CN1710850A - 用于mimo－ofdm系统的低复杂度自适应传输方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种用于MIMO－0FDM系统的低复杂度自适应传输方法，该方法包括自适应调制方法和自适应解调方法两部分。自适应调制方法的基本步骤为：发送第一帧数据时计算功率和比特分配方案并存储下来；发送其它帧数据时，调用已存储的方案调制数据并把调制符号进行子信道映射后发送。自适应解调方法的基本步骤为：接收第一帧数据时计算功率和比特分配方案并存储下来；接收其它帧数据时，调用已存储的方案来检测经过子信道逆映射后的数据符号。所述的自适应传输方法的性能接近传输每一帧数据时都根据实时的信道状态计算功率和比特分配方案的最优方法的性能，但由于收发信机两端都只需计算一次功率和比特分配方案，因而具有极低的运算复杂度。

Description

用于MIMO-OFDM系统的低复杂度自适应传输方法

技术领域

本发明涉及无线通信系统，具体涉及一种用于MIMO-OFDM系统的低复杂度自适应传输方法。

背景技术

多入多出-正交频分复用(MIMO-OFDM)是一种新型的高速宽带无线传输技术。MIMO技术通过采用多个发射天线和接收天线可以显著提高无线通信系统的信道容量，增强数据传输的可靠性。OFDM技术可以把频率选择性衰落信道转化成一组正交的平坦衰落信道，因此可将OFDM技术应用在MIMO系统中来克服多径衰落的影响。MIMO-OFDM技术被业界认为是未来第四代移动通信系统的主要物理层技术。

在无线通信系统中，由于无线信道在时间、频率和空间上都是不断变化的，如果发射机知道信道状态信息，比如信道传输矩阵，就可以根据信道状态信息动态地调整传输参数，比如调制方式、编码速率和发射功率，来优化系统性能。这种根据实时的信道状态信息动态调整传输参数来优化系统性能的技术就是自适应传输技术。

在MIMO-OFDM系统中，通过对每个子载波上的信道传输矩阵进行奇异值分解，能够将收发信机之间的输入输出关系转变成为许多独立的并行子信道，然后根据这些子信道的信道状态动态地调整每个子信道上的发射功率和传输速率就可以大幅度提高系统性能。这种动态地调整信道的发射功率和传输速率以达到性能优化的技术又称为自适应功率和比特分配技术。

自适应功率和比特分配的优化目标分为以下三种：最大化系统数据传输速率、最小化系统发射功率和最小化系统误比特率(BER)。针对这三种优化目标已经提出了最优的自适应功率和比特分配算法，比如注水算法，贪婪算法等。在单入单出-正交频分复用(SISO-OFDM)系统中，注水算法的运算复杂度和OFDM的子载波数成线性关系，而贪婪算法的运算复杂度与OFDM的子载波数和传输数据速率的乘积成线性关系，由于OFDM系统的子载波数目通常较多，因此这些算法的运算复杂度是比较高的。在MIMO-OFDM系统中，由于引入多个收发天线，这些算法的复杂度还会成倍提高。为了降低运算复杂度，目前已经提出了许多次优的自适应传输方法，比如将子载波分组的方法：将OFDM系统的子载波分成若干组，将每一个组看成最小的单位进行功率和比特分配，而组内部的子载波采用相同的传输参数。这些方法的运算复杂度和系统性能两者之间存在矛盾，即：系统性能越好则运算复杂度越高。因此，在保证良好性能的前提下，大幅度降低MIMO-OFDM自适应传输系统的运算复杂度具有十分重要的现实意义。

下面介绍MIMO-OFDM系统基于奇异值分解的自适应传输模型以及相关的符号表示，以便随后对本发明内容进行描述。设MIMO-OFDM系统的发射天线数为M_T，接收天线数为M_R，载波数为N_C，M＝min(M_R，M_T)并且N＝N_CM，则在第k个子载波上等效基带信号的输入输出关系可以表示为：

             y_k＝G_kH_kF_kx_k+G_kn_k，k＝1，2，...，N_C        (1)

上式中，x_k表示包含M个发送符号的M×1维发送矢量；y_k表示包含M个接收符号的M×1维接收矢量；n_k表示M_R×1维的噪声矢量，其中的每一个元素都是相互独立的均值为0、方差为σ²的复高斯随机变量；H_k是M_R×M_T维的复数矩阵，表示MIMO-OFDM系统的第k个子载波上的等效基带信道传输矩阵；F_k和G_k分别表示在发射端的第k个子载波上的M_T×M维的预处理矩阵和在接收端的第k个子载波上的M×M_R维的后处理矩阵。

假设发射机和接收机都已知信道传输矩阵H_k(k＝1，2，...，N_C)，对H_k进行奇异值分解得到下式：

$H_k=U_k{D}_k{V}_k^H,$ k＝1，2，...，N_C                   (2)

上式中，U_k和V_k分别表示M_R×M维和M_T×M维的矩阵，上角标^H表示矩阵的复共轭转置；D_k表示M×M维的对角矩阵，它的对角线元素λ_k ¹，λ_k ²，...，λ_k ^M是H_k的M个按照由大到小次序排列的奇异值。将F_k设置为V_k，G_k设置为U_k ^H，则(1)可变为：

$y_k=D_k{x}_k+U_k^H{n}_k,$ k＝1，2，...，N_C               (3)

对每个子载波都采取上述处理方法，可以把MIMO-OFDM系统的无线信道分解为一组并行的、独立的子信道。子信道的增益就是奇异值分解得到的奇异值λ_k ^m(m＝1，2，...，M，k＝1，2，...，N_C)。这些子信道被称为奇异值子信道。通过在这些子信道上进行自适应功率和比特分配，可以达到优化系统性能的目的。

发明内容

针对MIMO-OFDM系统中最优的自适应算法复杂度较高的问题，本发明提供了一种低复杂度的自适应传输方法。在数据传输的过程中，不论信道状态如何变化，该方法在发射机端和接收机端都仅需计算一次功率和比特分配方案，因而具有极低的复杂度。在OFDM子载波数和收发天线数目比较多的情况下，该方法的性能接近传输每一帧数据都根据实时的信道状态进行功率和比特分配的最优方法的性能。

本发明提供的自适应传输方法的原理：通过对MIMO-OFDM系统的奇异值信道按照信道增益由大到小的顺序排列后发现，即使在不同的信道状态下，排序后的每个奇异值的分布都集中在它的均值附近。由于排序后的奇异值信道增益变化较小，因此根据某一时刻的信道状态计算出最优的功率和比特分配方案均接近其它时刻的最优的功率和比特分配方案。也就是说，一旦计算出某一时刻的最优的功率和比特分配方案，可将其储存下来，在随后的数据传输过程中，无论信道状态是否发生变化，都可以固定地采用这一方案来发送和接收数据。

为方便描述，定义序列λ₁，λ₂，...，λ_N(N＝N_CM)，当j＝(k-1)M+m时，满足λ_j＝λ_k ^m，其中m＝1，2，...，M，k＝1，2，...，N_C。定义序列λ⁽¹⁾，λ⁽²⁾，...，λ^(N)为λ₁，λ₂，...，λ_N按照从大到小的顺序排列得到的序列。定义序列λ⁽¹⁾，λ⁽²⁾，...，λ^(N)与λ₁，λ₂，...，λ_N的对应关系为h，即：当h(i)＝j时，λ⁽ⁱ⁾＝λ_j，这里i，j＝1，2，...，N。显然，这种关系是一一对应的。再定义h′表示h的逆映射，即：当h′(j)＝i时，λ_j＝λ⁽ⁱ⁾，这里i，j＝1，2，...，N。

本发明提供的自适应传输方法包括发射机端的自适应调制方法和接收机端的自适应解调方法。其中，自适应调制方法在发射机端的基本处理步骤包括：

1、分别对H₁，H₂，...，H_NC进行奇异值分解得到V₁，V₂，...，V_NC和所有子载波的奇异值λ₁，λ₂，...，λ_N，将预处理矩阵F_k设置为V_k(k＝1，2，...，N_C)。

2、将步骤1得到的λ₁，λ₂，...，λ_N按照由大到小的顺序排列，得到λ⁽¹⁾，λ⁽²⁾，...，λ^(N)，记录下从λ⁽¹⁾，λ⁽²⁾，...，λ^(N)至λ₁，λ₂，...，λ_N的对应关系h。

3、如果发送的是第一帧数据则依次执行步骤4，否则跳过步骤4直接执行步骤5。

4、根据步骤2得到的λ⁽¹⁾，λ⁽²⁾，...，λ^(N)计算并存储功率和比特分配方案P₁，P₂，...，P_N和R₁，R₂，...，R_N。其中，P_i和R_i(i＝1，2，...，N)分别表示排序后的第i个奇异值子信道分配的功率和比特。这里可采用任意的自适应功率和比特分配算法来计算P₁，P₂，...，P_N和R₁，R₂，...，R_N，如：贪婪算法，注水算法等。

5、将需要发送的数据比特根据已存储的功率和比特分配方案进行自适应调制。

6、根据对应关系h，将调制符号进行子信道映射后再输入到预处理模块进行处理。

本发明提供的自适应解调方法在接收机端的基本处理步骤包括：

1、分别对H₁，H₂，...，H_NC进行奇异值分解得到U₁，U₂，...，U_NC和所有的奇异值λ₁，λ₂，...，λ_N，将后处理矩阵G_k设置为U_k ^H(k＝1，2，...，N_C)。

2、将步骤1得到λ₁，λ₂，...，λ_N按照由大到小的顺序排列，得到λ⁽¹⁾，λ⁽²⁾，...，λ^(N)，记录下从λ₁，λ₂，...，λ_N至λ⁽¹⁾，λ⁽²⁾，...，λ^(N)的对应关系。

3、如果接收的是第一帧数据则依次执行步骤4，否则跳过步骤4直接执行步骤5。

4、根据步骤2得到的λ⁽¹⁾，λ⁽²⁾，...，λ^(N)，采用与发射机相同的自适应功率和比特分配算法计算并存储功率和比特分配方案P₁，P₂，...，P_N和R₁，R₂，...，R_N。

5、将接收信号经过后处理矩阵，然后根据对应关系h′进行子信道逆映射。

6、根据已存储的功率和比特分配方案进行检测。

本发明的有益效果在于：所提供的自适应传输方法的性能接近在发送每一帧数据时都根据实时的信道状态进行自适应功率和比特分配的最优方法的性能，而由于整个数据传输过程中在发射机端和接收机端仅计算一次功率和比特分配方案，因此该方法具有极低的运算复杂度。

附图说明

图1是基于奇异值分解的MIMO-OFDM自适应传输系统框图。

图2是自适应调制单元框图。

图3是预处理模块框图。

图4是自适应解调单元框图。

图5是后处理模块框图。

图6是自适应调制流程图。

图7是自适应解调流程图。

图8是用贪婪算法计算功率和比特分配流程图。

图9是未排序和排序后奇异值平方的分布的比较图。

图10是本发明提供的自适应传输方法与最优方法在4根发射天线、8根接收天线和512个子载波的未编码MIMO-OFDM系统中的性能比较图。

图11是本发明提供的自适应传输方法与最优方法在2根发射天线、4根接收天线和64个子载波的未编码MIMO-OFDM系统中的性能比较图。

具体实施方式

下面通过附图和实施例对本发明进行详细阐述。

图1是基于奇异值分解的MIMO-OFDM自适应传输系统框图。接收机估计信道传输矩阵并通过反馈信道将其反馈回发射机。在发射机端，自适应调制单元根据实时的信道传输矩阵进行自适应调制(如果需要，先对信息比特进行加扰、编码、交织等处理)，它的输出为M_T路调制符号。每一路调制符号经过逆快速傅立叶变换(IFFT)转换成时域上的抽样点，然后加循环前缀(CP)来克服信道的多径衰落。经过上述处理的M_T路基带数字信号经过数模转换和上变频，最后通过M_T个发射天线同时发射出去。因为本发明只涉及基带处理部分，因此图1中省略了发射机的数模转换和射频链路部分。发射机和接收机之间是频率选择性的无线衰落信道。在接收机端对接收信号进行逆操作：从M_R个接收天线接收的信号经过下变频和模数转换变为基带数字信号，图1同样省略了接收机的模数转换和射频链路部分；模数转换输出的基带数字信号经过去CP、快速傅立叶变换(FFT)后，导频被提取出来用于进行信道估计，其它的信号输出至自适应解调单元；自适应解调单元利用估计的信道，对FFT模块输出的信号进行检测，得到发送的信息比特。自适应调制、解调单元可以采用任意的自适应功率和比特分配算法，这里设所采用的算法为贪婪算法。

图2是自适应调制单元的框图。其中虚线框起来的部分是自适应调制单元，它包括奇异值分解模块、功率和比特分配计算模块、功率和比特分配模块、子信道映射模块和预处理模块五部分。奇异值分解模块对通过反馈得到的各个子载波的信道传输矩阵H₁，H₂，...，H_NC分别进行奇异值分解得到V₁，V₂，...，V_NC和λ₁，λ₂，...，λ_N。功率和比特分配计算模块将所有的奇异值λ₁，λ₂，...，λ_N按由大到小的顺序排列得到λ⁽¹⁾，λ⁽²⁾，...，λ^(N)，记下从λ⁽¹⁾，λ⁽²⁾，...，λ^(N)至λ₁，λ₂，...，λ_N的对应关系h以便进行子信道映射；在发送第一帧数据时根据λ⁽¹⁾，λ⁽²⁾，...，λ^(N)利用贪婪算法计算功率和比特分配方案。功率和比特分配方案一经确定就存储下来，无论信道状态是否发生变化，在随后的每一帧的数据发送过程中始终调用这一方案进行自适应调制。发送的信息比特经过功率和比特分配模块转换为并行的N路调制符号s₁，s₂，...，s_N，其中第i路调制符号s_i传输的比特数为R_i，发射功率为P_i。子信道映射模块根据对应关系h对这N路调制符号进行子信道映射。子信道映射方法为：如果h(i)＝j，那么就把子信道映射模块的第i个输入端输入的符号s_i通过第j个输出端输出。子信道映射模块的输出信号经过预处理模块处理后，所得到的信号输入至相应的IFFT模块。

图3是预处理模块框图。其中虚线框起来的部分是预处理模块，它是由N_C个预处理矩阵F₁，F₂，...，F_NC组成的，其中F_k表示对应于第k个子载波的M_T×M维的预处理矩阵，具有M个输入端(列)和M_T个输出端(行)。设置F_k＝V_k，其中V_k由奇异值分解模块得到。子信道映射模块的N个输出端与预处理模块的N个输入端连接，连接方法如下：子信道映射模块的第((k-1)M+m)个输出端和F_k的第m个输入端相连，其中m＝1，2，...，M，k＝1，2，...，N_C。预处理模块共有M_TN_C个输出端，与M_T个IFFT模块(每个IFFT模块有N_C个输入端)的输入端连接，连接方法如下：F_k的第m_T(m_T＝1，2，...，M_T)个输出端与第m_T个天线所对应的IFFT模块的第k个子载波的输入端连接。

图4是自适应解调单元框图。其中虚线框起来的部分是自适应解调单元，它包括奇异值分解模块、功率和比特分配计算模块、后处理模块、子信道逆映射模块和检测模块五部分。奇异值分解模块对信道估计得到的信道传输矩阵H₁，H₂，...，H_NC分别进行奇异值分解，得到U₁，U₂，...，U_NC以及λ₁，λ₂，...，λ_N。功率和比特分配计算模块对λ₁，λ₂，...，λ_N按照由大到小的顺序进行排列得到λ⁽¹⁾，λ⁽²⁾，...，λ^(N)，记下从λ₁，λ₂，...，λ_N至λ⁽¹⁾，λ⁽²⁾，...，λ^(N)的对应关系h′以便进行子信道逆映射；在接收第一帧数据时根据λ⁽¹⁾，λ⁽²⁾，...，λ^(N)利用贪婪算法计算功率和比特分配方案。功率和比特分配方案一经确定就存储下来，对随后接收的每一帧的数据始终利用这一方案进行检测。FFT模块输出的信号经过后处理模块处理和子信道逆映射后输入到检测模块进行检测，最终得到所发送的信息比特。子信道逆映射的具体方法为：如果h′(j)＝i，那么就把从子信道逆映射模块的第j个输入端输入的符号从第i个输出端输出。

图5是后处理模块框图。其中虚线框起来的部分是后处理模块，它由N_C个后处理矩阵G₁，G₂，...，G_NC组成，其中G_k表示对应于第k个子载波的M×M_R维的后处理矩阵，具有M_R个输入端(列)和M个输出端(行)，设置 $G_k=U_k^H,$ 其中U_k可以由奇异值分解模块得到。后处理模块共有M_RN_C个输入端，与M_R个FFT模块(每个FFT模块有N_C个输出端)的输出端连接，连接方法如下：第m_R个天线对应的FFT模块的第k个子载波输出端与G_k的第m_R个输入端连接，其中m_R＝1，2，...，M_R，k＝1，2，...，N_C。子信道逆映射模块的N个输入端与后处理模块的N个输出端连接，连接方法如下：G_k的第m个输出端和子信道逆映射模块的第((k-1)M+m)个输入端连接，其中m＝1，2，...，M，k＝1，2，...，N_C。

图6是自适应调制流程图。该流程的步骤包括：

1、分别对信道传输矩阵H₁，H₂，...，H_NC进行奇异值分解得到V₁，V₂，...，V_NC和所有子载波的奇异值λ₁，λ₂，...，λ_N，将预处理矩阵F_k设置为V_k，这里k＝1，2，...，N_C。

2、将步骤1得到的λ₁，λ₂，...，λ_N按照由大到小的顺序排列，得到λ⁽¹⁾，λ⁽²⁾，...，λ^(N)，记录下从λ⁽¹⁾，λ⁽²⁾，...，λ^(N)至λ₁，λ₂，...，λ_N的对应关系h。

3、如果发送的是第一帧数据则依次执行步骤4，否则跳过步骤4直接执行步骤5。

4、根据步骤2得到的λ⁽¹⁾，λ⁽²⁾，...，λ^(N)，利用贪婪算法计算功率和比特分配方案P₁，P₂，...，P_N和R₁，R₂，...，R_N，然后存储所得到的功率和比特分配方案。这里P_i和R_i(i＝1，2，...，N)分别表示按信道增益由大到小排序后的第i个奇异值子信道分配的功率和比特。

5、将需要发送的数据比特根据已存储的功率和比特分配方案进行自适应调制。

6、根据对应关系h，将调制符号进行子信道映射后再输入到预处理模块进行处理。

图7是自适应解调流程图。该流程的步骤包括：

1、分别对H₁，H₂，...，H_NC进行奇异值分解得到U₁，U₂，...，U_NC和所有的奇异值λ₁，λ₂，...，λ_N，将后处理矩阵G_k设置为U_k ^H，这里k＝1，2，...，N_C。

2、将步骤1得到的λ₁，λ₂，...，λ_N按照由大到小的顺序排列，得到λ⁽¹⁾，λ⁽²⁾，...，λ^(N)，记录下从λ₁，λ₂，...，λ_N至λ⁽¹⁾，λ⁽²⁾，...，λ^(N)的对应关系h′。

3、如果接收的是第一帧数据则依次执行步骤4，否则跳过步骤4直接执行步骤5。

4、根据步骤2得到的λ⁽¹⁾，λ⁽²⁾，...，λ^(N)，利用贪婪算法计算功率和比特分配方案P₁，P₂，...，P_N和R₁，R₂，...，R_N，然后存储所得到的功率和比特分配方案。

5、将接收信号输入到后处理模块进行处理，然后根据对应关系h′进行子信道逆映射。

6、根据已存储的功率和比特分配方案进行检测。

图8是用贪婪算法计算功率和比特分配流程图。该流程的步骤包括：

1、初始化R_i和ΔP_i：

            R_i＝0，ΔP_i＝f(ΔB)/(λ⁽ⁱ⁾)²，i＝1，2，...，N    (4)

其中，R_i表示排序后的第i个奇异值信道所分配的比特数，ΔP_i表示当第i个奇异值信道所分配的比特数由R_i增加到R_i+ΔB时所需要增加的发射功率(注：初始化时R_i＝0)，f(x)表示在满足所设定的BER的条件下每符号传输x比特数据所需要的功率。

2、搜索l使其满足下式：

$l=\arg \underset{i}{\min }\left(\mathrm{\Δ}{P}_i\right)---\left(5\right)$

3、利用下式更新R_l：

               R_l＝R_l+ΔB                                 (6)

4、利用下式更新ΔP_l：

               ΔP_l＝[f(R_l+ΔB)-f(R_l)]/(λ^(l))²       (7)

5、检查下式是否成立：

${\mathrm{\Σ}}_{i=1}^N{R}_i=R---\left(8\right)$

如果成立继续执行步骤6，如果不成立则回到步骤2。这里，R表示发送一个OFDM符号时传输的总信息比特数。

6、计算排序后的奇异值信道所分配的功率：

                P_i＝f(R_i)/(λ⁽ⁱ⁾)²，i＝1，2，...，N   (9)

图9是未排序和排序后奇异值平方的分布的比较图。MIMO-OFDM系统的参数如下：发射天线数为4，接收天线数为8，子载波数为512，系统带宽为10MHz。每个收发天线之间的信道都是相互独立的频率选择性瑞利衰落信道，并且具有相同的多径延迟分布。在仿真中采用衰减服从指数分布的三径模型，每一径的时延和功率由表1给出：

表1 三径瑞利衰落信道模型

路径编号	时延(μs)	功率(dB)
			1	0	0
2	0.1	-4.34
			3	0.2	-8.69

图9中虚线表示的是未排序奇异值平方的概率密度函数曲线。它的表达式已经在很多文献中给出：

$p\left(x\right)=\frac{1}{W}\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\frac{(i-1)!}{(i-1+W-M)!}{\left(L_{i-1}^{W-M}\left(x\right)\right)}^2{x}^{W-M}{e}^{-x}---\left(10\right)$

其中W＝max(M_R，M_T)，并且

$L_i^{W-M}\left(x\right)=\frac{1}{i!}{e}^x{x}^{W-M}\frac{d^i}{{\mathrm{dx}}^i}\left(e^{-x}{x}^{W-M+i}\right)---\left(11\right)$

实线表示通过仿真得到的按照由大到小顺序排列后的奇异值平方的概率密度函数曲线，在这里没有把2048个排序后的奇异值平方的概率密度函数曲线全部画出来，仅有代表地抽取了排列后序号为1、228、468、683、911、1138、1366、1593和1821的奇异值平方的概率密度函数曲线。为了消除特定信道对仿真结果的影响，仿真中产生了超过10000个独立的信道实现。通过对未排序的和排序后的奇异值平方的概率密度函数的比较可以看出，排序后的奇异值平方的分布呈现出“钟”形，集中在各自的均值附近。

图10和图11分别示出了本发明提供的自适应传输方法与最优方法在两种未编码MIMO-OFDM系统中的性能比较结果，两图中的最优方法在传输每一帧数据时都利用贪婪算法计算并更新功率和比特分配方案。为了消除特定信道对仿真结果的影响，两种情况都产生了超过10000个独立的信道实现，信道模型采用表1给出的衰减服从指数分布的三径模型。图10的MIMO-OFDM系统具有4根发射天线、8根接收天线和512个子载波，系统带宽为10MHz，频谱利用率为8bit/s/Hz。在这种情况下当误比特率达到10^-5时，本发明提出的方法和最优方法相比仅有不到1dB的损失。图11的MIMO-OFDM系统具有2根发射天线、4根接收天线和64个子载波，系统带宽为10MHz，频谱利用率为4bit/s/Hz。在这种情况下，奇异值子信道总数的减少导致了本发明提供的方法相对于最优方法的性能损失有所增加，但是当误比特率达到10^-5时，与最优方法相比其性能损失也仅有3dB。

综上所述，本发明提供的自适应传输方法的性能接近传输每一帧数据时都根据实时的信道状态计算功率和比特分配方案的最优方法的性能，但由于在整个传输过程中，收发信机两端都只需计算一次功率和比特分配方案，因而具有极低的运算复杂度。

Claims (7)

1、一种用于MIMO-OFDM系统的低复杂度自适应传输方法，该方法包括在发射机端的自适应调制方法和在接收机端的自适应解调方法两部分。

2、根据权利要求1所述的自适应传输方法，其特征在于，在发射机端的自适应调制方法的基本处理步骤包括：

分别对MIMO-OFDM系统的每个子载波的信道传输矩阵进行奇异值分解得到所有的预处理矩阵和子载波信道传输矩阵的奇异值；

将所有子载波信道传输矩阵的奇异值按照由大到小的顺序排列，记下排序后至排序前的奇异值序列的对应关系；

如果发送的是第一帧数据，计算功率和比特分配方案并存储下来；

调用已存储的功率和比特分配方案进行调制；

将调制符号进行子信道映射后再输入到预处理模块进行处理。

3、根据权利要求2所述的自适应调制方法，其特征在于，只在发送第一帧数据时计算功率和比特分配方案并存储下来，无论信道状态是否发生变化，随后发送的数据帧都根据已存储的功率和比特分配方案进行调制。

4、根据权利要求2所述的自适应调制方法，其特征在于，根据排序后至排序前的奇异值序列的对应关系，将调制符号进行子信道映射。

5、根据权利要求1所述的自适应传输方法，其特征在于，在接收机端的自适应解调方法的基本处理步骤包括：

分别对MIMO-OFDM系统的每个子载波的信道传输矩阵进行奇异值分解得到所有的后处理矩阵和子载波信道传输矩阵的奇异值；

将所有子载波信道传输矩阵的奇异值按照由大到小的顺序排列，记下排序前至排序后的奇异值序列的对应关系；

如果接收的是第一帧数据，计算功率和比特分配方案并存储下来；

将接收信号输入到后处理模块进行处理后再进行子信道逆映射；

最后调用已存储的功率和比特分配方案进行检测。

6、根据权利要求5所述的自适应解调方法，其特征在于，只在接收第一帧数据时计算功率和比特分配方案并存储下来，无论信道状态是否发生变化，随后接收的数据帧都根据已存储的功率和比特分配方案进行检测。

7、根据权利要求5所述的自适应解调方法，其特征在于，根据排序前至排序后的奇异值序列的对应关系，将后处理模块输出的信号进行子信道逆映射。

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