CN1762108A - 用于闭环发射分集的权重预测 - Google Patents

Abstract

用于预测闭环发射分集使用的权重的技术。在信道预测方案中，首先估计多个发射天线的信道增益(如，根据从这些天线上接收的导频)，并将其用来推导一个未来时刻的预测信道增益。然后使用该预测信道增益来推导被认为是在该未来时刻为“最优”的预测权重。最优性可以是根据一个或多个标准确定的，例如使所接收的信号的接收SNR最大化。在权重预测方案中，估计多个天线的信道增益，并将其用来计算当前时刻的最优权重。然后使用当前的最优权重来预测未来时刻的最优权重。对于两种方案，可以基于自适应滤波器(如，LMS或RLS滤波器)或非自适应滤波器执行预测。

Description

用于闭环发射分集的权重预测

技术领域

本发明一般涉及数据通信，更具体地说，涉及用于预测无线通信系统中的闭环发射分集所使用的预测权重的技术。

背景技术

在无线通信系统中，首先把要发射的数据调制到射频(RF)载波信号上以生成更适合在无线信道上传输的RF调制信号。所发射的RF调制信号可以经由许多传播路径到达接收机。由于诸如衰落和多径之类的各种因素的缘故，传播路径的特征会随时间变化。因此，所发射的RF调制信号可能经历不同的信道状态，并且可能与随着时间的推移的不同复合信道增益相关联。

为了提供分集以对抗有害的路径效应并且为了提高可靠性，数据传输可以使用多个发射天线和/或多个接收天线。通过使用多个天线来发射数据实现发射分集，并且通过使用多个天线来接收数据传输实现接收分集。在每个发射天线和每个接收天线之间形成一个传输信道。如果用于不同发射/接收天线对的传输信道是线性独立的(即，一个信道上的传输不是其它信道上的传输的线性合并)，这通常至少在某种程度上是成立的，则分集增加，并且随着天线数目的增加，正确接收数据传输的可能性也会提高。

出于成本和其它方面的考虑，某些无线通信系统在基站上使用多个天线而在终端上使用单一天线进行数据传输。在下行链路上，通过在从多个基站天线到单一终端天线的多个RF调制信号上冗余地发射数据，来实现发射分集。通常地，这些信号经历不同的信道状态并且可以和不同的信道增益相关联。因此，这些信号通常以不同相位和振幅到达终端天线，并且可以相长地或相消地叠加。

可以在基站中保持一个控制环路，以确定要应用于多个RF调制信号上的权重，使得这些信号在终端中最大限度地合并。该控制环路将估计位于该基站中的多个天线的每个天线和位于该终端中的单一天线之间的复合信道增益(也称为衰落系数)。接着，该控制环路将基于用于多个基站天线的估计信道增益，确定用于该RF调制信号的“最优”权重。然后在从基站天线发射前，将该权重应用于该RF调制信号。通过调整所发射的RF调制信号的相位或可能的振幅，可以确保该终端中的接收信号相长地叠加，从而实现性能改善。

诸如上述发射分集方案之类的闭环发射分集模式的性能，依赖于应用权重时权重的最优性。不幸的是，任何闭环发射分集方案均会在计算权重的时间到应用权重的时间之间表现出某些延迟量。如果在全部延迟期间信道状态不是静态的或固定的(如，由于终端的移动)，则计算权重时的最优权重可能完全不是应用权重时的最优权重。从而会降低性能。

因此，本领域中需要用于对无线通信系统中的闭环发射分集所使用的权重进行预测的技术。

发明内容

本文提供用于预测权重的技术，该权重在应用于RF调制信号时是“最优的”，而非在计算权重时是最优的。这些技术为非固定的无线信道(如，由于终端移动造成的多普勒频移)提供改善的性能。

可以使用各种各样的方案来预测权重。在信道预测方案中，首先估计多个发射天线的信道增益(如，根据从这些天线上接收的导频)，并将其用来推导未来某个时刻的预测信道增益。然后使用该预测信道增益来导出被认为是该未来时刻的最优权重的预测权重。最优性可以是根据一个或多个标准确定的，例如使所接收的信号的接收信噪比(SNR)最大化。在权重预测方案中，估计多个天线的信道增益，并将其用来计算当前时刻的最优权重。然后使用当前的最优权重来预测在该未来时刻的最优权重。对于两种方案，可以基于自适应滤波器或非自适应滤波器执行该预测。下文会更详细地描述这些模式。

下文会更详细地描述本发明的各个方面和实施方式。

附图说明

连同附图一起阅读下文阐述的详细说明，本发明的特征、特性和优点将更加明显，其中在所有附图中相同参考标号标识相同部分，并且其中：

图1表示无线(如W-CDMA)通信系统中从基站到终端的下行链路数据传输；

图2表示支持W-CDMA定义的闭环方式发射分集的在基站中进行的处理的框图；

图3表示用于W-CDMA中的闭环方式发射分集的时序图；

图4A和4B表示在用于信道预测方案的在终端中进行的处理的框图；

图5表示用于权重预测方案的在终端中进行的处理的框图；以及

图6表示基站和终端的框图。

具体实施方式

本文描述的用于预测权重的技术可以用于各种闭环发射分集方案和各种无线通信系统。通常，这些技术可以用于其权重计算与其应用之间具有某些固有延迟的任何闭环分集发射方案。为清楚起见，具体针对W-CDMA通信系统(即，实现本技术领域中熟知的W-CDMA标准的CDMA系统)中的下行链路描述上述技术。

图1表示W-CDMA系统中从基站110到终端120的下行链路数据传输。基站通常为用来和终端通信的固定站点，也称为节点B(在W-CDMA中)、接入点或某些其它术语。终端是能够与基站通信的固定或移动站点，也称为用户设备(UE)(在W-CDMA中)、移动台、远程站点、接入终端、无线通信设备、或某些其它术语。

W-CDMA支持“闭环方式发射分集”方案，该方案使用基站中的两个天线用于下行链路的数据传输。一个天线称为参考天线，另一个天线称为分集天线。

W-CDMA中的闭环方式发射分集方案有两种操作模式一模式1和模式2。在模式1中，在基站中调整分集天线发射的RF调制信号的相位，以便来自参考天线和分集天线的RF调制信号是同相的，并在终端中最大限度地合并。在模式2中，同时调整分集天线发射的RF调制信号的相位和振幅两者，以便两个RF调制信号是同相的，并在终端中最大限度地合并。

为了实现终端天线中的最大合并，该终端确定两个RF调制信号的最优权重。每个权重通常是一个复值。对于W-CDMA，对两个权重进行归一化，从而需要向基站回送一个归一化权重。该终端发送的权重表示模式1中仅有的相位调整，以及模式2中的相位和振幅两者的调整。

图2表示由W-CDMA定义的闭环方式发射分集的在基站中进行的处理的框图。把要由基站发射的业务量数据提供给复数乘法器212，用数据扩频/扰码对业务量数据进行扩频和扰频，其中扩频/扰码是通过合并特定正交可变扩频因子(OVSF)码和特定扰码形成的。扩频把业务量数据信道化到与特定OVSF码关联的特定物理信道上。扰频从频谱上把信道化的数据扩频到该系统的整个工作带宽上。接着，把来自乘法器212的复值数据提供给两个乘法器214a和214b，它们分别接收用于两个发射天线的两个复值权重因子W1和W2。权重因子W1和W2是根据从终端那里接收的权重反馈确定的。每个乘法器214利用相关的权重因子对其接收的数据进行复数乘法，以提供复值加权数据。

对于W-CDMA，为在该系统中的所有终端在公共导频信道(CPICH)上发送导频。该公共导频是根据用于参考天线的第一数据模式(即，导频1数据)和用于分集天线的第二数据模式(即，导频2数据)生成的，其中两种数据模式彼此正交。因此，把导频1数据和导频2数据分别提供给乘法器222a和222b。每个乘法器222利用导频扩频/扰码对其接收的导频数据进行扩频和扰频，以形成用于有关天线的导频符号。该终端可以使用每个天线的导频符号来估计该天线的信道增益。

接着，合并(或多路复用)来自乘法器214a的加权数据和来自乘法器222a的导频符号，并且合并来自乘法器214b的加权数据和来自乘法器222b的导频符号。然后把来自合并器216a和216b的复值数据流分别提供给发射机单元(TMTR)218a和218b，并由它们进行处理，以提供然后分别从天线112a和112b发射的两个RF调制信号。

图3表示用于W-CDMA中的闭环方式发射分集的时序图。CPICH是由基站发射的，并且CPICH包括用于两个天线的正交导频。特别地，用于参考天线的导频是定义为{A，A，A，A，A，A，A，A，A，A}的10个导频符号的序列，而用于分集天线的导频是定义为{A，-A，-A，A，A，-A，-A，A，A，-A}的10个导频符号的正交序列，其中A＝1+j。可以把两个导频符号序列看作是由两种数据模式生成的。在每个时隙中，从参考天线和分集天线发射两个导频符号序列，其中在W-CDMA中，每个时隙的持续时间是2/3毫秒。

终端接收该CPICH，处理该导频符号，并确定用于发射分集的权重。对权重进行处理、压缩和量化，并在上行链路专用物理控制信道(DPCCH)的反馈信息(FBI)字段中回送给基站。该基站接收该权重反馈，根据该权重反馈计算两个天线的权重因子W1和W2，并且在下一时隙(如果指定1时隙延迟的话)或者在随后的时隙(如果指定2时隙延迟的话)中，在下行链路DPCCH中的导频字段的开始应用该权重因子。该系统确定是使用1时隙延迟还是使用2时隙延迟，并且该终端知道该延迟。

在可以公开获得的题目为“Physical Layer Procedures(FDD)”的3GPP TS 25.214中详细描述W-CDMA中的闭环方式发射分集，本文通过参考将该文献引入于此。

在诸如W-CDMA支持的并且由图2和3所示的任何闭环发射分集方案中，从计算(如，由接收机计算)权重的时刻开始到由发射机应用该权重的时刻存在一些固有地延迟。对于W-CDMA，该延迟大约为一个或两个时隙(可以由系统选择)。该延迟包括(1)确定该权重反馈的终端处的处理延迟，(2)发送该权重反馈的传播延迟，以及(3)处理并应用该权重反馈的基站处的处理延迟。

在某些情况下，闭环发射分集方案中的延迟可能引起性能的严重降级。例如，由终端的移动引起的中等到较高等多普勒频移可能导致两个发射天线和该接收天线之间的传播路径的显著改变。此时，尽管该权重在为特定信道状态计算时是最优的，但是在应用权重时它们远不是最优权重，因为该信道可能已经发生相当大的变化。

本文描述的技术可以提供改善的性能，特别是对非固定无线信道，其方法是预测将权重应用于RF调制信号时的最优权重，而非预测计算权重时的最优权重。正如下面详细说明的那样，该权重是根据位于基站中的两个发射天线和终端中的单一接收天线之间的信道增益(或衰落系数)的估计来计算的。

可以使用各种各样的方案来预测最优权重。在信道预测方案中，首先估计两个发射天线的信道增益，并将其用来导出一个未来时刻的预测信道增益。然后使用预测的信道增益来导出被认为是在该未来时刻为最优的预测权重。在权重预测方案中，估计多个天线的信道增益，并将其用来计算当前时刻的最优权重。然后使用当前的最优权重来预测该未来时刻的最优权重。下面详细描述这些方案。

图4A表示在用于信道预测方案的在终端120a中进行的处理的框图。终端120a是图1中的终端120的一种实施方式。利用天线122接收基站发射的两个下行链路RF调制信号，并利用接收机单元(RCVR)412处理来自天线122的信号，以提供采样流。然后把上述采样提供给解扰器/解扩器414，并利用作为基站使用的导频扩频/扰码之补码的导频解扰/解扩码进行解扰和解扩。

接着把来自单元414的解扩导频符号提供给乘法器416a和416b。乘法器416a接收并且用来自单元414的解扩导频符号乘以用于参考天线的导频符号的共轭(即，共轭导频1数据)，以提供用于参考天线的“去模式”(de-patterned)导频符号p₀(t)。类似地，乘法器416b接收并且用来自单元414的解扩导频符号乘以用于分集天线的导频符号的共轭(即，共轭导频2数据)，以提供用于分集天线的去模式导频符号p₁(t)。可以把去模式导频符号p₀(t)和p₁(t)表示为：

p₀(t)＝s₀(t)·h₀(t)+n₀(t)，且     方程(1)

p₁(t)＝s₁(t)·h₁(t)+n₁(t)，

其中，s₀(t)和s₁(t)分别是参考天线和分集天线发射的导频符号；

h₀(t)和h₁(t)是用来表示参考天线和分集天线分别与终端天线之间的传输信道的复增益的信道增益或衰落系数；以及n₀(t)和n₁(t)分别是与参考天线和分集天线的传输信道相关联的噪声。

接着，处理单元420a接收并且根据信道预测方案处理去模式导频符号p₀(t)和p₁(t)，以便分别提供用于参考天线和分集天线的预测权重

和

权重 和

被预测为在一未来时刻t+Δ(距当前时刻tΔ秒之后)是最优的。延迟Δ为当前时刻(与用来推导预测权重的较近的去模式导频符号p₀(t)和p₁(t)相关联的时刻)和在该基站中应用预测权重的未来时刻之间的已知延迟。当前时刻未必是计算权重的时刻，因为从最近的导频符号到进行权重计算之时也许存在延迟。然而，为简单起见，全部描述均假定权重计算出现在最近的去模式导频符号(或与其同时发生)(即，权重计算是在时刻t进行的)。对于W-CDMA，Δ介于闭环模式分集传输的一个或两个时隙之间。

在图4A所示的实施方式中，对于信道预测方案，处理单元420a包括预测滤波器422a和422b以及权重计算单元424。预测滤波器422a接收并且处理去模式导频符号p₀(t)，以提供用于参考天线的预测信道增益 类似地，预测滤波器422b接收并且处理去模式导频符号p₁(t)，以提供用于分集天线的预测信道增益

预测信道增益 和

是在未来时刻t+Δ(而非当前时刻t)为与参考天线和分集天线相关联的传输信道预测的增益。接着，权重计算单元424根据预测的信道增益

和 计算预测权重

和

可以利用任何能够根据当前的带有噪声的导频符号预测未来信道增益的滤波器来实现预测滤波器422a和422b。可以利用自适应滤波器或非自适应滤波器来实现各预测滤波器422。自适应滤波器的例子包括最小均方(LMS)滤波器、递归最小平方(RLS)滤波器、卡尔曼滤波器等。可以使用无限脉冲响应(IIR)滤波器、有限脉冲响应(FIR)滤波器，或某些其它滤波器结构来实现自适应和非自适应滤波器。自适应滤器能够根据得自滤波器输入的统计跟踪无线信道中的变化。非自适应滤波器通常需要向其提供用来特征化、建模和/或预测信道的附加信息。

图4B表示预测滤波器422x的实施方式的框图，该滤波器可以用于图4A中的各预测滤波器422a和422b。预测滤波器422x包括和预测滤波器434相连的估计滤波器432。

估计滤波器432接收并且处理特定天线i(其中i∈{0，1})的去模式导频符号p_i(t)，以便提供与该天线相关联的传输信道的信道增益的估计

可以用IIR滤波器、FIR滤波器或某些其它滤波器实现估计滤波器432。可以选择估计滤波器的特性，以使所需信号在失真尽可能小的情况下通过，并且尽可能地抑制噪声。也可以用能够根据带有噪声的去模式导频符号估计信道增益的任何其它类型的滤波器来实现估计滤波器432。

预测滤波器434接收并且处理当前时刻t的估计信道增益

以便提供未来时刻t+Δ的预测信道增益

可以作为自适应滤波器或非自适应滤波器的方式，并用IIR、FIR或某些其它滤波器结构来实现预测滤波器434。对于自适应滤波器，可以使用LMS、RLS或某些其它自适应算法来实现滤波器的适应。在具体实施方式中，将预测滤波器434实现为RLS滤波器。因此，可以按以下方式计算预测信道增益

${\underset{\‾}{k}}_i\left(t\right)={\mathrm{\λ}}^{-1}{\underset{\‾}{p}}_i(t-1){\underset{\‾}{\overset{^}{h}}}_i\left(t\right)$ 方程(2a)

${\mathrm{\α}}_i\left(t\right)=1-{\underset{\‾}{k}}_i^H\left(t\right){\underset{\‾}{\overset{^}{h}}}_i\left(t\right)$ 方程(2b)

${\underset{\‾}{g}}_i\left(t\right)=\frac{{\underset{\‾}{k}}_i\left(t\right)}{{\mathrm{\α}}_i\left(t\right)}$ 方程(2c)

${\underset{\‾}{P}}_i\left(t\right)={\mathrm{\λ}}^{-1}{\underset{\‾}{P}}_i(t-1)-{\underset{\‾}{g}}_i\left(t\right){\underset{\‾}{k}}_i^H\left(t\right)$ 方程(2d)

${\underset{\‾}{e}}_i\left(t\right)={\hat{h}}_i\left(t\right)-{\underset{\‾}{c}}_i^H(t-1){\underset{\‾}{\overset{^}{h}}}_i\left(t\right)$ 方程(2e)

${\underset{\‾}{c}}_i\left(t\right)={\underset{\‾}{c}}_i(t-1)+{\underset{\‾}{g}}_i\left(t\right)e_i^{*}\left(t\right)$ 方程(2f)

${\tilde{h}}_i(t+\mathrm{\Δ})={\underset{\‾}{c}}_i^H\left(t\right){\underset{\‾}{\overset{^}{h}}}_i(t+\mathrm{\Δ})$ 方程(2g)

其中

是先前估计的信道增益的N×1向量(即，

${\underset{\‾}{\overset{^}{h}}}_i\left(t\right)=[{\hat{h}}_i(t-\mathrm{\Δ}){\hat{h}}_i(t-\mathrm{\Δ}-1)...{\hat{h}}_i(t-\mathrm{\Δ}-N+1){]}^T);$

P _i(t)是N×N逆相关矩阵，将它初始化为 P _i(Δ+N-1)＝δ^-1 I，其中δ是小正数，而 I是单位矩阵；

k _i(t)是用于先验(priori)RLS滤波器的适应增益的N×1向量；

g _i(t)是用于后验(posterior)RLS滤波器的适应增益的N×1向量；

e_i(t)是先验误差；

α i(t)是转换因子；

c _i(t)是N×1系数向量，用来计算预测信道增益，并且将 c _i(t)初始化为全零，或， c _i(Δ+N-1)＝ 0；

λ是信道的记忆因子，可将它设置为0和1之间的值(即，0＜λ≤1)，其中利用小的数值表示快速变化的信道；

N是用来推导预测信道增益的估计信道增益的数目；以及

“T”表示转置，“*”表示共轭，“H”表示厄密或共轭转置。

在方程组(2)中，前6个方程(2a)到(2f)用于RLS滤波器，用来推导系数向量 c _i(t)，最后一个方程(2g)是用于推导预测信道增益其中i∈{0，1}的计算。每当新的估计信道增益

可用时，可以更新RLS滤波器， 可以是用于两个发射天线的接收的每对导频符号的信道增益。每当需要预测信道增益时，可以是每当需要预测权重时，可以执行方程(2g)中的信道增益计算。通常，可以按照相同速率或不同速率进行RLS滤波器的更新和预测信道增益计算。

对于W-CDMA，权重计算(以及由此的预测信道增益计算)通常是针对每个时隙执行的，此时t可以是时隙的标记。在一种实施方式中，估计滤波器根据在每个时隙内接收的全部去模式导频符号，推导用于该时隙的一对估计信道增益

和

在另一种实施方式中，为每对去模式导频符号更新RLS滤波器。对于该实施方式，可以相应修正方程组(2)中的方程的下标。为简单起见，假定RLS滤波器的更新和预测信道增益计算是以相同速率执行的。

正如方程组(2)所示，对于RLS滤波器，确定从

到

的N个先验估计信道增益之间的交叉相关，并且在相关矩阵 R _i(t)中累加。接着，根据先验估计信道增益的向量 相关矩阵 R _i(t)、当前的估计信道增益

以及先验系数向量 c _i(t-1)，更新系数向量 c _i(t)。对于信道增益计算，根据当前系数向量 c _i(t)以及从 到

的N个最近的估计信道增益的向量

计算预测信道增益

RLS算法的详细描述请参见D.G.Manolakis et al.等的“Statistical and Adaptive Signal Processing”，第一版，2000，McGraw-Hill。

回到图4A，权重计算单元424分别接收来自预测滤波器422a和422b的预测信道增益

和 接着，单元424计算权重和

该预测该权重在未来时刻t+Δ，即在基站中应用权重时，是最优权重。最优性是根据一个或多个标准确定的。在一种实施方式中。最优权重是产生终端的接收信号的最高接收信噪比(SNR)的权重。预测最优权重的计算可以表示为：

${\tilde{w}}_{\mathrm{cp},0}(t+\mathrm{\Δ})=\sqrt{\frac{{\left|{\tilde{h}}_0(t+\mathrm{\Δ})\right|}^2}{|{\tilde{h}}_0(t+\mathrm{\Δ}){|}^2+|{\tilde{h}}_1(t+\mathrm{\Δ}){|}^2}},$ 且   方程(3a)

${\tilde{w}}_{\mathrm{cp},1}(t+\mathrm{\Δ})=\sqrt{\frac{|{\tilde{h}}_1(t+\mathrm{\Δ}){|}^2}{|{\tilde{h}}_0(t+\mathrm{\Δ}){|}^2+|{\tilde{h}}_1(t+\mathrm{\Δ}){|}^2}}\·e^{\mathrm{j\θ}(t+\mathrm{\Δ})}$ 方程(3b)

其中， 是用于参考天线的预测信道增益

的平方值(即， ${|\tilde{h}}_0(t+\mathrm{\Δ}){|}^2={\tilde{h}}_0(t+\mathrm{\Δ}){\tilde{h}}_0^{*}(t+\mathrm{\Δ}));$

是用于分集天线的预测信道增益 的平方值(即，

$|{\tilde{h}}_1(t+\mathrm{\Δ}){|}^2={\tilde{h}}_1(t+\mathrm{\Δ}){\tilde{h}}_1^{*}(t+\mathrm{\Δ}));$ 并且

θ(t+Δ)是两个预测权重之间的夹角，可以表示为：

$\mathrm{\θ}(t+\mathrm{\Δ})={\∠\tilde{h}}_0(t+\mathrm{\Δ}){\tilde{h}}_1^{*}(t+\mathrm{\Δ})=\mathrm{ta}{n}^{-1}\left(\frac{\mathrm{Im}\left\{{\tilde{h}}_0(t+\mathrm{\Δ}){\tilde{h}}_1^{*}(t+\mathrm{\Δ})\right\}}{\mathrm{Re}\left\{{\tilde{h}}_0(t+\mathrm{\Δ}){\tilde{h}}_1^{*}(t+\mathrm{\Δ})\right\}}\right)$ 方程(4)

回到图1，对于下行链路，在基站中从两个天线发射两个RF调制信号。由于无线信道中的人工制品(如，建筑物、树木等)的缘故，每个RF调制信号可能经由多种传播路径到达终端上的天线。因此，终端天线上的信号可能包括每个发射的RF调制信号的多个实例(或多径分量)。每个多径分量对应于经由特定传播路径接收的特定RF调制信号。

对于CDMA系统，通常使用Rake接收机来处理感兴趣的每个RF调制信号的许多多径分量。Rake接收机通常包括许多解调元件(通常称为“耙指”)。可以指派每个耙指来处理特定RF调制信号的特定多径分量，这可以根据接收的信号强度来进行选择。然后合并来自所有指派的耙指的解调数据以获得所发射的数据的改善的估计。

可以按上述方式操作每个指派的耙指，以便提供指派给该耙指的第j个多径分量的两个天线的一对预测信道增益 和

然后根据所有指派的耙指的预测信道增益，计算预测权重 和

以便例如在终端上为所有指派的多径分量获得最高的接收信噪比SNR。基于对M个指派的多径分量的预测信道增益的预测权重计算可以表示为：

${\tilde{w}}_{\mathrm{cp},0}(t+\mathrm{\Δ})=\sqrt{\frac{\left|\right|{\underset{\‾}{\overset{~}{h}}}_0(t+\mathrm{\Δ})\left|\right|}{\left|\right|{\underset{\‾}{\overset{~}{h}}}_0(t+\mathrm{\Δ})\left|\right|+\left|\right|{\underset{\‾}{\overset{~}{h}}}_1(t+\mathrm{\Δ})\left|\right|}},$ 且   方程(5a)

${\tilde{w}}_{\mathrm{cp},1}(t+\mathrm{\Δ})=\sqrt{\frac{\left|\right|{\underset{\‾}{\overset{~}{h}}}_1(t+\mathrm{\Δ})\left|\right|}{\left|\right|{\underset{\‾}{\overset{~}{h}}}_0(t+\mathrm{\Δ})\left|\right|+\left|\right|{\underset{\‾}{\overset{~}{h}}}_1(t+\mathrm{\Δ})\left|\right|}}\·e^{\mathrm{j\θ}(t+\mathrm{\Δ})}$ 方程(5b)

其中，

是参考天线发射的RF调制信号的M个多径分量的预测信道增益的M×1向量(即， ${\underset{\‾}{\overset{~}{h}}}_0(t+\mathrm{\Δ})={[{\tilde{h}}_{\mathrm{0,1}}(t+\mathrm{\Δ}){\tilde{h}}_{\mathrm{0,2}}(t+\mathrm{\Δ})...{\tilde{h}}_{0,M}(t+\mathrm{\Δ})]}^T);$

是分集天线发射的RF调制信号的M个多径分量的预测信道增益的M×1向量(即， ${\underset{\‾}{\overset{~}{h}}}_1(t+\mathrm{\Δ})={[{\tilde{h}}_{\mathrm{1,1}}(t+\mathrm{\Δ}){\tilde{h}}_{\mathrm{1,2}}(t+\mathrm{\Δ})...{\tilde{h}}_{1,M}(t+\mathrm{\Δ})]}^T);$

是

的范数，或， $\left|\right|{\underset{\‾}{\overset{~}{h}}}_0(t+\mathrm{\Δ})\left|\right|={\underset{\‾}{\overset{~}{h}}}_0^H(t+\mathrm{\Δ}){\underset{\‾}{\overset{~}{h}}}_0(t+\mathrm{\Δ});$

是

的范数，或， $\left|\right|{\underset{\‾}{\overset{~}{h}}}_1(t+\mathrm{\Δ})\left|\right|={\underset{\‾}{\overset{~}{h}}}_1^H(t+\mathrm{\Δ}){\underset{\‾}{\overset{~}{h}}}_1(t+\mathrm{\Δ});$ 且

θ(t+Δ)是两个预测权重之间的夹角，可以表示为：

$\mathrm{\θ}(t+\mathrm{\Δ})=\∠{\underset{\‾}{\overset{~}{h}}}_1^H(t+\mathrm{\Δ}){\underset{\‾}{\overset{~}{h}}}_0(t+\mathrm{\Δ})=\mathrm{ta}{n}^{-1}\left(\frac{\mathrm{Im}\left\{{\underset{\‾}{\overset{~}{h}}}_1^H(t+\mathrm{\Δ}){\underset{\‾}{\overset{~}{h}}}_0(t+\mathrm{\Δ})\right\}}{\mathrm{Re}\left\{{\underset{\‾}{\overset{~}{h}}}_1^H(t+\mathrm{\Δ}){\underset{\‾}{\overset{~}{h}}}_0(t+\mathrm{\Δ})\right\}}\right)$ 方程(6)

总而言之，无论指派的多径分量的数目，总是可以归一化两个预测权重 和

以便把参考天线的权重设置为1.0，并且将分集天线的权重设置为 ${\tilde{w}}_{\mathrm{cp}}(t+\mathrm{\Δ})={\tilde{w}}_{\mathrm{cp},1}(t+\mathrm{\Δ})/{\tilde{w}}_{\mathrm{cp},0}(t+\mathrm{\Δ}).$ 归一化使得只需向基站回送一个(而不是两个)预测权重，这样能够降低系统开销信令的量。接着，压缩并量化(例如，像W-CDMA规定的那样)分集天线的归一化权重 并回送给基站。

对于权重预测方案，首先根据估计的信道增益计算当前时刻的最优权重。然后使用当前的最优权重来预测未来时刻的最优权重。

图5表示用于权重预测方案的在终端120b中进行的处理的框图。终端120b是图1中的终端120的另一种实施方式。利用天线122接收由基站发射的两个下行链路RF调制信号，并按上述方式对其进行处理以提供去模式导频符号p₀(t)和p₁(t)。接着，处理单元420b接收并且根据权重预测方案处理去模式导频符号p₀(t)和p₁(t)，以便提供被预测为在未来时刻t+Δ是最优权重的权重 和

在图5所示的实施方式中，对于权重预测方案，处理单元420b包括估计滤波器442a和442b，权重计算单元444以及预测滤波器446。每个估计滤波器442接收并且处理特定天线i(其中i∈{0，1})的去模式导频符号p_i(t)，以提供该天线的信道增益的估计

每个估计滤波器442可以实现为诸如IIR滤波器或FIR滤波器之类的低通滤波器，或实现为能够根据带有噪声的去模式导频符号估计信道增益的某些其它类型的滤波器。

接着，权重计算单元444分别接收来自估计滤波器442a和442b的估计信道增益 和 然后，单元444计算被认为在当前时刻t为最优的当前权重w₀(t)和w₁(t)。当前最优权重的计算可以表示为：

$w_0\left(t\right)=\sqrt{\frac{{\left|{\hat{h}}_0\left(t\right)\right|}^2}{|{\hat{h}}_0\left(t\right){|}^2+|{\hat{h}}_1\left(t\right){|}^2}},$ 且   方程(7a)

$w_1\left(t\right)=\sqrt{\frac{|{\hat{h}}_1\left(t\right){|}^2}{|{\hat{h}}_0\left(t\right){|}^2+|{\hat{h}}_1\left(t\right){|}^2}}{\·e}^{j{\∠\hat{h}}_0\left(t\right){\hat{h}}_1^{*}\left(t\right)}$     方程(7b)

其中，

是参考天线的估计信道增益

的平方值；

是分集天线的估计信道增益 的平方值；以及

是两个当前权重之间的夹角。

此外，对于CDMA系统，可以指派许多耙指以处理两个RF调制信号中的每一个的许多多径分量。可以按上述方式操作每个指派的耙指，以提供指派给该耙指的第j个多径分量的两个天线的估计信道增益 和 然后根据与所有指派的多径分量相关联的估计信道增益计算当前权重w₀(t)和w₁(t)。可以把基于M个指派的多径分量的估计信道增益的当前权重计算表示为：

$w_0\left(t\right)=\sqrt{\frac{\left|\right|{\underset{\‾}{\overset{^}{h}}}_0\left(t\right)\left|\right|}{\left|\right|{\underset{\‾}{\overset{^}{h}}}_0\left(t\right)\left|\right|+\left|\right|{\underset{\‾}{\overset{^}{h}}}_1\left(t\right)\left|\right|}},$ 且    方程(8a)

$w_1\left(t\right)=\sqrt{\frac{\left|\right|{\underset{\‾}{\overset{^}{h}}}_1\left(t\right)\left|\right|}{\left|\right|{\underset{\‾}{\overset{^}{h}}}_0\left(t\right)\left|\right|+\left|\right|{\underset{\‾}{\overset{^}{h}}}_1\left(t\right)\left|\right|}}\·e^{j\∠{\underset{\‾}{\overset{^}{h}}}_1^H{\underset{\‾}{\overset{^}{h}}}_0\left(t\right)}$ 方程(8b)

其中，

是参考天线发射的RF调制信号的M个多径分量的估计信道增益的M×1向量(即， ${\underset{\‾}{\overset{^}{h}}}_0\left(t\right)=[{\hat{h}}_{\mathrm{0,1}}\left(t\right){\hat{h}}_{\mathrm{0,2}}\left(t\right)...{\hat{h}}_{0,M}\left(t\right){]}^T);$

是分集天线发射的RF调制信号的M个多径分量的估计信道增益的M×1向量(即， ${\widehat{\underset{\‾}{h}}}_1\left(t\right)=[{\hat{h}}_{\mathrm{1,1}}\left(t\right){\hat{h}}_{\mathrm{1,2}}\left(t\right)...{\hat{h}}_{1,M}\left(t\right){]}^T);$

是 的范数，或， $\left|\right|{\underset{\‾}{\overset{^}{h}}}_0\left(t\right)\left|\right|={\underset{\‾}{\overset{^}{h}}}_0^H\left(t\right){\underset{\‾}{\overset{^}{h}}}_0\left(t\right);$

是

的范数，或， $\left|\right|{\underset{\‾}{\overset{^}{h}}}_1\left(t\right)\left|\right|={\underset{\‾}{\overset{^}{h}}}_1^H\left(t\right){\underset{\‾}{\overset{^}{h}}}_1\left(t\right);$ 以及

是两个预测权重之间的夹角。

总而言之，预测滤波器446接收并且处理当前的最优权重w₀(t)和w₁(t)，以提供用于未来时刻t+Δ的预测最优权重

和

可以采用自适应滤波器或非自适应滤波器的方式，用IIR、FIR或某些其它滤波器结构实现预测滤波器446。对于自适应滤波器，可以用LMS、RLS或某些其它自适应算法来实现滤波器的适应。可以把自适应滤波器的适应标准表示为：

$\mathrm{Min}\left|\right|{\underset{\‾}{w}}_0\left(t\right)-{\underset{\‾}{\overset{~}{w}}}_0\left(t\right)\left|\right|$ 且 $\mathrm{Min}\left|\right|{\underset{\‾}{w}}_1\left(t\right)-{\underset{\‾}{\overset{~}{w}}}_1\left(t\right)\left|\right|$   方程(9)

其中， w ₀(t)和 w ₁(t)分别是参考天线和分集天线的当前计算的权重的N×1向量；

和 分别是参考天线和分集天线的先前预测权重的N×1向量；以及

‖ x‖表示向量 x的范数(即， x的各个成分的平方值之和)。

权重向量可以为：

w ₀(t)＝[w₀(t)w₀(t-1)…w₀(t-N+1)]^T， ${\underset{\‾}{\overset{~}{w}}}_0\left(t\right)=[{\tilde{w}}_0\left(t\right){\tilde{w}}_0(t-1)...{\tilde{w}}_0(t-N+1){]}^T,$

w ₁(t)＝[w₁(t)w₁(t-1)…w₁(t-N+1)]^T， ${\underset{\‾}{\overset{~}{w}}}_1\left(t\right)=[{\tilde{w}}_1\left(t\right){\tilde{w}}_1(t-1)...{\tilde{w}}_1(t-N+1){]}^T.$

在具体实施方式中，将预测滤波器446实现为自适应LMS滤波器。然后，可以按以下方式计算预测的最优权重

和

$w_0^{\′}\left(t\right)={\underset{\‾}{b}}_0^H(t-1){\underset{\‾}{\overset{(}{w}}}_0\left(t\right)$ 且 $w_1^{\′}\left(t\right)={\underset{\‾}{b}}_1^H(t-1){\stackrel{(}{w}}_1\left(t\right)$ 方程(10a)

e₀(t)＝w₀(t)-w′₀(t)      且       e₁(t)＝w₁(t)-w′₁(t)            方程(10b)

${\underset{\‾}{b}}_0\left(t\right)={\underset{\‾}{b}}_0(t-1)+2\mathrm{\μ}{\underset{\‾}{\overset{(}{w}}}_0\left(t\right)e_0^{*}\left(t\right)$ 且 ${\underset{\‾}{b}}_1\left(t\right)={\underset{\‾}{b}}_1(t-1)+2\mathrm{\μ}{\underset{\‾}{\overset{(}{w}}}_1\left(t\right)e_1^{*}\left(t\right)$ 方程(10c)

${\tilde{w}}_0(t+\mathrm{\Δ})={\underset{\‾}{b}}_0^H\left(t\right){\underset{\‾}{\overset{(}{w}}}_0(t+\mathrm{\Δ})$ 且 ${\tilde{w}}_1(t+\mathrm{\Δ})={\underset{\‾}{b}}_1^H\left(t\right){\underset{\‾}{\overset{(}{w}}}_1(t+\mathrm{\Δ})$ 方程(10d)

其中， ${\underset{\‾}{\overset{(}{w}}}_i\left(t\right)(i\∈\{\mathrm{0,1}\left\}\right)$ 是先前计算的权重的N×1向量(即，

${\underset{\‾}{\overset{(}{w}}}_i\left(t\right)=[w_i(t-\mathrm{\Δ})w_i(t-\mathrm{\Δ}-1)...w_i(t-\mathrm{\Δ}-N+1){]}^T);$

b_i(t)是用来计算预测权重的系数的n×1向量，并将其初始化为全零，或，b_i(Δ+N-1)＝ 0；

e_i(t)是预测权重w′₁(t)中的误差；以及

μ是步长，将其选择为足够小以确保收敛。

在方程组(10)中，前三个方程(10a)到(10c)用于LMS滤波器，LMS滤波器用于推导系数向量b_i(t)，而最后一个方程(10d)是推导未来时刻t+Δ的预测权重 的计算。每当新计算的权重 w ₀(t)和 w ₁(t)可用时，可以更新LMS滤波器，并且每当需要预测的权重时，可以进行权重计算。通常，可以按照相同速率或不同速率进行LMS滤波器的更新和权重计算。

对于LMS滤波器，利用从 w _i(t-Δ)到 w _i(t-Δ-N+1)的N个先前计算的权重和先前系数向量 b _i(t-1)来推导w′_i(t)，它表示在当前时刻应用的根据先验信息推导的预测权重。确定计算的权重w_i(t)和预测的权重w′_i(t)之间的误差e_i(t)。然后利用误差e_i(t)和先前计算的权重

来更新系数向量b_i(t)。对于权重计算，根据当前的系数向量 b _i(t)以及从w_i(t)到w_i(t-N+1)的N个最近计算的权重的向量

计算未来时刻(t+Δ)的预测权重

有关LMS算法的详细描述请参见上述参考文献“Statistical andAdaptive Signal Processing”。

图6是基站110和终端120的实施方式的框图。在下行链路上，发射(TX)数据处理器610接收各种类型的数据并处理(例如，格式化、编码和交织)接收的数据。由调制器(MOD)612进一步处理(例如，利用一个或多个OVCF编码进行信道化，利用扰码进行谱扩频等)经过处理的数据。正如以上参照图2说明的那样，然后调制数据与一组权重因子W₁和W₂相乘，并与导频符号进行合并。调制器612向发射机单元(TMTR)614a和614b提供两路复值数据流。由各发射机单元614调整每路数据流(例如，转换为一个或多个模拟信号、放大、滤波、上变频等)，以生成下行链路RF调制信号。然后分别从天线112a和112b发射来自发射机单元614a和614b的两个下行链路RF调制信号。

在终端120中，利用天线122接收下行链路RF调制信号，并将其提供给接收机单元(RCVR)652。接收机单元652调整(例如，滤波、放大、下变频)来自天线122的信号，并进一步数字化经过调整的信号以提供采样。解调器(DEMOD)654进一步处理(例如，解扰和解扩)该采样以提供去模式导频符号和数据符号。利用RX数据处理器656进一步处理(例如，去交织和解码)该数据符号以提供解码数据，并向处理器660提供去模式导频符号p₀(t)和p₁(t)。

处理器660使用去模式导频符号以推导未来时刻t+Δ的的预测的权重

和

处理器660可以实现以上描述的信道预测方案和/或权重预测方案。对该预测的权重进行进一步处理(例如，归一化)、压缩和量化，以提供权重反馈，并向TX数据处理器672发送该反馈。

在上行链路上，TX数据处理器672接收并且处理各种类型的数据，包括权重反馈。利用解调器674进一步处理(例如，扩频和扰频)来自TX数据处理器672的数据，然后利用发射机单元652对其进行调整以生成上行链路RF调制信号，然后从天线652发射该信号。

在基站110中，利用天线112a和112b接收上行链路RF调制信号，并由接收机单元614a和614b对其进行调整和数字化以提供采样。解调器632进一步处理该采样以恢复权重反馈，并将该反馈提供给控制器620。接着，控制器620根据该权重反馈推导权重因子W₁和W₂。把这些权重因子提供给调制器612，并将其用来调整两个下行链路RF调制信号的相位并且有可能调整其振幅。

控制器620和处理器660分别控制基站和终端内的各种处理单元的操作。处理器660设计为推导闭环发射分集的预测权重，并且可以实现图4A中的处理单元420a和/或图5中的处理单元420b。可选择地，根据来自终端的有关反馈信息，控制器620也可以进行推导预测权重的计算。在这种情况下，控制器620可以实现图4A中的处理单元420a和/或图5中的处理单元420b。存储单元622和662分别存储基站和终端内的各种处理单元使用的数据和程序代码。

为清楚起见，针对W-CDMA系统具体描述了预测闭环发射分集使用的权重的技术的各个方面和实施方式。通常，这些技术可以用于采用发射分集的各种无线通信系统。例如，这些技术也可以用于cdma2000系统，多输入单输出(MISO)系统，多输入多输出(MIMO)系统等。

此外，本文描述的权重预测技术可以用于采用至少两个发射天线进行数据传输的各种闭环发射分集方案。W-CDMA定义的闭环方式发射分集方案是可以使用这些技术的示例模式。通常，这些技术可以用于其权重计算时间与权重应用时间之间有某些延迟的任何闭环发射分集方案。此外，这些技术可以与任意数目的发射天线一起使用。

可以用各种方式实现本文描述的用于预测闭环发射分集使用的权重的技术。例如，可以用硬件、软件或其组合的方式实现这些技术。对于硬件实现而言，可以在一个或多个专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑设备(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、处理器、控制器、微控制器、微处理器、设计为用来执行本文所述功能的其它电子单元或其组合，实现用于执行权重预测的各个元件。

对于软件实现而言，可以用执行本文所述功能的各种模块(例如，过程，功能等)实现权重预测。软件代码可以存储在存储单元(例如，图6中的存储单元622或662)中，并由处理器(例如，控制器620或处理器660)执行。可以在处理器的内部或处理器的外部实现该存储单元，正如技术人员熟知的那样，在后一种情况中，存储单元借助各种方式与处理器相连以便通信。

提供所公开的实施方式的上述说明以使本领域的熟练技术人员构造或使用本发明。对于本领域的熟练技术人员而言，这些实施方式的各种修改都是显然的，并且本文阐述的一般原理可以应用于其它实施方式而并不背离本发明的实质和范围。因此，本发明的目的不是限于本文所示的实施方式，而是符合与本文公开的原理和新颖特征一致的最广阔范围。

Claims (28)

1.一种用于在无线通信系统中推导发射分集使用的权重的设备，包括：

至少一个估计滤波器，用于估计多个天线的信道增益；以及

权重计算单元，用于根据该估计信道增益推导该多个天线的权重，其中根据至少一个标准，该权重被预测为在未来应用该权重时是最优的。

2.如权利要求1的设备，其中在该多个天线发射的多个信号的至少一个信号上应用该权重。

3.如权利要求2的设备，其中该至少一个标准涉及使该多个信号的接收信噪比(SNR)最大化。

4.如权利要求1的设备，其中该权重是通过使用递归最小平方(RLS)滤波器推导的。

5.如权利要求1的设备，其中该权重是通过使用最小均方(LMS)滤波器推导的。

6.如权利要求1的设备，进一步包括：

至少一个预测滤波器，用于根据该估计信道增益推导多个天线的预测信道增益，并且其中该权重是根据该预测信道增益推导的。

7.如权利要求1的设备，其中该权重计算单元用于根据该估计信道增益推导该多个天线的当前权重，并且用于根据该当前权重推导该预测权重。

8.权利要求7的设备，其中确定该当前权重在现在时刻是最优的。

9.如权利要求1的设备，其中针对该多个天线的每个天线的多个传播路径估计该信道增益。

10.如权利要求1的设备，其中该至少一个估计滤波器用于对从该多个天线接收的导频符号进行滤波，以获得该多个天线的该估计信道增益。

11.如权利要求1的设备，其中将该至少一个估计滤波器实现为低通滤波器。

12.如权利要求1的设备，其中该权重计算单元用于推导用于两个天线的两个预测权重，并用于归一化该两个预测权重以获得该两个天线中的一个天线的归一化预测权重。

13.如权利要求1的设备，其中该无线通信系统是CDMA系统。

14.如权利要求1的设备，其中该无线通信系统是W-CDMA系统。

15.一种用于在CDMA通信系统中推导发射分集使用的权重的设备，包括：

至少一个估计滤波器，用于估计多个天线的信道增益；

至少一个预测滤波器，用于根据该估计信道增益推导该多个天线的预测信道增益；以及

权重计算单元，用于根据该预测信道增益推导该多个天线的权重，其中根据至少一个标准，该权重被预测为在未来应用该权重时是最优的。

16.如权利要求15的设备，其中该至少一个标准涉及使该多个天线发射的多个信号的接收信噪比(SNR)最大化。

17.一种用于在CDMA通信系统中推导发射分集使用的权重的设备，包括：

至少一个估计滤波器，用于估计多个天线的信道增益；

权重计算单元，用于根据该估计信道增益确定多个天线的当前权重，其中根据至少一个标准，该当前权重被确定为在当前时刻是最优的；以及

预测滤波器，用于根据该当前权重推导该多个天线的预测权重，其中根据该至少一个标准，该预测权重被认为是在一个未来时刻是最优的。

18.如权利要求17的设备，其中该至少一个标准涉及使该多个天线发射的多个信号的接收信噪比(SNR)最大化。

19.一种集成电路，该电路包括用于估计多个天线的信道增益并且用于根据该估计信道增益推导该多个天线的权重的处理器，其中该权重用于发射分集，并且根据至少一个标准，该权重被预测为在未来应用该权重时是最优的。

20.如权利要求19的集成电路，其中该处理器还用于根据该估计信道增益推导该多个天线的预测信道增益，并且其中该权重是根据该预测信道增益推导的。

21.如权利要求19的集成电路，其中该处理器还用于根据该估计信道增益推导该多个天线的当前权重，并且其中该被预测为在未来时刻对于该多个天线为最优的权重是根据该当前权重推导的。

22.如权利要求19的集成电路，其中该处理器还用于实现递归最小平方(RLS)滤波器，以推导该权重。

23.如权利要求19的集成电路，其中该处理器还用于实现最小均方(LMS)滤波器，以推导该权重。

24.一种无线通信系统中的装置，包括：

用于估计多个天线的信道增益的装置；以及

用于根据该估计信道增益推导该多个天线的权重的装置，其中该权重用于发射分集，并且根据至少一个标准，该权重被预测为在未来应用该权重时是最优的。

25.一种用于在无线通信系统中推导发射分集使用的权重的方法，包括：

估计多个天线的信道增益；以及

根据该估计信道增益推导该多个天线的权重，其中根据至少一个标准，该权重被预测为在未来应用该权重时是最优的。

26.如权利要求25的方法，进一步包括：

根据该估计信道增益推导该多个天线的预测信道增益，并且其中该权重是根据该预测信道增益推导的。

27.如权利要求25的方法，进一步包括：

根据该估计信道增益推导该多个天线的当前权重，并且其中该被预测为在一个未来时刻对于该多个天线为最优的权重是根据该当前权重推导的。

28.如权利要求25的方法，其中两个预测权重是为两个天线推导的，该方法进一步包括：

归一化该两个预测权重以获得该两个天线中的一个天线的归一化预测权重。

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