CN1820441B - 多天线通信系统内通过射频信号合并和自适应位加载实现数据率最大化的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于用于各种多天线发射机(404)和接收机(408)结构的信号加权合并装置内的加权组建的最大数据率生成权重值的系统和方法。在对发射信号的副载波采用自适应位加载(418)的情况下，设置给定信号合并配置的权重值，以将可用多天线系统的输出数据率最大化。所公开的技术可通过使用自适应位加载和RF以及基带加权方案(434，464)将多天线通信系统的输出数据率最大化。在这种情况下，可对各种RF和基带权重的组合进行搜索，以找出在采用了自适应位加载的情况下能最大化该数据率的权重组合。

Description

多天线通信系统内通过射频信号合并和自适应位加载实现数据率最大化的方法

技术领域

本发明涉及使用具有多个天线元件的发射机和接收机的通信系统。更具体地，本发明涉及使用自适应位加载和射频信号加权合并的数据率最大化方法，可不结合基带信号加权合并，也可与基带信号加权合并相结合，并使用多天线发射机和接收机发射和接受信号。 

背景技术

大多数当前的无线通信系统都是由配置了单个发射和接收天线的多个节点组成的。但是，对于大范围的无线通信系统而言，有迹象表明：其包括容量在内的性能可以通过使用多发射和/或多接收天线而得到充分改进。这样的配置构成了许多所谓“智能”天线技术的基础。这种技术，结合时空信号处理，既可以用于对抗期望接收信号的多路径衰减带来的有害效应，也可以用于抑制干扰信号。凭借这种方法，现存的和即将开发的数字无线系统（例如CDMA系统、TDMA系统、WLAN系统和基于OFDM如802.1a/g标准的系统）的性能和容量都可以得到改进。 

在信号接收处理中使用引入分集增益并能抑制干扰的多组件天线系统可以至少部分地消除对上述类型的无线系统的性能的损害。关于这方面的内容，在由J.H.Winter等人所著的发表在IEEE通讯汇刊（IEEE Transactions on Communications）1994年2月第42卷第2/3/4编第1740～1751页的《天线分集对无线通信系统性能的影响（The Impact of Antenna Diversity On the Capacity of Wireless Communication Systems）》一文中有所描述。这种分集增益，通过减少多路径以获得更一致地覆盖范围，通过增加接收的信噪比（signal-to-noise，简称SNR）以获得更大地范围或者减少所需的发射功率，并通过提供更强的 抗干扰能力或允许更高的频率再使用率以获得更大的容量，从而提高系统性能。 

众所周知，在使用了多天线接收机的通信系统内，一组M个接收天线能无效掉M-1个干扰。因此，N个信号可以使用N个发射天线在同一带宽上同时被发射，然后通过配置在接收机内的一组N个天线将这些发射信号分解为N个单独的信号。这类系统通常被称为多入多出（MIMO）系统，并且已被广泛研究。例如，由J.H.Winter所著的发表在IEEE通讯汇刊（IEEE Transactions on Communications）1987年11月第COM-35卷第11编的《多用户室内无线电系统的最优组合（Optimum combining for indoor radio systems with multiple users）》；由C.Chuah等人所著的发表在IEEE澳大利亚悉尼98全球通信系统学报（Proceedings of Globecom’98Sydney，Australia，IEEE1998）1998年11月第1894～1899页的《室内无线环境下多天线阵列系统的容量（Capacity of Multi-Antenna Array Systems In Indoor Wireless Environment）》；由D.Shiu等人所著的发表在IEEE通信汇刊（IEEE Transactions on Communications）2000年3月第48卷第3编第502～513页的《衰减相关性及其对多组件天线系统性能的影响（Fading Correlation and Its Effect on the Capacity of Multi-Element Antenna Systems）》。 

多组件天线排列尤其是MIMO引人注目的一方面在于，使用这种配置后，能够获得显著的系统性能提升。在对接收机可用信道理想评估的假设条件下，在具有N个发射和N个接收天线组件的MIMO系统内，接收信号可以分解为N个空间多路复用的独立信道中。这使得系统的容量相对于单天线系统增加N倍。若总发射功率固定不变，则MIMO提供的容量与天线组件数量成线性比例。特别地，具有N个发射和N个接收天线后，相对于单天线系统可获得数据传输速率的N倍增长，而无需增加总带宽或总发射功率。关于这方面的介绍，请参考G.J.Foschini等人所著的发表在Kluwer学术出版社1998年3月出版的《无线个人通信（Wireless Personal Communications）》第6卷第3编第311～335页的《衰减环境下使用多天线的无线通信的约束（On limits of Wireless Communications in a Fading Environment When Using Multiple Antennas）》一文。 在实验用的基于N倍空间多路复用的MIMO系统中，经常在给定发射机或接收机中配置超过N个的天线。这样做是因为每个附加天线都将增加可适于所有N个空间多路复用信号的分集增益、天线增益和干扰抑制。关于这方面的介绍，请参考由G.J.Foschini等人所著的发表在IEEE通信选题杂志（IEEE Journal on Selected Areas in Communications）1999年11月第17卷第11专题第1841～1852页的《使用多组件阵列的高频谱利用率无线通信的简化处理（Simplified processing for high spectral efficiency wireless communication employing multi-element arrays）》一文。 

尽管增加发射和/或接收天线的数量能增强MIMO系统性能的多个方面，但为必须为每个发射和接收天线提供各自的射频链使成本增加。每一条射频链一般包括低噪声放大器、滤波器、下变频器和模/数转换器（A/D），而后三种设备占了射频链成本的主要部分。在某些现有的单天线无线接收机中，单个所需的射频链占接收机总成本的比例可能超过30%。由此很明显，当发射和接收天线的数量增加时，总的系统成本和功率消耗也会明显增加。因此，需要提供一种技术，在使用相对较多的发射/接收天线的同时，不会相应增加系统成本和功率消耗。 

上述作为参考的尚未审批的No.10/801930非临时性专利申请通过描述一种无线通信系统提供了这样一种技术，即在该系统中，存在这样一种可能，那就是可以在发射机和/或接收机中使用与发射/接收天线相比，数量较少的RF链。在一个典型的接收机实现方案中，M（M>N）个天线中每一个所提供的信号在通过低噪音放大器后被分解，然后连同来自同一接收机的其他天线的信号一起在RF域内加权合并。这样一来便生成N个RF输出信号，然后通过N个RF链进行传输。每条RF链中的A/D转换器生成的输出信号随后接受数字化处理，从而生成N个空间多路复用输出信号。通过使用相对低廉的部件在RF域进行必要的加权合并，可以使用多于N个的接收天线但却只使用N个射频链来实现N倍的空间多路复用系统，并且只需与N个接收天线的系统相似的成本。这就是说，接收机的性能可以通过使用额外的天线以相对低廉的成本来实现。相似的技术也可应用于使用N个RF链和多于N个发射天线的发射机 实现方案中。 

上述作为参考的‘930非临时性申请中描述的基于射频的加权技术使得可以在RF域内对空间加权信号进行合并，就像对基带信号一样。这项技术的一个优势在于，使用仅仅N个发射RF链和N个接收RF链就可以实现RF加权合并，而与发射天线和接收天线的数量无关。此外，尽管‘930非临时性申请描述的是基于射频的加权合并,但也可以先进行数字信号处理，然后在发射机内将信号转换为模拟/RF信号，最后，在接收机内将模拟/RF信号转换为数字信号。这种技术在MIMO系统中具有连续性的干扰消除（参见，例如“V-BLAST”:一种在强散射无线信道中实现超高数据率的架构（An architecture for realizing very high data rates over the rich-scattering wireless channel），URSI ISSSE会议论文集，1998年9月第295－300页）。 

尽管‘930非临时性申请描述的技术可能不具备与瞬时域和/或频率域信号处理情况下的基带技术相同的性能，但其更低的成本使得仍然可以选用此技术。频率域处理可使用在，例如发射信号包含一定数量的频率副载波的系统中。在采用基于正交频分复用（OFDM）的系统，如无线局域网系统（更多的时候简称为802.11a和802.11g）时，需要执行此类信号处理。作为选择的，为使成本与采用传统方法时所需要的相同甚至更低，还可以通过使用‘930申请技术来使用更多的天线，这样便可得到与传统方法相比更为优越的性能。 

在上述作为参考的编号为No.10/835255的非临时性专利申请中，展示了一种用于生成基于RF的权重的技术，开发这种技术的目的是为了最大化接收机均分于可用信道的输出信噪比。尽管这种性能度量适用于在频率域处理中对每个副载波采用相同调制编码的系统（例如，802.11（a）系统）内的应用，然而在许多情况下，总体数据率也可以通过对不同副载波采用不同的调制编码而得到提升。当将这种频率域处理应用于基带时，众所周知，输出数据率可通过自适应位加载得到最大化，具体内容参见A.N.Narreto和S.Furrer在2001年9月/2001年10月的“个人、室内和移动无线通信国际研讨会文集（International Symposium on Personal,Indoor and Mobile Radio Communications）”第2卷第88页－92页上发表的“用于无线OFDM系统的 自适应位加载（Adaptive bit loading for wireless OFDM systems）”。通过采用自适应位加载技术，发射每个副载波时的功率将随信道增益而变化（而总体发射功率将保持不变），同时，每个副载波中的数据率将调整为指定的接收机性能度量指标（例如，误码率）下所能达到的最大值。与在基带处理计算过程中用到的每个副载波相关的基带空间权重，将独立于位加载参数而使用闭合形式表达式进行计算。在确定了这些基带空间权重之后，适用于每个发射副载波的自适应位加载参数的计算将单独进行。详细内容参见，例如J.Gao和M.Faulkner在IEEE车载技术协会学报（Proceedings of IEEE Vehicular Technology Conference）2002年秋第1卷第199－203页的“应用于多入多出OFDM系统的位加载算法的实现（On implementation of bit-loading algorithms for OFDM systems with multiple-input-multiple-output）”。 

然而，上述独立于位加载参数使用闭合形式表达式计算空间权重的方法并不适用于上述参考的非临时性专利申请中描述的情况，即信号加权只能在RF域执行或者在RF域和基带域两者中执行的情况。 

发明内容

本发明提供在通过多个发射天线发射射频（RF）输入信号以生成对应的多个RF输出信号的多天线发射机中，所述RF输入信号包括多个副载波信号，一种RF信号处理方法包括：依据对应的多个位加载值对多个数据符号组成的数据流进行自适应位加载，以形成对应的多个位加载后副载波信号；将所述多个位加载后副载波信号转换为所述RF输入信号；将所述RF输入信号分解，以形成多个分解后RF信号；依据对应的多个发射权重对所述多个分解后RF信号进行加权，以形成所述多个RF输出信号，其中，对所述多个发射权重和所述多个位加载值进行选择，以使所述发射机的输出数据率最大化； 

对所述多个分解后RF信号的发射权重的约束可表示为 

${\left|\underset{\‾}{v}\right|}^2\underset{k=1}{\overset{N_t}{\mathrm{\Σ}}}{\left|{\mathrm{\α}}_k\right|}^2=N_t{n}_T,$

其中n_T是发射天线组件的个数，N_t是正交副载波的个数，v是大小为n_T ×1的发射权重向量，a_k是第k个正交副载波的功率比例因子。 

优选地，其中所述RF输入信号包括正交频分复用信号。 

优选地，其中所述多个发射权重从定义权重空间的多个权重组中选取，所述方法进一步包括对所述多个权重组中的每一组执行对所述发射机的所述输出数据率的计算。 

优选地，其中所述多个副载波信号结合每次所述计算进行自适应位加载。 

提供在包括多天线发射机以通过多个发射天线发射多个射频RF输入信号以生成对应的多个空间多路复用RF输出信号的通信系统中，所述多个RF输入信号包括对应的多个副载波信号，一种RF信号处理方法包括：依据对应的多个位加载值对多个数据符号组成的数据流进行自适应位加载，从而生成对应的多个位加载后副载波信号；将所述多个位加载后副载波信号转换为所述多个RF输入信号；将所述多个RF输入信号分解，以生成多个分解后RF信号；使用一组发射权重对所述多个分解后RF信号进行加权，以生成多个空间多路复用加权RF信号，其中对所述一组发射权重和所述多个位加载值进行选择，使所述发射机的输出数据率最大；合并所述多个空间多路复用加权RF信号，以生成所述多个空间多路复用RF输出信号； 

对所述多个分解后RF信号的发射权重的约束可表示为 

$\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\left|{\underset{\‾}{v}}_i\right|}^2\underset{k=1}{\overset{N_t}{\mathrm{\Σ}}}{\left|{\mathrm{\α}}_{i,k}\right|}^2=N_t{n}_T,$

其中n_T是发射天线组件的个数，N_t是正交副载波的个数，vi是大小为n_T×i的发射权重向量，a_i,k是第i个空间多路复用信号的第k个正交副载波的功率比例因子；发射机的每一个天线都承载了N个空间多路复用信号。 

优选地，其中所述多个RF输出信号包括正交频分复用信号。 

附图说明

为了能更好的理解本发明的特征，可参考如下结合附图的详细说明，附图如下： 

图1是现有MIMO通信系统的示意图； 

图2是包括有用于实现基于RF加权合并的发射机和接收机的MIMO通信系统的方框示意图； 

图3是使用RF加权合并装置和自适应位加载的SC-MIMO-OFDM系统的发射机和接收机结构的示意图； 

图4是使用RF加权合并装置和自适应位加载的空间多路复用（SM）-MIMO-OFDM系统的发射机和接收机结构的示意图。 

具体实施方式

正如下面将要讨论的那样，本发明提供一种基于用于多天线系统的最大数据率的加权合并方法，所述多天线系统包括N倍空间多路复用多天线系统，用于对发射信号能量的副载波执行自适应位加载。为了便于理解本发明的原理，下文将首先大致的对这种多天线系统中实现加权合并的典型结构进行介绍。随后再对本发明的权重生成方法进行详细描述，该权重生成方法可应用于本发明所述的加权合并方法中。 

I.RF加权合并结构的概述 

上述参考的处于审查中的非临时专利申请公开了一种用于无线通信系统中方法和设备，允许在发射机和/或接收机中，使用数量少于所利用的发射/接收天线的数量的射频链。用于空间多路复用MIMO通信配置内的所公开的系统的一个典型实现中，使用多个（N个）射频链来支持N倍的空间多路复用。 

在所公开的系统中，接收机的M（M>N）个天线中每个提供的信号，经过低噪声放大器后，然后被分离、加权，并在射频域中与来自该接收机其他天线的信号合并。这形成了N个射频输出信号，这N个射频输出信号随后通过N个射频链。在该典型实现中，每个射频链包括有滤波器、下变频器和模/数转换器。每个射频链的模/数转换器生成的输出信号随后被数字化处理，以生成N个空间多路复用输出信号。通过使用相对便宜的部件，在射频域执行必要的加权和合并，一个具有多于N个接收天线但仅有N个射频链的N倍空间多路复用系统能够以具有N个接收天线的系统近似的成本实现。这就是说，接收机的性能可以通过使用额外的天线以相对低廉的成本来提高。 

类似技术可以用在具有N个射频链和多于N个发射天线的发射机中。具体地，在该实施例中，射频分离器、加权组件和合并器连接在所述N个射频链后面，为多于N个发射天线中的每一个生成信号。如在接收机内一样，通过使用相对低廉的部件，在射频域执行这样的加权和合并，具有多于N个发射天线但仅有N个射频链的N倍空间多路复用系统能够以具有N个发射天线的系统近似的成本实现。这就是说，发射机的性能可以通过使用额外的天线以相对低廉的成本来提高。 

在上述参考的处于审查中的非临时专利申请中公开的简化复杂度的天线配置和接收机，假定在射频域内执行空间多路复用通信所需要的一些或全部加权和合并操作。这些操作可以使用每一个发射机和接收机内的数量少于所用发射/接收天线数量的多个射频链来执行。 

空间多路复用 

众所周知，空间多路复用（spatial multiplexing，简称SM）提供一种信号传输模式，该模式在发射机和接收机中都使用多个天线，通过这种方式，无线电链路的比特率可以在对应的功率和带宽消耗没有增加的情况下得到提高。在发射机和接收机中都使用了N个天线的情况下，提供给发射机的信息符号输入流被分为N个独立的子流。空间多路复用使每个子流占用适用的多路访问协议中的同一“信道”（例如：时隙、频率或者代码/密钥序列）。在发射机内，每一子流被单独应用于N个发射天线中，并通过中间多路径通信信道传送至接收机。然后，该复合多路径信号由接收机中配置的N个接收天线的接收阵列所接收。在接收机内，随后估算对于给定子流在接收天线阵列中的N个相位和N个振幅所定义的“空间特征（spatial signature）”。接着，使用信号处理技术来分离接收的信号，将原始的子流还原并合成为原始的输入符号流。有关空间多路复用通信和典型系统实现的原理在例如J.H.Winter等人所著的发表在IEEE通信汇刊1987年11月第COM-35卷第11编的《多用户室内无线电系统的最优合并》一文中有进一步描述，在此将其全文引用。 

现有的MIMO系统 

通过先参考图1描述的现有的MIMO通信系统，本发明的原理可以得到更全面的理解。如图1所示的MIMO系统100包括图1A所示的发射机110和图1B所示的接收机130。该发射机110和接收机130分别包括一组T个发射射频链和一组R个接收射频链，这些射频链用于发射和接收N个空间多路复用信号。在系统100内，假设（i）T>N并且R=N，（ii）T=N并且R>N，或（iii）T>N并且R>N。 

参看图1A，将被发射的一般由数字符号流组成的输入信号S，被解复用器102解复用为N个独立的子流S_1,2…,N。这些子流S_1,2…,N随后被发送到数字信号处理器（DSP）105，并由其生成一组T个输出信号T_1,2…,N。这T个输出信号T_1,2…,N一般由N个子流S_1,2…,N通过加权来生成，也就是乘一个复数，所述N个子流中的每一个与T个不同的加权系数相乘以形成NT个子流。这NT个子流随后被合并，生成T个输出信号T_1,2…,T。而后，利用一组T个数/模（D/A）转换器108将这T个输出信号T_1,2…,T转换成T个模拟信号A_1,2…,T，每个模拟信号又通过与本地振荡器114提供的信号混频，在混频器112内被上变频转换到适用的发射载波射频频率上。接着，将所得到的T个射频信号（也就是RF_1,2…,T）利用各自的放大器116放大，并通过各自的天线118发射。 

参看图1B，由发射机110发射的射频信号由接收机130中的一组R个接收天线131接收。天线131接收到的R个信号中的每一信号由各自的低噪放大器133进行放大，并经滤波器135滤波。而后利用混频器137将得到的每一滤波信号从射频下变频转换至基带，这是通过给每一滤波信号提供一个来自本地振荡器的信号来实现的。尽管图1B所示的接收机为零拍接收机，但也可以使用具有中间中频频率特征的外差接收机。然后，利用对应的一组R个模/数转换器140，将混频器137生成的R个基带信号分别转换成数字信号。接着，利用数字信号处理器（DSP）142对得到的R个数字信号D_1,2…,R进行加权和合并，生成N个空间多路复用输出信号S’_1,2…,N，这些输出信号包括有发射信号S_1,2…,N的估计值。然后，利用复用器155对该N个输出信号S’_1,2…,N进行复用，生成原始输入信号S的估计值160（S’）。 

空间多路复用通信系统内的射频加权和合并 

现在来看图2，所示为根据上述参考的处于审查中的非临时申请的原理配置的具有发射机210和接收机250的MIMO通信系统200的结构示意图。图2所示的系统中，尽管分别在发射机210和接收机250配置了多于N个的发射/接收天线，发射机210和接收机250仅利用N个发送/接收射频链，实现N倍的空间多路复用。具体地，发射机210包含一组MT个发射天线240，接收机包含一组MR个接收天线260，假设（i）MT>N并且MR=N，（ii）MT=N并且MR>N，或（iii）MT>N并且MR>N。 

如图2A所示，将被发射的输入信号S由解复用器（DEMUX）202解复用为N个独立的子流SS_1,2…,N。随后，利用对应的一组数/模转换器206将这些子流SS_1,2…,N转换成N个模拟子流AS_1,2…,N。接着，利用一组混频器212，通过提供一个来自本地振荡器214的信号，将N个模拟子流AS_1,2…,N上变频转换到适用的发射载波射频频率上。而后，得到的N个射频信号（也就是，RF_1,2…,N）每一个由分频器218分为MT个信号，形成N（MT）个射频信号。然后，使用复数乘法器226_x,y对所述N（MT）个射频信号中的每一个进行加权，其中x表示N个分频器218中的一个分频器的信号起始点，y表示一组MT个合并器230中的一个合并器的相应的信号终止点。然后使用合并器230将该加权后射频信号合并，从而生成一组MT个输出信号。随后，对应的一组MT个放大器234放大这MT个输出信号，然后利用MT个天线240发射该被放大后的输出信号。生成的复数乘法器226_x,y的加权值可最大化接收机输出信号的信噪比（SNR）或最小化其误码率（BER）。 

参看图2B，发射机210发射的MT个射频信号由接收机250中配置的MR个接收天线260接收。每个接收信号由各自的低噪放大器264放大，然后由MR个分频器268分为N路。得到的MR（N）个分离信号随后由各自的加权电路272_x,y分别加权，其中，x表示MR个分频器218中一个分频器的信号起始点，y表示N个合并器276中一个合并器对应的信号终止点。这些加权后的信号随后利用N个合并器276合并以产生一组N个信号，并由相应的N个滤波器280滤波。随后，利用N个混频器282，向其提供由本地振荡器284产生的载波信号，将得到的N个滤波信号下变频转换到基带。尽管图2B所示的 接收机250是零拍接收机，但也可以使用具有中间中频特征的外差接收机来实现。接着，利用对应的一组N个模/数转换器286将混频器282生成的N个基带信号转换为数字信号。而后，利用数字信号处理器288进一步处理这N个数字信号，形成N个空间多路复用输出信号SS’_1,2…,N，即N个独立子流SS_1,2…,N的估计值。N个输出信号SS’_1,2…,N随后通过复用器292复用，生成输出信号S’，也就是输入信号S的估计值。 

注意到，如同通过图1中的系统100在基带以传统方法实现的空间加权或线性合并方案一样，发射机210和接收机250可以在射频域内实现空间加权或线性合并。但是，在本发明的接收机250中DSP（数字信号处理器）228仍可在系统100中执行许多其他的潜在实现的原有的基带信号处理操作，例如，连续干扰消除（详见例如“V-BLAST”:一种在强散射无线信道中实现超高数据率的架构（An architecture for realizing very high data rates over the rich-scattering wireless channel），URSI ISSSE会议论文集，1998年9月第295－300页）。而且，本发明揭示的系统的一个重要特征是，即使实际上使用了多于N个发射/接收天线时，也仅仅只需配置N个发射/接收射频链。 

II.用于基于最大输出数据率的加权合并和自适应位加载的权重生成方法 

一个实施例中，本发明提供一种用于多天线通信系统中采用自适应位加载的情况下，基于最大输出数据率的基于RF加权合并的权重生成方法。通常，下文描述的实施例进行了如下配置，即多个天线收到的信号在RF域中为每个天线使用单个的频率独立的权重分别加权。在一个示范性实施例中，定义单个的频率独立的权重，使得权重系数在指定信道域内是恒定的，包括频率带宽、控制延时模型（tap delay profile）、时间脉冲响应和耙指模型（Rake fingers profile）。本发明介绍的权重生成方法使得在发射机内使用自适应位加载情况下通过计算权重，能够最大化输出数据率。此外，本发明的方法还可用于使用多个天线传输数据的发射机来生成权重，分解所述发射信号并为每个发射天线使用单个的频率独立的权重在RF域内进行加权。 

本发明的方法适用于（i）单信道系统（即缺少空间多路复用的系统）内使用多天线的接收机；（ii）单信道系统内使用多天线的发射机；（iii）发射机 和/或接收机使用的射频链数量少于发射/接收天线的具有空间多路复用的MIMO系统。 

本发明不仅可使用相对低廉的RF组件来改进基于RF的加权合并方法，本发明公开的方法对同时包含基于RF和基带的加权合并配置也同样适用。因此，在下文中会对基于RF和基带的加权合并方法均给出介绍。在这点上，使用本发明的加权技术的各种实现包括仅RF加权合并方案，也包括同时使用RF和基带加权合并的方案。通常，本发明的加权合并方法在RF域内执行比基带更经济，但是同时包含基于RF和基带的合并方案在特定情况下可提供更优异的性能。 

示范性方案 

以下将结合图3－4介绍本发明的权重生成方法。具体地，本发明的权重生成方法将结合以下两个方案进行描述：1）没有空间多路复用的单信道MIMO系统中使用多天线的发射机和使用多天线的接收机；2）发射机和/或接收机使用的射频链数量少于发射/接收天线的具有空间多路复用的MIMO系统。在每种情况下，RF合并后的信噪比将与自适应位加载一起讨论。每种情况都可以依据本发明使用单独的基于RF的加权合并方案，也可以使用同时包含基于RF和基带的加权合并方案来实现。 

图3所示为在发射机304和接收机308内使用基于RF加权合并网络的情况下的单信道（SC）MIMO－OFDM系统300。在图中所示的情况中，合并权重334和312可使用由单个向量定义的基于RF的组件来实现。权重的计算可在基带内执行，这种情况下，生成的权重值将通过内部总线反馈到RF域。 

在另一种实现中，图3所示发射机304和接收机308中的基于RF的加权和分解/合并装置322、352还可以添加相似的位于基带的装置作为补充。这样一来，一部分必要的加权合并在RF域内执行，基带中的平衡也受到影响。 

在图3的实施例中，发射机和接收机结构304和308中用到的RF加权组件334和312的值在空域内进行计算。此外，图3中系统结构的典型实现符合802.11a标准的要求。这就是说，发射机304使用OFDM调制，表示为{s_1,0，s_1,1，…，s_1,Nt-1}的N_t个连续QAM调制后的数据符号组成的数据流，被调制成 一组N_t个正交副载波，参见2001年12月Sams出版社出版的J.Heiskala和J.Terry写的《OFDM无线LANs：理论和实用指南》（J.Heiskala and J.Terry,OFDM Wireless LANs: A Theoretical and Practical Guide, Sams Publishing, Dec.2001）。自适应位加载316用于生成副载波，而每个副载波的功率以及调制方式可以按照以下将要介绍的方式进行调整，以将发射数据率最大化。这样一来，通过各种副载波传送的数据符号就不需要包含相同数量的比特。生成的数据子流将使用反向快速傅立叶变换320转换为OFDM信号。循环前缀（CP）324将添加到该信号上来降低符号间干扰（ISI）。该信号随后通过发射RF链326进行发送，输出信号经过分解传送至nT个发射天线组件330，每个分解后的信号都承载有该OFDM信号的加权版本。注意到在图3的实施例中，合并权重334实现在RF域中而不是基带中，这使得发射RF链的数量降低至一个（即发射RF链326）。 

再来看图3，来自第j个天线330的正交副载波k上的发射信号为 

txs_j,k=v_j·α_ks_1,k                                   (1) 

正交副载波k上的发射向量为 

${\underset{\‾}{\mathrm{txs}}}_k=\underset{\‾}{v}\·{\mathrm{\α}}_k{s}_{l,k}---\left(2\right)$

其中s_1,k为第k个正交副载波上的发射符号（下标1表示在单信道（SC）系统300中只有一个数据流正被发送），ak是正交副载波k上的功率比例因子， v是大小为n_T×1的发射权重向量。尽管参数v最好是传播信道340的函数，但因其为所有正交副载波公用，所以不是信道频率选择性的函数。 

不管发射天线组件330的数量是多少，或功率如何缩放，为保持所有正交副载波（也就是，N_t×P）上总发射功率恒定不变，假设每个数字符号的功率为P/n_T，即 

$E\left(s_{1,k}{s}_{1,k}^{*}\right)=P/n_T---\left(3\right)$

如果基于（2）和（3）的所有正交副载波上的总发射功率表示为如下公式： 

$\mathrm{TXPW}=\underset{k=1}{\overset{N_t}{\mathrm{\Σ}}}E\left[{\mathrm{\α}}_k^{*}{s}_{1,k}^{*}{\underset{\‾}{v}}^H\underset{\‾}{v}{\mathrm{\α}}_k{s}_{1,k}\right]={\left|\underset{\‾}{v}\right|}^2\underset{k=1}{\overset{N_t}{\mathrm{\Σ}}}{\left|{\mathrm{\α}}_k\right|}^{2}E\left[s_{1,k}{s}_{1,k}^{*}\right]={\left|\underset{\‾}{v}\right|}^{2}P/n_T\underset{k=1}{\overset{N_t}{\mathrm{\Σ}}}{\left|{\mathrm{\α}}_k\right|}^2=N_{t}P---\left(4\right)$

那么对频率缩放后的发射权重的约束可表示为 

${\left|\underset{\‾}{v}\right|}^2\underset{k=1}{\overset{N_t}{\mathrm{\Σ}}}{\left|{\mathrm{\α}}_k\right|}^2=N_t{n}_T---\left(5\right)$

一旦信号通过信道340传播后，接收信号的能量就将从接收机308的M个接收天线组件350中的每一个中采集。该接收信号能量可表示为M维向量，其中，正交副载波k上的接收信号能量的向量为： 

${\underset{\‾}{r}}_k=H_k\·\underset{\‾}{v}\·{\mathrm{\α}}_k{s}_{1,k}+{\underset{\‾}{n}}_k---\left(6\right)$

其中， ${\underset{\‾}{r}}_k=[r_{1,k},r_{2,k},...,r_{M,k}{]}^T$ 和 ${\underset{\‾}{n}}_k=[n_{1,k},n_{2,k},...,n_{M,k}{]}^T$ 是M维向量，n是具有零平均值和变量σ²的复值附加白高斯噪声（AWGN）。 

$H_k=\left[\begin{array}{c}{H}_{\mathrm{1,1}}\left(e^{j\frac{2\mathrm{\π}}{N_t}k}\right),...,H_{1,n_T}\left(e^{j\frac{2\mathrm{\π}}{N_t}k}\right)\\ .\\ .\\ .\\ H_{M,1}\left(e^{j\frac{2\mathrm{\π}}{N_t}k}\right),...,H_{M,n_T}\left(e^{j\frac{2\mathrm{\π}}{N_t}k}\right)\end{array}\right]$ 是M×n^T矩阵，是表示为{h₀，h₁，…,H_L-1}的L-tap信道脉冲响应的信道频率响应。频率域H和时间域h之间的关系是 

$H\left(e^{j\frac{2\mathrm{\π}}{N_t}k}\right)=\underset{l=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}{h}_l{e}^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{N_t}k}---\left(7\right)$

从M个天线组件350中的每一个收到的信号能量在RF域内由加权组件312加权，该组件312可表示为一维向量u，为所有正交副载波公用。M个加权组件312产生的加权信号能量随后进行加和，以及经下变频转换356转换，从RF转换为基带。然后，移除循环前缀（CP）360。生成的符号随后经过映射，以及串行到并行转换364，变为快速傅立叶转换（FFT）368的副载波。FFT 368输出的合并后接收信号因此可表示为: 

$y_k={\hat{s}}_{1,k}={\underset{\‾}{u}}^H\·{\underset{\‾}{r}}_k={\underset{\‾}{u}}^H{H}_k\·\underset{\‾}{v}\·{\mathrm{\α}}_k{s}_{1,k}+{\underset{\‾}{u}}^H{\underset{\‾}{n}}_k---\left(8\right)$

其中，y_k是s_1,k的估计值。 

正交副载波k上对应的输出SNR为 

${\mathrm{SNR}}_k=\frac{{\left|\right|{\underset{\‾}{u}}^H{H}_k\·\underset{\‾}{v}\left|\right|}^2{\left|{\mathrm{\α}}_k\right|}^{2}E\left[s_{1,k}{s}_{1,k}^{*}\right]}{{\mathrm{\σ}}^2{\left|\right|\underset{\‾}{u}\left|\right|}^2}=\frac{{\left|\right|{\underset{\‾}{u}}^H{H}_k\·\underset{\‾}{v}\left|\right|}^2{\left|{\mathrm{\α}}_k\right|}^{2}P/n_T}{{\mathrm{\σ}}^2{\left|\right|\underset{\‾}{u}\left|\right|}^2}---\left(9\right)$

在上面提到的正在审查中的临时和非临时专利申请中，描述了选择用于最大化均分于正交副载波上的SNR及最小化BER的发射和接收权重u和v的方法。但是，这些方法通常适用于对发射信号的每个副载波使用相同的调制方法的情况。而正如下面所要介绍的那样，本发明提供了一种方法，可以在对信号副载波应用自适应位加载的情况下，通过给定一组发射和接收权重，将总的数据率最大化。尽管还可以对本发明作出多种变化，但自适应位加载一般用于（i）依据“水充填（waterfilling）”技术（即，为接收机中具有相对较高的SNR的那些副载波分配更多的功率，但保持分配给所有副载波的总功率不变）选择每个副载波的功率；（ii）基于期望的输出SNR和/或BER，选择每个副载波中的数据率尽可能达到最大。对于相对于为每个副载波采用相同的功率和调制的系统的一组给定的发射和接收权重来说，自适应位加载的使用有利地增加了数据率。 

但是，经研究发现，在同时使用位加载的情况下，无论是最大化平均输出SNR的、还是最小化BER的发射/接收权重都不是必然能最大化数据率。作为替代，本发明为此做了补充，将发射/接收权重和自适应位加载参数结合起来确定，以此来最大化数据率。这种联合确定的方法通过搜索所有可能的权重组（进行量化），在同时使用自适应位加载的情况下为每组权重计算数据率，然后确定能够在使用某一自适应位加载量的情况下获得最高数据率的权重组。本发明还可以使用其他的搜索方法（例如，模拟退火法）。 

结合使用自适应位加载的情况下对最佳权重组的搜索，每个正交副载波k可以使用如下参数表示： 

SNR_k：输出SNR 

a_k：功率比例因子 

R_k：编码比特率（与一对调制和编码率有关） 

BER_k：误码率 

在本发明的典型实施例中，该搜索可同时确定：（i）发射和接收权重u和 v，（ii）使总的数据率R_T最大的副载波功率比例因子a_k和比特率R_k的分布，其中R_T定义如下： 

$R_T=\underset{k=1}{\overset{N_t}{\mathrm{\Σ}}}{R}_k---\left(10\right)$

这种同时确定是在每个正交副载波上的误码率小于或等于预先选定的范围的约束下执行的，即， 

BER_k≤bound，k=1，…，N_t

与每个比特率R_k相关的BER可基于给定的SNR_k来确定；也就是说，每个正交副载波k上的BER（SNR_k）可表示为比特率和SNR的函数，即 

${\mathrm{BER}}_k=f_{R_k}\left({\mathrm{SNR}}_k\right)---\left(11\right)$

上述约束条件下搜索能够最大化数据率R_T的发射/接收权重组的过程可使用数学方法概括为： 

$\underset{\underset{\‾}{u},\underset{\‾}{v},\left\{{\mathrm{\α}}_k\right\},\left\{R_k\right\}}{\arg \max }\left(R_T\right)\mathrm{subject\; to}$

1) ${\left|\underset{\‾}{v}\right|}^2\underset{k=1}{\overset{N_t}{\mathrm{\Σ}}}{\left|{\mathrm{\α}}_k\right|}^2=N_t{n}_T$

2)BER_k≤bound，k=1，…，N_t                        (12) 

其中，编码比特率R_k可以从表1中的多个速率中选择。可以理解，表1中的编码比特率仅仅是示例，还可以使用对应于任何一对调制/编码率值的编码比特率R_k。在操作过程中，当选择R_k＝0时，第k个副载波将不用于传输，也就是说不会为第k个正交副载波分配发射功率，这主要是因为在该正交副载波上信道340具有反向传输特征。 

表1 

概括的说，对于每组给定的权重u和v，以及功率比例因子a_k，正交副载波k上的输出SNR可依据等式（9）计算得出。给定SNR_k后，通过选出可实现最大比特率并能将适用的BER_k保持在预定的范围内的调制和编码率对，R_k的值也可得出。 

在实际的实现中，将依据同时与权重u和v的振幅和相位有关的等式（12）来搜索位加载参数和权重的最佳组合。相位当然位于0到360度的有限范围内，并且在搜索过程中，变化量通常在1到10度之间。能够对等式（12）进行优化的权重值的振幅往往在0到20dB范围内，并且在搜索过程的连续迭代期间，一般在0.1到1dB之间变化。 

自适应位加载参数和权重u和v最好随可用信道状态的改变而频繁进行变化。例如，在信道变化较慢的情况下，可以相对较少的改变权重u和v的值。在某些实施例中，信道的变化可以用通常用来表示信道相干时间的参数来表示。信道相干时间定义为可用信道的状态特征保持相当稳定的一段时间，也就是说，这段时间起始时和结束时信道的状态之间高度相关。在这些实施例中，权重和位加载值以与信道相干时间变化的相关的频率而变化。 

在某些实施例中，信道相干时间可从接收机获取的信道状态信息（CSI）中生成，并通过控制信息反馈给发射机。在这些实施例中，由已知符号组成的训练序列从发射机发往接收机。在接收机中，依据接收的信号和该已知符号序列来估算信道。目前已有多种依据训练序列的信道估算技术，参见例如J.-J van de Beek等写的“OFDM系统中的信道估算”（IEEE第45届车载技术研讨会文集，vol.2，1995年1月25日至28日，第815－819页），在此本申请引用该文为参考文件。在可用上行和下行信道基本相同的情况下，发射机可通过上行信道接收训练序列并导出CSI。这使得可以在发射机中确定发射/接收权重和自适应位加载参数，而不需要进行信道状态信息的反馈。 

图4所示为MIMO-OFDM系统400，包括使用基于RF和基带合并支持空间多路复用通信的发射机404和接收机408。发射机404包含nT个发射天线组件412，其中的每一个都承载N个不同子流的加权后组合（即空间多路复用信号）。在图4的实现中，N个（即2个）子流中的每一个都使用OFDM调制技术进行调制。也就是，系统400中，{s_i,0，s_i,1，…，s_i,Nt－1}，i＝1，…，N所表示的N_t个连续数据符号组成的多个流414调制成一组N_t个正交副载波。自适应位加载418的作用是生成副载波，其中每个副载波的功率和调制方法都可进行调整，以使发射数据率最大。这样一来，通过信道420借助多个副载波传送的数据符号便不需要包含相同数量的比特。对于N个空间多路复用信号中的每一个来说，通过自适应位加载418生成的数据子流随后使用反向快速傅立叶变换422转换为OFDM信号。然后在每个信号中添加循环前缀（CP）424来降低符号间干扰（ISI）。每个信号随后通过发射RF链426发射，经过在基于RF加权合并网络432内使用合并权重434加权后，生成的输出经分解后发往nT个发射天线组件412。这种配置中，第j个天线组件412的正交副载波k上的发射信号为： 

${\mathrm{txs}}_{j,k}=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{v}_{j,i}\·{\mathrm{\α}}_{i,k}{s}_{i,k}---\left(13\right)$

正交副载波k上的发射向量为 

${\underset{\‾}{\mathrm{txs}}}_k=V\·{\underset{\‾}{\mathrm{\α}}}_k{\underset{\‾}{s}}_k=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\underset{\‾}{v}}_i\·{\mathrm{\α}}_{i,k}{s}_{i,k}---\left(14\right)$

其中V是合并权重434组成的大小为n_T×N的矩阵。应当注意的是，矩阵V不依赖指数k，因为在该实施例中，所有频率正交副载波上的每个合并权重的值是恒定的。为保持所有正交副载波（也就是N_t×P）的总发射功率不变，而 不管发射天线组件412的数量以及受自适应位加载418影响的功率调整是多少，假设每个数字符号的功率为P/n_T，即 

$E\left(s_{i,k}{s}_{i,k}^{*}\right)=P/n_T,i=1,...,N---\left(15\right)$

基于（14）和（15），所有频率正交副载波上的总发射功率如下： 

$\mathrm{TXPW}=\underset{k=1}{\overset{N_t}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}E\left[{\mathrm{\α}}_{i,k}^{*}{s}_{i,k}^{*}{\underset{\‾}{v}}_i^H{\underset{\‾}{v}}_i{\mathrm{\α}}_{i,k}{s}_{i,k}\right]=$

$\underset{i=1}{\overset{N}{\text{\Σ}}}{\left|{\underset{\‾}{v}}_i\right|}^2\underset{k=1}{\overset{N_t}{\mathrm{\Σ}}}{\left|{\mathrm{\α}}_{i,k}\right|}^{2}E\left[s_{i,k}{s}_{i,k}^{*}\right]=P/n_T\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\left|{\underset{\‾}{v}}_i\right|}^2\underset{k=1}{\overset{N_t}{\mathrm{\Σ}}}{\left|{\mathrm{\α}}_{i,k}\right|}^2=N_{t}P---\left(16\right)$

使用（16），对频率缩放后发射权重的约束可表示为： 

$\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\left|{\underset{\‾}{v}}_i\right|}^2\underset{k=1}{\overset{N_t}{\mathrm{\Σ}}}{\left|{\mathrm{\α}}_{i,k}\right|}^2=N_t{n}_T---\left(17\right)$

接收机408的天线组件440收到的正交副载波k上的信号可使用向量形式表示为： 

再来看图4，该接收信号向量在RF域内乘以设置在基于RF加权合并网络442内的合并权重444组成的M×N矩阵U。正交副载波k上生成的输出信号表示为： 

${\underset{\‾}{y}}_k=U^H\·{\underset{\‾}{r}}_k=U^H{H}_k\·V\·{\underset{\‾}{\mathrm{\α}}}_k{\underset{\‾}{s}}_k+U^H{\underset{\‾}{n}}_k---\left(19\right)$

表达式（19）还可表示为： 

${\underset{\‾}{y}}_k=H_k^{\′\′}\·{\underset{\‾}{\mathrm{\α}}}_k{\underset{\‾}{s}}_k+{\underset{\‾}{\mathrm{\η}}}_k---\left(20\right)$

其中 $H_k^{\′\′}=U^H{H}_k\·V,$ 且 ${\underset{\‾}{\mathrm{\η}}}_k=U^H{\underset{\‾}{n}}_k.$

大小为N×1的向量y _k在450中转换为基带，并在454中移除循环前缀。经过串行到并行转换458和FFT处理460之后，使用额外的一组权重464在基带加权合并网络462中对收到的基带信号进行处理，以分隔并恢复为几个空间多路复用信号。接收机408生成的最终输出信号可表示为： 

${\underset{\‾}{z}}_k=W_k^H{\underset{\‾}{y}}_k=W_k^H{H}_k^{\′\′}\·{\underset{\‾}{\mathrm{\α}}}_k{\underset{\‾}{s}}_k+W_k^H{\underset{\‾}{\mathrm{\η}}}_k---\left(21\right)$

正交副载波k上的与第i个空间多路复用信号相对应的输出信号为： 

$z_{i,k}={\underset{\‾}{w}}_{k,i}^H{\underset{\‾}{y}}_k={\underset{\‾}{w}}_{k,i}^H{U}^H{H}_k\·V\·{\underset{\‾}{\mathrm{\α}}}_k{\underset{\‾}{s}}_k+{\underset{\‾}{w}}_{k,i}^H{U}^H{\underset{\‾}{n}}_k---\left(22\right)$

$z_{i,k}={\underset{\‾}{w}}_{k,i}^H{U}^H{H}_k\·{\underset{\‾}{v}}_i\·{\mathrm{\α}}_{i,k}{s}_{i,k}+{\underset{\‾}{w}}_{k,i}^H{U}^H(\underset{j\≠i}{\mathrm{\Σ}}{H}_k\·{\underset{\‾}{v}}_j\·{\mathrm{\α}}_{j,k}{s}_{j,k}+{\underset{\‾}{n}}_k)---\left(23\right)$

其中z_i,k是s_i,k的估计值。 

对应的输出SINR为： 

${\mathrm{SINR}}_{i,k}=\frac{{\mathrm{\σ}}_s^2{\left|{\mathrm{\α}}_{i,k}\right|}^2{\underset{\‾}{w}}_{k,i}^H{U}^H{H}_k\·{\underset{\‾}{v}}_i{\underset{\‾}{v}}_i^H{H}_k^{H}U{\underset{\‾}{w}}_{k,i}}{{\mathrm{\σ}}_s^2\underset{j\≠i}{\mathrm{\Σ}}{\left|{\mathrm{\α}}_{j,k}\right|}^2{\underset{\‾}{w}}_{k,j}^H{U}^H{H}_k\·{\underset{\‾}{v}}_j{\underset{\‾}{v}}_j^H{H}_k^{H}U{\underset{\‾}{w}}_{k,i}+{\mathrm{\σ}}^2{\underset{\‾}{w}}_{k,i}^H{U}^{H}U{\underset{\‾}{w}}_{k,i}}---\left(24\right)$

在前面提到的正在审查中的临时和非临时性专利申请中，介绍了一些选择发射和接收权重u和v以最大化均分于正交副载波上的SNR或最小化BER的方法。但是，这些方法一般适用于对发射信号的每个副载波使用相同调制方法的情况。如前面图3中的方法所提到的那样，本发明提供了一种对于给定的一组发射和接收权重，使用自适应位加载将总的数据率最大化的方法。具体地，对于为每个空间多路复用信号给定的一组发射和接收权重，可对每个信号的副载波功率和调制方法进行选择，使用自适应位加载来最大化总的数据率。 

从等式（24）可以得出，在上述示例方案中，一个空间多路复用信号的指定正交副载波的功率对其他空间多路复用信号中相同正交副载波的输出SINR产生影响。所能达到的最佳SINR通常需要对每个正交副载波的所有信号执行自适应位加载。这可以用“多用户（multiuser）”自适应位加载来实现，这种技术在一些文章中有所描述，如A.G.Armada 发表在IEEE国际通信研讨会文集2001年第4卷第1168－1171页的“用于多载波WLAN的简单多用户位加载算法”（“A simple multiuser bit loading algorithm for multicarrier WLAN”,A.G.Armada, IEEE International Conference on Communication, Volume:4, 2001,pages 1168-1171）；以及S.N.Diggavi发表在1996年11月18日－22日全球电信研讨会文集第3卷1566－1570页的“多用户DMT：多接入调制方法”（“Multiuser DMT: a multiple access modulation scheme”, S.N.Diggavi, Global Telecommunications Conference, 18-22 Nov 1996, pages 1566-1570）。一方面，本发明可以将多用户自适应位加载和基于RF和可能的基带的加权合并技术结合 使用，使得数据率较没有使用自适应位加载的时候有所增加。但是，研究发现，这种数据率只有在联合确定该权重和位加载参数时才能得到最优化，也就是说，在同时使用位加载的情况下，无论是最大化平均输出SNR的权重，还是最小化BER的权重，都不能必然使数据率最大化。一种可以实现这种联合确定的方法是搜索所有可能的权重组，对每组权重进行多用户自适应位加载的情况下计算数据率。结合多用户自适应位加载来产生最高数据率的权重组将用在系统400中。在其他实施例中，还可使用模拟退火法等搜索方法。 

在本发明的方案中，第i个空间多路复用信号的正交副载波k可使用如下参数来表示： 

SINR_i,k：输出SINR 

a_i,k：功率比例因子 

R_i,k：编码比特率（与一对调制和编码率有关） 

BER_i,k：误码率 

在本文中，所述的搜索可同时确定（i）发射和接收权重矩阵U，V和W_k；（ii）使总数据率R_T最大化的副载波功率比例因子（a_i,k）和比特率（R_i,k）的分布，其中R_T定义为： 

$R_T=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k=1}{\overset{N_t}{\mathrm{\Σ}}}{R}_{i,k}---\left(25\right)$

在该实施例中，对R_T的最大化是在约束条件下进行的，该约束条件是每个空间多路复用信号的每个正交副载波上的误码率（BER_i,k）小于或等于预定的范围，也就是： 

BER_i，k≤bound，k=1，…，N_t;i=1，…，N 

每个比特率R_i,k具有相关的BER，给定SINR_i,k，即正交副载波k上的BER是比特率和SINR的如下函数： 

${\mathrm{BER}}_{i,k}=f_{R_{i,k}}\left({\mathrm{SINR}}_{i,k}\right)---\left(26\right)$

基于上述约束条件对最大化数据率R_T的发射/接收权重进行全局搜索可用数学方法概括如下： 

$\underset{U,V,W_k,\left\{{\mathrm{\α}}_{i,k}\right\},\left\{R_{i,k}\right\}}{\arg \max }\left(R_T\right)\mathrm{subjrct\; to}$

1) $\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\left|{\underset{\‾}{v}}_i\right|}^2\underset{k=1}{\overset{N_t}{\mathrm{\Σ}}}{\left|{\mathrm{\α}}_{i,k}\right|}^2=N_t{n}_T$

2)BERi，k≤bound，k=1，…，N_t;i=l，…，N                                (27) 

在另一个实施例中，接收机中的基带权重W_k，可从等式（27）的全局搜索中拿出，给定U、V和{a_i,k}后通过以下闭合形求解式得出： 

$W_k={(H_k^{\′\′}{R}_{s,k}{H}_k^{\′\′H}+R_{\mathrm{\η},k})}^{-1}{H}_k^{\′\′}{R}_{s,k}---\left(28\right)$

其中， $R_{s,k}={\mathrm{\σ}}_s^2\mathrm{diag}\left({\underset{\‾}{\mathrm{\α}}}_k\right),$ 且 $R_{\mathrm{\η},k}=E\left[{\underset{\‾}{\mathrm{\η}}}_k{\underset{\‾}{\mathrm{\η}}}_k^H\right]={\mathrm{\σ}}^2{U}^{H}U.$

等式（28）中的闭合形式表达式对应己知的最小均方误差（MMSE）解（即Wiene－Hopf解），参见Prentice Hall出版社1996出版的S.Haykin所著的《自适应滤波器原理》第三版（S. Haykin, Adaptive Filter Theory, 3^rd ED., Prentice Hall, 1966），并能够有效的最小化发射和估计符号之间的均方误差。依据该方法，就可以确定能最大化数据率的RF加权和位加载参数组合，随后，W_k可依据等式（28）自动从这些参数中生成，以最小化该均方误差。 

总之，对于每组给定的权重U、V和W以及功率比例因子a _k，所有空间多路复用信号的正交副载波k上的输出SINR可依据等式（24）计算得出。给定所有空间多路复用信号的SINR_i,k后，通过选择能够最大化总比特率的调制和编码率组，并将所有空间多路复用信号的可用BER_k维持在可接受的范围内，就可得到一组R_i,k的值。依据等式（27）或（28）选择的权重和自适应位加载参数通常可基于信道条件的变化参考前面描述的方案进行修改。 

出于对本发明进行解释的目的，前面的描述使用了具体的术语以提供对本发明的完整理解。但是，本领域的技术人员应该明白，这些具体细节不是实施本发明所必须的。在其他实例中，熟知的电路和设备以框图的形式表示，以避免对本发明产生不必要的干扰。因此，前面描述的本发明的具体实施例只是对本发明的解释，并非穷尽描述，也不是对本发明的具体限制，显然，依据上面的介绍还可以对本发明进行各种修改和变更。选择这些实施例的目的是为了对本发明的原理及其实际应用进行最好的解释，并使本领域的其他技术人员可以 更好的利用本发明，根据特定的应用对本发明的各种实施例进行各种修改。以下的权利要求及其等效替换定义了本发明的范围。 

Claims (6)

1.在通过多个发射天线发射射频（RF）输入信号以生成对应的多个RF输出信号的多天线发射机中，所述RF输入信号包括多个副载波信号，一种RF信号处理方法包括：依据对应的多个位加载值对多个数据符号组成的数据流进行自适应位加载，以形成对应的多个位加载后副载波信号；将所述多个位加载后副载波信号转换为所述RF输入信号；将所述RF输入信号分解，以形成多个分解后RF信号；依据对应的多个发射权重对所述多个分解后RF信号进行加权，以形成所述多个RF输出信号，其中，对所述多个发射权重和所述多个位加载值进行选择，以使所述发射机的输出数据率最大化；

对所述多个分解后RF信号的发射权重的约束可表示为

${\left|\underset{\‾}{v}\right|}^2\underset{k=1}{\overset{N_t}{\mathrm{\Σ}}}{\left|{\mathrm{\α}}_k\right|}^2=N_t{n}_T,$

其中n_T是发射天线组件的个数，N_t是正交副载波的个数，v是大小为n_T×1的发射权重向量，a_k是第k个正交副载波的功率比例因子。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述RF输入信号包括正交频分复用信号。

3.根据权利要求1所述的方法，其中所述多个发射权重从定义权重空间的多个权重组中选取，所述方法进一步包括对所述多个权重组中的每一组执行对所述发射机的所述输出数据率的计算。

4.根据权利要求3所述的方法，其中所述多个副载波信号结合每次所述计算进行自适应位加载。

5.在包括多天线发射机以通过多个发射天线发射多个射频（RF）输入信号以生成对应的多个空间多路复用RF输出信号的通信系统中，所述多个RF输入信号包括多个副载波信号，一种RF信号处理方法包括：依据对应的多个位加载值对多个数据符号组成的数据流进行自适应位加载，从而生成对应的多个位加载后副载波信号；将所述多个位加载后副载波信号转换为所述多个RF输入信号；将所述多个RF输入信号分解，以生成多个分解后RF信号；使用一组发射权重对所述多个分解后RF信号进行加权，以生成多个空间多路复用加权RF信号，其中对所述一组发射权重和所述多个位加载值进行选择，使所述发射机的输出数据率最大；合并所述多个空间多路复用加权RF信号，以生成所述多个空间多路复用RF输出信号；

对所述多个分解后RF信号的发射权重的约束可表示为

$\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\left|{\underset{\‾}{v}}_i\right|}^2\underset{k=1}{\overset{N_t}{\mathrm{\Σ}}}{\left|{\mathrm{\α}}_{i,k}\right|}^2=N_t{n}_T,$

其中n_T是发射天线组件的个数，N_t是正交副载波的个数，v _i是大小为n_T×i的发射权重向量，a_i,k是第i个空间多路复用信号的第k个正交副载波的功率比例因子；发射机的每一个天线都承载了N个空间多路复用信号。

6.根据权利要求5所述的方法，其中所述多个RF输出信号包括正交频分复用信号。

Images