CN1787400A - 一种分布式多入多出系统的信号检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种适用于分布式MIMO系统的通用的信号检测方法，它首先对接收到的信号进行匹配滤波，然后将滤波之后的信号进行采样处理，由于每个天线上的发送信号被分为长度为S＝2L+1的序列，M_T个不同步的发射天线上的信号可等效为S＊M_T个等效同步传输信号，之后的等效信号就可以采用现存的集中式MIMO的信号检测方法进行处理了。采用本发明的方法，可以有效地解决分布时延引起的接收端信号不同步问题。

Description

一种分布式多入多出系统的信号检测方法

技术领域

本发明属于通信技术领域，特别涉及通信技术中的多天线系统的信号检测技术。

背景技术

信息论研究表明，多径散射信道蕴藏着巨大的理论容量，在多径分量丰富的环境下，多入多出天线(MIMO，Multiple In Multiple Out)系统能够充分利用多径分量，Foschini等人首先提出了一种在多天线系统中使用的对角分层空时结构(Diagonally Bell LabsLayered Space-Time Wireless Communication Architecture，D_BLAST)，在发射机和接收机都使用多天线结构，发射信息按照对角线进行空时编码，在独立的瑞利衰落环境下，这种结构获得了巨大的理论容量，它的容量随发射天线的数目线性增长，可以达到90％的仙农信道容量，但是D_BLAST系统的一个缺陷就是复杂度太高，不适合理论应用。G.D.Golden等人在D_BLAST的基础上提出了一种简化的版本，就是V_BLAST(Vertical BLAST)，该系统已经在实验室进行了实验验证，在室内慢衰落的环境下，该系统的频谱效率高达40bit/s/Hz。

按照收发天线的位置不同，MIMO系统可分为发射天线分布式MIMO(DistributedTransmit Antennas MIMO，DTA-MIMO)和集中式MIMO(Centralized MIMO)。集中式MIMO，它将多个发射天线集中在一起，集站或者手机端，集中式MIMO的各个发射信号是同步到达接收天线端的，即同一接收天线接收到的各个发射天线的信号时延是相同的；分布式MIMO，可以看作一种分布式天线系统(Distributed Antenna System，DAS)，它将多个天线组分布到不同的地理区域中，不同位置的天线组经过光纤或同轴电缆与中心信号处理器相连。分布式MIMO的各个发射天线的信号是异步到达接收天线的，即同一接收天线接收到的各个发射天线的信号时延是不同的

与发射天线集中在集站的集中式MIMO相比，分布式MIMO的收发天线间的链路更加独立，发射天线间的空间相关性更弱，能达到更高的系统容量，另一方面，由于发射天线分布与小区的不同地理位置，分布式MIMO能有效的缩短信号的接入距离，降低对发射信号的功率要求，提高小区覆盖率。

基于分布式MIMO的以上优点和实施的低复杂度，对分布式MIMO的研究迅速发展。目前，对分布式MIMO的研究主要有：综合考虑大尺度衰落和小尺度衰落的分布式信道模型，分布式MIMO的误码率和信道容量，在分布式MIMO的信号检测方面，据我们所知，还没有一种有效的方法去检测分布式系统的发射信号。

若假设到达接收机的信号是同步的，那么很多集中式MIMO系统存在众多成熟的信号检测算法，如最大似然算法、迫零算法，最小均方误差算法等等，以集中式MIMO的迫零算法为例，我们介绍集中式MIMO的信号检测算法。

该系统的具体实施框图如图1所示：

下面介绍一下原始的V_BLAST检测算法的基本原理，我们假设整个V_BLAST系统处理的数据已经经过编码，调制处理，具体的操作过程不在这里赘述，我们假设系统有M_T个发射天线，M_R个接收天线。

输入的信号首先进行串并转换，将输入的数据流分成并行的M_T路，经过散射分量丰富的信道以后，在接收端被M_R个接收天线同时接收，将接收到的信号进行迫零检测，最后将数据输出。

我们假设发射天线发射的信号M维矢量我们定义为 $a={\left(\begin{array}{cccc}{a}_1& a_2& \·\·\·& a_{M_T}\end{array}\right)}^T,$ a_i表示第i个发射天线的数据，对应的接收信号矢量为 $r=\left(\begin{array}{cccc}{r}_1& r_2& \·\·\·& r_{M_R}\end{array}\right)$

            r＝Ha+v                                                (1)

其中 h_ij表示从第j个发射天线到第i个接收天线的信道衰落系数，

在集中式MIMO中，我们假设不同的h_ij之间相互独立，不影响本发明的一般性，v表示接收到的信号所含的高斯噪声矢量。V_BLAST直接求逆的迫零检测方法如下：

该方法是最简单最直接的译码方法，原理是直接对信道矩阵进行求逆操作，然后用该逆矩阵左乘接收的信号矢量，再同时对各个分量进行译码，该方法的缺点就是译码效果最差。内容详见G.D.Golden，C.J.Foschini，“Detection algorithm and initial laboratory，resultsusing V_BLAST space-time communication architecture”，IEEE ECTRONICS LETTERS 7^th Jan1999，Vol.35 No.1，

综上所述，分布式MIMO系统相比跟现有的集中式MIMO系统，它们存在的优点是：

(1)与发射天线集中在集站的集中式MIMO相比，分布式MIMO的收发天线间的链路更加独立，发射天线间的空间相关性更弱，能达到更高的系统容量。

(2)由于发射天线分布与小区的不同地理位置，分布式MIMO能有效的缩短信号的接入距离，降低对发射信号的功率要求，提高小区覆盖率。

分布式MIMO系统的发射天线在地域上分布较远，从不同发射天线到达接收天线的信号是不同步的，集中式MIMO的信号检测算法，如最大似然算法、迫零算法和最小均方误差算法等都不再适用。

本发明提出了一种新的分布式发射天线MIMO系统的信号检测方法。该方法通过接收端的预处理，能有效地解决发射天线分布引起的接收端信号不同步问题，本方法不需要增加发射端的处理，并且推导的信号检测矩阵表达式为把集中式MIMO的检测算法推广到DTA-MIMO信号检测中提供了途径。

发明内容

本发明的任务是提供一种适用于分布式多入多出(简称：MIMO)系统的通用的信号检测方法，即采用本发明的检测方法，在不显著增加接收机复杂度的前提下，有效的解决分布时延引起的接收端信号不同步问题，将分布式MIMO系统信号检测问题转化为集中式MIMO的信号检测问题，这样可以将已有的成熟的集中式MIMO的各种检测方法应用在分布式MIMO系统中。

发射机模型：

本文所讨论的DTA-MIMO系统模型如图2所示，M_T个发射天线随机分布于蜂窝小区中，M_R个接收天线固定于同一移动台上。

假设发射机采用BPSK调制，第k个发射天线上的发射信号可用下式表示：

$s_k\left(t\right)=\underset{i=-L}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}\sqrt{\frac{E_s}{M_T}}{c}_k\left(i\right)g(t-\mathrm{iT})\cos {{\mathrm{\ω}}_c}^t---\left(2\right)$

其中，E_s为符号能量，发射天线采用平均功率分配，每个发射天线的发射功率为

ω_c为载波角频率，c_k(i)∈{-1，1}，k＝1，...，M_T；i＝-L，...，L；-L和L分别为发射天线传输符号的起始时刻和中止时刻。S＝2L+1为每个天线上传输符号的长度，假设-L-1和L+1时刻无符号传输，即c_k(-L-1)＝c_k(L+1)＝0。g(t)为发射天线的基带波形，满足 $g\left(t\right)=0t\∉[0,T],$ ${\left|\right|g\left(t\right)\left|\right|}^2={\∫}_0^T{g}^{*}\left(t\right)g\left(t\right)\mathrm{dt}=1,$ 其中T为符号周期。

信道模型：

本文采用DTA-MIMO的单用户信道模型，不考虑路径衰落和阴影衰落，仅考虑小尺度衰落对信号的影响。M_T个发射天线分布于小区中，M_R个接收天线固定于移动台，发射端未进行编码。信源比特流经调制后分成M_T路符号流并从对应的M_T个发射天线上发送，某一时刻i从M_T个发射天线上发射的符号总能量为E_s。假定无线环境散射充分，不同发射天线到接收天线经历独立的瑞利衰落，h_jk′(i)为i时刻从发射天线k到接收天线j的信道衰落因子，为独立同分布，零均值，方差为1的随机变量。发射天线分布于小区中，不同发射天线到达同一接收天线的分布时延不同；而接收天线固定于移动台，同一发射天线到达不同接收天线的时延相同，设为τ_k。在接收端，不同接收天线的加性白高斯噪声不相关，其均值为0，方差为σ²。

为了方便的描述本发明的内容，作一术语定义：

集中式MIMO检测方法，指的是根据集中式发射天线系统的表达式(1)式衍生出来的各种检测方法。

本发明提供了一种分布式MIMO系统的信号检测方法，其特征是它包括下面的步骤(如图3所示)：

步骤1假设发射天线的数目为M_T，接收天线的数目是M_R，S为每个天线上传输符号的长度。

首先确定第j个(j∈1，2，...M_R)接收天线上的接收信号为：

$r_j\left(t\right)=\underset{i=-L}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k=1}{\overset{M_T}{\mathrm{\Σ}}}\sqrt{\frac{\mathrm{Es}}{M_T}}{h}_{\mathrm{jk}}^{\′}\left(i\right)c_k\left(i\right)g(t-\mathrm{iT}-{\mathrm{\τ}}_k)\cos {\mathrm{\ω}}_c(t-{\mathrm{\τ}}_k)+n_j\left(t\right)---\left(3\right)$

其中，n_j(t)是加性高斯白噪声，功率谱密度为σ²；h_jk′(i)是i时刻从发射天线k到接收天线j的信道衰落因子；τ_k为第k个发射天线在信道中的时延，

$0\&le;{\mathrm{\&tau;}}_1<\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;<{\mathrm{\&tau;}}_{M_T}<T;$

步骤2 然后将接收天线j接收到的信号进行匹配滤波，其功能由一个匹配滤波器组实现，匹配滤波器组的每一个匹配滤波器对应一对发射天线和接收天线之间的链路，将天线j接收到的信号送入发射天线m的匹配滤波器后第l时刻的输出：

$y_j^m\left(l\right)={\&Integral;}_{\mathrm{lT}+{\mathrm{\&tau;}}_m}^{(l+1)T+{\mathrm{\&tau;}}_m}{r}_j\left(t\right)\cos {\mathrm{\&omega;}}_c(t-{\mathrm{\&tau;}}_m)g(t-\mathrm{lT}-{\mathrm{\&tau;}}_m)\mathrm{dt}---\left(4\right)$

步骤3 经过步骤2匹配滤波之后的信号，

在t时刻连续进行采样(t＝(l+1)T+τ_m，l＝-L，…，L，2L+1)，

τ_m为第m个发射天线的时延，获得采样值y^m _j(-L)，y^m _j(-L+1)，...，y^m _j(L)，

同理可得采样其他发射天线匹配滤波之后的信号为：

y¹ _j(-L)，y¹ _j(-L+1)，...，y¹ _j(L)，...，y^MT _j(-L)，y^MT _j(-L+1)，...，y^MT _j(L)。

步骤4 将步骤3之后得到的采样信号进行重新组合，以M_T个发射天线为一组，可得M_TS维的向量 $Y_j={[y_j^1(-L),\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,y_j^{M_T}(-L),\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,y_j^1\left(L\right),\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,y_j^{M_T}\left(L\right)]}^T.$

步骤5 引入l时刻接收天线j的对角信道矩阵 $H_i\left(l\right)=\mathrm{diag}\left(\right[h_{j1}\left(l\right),\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,h_{j{M}_T}\left(l\right)\left]\right),$ 取

l＝-L，…，L，j＝1，2，...，M_T，构建从时刻-L到L的M_TS维的对角矩阵

$H_j=\mathrm{diag}\left\{\right[h_{j1}(-L),\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,h_{j^{M_T}}(-L),\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,h_{j1}\left(L\right),\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,h_{j{M}_T}\left(L\right)\left]\right\}.$

步骤6 引入SM_T*SM_T的对称Toeplitz相关矩阵

其中，R(l-i)，其元素为R_mk(l-i)，

$R_{\mathrm{mk}}(l-i)=\cos {\mathrm{\&omega;}}_c({\mathrm{\&tau;}}_k-{\mathrm{\&tau;}}_m){\&Integral;}_{\mathrm{lT}+{\mathrm{\&tau;}}_m}^{(l+1)T+{\mathrm{\&tau;}}_m}\left[g(t-\mathrm{iT}-{\mathrm{\&tau;}}_k)g(t-\mathrm{lT}-{\mathrm{\&tau;}}_m)\right]\mathrm{dt}---\left(6\right)$

步骤7 引入从时刻-L到L的MTS维发射信号向量

$c={[c_1(-L),\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;c_{M_T}(-L),\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,c_1\left(L\right),\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;c_{M_T}\left(L\right)]}^T.$

步骤8 引入从时刻-L到L的M_TS维噪声信号向量

$n_j={[n_j^1(-L),\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,n_j^{M_T}(-L),\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,n_j^1\left(L\right),\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,n_j^{M_T}\left(L\right)]}^T.$

步骤9 从时刻-L到L的S维匹配滤波器输出矢量Y_j可表示为：

步骤10 采用集中式MIMO中的迫零检测算法进行信号检测，(7)式两边同乘以

得

步骤11 将M_R个接收天线得到的 进行合并，再进行解调，恢复出原始比特序列。

经过以上步骤后，就可以实现检测出分布式MIMO系统的信号。

需要说明的是，

本发明步骤中的4、5、6、7、8可以交换顺序，步骤10中可以采用迫零算法，或者最大似然算法(穷举所有可能的发射信号组合，从中选择一组，将其带入(7)式，使得到的接收信号与实际接收信号的均方误差最小)，或者任何现有的成熟的集中式MIMO的检测算法，均不影响本发明的一般性。

本发明是把分布式MIMO系统的信号检测问题，通过公式(7)，转化成了一个集中式MIMO的信号检测问题，在此之后可以按照以前集中式MIM0的各种解法进行信号检测。

接收机部分的工作原理：

为了检测不同发射天线到达接收机的不同步信号，接收机端对接收信号先作预处理，然后在此基础之上进行传统的集中式MIMO的信号检测，其系统框图如图4所示。

在接收端以第j个接收天线上的接收信号为例，

$r_l\left(t\right)=\underset{i=-L}{\overset{L}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{k=1}{\overset{M_T}{\mathrm{\&Sigma;}}}\sqrt{\frac{\mathrm{Es}}{M_T}}{h}_{\mathrm{jk}}^{\&prime;}\left(i\right)c_k\left(i\right)g(t-\mathrm{iT}-{\mathrm{\&tau;}}_k)\cos {\mathrm{\&omega;}}_c(t-{\mathrm{\&tau;}}_k)+n_j\left(t\right)---\left(8\right)$

其中，n_j(t)是加性高斯白噪声，功率谱密度为σ²；h_jk′(i)是i时刻从发射天线k到接收天线j的信道衰落因子：τ_k为第k个发射天线在信道中的时延，不失一般性，设 $0\&le;{\mathrm{\&tau;}}_1<\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;<{\mathrm{\&tau;}}_{M_T}<T.$

接收信号通过发射天线m的匹配滤波器后l时刻的输出为

$y_j^m\left(l\right)={\&Integral;}_{\mathrm{lT}+{\mathrm{\&tau;}}_m}^{(l+1)T-{\mathrm{\&tau;}}_m}{r}_j\left(t\right)\cos {\mathrm{\&omega;}}_c(t-{\mathrm{\&tau;}}_m)g(t-\mathrm{lT}-{\mathrm{\&tau;}}_m)\mathrm{dt}---\left(9\right)$

将(8)式代入(9)式得

$y_j^m\left(l\right)=\underset{i=-L}{\overset{L}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{k=1}{\overset{M_T}{\mathrm{\&Sigma;}}}\frac{1}{2}\sqrt{\frac{E_s}{M_T}}{h}_{\mathrm{jk}}^{\&prime;}\left(i\right)c_k\left(i\right){\&Integral;}_{\mathrm{lT}-{\mathrm{\&tau;}}_m}^{(l+1)T+{\mathrm{\&tau;}}_m}\left\{g(t-\mathrm{iT}-{\mathrm{\&tau;}}_k)g(t-\mathrm{lT}-{\mathrm{\&tau;}}_m)\right[\cos (2{\mathrm{\&omega;}}_{c}t-{\mathrm{\&omega;}}_c{\mathrm{\&tau;}}_k-{\mathrm{\&omega;}}_c{\mathrm{\&tau;}}_m)---\left(10\right)$

$+\cos {\mathrm{\&omega;}}_c({\mathrm{\&tau;}}_k-{\mathrm{\&tau;}}_m)\left]\right\}\mathrm{dt}+{\&Integral;}_{\mathrm{lT}-{\mathrm{\&tau;}}_m}^{(l-1)T+{\mathrm{\&tau;}}_m}{n}_j\left(t\right)\cos {\mathrm{\&omega;}}_c(t-{\mathrm{\&tau;}}_m)g(t-\mathrm{lT}-{\mathrm{\&tau;}}_m)\mathrm{dt}$

其中，乘以cosω_c(t-τ_m)对接收信号进行解调，乘以g(t-lT-τ_m)并在[lT+τ_m，(l+1)T+τ_m]上积分，去除了与l时刻无关的符号的影响，并体现出l时刻的接收信号可能受到相邻时刻不同天线符号的影响，即由时延引起的异步性。

设

$h_{\mathrm{jk}}\left(i\right)=\frac{1}{2}{h}_{\mathrm{jk}}^{\&prime;}\left(i\right)---\left(11\right)$

$n_j^m\left(l\right)={\&Integral;}_{\mathrm{lT}-{\mathrm{\&tau;}}_m}^{(l-1)T-{\mathrm{\&tau;}}_m}{n}_j\left(t\right)\cos {\mathrm{\&omega;}}_c(t-{\mathrm{\&tau;}}_m)g(t-\mathrm{lT}-{\mathrm{\&tau;}}_m)\mathrm{dt}---\left(12\right)$

$R_{\mathrm{mk}}(l-i)=\cos {\mathrm{\&omega;}}_c({\mathrm{\&tau;}}_k-{\mathrm{\&tau;}}_m){\&Integral;}_{\mathrm{lT}+{\mathrm{\&tau;}}_m}^{(l+1)T+{\mathrm{\&tau;}}_m}\left[g(t-\mathrm{iT}-{\mathrm{\&tau;}}_k)g(t-\mathrm{lT}-{\mathrm{\&tau;}}_m)\right]\mathrm{dt}---\left(13\right)$

其中，由于g(t)仅在[0，T]内有值

             R_mk(l-i)＝0 |l-i|＞1                                                   (14)

对于积分

$\underset{i=-L}{\overset{L}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}\frac{1}{2}\sqrt{\frac{E_s}{M_T}}{h}_{\mathrm{jk}}^{\&prime;}\left(i\right)c_k\left(i\right){\&Integral;}_{\mathrm{lT}-{\mathrm{\&tau;}}_m}^{(l-1)T-{\mathrm{\&tau;}}_m}\left\{g(t-\mathrm{iT}-{\mathrm{\&tau;}}_k)g(t-\mathrm{lT}-{\mathrm{\&tau;}}_m)\cos (2{\mathrm{\&omega;}}_{c}t-{\mathrm{\&omega;}}_c{\mathrm{\&tau;}}_k-{\mathrm{\&omega;}}_c{\mathrm{\&tau;}}_m)\right\}\mathrm{dt}---\left(15\right)$

当T＞＞T_c时，式(15)约等于0。

基于以上假设，式(10)简化为

$y_j^m\left(l\right)=\sqrt{\frac{E_s}{M_T}}\underset{k=1}{\overset{M_T}{\mathrm{\&Sigma;}}}[R_{\mathrm{mk}}\left(1\right)h_{\mathrm{jk}}(l-1)c_k(l-1)+R_{\mathrm{mk}}\left(0\right)h_{\mathrm{jk}}\left(l\right)c_k\left(l\right)+R_{\mathrm{mk}}(-1)h_{\mathrm{jk}}(l+1)c_k(l+1)]+n^m\left(l\right)---\left(16\right)$

引入M_T*M_T的信道相关矩阵R(l-i)，其元素为R_mk(l-i)。 R(l-i)满足：

             R(l-i)＝0 |l-i|＞1                                                      (17)

             R(l-i)＝R^T(l-i)                                                          (18)

当 $0\&le;{\mathrm{\&tau;}}_1<\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;<{\mathrm{\&tau;}}_{M_T}<T$ 时，R(1)为对角线全零的上三角矩阵。

引入l时刻接收天线j的对角信道矩阵 $H_j\left(l\right)=\mathrm{diag}\left(\right[h_{j1}\left(l\right),\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,h_{{\mathrm{jM}}_T}\left(l\right)\left]\right),$ 接收天线j在l时刻的匹配滤波器输出向量Y_j(l)可表示为

$Y_j\left(l\right)=\sqrt{\frac{E_s}{M_T}}[R\left(1\right)H_j(l-1)c(l-1)+R\left(0\right)H_j\left(l\right)c\left(l\right)+R(-1)H_j(l+1)c(l+1)]+n_j\left(l\right)---\left(19\right)$

其中， $Y_j\left(l\right)={[y_j^1\left(l\right),\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,y_j^{M_T}\left(l\right)]}^H,$ $n_j\left(l\right)={[n_j^1\left(l\right),\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,n_j^{M_T}\left(l\right)]}^H,$ $c\left(l\right)={[c_1\left(l\right),\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,c_{M_T}\left(l\right)]}^H.$ 上式充分体现出由分布式发射天线时延导致的接收信号不同步，一个符号可能受到不同发射天线相邻时隙符号的影响。由于每个天线上的发送信号被分为长度为S＝2L+1的序列，M_T个不同步的发射天线上的信号可等效为S*M_T个等效同步传输信号。

引入SM_T*SM_T的对称Toeplitz矩阵 和SM_T*SM_T的对角信道矩阵 分别为

$H_j=\mathrm{diag}\left\{\right[h_{j1}(-L),\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,h_{{\mathrm{jM}}_T}(-L),\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,h_{j1}\left(L\right),\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,h_{{\mathrm{jM}}_T}\left(L\right)\left]\right\}---\left(21\right)$

从时刻-L到L的S维匹配滤波器输出矢量Y_j可表示为

其中， $Y_j=[y_j^1(-L),\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,y_j^{M_T}(-L),\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,y_j^1\left(L\right),\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,y_j^{M_T}\left(L\right)],$ $c=[c_1(-L),\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;c_{M_T}(-L),\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,c_1\left(L\right),\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;c_{M_T}\left(L\right)],$

$n_j=[n_j^1(-L),\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,n_j^{M_T}(-L),\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,n_j^1\left(L\right),\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,n_j^{M_T}\left(L\right)].$

如式(22)所示，发射天线分布式MIMO系统相同时刻符号到达的异步性，可以通过将-L到L时刻到达的符号进行联合处理得到解决。式(22)与传统的集中式MIMO的矩阵表达式有相似的形式，为将集中式MIMO的检测算法引入分布式发射天线MIMO的检测提供了一条途径。

需要说明的是，在上述介绍中，在信号的最后检测部分，如(22)式所示，我们是以最简单的迫零检测算法为例，还可以采用最大似然，最小均方误差，软干扰抵消等等检测方法，均不影响本发明所述方法的一般性，

作为一个例子，说明分布式MIMO系统的一种通用的信号预处理方法，通过本发明所述的方法，可以将分布式MIMO系统信号检测问题转化为集中式MIM0的信号检测问题，在传统的集中式MIMO的基础上，增加一个分布式MIMO系统的信号预处理模块，就可以将分布式MIMO的信号检测问题转化为集中式MIMO的信号检测问题。

本发明由系统发射机模块和接收机模块两部分组成。

本发明发射机部分组成：本发明的发射部分包括数据源单元1、串并转换单元2、发射天线阵列单元3，如图2所示。

本发明发射机部分工作过程：

首先，将已经经过处理(编码，交织，调制)的数据经过串并转换单元2转换成M路并行的数据流，M路并行的数据流通过光缆或者同轴电缆等媒介，将该数据送入发射天线阵列单元3发射出去。

本发明接收机部分：

本发明接收机部分组成：包括接收天线阵列单元4、匹配滤波器模块7、数据采样模块8、接收天线分布式MIMO迫零检测模块9、信号累加模块10组成。如图4所示。

本发明接收机部分工作过程：

工作过程：接收端的M_R个接收天线首先进行将信号接收下来，然后分别送入M_T个匹配滤波器模块进行匹配滤波，将匹配滤波之后的信号通过模块8进行采样处理，接着将采样之后的信号，按照(4)式～(17)式所述的具体流程进行处理，具体方法如上所示，最后将M_R路解调出的数据送入信号累加模块10进行合并处理，如图4所示。

本发明接收机部分创新点：以往的MIMO检测算法仅适用于在接收端接收到不同发射天线信号同步到达的情况，在分布式MIMO系统里面，由于发射天线所处的区域的差异，不同的发射天线到达接收天线处的信号是不同步，在这种异步情况下，我们提出一种信号检测方法，将-L到L时刻到达的符号进行联合处理，来克服分布式MIMO系统所遇到的异步性问题，并结合已有的集中式MIMO的信号检测方法，得到最终的信号解调结果。

本发明接收机部分的实质：对接收到的信号进行匹配滤波，然后将滤波之后的信号进行采样处理，由于每个天线上的发送信号被分为长度为S＝2L+1的序列，M_T个不同步的发射天线上的信号可等效为S*M_T个等效同步传输信号，之后的等效信号就可以采用现存的集中式MIMO的信号检测方法进行处理了。

综上所述，采用本发明的分布式MIMO的信号检测方法，可以充分利用分布式MIMO的特点，在原有集中式MIMO处理方法上稍等改动，就可以将分布式MIMO的异步性问题转化成同步性问题，只是在原来硬件基础上增加一些复杂度，就可以获得较大的性能改善。

附图说明

图1是传统的集中式MIMO系统的工作原理图

其中，1是数据源单元、2是串并转换单元、3是发射天线，4是接收天线、5是迫零检测单元、6是解调数据储存器单元，TX表示发射天线，RX表示接收天线，S/P表示串并转换：

图2是分布式MIMO的发射端工作原理图

其中，1是数据源单元、2是串并转换单元、3是发射天线，τ₁，τ₂，...，τ_MT分别对应于发端、第2、...，第M_T个发射天线到达接收机的传播时延，M_R表示接收端移动台的天线数；

图3本发明的工作流程图

图4本发明接收端原理示意图

其中，4是接收天线、7是匹配滤波器模块、8是数据采样模块、9是分布式MIMO的迫零检测模块、10是信号合并累加模块；t＝(l+1)T+τ_m表示采样时刻， 表示合并之后的信号。

具体实施方式：

本发明的一个具体实施例如下所述，参数设定不影响一般性，假设数据源的数据采用BPSK调制，发射天线数M_T＝4，接收天线数M_R＝4，M_T个发射天线随机分布于蜂窝小区中，M_R个接收天线固定于同一移动台上。

信道模型不考虑路径衰落和阴影衰落，仅考虑小尺度衰落对信号的影响。M_T个发射天线分布于小区中，M_R个接收天线固定于移动台，发射端未进行编码。信源比特流经调制后分成M_T路符号流并从对应的M_T个发射天线上发送。假定无线环境散射充分，不同发射天线到接收天线经历独立的瑞利衰落。发射天线分布于小区中，不同发射天线到达同一接收天线的分布时延不同，如图2所示；而接收天线固定于移动台，同一发射天线到达不同接收天线的时延相同，设为τ_k。在接收端，不同接收天线的加性自高斯噪声不相关，其均值为0，方差为σ²。

发射的数据经过BPSK调制之后，进行串并转换，分成M_T路信号流，M_T路信号流通过光缆或者同轴电缆等媒介后送入发射天线发射出去，发射出去的信号经过空间信道之后，接收端的M_R个接收天线同时接收到M_T路不同的信号，在接收端以第j个接收天线上的接收信号为：

$r_j\left(t\right)=\underset{i=-L}{\overset{L}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{k=1}{\overset{M_T}{\mathrm{\&Sigma;}}}\sqrt{\frac{\mathrm{Es}}{M_T}}{h}_{\mathrm{jk}}^{\&prime;}\left(i\right)c_k\left(i\right)g(t-\mathrm{iT}-{\mathrm{\&tau;}}_k)\cos {\mathrm{\&omega;}}_c(t-{\mathrm{\&tau;}}_k)+n_j\left(t\right)---\left(23\right)$

如图4所示，接收信号通过发射天线m的匹配滤波器后l时刻的输出为

$y_j^m\left(l\right)={\&Integral;}_{\mathrm{lT}-{\mathrm{\&tau;}}_m}^{(l-1)T-{\mathrm{\&tau;}}_m}{r}_j\left(t\right)\cos {\mathrm{\&omega;}}_c(t-{\mathrm{\&tau;}}_m)g(t-\mathrm{lT}-{\mathrm{\&tau;}}_m)\mathrm{dt}---\left(24\right)$

将(23)式带入(24)式，并进行化简得到：

$y_j^m\left(l\right)=\sqrt{\frac{E_s}{M_T}}\underset{k=1}{\overset{M_T}{\mathrm{\&Sigma;}}}[R_{\mathrm{mk}}\left(1\right)h_{\mathrm{jk}}(l-1)c_k(l-1)+R_{\mathrm{mk}}\left(0\right)h_{\mathrm{jk}}\left(l\right)c_k\left(l\right)+R_{\mathrm{mk}}(-1)h_{\mathrm{jk}}(l+1)c_k(l+1)]+n_j^m\left(l\right)---\left(25\right)$

其中：

$R_{\mathrm{mk}}(l-i)=\cos {\mathrm{\&omega;}}_c({\mathrm{\&tau;}}_k-{\mathrm{\&tau;}}_m){\&Integral;}_{\mathrm{lT}+{\mathrm{\&tau;}}_m}^{(l+1)T+{\mathrm{\&tau;}}_m}\left[g(t-\mathrm{iT}-{\mathrm{\&tau;}}_k)g(t-\mathrm{lT}-{\mathrm{\&tau;}}_m)\right]\mathrm{dt}---\left(26\right)$

$n_j^m\left(l\right)={\&Integral;}_{\mathrm{lT}-{\mathrm{\&tau;}}_m}^{(l+1)T+{\mathrm{\&tau;}}_m}{n}_j\left(t\right)\cos {\mathrm{\&omega;}}_c(t-{\mathrm{\&tau;}}_m)g(t-\mathrm{lT}-{\mathrm{\&tau;}}_m)\mathrm{dt}---\left(27\right)$

$h_{\mathrm{jk}}\left(i\right)=\frac{1}{2}{h}_{\mathrm{jk}}^{\&prime;}\left(i\right)---\left(28\right)$

引入M_T*M_T的信道相关矩阵R(l-i)，其元素为R_mk(l-i)。 R(l-i)满足：

              R(l-i)＝|l-i|＞1                                        (29)

              R(l-i)＝R^T(l-i)                                          (30)

当 $0\&le;{\mathrm{\&tau;}}_1<\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;<{\mathrm{\&tau;}}_{M_T}<T$ 时，R(1)为对角线全零的上三角矩阵。

引入l时刻接收天线j的对角信道矩阵 $H_j\left(l\right)=\mathrm{diag}\left(\right[h_{j1}\left(l\right),\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,h_{{\mathrm{jM}}_T}\left(l\right)\left]\right),$ 接收天线j在l时刻的匹配滤波器输出向量Y_j(l)可表示为：

$Y_j\left(l\right)=\sqrt{\frac{E_s}{M_T}}[R\left(1\right)H_j(l-1)c(l-1)+R\left(0\right)H_j\left(l\right)c\left(l\right)+R(-1)H_j(l+1)c(l+1)]+n_j\left(l\right)---\left(31\right)$

其中， $Y_j\left(l\right)={[y_j^1\left(l\right),\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,y_j^{M_T}\left(l\right)]}^H,n_j\left(l\right)={[n_j^1\left(l\right),\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,n_j^{M_T}\left(l\right)]}^H,$ $c\left(l\right)={[c_1\left(l\right),\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,c_{M_T}\left(l\right)]}^H.$

引入SM_T*SM_T的对称Toeplitz矩阵

和SM_T*SM_T的对角信道矩阵 分别为：

$H_j=\mathrm{diag}\left\{\right[h_{j1}(-L),\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,h_{{\mathrm{jM}}_T}(-L),\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,h_{j1}\left(L\right),\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,h_{{\mathrm{jM}}_T}\left(L\right)\left]\right\}---\left(33\right)$

其中， $Y_j=[y_j^1(-L),\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,y_j^{M_T}(-L),\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,y_j^1\left(L\right),\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,y_j^{M_T}\left(L\right)],$ $c=[c_1(-L),\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;c_{M_T}(-L),\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,c_1\left(L\right),\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;c_{M_T}\left(L\right)],$

$n_j=[n_j^1(-L),\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,n_j^{M_T}(-L),\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,n_j^1\left(L\right),\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,n_j^{M_T}\left(L\right)].$

对(34)式进行迫零检测，得到从第j个接收天线恢复出的-L到L时刻共SM_T个符号，而不仅仅是某一个时刻发送的M_T个符号，如下式所示：

分布式MIMO的接收机端，对每个接收天线做如式(35)所示的迫零检测，并把检测出的M_R组向量 进行合并，再进行解调，恢复出原始比特序列：

$\hat{b}=\mathrm{sgn}\left\{\underset{j=1}{\overset{M_R}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\hat{c}}_j\right\}---\left(36\right)$

本发明的具体实施方式，可以通过软件编程实现，也可以通过硬件来实现。

综上所述，本发明提出了一种检测分布式MIMO下行链路中不同步信号的迫零算法，它通过匹配滤波器预处理，在不显著增加接收机复杂度的情况下，有效地解决了发射天线分布引起的到达信号不同步的问题，由于分布式MIMO的巨大优势，分布式MIMO在未来的陆地无线通信系统中会收到越来越多的关注，本发明有效的解决了分布式MIMO的信号检测问题，在硬件上易于实现，有着巨大的市场利益和广阔的市场应用前景。

Claims (1)

1、一种分布式多入多出系统的信号检测方法，其特征是它包括下面的步骤：

步骤1假设发射天线的数目为M_T，接收天线的数目是M_R，首先确定第j个(j∈1，2，...M_R)接收天线上的接收信号为：

$r_j\left(t\right)=\underset{i=-L}{\overset{L}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{k=1}{\overset{M_T}{\mathrm{\&Sigma;}}}\sqrt{\frac{\mathrm{Es}}{M_T}}{h^{\&prime;}}_{\mathrm{jk}}\left(i\right)c_k\left(i\right)g(t-\mathrm{iT}-{\mathrm{\&tau;}}_k){\cos \mathrm{\&omega;}}_c(t-{\mathrm{\&tau;}}_k)+n_j\left(t\right)$

其中，n_j(t)是加性高斯白噪声，功率谱密度为σ²；h′_jk(i)是i时刻从发射天线k到接收天线j的信道衰落因子：τ_k为第k个发射天线在信道中的时延，

$0\&le;{\mathrm{\&tau;}}_l<\&hellip;<{\mathrm{\&tau;}}_{M_T}<T;$

步骤2然后将接收天线j接收到的信号进行匹配滤波，其功能由一个匹配滤波器组实现，匹配滤波器组的每一个匹配滤波器对应一对发射天线和接收天线之间的链路，将天线j接收到的信号送入发射天线m的匹配滤波器后第l时刻的输出：

$y_j^m\left(l\right)={\&Integral;}_{\mathrm{lT}+{\mathrm{\&tau;}}_m}^{(l+1)T+{\mathrm{\&tau;}}_m}{r}_j\left(t\right){\cos \mathrm{\&omega;}}_c(t-{\mathrm{\&tau;}}_m)g(t-\mathrm{lT}-{\mathrm{\&tau;}}_m)\mathrm{dt}$

步骤3经过步骤2匹配滤波之后的信号，

在t时刻连续进行采样：t＝(l+1)T+τ_m，l＝-L，…，L，2L+1，

τ_m为第m个发射天线的时延，获得采样值y_j ^m(-L)，y_j ^m(-L+1)，...，y_j ^m(L)；

同理可得采样其他发射天线匹配滤波之后的信号为：

y_j ¹(-L)，y_j ¹(-L+1)，...，y_j ¹(L)，...，y_j ^MT(-L)，y_j ^MT(-L+1)，...，y_j ^MT(L)；

步骤4将步骤3之后得到的采样信号进行重新组合，以M_T个发射天线为一组，可得M_TS维的向量： $Y_j=[y_j^1(-L),...,y_j^{M_T}(-L),...,y_j^1\left(L\right),...,y_j^{M_T}\left(L\right){]}^T;$

步骤5引入l时刻接收天线j的对角信道矩阵 $H_j\left(l\right)=\mathrm{diag}\left(\right[h_{\mathrm{jl}}\left(l\right),...,h_{{\mathrm{jM}}_T}\left(l\right)\left]\right),$ 取l＝-L，…，L，j＝1，2，...，M_T，构建从时刻-L到L的M_TS维的对角矩阵

$H_j=\mathrm{diag}\left\{\right[h_{\mathrm{jl}}(-L),...,h_{{\mathrm{jM}}_T}(-L),...,h_{\mathrm{jl}}\left(L\right),...,h_{{\mathrm{jM}}_T}\left(L\right)\left]\right\};$

步骤6引入SM_T*SM_T的对称Toeplitz相关矩阵

其中，R(l-i)，其元素为R_mk(l-i)，

$R_{\mathrm{mk}}(l-i)={\cos \mathrm{\&omega;}}_c({\mathrm{\&tau;}}_k-{\mathrm{\&tau;}}_m){\&Integral;}_{\mathrm{lT}+{\mathrm{\&tau;}}_m}^{(l+1)T+{\mathrm{\&tau;}}_m}\left[g(t-\mathrm{iT}-{\mathrm{\&tau;}}_k)g(t-\mathrm{lT}-{\mathrm{\&tau;}}_m)\right]\mathrm{dt}$

步骤7引入从时刻-L到L的M_TS维发射信号向量

$c=[c_1(-L),...c_{M_T}(-L),...,c_1\left(L\right),...c_{M_T}\left(L\right){]}^T;$

步骤8引入从时刻-L到L的M_TS维噪声信号向量

$n_j=[n_j^1(-L),...,n_j^{M_T}(-L),...,n_j^1\left(L\right),...,n_j^{M_T}\left(L\right){]}^T;$

步骤9从时刻-L到L的S维匹配滤波器输出矢量Y_j可表示为：

步骤10采用集中式MIMO中的迫零检测算法进行信号检测，上式两边同乘以

得

步骤11将M_R个接收天线得到的 进行合并，再进行解调，恢复出原始比特序列。

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