CN1893294A - 简化实现低扩频系数的联合检测的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种简化实现低扩频系数的联合检测的方法，所述方法包括步骤：利用接收信号进行信道估计，获得用户的信道响应h ⁽¹⁾；获取各虚码道的复合扩频码(见图)，k=1,∧,16/SF，其中c_k为扰码的第k位，ν＝[v₁，∧，ν_SF]为扩频码，SF为扩频系数；按公式b ^(k)＝c ^(k)h⁽¹⁾，k=1,∧,16/SF计算组合信道响应矩阵V中的每一个向量，V的行数为31，列数为16/SF，根据扩频系数小于16且已知，每个b向量只计算(16+SF－1)个元素；根据所述组合信道响应矩阵V获取检测数据。利用本发明，可以大大简化整个联合检测算法的计算量，便于高速率数据业务的实现。

Description

简化实现低扩频系数的联合检测的方法

技术领域

本发明涉及移动通信技术领域的联合检测技术领域，具体涉及一种简化实现低扩频系数的联合检测的方法。

背景技术

在CDMA(码分多址)移动通信系统中，由于各个用户信号之间存在一定的相关性，使得MAI(多址干扰)成为了宽带CDMA系统的一个主要干扰。传统的CDMA系统信号分离方法是将MAI作为噪声处理，将单个用户的信号分离看作是各自独立的过程，即单用户检测技术。这种检测方法会导致信噪比严重恶化，限制了系统的容量。实际上，MAI中包含许多可以用来提高信号分离方法准确性的信息，如确知的用户信道码，各用户的信道估计等，多用户检测技术就是利用这些信息进行的联合检测。根据对多址干扰处理方法的不同，多用户检测技术可以分为干扰抵消和联合检测两种。联合检测技术指的是充分利用多址干扰，一步之内将所有用户的信号都分离开来的一种信号分离技术。

对于多用户检测算法中的联合检测算法，其计算过程可以大致分为如下几个步骤：(1)b向量生成；(2)匹配滤波；(3)R矩阵生成；(4)cholesky分解；(5)解方程A；(6)解方程B。这些步骤的计算量都与参加联合检测的虚码道数目有关，虚码道数目越大，这些步骤的计算量也就越大，并且通常是非线性关系。例如，对于下行的2Mbps业务，其采用了最低的扩频系数1，意味着检测时需要采用最大的虚码道数目16来进行，联合检测的复杂度非常大。

在现有的TD-SCDMA(时隙-同步码分多址)系统中，采用了正交可变的walsh码(正交变扩频增益扩频码OVSF)来进行扩频，并且其最大扩频系数为16。对于高速业务通常选用较低的扩频系数。例如，上行的12.2kbps业务采用了扩频系数8，上行64kbps业务采用了扩频系数2，上下行的384kbps业务和下行的2Mbps业务采用了扩频系数1。扩频系数越低，其对应的虚码道越多，而接收端是按照所有用户的虚码道来进行检测的，因此其对应的多用户检测过程也就越复杂，导致采用低扩频系数的高速率数据业务难以实现。

发明内容

本发明的目的是提供一种简化实现低扩频系数的联合检测的方法，以克服现有技术中联合检测在选用较低的扩频系数时实现复杂的缺点，简化检测过程，保证高速业务的实现。

为此，本发明提供如下的技术方案：

一种简化实现低扩频系数的联合检测的方法，所述方法包括步骤：

A、利用接收信号进行信道估计，获得用户的信道响应 h ⁽¹⁾；

B、获取各虚码道的复合扩频码

其中c_k为扰码的第k位，

v＝[v₁，Λ，v_SF]为扩频码，SF为扩频系数；

C、按公式 ${\underset{\‾}{b}}^{\left(k\right)}={\underset{\‾}{c}}^{\left(k\right)}\⊗{\underset{\‾}{h}}^{\left(1\right)},k=1,\mathrm{\Λ},\frac{16}{\mathrm{SF}}$ 计算组合信道响应矩阵V中的每一个向量，V的行数为31，列数为16/SF，根据扩频系数小于16且已知，每个b向量只计算(16+SF-1)个元素；

D、根据所述组合信道响应矩阵V获取检测数据。

在所述步骤B和步骤D之间还包括步骤：

根据各码道的组合信道响应 b ^(k)对接收信号进行匹配滤波，得到各数据块的匹配滤波数据：

${\underset{\‾}{e^{\′}}}_{\mathrm{MF},i}^{\left(k\right)}=\underset{j=0}{\overset{16+W-2}{\mathrm{\Σ}}}{\underset{\‾}{e}}_{16i+j}\·{\underset{\‾}{b}}_j^{*\left(k\right)}=\underset{j=(k-1)\mathrm{SF}}{\overset{16+k\×\mathrm{SF}-2}{\mathrm{\Σ}}}{\underset{\‾}{e}}_{16i+j}\·{\underset{\‾}{b}}_j^{*\left(k\right)},i=0\mathrm{\ΛN}-1;k=1\mathrm{\Λ}16/\mathrm{SF},$

其中，N为每个虚码道的符号数，j为向量中元素的位置。

所述步骤D包括：

D1、根据所述组合信道响应矩阵V生成R矩阵；

D2、对所述R矩阵进行Cholesky分解，并根据分解结果和经匹配滤波后的接收信号进行解扩运算，获得检测数据。

所述步骤D1包括：

D11、根据所述组合信道响应矩阵V生成系统矩阵A；

D12、根据公式 R＝A^HA获取R矩阵，其中，A^H为系统矩阵A的共轭转置矩阵，

$R=\left[\begin{array}{cccccc}{R}_0& R_1& & & & \\ & R_0& R_1& & 0& \\ & & O& O& & \\ & & & R_0& R_1& \\ & *& & & R_0& R_1\\ & & & & & R_0\end{array}\right],$ 其中，对角线左边的*表示共轭转置，对角线右边的0表示0元素。

由以上本发明提供的技术方案可以看出，由于在低扩频系数下，参加联合检测的各个虚码道对应的复合码之间具有的固定的位移关系，使得以复合码为基础的各个向量之间或者矩阵的各个元素之间也具有相应的位移关系。本发明充分利用了低扩频系数下虚码道的复合码的结构，根据计算得到的部分数据推广到需要的所有数据，简化了联合检测过程的关键模块。在进行匹配滤波时，也将现有技术中的16+W-1次复数乘加运算简化到了SF+W-1次(其中，SF为扩频系数，W为信道响应窗长)；本发明还充分利用这种位移关系，确知R矩阵中小扩频系数时增加的0元素的位置，根据矩阵A的结构，只需计算少数个元素便可推知整个矩阵的元素，从而获得矩阵R。大大简化了联合检测中的各种运算量。尤其对于采用较低的扩频系数的高速业务，简单有效地实现联合检测有助于提高TD-SCDMA系统性能，降低无线网络成本。

附图说明

图1是现有技术中联合检测方法的实现流程图；

图2是组合信道响应矩阵V的一般结构示意图；

图3是系统矩阵A的一般结构示意图；

图4是R矩阵的一般结构示意图；

图5是H矩阵的一般结构示意图；

图6是扩频系数为1时组合信道响应矩阵V的结构示意图；

图7是扩频系数为1时系统矩阵A的结构示意图；

图8是扩频系数为1时R矩阵的结构示意图；

图9是扩频系数为1时H矩阵的结构示意图。

具体实施方式

本发明的核心在于在TD-SCDMA(时隙-码分多址)系统中，利用参加联合检测的各个虚码道对应的复合码之间具有的固定的位移关系，从而使得以复合码为基础的各个向量之间或者矩阵的各个元素之间也具有相应的位移关系，计算所有码道的组合信道响应及各矩阵，得到检测数据。

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面结合附图和实施方式对本发明作进一步的详细说明。

本发明基于现有技术中的联合检测方法，由于考虑到在低扩频系数下，各个虚码道对应的复合码(信道化码和扰码的点积)之间具有的一定的位移关系，即

如扩频系数为1时，则

因此，利用这种位移关系，将联合检测中计算得到的部分数据推广到需要的所有数据，从而简化联合检测过程中各关键模块的计算量，使得高速率数据业务易于实现。

为此，下面先详细描述一下现有技术中联合检测方法的实现过程，以便更好地理解本发明与现有技术的区别。

参照图1，图1示出了现有技术中联合检测的实现流程，包括以下步骤：

步骤101：接收机接收信号。假设得到的信号用 e表示。

步骤102：利用接收信号进行信道估计。

步骤103：生成组合信道响应b向量，它由扰码和信道化码组合而成的扩频码与信道响应的卷积组成。组合信道响应：

b ^(k)＝ h ^(k) c ^(k)，k＝1，...K，

其中，k为虚码道编号，假设总共有K个虚码道，虚码道数与b向量个数对应；

c ^(k)是对应虚码道的扩频码；

h ^(k)是对应的信道响应，它是利用中间码进行信道估计得到的对应虚码道c ^(k)的信道响应。

步骤104：匹配滤波。假设每个数据块得到的匹配滤波数据用 e′ _MF表示，则该过程用公式表达为： ${\underset{\‾}{e^{\′}}}_{\mathrm{MF},i}^{\left(k\right)}=\underset{j=0}{\overset{16+W-2}{\mathrm{\Σ}}}{\underset{\‾}{e}}_{16i+j}\·{\underset{\‾}{b}}_j^{*\left(k\right)},i=0\mathrm{K\; N}-1,$

其中，N为每个虚码道的符号数，W为信道响应窗长。

步骤105：R矩阵生成。对于迫零联合检测算法，R矩阵的计算用公式表达为： R＝A^HA，

其中，A表示系统矩阵。A矩阵用组合信道响应矩阵V来表示，而V用各虚码道的组合信道响应b向量来表示。

假设虚码道数为K_ru，检测窗长为W，对单个用户，虚码道数K_ru＝16/SF，Q为最大扩频系数16，则

矩阵V的结构如图2所示，它是一个(Q+W-1)行、K_ru列的矩阵；

矩阵A的结构如图3所示，它是一个(NQ+W-1)行、K_ruN列的矩阵；

矩阵R的结构见图4所示，它是一个K_ruN行、K_ruN列的矩阵，并且可以用2个K_ru*K_ru的小三角矩阵R₀、R₁来表示。

步骤106：对矩阵R进行cholesky分解。假设得到的下三角矩阵用H(R＝HH^H)表示，则H的结构如图5所示：

通常，对矩阵R进行cholesky分解时只求小矩阵H′。H′为2K_ru*2K_ru的下三角矩阵，由上面部分K_ru*K_ru的小矩阵和下面部分K_ru*2K_ru的矩阵两部分组成，H矩阵后面部分的元素由H′的下面部分K_ru*2K_ru的矩阵按图5的方式重复得到。

步骤107：解方程A： Hz＝ e′ _MF，得到z向量 z。

步骤108：解方程B： H ^H d＝ z，得到检测数据d的向量 d。

步骤109：解调和软判决。将检测数据d进行解调为软比特，参与后续的解码流程。

可见，在联合检测过程中，计算过程复杂，计算量大，而且与参加联合检测的虚码道数目有关，虚码道数目越大，计算量也就越大。对于下行2Mbps业务，其采用了最低的扩频系数1，这就意味着检测时需要采用最大的虚码道数目16来进行上述各步骤的计算过程。

本发明仍然基于上述联合检测算法，利用各虚码道对应的复合码之间具有的一定的位移关系简化上述各步骤中的计算量。

首先，利用接收信号进行信道估计，获得用户的信道响应 h ⁽¹⁾；

然后，根据各虚码道的复合扩频码间的位移关系及用户的信道响应获得各虚码道的组合信道响应 b ^(k)：

${\underset{\‾}{b}}^{\left(k\right)}={\underset{\‾}{c}}^{\left(k\right)}\⊗{\underset{\‾}{h}}^{\left(1\right)},k=1,\mathrm{\Λ},\frac{16}{\mathrm{SF}};$

其中c_k为扰码的第k位， v＝[v₁，Λ，v_SF]为扩频码，SF为扩频系数；

根据 b ^(k)计算组合信道响应矩阵V中的每一个向量，V的行数为31，列数为16/SF，根据扩频系数小于16且已知的特点，因此每个b向量只需计算(16+SF-1)个元素。

可见，扩频系数越小，组合信道响应矩阵V中0元素越多且位置已知，V矩阵的计算也得到了简化。

然后，根据组合信道响应矩阵V生成系统矩阵A，根据公式 R＝A^HA获取R矩阵。得到的R矩阵如下：

$R=\left[\begin{array}{cccccc}{R}_0& R_1& & & & \\ & R_0& R_1& & 0& \\ & & O& O& & \\ & & & R_0& R_1& \\ & *& & & R_0& R_1\\ & & & & & R_0\end{array}\right];$

其中，对角线左边的*表示共轭转置，对角线右边的0表示0元素。

可见，扩频系数越小，组合信道响应矩阵V中0元素越多且位置已知，在求R矩阵时的复数乘加个数相应减少，且R1的元素减少，使R矩阵的结构得到了简化，因此对矩阵R进行Cholesky分解得到的下三角矩阵H(R＝HH^H)的结构也得到了简化。相应地还可以减少解方程A、解方程B的计算量。

通过解方程A： Hz＝ e′ _MF和方程B： H ^H d＝ z得到检测数据d。

将检测数据d进行解调为软比特的形式，参与后续的解码流程。

根据实际应用需要，本发明方法既可以应用于采用单天线接收的接收机中，也可以应用于采用阵列天线接收的接收机中，使基于不同的扩频系数的联合检测都能够得到不同程度的简化计算。

下面以采用扩频系数1的TD-SCDMA系统为例，进一步说明本发明方法。

当扩频系数为1时，虚码道数为16。

1.接收机接收到信号，假设得到的信号为 e。

2.利用该接收信号进行信道估计。假设得到的期望用户的信道响应为 h ⁽¹⁾；

3.生成b向量。

各个虚码道的b向量为： b ^(k)＝ c ^(k)* h ⁽¹⁾k＝1，Λ，16，

其中， c ^(k)为各个虚码道的复合扩频码，其具体表达为：

其中，c_k为扰码的第k位。

结合上面两式，可以得到

可见，因为各个虚码道的b向量只是信道响应 h ⁽¹⁾在系数和位移上的差别，因此，只需要知道这种对应关系即可，而不必产生真正的16个b向量。

4.匹配滤波。

假设每个数据块得到的匹配滤波数据用 e′ _MF表示，则该过程用公式表示为：

${\underset{\‾}{e^{\′}}}_{\mathrm{MF},i}^{\left(k\right)}=\underset{j=0}{\overset{16+W-2}{\mathrm{\Σ}}}{\underset{\‾}{e}}_{16i+j}\·{\underset{\‾}{b}}_j^{*\left(k\right)}=c_k^{*}\·\underset{j=0}{\overset{W-1}{\mathrm{\Σ}}}{\underset{\‾}{e}}_{16i+k-1+j}\·{\underset{\‾}{h}}_j^{*\left(1\right)},i=0,\mathrm{\Λ},N-1;k=1,\mathrm{\Λ},16,$

其中，N表示每个虚码道的符号数，W表示信道响应窗长。

由上式可以看出，原来利用b向量计算时，对于每个虚码道的每个符号，需要(16+W-1)个元素的复数乘加运算，现在只需要W个元素的复数乘加运算。

5.R矩阵生成。

对于迫零联合检测算法， R＝A^HA，其中，A表示系统矩阵。A矩阵用组合信道响应矩阵V来表示，而V用各虚码道的组合响应b向量来表示。

信道响应矩阵V的结构如图6所示：

它是一个(Q+W-1)行，16列的矩阵，其中，Q为最大扩频系数16，W为信道响应窗长。

每个数据块的值为c_k h ⁽¹⁾，k＝1，Λ，16。

系统矩阵A的结构如图7所示：

它是一个(16N+W-1)行，16N列的矩阵，其中，N为每个虚码道的符号数。

R矩阵的结构如图8所示：

它是一个16N行、16N列的矩阵，并且可以用2个16*16的小三角矩阵R0、R1来表示。

根据矩阵A的结构，在计算R₀、R₁时，只需要计算少数个元素便可以推得整个矩阵的元素，具体过程如下：

$T_j=\underset{w=0}{\overset{W-j}{\mathrm{\Σ}}}\left({\underset{\‾}{h}}_{j-1+w}^{*\left(1\right)}{\underset{\‾}{h}}_w^{\left(1\right)}\right),j=1\mathrm{\Λ}16,$

$L_{\mathrm{ij}}=c_i^{*}{c}_j,i=1\mathrm{\Λ}16;j=1\mathrm{\Λ}16;i\≤j,$

R ₀(i，j)＝L_ij·T_j-i+1 i＝1Λ16；j＝1Λ16；i≤j，

R ₁(i，j)＝L_ij·T_17-i+j  i＝2Λ16；j＝1Λ15；i＞j。

可见，只需要计算16个元素T_j和1+2+Λ16＝136个元素L_ij，便可以推得R₀和R₁的所有元素，从而获得矩阵R。

6.对矩阵R进行cholesky分解。

因为R矩阵的结构简化，H矩阵的计算也得到了简化。

假设得到下三角矩阵用H表示，则其结构如图9所示：

小三角矩阵H′由上面部分16*16的小矩阵和下面部分16*32的矩阵两部分组成，H矩阵后面部分的元素由H′的下面部分16*32的矩阵按图9的方式重复得到。

比较图6和图9可以看到，低扩频系数下Kru*2Kru的矩阵中0元素大量增加，从而减少了cholesky分解需要求的元素数量，大量简化了运算。

7.解方程A。方程A用公式表示为： Hz＝ e′ _MF。

因为H矩阵的结构简化，z向量的计算也得到了简化。

8.解方程B。方程B用公式表示为： H ^H d＝ z。

因为H矩阵的结构简化，d向量的计算也得到了简化。

9.解调和软判决。将检测数据d进行解调，表达为软比特的形式，参与后续的解码流程。

如果扩频系数大于1但是小于16，也可以采用上面的思想来进行简化计算，主要在于简化矩阵R的计算。

例如：扩频系数为2时，b向量中不为0的元素由31降到17，求R＝A^HA矩阵时的复数乘加个数也相应减少，且R1的元素少于Kru*Kru个，相应可以减少cholesky分解和解方程的计算量。详细的检测过程与上述类似，在此不再赘述。

虽然通过实施例描绘了本发明，本领域普通技术人员知道，本发明有许多变形和变化而不脱离本发明的精神，希望所附的权利要求包括这些变形和变化而不脱离本发明的精神。

Claims (4)

1、一种简化实现低扩频系数的联合检测的方法，其特征在于，所述方法包括步骤：

A、利用接收信号进行信道估计，获得用户的信道响应 h ⁽¹⁾；

B、获取各虚码道的复合扩频码

其中c_k为扰码的第k位，v＝[v₁，Λ，v_SF]为扩频码，SF为扩频系数；

C、按公式 ${\underset{\‾}{b}}^{\left(k\right)}={\underset{\‾}{c}}^{\left(k\right)}\⊗{\underset{\‾}{h}}^{\left(1\right)},k=1,\mathrm{\Λ},\frac{16}{\mathrm{SF}}$ 计算组合信道响应矩阵V中的每一个向量，V的行数为31，列数为16/SF，根据扩频系数小于16且已知，每个b向量只计算(16+SF-1)个元素；

D、根据所述组合信道响应矩阵V获取检测数据。

2、根据权利要求1所述的简化实现低扩频系数的联合检测的方法，其特征在于，在所述步骤B和步骤D之间还包括步骤：

根据各码道的组合信道响应 b ^(k)对接收信号进行匹配滤波，得到各数据块的匹配滤波数据：

${\underset{\‾}{e^{\′}}}_{\mathrm{MF},i}^{\left(k\right)}=\underset{\text{j=0}}{\overset{16+W-2}{\mathrm{\Σ}}}{\underset{\‾}{e}}_{16i+j}\·{\underset{\‾}{b}}_j^{*\left(k\right)}=\underset{j=(k-1)\mathrm{SF}}{\overset{16+k\×\mathrm{SF}-2}{\mathrm{\Σ}}}{\underset{\‾}{e}}_{16i+j}\·{\underset{\‾}{b}}_j^{*\left(k\right)},i=0\mathrm{\Λ},N-1;k=1\mathrm{\Λ},16/\mathrm{SF},$

其中，N为每个虚码道的符号数，j为向量中元素的位置。

3、根据权利要求1或2所述的简化实现低扩频系数的联合检测的方法，其特征在于，所述步骤D包括：

D1、根据所述组合信道响应矩阵V生成R矩阵；

D2、对所述R矩阵进行Cholesky分解，并根据分解结果和经匹配滤波后的接收信号进行解扩运算，获得检测数据。

4、根据权利要求3所述的简化实现低扩频系数的联合检测的方法，其特征在于，所述步骤D1包括：

D11、根据所述组合信道响应矩阵V生成系统矩阵A；

D12、根据公式 R＝A^HA获取R矩阵，其中，A^H为系统矩阵A的共轭转置矩阵，

$R=\left[\begin{array}{cccccc}{R}_0& R_1& & & & \\ & R_0& R_1& & 0& \\ & & O& O& & \\ & & & R_0& R_1& \\ & *& & & R_0& R_1\\ & & & & & R_0\end{array}\right],$ 其中，对角线左边的*表示共轭转置，对角线右边的0表示0元素。

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