具体实施方式
以下结合附图,具体说明本发明。
本发明的核心在于:在不改变帧结构和各业务时隙结构的情况下,发送端在发送的业务时隙的每个数据域中的一处或多处用发送端和接收端都已知的符号替换相应数目的接收端未知的符号,接收端在接收时,先对接收信号的数据域内的信号做相干检测,然后利用已知符号对检测结果做校准(校准包括相位校准和幅度校准或仅包括相位校准),再对校准后的检测结果做解调判决,获得发送前的数据流。通过上述方法能将解调后的相位偏差落在容错范围内,进而支持用户高速移动下的通信业务。
请参阅图2,其为本发明实现用户在高速移动下正常通信的方法,它包括:
S110:发送端在发送业务数据的数据域内设置若干个与接收端约定所在位置的已知符号;
S120:接收端先对接收信号做相干检测,再用已知符号对检测结果做校准,最后对校准后的检测结果进行解调判决,得到发送前的数据流。以下具体说明上述步骤。
(一)步骤S110
系统预先为每个小区分配了一个基本中间(midamble)码,在同一小区内,同一时隙内的不同用户所采用的中间码由一个基本的中间码经循环移位后而产生的,不同用户的循环偏移量是不同的。在训练序列域(如图1所示)上发送的即为系统分配的中间码,用于进行信道估计和同步控制
发送端对需要发送的数据流先进行编码,所述编码包括差错检测、速率匹配、交织和传输信道到物理信道的映射几个部分;然后对经物理信道映射后的数据流进行数据调制和扩频调制,所述数据调制可以采用QPSK或8PSK等调制方式,即将连续的两个比特(采用QPSK)或者连续的3个比特(采用8PSK)映射为一个复数符号,数据调制后的复数符号会再进行扩频调制。所述扩频调制位于脉冲成形之前,主要分为扩频和加扰两步。首先用扩频码对数据信号扩频,其扩频系数在1~16之间,然后将扰码加到扩频后的信号中。TD-SCDMA通信系统扩频后的码片速率为1.28Mc/s,调制符号的速率为80k符号/s~1.28M符号/s。
发送端在训练序列域中发送中间码,在数据域发送经过扩频的用户符号。用户符号中包括一处或多处发送端和接收端都已知其位置和符号值的符号,即发送端在业务时隙的每个数据域中的设置至少一处已知符号替换接收端未知的符号。接收端不仅能够获知该已知符号对应的复数值,而且还能获得该已知符号所在数据域中的位置。当然,发送端可以根据具体情况在每个业务时隙的每个数据域内至少设置一处已知符号,发送端也可以在业务时隙内的一个数据域内设置多处已知符号,而在另一数据域内不设置已知符号。甚至,在一些多载波通信系统中可以采用以多个业务时隙为单位设置一处或多个已知符号。
(二)步骤S120
接收端接收信号获得数据流的接收过程与发送端的发送过程通常是一个逆过程。本发明接收端的接收过程主要包括三部分:相干检测、利用已知符号对检测结果进行校准、对校准后的检测结果做解调判决。其中,相干检测和对检测结果做解调判决都是现有技术,本发明只对其做简单介绍。
(1)相干检测包括信道估计和数据检测,其中,信道估计:接收端机根据本小区使用的基本信道估计码,通过相关运算将接收信号每个训练序列域中的数据对应的各个用户总的信道冲激响应全部估算出来。数据检测:利用信道响应的估计结果,对接收信号每个数据域内的数据进行一次检测,得到检测结果。所述检测可以采用联合检测、匹配滤波或Rake接收机等方法。
(2)利用已知符号对检测结果做校准
a1:每一业务时隙内所有数据域中每一已知符号的检测结果与该已知符号进行比较,获得对应的信道估计偏差值
假设某一业务时隙内的一数据域用户终端检测出来的检测结果为:
其中,dm,n (k)表示数据域的第n个数据符号,k表示该用户终端的数据所在的码道号。假设该数据域m的第i个数据符号为已知符号d′(k) m,i,则该已知符号对应的信号估计偏差值即为dm,i (k)/d′(k) m,i,其中,dm,i (k),d′(k) m,i都是为复数,两个复数相除得到的信号估计偏差值也为复数,可求出该复数的相位和幅度,即为该已知符号对应的相位偏差值和幅度偏差值。若发送端是采用QPSK等调制方式进行调制的,则接收端采用对应的解调方式即可,QPSK调制只需考虑其相位校准,因此只需获得已知符号对应的相位偏差值。对于采用16QAM这样的高阶调制方式,则不仅要考虑相位的校准,好要考虑幅度校准,因此需要获得已知符号对应的相位偏差值和幅度偏差值。
按照上述方法,可以计算获得一个业务时隙内所有已知符号对应的信号估计偏差值,并且针对不同调制方式的需求获得每一已知符号对应的相位偏差值或相位偏差值和幅度偏差值。
a2:利用业务时隙内的信道估计偏差值建立该业务时隙的信道变化校准曲线
以下以是否需要考虑幅度偏差值来分别说明如何建立信道变化校准曲线
若发送端采用只需考虑其相位校准的QPSK调制进行数据发送,则接收端只需根据信道估计偏差值建立相位校准曲线即可。相位校准曲线可以为相位线性近似模型,比如接收端建立该相位线性近似模型的坐标系,横坐标为该用户符号在该业务时隙内的序号,纵坐标为相位偏差值,该坐标系中的某一个点表示某一用户符号对应的相位偏差值,若该业务时隙内只有两个已知符号,则根据该已知符号在业务时隙内的序号及对应的相位偏差值确定该已知符号在坐标系中的位置,根据两点确定一斜线的原理,该斜线的斜率即为该业务时隙的平均相位偏差;若已知符号数超过两个,可以根据两点确定一斜线的原理,得到多条斜线斜率,将这些斜率进行平均,即得到该业务时隙的平均相位偏差。
该相位校准曲线也可以采用阶梯近似模型或其它更为复杂的近似模型。
若发送端采用考虑其相位和幅度校准的16QAM这样的高阶调制方式进行数据发送,则接收端根据信道估计偏差值建立相位校准曲线和幅度校准曲线。对于幅度校准曲线可以采用线性模型来近似,也可以采用阶梯模型来近似,或其它更为复杂的近似模型来近似。幅度校准曲线采用幅度线性近似模型,比如接收端建立该幅度线性近似模型的坐标系,横坐标为该用户符号在该业务时隙内的序号,纵坐标为幅度偏差值,该坐标系中的某一个点表示某一用户符号对应的幅度偏差值,若该业务时隙内只有两个已知符号,则根据该已知符号在业务时隙内的序号及对应的幅度偏差值确定该已知符号在坐标系中的位置,根据两点确定一斜线的原理,该斜线的斜率即为该业务时隙的平均幅度偏差;若已知符号数超过两个,可以根据两点确定一斜线的原理,得到多条斜线斜率,将这些斜率进行平均,即得到该业务时隙的平均相位偏差。
(a3)每一业务时隙内的所有数据域内的用户符号利用步骤(a2)的校准曲线进行相位校准/相位和幅度校准,得到检测后的检测结果。
步骤(a3)中每一业务时隙内的所有数据域内的用户符号利用步骤(a2)的相位线性曲线进行相位校准具体为:先利用平均相位偏差k1根据y1=k1*x1计算每个数据域内的用户符号对应的相位校准值y1,随后根据C1=exp{-j·y1}计算出每个用户符号对应的校准因子c1,最后利用d校=c1*d检获得每个用户符号对应的校准后的检测数据d校,其中x1为该用户符号在线性模型中的横坐标值,d检为每个用户符号相干检测后的检测结果。
步骤(a3)中每一业务时隙内的所有数据域内的用户符号利用步骤(a2)的相位线性曲线进行相位校准和幅度校准具体为:
利用平均相位偏差k1根据y1=k1*x1计算每个数据域内的用户符号对应的相位校准值y1,利用平均幅度偏差k2根据y2=k2*x1计算每个数据域内的用户符号对应的幅度校准值y2,随后根据C2=y2exp{-j·y1}计算出每个用户符号对应的校准因子c2,最后利用d校=c2*d检获得每个用户符号对应的校准后的检测数据d校,其中x1为该用户符号在线性模型中的横坐标值,d检为每个用户符号相干检测后的检测结果。
(3)对校准后的检测结果做解调判决。解调判决可以是硬判决,也可以是软判决。硬判决和软判决都是公知技术,主要是为了获得最终的数据流,在此就不在赘述。
以下就一个具体的实施例来说明本发明如何利用已知符号对检测结果进行校准。
图3给出的实例是一个业务时隙的每个数据域中只有一个已知符号;图4给出的实例是一个业务时隙的每个数据域有三个已知符号。假设图3、图4的用户的扩频系数SF=16,即扩频码的长度为16chip,则一个用户数据符号经过扩频后的长度为16chip,则每个数据域内对应一个扩频码的用户符号数有352/16=22个,训练序列域内等效的符号数目为144/16=9个。
假设:图3中的前一个数据域的已知符号是数据域22个符号中的第1个,后一个数据域的已知符号是数据域22个符号中的第22个;图4中的前一个数据域的3个已知符号分别是22个符号中的第1、2、12个,后一个数据域的3个已知符号分别是22个符号中的第11、21、22个。可以看出,我们给出的两个实施例图3、图4,前后两个数据域的已知符号相对于中间的训练序列域是对称的。当然,两个数据域内的已知符号位置和数目也可以不对称,已知符号在一个数据域内的分布也可以不均匀,通信过程类似。
这里只着重介绍图3、图4利用已知符号对检测结果做校准的过程,其余通信过程都是公知技术,在此不在赘述。
假设两个数据域的检测输出的结果可以表示为:
其中,(1-1)是第一个数据域的检测结果,(1-2)是第二个数据域的检测结果。k=1,2,Λ,K代表一个时隙内不同的码道,i=1,2,Λ,N代表一个码道内不同的数据符号。
利用已知符号对检测结果做校准的过程:
1)用已知符号与已知符号的检测结果进行比较,得到一个或多个信道估计偏差值:
上述两式中,对于SF=16,N=22,i=1,2,...,22;d1,i (k)表示图3或图4中前一个数据域的第k条码道的第i个符号的检测结果,d′(k) 1,i表示图3或图4中前一个数据域的第k条码道的第i个符号的真实值,即已知符号值;d2,i (k)表示图3或图4中后一个数据域的第k条码道的第i个符号的检测结果,d′(k) 2,i表示图3或图4中后一个数据域的第k条码道的第i个符号的真实值,即已知符号值;x1,i (k),x2,i (k)是相应的符号差即信道估计偏差值,A1,i (k),A2,i (k)是相应的幅度偏差值(比值),1,i (k),2,i (k)是相应的相位偏差值(差值)。
对于图3,式(2-1)中的i=1,式(2-2)中的i=22,对于第k条码道,我们得到2个信道估计偏差值x1,1 (k),x2,22 (k);
对于图4,式(2-1)中的i=1,2,12,式(2-2)中的i=11,21,22,对于第k条码道,我们得到6个信道估计偏差值x1,1 (k),x1,2 (k),x1,12 (k),x2,11 (k),x2,21 (k),x2,22 (k)。
2)采用一个信道变化的近似模型,并利用这一个或多个信道估计偏差值,确定这个近似模型的参数。这个信道变化的近似模型即校准曲线。
假设系统采用QPSK调制方式,则只需要考虑相位的校准。上述实施例对相位校准曲线采用线性近似模型,建立相位坐标系。一个时隙由前一数据域(22个符号)、训练序列域(9个符号)、后一数据域(22个符号)组成。训练序列域的后8个符号的中间点做为原点建立直角坐标系。整个时隙的变化可以用一条固定斜率的直线近似。
对于图3,前一数据域中的已知符号对应的横坐标即为该已知符号到训练序列域的后8个符号的中间点的距离(5.5+22-1)的相反数。因为原点是训练序列域(9个符号)的后8个符号的中间点,所以前一个数据域是5.5。其纵坐标为该已知符号对应的相位偏差值1,1 (k)的相反数。后一数据域内的已知符号对应的横坐标即为该已知符号到训练序列域的中间点的距离(4.5+22-1),其纵坐标为该已知符号对应的相位偏差值2,22 (k)。因此,第k条码道的归一化的平均相位偏差即固定斜率为:
同理,对于图4,第k条码道的归一化的平均相位偏差为:
3)利用校准曲线,对数据域内的用户符号进行相位的校准。
31)数据域中每个符号的相位校准值由下式给出:
其中,(5-1)计算前一数据域的每个用户符号的相位校准值,(5-2)计算后一数据域的每个用户符号的相位校准值。计算图3中的业务时隙的相位校准值采用公式(3)计算的 (k),计算图4中业务时隙的相位校准值采用公式(4)计算的 (k)。
32)对于QPSK调制,计算每个业务时隙的每个用户的校准因子为
公式(6-1)计算前一数据域的每个用户符号的校准因子,公式(6-2)计算后一数据域的每个用户符号的校准因子。
确切地说,可以只计算未知用户符号的相位校准值及对应的校准因子。
33)按估计校准因子对(6-1)、(6-2)进行相位校准:
由此得到图3、图4经过已知符号校准所有用户符号的检测数据
d 1,i (k)、
d 2,i (k)。
如果系统采用16QAM这样的高阶调制方式,则不仅要考虑相位的校准,还要考虑幅度校准。对相位校准曲线和幅度校准曲线均采用线性近似模型,即整个时隙的变化用一条固定斜率的直线近似,则
对于图3,第k条码道的归一化的平均相位偏差即固定斜率仍为(3)式
第k条码道的归一化的平均幅度偏差即固定斜率与(3)式类似,为:
对于图4,第k条码道的归一化的平均相位偏差仍为(4)式
第k条码道的归一化的平均幅度偏差即固定斜率与(4)式类似,为:
然后,利用校准曲线,对数据域内的用户符号进行幅度和相位的校准。
b1:数据域中每个符号的相位校准值由下式给出:
b2:数据域中每个符号的幅度校准值由下式给出:
b3:对于16QAM调制,校准因子为
b4:按估计校准因子对(1-1)、(1-2)进行相位校准:
由此得到图3、图4经过已知符号校准所有用户符号的检测数据
d 1,i (k)、
d 2,i (k)。
最后,对检测数据进行对应的解调判决,得到发送前的数据流。
另外,网络侧可以预先将已知符号信息(已知符号所在位置及符号值)通过其它方式(如TS0广播时隙)通知至用户。在整个数据通信过程中,该已知符号信息可以是固定不变的,也可以是变化的。该些已知符号是否作为调制数据的一部分可以预先进行约定,若是作为调制数据的一部分,则在接收时也需要将其做为需要解调数据的一部分进行解调。
以上公开的仅为本发明的几个具体实施例,但本发明并非局限于此,任何本领域的技术人员能思之的变化,都应落在本发明的保护范围内。