CN1875562B - 宽带miso和mimo系统的频率无关空间处理 - Google Patents

Abstract

描述了MISO和MIMO系统中的频率无关特征导向。对于主模特征导向和多模特征导向，基于信道响应矩阵为MIMO信道计算相关矩阵，并且将该相关矩阵分解以获得所述MIMO信道的N_S个空间信道的N_S个频域无关导向向量。使用N_D个导向向量，在N_D个最好空间信道中传输N_D个数据符号流，其中对于主模特征导向，N_D＝1，对于多模特征导向，N_D＞1。对于主路径特征导向，在该MIMO信道的主传播路径(例如，具有最高能量的传播路径)的最好空间信道上传输数据符号流。对于接收机特征导向，基于为所述接收天线获得的导向向量，将数据符号流导向至该接收天线。对于所有特征导向方案，基于导向向量和接收天线的信道响应向量，为各接收天线导出匹配滤波器。

Description

宽带MISO和MIMO系统的频率无关空间处理

技术领域

本发明通常涉及数据通信，而且尤为具体地，涉及用于对宽带多进单出(MISO)和多进多出(MIMO)通信系统执行空间处理的技术。

背景技术

MIMO系统采用多个(N_T)发射天线和多个(N_R)接收天线以用于数据传输，并且该系统被表示为(N_T，N_R)系统。由N_T个发射天线和N_R个接收天线形成的MIMO信道可被分解成N_S个独立信道，其中N_S≤min{N_T，N_R}。N_S个空间信道可以由该MIMO信道的N_S个独立信道形成且用于数据传输。

对于时间色散MIMO信道，从给定的发射天线发送的信号可通过多个信号路径(即，传播路径)到达给定的接收天线。这些信号路径可包括一条视距路径和/或多条反射路径，所述多条反射路径是在所述发射信号从反射源(例如，大楼、障碍物等)反射且通过不同于视距路径的信号路径到达接收天线时创建的。因此，该接收天线上的接收信号可包括从该发射天线发送的信号的多种情形(即，多径分量)。该MIMO信道的时延扩展L是该MIMO信道中所有发射-接收天线对的最早到达多径分量与最晚到达多径分量之间的时间差。

MIMO信道中的时间色散导致频率选择性衰落，这种频率选择性衰落的特征在于在系统带宽内变化的频率响应(即，对于不同的频率，信道增益也不同)。所述多径分量与不同的复信道增益相关联并且在接收机处相长相加或相消相加。对于具有宽系统带宽的宽带MIMO系统而言，时间色散和频率选择性衰落更成问题。

许多技术可以用于克服宽带MIMO信道中的频率选择性。例如，比如正交频分复用(OFDM)的多载波调制技术可以用来将系统带宽划分成多个(N_F个)正交频率子带。因此该宽带MIMO信道可以被看成由N_F个平坦衰落窄带MIMO信道组成，其中每个平坦衰落窄带MIMO信道可被分解成N_S个空间信道。数据随后可以在所述N_F个子带中的每个的N_S个空间信道中传输。

对于利用OFDM的MIMO系统(即，MIMO-OFDM系统)而言，该宽带MIMO信道具有如下特征：(1)N_T·N_R个发射/接收天线对中每个发射/接收天线对的N_F个子带中的每个子带的复信道增益(即，总共N_F·N_T·N_R个信道增益)，以及(2)接收机处的本底噪声(noisefloor)。然后，该信道增益和接收机本底噪声可用于选择在N_F个子带中的每个子带的N_S个空间信道上进行的数据传输的数据速率。该信道增益还可以被用于接收机处的空间处理和有可能用于发射机处的空间处理，以便在N_F个子带中的每个子带的N_S个空间信道上传输数据。因而，对于该MIMO-OFDM系统而言，通过将该宽带MIMO信道处理为N_F个平坦衰落窄带MIMO信道，并且分别对每个窄带MIMO信道进行空间处理，可以克服频率选择性。然而，这种频率相关空间处理极大地增加发射机和接收机处的计算复杂度。此外，该接收机可能需要向发射机提供大量的反馈信息(例如，信道增益)，以支持频率相关空间处理。

因此，在本技术领域中需要能够在宽带MIMO系统中更高效地进行空间处理的技术。

发明内容

这里提供了用于在MISO和MIMO系统中进行频率无关特征导向的技术。特征导向指的是在发射机端使用导向向量对数据符号流执行的空间处理，以便在MISO信道或者MIMO信道的一个空间信道上发射该数据符号流。所述MISO信道的特征在于：(1)多个时延的时域信道冲击响应向量序列，或者(2)N_F个子带的频域信道频率响应向量序列。同样，所述MIMO信道的特征在于信道冲击响应矩阵序列或者信道频率响应矩阵序列。因为即使该MISO或者MIMO信道是时间色散的并且不论该特征导向是在时域内还是在频域内执行，一个导向向量可用于该数据符号流，所以所述特征导向是频率无关的。可以使用一个或多个导向向量对一个或多个数据符号流执行特征导向，以在一个或多个空间信道上传输该数据符号流。这里描述了各种频率无关特征导向方案，包括主模特征导向，多模特征导向，主路径特征导向以及接收机特征导向。

对于主模和多模特征导向，如下面所描述，基于该MIMO信道的信道(冲击或频率)响应矩阵，计算该MIMO信道的相关矩阵。然后，该相关矩阵被分解(例如，使用特征值分解)，以为该MIMO信道的N_S个空间信道获得N_S个频率无关导向向量。对于主模特征导向，通过使用最好空间信道的导向向量v _pm，在主空间信道或者最好空间信道上发射一个数据符号流。对于多模特征导向，通过使用N_D个最好空间信道的N_D个导向向量V _mm，在所述N_D个最好空间信道上发射N_D个数据符号流，其中在这种情况下N_S≥N_D＞1。

对于主路径特征导向，通过使用频率无关导向向量v _mp，在该MIMO信道主传播路径的主空间信道上发射数据符号流。对于这种方案，首先确定每个信道冲击响应矩阵的能量。所述主路径是具有最高能量的信道冲击响应矩阵的时延。计算并分解具有最高能量的信道冲击响应矩阵的相关矩阵，以获取主路径的最好空间信道的导向向量v _mp。使用该导向向量v _mp，在这个空间信道上发射所述数据符号流。

对于接收机特征导向，基于为个体接收天线获得的频率无关导向向量v _rx，i，将数据符号流导向至该个体接收天线。该MIMO信道可看成由针对N_R个接收天线的N_R个MISO信道组成。基于每个MISO信道的信道(冲击或频率)响应向量序列，可以计算每个MISO信道的相关矩阵，并且该相关矩阵可被分解以获得该MISO信道的主空间信道的导向向量。可以为N_R个MISO信道获得N_R个频率无关导向向量V _rx。使用这N_R个导向向量V _rx，可以发射N_D个数据符号流，其中在这种情况下min{N_R，N_T}≥N_D≥1。每个数据符号流可以被导向到一个、多个或者所有的接收天线。对于具有一个接收天线的MISO系统，为该单个接收天线获得一个导向向量，该导向向量被用于发射一个数据符号流。

对于所有的特征导向方案，基于发射机使用的导向向量和每个接收天线的信道(冲击或频率)响应向量序列，为该接收天线导出匹配滤波器。利用用于每个接收天线的匹配滤波器对该接收天线的接收符号流进行滤波，以便获得一个或多个滤波后的符号子流。随后将来自用于所有N_R个接收天线的N_R个匹配滤波器的滤波后的符号子流合并，以获得发射机发送的N_D个数据流的N_D个检测符号流，其中在这种情况下N_D≥1。可以对所述N_D个检测符号流执行均衡和其它后处理，以获得N_D个已恢复的符号流，这N_D个已恢复的符号流是发射机发送的N_D个数据符号流的估计。

下面进一步详细描述本发明的各个方面和各种实施例。

附图说明

通过下面结合附图给出的详细说明，本发明的特征和特性将变得更加明显。在整个附图中，相同的参考字符相应地相同，其中：

图1示出了MISO系统中的发射机和接收机；

图2示出了所述MISO系统中的发射(TX)数据处理器；

图3A，3B和3C示出了所述MISO系统中的TX空间处理器的三个实施例；

图4A，4B和4C示出了所述MISO系统中的接收(RX)空间处理器的三个实施例；

图5示出了所述MISO系统中的所述接收机的方框图；

图6示出了MIMO系统的发射机和接收机；

图7示出了所述MIMO系统中的TX数据处理器；

图8A，8B，和8C示出了所述MIMO系统中的TX空间处理器的三个实施例；

图9A到图9F示出了所述MIMO系统的RX空间处理器的六个实施例；

图10示出了所述MIMO系统中的所述接收机的方框图；

图11示出了用于在所述MIMO系统中执行主模特征导向，多模特征导向和主路径特征导向的处理器；和

图12示出了用于在所述MISO或MIMO系统中执行接收机特征导向的处理器。

发明详述

这里使用的“示例性的”一词意味着“用作一个实例、示例和图例”。这里被描述为“示例性”的任何实施例或设计不必被解释为相比其他实施例或设计为优选或具有优势。

这里所描述的特征导向(eigensteering)技术可用于各种无线通信系统，所述无线通信系统包括单载波和多载波MISO和MIMO系统。可以由OFDM或者一些其他的多载波调制技术或构成物来提供多个载波。在下面的描述中，术语“MIMO系统”一般指的是单载波和多载波MIMO系统两者。

为了清楚起见，接下来的注释用于下面的描述。时域变量是n的函数并用连体文本(例如，

来表示。频域变量是k的函数并用普通文本(例如，h(k))来表示。向量用小写黑体带下划线的文本(例如，和h(k))来表示。矩阵用大写黑体带下划线的文本(例如，和H(k))来表示。三维矩阵用大写黑体带双下划线的文本(例如，

和来表示。

1.MISO系统

一个具有N_T个发射天线和单个接收天线的时间色散MISO信道的特征在于大小为(L+1)×N_T的时域信道冲击响应矩阵

其中L表示符号周期内的该MISO信道的时延长度(delay extent)。信道的时延长度是该信道中可分辨的最早传播路径和最晚传播路径间的差值。矩阵由N_T个信道脉冲响应向量(其中j＝1，2，...N_T)组成，或者等价地由L+1个行向量

组成，其中n＝0，1，...L，该矩阵

可被表示为：

等式(1)

其中，项是时延n的发射天线j和接收天线间的耦合(即，复增益)。每个向量

包括发射天线j与接收天线间的信道冲击响应的L+1个复数值。每个行向量

包括时延n的N_T个发射天线与接收天线间的信道增益的N_T个复数值。

基于所述发射机发送的导频符号，接收机可以估计所述信道冲击响应。发射机能够使用分配给每个发射天线的一个唯一的正交序列来覆盖(cover)该发射天线的导频。覆盖是一个过程，由此一个待发射的给定调制符号p(或者具有相同值的一组W个符号)与一个W-码片正交序列中的所有W个码片相乘，以获得W个已覆盖符号，这些已覆盖符号随后被发射。可以利用N_T个发射天线的N_T个正交序列来获得N_T个正交导频。所述覆盖可以实现从N_T个发射天线发送的N_T个导频间的正交性，并且允许接收机区别出各个发射天线。

所述接收机能够利用同一N_T个正交序列中的每个来对所述接收导频符号进行“解覆盖”，以估计N_T个发射天线中的每个发射天线与该接收天线间的信道冲击响应。解覆盖是一个互补的过程，由此W个已覆盖符号的W个接收符号与同一W-码片正交序列中的所有W个码片相乘，以获得W个解覆盖的符号，这些解覆盖的符号随后被积累以获得所述发射符号p的估计。所述解覆盖是在L+1个时延时执行的，以获得该MISO信道的信道冲击响应的L+1个行向量

时间色散MISO信道的特征还在于一个大小为N_F×N_T的二维频域信道频率响应矩阵H，其中N_F是频率子带的数目，且N_F≥(L+1)。该矩阵H由N_T个信道频率响应向量h _j(j＝1，2，...N_T)组成，即 $\underset{\‾}{H}=\left[\begin{array}{cccc}{\underset{\‾}{h}}_1& {\underset{\‾}{h}}_2& ...& {\underset{\‾}{h}}_{N_T}\end{array}\right].$ 每个向量h _j包括N_F个频域值，这N_F个频域值可以通过对矩阵中的相应向量

的L+1个时域值执行N_F-点离散傅立叶变换(DFT)来获得。因此，对于每个发射-接收天线对，在时域信道冲击响应向量与频域信道频率响应向量h _j间存在一一对应关系。矩阵H同样地由N_F个行向量h(k)(k＝1，2，...N_F)组成，即H＝[h ^T(1) h ^T(2)...h ^T(N_F)]^T，其中M ^T是M的转置。每个行向量h(k)包括子带k的N_T个发射天线与接收天线间的频率响应的N_T个复增益信。用来获得h(k)的所述DFT可表示为：

等式(2)

为了实现数据符号流的较高的接收信噪比(SNR)，发射机可在经由该，MISO信道发射数据符号流s(n)之前，对该数据符号流执行特征导向。该特征导向可以使用一个频率无关导向向量v _miso来执行，该导向向量可以被导出来使接收SNR最大化或者基于一些其他标准来导出该导向向量。

在一个实施例中，通过首先如下计算N_T×N_T的相关矩阵R _miso来获得用于发射机的导向向量v _miso：

等式(3)

其中，h ^H是h的共轭转置。矩阵R _miso可以被看成L+1个时延的

的L+1个个体相关矩阵的平均或者N_F个子带的h(k)的N_F个个体相关矩阵的平均。所述个体相关矩阵在等式(3)中被给予相等的权重。在另外一个实施例中，在计算R _miso时，所述个体相关矩阵被给予不等的权重。例如，可以利用与该矩阵相关联的能量来对各个个体相关矩阵进行加权，其可以如下所述进行计算。

接下来，如下执行相关矩阵R _miso的特征值分解：

${\underset{\‾}{R}}_{\mathrm{miso}}={\underset{\‾}{V}}_{\mathrm{miso}}{\underset{\‾}{\mathrm{\Λ}}}_{\mathrm{miso}}{\underset{\‾}{V}}_{\mathrm{miso}}^H$ 等式(4)

其中，V _miso是一个N_T×N_T的酉矩阵，该酉矩阵的各列是R _miso。的特征向量；以及

Λ _miso是一个N_T×N_T的对角矩阵，该对角矩阵的对角项是R _miso的特征值。

酉矩阵M的特征在于特性M ^H M＝I，其中I是单位阵，在单位阵中，沿着对角线的各项为1而其余位置为零。所述酉矩阵V _miso的N_T个特征向量被表示为v _j＝(j＝1，2，...N_T)，并且这N_T个特征向量v _j彼此间是正交的。此外，每个特征向量的长度等于1，也即 ${\left|\right|{\underset{\‾}{v}}_j\left|\right|}^2=\underset{i=1}{\overset{N_T}{\mathrm{\Σ}}}{\left|v_{i,j}\right|}^2=1,$ 其中 ${\underset{\‾}{v}}_j={\left[\begin{array}{cccc}{v}_{1,j}& v_{2,j}& ...& v_{N_T,j}\end{array}\right]}^T$ 。所述N_T个特征向量可以被称为导向向量，并且可被发射机用于特征导向以及被接收机用于匹配滤波，如下面所描述。

矩阵R _miso的大小为N_T×N_T，秩为N_miso，其中N_miso≤min{N_T，(L+1)}，因此该对角阵Λ _miso沿着对角线包含N_miso个正实数值，而其余位置都是零。最大的非零项被称为矩阵R _miso的主特征值λ_miso，而且其表示与该特征值相对应的空间信道的功率增益(或者“时域特征模”)。用于特征导向的所述频率无关导向向量v _miso是R _miso的主特征向量，其是V _miso中与R _miso的主特征值对应的那一列。

所述发射机使用导向向量v _miso来对所述数据符号流s(n)执行特征导向，以获得N_T个发射符号流χ _miso(n)，如下：

χ _miso(n)＝s(n)·v _miso  等式(5)

利用等式(5)所示的特征导向，数据符号流s(n)发现一个有效信道，该有效信道是一个具有有效信道冲击响应

的单进单出(SISO)信道。所述N_T个发射符号流χ _miso(n)被进一步处理并被从所述N_T个发射天线发射到接收机。

所述接收机从单个接收天线获得一个接收符号流y_miso(n)，其被表示为

等式(6)

其中，“

”表示卷积，而n_miso(n)是加性高斯白噪声(AWGN)。所述接收符号流y_miso(n)经历符号间干扰(ISI)，该符号间干扰是一种现象，由此所述接收符号流中的每个符号充当使所述接收流中后续符号失真的角色。如下所述，可以通过将OFDM与足够长的循环前缀结合使用来减轻符号间干扰。或者，对于单载波MISO系统，同样如下所述，可以通过将合适的时间匹配滤波与均衡结合使用来减轻该符号间干扰。

所述接收机可以在时域内或者频域内对所述接收符号流y_miso(n)执行匹配滤波。所述时域匹配滤波可以表示为：

等式(7)

其中，

表示检测符号流，它是由发射机发送的数据符号流s(n)的估计。所述匹配滤波器

，n＝0，1，...L，最大化所述接收SNR。

一种均衡器可用于减轻由于MIMO信道中的时间色散引起的符号间干扰。所述均衡器可以是最小均方误差(MMSE)均衡器，决策反馈均衡器(DFE)，最大似然序列估计器(MLSE)，或者一些其他类型均衡器。该均衡器可用一种自适应滤波器且基于一种特定标准(例如，最小均方误差)来实现，该自适应滤波器的系数可以利用导频和/或数据符号来进行更新。所述均衡器对所述检测符号流

执行均衡并提供已恢复的符号流

_miso(n)，该已恢复的符号流

_miso(n)是所述发射机发送的数据符号流s(n)的更好的估计。通常，所述检测符号流

可作为已恢复的符号流

_miso(n)直接提供或者可以被后处理(例如均衡)以获得已恢复的符号流

_miso(n)。

所述频域匹配滤波可被表示为：

${\hat{s}}_{\mathrm{miso}}\left(k\right)={\underset{\‾}{v}}_{\mathrm{miso}}^H{\underset{\‾}{h}}^H\left(k\right)y_{\mathrm{miso}}\left(k\right),k=\mathrm{1,2},...N_F,$ 等式(8)

其中，

_miso(k)是子带k的已恢复的符号子流；以及

y_miso(k)是子带k的接收符号子流。

所述N_F个接收符号子流y_miso(k)，k＝1，2，...N_F，可以通过对所述接收符号流y_miso(n)中的每个N_F个符号组执行快速傅立叶变换(FFT)来获得。所述匹配滤波器 $m_{\mathrm{miso}}\left(k\right)={\underset{\‾}{v}}_{\mathrm{miso}}^H{\underset{\‾}{h}}^H\left(k\right)$ ，k＝1，2，...N_F，是复值标量，它最大化每个子带的接收SNR。可以将所述N_F个子带的N_F个已恢复的符号子流复用到一起，以获得所述已恢复的符号流

_miso(n)。

对于时域和频域匹配滤波两者而言，所述接收SNR可被表示为：

${\mathrm{SNR}}_{\mathrm{miso}}=\frac{P_{\mathrm{total}}}{{\mathrm{\σ}}^2}{\underset{\‾}{v}}_{\mathrm{miso}}^H{\underset{\‾}{R}}_{\mathrm{miso}}{\underset{\‾}{v}}_{\mathrm{miso}}=\frac{P_{\mathrm{total}}}{{\mathrm{\σ}}^2}{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{miso}}$ 等式(9)

其中，P_total是发射机用来发射数据符号流的总的发射功率；

σ²是接收机端的本底噪声；

而λ_miso是R_miso的主特征值。

具有频率无关特征导向的MISO信道的容量C_miso ^fi可以通过使用频域分析来确定，并且假设所有N_F个子带使用同一导向向量。所述容量C_miso ^fi可以被表示为：

$C_{\mathrm{miso}}^{\mathrm{fi}}=\underset{k=1}{\overset{N_F}{\mathrm{\Σ}}}{\log }_2(1+\mathrm{SNR}\left(k\right))=\underset{k=1}{\overset{N_F}{\mathrm{\Σ}}}{\log }_2(1+\mathrm{\ρ}\·{\underset{\‾}{v}}_{\mathrm{miso}}^H\underset{\‾}{R}\left(k\right){\underset{\‾}{v}}_{\mathrm{miso}})$ 等式(10)

其中，ρ是在接收天线处测得的平均接收SNR，它等于总接收功率除以接收机噪声σ²。矩阵R(k)是h(k)的相关矩阵，它可以如下获得和分解：

R(k)＝h ^H(k)h(k)＝U(k)Λ(k)U ^H(k)，k＝1，2，...N_F，    等式(11)

其中，Λ(k)是R(k)的特征值的对角矩阵，以及

U(k)是R(k)的特征向量的酉矩阵。

等式(10)中的二次项可以表示为：

${\underset{\‾}{V}}_{\mathrm{miso}}^H\underset{\‾}{R}\left(k\right){\underset{\‾}{v}}_{\mathrm{miso}}={\underset{\‾}{v}}_{\mathrm{miso}}^H\underset{\‾}{U}\left(k\right)\underset{\‾}{\mathrm{\Λ}}\left(k\right){\underset{\‾}{U}}^H\left(k\right){\underset{\‾}{v}}_{\mathrm{miso}}={\underset{\‾}{z}}^H\left(k\right)\underset{\‾}{\mathrm{\Λ}}\left(k\right)\underset{\‾}{z}\left(k\right)$ 等式(12)

其中，z(k)＝U ^H(k)v _miso。由于R(k)仅有一个非零特征值，所以等式(12)可被如下简化：

${\underset{\‾}{v}}_{\mathrm{miso}}^H\underset{\‾}{R}\left(k\right){\underset{\‾}{v}}_{\mathrm{miso}}={\left|z_1\left(k\right)\right|}^2\mathrm{\λ}\left(k\right)$ 等式(13)

其中，λ(k)是R(k)的非零特征值，对于MISO信道而言，其为λ(k)＝||h(k)||²，而z₁(k)是与该特征值λ(k)对应的z(k)中的元素。具有频率无关特征导向的MISO信道的容量C_miso ^fi因此可以表示为：

$C_{\mathrm{miso}}^{\mathrm{fi}}=\underset{k=1}{\overset{N_F}{\mathrm{\Σ}}}{\log }_2(1+\mathrm{\ρ}\·{\left|z_1\left(k\right)\right|}^2\·\mathrm{\λ}\left(k\right))$ 等式(14)

在发射机端没有特征导向(或者等价地具有导向向量v＝[gg...g]，其中 $g=\sqrt{1/N_T}$ )的MISO信道的容量C_miso ⁿ可以表示为：

$C_{\mathrm{miso}}^n=\underset{k=1}{\overset{N_F}{\mathrm{\Σ}}}{\log }_2(1+\frac{\mathrm{\ρ}}{N_T}\·\mathrm{\λ}\left(k\right))$ 等式(15)

总的来说，具有频率无关特征导向的MISO信道的容量c_miso ^fi要大于不具有特征导向的MISO信道的容量C_miso ⁿ。

上面已经描述了用来获得用于在MISO系统中发射机端进行特征导向的频率无关导向向量v _miso的示例性的方法。该导向向量还可以用其他方式获得，并且这也在本发明的范围内。

所述频率无关特征导向还可以用于采用OFDM的MISO系统(即，MISO-OFDM系统)。所述发射机能够在时域内执行特征导向，如等式(5)中所示，其中s(n)表示通过OFDM调制为数据流生成的OFDM符号的时域码片序列。下面对OFDM调制进行描述。发射机还在OFDM调制以生成0FDM符号前，在频域内对每个子带的数据符号执行特征导向。所述接收机能够在时域内执行匹配滤波，如等式(7)所示，或者在频域内执行匹配滤波，如等式(8)所示。

2.MIMO系统

具有N_T个发射天线和N_R个接收天线的时间色散MIMO信道的特征在于一个大小为N_R×N_T×(L+1)的三维时域信道冲击响应矩阵

。矩阵

由L+1个信道冲击响应矩阵

，n＝0，1，...L，组成，也即，该冲击响应矩阵

可以被表示为：

等式(16)

n＝0，1...L，其中，项是时延n的发射天线j和接收天线i间的耦合(即，复增益)。所述行向量

包括时延n的N_T个发射天线与接收天线i间的信道增益的N_T个复数值。

基于发射机发送的导频符号，接收机可以估计出信道冲击响应。在一个实施例中，发射机能够利用分配给每个发射天线的一个唯一的正交码来覆盖该发射天线的导频。利用N_T个正交码来覆盖从N_T个发射天线发送的导频，并且单独对其进行恢复。在接收机处，在一个特定时延下使用所述。N_T个正交码来解覆盖来自每个接收天线i的接收导频，以获得该特定时延时接收天线i与N_T个发射天线中的每个发射天线间的信道响应，即矩阵

的一行。对于所有N_R个接收天线分别执行所述解覆盖，以获得矩阵的N_R行。同样，在L+1个时延(即，n＝0，1，...L)，对于每个发射一接收天线对执行解覆盖，以获得每个发射-接收天线对的信道冲击响应的L+1个时域值。

时间色散MIMO信道的特征还在于一个大小为N_R×N_T×N_F的三维频域信道频率响应矩阵，其中，N_F＞L。所述矩阵由N_F个信道频率响应矩阵H(k)(k＝1，2，...N_F)组成，这N_F个频域响应矩阵是通过对L+1个信道冲击响应矩阵

计算N_F-点离散傅立叶变换来获得，如下所示：

等式(17)

每个矩阵H(k)(k＝1，2，...N_F)包括相对于N_R个接收天线的N_R个行向量h _i(k)，i＝1，2，...，N_R。每个行向量h _i(k)包括子带k的N_T个发射天线与接收天线i问的信道增益的N_T个复数值。矩阵

的每项h _i，j(i＝1，2，...N_R；j＝1，2，...N_T)，包括N_F个频域值，所述N_F个频域值是通过对矩阵的相应项

的L+1个时域值进行DFT变换获得的。对于每个发射-接收天线对，因此在所述信道冲击响应

与信道频率响应h _i，j间存在一一对应关系。

对于MIMO系统，可以按照各种方式来执行频域无关特征导向。下面描述了一些示例性的频率无关特征导向方案。

A.主模特征导向

对于主模特征导向，通过使用单个频率无关导向向量v _pm，在MIM0信道的主空间信道上传输数据符号流。为了获得这个导向向量，首先如下计算一个N_T×N_T的相关矩阵R _mimo：

等式(18)

接下来如下对旦R _mimo进行特征值分解：

${\underset{\‾}{R}}_{\mathrm{mimo}}={\underset{\‾}{V}}_{\mathrm{mimo}}{\underset{\‾}{\mathrm{\Λ}}}_{\mathrm{mimo}}{\underset{\‾}{V}}_{\mathrm{mimo}}^H$ 等式(19)

其中，V _mimo是R _mimo的特征向量的酉矩阵，而Λ _mimo是对角矩阵，其对角项是R _mimo的特征值。

MIMO信道可被分解成N_S个空间信道，其中N_S≤min{N_T，N_R)。矩阵R _mimo的秩为N_S，而对角矩阵Λ _mimo沿对角线含有N_S个非负实数值。最大的非零对角项被称作矩阵R _mimo的主特征值λ_mimo。在～个实施例中，用于特征导向的导向向量v _pm是R _mimo的主特征向量，该导向向量是V _mimo中与R _mimo的主特征值对应的那一列。导向向量v _pm可以看成是针对“平均后”的MIMO信道中的主空间信道。

所述发射机使用该导向向量v _pm对数据符号流s(n)执行特征导向，以获得N_T个发射符号流χ _pm(n)，如下所示：

χ _pm(n)＝s(n)·v _pm    等式(20)

利用等式(20)示出的特征导向，数据符号流s(n)发现一个有效信道，该有效信道是单进多出(SIMO)信道，其有效信道冲击响应是

，n＝0，1，...L。所述N_T个发射符号流χ _pm(n)被进一步处理并从N_T个发射天线发送到接收机。

接收机获得来自N_R个接收天线的N_R个接收符号流之y _pm(n)，其被表示为：

等式(21)

其中，n _mimo(n)是加性高斯白噪声，其均值向量为0而协方差矩阵为Λ _n＝σ² I，其中0是一个所有元素全为零的向量。所述接收机能在时域内或者频域内对所述接收符号流之y _pm(n)执行匹配滤波。

所述时域匹配滤波可以被表示为：

等式(22)

所述接收机匹配滤波器为

该接收机匹配滤波器包括用于N_R个接收天线的N_R个个体匹配滤波器。用于每个接收天线的匹配滤波器m_pm，i(n)的冲击响应是

它使该接收天线的接收SNR最大化。用于N_R个接收天线的N_R个个体匹配滤波器的输出被加到一起，以获得所述检测符号流

可以对所述检测符号流执行后处理(例如均衡)，以获得所述己恢复的符号流 _pm(n)。

所述频域匹配滤波可以被表示为

${\hat{s}}_{\mathrm{pm}}\left(k\right)={\underset{\‾}{v}}_{\mathrm{pm}}^H{\underset{\‾}{H}}^H\left(k\right){\underset{\‾}{y}}_{\mathrm{pm}}\left(k\right),k=\mathrm{1,2},...N_F,$ 等式(23)

其中，y _pm(k)是子带k的接收符号子流，y _pm(k)可以通过对接收符号流之y _pm(n)中每个N_F个符号组执行FFT来获得。所述接收机匹配滤波器是 ${\underset{\‾}{m}}_{\mathrm{pm}}\left(k\right)={\underset{\‾}{v}}_{\mathrm{pm}}^H{\underset{\‾}{H}}^H\left(k\right),k=\mathrm{1,2},...N_F,$ 它包括用于N_R个接收天线的N_R个个体匹配滤波器。用于每个接收天线i的匹配滤波器m_pm，i(k)的响应是 $m_{\mathrm{pm},i}\left(k\right)={\underset{\‾}{v}}_{\mathrm{pm}}^H{\underset{\‾}{h}}_i^H\left(k\right),k=\mathrm{1,2},...N_F.$ 针对每个子带k的N_R个接收天线的N_R个个体匹配滤波器的输出被加到一起，以获得该子带的已恢复的符号子流

_pm(k)。可以将N_F个子带的所述N_F个已恢复的符号子流复用到一起来获得已恢复的符号流

对于时域和频域匹配滤波两者，在N_R个接收天线内平均后的接收SNR可以被表示为：

${\mathrm{SNR}}_{\mathrm{mimo}}^{\mathrm{pm}}=\frac{\mathrm{\ρ}}{N_R}{\underset{\‾}{v}}_{\mathrm{pm}}^H{\underset{\‾}{R}}_{\mathrm{mimo}}{\underset{\‾}{v}}_{\mathrm{pm}}$ 等式(24)

匹配滤波器

使接收SNR最大化。

具有主模特征导向的MIMO信道的容量C_mimo ^pm可以被表示为：

$C_{\mathrm{mimo}}^{\mathrm{pm}}=\underset{k=1}{\overset{N_F}{\mathrm{\Σ}}}{\log }_2(1+\mathrm{\ρ}\·{\underset{\‾}{v}}_{\mathrm{pm}}^H{\underset{\‾}{H}}^H\left(k\right)\underset{\‾}{H}\left(k\right){\underset{\‾}{v}}_{\mathrm{pm}})$ 等式(25)

等式(25)中的二次项可以被表示为：

${\underset{\‾}{v}}_{\mathrm{pm}}^H{\underset{\‾}{H}}^H\left(k\right)\underset{\‾}{H}\left(k\right){\underset{\‾}{v}}_{\mathrm{pm}}=\underset{\mathrm{\λ}=1}{\overset{N_T}{\mathrm{\Σ}}}{\left|\right|{\underset{\‾}{v}}_{\mathrm{pm}}^H{\underset{\‾}{u}}_{\mathrm{\λ}}\left(k\right)\left|\right|}^2\·{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{\λ}}\left(k\right)$ 等式(26)

其中，u _λ(k)是与相关矩阵R(k)＝H ^H(k)H(k)的第λ个特征值λ_λ(k)相关联的特征向量。于是信道容量C_mimo ^pm可以表示为：

$C_{\mathrm{mimo}}^{\mathrm{pm}}=\underset{k=1}{\overset{N_F}{\mathrm{\Σ}}}{\log }_2(1+\mathrm{\ρ}\·\underset{\mathrm{\λ}=1}{\overset{N_T}{\mathrm{\Σ}}}{\left|\right|{\underset{\‾}{v}}_{\mathrm{pm}}^H{\underset{\‾}{u}}_{\mathrm{\λ}}\left(k\right)\left|\right|}^2\·{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{\λ}}\left(k\right))$ 等式(27)

B.多模特征导向

对于多模特征导向，通过使用矩阵V _mm的多个频率无关导向向量，在MIMO信道的多个空间信道上传输多个数据符号流。该矩阵V _mm的列是相关矩阵R _mimo的特征向量。由于R _mimo的秩是N_S，其中N_S≤min{N_T，N_R}，所以矩阵V _mm可包括最多N_S个与R _mimo的最多N_S个特征模相对应的特征向量v _λ，λ＝1，2，...N_S。为了清楚起见，在下面的描述中，假设所有N_S个特征模都被用于数据传输。

发射机使用该导向矩阵V _mm对N_S个数据符号流s _mm(n)执行特征导向，以获得N_T个发射符号流χ _mm(n)，如下所示：

χ _mm(n)＝V _mm s(n)    等式(28)

其中， ${\underset{\‾}{s}}_{\mathrm{mm}}\left(n\right)={\left[\begin{array}{cccc}{s}_1\left(n\right)& s_2\left(n\right)& ...& s_{N_s}\left(n\right)\end{array}\right]}^T,$ ${\underset{\‾}{V}}_{\mathrm{mm}}=\left[\begin{array}{cccc}{\underset{\‾}{v}}_1& {\underset{\‾}{v}}_2& ...& {\underset{\‾}{v}}_{N_s}\end{array}\right],$ 而且对于满秩的MIMO信道而言，Ns≤min{N_T，N_R}。利用矩阵V _mm中的相应导向向量v _λ来导向每个数据符号流s_λ(n)，λ＝1，2，...N_S。每个数据符号流s_λ(n)发现一个有效信道，该有效信道是一个单进多出(SIMO)信道，其有效信道冲击响应是N_T个发射符号流χ _mm(n)被进一步处理并从N_T个发射天线发送给接收机。

接收机从N_R个接收天线获得N_R个接收符号流y _min(n)，这里对于时间色散MIMO信道，使用矩阵V _mm中的多个频率无关导向向量的特征导向不能使信道对角线化。因此，当通过使用频率无关特征导向将多个空间信道用于数据传输时，通常情况下在多个符号流问将会存在串扰，以及在接收机处会存在符号间干扰。

接收机可以在时域内或者频域内对接收符号流y _mm(n)执行匹配滤波。所述时间匹配滤波可以被表示为：

等式(29)

其中，

表示N_S个检测符号流。接收机匹配滤波器是

，n＝0，1，...L，该接收机匹配滤波器包括用于N_R个接收天线的N_R个个体匹配滤波器。用于每个接收天线的匹配滤波器m _mm，i(n)的冲击响应为

，n＝0，1，...L。用于每个接收天线的匹配滤波器的输出包括与N_S个导向向量(即旦V _mm的N_S个列)相对应的N_S个已滤波的符号子流。针对每个导向向量的来自N_R个匹配滤波器的所述N_R个符号子流被合并以获得针对该导向向量的检测符号流。获得与发射机发送的N_S个数据符号旦s _mm(n)相对应的N_S个检测符号流

所述频域匹配滤波可以表示为：

${\underset{\‾}{\overset{~}{s}}}_{\mathrm{mm}}\left(k\right)={\underset{\‾}{V}}_{\mathrm{mm}}^H{\underset{\‾}{H}}^H\left(k\right){\underset{\‾}{y}}_{\mathrm{mm}}\left(k\right),k=\mathrm{1,2},...N_F$ 等式(30)

其中，y _mm(k)是子带k的接收符号子流，通过对接收符号流y _mm(n)中的每个N_F个符号组执行FFT来获得y _mm(k)。接收机匹配滤波器是 ${\underset{\‾}{M}}_{\mathrm{mm}}\left(k\right)={\underset{\‾}{V}}_{\mathrm{mm}}^H{\underset{\‾}{H}}^H\left(k\right)$ ，k＝0，1，...N_F，该接收机匹配滤波器包括N_R个接收天线的N_R个个体匹配滤波器。用于每个接收天线的匹配滤波器m _mm，i(k)的冲击响应是 ${\underset{\‾}{m}}_{\mathrm{mm},i}\left(k\right)={\underset{\‾}{V}}_{\mathrm{mm}}^H{\underset{\‾}{h}}_i^H\left(k\right)$ ，k＝1，2，...N_F。对于每个子带k，用于每个接收天线的匹配滤波器的输出包括与N_S个发射导向向量相对应的N_S个已滤波的符号子流。对于每个子带k，对应每个导向向量的来自N_R个匹配滤波器的所述N_R个滤波后的符号子流被合并，以获得针对该导向向量的检测符号子流。然后，对于每个导向向量，所述N_F个子带的N_F个检测符号子流被复用，以获得使用该导向向量发送的数据符号流s_λ(n)的检测符号流

。获得发射机发送的N_S个数据符号s _mm(n)的N_S个检测符号流

如上所述，如果多个数据符号流被同时发射，那么对于一个时间色散MIMO信道，在接收机处这些数据符号流间存在串扰。一种空-时或者“联合”均衡器可以用来消除由于MIMO信道中的时间色散引起的串扰和符号间干扰。该空-时均衡器可以是最小均方误差线性均衡器(MMSE-LE)，决策反馈均衡器(DFE)，最大似然序列估计器(MLSE)，或一些其他类型的均衡器。所述空-时均衡器可以被设计成在时域和空域两者中对所述N_S个检测符号流执行操作以获得N_S个已恢复的符号流

_mm(n)，

_mm(n)是发射机发送的数据符号流s _mm(n)的改进估值。在公共转让的2001年11月6日提交的、名称为“Multiple-Access Multiple-Input Multiple-Output(MIMO)Communication System”的美国专利申请No.09/993,087中，描述了MMSE-LE、DFE、，和MLSE的示范性设计。

所述空-时均衡器还能实施连续均衡和干扰消除接收机处理技术，其每次连续地恢复一个数据符号流。随着每个数据符号流被恢复，那么它给剩余还没有被恢复的数据符号流造成的干扰被估计出并被从检测符号流中消除，以获得“修整后”的符号流。该修整后的符号流随后被处理，以恢复下一个数据符号流。该过程被重复，直到所有N_S个数据符号流被恢复。通过去除由于每个已恢复的数据符号流引起的干扰，所述还没有被恢复的数据符号流经历较小的干扰，并且可获得较高的SNR。所述连续均衡和干扰消除接收机处理技术在前面所述的美国专利申请No.09/993/087中也进行了描述。

所述具有多模特征导向的MIMO信道的容量C_mimo ^mm可以表示为：

$C_{\mathrm{mimo}}^{\mathrm{mm}}=\underset{k=1}{\overset{N_F}{\mathrm{\Σ}}}{\log }_2|\underset{\‾}{I}+\frac{\mathrm{\ρ}}{N_s}\·{\underset{\‾}{V}}_{\mathrm{mm}}^H\underset{\‾}{R}\left(k\right){\underset{\‾}{V}}_{\mathrm{mm}}|$ 等式(31)

其中，|M|表示M的行列式。相关矩阵

可以被定义成 $\underset{\‾}{\overset{~}{R}}\left(k\right)={\underset{\‾}{V}}_{\mathrm{mm}}^H\underset{\‾}{R}\left(k\right){\underset{\‾}{V}}_{\mathrm{mm}}.$

的特征值可以被计算并被表示为λ＝1，2，...N_S且k＝1，2，...N_F。具有多模特征导向的该MIMO信道的容量C_mimo ^mm于是可被表示为：

$C_{\mathrm{mimo}}^{\mathrm{mm}}=\underset{k=1}{\overset{N_F}{\mathrm{\Σ}}}\underset{\mathrm{\λ}=1}{\overset{N_S}{\mathrm{\Σ}}}{\log }_2(1+\frac{\mathrm{\ρ}}{N_S}\·{\widetilde{\mathrm{\λ}}}_{\mathrm{\λ}}\left(k\right))$ 等式(32)

C.主路径特征导向

对于主路径特征导向，通过使用单个频率无关导向向量v _mp，在MIMO信道的主传播路径上的主空间信道中传输数据符号流。如上所述，时间色散MIMO信道的特征在于L+1个信道冲击响应矩阵

n＝0，1，...L。在一个实施例中，主路径被定义为具有最大接收能量的传播路径。每个信道冲击响应矩阵

的能量E(n)可以如下计算：

等式(33)

能量E(n)还是(1)相关矩阵

的迹以及(2)信道冲击响应矩阵

的Frobenius范数的平方。于是对于所有L+1个时延，最大的能量E_max如下定义：

$E_{\max }=\underset{n=0...L}{\max }\left\{E\left(n\right)\right\}$ 等式(34)

主路径延时n_mp等于具有最高能量E_max的信道冲击响应矩阵的时延。主路径的信道响应矩阵H _mp是

H _mp的相关矩阵R _mp按照 ${\underset{\‾}{R}}_{\mathrm{mp}}={\underset{\‾}{H}}_{\mathrm{mp}}^H{\underset{\‾}{H}}_{\mathrm{mp}}$ 进行计算。相关矩阵R _mp的特征值分解可以表示为：

${\underset{\‾}{R}}_{\mathrm{mp}}={\underset{\‾}{V}}_{\mathrm{mp}}{\underset{\‾}{\mathrm{\Λ}}}_{\mathrm{mp}}{\underset{\‾}{V}}_{\mathrm{mp}}^H$ 等式(35)

其中，V _mp是R _mp的特征向量的酉矩阵，而Λ _mp是R _mp的特征值的对角矩阵。

矩阵R _mp的秩为N_S。而对角矩阵Λ _mp沿对角线包含N_S个非负的实数值。用于特征导向的频率无关导向向量v _mp是R _mp的主特征向量，它是V _mp中与R _mp的最大特征值相对应的列。

发射机使用导向向量兰v _mp对数据符号流s(n)执行特征导向，以获得N_T个发射符号流χ _mp(n)如下所示：

χ _mp(n)＝s(n)·v _mp    等式(36)

等式(36)所示的空间处理沿最强传播路径的主空间信道的方向导向所述发射能量。

接收机能在时域内或者频域内对接收符号流y _mp(n)执行匹配滤波，其为

所述时域匹配滤波可以表示为

等式(37)

所述检测符号流可以被后处理(例如，被均衡)，以获得已恢复的符号流 _mp(n)。

所述频域匹配滤波可以表示为：

${\hat{s}}_{\mathrm{mp}}\left(k\right)={\underset{\‾}{v}}_{\mathrm{mp}}^H{\underset{\‾}{H}}^H\left(k\right){\underset{\‾}{y}}_{\mathrm{mp}}\left(k\right),k=\mathrm{1,2},...N_F$ 等式(38)

可以将N_F个子带的所述N_F个已恢复的符号子流 _mp(k)(k＝1，2，...N_F)复用到一起以获得已恢复的符号流

_mp(n)。

总的来说，可以类似于上面针对主模特征导向进行的描述来进行主路径特征导向中的接收机处理。然而，匹配滤波是基于主路径的主空间信道的导向向量v _mp来执行的，而不是基于“平均后的”MIMO信道的主空间信道的导向向量v _pm来执行的。

D.接收机特征导向

对于接收机特征导向，MIMO信道被看成由针对N_R个接收天线的N_R个MISO信道组成。与上面MISO系统中所描述的方式相类似，可以为所述N_R个MISO信道获得N_R个频率无关导向向量。

如等式(16)中所示，MIMO信道的矩阵

由N_R个信道冲击响应向量

组成，i＝1，2，...N_R。每个行向量包括N_T个发射天线与接收天线i之间的信道冲击响应。对于每个接收天线，可以如下计算N_T×N_T的相关矩阵R _i：

i＝1，2，...N_R  等式(39)

可以如下对每个接收天线的相关矩阵R _i执行特征值分解：

${\underset{\‾}{R}}_i={\underset{\‾}{V}}_i{\underset{\‾}{\mathrm{\Λ}}}_i{\underset{\‾}{V}}_i^H,$ i＝1，2，...N_R    等式(40)

其中，V _i是酉矩阵，它的各列是R _i的特征向量；

而Λ _i是一个对角矩阵，它的对角项是R _i的特征值。

既然每个

是针对一个接收天线的行向量，那么相关矩阵R _i的秩小于或者等于min{(L+1)，N_T)。对于每个接收天线i，使相应接收天线的接收SNR最大化的频率无关导向向量v _rx，i是V _i中与R _i的最大非零特征值相对应的那一列。为N_R个接收天线获取N_R个导向向量v _rx，i，i＝1，2，...N_R。而且这N_R个导向向量可以用N_T×N_R矩阵表示： ${\underset{\‾}{V}}_{\mathrm{rx}}=\left[\begin{array}{cccc}{\underset{\‾}{v}}_{\mathrm{rx},1}& {\underset{\‾}{v}}_{\mathrm{rx},2}& ...& {\underset{\‾}{v}}_{\mathrm{rx},N_R}\end{array}\right].$

可以使用接收机特征导向发射一个或多个数据符号流。如果发射一个数据符号流s(n)，那么发射机就使用N_R个导向向量中的每一个来对该数据符号流执行特征导向，以获得N_T个发射符号流χ _rx(n)，如下所示：

${\underset{\‾}{\mathrm{\χ}}}_{\mathrm{rx}}\left(n\right)=s\left(n\right)\·\underset{i=1}{\overset{N_R}{\mathrm{\Σ}}}{\underset{\‾}{v}}_{\mathrm{rx},i}$    等式(41)

同样，如果发射一个数据符号流，那么接收机能在时域内或频域内对N_R个接收符号流y _rx(n)执行匹配滤波，其为

对于时域技术，可以如下首先为每个接收天线执行匹配滤波：

等式(42)

其中，

是接收天线i的已滤波的符号流。随后，将所有N_R个接收天线的N_R个已滤波的符号流合并，以获得检测符号流

如下所述：

${\tilde{s}}_{\mathrm{rx}}\left(n\right)=\underset{i=1}{\overset{N_R}{\mathrm{\Σ}}}{\tilde{s}}_{\mathrm{rx},i}\left(n\right)$ 等式(43)

可以对检测符号流

执行后处理(例如均衡)以获得已恢复的符号流

_rx(n)， _rx(n)是所述发射的数据符号流s(n)的估计。

对于频域技术，可以如下首先为每个接收天线的每个子带执行匹配滤波：

${\hat{s}}_{\mathrm{rx},i}\left(k\right)={\underset{\‾}{v}}_{\mathrm{rx},i}^H{\underset{\‾}{h}}_i^H\left(k\right){\underset{\‾}{y}}_{\mathrm{rx}}\left(k\right),$ i＝1，2，...N_R，且k＝1，2，...N_F    等式(44)

其中，

_rx，i(k)是接收天线i的子带k的已滤波的符号子流。随后，将子带k的所有N_R个接收天线的N_R个已滤波的符号子流如下合并，以获得子带k的检测符号子流

_rx(k)

${\hat{s}}_{\mathrm{rx}}\left(k\right)=\underset{i=1}{\overset{N_R}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{s}}_{\mathrm{rx},i}\left(k\right)$ k＝1，2，...N_F   等式(45)

可以将所有N_F个子带的N_F个检测符号子流 _rx(k)复用到一起以获取已恢复的符号流

_rx(n)。

如果多个(N_D)数据符号流被发射，这里N_S≥N_D＞1，那么每个数据流被分别导向具有一个或多个接收天线的各个天线组。发射机使用用于每个数据符号流被导向的一个N_λ个接收天线组的一个N_λ个导向向量组来对每个数据符号流s_λ(n)执行特征导向，这里N_λ≥1。每个数据符号流s_λ(n)在发射机处的特征导向可以表示为：

λ＝1，2，...，N_D    等式(46)

其中，χ _rx，λ(n)是针对数据符号流s_λ(n)的N_T个发射符号子流，

而v _rx，λ，j，j＝1，...N_λ，是针对数据符号流s_λ(n)的N_λ个导向向量。

接下来，对所有N_D个数据符号流的N_D组N_T个发射符号子流如下进行合并，以获得N_T个发射符号流χ _rx(n)：

等式(47)

接收机可以如等式(42)所示在时域内或者如等式(44)所示在频域内对每个接收天线的接收符号流y_i(n)执行匹配滤波。于是接收机可以合并来自用于每个数据符号流s_λ(n)的所有接收天线的滤波后的符号流

，j＝1...N_λ，以获得该数据符号流s_λ(n)的检测符号流可以用一种空-时均衡器来均衡所述N_D个检测符号流

，以获得N_D个已恢复的符号流 _rx(n)。

所述频率无关特征导向还可以用于MIMO-OFDM系统。发射机可以在时域内执行特征导向，如等式(20)、(28)、(36)和(41)所示，这里s(n)和s(n)表示OFDM符号的时域码片序列，该OFDM符号是通过OFDM调制为该数据流产生的。在OFDM调制生成OFDM符号之前，发射机还能在频域内对每个子带的数据符号执行特征导向。如等式(22)、(29)、(37)、(4别和(43)所示，接收机能在时域内执行匹配滤波。接收机也能在频域内执行匹配滤波，如等式(23)、(30)、(38)、(44)和(45)所示。

3.MISO系统

图1示出了MISO系统100中的发射机110和接收机150的方框图。在发射机110处，发射(TX)数据处理器120从数据源112接收数据流d(n)，根据所选择的传输模式处理(例如，编码、交织和调制)该数据流，并且提供数据符号流s(n)。所选择的传输模式可以与用于该数据流的一个特定的数据速率、一个特定的编码方案或码速率以及一个特定的调制方案相关联，它们分别由控制器140提供的数据速率控制、编码和调制控制来表明。

TX空间处理器130接收数据符号流s(n)，并可以执行比如扩频或多载波调制的宽带处理，如下所述。TX空间处理器130还基于控制器140提供的频率无关导向向量v _miso(也被称为TX导向向量)执行特征导向。TX空间处理器130还将导频与数据复用，并且为N_T个发射天线提供N_T个发射码片流c _miso(n)。下面进一步详细描述由TX数据处理器120和TX空间处理器130进行的处理。

发射机单元(TMTR)132接收并调整(例如，转换为模拟信号，频率上变频，滤波和放大)所述N_T个发射码片流，以获得N_T个调制信号。每个调制信号随后从相应的发射天线(图1中没有示出)发射，并且经由该MISO信道到达接收机150。该MISO信道通过信道冲击响应

使该发射信号失真，并且利用加性高斯白噪声和来自其他传输源的可能干扰使该发射信号进一步恶化。

在接收机150处，N_T个发射信号被单个接收天线(图1中没有示出)接收，并且所述接收信号被提供给接收机单元(RCVR)154。接收机单元154调整所述接收信号并对其进行数字化，以获得所述发射信号和导频的一个采样流。接收单元154向接收(RX)空间处理器160提供接收符号流y_miso(n)(针对数据)，向信道估计器172提供接收导频符号(针对导频)。RX空间处理器160使用一个匹配滤波器来对接收符号流y_miso(n)执行匹配滤波，并且提供已恢复的符号流 _miso(n)，该已恢复的符号流是由发射机110发送的数据符号流s(n)的估计。随后，RX数据处理器170根据所选择的传输模式来处理(例如，解调、解交织和解码)所述已恢复的符号流，以获得解码后的数据流

，该解码后的数据流是由发射机110发送的数据流d(n)的估计。RX数据处理器170可以进一步提供每个接收数据分组的状态。

信道估计器172处理所述接收导频符号，以获得该MISO信道的信道增益估计和SNR估计。矩阵计算单元174随后对信道增益估计进行处理以获得用于TX空间处理器130的频率无关导向向量v _miso，以及获得用于RX空间处理器160的匹配滤波器。传输模式选择器176从信道估计器172接收该SNR估计，并从RX数据处理器170接收分组状态，确定该数据流的合适的传输模式，并将所选择的传输模式提供给控制器180。

控制器180从计算单元174接收导向向量v _miso，以及从传输模式选择器176接收所选择的传输模式，并且收集用于发射机110的反馈信息。所述反馈信息被发送给发射机110，并用于调整对发送给接收机150的数据流d(n)的处理。例如，发射机110可以使用反馈信息来调整发送给接收机150的数据流的数据速率、编码方案、调制方案、特征导向，或其任何组合。

控制器140和180分别导引发射机110和接收机150处的操作。存储单元142和182分别为由控制器140和180使用的程序代码和数据提供储存。存储单元142和182可位于控制器140和180的内部，如图1所示，或者可位于这些控制器的外部。

图2示出了图1中的TX数据处理器120的一个实施例的方框图。在TX数据处理器120中，编码器212接收数据流d(n)并基于由编码控制表明的编码方案来对其进行编码。该数据流可承载一个或多个数据分组，并且通常对每个数据分组分别进行编码以获得一个已编码的数据分组。所述编码增强了数据传输的可靠性。所述编码方案可包括循环冗余校验(CRC)编码、卷积编码、turbo编码、块编码，等等，或者其组合。信道交织器214基于一个交织方案来交织所述码比特，如果所述交织依赖于传输模式，则该交织方案可由一个交织控制来表明。所述交织为码比特提供时间、频率和/或空间分集。

符号映射单元216基于由调制控制表明的一个调制方案来映射该交织后的比特，并且提供调制符号流(或者简单为“数据符号”)。单元216将每组B个交织后的比特成组来形成B比特二进制值，这里B≥1，并且进一步基于调制方案(例如，QPSK，M-PSK，或者M-QAM，这里M＝2^B)将每个B比特值映射到一个具体的调制符号。每个调制符号是由调制方案所定义的信号星座图中的一个复值。

图3A示出了TX空间处理器130a的方框图，该TX空间处理器130a是图1中的TX空间处理器130的一个实施例。TX空间处理器130a包括特征导向单元330，TX导频处理器340和复用器(MUX)350。

特征导向单元330包括N_T个乘法器332a到332t，N_T个发射天线中的每个发射天线对应一个乘法器332。每个乘法器332接收该数据符号流s(n)和该TX导向向量v _miso的相应的一个元素v_miso，j，将每个数据符号同元素v_miso，j相乘，并提供一个发射符号流。乘法器332a到332t如等式(5)中所示来执行频率无关特征导向。

TX导频处理器340包括N_T个乘法器342a到342t，N_T个发射天线中的每个发射天线对应一个乘法342。每个乘法器342接收导频符号和分配给它的发射天线的一个唯一的正交序列w_j，将导频符号同该正交序列w_j相乘，并提供一个覆盖后的导频符号序列。乘法器342a到342t为N_T个发射天线生成N_T个正交导频，该正交导频可由接收机150用来进行信道估计。

复用器350包括N_T个复用器352a到352t，N_T个发射天线中的每个发射天线对应一个复用器352。每个复用器352接收来自相关联的乘法器332的发射符号并将其与来自相关联的乘法器342的导频符号相复用，并提供相应的发射码片流c_j(n)。可以使用时分复用(TDM)(如图3A中所示)、码分复用(CDM)、子带复用或者一些其他的复用方案将导频与数据进行复用。在任何一种情况下，复用器352a到352t为N_T个发射天线提供N_T个发射码片流c_j(n)，j＝1，2，..N_T。

发射机单元132包括N_T个发射机362a到362t，N_T个发射天线中每个发射天线对应一个发射机362。每个发射机362接收和调整各发射码片流，以生成一个调制信号，该调制信号随后被从相关联的天线134发射出去。

图3B示出了TX空间处理器130b的方框图，该空间处理器130b是图1中的TX空间处理器130的另一个实施例。TX空间处理器130b在时域内执行扩频，并且包括扩频器310，特征导向单元330，TX导频处理器340和复用器350。

在TX空间处理器130b中，扩频器310接收数据符号流s(n)并使用伪随机数(PN)序列对s(n)进行扩频处理，并提供一个扩频数据符号流。所述扩频特别适合于低速率数据符号流，以在整个系统带宽上扩频所述数据。所述扩频可以使用与本领域中众所周知的针对CDMA系统的扩频方式相类似的方式进行。随后，如上面图3A所描述那样，对扩频后的数据符号流(而不是数据符号流)执行特征导向，以为N_T个发射天线获得N_T个发射码片流。

图3C示出了TX空间处理器130c的方框图，该空间处理器130c是图1中的空间处理器130的又一个实施例。TX空间处理器130c执行OFDM调制，并且包括OFDM调制器320，特征导向单元330，TX导频处理器340和复用器350。

在TX空间处理器130c中，OFDM调制器320接收数据符号流s(n)并对其执行OFDM调制。OFDM有效地将整个系统带宽分成多个(N_F)个正交子带，这些子带通常被称为音调，段(bin)和频率子信道。利用OFDM，每个子频带与可利用数据来调制的相应载波相关联。对于每个OFDM符号周期，一个数据或导频符号可以在用于传输的每个子带中传输，并且为每个未用子带提供一个为零的信号值。在OFDM调制器320中，快速傅立叶反变换(IFFT)单元接收对应于每个OFDM符号周期的一组N_F个子带的数据/导频符号和零，使用快速傅立叶反变换将该组数据/导频符号和零变换到时域，并且提供一个包含N_F个时域码片的变换后的符号。循环前缀生成器随后重复每个变换后的符号中的一部分，以获得一个包含N_F+N_cp个码片的OFDM符号，这里N_CP是所重复的码片的数目。所述循环前缀被用来克服由于信道时间色散造成的频率选择性衰落。OFDM调制器320提供OFDM符号流的数据码片流。

然后，如上面图3A中所述，对所述数据码片流(而不是数据符号流)执行特征导向，以获得N_T个发射天线的N_T个发射码片流。或者，该数据符号流可以被解复用成N_S个数据符号子流，并对每个数据符号子流执行特征导向。在这种情况下，所有子带使用相同的导向向量v _miso。随后对用于每个发射天线的所有子带的特征导向的输出执行OFDM调制，以获得该发射天线的发射码片流。总的说来，可以在时域内或者频域内执行特征导向。然而，在时域内执行的特征导向所需要的乘法较少，因而可较为容易地实现。

图4A示出了RX空间处理器160a的方框图，该RX空间处理器160a是图1中的空间处理器160的一个实施例，而且可与图3A中的TX空间处理器130a结合使用。天线152接收来自发射机110的N_T个发射信号并提供接收信号。接收单元154对该接收信号进行调整、数字化和预处理，并且提供接收符号流y _miso(n)。所述预处理可包括滤波、再采样、采样速率转换，等等。

在RX空间处理器160a中，匹配滤波器410使用如等式(7)中所示的匹配滤波器

对接收符号流y_miso(n)执行匹配滤波，并提供检测符号流

。均衡器412接下来对所述检测符号流执行均衡，并提供已恢复的符号流 _miso(n)。均衡器412可采用本领域中所熟知的MMSE均衡器、决策反馈均衡器、最大似然序列估计器，或一些其他类型的均衡器。所述均衡试图减轻由于MISO信道中的频率选择性造成的符号间干扰。匹配滤波和均衡可以集成到一起(例如，匹配滤波器410可以内嵌在均衡器412中)。

图4B示出了RX空间处理器160b的方框图，该RX空间处理器160b是图1中的RX空间处理器160的另一个实施例。RX空间处理器160b在时域内执行解扩频，并且可与图3B中的TX空间处理器130b结合使用。在RX空间处理器160b中，匹配滤波器410使用匹配滤波器对接收符号流y_miso(n)执行匹配滤波，并提供检测符号流。解扩器412随后使用发射机110使用的PN序列(的复共轭)来解扩所述检测符号流，并提供已恢复的符号流

_miso(n)。这种解扩可以按本领域中熟知的针对CDMA系统的解扩相类似的方式，利用Rake接收机来执行。

图4C示出了RX空间处理器160c的方框图，该RX空间处理器160c是图1中的RX空间处理器160的又一个实施例。RX空间处理器160c执行OFDM解调，而且可与图3C中的TX空间处理器130c结合使用。RX空间处理器160c包括OFDM解调器420，用于N_F个子带的N_F个匹配滤波器430a到430f，以及复用器432。

在RX空间处理器160c中，OFDM解调器420对接收符号流y_miso(n)执行OFDM解调。OFDM解调器首先去除每个接收OFDM符号中的循环前缀，以获得接收的变换符号。OFDM解调器随后使用快速傅立叶变换(FFT)把接收的变换符号变换到频域，以获得N_F个子带的一组N_F个接收符号。OFDM解调器420将N_F个子带中的N_F个接收符号子流y_miso(k)，k＝1，2，...，N_F，提供给N_F个匹配滤波器430a到430f。每个匹配滤波器430使用它的匹配滤波器 $m_{\mathrm{miso}}\left(k\right)={\underset{\‾}{v}}_{\mathrm{miso}}^H{\underset{\‾}{h}}^H\left(k\right)$ 来对它的接收符号子流y_miso(k)执行匹配滤波，并提供检测符号子流

，其中m_miso(k)是一个复值标量。复用器432从所有N_F个匹配滤波器430a到430f接收N_F个检测符号子流，并提供已恢复的符号流

_miso(n)。少于N_F个子带可用于数据传输。在这种情况下，每个未用子带的接收符号被丢弃而且不对所述未用子带执行匹配滤波。

图5示出了接收机150x的方框图，该接收机150x是图1中的接收机150的一个实施例。RX空间处理器160对接收符号流y_miso(n)执行匹配滤波和其他预处理，并将已恢复的符号流

_miso(n)提供给RX数据处理器170。

在RX数据处理器170中，符号解映射单元512根据数据流所使用的调制方案(如控制器180提供的解调控制表明的)解调所述已恢复的符号。信道解交织器514随后按照与发射机110中的交织处理互补的方式对解调数据进行解交织。如果所述交织依赖于传输模式，那么控制器180提供一解交织控制给信道解交织器514。解码器516随后按照与在发射机110处执行的编码互补的方式对解交织后的数据进行解码，如控制器180提供的解码控制表明的。例如，如果发射机110执行tubo编码或者卷积编码，则在解码器516中可分别使用turbo码解码器或者维特比解码器。解码器516还可以提供每个接收数据分组的状态(例如，表明所述分组是否被正确接收或者所述分组中有误码)。

信道估计器172从接收机单元154获得接收导频符号，基于该接收导频符号来估计该MISO信道响应和接收机150x处的本底噪声，而且将信道冲击响应估计

和本底噪声估计

提供给控制器180。控制器180执行用于数据传输的与特征导向、匹配滤波以及速率控制相关的各种功能。例如，控制器180中的矩阵计算单元522执行计算来导出用于发射机110的频率无关导向向量v _miso以及用于接收机150的匹配滤波器。单元522还可估计所述数据流的接收SNR。传输模式选择器524基于所述接收SNR，选择用于该数据流d(n)的合适的传输模式。存储器单元182可为该MISO系统支持的所有传输模式以及他们所需的SNR存储一个查找表。控制器180将用于该数据流的所选择的传输模式，TX导向向量，确认(ACKs)和/或否定确认(NAKs)等等作为反馈信息提供给发射机110。

4.MIMO系统

对于MIMO系统，N_S个空间信道可以用于数据传输，这里Ns≤min{N_T，N_R}。可以在每个空间信道中传输一个数据流。可以根据为每个数据流选择的传输模式，对该数据流进行独立处理。

图6示出了MIMO系统600中的发射机610和接收机650的方框图。在发射机610处，TX数据处理器620接收N_D个数据流，这里Ns≥N_D≥1。TX数据处理器620根据其所选择的传输模式对各数据流进行编码、交织和调制，而且还提供相应的数据符号流。TX空间处理器630接收来自TX数据处理器620的N_D个数据符号流，基于由控制器540提供的一组N_D或N_R个TX导向向量来执行宽带处理(即便要)和特征导向，与导频复用，并且为N_T个发射天线提供N_T个发射码片流。下面进一步描述TX数据处理器620和TX空间处理器630执行的处理。发射机单元632接收和调整N_T个发射码片流，以获得N_T个调制信号，所述N_T个调制信号从N_T个发射天线(图6中没有示出)发射，经由该MIMO信道到达接收机650。

在接收机650处，所述N_T个发射信号被N_R个接收天线(图6中没有示出)中的每个接收天线接收，而且来自所述N_R个接收天线的N_R个接收信号被提供给接收机单元654。接收机单元654对每个接收信号进行调整，数字化和预处理，以获得一个相应的接收符号流。接收机单元654向RX空间处理器660提供N_R个接收符号流，并向信道估计器672提供接收导频符号。RX空间处理器660使用N_R个匹配滤波器对所述N_R个接收符号流执行匹配处理并提供N_D个已恢复的符号流，所述N_D个已恢复的符号流是由发射机610发送的N_D个数据符号流的估计。RX数据处理器670随后根据它的传输模式处理(例如解调，解交织和解码)每个已恢复的符号流，以获得解码后的数据流，该解码后的数据流是发射机610发送的数据流的估计。RX数据处理器670还可进一步提供每个接收数据分组的状态。

信道估计器672、矩阵计算单元674和传输模式选择器676分别如图1中的信道估计器172、矩阵计算单元174和传输模式选择器176一样执行类似的功能，以确定用于发射机610的N_D或N_R个TX导向向量，确定用于接收机650的N_R个匹配滤波器，和确定用于N_D个数据流的N_D个传输模式。控制器680汇集用于发射机610的反馈信息，这些信息可包括所述N_D个或N_R个TX导向向量和N_D个传输模式。

控制器640和680分别导引发射机610和接收机650的操作。存储单元642和682分别为控制器640和680使用的程序代码和数据提供存储。存储单元642和682可位于控制器640和680的内部，如图6所示，或者位于这些控制器的外部。

如果N_D＝1，那么可以如图2中所示对单个数据流执行编码、交织和调制。取决于是对该数据流执行扩频还是执行OFDM调制，可以如图3A，3B或3C所示对单个数据流执行特征导向。然而，对于主模，使用导向向量v _pm来执行特征导向，或者对于主路径，使用导向向量v _mp(而不是导向向量v _miso)来执行特征导向。所述接收机匹配滤波可以如下所述来进行。如果N_D＞1，那么可以如下所述来执行数据处理(例如，编码、交织和调制)和特征导向。

图7示出了图6中的TX数据处理器620的一个实施例的方框图。对于这个实施例，TX数据处理器620包括用于N_D个数据流中每个数据流的一组编码器712，信道交织器714，和符号映射单元716。每组编码器、信道交织器和符号映射单元按与上面针对图2中的TX数据处理器120所述相类似的方式，接收和处理各个数据流d_λ(n)，以获得一个相应的数据符号流s_λ(n)。基于控制器640提供的编码控制、交织控制和调制控制对每个数据流执行编码、交织和调制，这些控制是基于为该数据流选择的传输模式来生成的。

图8A示出了TX空间处理器630a的方框图，该TX空间处理器630a是图6中的TX空间处理器630的一个实施例，并且该TX空间处理器630a可以用于多模特征导向。对于这种实施例，TX空间处理器630a包括用于N_D个数据流的N_D个特征导向单元830a到830d、TX导频处理器840、合并器850和复用器860。

对于多模特征导向，每个特征导向单元830接收各个数据符号流s_λ(n)和矩阵V _mm中的各个频率无关导向向量v _λ。如上面图3A所述，每个特征导向单元830使用它的导向向量来对它的数据符号流执行特征导向，并且为所述N_T个发射天线提供相应的N_T组符号子流χ _λ(n)。特征导向单元830a到830d提供N_D个数据流的N_D组发射符号子流。合并器850包括N_T个合并器852a到852t，N_T个发射天线中的每一个天线对应一个合并器852。每个合并器852接收并且合并来自其发射天线的特征导向单元830a到830d的各组N_D个发射符号子流，并且提供一个发射符号流。合并器852a到852t为所述N_T个发射天线提供N_T个发射符号流χ _mm(n)。特征导向单元830a到830d和合并器850共同执行等式(28)中所示的特征导向。

对于接收机特征导向，TX空间处理器630a将包括N_R个特征导向单元830，N_R个接收天线中的每个接收天线对应一个特征导向单元。每个特征导向单元830将接收矩阵V _rx中一个相应的频率无关导向向量v _rx，i。如果N_D＝1，那么同一数据符号流s(n)被提供给所有N_R个特征导向单元，并且利用N_R个导向向量来导向，以获得N_R组N_T个发射符号子流。每个合并器852随后将接收和合并来自它的发射天线的N_R个特征导向单元的各组N_R个发射符号子流，并且提供一个发射符号流。如果N_D＞1，那么每个数据符号流可被提供给所述数据符号流被导向到的一个或多个接收天线的N_R个特征导向单元中的一个或多个特征导向单元。随后按与获得用于N_T个发射天线的N_T个发射符号流χ _rx(n)相类似的方式来执行特征导向。

TX导频处理器840接收导频符号并利用N_T个正交序列来覆盖该导频符号，如上面图3A中所述，并且向N_T个发射天线提供N_T个覆盖后的导频符号序列。复用器860包括N_T个复用器862a到862t，N_T个发射天线中的每个发射天线对应一个复用器862。每个复用器862接收来自相关联的合并器852的发射符号，将它与来自相关联的乘法器842的覆盖后的导频符号复用到一起，并且提供一个相应的发射码片流。复用器862a到862t为所述N_T个发射天线提供N_T个发射码片流 ${\underset{\‾}{c}}_{\mathrm{mimo}}\left(n\right)={[c_1\left(n\right)c_2\left(n\right)...c_{N_T}\left(n\right)]}^T.$

图8B示出了TX空间处理器630b的方框图，该TX空间处理器630b是图6中的TX空间处理器630的另外一个实施例。TX空间处理器630b在时域内执行扩频，并且包括用于N_D个数据流的N_D个扩频器810a到810d、N_D个特征导向单元830a到830d、TX导频处理器840、合并器850和复用器860。每个扩频器810接收一个相应的数据符号流s_λ(n)，使用一个PN扩频序列对该数据符号流进行扩频，并且提供一个相应的扩频数据符号流。所述N_D个数据符号流可以使用相同或不同的PN序列。扩频器810a到810d为所述N_D个数据符号流提供N_D个扩频数据符号流。然后，使用与上面图3A和图8A中所描述的类似的方式对所述N_D个扩频数据符号流(而不是数据符号流)中的每一个执行特征导向，以获得用于N_T个发射天线的N_T个发射码片流。

图8C示出了TX空间处理器630c的方框图，该TX空间处理器630c是图6中的TX空间处理器630的又一个实施例。TX处理器630c执行OFDM调制，并且包括用于N_D个数据流的N_D个OFDM调制器820a到820d、N_D个特征导向单元830a到830d、TX导频处理器840、合并器850和复用器860。

每个OFDM调制器820按照与上面图3C中所描述的相类似的方式对各个数据符号流s_λ(n)执行OFDM调制，并提供一个数据码片流。OFDM调制器820a到820d为所述N_D个数据流提供N_D个数据码片流。然后，按照与上面图3A和图8A中所描述的类似的方式对所述N_D个数据码片流(而不是数据符号流)中的每个执行特征导向，以获得用于N_T个发射天线的N_T个数据码片流。或者，可以在频域内对每个子带的数据符号子流执行特征导向。在这种情况下，对于所有子带，每个特征导向单元使用相同的导向向量v _λ。

图9A示出了RX空间处理器660a的方框图，该RX空间处理器660a可用于其中发送单个数据流的情况下(即N_D＝1)。N_R个接收天线652a到652r中的每个接收天线从发射机610接收N_T个发射信号，并向相关接收机单元654提供接收信号。每个接收机单元654对它的接收信号进行调整、数字化和预处理，并提供接收符号流y_i(n)。

RX空间处理器660a包括用于N_R个接收天线的N_R个匹配滤波器910a到910r、合并器912和均衡器914。每个匹配滤波器910使用匹配滤波器来对它的接收符号流y_i(n)执行匹配滤波，并提供一个滤波后的符号流。对于主模特征导向，向量v _mimo等于导向向量v _pm；对于主路径特征导向，向量v _mimo。等于导向向量v _mp；或者对于接收机特征导向，向量v _mimo等于导向向量v _rx，i。对于接收机特征导向，每个匹配滤波器910与对应它的接收天线的一个不同的导向向量v _rx，i相关联，该接收天线在图9A中没有示出。向量

是N_T个发射天线和接收天线i间的信道冲击响应。合并器912接收并合并来自匹配滤波器910a到910r的所述N_R个滤波后的符号流，并提供一个检测符号流

_mimo(n)。均衡器914对该检测符号流执行均衡，并提供已恢复的符号流

_mimo(n)。均衡器914可采用MMSE均衡器、决策反馈均衡器、最大似然序列估计器或一些其他类型的均衡器。

图9B示出了RX空间处理器660b的方框图，该RX空间处理器660b可用于其中发送单个数据流的情况(也即N_D＝1)。RX空间处理器660b在时域内执行解扩频，并且可以与图8B中的TX空间处理器630b结合使用。

RX空间处理器660b包括用于N_R个接收天线的N_R个匹配滤波器910a到910r、合并器912和解扩器916。每个匹配滤波器910使用它的匹配滤波器对各个接收符号流y_i(n)执行匹配滤波，并提供一个滤波后的符号流。合并器912接收并合并所述N_R个滤波后的符号流，并提供检测符号流

。然后，解扩器916使用发射机610所使用的PN序列对检测符号流进行解扩，并提供已恢复的符号流

_mimo(n)。

图9C示出了RX空间处理器660c的方框图，该RX空间处理器660c可用于其中发送单个数据流的情况(即N_D＝1)。RX空间处理器660c执行OFDM解调，并且可以与图8C中的TX空间处理器630c结合使用。

RX空间处理器660c包括用于N_R个接收天线的N_R个匹配滤波器920a到920r、用于N_F个子带的合并器932a到932f和复用器934。每个天线匹配滤波器920对一个接收天线执行匹配滤波，并且包括OFDM解调器922和用于N_F个子带的N_F个匹配滤波器930a到930f。

在每个天线匹配滤波器920中，OFDM解调器922对相关联接收天线的接收符号流y_i(n)执行OFDM解调，并向N_F个匹配滤波器930a到930f提供N_F个子带的N_F个接收符号子流y_i(k)，k＝1，2，...N_F。每个匹配滤波器930使用它的匹配滤波器 $m_i\left(k\right)={\underset{\‾}{v}}_{\mathrm{mimo}}^H{\underset{\‾}{h}}_i^H\left(k\right)$ 对它的接收符号子流y_i(k)执行匹配滤波，并提供一个滤波后的符号子流。向量h _i(k)是子带k的接收天线i的信道频率响应。每个天线匹配滤波器920中的匹配滤波器930a到930f向N_F个合并器932a到932f提供所述N_F个子带的N_F个滤波后的符号子流。

每个合并器932接收来自N_R个天线匹配滤波器920a到920r的它的子带的N_R个滤波后的符号子流，并提供该子带的检测符号子流。复用器934接收来自合并器932a到932f的N_F个子带的N_F个检测符号子流并将其复用到一起，并提供已恢复的符号流 _mimo(n)。

图9D示出了RX空间处理器660d的方框图，该RX空间处理器660d可以用于其中N_D＞1的多模特征导向。RX空间处理器660d可以与图8A中的TX空间处理器630a或图8B中的TX空间处理器630b结合使用。

RX空间处理器660d包括用于N_R个接收天线的N_R个匹配滤波器940a到940r、用于N_D个数据流的N_D个合并器942a到942d、空-时均衡器944以及用于N_D个数据流的N_D个解扩器946a到946d。每个匹配滤波器940使用相关联的接收天线的匹配滤波器对各接收符号流y_i(n)执行匹配滤波，并且提供N_D个数据符号流的N_D个滤波后的符号子流。矩阵V _mm包括针对N_D个数据符号流的N_D个导向向量v _λ，λ＝1，2，...N_D。于是，每个匹配滤波器940使用N_D个匹配滤波器

对接收符号流y_i(n)执行匹配滤波，以获得相关联的接收天线的N_D个滤波后的符号子流，其中，v _λ是V _mm的第λ列。

每个合并器942接收并合并来自匹配滤波器940a到940r的一个数据符号流的N_R个滤波后的符号子流，并且提供该数据流的检测符号流。匹配滤波器940a到940r与合并器942a到942d共同执行等式(29)中示出的匹配滤波，并且提供N_D个数据符号流的N_D个检测符号流

如果多个数据符号流被发射，那么在接收机650处这些数据符号流之间就有可能存在串扰。空-时均衡器944对来自合并器942a到942d的N_D个检测符号流进行均衡，并提供N_D个均衡后的符号流。空-时均衡器944可以使用MMSE线性均衡器、决策反馈均衡器、最大似然序列估计器或者一些其他类型能够对多个流进行联合操作以在存在串扰、符号间干扰和噪声时减轻串扰和/或使接收SNR最大化的均衡器。空-时均衡器944还可以使用连续均衡和干扰消除处理技术。空-时均衡器944也可以被省掉。

如果在接收机610处不执行扩频处理，如图8A中所示，那么来自空-时均衡器944的N_D个均衡后的符号流被提供来作为N_D个已恢复的符号流

(n)。如果在接收机610对每个数据符号流执行扩频处理，如图8B中所示，那么每个解扩器946接收相应的均衡后的符号流并利用PN序列对其进行解扩，并且提供一个相应的已恢复的符号流。解扩器946a到946d于是将提供N_D个已恢复的符号流

(n)。

图9E示出了RX空间处理器660e的方框图，该RX空间处理器660e可以被用于其中N_D＞1的接收机特征导向。RX空间处理器660e包括用于N_R个接收天线的N_R个匹配滤波器950a到950r、合并器952、空-时均衡器954、和用于N_D个数据符号流的N_D个解扩器956a到956d。每个匹配滤波器950使用一个相关联的接收天线的匹配滤波器

来对各接收符号流y_i(n)执行匹配滤波，并且提供一个滤波后的符号流。合并器952接收来自匹配滤波器950a到950r的N_R个滤波后的符号流，合并用于每个数据符号流的所有接收天线的滤波后的符号流，并且提供该数据符号流的检测符号流。所述合并依赖于在发射机处执行的特征导向(即，每个数据符号流所导向的具体接收天线)。合并器952提供对应于N_D个数据符号流的N_D个检测符号流

。空-时均衡器954和解扩器956a到956d如上面图9D所描述的那样对N_D个检测符号流进行操作，并且提供N_D个已恢复的符号流

(n)。

图9F示出了RX空间处理器660f的方框图，该RX空间处理器660f可以用于其中N_D＞1的多模特征导向。RX空间处理器660f执行OFDM解调，并且可以与图8C中的TX空间处理器630c结合使用。

RX空间处理器660f包括用于N_R个接收天线的N_R个天线匹配滤波器970a到970f，用于N_F个子带的N_F个合并器982a到982f，用于N_F个子带的N_F个空-时均衡器984a到984f，以及复用器986。每个天线匹配滤波器970针对一个接收天线执行匹配滤波，它包括OFDM解调器972和用于N_F个子带的N_F个匹配滤波器980a到980f。

在每个天线匹配滤波器970中，OFDM解调器972对相关联的天线的接收符号流y_i(n)执行OFDM解调，并且向N_F个匹配滤波器980a到980f提供N_F个子带的N_F个接收符号子流y_i(k)，k＝1，2，...N_F。每个匹配滤波器980使用它的滤波器 $m_i\left(k\right)={\underset{\‾}{V}}_{\mathrm{mm}}^H{\underset{\‾}{h}}_i^H\left(k\right)$ 对它的接收符号子流y_i(k)执行匹配滤波，并且提供其子带的N_D个数据符号流的N_D个滤波后的符号子流。每个天线匹配滤波器970的匹配滤波器980a到980f向N_F个合并器982a到982f提供N_F个子带的N_F组N_D个滤波后的符号子流。

每个合并器982从N_R个天线匹配滤波器970a到970r接收它的子带的N_R组N_D个滤波后的符号子流并将其合并，并且提供它的子带的N_D个检测符号子流。虽然在图9F中没有示出，每个合并器982包括N_D个加法器，每个数据符号流对应一个加法器。每个加法器从用于它的子带和它的数据符号流的天线匹配滤波器970a到970f接收N_R个滤波后的符号子流，并将所接收的N_R个滤波后的符号子流相加以获得它的子带的检测符号子流。

每个空间均衡器984对来自一个相关联的合并器982的它的子带的N_D个检测符号子流执行均衡，并且提供这个子带的N_D个均衡后的符号流。空间均衡器984可应用MMSE线性均衡器或一些其他对多个符号进行联合流操作以减轻串扰和/或使接收SNR最大化的均衡器。空间均衡器984还可应用连续均衡和干扰消除处理技术。

复用器986从合并器984a到984f接收N_F个子带的N_F组N_D个均衡后的符号子流。复用器986随后复用来自合并器984a到984f的每个数据符号流的N_F个均衡后的符号子流，并且提供对应该数据符号流的已恢复的符号流

_λ(n)。

图10示出了接收机650x的方框图，该接收机650x是图6中接收机650的一个实施例。RX空间处理器660对N_R个接收符号流y_i(n)，(i＝1，2，...N_R)执行匹配滤波和后处理，并且向RX数据处理器670提供N_D个已恢复的符号流

_λ(n)，λ＝1，2，..N_D。RX数据处理器670包括用于N_D个已恢复的符号流中每个的一组符号解映射单元1012、解交织器1014和解码器1016。每组符号解映射单元、解交织器和解码器像上面图5中所描述的那样处理各个已恢复的符号流。RX数据处理器670提供N_D个解码后的数据流

，λ＝1，2，...N_D。

信道估计器672基于来自接收机单元654a到654r的接收导频符号来估计信道响应和接收机本底噪声，并且向控制器680提供信道冲击响应估计

和本底噪声估计。控制器680执行用于数据传输的与特征导向、匹配滤波和速率控制相关的各种功能。例如，矩阵计算单元1022可执行计算以(1)对于主模特征导向导出导向向量v _pm，(2)对于主路径特征导向导出导向向量v _mp，(3)对于多模特征导向导出导向向量v _λ，λ＝1，2，...N_D，或者(4)对于接收机特征导向导出导向向量v _rx，i，i＝1，2，...N_R。计算单元1022还导出用于接收机650的N_R个匹配滤波器，并且可以进一步估计N_D个数据流的接收SNR。传输模式选择器1024基于它的接收SNR来为每个数据流选择一个合适的传输模式。存储单元682可为所有支持的传输模式和他们所需要的SNR存储一个查找表1026。控制器680提供N_D个TX导向向量、N_D个数据流的N_D个所选择的传输模式、ACKs和/或NAKs，等等作为发射机610的反馈信息。

对于上面所描述的实施例，接收机估计MISO或MIMO信道的信道响应，导出用于发射机的导向向量以及用于接收机的匹配滤波器，并且将导向向量作为反馈信息发送回去。对于其他的实施例，也可以由发射机来估计信道响应并导出导向向量。例如，在一个具有共享频率带宽的时分双工(TDD)系统中，下行链路信道响应和上行链路信道响应可以被假定是彼此互逆的。也就是，如果H(k)表示针对子带k从天线阵A到天线阵B的一个信道频率响应矩阵，那么互逆信道意味着从天线阵B到天线阵A的耦合用H ^T(k)来给出。对于所述TDD系统，该互逆信道的特征可以允许发射机基于接收机在其他链路上发送的导频来估计由接收机所观察到的信道。总的来说，取决于系统设计，可以由接收机或者发射机来执行信道估计和导向向量的计算。

图11示出了用于在MIMO系统中执行主模特征导向、多模特征导向和主路径特征导向的过程1100的一个实施例的流程图。首先，获得MIMO系统中的MIMO信道的信道响应的多个信道响应矩阵(在方框1112中)。这些信道响应矩阵可以是(1)L+1个时延的L+1个信道冲击响应矩阵(即，)或(2)N_F个子带的N_F个信道频率响应矩阵(即，H(k)，k＝1，2，...N_F)。

基于所述信道响应矩阵，计算MIMO信道的一个单个相关矩阵(在方框1114中)。对于主模特征导向和多模特征导向，可以如等式(18)中所示，通过(1)计算多个信道响应矩阵中的每个的相关矩阵，以及(2)将信道响应矩阵的相关矩阵相加以获得单个相关矩阵。对于主路径特征导向，可以像等式(33)和(34)以及相关的描述那样，通过(1)确定每个信道冲击响应矩阵的能量，(2)识别具有最高能量的信道冲击响应矩阵，(3)计算具有最高能量的信道冲击响应矩阵的一个相关矩阵，以及(4)将具有最高能量的信道冲击响应矩阵的相关矩阵定义为该MIMO信道的单个信道相关矩阵，从而获得所述单个相关矩阵。

所述单个相关矩阵随后被分解(例如使用特征值分解)以为MIMO信道的N_D个空间信道获得N_D个导向向量，这里N_S≥N_D≥1，而且N_S是所述单个相关矩阵的特征模的数目(在方框1116中)。对于主模特征导向和主路径特征导向，N_D＝1，并且只有一个导向向量被获得。对于多模特征导向，N_D＞1，并且有多个导向向量被获得。

方框1112、1114和1116中所示的操作可由图6中的接收机650来执行。对于一个上行链路和下行链路共享同一个频带的时分双工(TDD)系统而言，方框1112、1114和1116中所示的操作还可由发射机610来执行。在任何情况下，N_D个导向向量可以被发射机用于进行特征导向以及可被接收机用于进行匹配滤波。

在发射机处，每个导向向量可以用于对在与该导向向量相关联的空间信道中发送的数据流进行频率无关特征导向或者空间处理(在方框1122中)。发射机使用N_D个导向向量对N_D个数据符号流执行特征导向，以生成N_T个发射符号流(在方框1124中)，所述N_T个发射符号流被进一步处理并且被从所述N_T个发射天线发射出去(在方框1126中)。

在接收机处，可以在时域内或者频域内对N_R个接收天线的N_R个接收符号流执行匹配滤波，这里N_R≥N_D。可以基于N_D个导向向量和每个接收天线的多个信道响应向量，导出用于该接收天线的匹配滤波器(在方框1132中)。每个接收天线的信道冲击响应向量可以从信道冲击响应矩阵获得。每个接收天线的接收符号流被该接收天线的匹配滤波器滤波，以获得N_D个滤波后的符号子流，发射机所使用的每个导向向量对应一个子流(在方框1134中)。来自N_R个接收天线的所有N_R个匹配滤波器的滤波后的符号子流随后被合并，以获得由发射机发送的N_D个数据流的N_D个检测符号流(在方框1136中)。可以对N_D个检测符号流执行均衡以获得N_D个已恢复的符号流(在方框1138中)。如果N_D＞1，那么可以对多个检测符号流执行空-时均衡(例如，使用MMSE-LE、DFE、或者MLSE)，以获得多个已恢复的符号流。

图12示出了用于在具有N_T个发射天线和N_R个接收天线的MISO或MIMO系统中，执行接收机特征导向的过程1200的一个实施例的流程图，其中，在这种情况下N_T＞1而且N_R≥1。首先，为N_R个接收天线获得N_R组信道响应向量，每个接收天线对应一组(在方框1212中)。每组信道响应向量表明N_T个发射天线与一个接收天线间的信道频率响应或者信道冲击响应。

基于每个接收天线的信道响应向量组，计算该接收天线的一个单个相关矩阵(在方框1214中)。这可以通过(1)计算接收天线的每个信道响应向量的相关矩阵，并且(2)将该接收天线的信道响应向量的相关矩阵相加以获得该接收天线的该单个相关矩阵来实现。然后，将每个接收天线的该单个相关矩阵分解(例如使用特征值分解)，以获得用于该接收天线的导向向量(在方框1216中)。方框1212、1214和1216中所示的操作可以由图1中的接收机150或者图6中的接收机650来执行。对于一个TDD系统，方框1212、1214和1216中所示的操作也可以由图1中的发射机110或者图6中的发射机610来执行。在任何情况下，为N_R个接收天线获得N_R个导向向量，而且所述N_R个导向向量可以被发射机用于进行空间处理以及可被接收机用于进行匹配滤波。

在发射机处，所述N_R个导向向量可被用于对N_D个数据流进行频率无关特征导向或空间处理，这里N_R≥N_D≥1，而且N_T≥N_D(在方框1222中)。对于仅仅具有一个接收天线(N_R＝1)的MISO系统，一个数据流可通过使用为一个接收天线获得的一个导向向量来发送(在方框1224和1226中)。对于具有多个接收天线(N_R＞1)的MIMO系统，一个或多个数据流可以通过使用为N_R个接收天线获得的N_R个导向向量来发送。每个数据流可以被导向至一个或多个接收天线。

在接收机处，可以在时域内或者频域内对N_R个接收天线的所述N_R个接收符号流执行匹配滤波。基于导向向量和每个接收天线的信道响应向量组，可以为该接收天线导出匹配滤波器(在方框1232中)。每个接收天线的接收符号流被用于该接收天线的匹配滤波器滤波，以获得该接收天线的一个滤波后的符号流(在方框1234中)。来自用于N_R个接收天线的N_R个匹配滤波器的N_R个滤波后的符号流随后被合并，以获得由发射机发送的N_D个数据流的N_D个检测符号流(在方框1236中)。可以对N_D个检测符号流执行均衡，以获得对应于由发射机发送的N_D个数据流的N_D个已恢复的符号流(在方框1238中)。

5.速率选择

对于MISO系统100和MIMO系统600两者而言，接收机可以为每个空间信道估计接收SNR。所述SNR的计算依赖于数据传输所使用的特征导向方案，如上所述。接收机随后可基于每个空间信道的所述接收SNR，γ_rx(λ)，以及SNR偏移量，γ_os(λ)，来计算该空间信道的工作SNR，γ_op(λ)，(例如，γ_op(λ)＝γ_rx(λ)+γ_os(λ)，这里单位是dB)。所述SNR偏移量可被用于解释估计误差、信道的变化和其他因素。接收机可基于每个空间信道的工作SNR，为该空间信道选择一个合适的传输模式。

所述系统可被设计成支持一组传输模式。所述支持的传输模式之一可以是针对零速率的(也即，数据速率是零)。剩下的传输模式中的每个与特定的非零数据速率、特定的编码方案或码速率、特定的调制方案以及特定的最小SNR相关联，该特定的非零数据速率、特定的编码方案或码速率、特定的调制方案以及特定的最小SNR是获得一个无衰落的AWGN信道的理想性能水平(例如1％的分组错误率(PER))所需要的。对于所述支持的具有非零数据速率的每种传输模式，所需要的SNR是基于具体的系统设计而获得(也即，针对该传输模式由所述系统使用的特定的码速率，交织方案，调制方案等等)，并且所需要的SNR是针对一个AWGN信道的。所需要的SNR通过本领域中所熟知的计算机仿真、实验测量等等来获得。一组所述支持的传输模式以及他们所需的SNR可以被存储在一个查找表中。

每个空间信道的工作SNR，γ_op(λ)，可以被提供给该查找表，该查找表随后为该空间信道提供传输模式q(λ)。所述传输模式q(λ)是具有最高数据速率和一个所需要的SNR，γ_req(λ)，的所述支持的传输模式，所述γ_req(λ)小于或等于工作SNR(即，γ_req(λ)≤γ_op(λ))。因此，接收机基于每个空间信道的工作SNR为该空间信道选择可能的最高数据速率。

为了清楚起见，上面已经描述了各种特征导向方案的具体的实施例。这些特征导向方案的其他变形也可以被想出，并且这在本发明的范围内。例如，可以按照与上面针对主模和多模特征导向方案描述的不同的方式来计算MIMO信道的单个相关矩阵。作为另外一个例子，可以在主路径的多个空间信道上发射多个数据符号流。作为又一个例子，基于所述空间信道的能量，可以在N_D个最好的空间信道上发射N_D个数据流。基于这里所提出的教导，其他特征导向方案也可被想出，并且这在本发明的范围内。

这里所描述的特征导向技术可以通过各种方式来实现。例如，这些技术可以利用硬件、软件或者其组合来实现。对于硬件实现而言，在发射机处用于特征导向和其他相关功能的处理可以用一个或者多个专用集成电路(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、被设计来执行这里所描述的功能的其他电子单元或其组合来实现。在接收机处用于匹配滤波和其他相关功能的处理也可以利用一个或多个ASIC、DSP等等来实现。

对于一个软件实现而言，所述特征导向技术可以利用执行这里所描述的功能的模块(例如，过程、函数等等)来实现。所述软件代码可以被存储在存储单元中(例如，图1中的存储单元142和182或者图6中的存储单元642和682)，并由一个处理器(例如，图1中的控制器140和180或者图6中的640和680)来执行。存储单元可以在处理器的内部实现或者在处理器的外部实现，在存储单元在处理器的外部实现的情况下，它可以通过本领域熟知的各种方式可通信地耦合到处理器上。

标题在这里被包括来用于参考且有助于定位某些章节。这些标题并不意图对其下面所描述的概念的范围进行限定，并且这些概念在整个说明书的其他章节中也适用。

所述公开的实施例的上述描述被提供来使得本领域的技术人员能够实现或者使用本发明。对于本领域的技术人员来说，这些实施例的各种修改是显而易见的，并且这里定义的总体原理也可以在不脱离本发明的范围和主旨的基础上应用于其他实施例。因此，本发明并不限于这里示出的实施例，而是与符合这里公开的原理和新颖特征的最广范围相一致。

Claims (52)

1.一种用于在无线多进多出MIMO通信系统中执行空间处理的方法，包括：

获得所述MIMO系统中的MIMO信道的信道响应的多个信道响应矩阵；

基于所述多个信道响应矩阵，计算所述MIMO信道的相关矩阵；并且

分解所述MIMO信道的所述相关矩阵，从而为所述MIMO信道中的至少一个空间信道获得至少一个导向向量，其中发射实体使用所述至少一个导向向量来对在与所述至少一个导向向量相关联的至少一个空间信道上发送的数据流执行频率无关空间处理。

2.如权利要求1所述的方法，其中，所述多个信道响应矩阵包括所述MIMO信道中的信道冲击响应的多个时延的多个信道冲击响应矩阵。

3.如权利要求1所述的方法，其中，所述多个信道响应矩阵包括所述MIMO信道的多个子带的信道频率响应的多个信道频率响应矩阵。

4.如权利要求1所述的方法，其中，所述计算所述MIMO信道的相关矩阵包括：

计算所述多个信道响应矩阵中的每个信道响应矩阵的相关矩阵，以获得所述多个信道响应矩阵的多个相关矩阵，并且

将所述多个信道响应矩阵的多个相关矩阵相加，以获得所述MIMO信道的相关矩阵。

5.如权利要求2所述的方法，其中，所述计算所述MIMO信道的相关矩阵包括：

确定所述多个信道冲击响应矩阵中的每个信道冲击响应矩阵的能量，

识别所述多个信道冲击响应矩阵中具有最高能量的信道冲击响应矩阵，并且

计算具有最高能量的所述信道冲击响应矩阵的相关矩阵，以生成所述MIMO信道的相关矩阵。

6.如权利要求1所述的方法，其中，对所述相关矩阵执行特征值分解，从而为所述MIMO信道的至少一个空间信道获得所述至少一个导向向量。

7.如权利要求1所述的方法，还包括：

将所述至少一个导向向量作为反馈信息发送给所述发射实体。

8.如权利要求1所述的方法，其中，所述发射实体使用所述至少一个导向向量，以生成在所述MIMO信道中的至少一个空间信道上发送的至少一个数据流的多个发射码片流，并且其中所述多个发射码片流从位于所述发射实体上的多个发射天线发射出去。

9.如权利要求1所述的方法，其中，由所述发射实体在时域内对利用OFDM调制为所述数据流生成的时域码片流执行所述频率无关空间处理。

10.如权利要求1所述的方法，其中，针对多个子带中的每个子带，由所述发射实体在频域内对为所述数据流生成的数据符号执行所述频率无关空间处理。

11.如权利要求1所述的方法，还包括：

从所述多个信道响应矩阵中为位于接收实体处的多个接收天线中的每一个获得多个信道响应向量；并且

基于所述至少一个导向向量以及各接收天线的所述多个信道响应向量，为所述多个接收天线中的每个接收天线导出匹配滤波器。

12.如权利要求11所述的方法，其中，用于所述多个接收天线中的每个接收天线的所述匹配滤波器被用来使各接收天线的接收信噪比(SNR)最大化。

13.如权利要求11所述的方法，还包括：

使用所述多个匹配滤波器来对所述多个接收天线的多个接收符号流进行滤波。

14.如权利要求13所述的方法，其中，所述多个信道响应矩阵包括所述MIMO信道中的信道冲击响应的多个时延的多个信道冲击响应矩阵，并且其中使用基于所述至少一个导向向量和所述多个信道冲击响应矩阵而为所述多个接收天线导出的多个时域匹配滤波器，在时域中执行所述滤波。

15.如权利要求13所述的方法，其中，所述多个信道响应矩阵包括所述MIMO信道中的多个子带的信道频率响应的多个信道频率响应矩阵，并且其中使用基于所述至少一个导向向量和所述多个信道频率响应矩阵而为所述多个接收天线导出的多个频域匹配滤波器，在频域内执行所述滤波。

16.如权利要求1所述的方法，其中，获得一个导向向量并且所述发射实体利用该导向向量来对一个数据流进行频域无关空间处理。

17.如权利要求16所述的方法，还包括：

基于所述一个导向向量和所述接收天线的多个信道响应向量，为位于接收实体处的多个接收天线中的每个接收天线导出匹配滤波器，其中从所述多个信道响应矩阵中获得每个接收天线的所述多个信道响应向量；

使用所述多个匹配滤波器来对所述多个接收天线的多个接收符号流进行滤波，以获得多个滤波后的符号流；并且

将所述多个滤波后的符号流合并，以获得所述发射实体发送的一个数据流的检测符号流。

18.如权利要求17所述的方法，还包括：

对所述检测符号流执行均衡，以获得所述一个数据流的已恢复的符号流。

19.如权利要求1所述的方法，其中，获得多个导向向量并且所述发射实体利用该多个导向向量来对在与所述多个导向向量相关联的多个空间信道上发送的多个数据流进行频率无关空间处理。

20.如权利要求19所述的方法，还包括：

基于所述多个导向向量和所述接收天线的多个信道响应向量，为位于接收实体处的多个接收天线中的每个接收天线导出匹配滤波器，其中从所述多个信道响应矩阵中获得每个接收天线的所述多个信道响应向量，

使用所述多个匹配滤波器来对所述多个接收天线的多个接收符号流进行滤波，以获得多个滤波后的符号子流；并且

将所述多个滤波后的符号子流合并，以获得所述发射实体发送的多个数据流的多个检测符号流。

21.如权利要求20所述的方法，还包括：

对所述多个检测符号流执行空-时均衡，以获得所述多个数据流的多个已恢复的符号流。

22.如权利要求21所述的方法，其中，使用最小均方误差线性均衡器(MMSE-LE)、决策反馈均衡器(DFE)或者最大似然序列估计器(MLSE)来执行所述空-时均衡。

23.无线多进多出MIMO通信系统中的一种装置，该装置包括：

信道估计器，用来获得MIMO系统中的MIMO信道的信道响应的多个信道响应矩阵；和

控制器，用来基于所述多个信道响应矩阵来计算所述MIMO信道的相关矩阵，该控制器还用来分解所述MIMO信道的所述相关矩阵从而为所述MIMO信道的至少一个空间信道获得至少一个导向向量，其中发射实体使用所述至少一个导向向量来对在与所述至少一个导向向量相关联的至少一个空间信道上发送的数据流进行频率无关空间处理。

24.如权利要求23所述的装置，其中，所述控制器计算所述多个信道响应矩阵中的每个信道响应矩阵的相关矩阵，以获得所述多个信道响应矩阵的多个相关矩阵，并将所述多个相关矩阵相加以获得所述MIMO信道的相关矩阵。

25.如权利要求23所述的装置，其中，所述多个信道响应矩阵包括所述MIMO信道中的信道冲击响应的多个时延的多个信道冲击响应矩阵，并且其中所述控制器确定所述多个信道冲击响应矩阵中的每个信道冲击响应矩阵的能量，并且计算在所述多个信道冲击响应矩阵中具有最高能量的信道冲击响应矩阵的相关矩阵以获得该相关矩阵。

26.如权利要求23所述的装置，还包括：

用于多个接收天线的多个匹配滤波器，每个接收天线对应一个匹配滤波器，每个匹配滤波器被用来对相关联的接收天线的接收符号流进行滤波以获得滤波后的符号流，其中基于所述至少一个导向向量和所述接收天线的多个信道响应向量，为每个接收天线导出匹配滤波器，并且其中从所述多个信道响应矩阵中获得每个接收天线的多个信道响应向量；和

合并器，用于合并来自所述多个匹配滤波器的多个滤波后的符号流，以获得由所述发射实体发送的至少一个数据流的至少一个检测符号流。

27.无线多进多出MIMO通信系统中的一种装置，该装置包括：

获得模块，用于获得所述MIMO系统中的MIMO信道的信道响应的多个信道响应矩阵；

计算模块，用于基于所述多个信道响应矩阵，计算所述MIMO信道的相关矩阵；和

分解模块，用于分解所述相关矩阵，从而为所述MIMO信道的至少一个空间信道获得至少一个导向向量，其中发射实体使用所述至少一个导向向量来对在与所述至少一个导向向量相关联的至少一个空间信道上发送的数据流进行频率无关空间处理。

28.如权利要求27所述的装置，其中用于计算所述相关矩阵的计算模块包括：

相关矩阵计算模块，用于计算所述多个信道响应矩阵中的每个信道响应矩阵的相关矩阵，以获得所述多个信道响应矩阵的多个相关矩阵，和

相加模块，用于将所述多个相关矩阵相加以获得所述MIMO信道的相关矩阵。

29.如权利要求27所述的装置，其中，所述多个信道响应矩阵包括所述MIMO信道中的信道冲击响应的多个时延的多个信道冲击响应矩阵。

30.如权利要求29所述的装置，其中，用于计算所述相关矩阵的计算模块包括：

确定模块，用于确定所述多个信道冲击响应中的每个信道冲击响应的能量，和

相关矩阵计算模块，用于计算所述多个信道冲击响应矩阵中具有最高能量的信道冲击响应矩阵的相关矩阵以获得所述MIMO信道的相关矩阵。

31.如权利要求27所述的装置，其中：

所述获得模块是信道估计器；并且

所述计算模块和所述分解模块在控制器中实现。

32.一种用于在多进多出MIMO通信系统中执行空间处理的方法，该方法包括：

获得所述MIMO系统中的MIMO信道的多个信道冲击响应矩阵，其中所述多个信道冲击响应矩阵包括所述MIMO信道的信道冲击响应的多个时延；

计算所述多个信道冲击响应矩阵中的每个信道冲击响应矩阵的能量；

识别所述多个信道冲击响应矩阵中具有最高能量的信道冲击响应矩阵，作为所述MIMO信道中的主路径的信道冲击响应矩阵；

计算所述主路径的信道冲击响应矩阵的相关矩阵；以及

分解所述相关矩阵，从而为所述主路径的空间信道获得导向向量，其中发射实体使用该导向向量来对经由所述MIMO信道发送的数据流进行频率无关空间处理。

33.如权利要求32所述的方法，其中，对所述主路径的相关矩阵执行特征值分解，从而为所述主路径的所述空间信道获得所述导向向量。

34.如权利要求32所述的方法，还包括：

基于所述导向向量和所述接收天线的多个信道冲击响应向量，为位于接收实体处的多个接收天线中的每个接收天线导出匹配滤波器，其中从所述多个信道冲击响应矩阵中获得每个接收天线的多个信道冲击响应向量；并且

使用所述多个匹配滤波器来对所述多个接收天线的多个接收符号流进行滤波。

35.一种用于在无线通信系统中执行空间处理的方法，所述无线通信系统在发射实体处具有多个发射天线和在接收实体处具有多个接收天线，该方法包括：

获得所述多个接收天线的多个信道响应向量组，每个接收天线对应一个信道响应向量组，其中每个信道响应向量组表明所述多个发射天线与所述多个接收天线之一间的信道响应；

基于所述接收天线的所述信道响应向量组，计算所述多个接收天线中的每个接收天线的相关矩阵；并且

分解每个所述接收天线的相关矩阵，从而为所述接收天线获得导向向量，其中为所述多个接收天线获得多个导向向量，并且所述发射实体使用所述多个导向向量来对发送至所述接收实体的至少一个数据流进行频率无关空间处理。

36.如权利要求35所述的方法，其中，所述计算每个接收天线的相关矩阵包括：

计算所述接收天线的多个信道响应向量中的每个信道响应向量的相关矩阵，以获得所述接收天线的多个信道响应向量的多个相关矩阵，并且

将所述接收天线的多个信道响应向量的所述多个相关矩阵相加，以获得所述接收天线的相关矩阵。

37.如权利要求35所述的方法，还包括：

基于所述导向向量和所述接收天线的信道响应向量组，为所述接收天线导出匹配滤波器；

使用用于所述接收天线的匹配滤波器对所述多个接收天线中的每个接收天线的接收符号流进行滤波，以获得所述接收天线的滤波后的符号流；并且

合并所述多个接收天线的多个滤波后的符号流，以获得由所述发射实体发送的至少一个数据流的至少一个检测符号流。

38.如权利要求35所述的方法，其中，所述发射实体使用所述多个导向向量将一个数据流发送给所述多个接收天线。

39.如权利要求35所述的方法，其中，所述发射实体使用所述多个导向向量将多个数据流发送给所述多个接收天线。

40.如权利要求39所述的方法，还包括：

基于所述导向向量和所述接收天线的多个信道响应向量来为所述多个接收天线中的每个接收天线导出匹配滤波器，其中为所述多个接收天线导出多个匹配滤波器；

使用所述多个匹配滤波器对所述多个接收天线的多个接收符号流进行滤波，以获得多个滤波后的符号流；并且

合并所述多个滤波后的符号流，以获得由所述发射实体发送的多个数据流的多个检测符号流。

41.如权利要求40所述的方法，还包括：

对所述多个检测符号流执行空-时均衡，以获得所述多个数据流的多个已恢复的符号流。

42.无线通信系统中的一种装置，所述无线通信系统在发射实体处具有多个发射天线和在接收实体处具有多个接收天线，该装置包括：

信道估计器，用于为所述多个接收天线获得多个信道响应向量组，每个接收天线对应一个信道响应向量组，其中每个信道响应向量组表明所述多个发射天线与所述多个接收天线之一间的信道响应；和

控制器，用于基于所述接收天线的所述信道响应向量组计算所述多个接收天线中的每个接收天线的相关矩阵，以及用于分解每个接收天线的所述单个相关矩阵，从而为所述接收天线获得导向向量，其中为所述多个接收天线获得多个导向向量，并且所述发射实体使用所述多个导向向量来对发送至所述接收实体的至少一个数据流进行频率无关空间处理。

43.如权利要求42所述的装置，其中，所述控制器计算每个接收天线的所述多个信道响应向量中的每个信道响应向量的相关矩阵，以获得所述接收天线的所述多个信道响应向量的多个相关矩阵，并且所述控制器将所述接收天线的所述多个信道响应向量的多个相关矩阵相加以获得各接收天线的相关矩阵。

44.如权利要求42所述的装置，其中，所述控制器基于所述导向向量和各接收天线的所述信道响应向量组，为所述多个接收天线中的每个接收天线导出匹配滤波器。

45.如权利要求44所述的装置，还包括：

用于所述多个接收天线的多个匹配滤波器，每个接收天线对应一个匹配滤波器，将每个滤波器用于对所述相关联的接收天线的接收符号流进行滤波，以获得滤波后的符号流；和

合并器，用于合并来自所述多个匹配滤波器的多个滤波后的符号流，以获得由所述发射实体发送的至少一个数据流的至少一个检测符号流。

46.无线通信系统中的一种装置，该装置包括：

获得模块，用来获得多个接收天线的多个信道响应向量组，其中每个信道响应向量组表明所述多个发射天线与所述多个接收天线之一间的信道响应；

计算模块，用于基于各接收天线的所述信道响应向量组来计算所述多个接收天线中的每个接收天线的相关矩阵；以及

分解模块，用于分解每个所述接收天线的单个相关矩阵，从而为各接收天线获得导向向量，其中为所述多个接收天线获得多个导向向量，并且所述发射实体使用所述多个导向向量来对发送给所述接收实体的至少一个数据流进行频率无关空间处理。

47.如权利要求46所述的装置，还包括：

相关矩阵计算模块，用于计算每个接收天线的所述多个信道响应向量中的每个信道响应向量的相关矩阵，以获得所述接收天线的所述多个信道响应向量的多个相关矩阵，和

相加模块，用于将每个所述接收天线的多个信道响应向量的所述多个相关矩阵相加，以获得各接收天线的相关矩阵。

48.如权利要求46所述的装置，还包括：

导出模块，用来基于所述导向向量和各接收天线的所述信道响应向量组来为所述多个接收天线中的每个接收天线导出匹配滤波器；

滤波模块，用于使用用于所述多个接收天线中的每个接收天线的匹配滤波器来对该接收天线的接收符号流进行滤波，以获得各接收天线的滤波后的符号流；和

合并模块，用于合并所述多个接收天线的多个滤波后的符号流以获得由所述发射实体发送的至少一个数据流的至少一个检测符号流。

49.一种利用正交频分复用OFDM在多进单出MISO系统中执行空间处理的方法，该方法包括：

获得一个信道响应向量组，该信道响应向量组表明在所述MISO系统中位于发射实体处的多个发射天线与位于接收实体处的一个接收天线间的信道响应；

基于所述信道响应向量组来计算相关矩阵；并且

分解所述相关矩阵以获得导向向量，所述发射实体使用该导向向量来对发送给所述接收实体的数据流进行频率无关空间处理。

50.如权利要求49所述的方法，其中，由所述发射实体在时域内对利用OFDM调制为所述数据流生成的时域码片流执行所述频率无关空间处理。

51.如权利要求49所述的方法，其中，针对多个子带中的每个子带，由所述发射实体在频域内对为所述数据流生成的数据符号执行所述频率无关空间处理。

52.如权利要求49所述的方法，还包括：

基于所述导向向量和所述信道响应向量组导出匹配滤波器；并且

使用所述匹配滤波器来对接收符号流进行滤波，以获得检测符号流。

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