CN1842974A - 在无线多输入多输出通信系统内处理射频信号的方法 - Google Patents

Abstract

提出了一种用于在射频域内处理多输入多输出通信系统的信号的方法。该系统包括通过无线信道连接的多个发射天线和多个接收天线。根据该无线信道的长期特征生成矩阵M。将矩阵M乘以输入射频信号以获得输出射频信号。可以在发射机、接收机或者两者内生成所述矩阵。

Description

在无线多输入多输出通信系统内 处理射频信号的方法

技术领域

本发明一般涉及多输入多输出通信系统，尤其涉及在这样的系统内选择天线。

背景技术

通过在发射机和接收机上使用多个天线元(MAE)，能够显著地增加无线通信信道的带宽，参见Foschini等人，“On the Limits ofWireless Communications in a Fading Environment When UsingMultiple Antennas(在使用多个天线时的衰落环境内无线通信的极限)”，Wireless Pers.Commun.(无线个人通信)，1998年3月第6卷第3期第311-335页。

多个天线可以使用空间复用提高比特率，其中由每个天线发射不同的数据流，或者增强信道分集，其中在所有天线上发送相同数据流复本，参见Foschini，“Layered Space-Time Architecture for WirelessCommunication in a Fading Environment When Using MultipleAntennas(用于在使用多个天线时的衰落环境下无线通信的分层空间-时间结构)”，贝尔实验室技术刊物，1996年第1卷第2期第41-59页，和Tarokh等人，“Space-Time Codes for High Data Rate WirelessCommunication：Performance Criterion and Code Construction(用于高数据速率无线通信的空间-时间编码：性能标准和编码结构)”，IEEE信息论学报，1999年3月第44卷第744-765页。

然而，多输入多输出(MIMO)系统的重要限制因素是增加的系统和硬件复杂性。每个发射天线需要包括调制器、数模变换器和功率放大器的射频链路。每个接收天线需要包括低噪声放大器、解调器和模数变换器的射频链路。这些链路成本很高。此外，实现MIMO技术可实现的高速率需要的复杂信号处理可能阻止包含大量天线元的系统。因此，已经高度重视选择和处理接收信号子集的技术，这降低了所需要的解调器链路数量。通常将这些方法称作“天线选择”。在下文中，使用术语“天线选择”指选择和处理馈送给天线或从天线接收的信号。

如果提供足够的射频链路，在接收机上的天线选择并不降低MIMO系统的分集增益。然而，它会导致编码增益的损失。损失以10log₁₀(N_r/L)dB为限度，其中N_r是可用接收天线的数量，L是选择的解调器链路的数量，参见Ghrayeb等人，“Performance Analysis ofMIMO Systems with Antenna Selection Over Quasi-Static FadingChannels(使用在准静态衰落信道上天线选择的MIMO系统的性能分析)”，IEEE车辆技术学报，2003年3月第52卷第2期第281-288页。对于基于各种标准例如输出信号与噪声比(SNR)、容量、等等的各种天线选择技术及其性能评价的详细描述，参见Heath等人的“Antenna Selection for Spatial Multiplexing Systems with LinearReceivers(用于包括线性接收机的空间复用系统的天线选择)”，IEEE通信论文，2001年4月第5卷第4期第142-144页，和Bahceci等人的“Antenna Selection for Multiple-Antenna Transmission Systems：Performance Analysis and Code Construction(用于多天线传输系统的天线选择：性能分析和编码结构)”，IEEE信息论学报，2003年10月第49卷第10期第2669-2681页。

另一个问题是依然需要相当强的信号处理能力来实现从N_r个接收信号中选择出最佳的L个接收信号的方法。每次瞬时信道状态改变时，需要执行所述选择。因此，天线选择需要信道系数的实时连续监视和排序，这是复杂的工作。

天线选择处理的复杂性取决于需要检查的可能性数量。当从N_r个天线输出中选择出L个输出时，可能性的数量是

减少可能性的数量将降低实现在发射机或接收机上天线选择需要的信号处理能力。

对于信道矩阵H是空间白的情况，即它的各项是零平均复高斯独立随机变量，在天线选择中使用低复杂性递减搜索是公知的，参见Gorokhov等人，“Receive Antenna Selection for MIMO Flat-FadingChannel：Theory and Algorithms(用于MIMO平坦衰落信道的接收天线选择：理论和算法)”，IEEE信息论学报，2003年10月第49卷第10期第2687-2696页，和Gharavi-Alkhansari和Gershman，“Fast Antenna Subset Selection in MIMO Systems(在MIMO系统内的快速天线子集选择)”，IEEE信号处理学报，2004年2月第339-347页。

对于相关信道而言，联合射频和基带设计能够显著地提高由天线选择系统对于相同数量L的解调器链路实现的编码增益，同时依然提取完全分集，参见Molisch等人，“FFT-Based Hybrid AntennaSelection Schemes for Spatially Correlated MIMO Channels(用于空间相关MIMO信道的基于FFT的混合天线选择方案)”，IEEE个人、室内和移动无线电通信国际研讨会，2003年9月，和由Molisch等人于2003年7月29日提交的美国专利申请10/629,240。

该联合射频和基带设计使用在射频域内的线性射频预处理矩阵M。当在接收机上使用时，预处理矩阵继之以下变换和天线选择，如果需要的话，继之以在基带内的最佳组合。具体而言，当允许最佳线性射频预处理矩阵M在每次信道使用过程中即时改变时，对于发射分集和空间复用的情况可以获得最佳线性射频预处理矩阵M，而对于空间分集的情况可以获得基带组合矢量w。当在发射机上使用时，该处理使用用于空间分集情况的加权矢量乘法器，继之以数模变换器和射频调制器，和输出从N_t个天线发送的N_t个信号的射频预处理矩阵。

一种解决方案需要在瞬时的基础上改变参数和在射频域内切换，这可能导致更高的射频损耗。也可以使用形式为N_r×N_rFFT巴特勒矩阵的次佳但简单的解决方案作为射频预处理器矩阵。使用快速傅立叶(FFT)将在接收机上的处理从天线选择问题变成波束选择问题。对于在强相关环境内工作的均匀线性矩阵(ULA)接收机，FFT确定指向空间内某些固定方向的波束。在一些情况下，该增益靠近完全复杂性接收机。虽然该方案产生增益，但是它确实不是最佳的。其性能取决于电磁(EM)波到达的方向以及MAE的几何形状。

具体而言，当信号沿落入FFT波束方向图的最小处的方向性时，性能降低。因此，希望确定最佳矩阵M。更具体地，希望仅使用信道的长期衰落统计的知识推导出单个射频预处理矩阵设计。

现在针对空间分集增益传输和空间复用增益传输更详细地描述多种现有技术设计的情况。

用于空间分集增益传输的完全复杂性(FC)

完全复杂性(FC)现有技术的接收机使用来自所有N_r个天线140的信号，使用分别用于每个天线元的N_r个解调器链路处理所接收的信号。通过定义，接收机结构实现在所有接收机之中的最高SNR。对于FC接收机而言，需要找到发射机加权矢量v和接收机组合矢量w以最大化SNR，即：

γ_FC＝max_u，w(w^Hv)²，

使得‖v‖²＝1，‖w‖²＝1其中，H是信道矩阵，其第(i，j)个元素表示在第i个接收天线和第j个发射天线之间的链路状态。上述问题的解决方案是在发射机上的最大比传输(MRT)和在接收机上的最大比组合(MRC)。数值v_FC和w_FC是分别对应于信道矩阵H的最大奇异值的左和右奇异矢量。

数值γ_FC由下式给出：

${\mathrm{\γ}}_{\mathrm{FC}}=\frac{\mathrm{\ρ}}{N_t}{\mathrm{\λ}}_1^2\left(H\right),$

其中λ₁(H)是信道矩阵H的最大奇异值。

用于空间分集增益传输的单纯天线选择(PAS)

现有技术的单纯天线选择对应于在缩减信道矩阵 上操作的现有技术的FC接收机。通过从信道矩阵H的N_r行中选择出L行构成缩减信道矩阵

这称作‘L/N_r选择’。用S_L(H)表示信道矩阵H的所有L×N_r子矩阵的集合。最佳天线选择接收机在该子矩阵集合S_L(H)内的

个元素中选择出一个最大化SNR的子矩阵。用于该接收机的SNRγ_set由下式给出：

${\mathrm{\γ}}_{\mathrm{sel}}=\underset{\tilde{H}\∈S_L\left(H\right)}{\max }\frac{\mathrm{\ρ}}{N_t}{\mathrm{\λ}}_l^2\left(\tilde{H}\right).$

继之以空间分集增益传输的选择的FFT预处理

在该现有技术中，在L/N_r选择和下变换之前，通过FFT巴特勒矩阵F发送所接收的观察流，参见Molisch等人，“FFT-Based HybridAntenna Selection Schemes for Spatially Correlated MIMO Channels(用于空间相关MIMO信道的基于FFT的混合天线选择方案)”，IEEE个人、室内和移动无线电通信国际研讨会，2003年9月。因此，在虚拟信道FH上执行选择。因此，输出SNRγ_FFT是：

${\mathrm{\γ}}_{\mathrm{FFT}}=\underset{\tilde{H}\∈S_L\left(\mathrm{FH}\right)}{\max }\frac{\mathrm{\ρ}}{N_t}{\mathrm{\λ}}_1^2\left(\tilde{H}\right).$

最佳组合矢量w_FFT是与缩减信道矩阵

的最大奇异值对应的左奇异矢量。假如矩阵F是单位矩阵，FFT的性能与单纯地选择i.i.d.衰落信道相同。然而，对于空间相关信道，通过对准接收机与在空间上以固定角度到达的波束，FFT产生性能增益。

图2图示通过FFT预处理间隔d/λ＝0.5和N_r＝4的ULA形成的作为到达角度(AoA)的函数的现有技术的波束方向图，其中λ是波长。可以清楚地看出虽然FFT预处理为AoA 0°、60°、90°、270°和300°提供了有希望的增益，但是增益在其它角度上较低。

用于空间分集增益传输的瞬时时变预处理

与FFT相反，其中预处理矩阵M是完全固定的，现有技术的接收机结构可以使矩阵M即时适应CSI。也就是，该处理敏感于短期信道特征。通过在射频域内在L×N_r相移矩阵之间划分处理负载，继之以在基带域内的L至1线性组合器，可以近似加权矢量w_FC。如果L≥2，则能够准确地再生加权w_FC。因此，使用L≥2可实现的性能对应于FC接收机的性能。对于L＝1，射频预处理是到w_FC的相位近似。尽管该技术是次优选的，但是它比上述的单纯天线选择执行得更好。

可以将用于空间复用增益传输的不同现有技术的接收机结构的容量表达表示如下。在空间复用中，容量是比SNR更合适的性能量度，所述容量测量通过同时发送多个流实现的净吞吐量。

用于空间复用增益传输的完全复杂性(FC)

在此，FC接收机组合来自所有天线的信号。如在分集的情况下，这需要N_r个解调器链路。FC接收机的信道容量由下式给出：

其中‖表示矩阵行列式。通过定义，这是在所有接收机结构之中可实现的最大容量。

用于空间复用增益传输的单纯天线选择

在接收机上的单纯天线选择对应于从H的N_r行中选择L行，以便最大化缩减信道矩阵 的容量：

继之以空间复用增益传输的选择的FFT预处理

当使用FFT作为预处理矩阵时，在虚拟信道FH上执行选择，容量由下式给出：

在分集情况中使用的波束选择讨论在此同样适用。当FFT波束方向之一与AoA并未对准时，FFT处理实现更低的增益。

用于空间复用增益传输的时变预处理

最大化信道容量的瞬时时变最佳L×N_r预处理矩阵可以描述如下。最佳矩阵是H的与其L个最大奇异值对应的L个左奇异矢量的共扼转置矩阵。

此接收机结构的容量由下式给出：

$C=\underset{i=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{\log }_2(1+\frac{\mathrm{\ρ}}{N_t}{\mathrm{\λ}}_i^2),$

其中λ_i是信道矩阵H的第i个最大奇异值。

尽管联合设计产生比常规天线选择技术更好的性能增益，但是实际的接收机设计和实施考虑的因素在M上施加附加的限制。虽然在射频域内的幅度调整是可行的，但是效率设计的成本很高。随着在微波集成电路中最新的技术发展，可变相移器的设计和制造是相当便宜和可行的。因此，仅相位近似于M也是所期望的。

发明内容

通过在发射机和接收机上使用多个天线元，本发明提高了无线通信信道的带宽。为了降低该系统的复杂性，本发明从可用信号子集中选择信号以进一步处理。

虽然现有技术的天线选择能够使用更少的射频链路实现最大的分集增益，但是降低了波束形成增益。对于空间相关无线信道，根据本发明的联合射频基带设计能够比现有技术的天线选择执行得更好，并使用非常少的射频链路和更低的复杂性实现接近于完全复杂性接收机的性能。

根据本发明，在接收机上的联合设计使用大小为N_r×K的射频预处理矩阵M，其中N_r是接收天线数量。随后，下变换矩阵M的K个输出。这继之以天线选择开关根据信道状态的估计从K个流中选择出L个流。最佳地组合由该开关输出的L个流。

本发明还使用在发射机上的类似互易联合设计。在发射机上的联合设计使用继之以连接到N_t个发射天线的K×N_t射频预处理矩阵的L/K路由器。将输入给L/K路由器的L个发射流路由选择到矩阵M的K个输入中的L个输入。该天线选择处理考虑

种可能性。缩小数值K降低该处理的复杂性。

本发明同时考虑发射分集和空间复用MIMO技术。用于这些MIMO技术的射频预处理同样可应用于诸如MIMO正交频分复用(OFDM)系统等系统，其中在多个载波上发送并在接收机上适当地组合信息。MIMO-OFDM是用于在频率选择无线信道上发送的解决方案。本发明还推导出最佳射频预处理矩阵，它仅基于信道的大规模参数，所述大规模参数变化得比小规模参数慢，大部分现有技术基于所述小规模参数。

这减少了在接收机内使用的射频单元数量，还支持使用计算量较小的处理。当在发射机上使用时，使用长期信道统计避免了如在闭环系统内接收机将瞬时信道状态反馈回发射机的需要。仅需要低带宽的反馈信道。该反馈提供了大规模统计的缓慢变化特征。在没有来自接收机的瞬时反馈的情况下，发射机还可以估计这些统计。

还描述了矩阵M减少射频输出数量以匹配可用解调器链路数量的实施例。在该实施例中，不存在选择。

对于接收机，调整参数K允许在开关及射频预处理矩阵的硬件复杂性、为该开关从K个流中选择出最佳的L个流所需要的信号处理能力和系统性能之间的折衷。对于发射机，调整参数K允许在路由器及射频预处理矩阵的硬件复杂性、路由选择L个信号需要的信号处理能力和系统性能之间的折衷。提高K以更高的硬件复杂性和更高的信号处理能力要求为代价改善了系统性能，反之亦然。

接近于全部复杂性接收机的性能是可能的。还描述基于波束方向图的几何形状以证明性能增益。

为了适应由当前的可变相移器技术施加的实际设计限制，还提供了一种与开关耦合的次佳相位近似。还提供了一种用于确定打开或关闭开关的最佳方法。

附图说明

图1是使用用于分集传输的本发明的无线通信系统的方框图；

图2图示在现有技术中作为方位角的函数的FFT预处理的波束方向图；

图3是作为平均到达角度为45度的方位角的函数，根据本发明的矩阵M_TI的预处理的波束方向图；

图4是作为平均到达角度为60度的方位角的函数，根据本发明的矩阵M_TI的预处理的波束方向图；

图5是根据本发明的具有空间复用的系统的方框图；

图6是在发射机和接收机内具有天线选择和射频预处理的空间复用系统的方框图；

图7是在接收机上具有射频预处理且K＝L而没有天线选择开关的空间分集系统的方框图；

图8是带有射频预处理和L/K路由器的空间分集系统发射机的方框图；和

图9是在发射机内有射频预处理且K＝L而没有L/K路由器的空间分集系统发射机的方框图。

具体实施方式

系统和信道模式

本发明提供一种系统和方法，用于在经受空间相关MIMO信道条件的多输入多输出(MIMO)无线通信系统内射频预处理和选择所处理输出的子集。本发明可应用于在发射机上或在接收机上或者在两者上使用多个天线的通用多天线系统。

具体而言，本发明根据无线信道的长期特征生成矩阵M。矩阵M相乘输入射频信号以获得输出射频信号。可以在发射机上、接收机上或者两者上生成该矩阵。

图1图示可以使用本发明以最大化分集增益的系统100。在部分示出的发射机105内，在调制115到通频带之前，将输入信号流101的复本乘以110N_t维复加权矢量v111。随后，将每个信号分别提供给N_t个发射天线120之一。

调制信号通过信道特征为H的MIMO信道130传送。应当指出通常将信道特征分类为空间的或时间的。空间特征是由于各种天线结构和参数，例如电磁波的到达和离开的角度、由于散射体的位置在发射机和接收机上的角度散射、极化效应、等等。时间特征是由于到达接收机的一个或多个发射信号的来自各个散射体的多个复本。时间变化可以通过诸如Raleigh、Ricean和Nakagami衰落分布等表征。

时变与非时变

通常，可以在短期(时变)或长期(非时变)上描述信道特征。利用短期，我们是指由于在发射机和接收机之间距离上的微小变化导致在信道特征内的改变，这可以用半波长表示，即在毫秒范围内的时间，甚至对于缓慢移动的移动接收机。利用长期，我们是指作为包含秒或更大单位的时间统计描述的大规模变化，即长期是在大于短期的至少一个或多个等级的量值。本发明关注长期特征。也就是，依然考虑正在改变的信道条件，但是现在考虑更长的时间间隔和距离。这将不同于使用固定巴特勒矩阵的FFT预处理，该预处理完全不考虑改变的信道条件。

在接收机135上，通过线性矩阵操作M150传送所接收的信号。在优选实施例中，以幅度和相位的形式表示矩阵单元。如果可用的话，可以通过单独开关，例如二进制0/1屏蔽，控制矩阵150的每个单元。随后，仅从N_r个可能的天线中选择155信号子集L用于解调160。随后，对已解调的信号使用接收机加权矢量w 165执行最大比组合170和组合180以获得作为输入数据流101的估计的输出数据流102。

如图1所示，对于分集传输，在N_t个天线120中的每个天线上发送相同信息符号的复本。该信道状态信息(CSI)在接收机135上是可用的，并且在发射机105上可能是可用的。

在空间分集传输中，对于发射天线i，信号x使用v_i加权，这基于在发射机上可用的CSI。矢量v111是[v₁，v₂，...，v_Nt]^T，其中[·]^T是矢量转置。

表示接收信号的矢量y是：

$y=\sqrt{\frac{\mathrm{\ρ}}{N}}\mathrm{Hvx}+n,---\left(1\right)$

其中H是表示信道特征的长期统计的N_r×N_t信道矩阵，ρ是接收信号的信噪比，和n是附加白高斯噪声。

没有一般性损失，矢量n遵循分布N_c(0，σ²I)，其中N_c表示复高斯分布，0是全零平均矢量，σ²是噪声方差，和I是单位协方差矩阵。

我们采用用于H的公知Kronecker相关信道模型。将该模型表示为：

H＝R^I/2H_wT^I/2，

                   (2)

其中H_w是～N_C(0，1)。矩阵R和T是i.i.d.复高斯项，R和T分别是N_r×N_r和N_t×N_t接收机和发射机相关矩阵。

使用在接收机和发射机上分别间隔d_r和d_t的天线元，当角度扩散很小时，用于相关矩阵R和T的各项封闭形式表达是可用的。接收相关矩阵R的第(i，j)个元素由下式给出：

$R_{\mathrm{ij}}={\∫}_{-\∞}^{\∞}\frac{1}{\sqrt{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\σ}}_r}{e}^{-j2\mathrm{\π}(j-i)d_r\cos ({\mathrm{\θ}}_r+\mathrm{\ϵ})}{e}^{-\frac{{\mathrm{\ϵ}}^2}{{2\mathrm{\σ}}_r^2}}{d}_r{\mathrm{\ϵ}}_r$

$\≈e^{-j2\mathrm{\π}(j-i)d_r\cos {\mathrm{\θ}}_r}{e}^{-j2\mathrm{\π}(j-i)d_r\sin {\mathrm{\σ}}_r{\mathrm{\θ}}_r}.$

对于发射相关T，同样存在类似的表达。

现在，我们列出用于分集传输的公知线性处理接收机。我们假设每个接收机包括L个解调器链路，除了完全复杂性接收器之外，它具有N_r个解调器链路。因而，需要从N_r个可用接收天线元中选择出L个。

用于空间分集增益的最佳长期射频预处理

我们描述用于分集系统的长期预处理器的两种情况，其中考虑长期信道特征。在第一种情况下，我们推导出仅最大化接收机输出上的平均SNR的最佳L×N_r长期预处理矩阵M_TI。因为预处理器仅输出L个流，长期预处理执行隐含选择。因此，不需要随后的选择处理。

在第二种情况下，在预处理之后执行基于CSI的选择。为此，我们推导出K×N_r长期预处理矩阵M_TI-S，从而最大化平均输出SNR。

在推导矩阵M_TI和M_TI-S的过程中，我们并未施加它们仅是相位矩阵的限制。下面描述使用开关的解决方案的最佳相位近似。因为存在多个局部最大值，所以最佳相移器的分析确定很困难。这推动了相位近似的使用。

用于空间分集增益的最佳长期(TI)L×N_r预处理

矩阵M_L是在图1所示的接收机135上的L×N_r预处理矩阵。表示所接收信号的修改矢量

是：

$\tilde{y}=\sqrt{\frac{\mathrm{\ρ}}{N_t}}{M}_L\mathrm{Hvx}+M_{L}n.$

在预处理和下变换之后，使用加权矢量w165在基带内组合170和180各个天线的信号。通常，因为矩阵M_L不必是半单位矩阵，所以需要噪声白化滤波器。这产生在SNR表达式中的(M_LM_L ⁺)^-1/2项，其中(·)⁺表示矩阵厄密共轭。

使得‖w^M_L‖＝1其中ε_H表示与信道矩阵H有关的期望值。能量限制保证在所比较接收机之间的公平性。

定理1：假定有带有奇异值分解(SVD)UΛV^的普通N_r×N_t信道矩阵H。假定u₁是U的第一列，假定λ₁是信道矩阵H的最大奇异值。因此，经过能量限制的最大化平均输出SNR的用矩阵MTI表示的最佳矩阵M_L的形式为M_TI＝BQ。在此，矩阵B是任一个L×L满秩矩阵，矩阵Q是由下式给出的L×N_r矩阵：

Q＝[μ₁，μ₂，...，μ_L]^，

其中μ₁是与在本征分解之后的协方差矩阵 的第1个最大奇异值对应的奇异矢量。此外，最佳组合矢量w_TI165是：

我们从定理1看出通过对λ₁μ₁的主要分量分析和选择最大的L个主要分量获得最大化平均SNR的最佳Q矩阵。沿着协方差矩阵R_uu的本征矢量的μ₁的方差等于协方差矩阵的相应本征值。

因而，选择用于Q的协方差矩阵R_uu的前L个本征矢量对方差的贡献最大。

图3和图4图示用于两个不同定向信道的均匀线性矩阵的M_TI的波束方向图以比较使用FFT预处理的性能。天线元间隔是d/λ＝0.5，平均到达角度在图3中是45°，在图4中是60°。我们看出M_TI的波束方向图适合于在接收机上的平均AoA，和保证真正的性能增益。

用于空间分集的长期仅相位(TI-Ph)L×N_r预处理

上面描述的长期预处理器矩阵M_TI包括复单元。我们期望用于长期预处理矩阵M_TI的仅相位的近似。该长期预处理矩阵M_TI＝[m₁，...，m_N]，执行在射频域内所接收信号的加权求和。在仅相位的预处理限制之下，我们使用用于矩阵M_TI的相位矩阵Φ，其中相位矩阵Φ＝[φ₁，...，φ_N]使对于每一列i，φ_i在角度上最接近m_i。

因而，在可能的情况下，所接收的信号依然相干地相加。每个单元φ_ij跟踪M_ij即矩阵M_TI的第(i，j)个单元的相位，并带有附加选项即该单元可以被完全关闭。因此，

${\mathrm{\φ}}_{\mathrm{ij}}=a_{\mathrm{ij}}{e}^{j\arg \left(M_y\right)},---\left(4\right)$

其中φ_ij是0或1。在φ_i和m_i之间的角度由下式给出：

$\mathrm{\θ}=\frac{\mathrm{\φm}}{\left|\right|\mathrm{\φ}\left|\right|}.$

为了最小化角度μ_i，我们需要确定a_ij，1≤j≤L。通常，这需要O(2^L)次计算。我们介绍仅需要O(Llog(L))次计算的方法。

用于确定开关配置的方法

1.以幅度绝对值的递减顺序排序m_i的各项，从而获得排序集合{m_i[1]，...，m_i[L]}，其中|m_i[1]|≥|m_i[2]|≥|m_i[L]|.，和[k]表示第k个最大项的索引。

2.定义 使得φ_i具有在位置j＝[1]，......，[l]上的恰好1个非零项。根据等式(4)，我们得到这些项是mi的相应项的幅角。因而，

1≤l≤L.

3.选择l_max，使得μ_ilmax是最大值。

4.随后，由下式给出a_ij：

步骤1需要O(Llog(L))次计算，和步骤2需要O(L)次计算。因而，上述处理需要O(Llog(L))次计算以确定φ_i。因而，与现有技术相比，我们的选择处理执行得更好，并需要更少的相移器。

最佳发射和组合加权矢量v_TI-Ph和w_TI-Ph是分别对应于虚拟信道ΦH的最大奇异值的右奇异矢量和左奇异矢量。TI-Ph接收机的SNR是：

继之以空间分集增益的选择(TI-S)的长期K×N_r预处理

我们描述一种替代实施例，其中将表示所接收信号的矢量y乘以K×N_r预处理器矩阵M_N，从预处理器的K个输出中选择出L个用于下变换。

在这种情况下，修改的所接收矢量变成：

其中S是从K个信号中选择出L个信号的L×K排列矩阵。我们允许变量S即时地适应信道状态。在基带内下变换和组合170和180已修改的矢量。现在，平均输出SNR最大化的问题变成：

使得‖ω^SM_N‖＝1           (6)

难以在分析上发现最大化等式(6)的矩阵M_N，因为排列矩阵S的存在取决于信道矩阵H。通过互换ε_H和最大值的顺序，我们获得下限：

接着，我们描述下面的定理。

定理2：定义U_L＝span{μ₁，μ₂，...μ_K}，其中μ_l定义如上。随后，最大化等式(7)内下限的K×N_r矩阵M_TI-S的形式如下：

M_TI-S＝P[μ₁，μ₂，...，μ_K]^，        (8)

其中P是任一K×K排列。

在此同样使用上面描述的用于确定矩阵M_TI-S的仅相位近似和开关的方法。

空间复用

如图5所示，为了空间复用，与在分集情况内的单个数据流不同，将N个不同的数据流501通过信道520从发射机510同时发送给接收机530。

在这种开环结构内在发射机上没有CSI可用，同时在接收机上可以获得完美的CSI。将用于N_r个接收天线的接收矢量y表示如下：

$y=\sqrt{\frac{\mathrm{\ρ}}{N_i}}\mathrm{Hx}+n,---\left(12\right)$

其中ρ是输入接收机的SNR，H是根据Kronecker模型生成的N_r×N_t信道矩阵，x是N_t×1发射矢量和n～N_c(0，I)是噪声矢量。

在空间复用中，当L＜N_t，任一基于天线选择的方案始终具有显著降低的容量。这与分集情况相反。在分集情况下，输出SNR取决于信道的单个最大本征模式，而在空间复用内的容量取决于所有的本征模式。降低维数导致更少的可用本征模式。接着，我们列出根据本发明的用于不同接收机结构的容量表示。

用于空间复用增益的长期预处理器(TI)

对于空间复用系统，我们考虑两种情况的长期预处理。首先，我们推导出最大化各态历经容量的L×N_r矩阵。因为这个接收机输出L个流，所以该接收机执行隐含的选择。我们还提供一种接收机结构，其中长期K×N_r线性预处理继之以CSI相关L/K选择。

用于空间复用增益的L×N_r长期(TI)预处理

我们执行L×N_r长期预处理，以便最大化各态历经容量。设M_L是L×N_r预处理矩阵531，如图5所示。则L×1修改接收矢量变成：

$\tilde{y}=\sqrt{\frac{\mathrm{\ρ}}{N_t}}{M}_L\mathrm{Hx}+M_{L}n.$

对于这样一个系统，各态历经容量是：

随后，最大化容量改变成下列限制最佳化问题：

使得

通常，非常难以解决与各态历经容量相关的上述最佳化问题。相反地，我们使用容量的相关严格下限。对于感兴趣的所有SNR，当N_t≠N_r时，下限基本上是准确的。当N_t＝N_r时，该界限落入在用于低SNR的容量的0.5比特/秒/赫兹之内，并且对于高SNR也基本上是准确的。

定理3：假定有普通N_r×N_t空间信道矩阵H＝R^1/2H_wT^1/2。则，最佳矩阵M_L531的形式是M_L＝BQ，其中B是任一满秩L×L矩阵，和Q的形式是：

Q＝[μ₁μ₂...μ_L]^T，

其中μ_l是与其第1个最大奇异值对应的R的奇异矢量，和(·^T)表示矩阵转置。

将长期相移解决方法选择为沿着先前所述线路的到M_L的相位近似。

继之以空间复用增益的选择的K×N_r长期(TI)预处理

定理4：K_r×N_r矩阵M_N的形式如下：

M_N＝[μ₁，μ₂，...，μ_K]^T.

将长期仅相位解决方法选择为沿着先前所述线路的到M_N的相位近似。

空间分集估计

为了估计空间分集系统，我们测量SNR的累积分布函数(CDF)。与仅提供第一时刻相关信息的期望值不同，这提供了SNR的完整表示特征。

对于高度相关的信道，TI执行在FC接收机的0.1dB内，即使仅使用一个解调器链路。与常规天线选择方法相比，它获得高达5dB的优点，并且不需要信道的连续监视，因为执行了隐含的选择。

在此描述的到TI的次优相位近似的性能在TI的0.01dB内。我们观察到当平均AoA方向匹配FFT波束之一时，参见图2，现有技术的FFT预处理执行得与TI预处理器同样良好。TI-S和TI-PhS的SNR类似于TI的SNR，同时时变接收机提供与FC相同的增益。

当TI执行得与FC接收机同样良好时，FFC接收机产生与TI相比近似2dB的SNR损耗。这是因为μ_r＝45°位于FFT波束方向图的零位置上，参见图2，虽然TI接收机修改其波束方向图以使用在平均AoA方向内的增益，参见图3。

对于中等程度相关的信道，例如μ_r＝60°；σ_r＝15°，TI和TI-Ph比单纯的天线选择执行得优越2-3dB。然而，与FC接收机相比，它们经受1dB的损耗。TI-S和TI-PhS具有与用于中等程度相关信道的TI类似的性能。

当信道不相关时，降低TI和TI-Ph的SNR，因为不存在主要的波束方向。继之以自适应选择(TI-S，TI-PSS)的长期预处理的性能与单纯选择的性能相同。应当指出即使对于不相关的信道，时变选择方案的SNR匹配FC接收机的SNR。

空间复用估计

对于估计空间复用系统，我们以比特/秒/赫兹为单位测量容量的累积分布函数(CDF)。这提供了信道容量的完整表示特征，与期望值相反，期望值仅提供与第一时刻相关的信息。

对于空间复用系统，TI和TI-Ph图示与单纯天线选择相比的1比特/秒/赫兹的增益。然而，与FC接收机相比，性能大约差1比特/秒/赫兹。这与分集传输相反，在分集传输中，可以使用单个解调器链路捕获大部分的FC接收器增益。如同在该分集的情况下，对于μ＝60°，FFT预处理器的容量匹配TI的容量。但是如果AoA方向落入在FFT波束方向图的零位置上，其性能降低。当μ_r＝45°且σ_r＝60°时，FFT预处理的容量比TI的容量差大约0.5比特/秒/赫兹。

对于非相关的信道，如在分集传输中，使用静态选择的方案(TI，TI-PS)与单纯选择相比执行得差，而TI-S、TI-PhS和FFT执行得与单纯的选择同样良好。

本发明的效果

本发明提供一种用于MIMO系统的联合射频基带设计，如果需要的话，组合在射频域内的线性预处理器和天线选择。这降低了MIMO系统需要的硬件复杂性和信号处理能力。考虑两种MIMO技术：空间分集和空间复用。对于这两种技术，推导出最佳长期L×N_r射频预处理矩阵M_TI。通过其设计，L×N_r矩阵避免了随后的天线选择及其相关的计算复杂性。

还描述了使用继之以天线选择的K×N_r射频矩阵的更复杂的接收机结构。以附加计算为代价，这种结构始终比上述L×N_r矩阵执行得更好。设计预处理矩阵以保证性能始终高于下限。随后，使用后续优化技术进一步提高性能。

对于空间分集来说，最佳预处理沿着信道最左奇异值的定标本征矢量的L个最大主要分量投影接收矢量。对于相关信道而言，当需要与天线选择相同数量的解调器链路时，这种预处理明显执行得比天线选择更好，并实现了完全复杂性接收机的大部分增益。

对于空间复用，最佳预处理器沿着接收机相关矩阵的L个最大本征矢量投影所接收的矢量。如同在分集的情况下，还可以将K×N_r用于空间复用。

还针对所有的情况描述了次佳相位近似以解决当今射频集成电路技术施加的实际设计限制。假定在使用此近似过程中的最小性能降低，则没有必要实施使用数字搜索以发现最佳相位解决方法的接收机。该解决方法也比FFT巴特勒矩阵预处理执行得更好，所述FFT巴特勒矩阵预处理不能适应在平均到达角度内的变化。

在发射机和接收机上的天线选择

图6图示在发射机和接收机上同时使用根据本发明的天线选择方法的多天线系统600。在发射机601内，将多个子流103提交给调制器610，并作为通频带射频信号输出。这些子流可以是在复用传输中通过空时编码器获得的不同信号，或者在分集传输中使用不同加权编码的相同信号。路由器620将这些信号链接到与发射天线相关的分支621。在将通频带分支620施加给发射天线和通过信道640传送之前，通过矩阵操作M_t630变换630通频带分支621。

在接收机602上，由接收天线通过信道640接收与该子流对应的信号。通过矩阵操作M_r650变换接收信号，并选择660变换后的信号。解调670选定的信号661。从解调器流中检测该输出数据102。

在接收机内具有射频预处理而没有天线选择的空间分集

图7图示在接收机上使用射频预处理，K＝L，且没有天线选择开关的空间分集系统700。在调制115到通频带之前，将输入比特流701的多个复本乘以710N_t维复加权矢量v711。随后，将每个信号分别提供给N_t个发射天线720之一。通过具有信道特征H的MIMO信道730发送已调制信号。

在接收机735上，通过线性矩阵操作M750传送所接收的信号。在这种情况下，矩阵操作执行相移和天线选择。随后，仅选择来自N_r个可能的天线中L个天线的信号子集用于解调760。随后，使用接收机加权矢量w765最大比组合770已解调信号，并组合780以获得作为输入数据流701估计值的输出数据流702。

在发射机内具有射频预处理和L/K路由选择的空间分集

图8图示使用射频预处理和L/K路由选择的空间分集发射机800。在调制810到射频域内的通频带之前，将输入比特流801的多个复本乘以810L维复加权矢量v811。如上所述，将输入给路由器820的L个发射流路由选择到矩阵M825的K输入中的L个输入，随后提供给N_t个发射天线830。通过具有信道特征H的MIMO或MIMO-OFDM信道840传送已调信号。接收机可以是上面描述的任一种结构。

在发射机内具有射频预处理和没有信号路由选择的空间分集

图9图示在发射机上带有射频预处理器，K＝L，和没有信号路由选择的空间分集发射机900。在调制920到通频带之前，将输入比特流901的多个复本乘以910L维复加权矢量v911。将L个发射流输入给上述矩阵M925，随后提供给N_t个发射天线930。通过具有信道特征H的MIMO或MIMO-OFDM信道940传送已调制信号。接收机可以是上述的任一种结构。

尽管已经通过优选实施例的例子描述了本发明，但是将理解可以在本发明的精神和范围的情况下进行各种其它的修改和修改。因此，权利要求书的目的是覆盖落入在本发明的真正精神和范围内的所有这些变化和修改。

Claims (17)

1.一种用于在多输入多输出通信系统内处理射频信号的方法，所述系统包括通过无线信道连接的多个发射天线和多个接收天线，该方法包括：

根据该无线信道的长期特征生成矩阵M；和

将矩阵M乘以输入射频信号以获得输出射频信号。

2.权利要求1的方法，其中所述生成在发射机内，将输出射频信号馈送给多个发射天线。

3.权利要求1的方法，其中所述生成在接收机内，从多个接收天线获得输入射频信号。

4.权利要求1的方法，还包括：

根据无线信道的长期特征在发射机内生成第一矩阵M；

将第一矩阵M乘以第一输入射频信号以获得馈送给多个发射天线的第一输出射频信号；

根据无线信道的长期特征在接收机内生成第二矩阵M；以及

将第二矩阵M乘以从多个接收天线获得的第二输入射频信号以获得第二输出射频信号。

5.权利要求2的方法，还包括：

将多个输入比特流调制成L个射频信号。

6.权利要求3的方法，还包括：

解调输出射频信号的子集。

7.权利要求1的方法，其中矩阵M的形式为

M＝BQ，

其中B是满秩矩阵，和Q是通过分解协方差矩阵获得的奇异矢量矩阵。

8.权利要求1的方法，其中矩阵M包括多个单元，并仅使用这些单元的相位特征生成矩阵M。

9.权利要求8的方法，还包括：

将这些单元的子集设置为零。

10.权利要求9的方法，其中所述设置基于这些单元的幅度特征。

11.权利要求1的方法，其中在发射机内使用空间分集增益技术生成输入射频信号。

12.权利要求1的方法，其中在发射机内使用空间复用增益技术生成输入射频信号。

13.权利要求1的方法，其中输出射频信号的数量小于输入射频信号的数量。

14.权利要求13的方法，还包括：

选择输出射频信号的子集用于解调。

15.权利要求6的方法，还包括：

使用矩阵M选择射频信号的子集。

16.权利要求15的方法，还包括：

使用L/K开关选择所述射频信号子集的子集。

17.权利要求5的方法，还包括：

将所述L个射频信号路由选择到K个输入射频信号。

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