于行7、8、1、2、3和4的导频，给MS 2(X₂)分配相应于行5、6、7、8、1和2的导频，给MS 3(X₃)分配相应于行3、4、5、6、7和8的导频，并且给MS 4(X₄)分配相应于行1、2、3、4、5和6的导频。

每个MS对时刻1到3获得的所有信道估计值求和，并计算在信道估计值之间的平均值。MS之间的集中于 H_k的某些元素上的信号干扰被消除。通过时刻1到3接收的信道估计值，可以补偿暂时且很快降低的信道估计值。

图7A和7B显示了根据本发明的导频信道分配性能。此外，图7A和7B显示了在总发射功率噪声功率比ρ中的均方误差。

在图7A中，空间信道的数量K_s是2，BS发射天线的数量N_t是4，并且第k^th个MS的接收天线数量N_r，k是2。在图7B中，空间信道的数量K_s是4，BS发射天线的数量N_t是12，和第k^th个MS的接收天线数量N_r，k是2。

情况1中，如图7A和7B所示，分配单个正交矩阵的相互区别的行，以便最小化MS之间的干扰。情况2中，如图7A和7B所示，在不考虑MS之间干扰的状态下，正交矩阵的相同行被分配给使用相同导频信号的所有用户。

假设在MS之间的信号干扰是由上行链路信道信息误差引起的，上行链路信道信息误差的功率是信道功率的0.05倍。如图7A和7B所示，当正交矩阵的不同元素通过导频信号被分配给不同MS时，可以看出，与情况2相比，情况1具有较低的下行信道估计误差。

正如以上描述所清楚显示的那样，本发明具有许多有利效果。例如，本发明在基于SDM的MIMO-OFDM系统中，在顺序分配单个频率子信道到用户时，计算最优化通信容量来产生最佳用户集。因此，本发明减少了产生用户集所需的计算量。

当根据单个频率子信道来估计下行信道时，BS分配具有导频长度的相应正交矩阵的行到MS，从而根据SDM最小化在MS之间的干扰。

尽管为示例性目的公开了本发明的优选实施例，但是在不脱离本发明的范围内，本领域技术人员将理解各种修改、添加和替换。因此，本发明并不局限于上述实施例，而由所附的权利要求书及其等效方案的全部范围来限定。

Claims (12)

1.一种在使用多个频率子信道发射数据的OFDM(正交频分复用)系统中，从包括多个发射天线的BS(基站)到分别包括多个接收天线的MS(移动台)分配空间信道的方法，该方法包括步骤：

给每个频率子信道分配多个空间信道；

顺序地选择使所述空间信道的总通信容量最大化的MS；和

将分配给每个子信道的空间信道分配给MS。

2.如权利要求1所述的方法，其中，顺序地选择MS的步骤包括：

根据空间信道的数量选择所述MS，并分配所述空间信道到所选MS。

3.如权利要求2所述的方法，进一步包括：

当用另一个MS替换从分配了空间信道的MS中所选择的替换MS时，连续替换不包括该替换MS的剩余MS，直到通信容量不再进一步增加为止。

4.如权利要求3所述的方法，进一步包括步骤：

计算分配了子信道的MS的通信容量；

比较所计算的通信容量和MS所需的通信容量；和

另外分配新空间信道给具有大于所计算的通信容量的所需通信容量的MS。

5.如权利要求3所述的方法，其中，所述被替换的MS具有大于所计算的通信容量的所需通信容量。

6.一种在OFDM(正交频分复用)系统中，从BS(基站)发射导频信号到多个MS(移动台)以便所述多个MS估计下行信道的方法，所述OFDM系统包括分别具有N_r个接收天线的所述多个MS和具有N_T个发射天线的BS，其中N_T至少等于N_r，该方法包括：

选择包括预定数量个序列的K个导频矩阵，所述序列是从包括具有正交导频长度L的L个导频序列的L×L正交矩阵中选择的，以便所述导频矩阵最小程度地相互重叠；和

把所述K个导频矩阵分配给k个MS。

7.如权利要求6所述的方法，其中，把所述K个导频矩阵分配给k个MS的步骤包括：根据时间在MS之间交换和分配所述导频矩阵。

8.如权利要求7所述的方法，其中，当在L个导频序列中的导频长度L大于预定长度时，产生包括不同序列的K个导频矩阵，并且把所产生的K个导频矩阵分配给k个MS，以便所述矩阵不会相互重叠。

9.如权利要求7所述的方法，其中，当在L个导频序列中的导频长度L小于预定长度时，产生包括不同序列的K个导频矩阵，并且把所产生的K个导频矩阵分配给k个MS，以便最小化在所述矩阵之间的重叠。

10.如权利要求9所述的方法，其中，当在所述导频序列中的导频长度L小于预定长度时，使用单位空时编码矩阵产生包括不同序列的K个导频矩阵，并且把所产生的K个导频矩阵分配给k个MS，以便所述矩阵不会相互重叠。

11.如权利要求7所述的方法，其中，所述L×L正交矩阵是单位空时编码矩阵。

12.如权利要求11所述的方法，其中，所述单位空时编码矩阵是Hadamard矩阵和DFT(离散傅立叶变换)矩阵之一。

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