RU2521489C2 - Эффективный расчет весовых коэффициентов фильтра для системы mimo - Google Patents

Эффективный расчет весовых коэффициентов фильтра для системы mimo Download PDF

Info

Publication number
RU2521489C2
RU2521489C2 RU2010110954/07A RU2010110954A RU2521489C2 RU 2521489 C2 RU2521489 C2 RU 2521489C2 RU 2010110954/07 A RU2010110954/07 A RU 2010110954/07A RU 2010110954 A RU2010110954 A RU 2010110954A RU 2521489 C2 RU2521489 C2 RU 2521489C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
matrix
channel response
spatial filter
equation
row vector
Prior art date
Application number
RU2010110954/07A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2010110954A (ru
Inventor
Стивен Дж. ГОВАРД
Джон В. Кетчум
Марк С. УОЛЛЭЙС
Питер МОНСЕН
Джей Родни УОЛТОН
Original Assignee
Квэлкомм Инкорпорейтед
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Квэлкомм Инкорпорейтед filed Critical Квэлкомм Инкорпорейтед
Publication of RU2010110954A publication Critical patent/RU2010110954A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2521489C2 publication Critical patent/RU2521489C2/ru

Links

Images

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04BTRANSMISSION
    • H04B7/00Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/0413MIMO systems
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04BTRANSMISSION
    • H04B7/00Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/08Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the receiving station
    • H04B7/0837Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the receiving station using pre-detection combining
    • H04B7/0842Weighted combining
    • H04B7/0848Joint weighting
    • H04B7/0854Joint weighting using error minimizing algorithms, e.g. minimum mean squared error [MMSE], "cross-correlation" or matrix inversion
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L1/00Arrangements for detecting or preventing errors in the information received
    • H04L1/02Arrangements for detecting or preventing errors in the information received by diversity reception
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L25/00Baseband systems
    • H04L25/02Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
    • H04L25/0202Channel estimation
    • H04L25/024Channel estimation channel estimation algorithms
    • H04L25/0242Channel estimation channel estimation algorithms using matrix methods
    • H04L25/0248Eigen-space methods
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L25/00Baseband systems
    • H04L25/02Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
    • H04L25/03Shaping networks in transmitter or receiver, e.g. adaptive shaping networks
    • H04L25/03006Arrangements for removing intersymbol interference
    • H04L2025/0335Arrangements for removing intersymbol interference characterised by the type of transmission
    • H04L2025/03426Arrangements for removing intersymbol interference characterised by the type of transmission transmission using multiple-input and multiple-output channels
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L25/00Baseband systems
    • H04L25/02Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
    • H04L25/03Shaping networks in transmitter or receiver, e.g. adaptive shaping networks
    • H04L25/03006Arrangements for removing intersymbol interference
    • H04L2025/03592Adaptation methods
    • H04L2025/03598Algorithms
    • H04L2025/03605Block algorithms
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L25/00Baseband systems
    • H04L25/02Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
    • H04L25/03Shaping networks in transmitter or receiver, e.g. adaptive shaping networks
    • H04L25/03006Arrangements for removing intersymbol interference
    • H04L2025/03592Adaptation methods
    • H04L2025/03598Algorithms
    • H04L2025/03611Iterative algorithms
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L25/00Baseband systems
    • H04L25/02Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
    • H04L25/0202Channel estimation
    • H04L25/024Channel estimation channel estimation algorithms
    • H04L25/0242Channel estimation channel estimation algorithms using matrix methods
    • H04L25/0246Channel estimation channel estimation algorithms using matrix methods with factorisation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Radio Transmission System (AREA)
  • Complex Calculations (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)
  • Filters That Use Time-Delay Elements (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

Изобретение относится к технике связи и может использоваться в системах MIMO. Технический результат состоит в повышении пропускной способности каналов передачи. Для этого описаны методики эффективного получения матрицы пространственного фильтра. В первой схеме Эрмитову матрицу получают итерационно на основе матрицы отклика канала, и опосредованно рассчитывают обращение матрицы путем итерационного получения Эрмитовой матрицы. Матрицу пространственного фильтра получают на основе Эрмитовой матрицы и матрицы отклика канала. Во второй схеме выполняют множество поворотов для итерационного получения первой и второй матриц для псевдообращенной матрицы для матрицы отклика канала. Матрицу пространственного фильтра получают на основе первой и второй матриц. В третьей схеме матрицу формируют на основе матрицы отклика канала и раскладывают для получения унитарной матрицы и диагональной матрицы. Матрицу пространственного фильтра получают на основе унитарной матрицы, диагональной матрицы и матрицы отклика канала. 3 н. и 10 з.п. ф-лы, 4 ил.

Description

Область техники, к которой относится изобретение
Изобретение, в общем, относится к области связи и, более конкретно, к методикам расчета весовых коэффициентов фильтров в системе связи.
Уровень техники
В системе связи с множеством входов и множеством выходов (MIMO, МВМВ) для передачи данных используется множество (T) передающих антенн передающей станции и множество (R) приемных антенн приемной станции. Канал MIMO, формируемый T передающими антеннами и R приемными антеннами, может быть разложен на S пространственных каналов, где S≤min {T, R}. S пространственных каналов можно использовать для передачи данных таким образом, чтобы достичь большей общей пропускной способности и/или более высокой надежности.
Передающая станция может одновременно передавать T потоков данных через T передающих антенн. В этих потоках данных возникают искажения в соответствии с откликом канала MIMO, и их качество дополнительно ухудшается в результате воздействия шумов и взаимных помех. Приемная станция принимает передаваемые потоки данных через R приемных антенн. Принимаемый сигнал от каждой приемной антенны содержит масштабированную версию T потоков данных, переданных передающей станцией. Переданные потоки данных, таким образом, диспергированы среди R сигналов, принятых через R приемных антенн. Приемная станция затем выполняет пространственную обработку приемника для R принятых сигналов, используя матрицу пространственного фильтра, для восстановления переданных потоков данных.
Определение весовых коэффициентов матрицы пространственного фильтра требует объемной обработки. Это связано с тем, что матрицу пространственного фильтра обычно получают на основе функции, которая содержит обращение матрицы, и прямые расчеты обращения матрицы требуют объемных вычислений.
Таким образом, в данной области техники требуется разработка методики для эффективного расчета весовых коэффициентов фильтра.
Сущность изобретения
Здесь описаны методики эффективного расчета весовых коэффициентов матрицы пространственного фильтра. Эти методики позволяют исключить непосредственный расчет обращения матрицы.
В первом варианте воплощения для получения матрицы М пространственного фильтра Эрмитову матрицу P итерационно получают на основе матрицы H отклика канала, и обращение матрицы опосредованно рассчитывают путем итерационного получения Эрмитовой матрицы. Эрмитова матрица может быть инициализирована до единичной матрицы. Одну итерацию затем выполняют для каждой строки матрицы отклика канала, и эффективную последовательность расчетов выполняют для каждой итерации. Для i-й итерации получают промежуточный вектор a i строки на основе вектора h i отклика канала, который представляет собой i-ю строку матрицы отклика канала. Скалярное значение r i получают на основе промежуточного вектора строки и вектора строки отклика канала. Промежуточную матрицу C i также получают на основе промежуточного вектора строки. Эрмитову матрицу затем обновляют на основе скалярного значения и промежуточной матрицы. После окончания всех итераций, получают матрицу пространственного фильтра на основе Эрмитовой матрицы и матрицы отклика канала.
Во втором варианте воплощения выполняют множество поворотов для итерационного получения первый матрицы P 1/2 и второй матрицы B для псевдообращенной матрицы отклика канала. Одну итерацию выполняют для каждой строки матрицы отклика канала. Для каждой итерации формируют матрицу Y, содержащую первую и вторую матрицы из предыдущей итерации. Множество поворотов Гивенса затем выполняют для матрицы Y для обнуления элементов в первой строке матрицы, для получения обновленных первой и второй матриц для следующей итерации. После того как все итерации будут закончены, получают матрицу пространственного фильтра на основе первой и второй матриц.
В третьем варианте воплощения формируют матрицу X на основе матрицы отклика канала и разлагают (например, с использованием разложения по собственным значениям), для получения унитарной матрицы V и диагональной матрицы Λ. Разложение может быть получено в результате итерационного выполнения поворотов Якоби для матрицы X. Матрицу пространственного фильтра затем получают на основе унитарной матрицы, диагональной матрицы и матрицы отклика канала.
Различные аспекты и варианты выполнения изобретения более подробно описаны ниже.
Краткое описание чертежей
Свойства и сущность настоящего изобретения будут более понятны из подробного описания, приведенного ниже, которое следует рассматривать совместно с чертежами, на которых одинаковыми номерами ссылочных позиций обозначены соответствующие элементы на всех чертежах.
На фиг.1, 2 и 3 представлены процессы, выполняемые для расчета матрицы пространственного фильтра MMSE (МСКО, минимальная среднеквадратическая ошибка), на основе первого, второго и третьего вариантов воплощения, соответственно.
На фиг.4 показана блок-схема точки доступа и терминала пользователя.
Подробное описание изобретения
Слово "примерный", используемое здесь, означает "используемый в качестве примера, случая или иллюстрации". Любой вариант выполнения или конструкция, описанный здесь как "примерный", необязательно следует рассматривать как предпочтительный или преимущественный по сравнению с другими вариантами выполнения или конструкциями.
Описанные здесь методики расчета весовых коэффициентов фильтра можно использовать для системы MIMO с одной несущей и системы MIMO с множеством несущих. Множество несущих могут быть получены с использованием мультиплексирования с ортогональным частотным разделением сигналов (OFDM), при множественном доступе с разделением частот с перемежением (IFDMA), локализованном множественном доступе с разделением частот (LFDMA), или некоторой другой методики модуляции. OFDM, IFDMA и LFDMA эффективно разделяют общую полосу пропускания системы на множество (K) ортогональных частотных подполос, которые также называются тонами, поднесущими, элементами сигнала и частотными каналами. Каждую подполосу ассоциируют с соответствующей поднесущей, которая может быть модулирована данными. В системе OFDM символы модуляции передают в области частот для всех или поднабора K подполос. В IFDMA передают символы модуляции в области времени по подполосам, которые равномерно распределены по K подполосам. В LFDMA передают символы модуляции в области времени и обычно в соседних подполосах. Для ясности большая часть следующего описания направлена на систему MIMO с одной несущей, в которой используется одна поднесущая.
Канал MIMO, сформированный множеством (T) передающих антенн в передающей станции и множеством ® приемных антенн в приемной станции, может характеризоваться матрицей H отклика канала размером RxT, которая может быть задана как:
Figure 00000001
Уравнение (1)
где hi,j , для i=1,...,R и j=1,...,T обозначает усиление связи или комплексное усиление канала между передающей антенной j и приемной антенной i; и
h i представляет собой вектор строки отклика канала размером 1×T для приемной антенны i, который представляет собой i-ю строку матрицы H.
Для простоты в следующем описании предполагается, что канал MIMO имеет полный ранг и, что количество пространственных каналов (S) задается как: S=T≤R.
Передающая станция может передавать T символов модуляции одновременно через T передающих антенн в каждый период символа. Передающая станция может выполнять или может не выполнять пространственную обработку для символов модуляции перед передачей. Для простоты в следующем описании предполагается, что каждый символ модуляции передают через передающую антенну без какой-либо пространственной обработки.
Приемная станция получает R принятых символов из R приемных антенн в каждый период символа. Принятые символы могут быть выражены как:
Figure 00000002
Уравнение (2)
где s представляет собой вектор размером T×1, в котором T символов модуляции переданы передающей станцией;
r представляет собой вектор размером R×1, где R принимаемых символов получают в приемной станции через R приемных антенн; и
n представляет собой вектор шумов размером R×1.
Для простоты можно предположить, что шумы представляют собой аддитивный белый Гауссов шум (AWGN) с нулевым средним вектором и матрицей ковариации δ2n×I, где δ2n представляет собой дисперсию шума и I представляет собой единичную матрицу.
В приемной станции могут использоваться различные методики пространственной обработки для восстановления символов модуляции, переданных передающей станцией. Например, приемная станция может выполнять пространственную обработку приемника с минимальной среднеквадратичной ошибкой (MMSE), следующим образом:
Figure 00000003
Уравнение (3)
где M представляет собой матрицу пространственного фильтра MMSE размером T×R;
P представляет собой Эрмитову матрицу ковариации размером T×T для ошибки оценки s-
Figure 00000004
;
Figure 00000004
представляет собой вектор размером T×1, который представляет собой оценку s; и
" H " обозначает сопряженную перестановку.
Матрица P ковариации может быть задана как P=E[(s-
Figure 00000004
)×(s-
Figure 00000004
)H], где E[] представляет собой операцию математического ожидания. P также представляет собой Эрмитову матрицу, недиагональные элементы которой имеют следующие свойства pi,j=p*i,j, где "*" обозначает комплексно сопряженное число.
Как показано в уравнении (3), матрица М пространственного фильтра MMSE имеет расчет обращенной матрицы. Прямой расчет обращения матрицы требует выполнения большого объема компьютерных операций. Матрица пространственного фильтра MMSE может быть более эффективно получена на основе вариантов выполнения, описанных ниже, которые позволяют опосредованно рассчитывать обращение матрицы с использованием итеративного процесса, вместо непосредственного расчета обращения матрицы.
В первом варианте воплощения расчета матрицы М пространственного фильтра MMSE рассчитывают Эрмитову матрицу P на основе уравнении Риккати. Эрмитова матрица P может быть выражена следующим образом:
Figure 00000005
Уравнение (4)
Эрмитова матрица P i размером TxT может быть определена как:
Figure 00000006
Уравнение (5)
Лемма обращения матрицы может быть применена к уравнению (5) для получения следующего:
Figure 00000007
Уравнение (6)
где r i представляет собой скалярную действительную величину. Уравнение (6) называется уравнением Риккати. Матрица P i может быть инициализирована как P 0=
Figure 00000008
I. После выполнения R итераций уравнения (6), для i=1,...,R, получают матрицу P R как матрицу P, или P=P R.
Уравнение (6) может быть перемножено на определенные коэффициенты для получения следующего:
Figure 00000009
Уравнение (7)
где матрицу P i инициализируют как P 0=I, и матрицу P получают как P=
Figure 00000008
P R. Уравнения (6) и (7) отличаются от решения уравнения (5). Для простоты использовали те же переменные P i и ri для обоих уравнений (6) и (7), даже, несмотря на то, что эти переменные имеют разные значения в двух уравнениях. Конечные результаты, полученные по уравнениям (6) и (7), то есть, P R для уравнения (6) и
Figure 00000008
P R для уравнения (7), эквивалентны. Однако расчеты для первой итерации уравнения (7) упрощаются, благодаря использованию P 0 в качестве единичной матрицы.
Каждая итерация уравнения (7) может быть выполнена следующим образом:
Figure 00000010
Уравнение (8a)
Figure 00000011
Уравнение (8b)
Figure 00000012
Уравнение (8c)
Figure 00000013
Уравнение (8d)
где a i представляет собой вектор промежуточной строки размером 1×T элементов с комплексным значением; и
C представляет собой промежуточную Эрмитову матрицу размером T×T.
В системе (8) уравнений последовательность операций структурирована для эффективного расчета с помощью аппаратных средств. Скалярное значение ri рассчитывают перед матрицей C i. Разделение по ri в уравнении (7) достигается с помощью обращения и умножения. Обращение ri может быть выполнено параллельно с расчетом C i. Обращение ri достигается со сдвигом для нормализации ri и с применением справочной таблицы для получения обращенного значения ri. Нормализация ri может быть компенсирована умножением на C i.
Матрицу P i инициализируют как Эрмитову матрицу или P 0=I, и она остается Эрмитовой матрицей во всех следующих итерациях. Следовательно, только верхнюю (или нижнюю) диагональную матрицу требуется рассчитывать для каждой итерации. После окончания R итераций получают матрицу P, как P=
Figure 00000008
P R. Матрица пространственного фильтра MMSE может затем быть рассчитана следующим образом:
Figure 00000014
Уравнение (9)
На фиг.1 показан процесс 100 расчета матрицы M пространственного фильтра MMSE, основанной на первом варианте воплощения. Матрица P i инициализирована как P 0=1 (блок 112), и индекс i используется для обозначения номера итерации, инициализируется как i=1 (блок 114). Затем выполняют R итераций уравнения Риккати.
Каждую итерацию уравнения Риккати выполняют с помощью блока 120. Для i-й итерации вектор a i промежуточной строки рассчитывают на основе заявленного вектора h i отклика канала и Эрмитовой матрицы P i+1 предшествующей итерации, как показано в уравнении (8a) (блок 122). Скалярное значение ri рассчитывают на основе дисперсии δ 2n шумов, вектора a i промежуточной строки и вектора h i строки отклика канала, как показано в уравнении (8b) (блок 124). Скалярная величина r i после этого становится обращенной (блок 126). Промежуточную матрицу C i рассчитывают на основе a i промежуточной строки, как показано в уравнении (8c) (блок 128). Матрицу P i затем обновляют на основе инвертированной скалярной величины r i и промежуточной матрицы C i, как показано в уравнении (8d) (блок 130).
Затем определяют, были ли выполнены все R итераций (блок 132). В случае отрицательного ответа, выполняют последовательное приращение индекса i (блок 134), и процесс возвращается к блоку 122 для выполнения другой итерации. В противном случае, если все R итераций были выполнены, рассчитывают матрицу М пространственного фильтра MMSE на основе Эрмитовой матрицы P R для последней итерации, матрицы H отклика каналов и дисперсии δ 2n шумов, как показано в уравнении (9) (блок 136). Матрицу М затем можно использовать для пространственной обработки приемника, как показано в уравнении (3).
Во втором варианте воплощения расчета матрицы М пространственного фильтра MMSE определяют Эрмитову матрицу P путем получения квадратного корня P, который представляет собой P 1/2, на основе итерационной процедуры. Пространственная обработка приемника в уравнении (3) может быть выражена следующим образом:
Figure 00000015
Уравнение (10)
где U=
Figure 00000016
представляет собой дополненную матрицу канала размером (R+T)×T;
U p представляет собой псевдообращенную матрицу размером T×(R+T), полученную в результате операции обращения или псевдообращения Мура-Пенроуза для U, или U p=(U HU)-1U H;
0 Tx1 представляет собой вектор размером T×1, содержащий одни нули; и
H pδn представляет собой подматрицу размером T×R, содержащую первые R столбцов U p.
Разложение QR может быть выполнено для матрицы с дополненным каналом следующим образом:
Figure 00000017
Уравнение (11)
где Q представляет собой матрицу размером (R+T)×T с ортонормированными столбцами;
R представляет собой матрицу размером T×T, которая не является единичной матрицей;
B представляет собой матрицу размером R×T, содержащую первые R строк матрицы Q; и
Q 2 представляет собой матрицу размером T×T, содержащую последние T строк матрицы Q.
QR (КО, квазиобращенное) разложение в уравнении (11) разлагает матрицу дополненного канала на ортогональную матрицу Q и на не единичную матрицу R. Ортогональная матрица Q имеет следующее свойство: Q HQ=I, что означает, что столбцы ортогональной матрицы являются ортогональными относительно друг друга, и каждый столбец имеет единичную степень. Не единичная матрица представляет собой матрицу, для которой может быть рассчитана обращенная матрица.
Эрмитова матрица P может быть затем выражена как:
Figure 00000018
Уравнение (12)
R представляет собой разложение Колецкого или квадратный корень матрицы P-1. Следовательно, P 1/2 равно R -1 и называется квадратным корнем матрицы P.
Псевдообращенная матрица в уравнении (10) затем может быть выражена как:
Figure 00000019
Уравнение (13)
Подматрица H Pδn, которая также представляет собой матрицу пространственного фильтра MMSE, затем может быть выражена как:
Figure 00000020
Уравнение (14)
Уравнение (10) затем может быть выражено как:
Figure 00000021
Уравнение (15)
Матрицы P 1/2 и B могут быть рассчитаны итерационно следующим образом:
Figure 00000022
или Уравнение (16)
Figure 00000023
Уравнение (17)
где Y i представляет собой матрицу размером (T+R+1)×(T+1), содержащую элементы, полученные на основе P 1/2i-1, B i-1 и h i;
θ i представляет собой унитарную матрицу преобразования размером (T+1)×(T+1);
Z i представляет собой преобразованную матрицу размером (T+R+1)×(T+1), содержащую элементы для Pi1/2, B i и r i;
e i представляет собой вектор размером R×1 с единицей (1,0) в качестве i-го элемента и с остальными нулевыми элементами; и
k i представляет собой вектор размером T×1 и I i представляет собой вектор R×1, причем оба они являются несущественными.
Матрицы P 1/2 и B инициализируют как P 01/2=
Figure 00000008
I и B 0=0 RxT.
Преобразование в уравнение (17) может быть выполнено итерационно, как описано ниже. Для ясности каждую итерацию уравнения (17) называют внешней итерацией. R внешних итераций уравнения (17) выполняют для R векторов h i отклика канала для i=1,...,R. Для каждой внешней итерации унитарная матрица δ i преобразования в уравнении (17) преобразуется в трансформированную матрицу Z i, содержащую все нули в первой строке, за исключением первого элемента. Первый столбец преобразованной матрицы Z i содержит ri1/2, k i и I i. Последние T столбцов Z i содержат обновленные P i1/2 и B i. Первый столбец Z i не требуется рассчитывать, поскольку только P i1/2 и B i используются в следующей итерации. P i1/2 представляет собой верхнюю треугольную матрицу. После окончания R внешних итераций получают P R1/2 как P 1/2, и B R получают как B. Матрица М пространственного фильтра MMSE может быть затем рассчитана на основе P 1/2 и B, как представлено в уравнении (14).
Для каждой внешней итерации i преобразование по уравнению (17) может выполняться путем последовательного обнуления одного элемента в первой строке Y i одновременно с 2×2 поворотами Гивенса. T внутренних итераций поворота Гивенса могут быть выполнены для обнуления последних T элементов в первой строке Y i.
Для каждой внешней итерации i, матрица Y i,j может быть инициализирована как Y i1=Yi. Для каждой внутренней итерации j для j=1,...,T, внешней итерации i, первоначально формируют подматрицу Yi,j размером (T+R+1)×2, содержащую первый и (j+1)-й столбцы Y i,j. Затем выполняют поворот Гивенса для подматрицы Yi,j для генерирования подматрицы Y"i,j размером (T+R+1)×2, содержащей ноль во втором элементе в первой строке. Поворот Гивенса может быть выражен как:
Figure 00000024
Уравнение (18)
где G i,j представляет собой матрицу поворота Гивенса размером 2×2 для j-й внутренней итерации i-й внешней итерации, которая описана ниже. Матрицу Y i,j+1 затем формируют вначале путем установки Y i,j+1=Y i,j, затем замены первого столбца Y i,j+1 первым столбцом Y"i,j и затем замены (j+1)-го столбца матрицы Y i,j+1 вторым столбцом Y"i,j. Поворот Гивенса, таким образом, модифицирует только два столбца Y i,j j-й внутренней итерации для получения Y i,j+1 для следующей внутренней итерации. Поворот Гивенса может быть выполнен на месте двух столбцов Y i для каждой внутренней итерации, в результате чего промежуточные матрицы Y i,j, Yi,j, Y"i,j и Y i,j+1 не нужны и описаны выше для ясности изложения.
Для j-й внутренней итерации i-й внешней итерации матрица G i,j поворота Гивенса определяется на основе первого элемента (который всегда представляет собой действительную величину) и (j+1)-го элемента в первой строке матрицы Y i,j. Первый элемент может быть обозначен как α, и (j+1)-й элемент может быть обозначен как b-e. Матрица G i,j поворота Гивенса затем может быть получена следующим образом:
Figure 00000025
Уравнение (19)
где c=
Figure 00000026
и s=
Figure 00000027
для уравнения (19).
На фиг.2 показан процесс 200, предназначенный для расчета матрицы М пространственного фильтра MMSE на основе второго варианта воплощения. Матрицу P i1/2 инициализируют как P01/2=
Figure 00000008
I, и матрицу B i инициализируют как B 0=0 (блок 212). Индекс i для обозначения номера внешней итерации инициализируют как i=1, и индекс j, используемый для обозначения номера внутренней итерации, инициализируют как j=1 (блок 214). Затем выполняют R внешних итераций унитарного преобразования в соответствии с уравнением (17) (блок 220).
Для i-й внешней итерации вначале формируют матрицу Y i с вектором h i строки отклика канала и матрицы P i-11/2 и B i-1, как показано в уравнении (17) (блок 222). Матрица Y i затем обозначается как матрица Y i,j для внутренних итераций (блок 224). T внутренних итераций поворота Гивенса затем выполняют для матрицы Y i,j (блоке 230).
Для j-й внутренней итерации получают матрицу G i,j поворота Гивенса на основе первого и (j+1)-го элементов в первой строке Y i,j, как показано в уравнении (19) (блок 232). Матрицу G i,j поворота Гивенса затем применяют для первого и (j+1)-го столбцов Y i,j для получения Y i,j+1, как показано в уравнении (18) (блок 234). Затем определяют, были ли выполнены все T внутренние итерации (блок 236). Если ответ представляет собой "Нет", тогда индекс j увеличивают на единицу (блок 238), и обработка возвращается к блоку 232 для выполнения другой внутренней итерации.
Если все T внутренние итерации были выполнены для текущей внешней итерации, и ответ представляет собой "Да" для блока 236, тогда последняя Y i,j+1 равна Z i в уравнении (17). Обновленные матрицы P i1/2 и B i получают из последней Y i,j+1 (блок 240). Затем определяют, были ли выполнены все R внешних итераций (блок 242). Если будет получен ответ "Нет", тогда индекс i увеличивают на единицу, и индекс j повторно инициализируют как j=1 (блок 244). Обработка затем возвращается в блок 222 для выполнения другой внешней итерации с P i1/2 и B i. В противном случае, если все R внешние итерации были выполнены, и ответ представляет собой "Да" для блока 242, тогда рассчитывают матрицу М пространственного фильтра MMSE, на основе P i1/2 и B i, как показано в уравнении (14) (блок 246). Матрицу М можно затем использовать для пространственной обработки приемника, как показано в уравнении (15).
В третьем варианте воплощения расчета матрицы М пространственного фильтра MMSE выполняют разложение по собственным значениям P -1 следующим образом:
Figure 00000028
Уравнение (20)
где V представляет собой унитарную матрицу T×T собственных векторов; и
Λ представляет собой диагональную матрицу размером T×T с действительными собственными значениями вдоль диагонали.
Разложение по собственным значениям Эрмитовой матрицы X 2x2 размером 2×2 может быть получено с использованием разных методик. В варианте воплощения разложение по собственным значениям X 2x2 получают путем выполнения сложного поворота Якоби для X 2x2, для получения матрицы V 2x2 размером 2×2 собственных векторов X 2x2. Элементы X 2x2 и V 2x2 могут быть заданы как:
Figure 00000029
Уравнение (21)
Элементы V 2x2 могут быть рассчитаны непосредственно из элементов X 2x2 следующим образом:
Figure 00000030
Уравнение (22a)
Figure 00000031
Уравнение (22b)
Figure 00000032
Уравнение (22c)
Figure 00000033
Уравнение (22d)
Figure 00000034
Уравнение (22e)
Figure 00000035
Уравнение (22f)
Figure 00000036
Уравнение(22g)
Figure 00000037
Уравнение (22h)
Figure 00000038
Уравнение (22i)
Figure 00000039
Figure 00000040
Уравнение (22j)
Figure 00000041
Уравнение (22k)
Разложение по собственным значениям Эрмитовой матрицы X размером T×T, которая больше чем 2×2, может быть выполнено в итеративном процессе. В таком итеративном процессе неоднократно используется поворот Якоби для обнуления недиагональных элементов в X. Для итеративного процесса индекс i обозначает номер итерации и инициализируется как i=1. X представляет собой Эрмитову матрицу размером T×T, которая должна быть разложена, и устанавливается как X=P -1. Матрица D i представляет собой аппроксимацию диагональной матрицы Λ в уравнении (20) и инициализируется как D 0=X. Матрица V представляет собой аппроксимацию унитарной матрицы V в уравнении (20) и инициализируется как V 0=I.
Одиночная итерация поворота Якоби для обновления матриц D i и V i может быть выполнена следующим образом. Вначале Эрмитову матрицу D pq размером 2×2 формируют на основе текущей матрицы D i следующим образом:
Figure 00000042
Уравнение (23)
где dp,q представляет собой элемент в местоположении (p,q) матрицы D i, p
Figure 00000043
{1,...,T}, g
Figure 00000043
{1,...,T} и p≠q. D pq представляет собой подматрицу D i размером 2×2, и четыре элемента Dpq представляют собой четыре элемента в местоположениях (p, p), (p, q), (q, p) и (q, q) матрицы D i. Индексы p и q могут быть выбраны, как описано ниже.
Затем выполняют разложение по собственным значениям D pq, как показано в уравнении (22), для получения унитарной матрицы V pq размером 2×2 собственных векторов D pq. Для разложения по собственным значениям D pq, X 2x2 в уравнении (21) заменяют на D pq, и V 2x2 из уравнения (22j) или (22k) представляют как V pq.
Матрица Tpq сложного поворота Якоби размером TxT затем формируется с V pq, T pq и представляет собой единичную матрицу с четырьмя элементами в местоположениях (p, p), (p, q), (q, p) и (q, q), которые заменены элементами v1,1, v1,2, v2,1 и v2,2, соответственно, в матрице Y pq.
Матрица D i затем обновляется следующим образом:
Figure 00000044
Уравнение (24)
Уравнение (24) обнуляет два недиагональных элемента в местоположениях (p, q) и (q, p) в матрице D i. Расчет может изменять значения других недиагональных элементов в D i.
Матрицу V i также обновляют следующим образом:
Figure 00000045
Уравнение (25)
V i можно рассматривать как матрицу кумулятивного преобразования, которая содержит все матрицы T pq поворота Якоби, использовавшиеся для D i.
Каждая итерация с поворотом Якоби обнуляет два недиагональных элемента матрицы Di. Множество итераций поворота Якоби могут быть выполнены для разных значений индексов p и q, для обнуления всех недиагональных элементов D i. Один проход по всем возможным значениям индексов p и q может быть выполнен следующим образом. Индекс p последовательно изменяется от 1 до T-1 с приращением единица. Для каждого значения p индекс q последовательно изменяется от p+1 до T с приращением единица. Поворот Якоби выполняют для каждой разной комбинации значений p и q. Множество проходов могут быть выполнены до тех пор, пока D i и V i не станут представлять достаточно точные оценки Λ и V, соответственно.
Уравнение (20) может быть переписано следующим образом:
Figure 00000046
Уравнение (26)
где Λ -1 представляет собой диагональную матрицу, элементы которой представляют собой обращенные значения соответствующих элементов Λ. Разложение по собственным величинам X=P -1 представляет оценки Λ и V. Λ может быть инвертирована для получения Λ -1.
Матрица пространственного фильтра MMSE может быть затем рассчитана следующим образом:
Figure 00000047
Уравнение (27)
На фиг.3 представлен процесс 300, предназначенный для расчета матрицы М пространственного фильтра MMSE, на основе третьего варианта воплощения. Эрмитову матрицу P -1 первоначально получают на основе матрицы H отклика канала, как показано в уравнении (20) (блок 312). Затем выполняют разложение по собственным величинам P -1 для получения унитарной матрицы V и диагональной матрицы Λ, как также показано в уравнении (20) (блок 314). Разложение по собственным величинам может итерационно выполняться с множеством поворотов Якоби, как описано выше. Матрицу М пространственного фильтра MMSE затем получают на основе унитарной матрицы V, диагональной матрицы Λ и матрицы H отклика канала, как показано в уравнении (27) (блок 316).
Матрица М пространственного фильтра MMSE, полученная на основе каждого из описанных выше вариантов воплощения, представляет собой смещенное решение MMSE. Смещенную матрицу М пространственного фильтра можно масштабировать с помощью диагональной матрицы D mmse для получения несмещенной матрицы MMSE M mmse пространственного фильтра. Матрица D mmse может быть получена как Dmmse=[diag[MH]]-1, где diag[МH] представляет собой диагональную матрицу, содержащую диагональные элементы МH.
Описанные выше расчеты также можно использовать для получения матриц пространственного фильтра для методики с обращением в нуль не значащих коэффициентов (ZF) (которая также называется методикой обращения матрицы с корреляцией канала (CCMI, ОМКК)), методики комбинирования максимального отношения (MRC, КМО) и так далее. Например, приемная станция может выполнять пространственную обработку приемника с обращением в нуль не значащих коэффициентов и MRC, следующим образом:
Figure 00000048
Уравнение (28)
Figure 00000049
Уравнение (29)
где M zf представляет собой матрицу пространственного фильтра размером T×R с обращенными в ноль не значащими коэффициентами;
M mrc представляет собой матрицу пространственного фильтра MRC с размером T×R;
P zf=(HH•H)-1 представляет собой Эрмитову матрицу размером T×T; и
[diag(P zf)] представляет собой диагональную матрицу размером T×T, содержащую диагональные элементы P zf.
Обращение матрицы необходимо для непосредственного расчета P zf. P zf могут быть рассчитаны с использованием вариантов воплощения, описанных выше для матрицы пространственного фильтра MMSE.
В приведенном выше описании предполагается, что T символов модуляции передают одновременно через T передающие антенны, без какой-либо пространственной обработки. Передающая станция может выполнять пространственную обработку перед передачей следующим образом:
Figure 00000050
Уравнение (30)
где x представляет собой вектор размером T×1 с T символами передачи, которые должны быть переданы через T передающих антенн; и
W представляет собой матрицу передачи размером T×S. Матрица W передачи может представлять собой (1) матрицу с правыми единичными векторами, полученными путем выполнения разложения единичного значения H, (2) матрицу собственных векторов, полученную путем выполнения разложения по собственным величинам H H H, или (3) управляющую матрицу, выбранную для пространственного распределения символов модуляции по S пространственным каналам в канале MIMO. Матрица H eff эффективного отклика канала, наблюдаемого по символам модуляции, затем может быть задана как H eff = HW. Описанная выше комбинация может выполняться на основе H eff вместо H.
Для ясности приведенного выше описания, в нем приведена система MIMO с одной несущей, с одной подполосой. Для системы MIMO с множеством несущих матрица H(k) отклика канала может быть получена для каждой подполосы k, представляющей интерес. Матрица М(k) пространственного фильтра затем может быть получена для каждой подполосы k на основе матрицы H(k) отклика канала для этой подполосы.
Описанные выше расчеты для матрицы пространственного фильтра могут быть выполнены с использованием процессоров различного типа, таких как процессор с плавающей запятой, процессор с фиксированной запятой, процессор цифрового компьютера поворота координат (CORDIC), таблица поиска и так далее, или их комбинации. Процессор CORDIC воплощает итеративный алгоритм, который обеспечивает возможность выполнения быстрого расчета с использованием аппаратных средств тригонометрических функций, таких как синус, косинус, магнитуда и фаза, с использованием простых аппаратных средств сдвига и сложения/вычитания. Процессор CORDIC может итерационно рассчитывать каждую из переменных r, c1 и s1 системы (22) уравнений с большим количеством итераций, что позволяет достичь более высокой точности для переменной.
На фиг.4 показана блок-схема точки 410 доступа и терминала 450 пользователя в системе 400 MIMO. Точка 410 доступа оборудована Nap антеннами, и терминал 450 пользователя оборудован Nut антеннами, где Nap>1 и Nut>1. По нисходящему каналу передачи, в точке 410 доступа процессор 414 передаваемых (TX) данных принимает данные трафика из источника 412 данных и другие данные из контроллера/процессора 430. Процессор 414 TX данных форматирует, кодирует, выполняет перемежение, модулирует данные и генерирует символы данных, которые представляют собой символы модуляции для данных. Пространственный процессор 420 TX мультиплексирует символы данных с пилотными символами, выполняет пространственную обработку с матрицей W передачи, если это применимо, и предоставляет Nap потоков передаваемых символов. Каждый модуль 422 передатчиков (TMTR) обрабатывает соответствующий поток передаваемых символов и генерирует модулированный сигнал для нисходящего канала передачи. Модулированные сигналы для нисходящего канала передачи Nap из модулей 422a-422ap передатчика передают через антенны 424a-424ap, соответственно.
В терминале 450 пользователя Nut антенн 452a-452ut принимают переданные модулированные сигналы нисходящего канала передачи, и каждая антенна передает принятый сигнал в соответствующий модуль (RCVR) 454 приемника. Каждый модуль 454 приемника выполняет обработку, взаимодополняющую обработку, выполнявшуюся модулями 422 передачи, и предоставляет принятые пилотные символы и принятые символы данных. Блок/процессор 478 оценки канала обрабатывает принятые пилотные символы и предоставляет оценку отклика Hdn канала нисходящего канала передачи. Процессор 480 получает матрицу M dn пространственного фильтра нисходящего канала передачи на основе H dn, и используя любой из вариантов воплощения, описанных выше. Пространственный процессор 460 приемника (RX) выполняет пространственную обработку приемника (или пространственную согласованную фильтрацию) для принятых символов данных из всех Nut модулей 454a-454ut приемника с матрицей M dn пространственного фильтра нисходящего канала передачи и предоставляет детектируемые символы данных, которые являются оценками символов данных, переданных точкой 410 доступа. Процессор 470 приемника обрабатывает (например, выполняет обратное отображение символа, устраняет перемежение и декодирует) детектированные символы данных и предоставляет декодированные данные в приемник 472 данных и/или контроллер 480.
Обработка для восходящего канала передачи может быть такой же или может отличаться от обработки для нисходящего канала передачи. Данные из источника 486 данных и сигналы из контроллера 480 обрабатывают (например, кодируют, выполняют перемежение и модулируют) с помощью процессора 488 TX данных, мультиплексированных с пилотными символами и, возможно, пространственно обработанных пространственным процессором 490 TX. Символы передачи из пространственного процессора 490 TX дополнительно обрабатывают с помощью модулей 454a-454ut передатчика для генерирования Nut модулированных сигналов восходящего канала передачи, которые передают через антенны 452a-452ut.
В точке 410 доступа модулированные сигналы восходящего канала передачи принимают с помощью антенн 424a-424ap и обрабатывают с помощью модулей 422a-422ap приемника для генерирования принятых пилотных символов и принятых символов данных, для передачи по восходящему каналу передачи. Блок/процессор 428 оценки канала обрабатывает принимаемые пилотные символы и предоставляет оценку отклика H up канала восходящей передачи. Процессор 430 получает матрицу M up пространственного фильтра восходящего канала передачи, и используя один из вариантов выполнения, описанных выше. Пространственный процессор 440 RX выполняет пространственную обработку приемника для принимаемых символов данных с матрицей M up пространственного фильтра восходящего канала передачи и предоставляет детектированные символы данных. Процессор 442 данных RX дополнительно обрабатывает детектированные символы данных и предоставляет декодированные данные в приемник 444 данных и/или контроллер 430.
Контроллеры 430 и 480 управляют операциями в точке 410 доступа и в терминале 450 пользователя, соответственно. В модулях 432 и 482 сохраняются данные и программные коды, используемые контроллерами 430 и 480, соответственно.
Блоки, показанные на фиг.1-4, представляют функциональные блоки, которые могут быть воплощены в виде аппаратных средств (одно или больше устройств), встроенных программ (одно или больше устройств), программного обеспечения (один или больше модулей) или их комбинации. Например, описанные здесь методики расчета весовых коэффициентов фильтра могут быть воплощены в виде аппаратных средств, встроенных программ, программного обеспечения или их комбинации. При выполнении в виде аппаратных средств модули обработки, используемые для расчета весовых коэффициентов фильтра, могут быть воплощены в одной или больше специализированных интегральных схемах (ASIC), цифровых сигнальных процессорах (DSP), устройствах обработки цифровых сигналов (DSPD), программируемых логических устройств (PLD), программируемых пользователем вентильных матриц (FPGA), процессоров, контроллеров, микроконтроллеров, микропроцессоров, электронных устройств, других электронных модулей, разработанных для выполнения описанных здесь функций, или их комбинации. Различные процессоры в точке 410 доступа на фиг.4 также могут быть воплощены с использованием одного или больше аппаратных процессоров. Аналогично, различные процессоры в терминале 450 пользователя могут быть воплощены с одними или больше аппаратных процессоров.
Для варианта воплощения с использованием встроенного программного обеспечения или программного обеспечения, методики расчета весового коэффициента фильтра могут быть воплощены с модулями (например, процедурами, функциями и так далее), которые выполняют описанные здесь функции. Программные коды могут быть сохранены в модуле памяти (например, модуле 432 или 482 памяти по фиг.4) и могут выполняться процессором (например, процессором 430 или 480). Модуль памяти может быть воплощен внутри процессора или вне процессора.
Приведенное выше описание раскрытых вариантов выполнения предоставлено для обеспечения возможности для специалиста в данной области техники использовать настоящее изобретение. Различные модификации этих вариантов воплощения будут понятны для специалиста в данной области техники, и общие принципы, определенные здесь, могут применяться для других вариантов воплощения, без выхода за пределы сущности или объема изобретения. Таким образом, настоящее изобретение не предназначено для ограничения вариантами воплощения, описанными здесь, но его следует понимать в самом широком объеме, который соответствует раскрытым здесь принципам и новым свойствам.

Claims (13)

1. Устройство для получения матрицы пространственного фильтра, содержащее:
первый процессор, который во время работы получает матрицу отклика канала; и
второй процессор, который во время работы итерационно получает первую матрицу на основе матрицы отклика канала и выводит матрицу пространственного фильтра на основе первой матрицы и матрицы отклика канала, при этом второй процессор рассчитывает обращение матрицы для матрицы, полученной от матрицы отклика канала, путем итерационного получения первой матрицы.
2. Устройство по п.1, в котором второй процессор во время работы инициализирует первую матрицу до единичной матрицы.
3. Устройство по п.1, в котором второй процессор во время работы для каждой из множества итераций получает промежуточный вектор строки на основе первой матрицы и вектора строки отклика канала, соответствующего строке матрицы отклика канала, для получения скалярной величины на основе промежуточного вектора строки и вектора строки отклика канала для получения промежуточной матрицы на основе промежуточного вектора строки и для обновления первой матрицы на основе скалярной величины и этой промежуточной матрицы.
4. Устройство по п.1, в котором первая матрица предназначена для получения матрицы пространственного фильтра с минимальной среднеквадратической ошибкой (MMSE).
5. Устройство по п.1, в котором второй процессор во время работы получает первую матрицу на основе следующего уравнения:
Figure 00000051

где P i представляет собой первую матрицу для i-й итерации, h i представляет собой i-ую строку матрицы отклика канала, ri представляет собой скалярную величину, полученную на основе h i и P i-1, и "H" представляет собой сопряженную перестановку.
6. Устройство по п.1, в котором второй процессор во время работы получает первую матрицу на основе следующих уравнений:
Figure 00000052

Figure 00000053

где P i представляет собой первую матрицу для i-й итерации, h i представляет собой i-ю строку матрицы отклика канала, a i представляет собой промежуточный вектор строки для i-й итерации, C i представляет собой промежуточную матрицу для i-й итерации, r i представляет собой скалярную величину для i-й итерации, δ2n представляет собой дисперсию шума, и "H " представляет собой сопряженную перестановку.
7. Устройство по п.1, в котором второй процессор во время работы получает матрицу пространственного фильтра на основе следующего уравнения:
Figure 00000054

где М представляет собой матрицу пространственного фильтра, P представляет собой первую матрицу, H представляет собой матрицу отклика канала, и " H " представляет собой сопряженную перестановку.
8. Способ получения матрицы пространственного фильтра, содержащий этапы, на которых:
итерационно получают первую матрицу на основе матрицы отклика канала, при этом обращение матрицы для матрицы, полученной от матрицы отклика канала, рассчитывают путем итерационного получения первой матрицы; и
получают матрицу пространственного фильтра на основе первой матрицы и матрицы отклика канала.
9. Способ по п.8, содержащий также этап, на котором инициализируют первую матрицу до единичной матрицы.
10. Способ по п.8, в котором получение первой матрицы содержит, для каждой из множества итераций этапы, на которых
получают промежуточный вектор строки на основе первой матрицы и вектора строки отклика канала, соответствующего строке матрицы отклика канала,
получают скалярную величину на основе вектора промежуточной строки и вектора строки отклика канала,
получают промежуточную матрицу на основе промежуточного вектора строки, и
обновляют первую матрицу на основе скалярной величины и промежуточной матрицы.
11. Устройство для получения матрицы пространственного фильтра, содержащее:
средство итерационного получения первой матрицы на основе матрицы отклика канала, при этом обращение матрицы для матрицы, полученной от матрицы отклика канала, рассчитывают путем итерационного получения первой матрицы; и
средство получения матрицы пространственного фильтра на основе первой матрицы и матрицы отклика канала.
12. Устройство по п.11, которое также содержит средство инициализации первой матрицы до единичной матрицы.
13. Устройство по п.11, в котором средство получения первой матрицы содержит для каждой из множества итераций:
средство получения промежуточного вектора строки на основе первой матрицы и вектора строки отклика канала, соответствующего строке матрицы отклика канала,
средство получения скалярной величины на основе промежуточного вектора строки и вектора строки отклика канала,
средство получения промежуточной матрицы на основе промежуточного вектора строки и
средство обновления первой матрицы на основе скалярной величины и промежуточной матрицы.
RU2010110954/07A 2005-06-16 2010-03-22 Эффективный расчет весовых коэффициентов фильтра для системы mimo RU2521489C2 (ru)

Applications Claiming Priority (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US69175605P 2005-06-16 2005-06-16
US60/691,756 2005-06-16
US11/158,586 2005-06-21
US11/158,586 US20060285531A1 (en) 2005-06-16 2005-06-21 Efficient filter weight computation for a MIMO system

Related Parent Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2008101671/09A Division RU2404513C2 (ru) 2005-06-16 2006-06-07 Эффективный расчет весовых коэффициентов фильтра для системы mimo

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2010110954A RU2010110954A (ru) 2011-09-27
RU2521489C2 true RU2521489C2 (ru) 2014-06-27

Family

ID=37570976

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2008101671/09A RU2404513C2 (ru) 2005-06-16 2006-06-07 Эффективный расчет весовых коэффициентов фильтра для системы mimo
RU2010110954/07A RU2521489C2 (ru) 2005-06-16 2010-03-22 Эффективный расчет весовых коэффициентов фильтра для системы mimo

Family Applications Before (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2008101671/09A RU2404513C2 (ru) 2005-06-16 2006-06-07 Эффективный расчет весовых коэффициентов фильтра для системы mimo

Country Status (10)

Country Link
US (1) US20060285531A1 (ru)
EP (3) EP2204932A3 (ru)
JP (3) JP4955670B2 (ru)
KR (5) KR20080016967A (ru)
CN (1) CN101243629B (ru)
BR (1) BRPI0612225A2 (ru)
CA (1) CA2612342A1 (ru)
RU (2) RU2404513C2 (ru)
SG (1) SG162800A1 (ru)
WO (1) WO2006138135A2 (ru)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2691587C2 (ru) * 2014-08-21 2019-06-14 Зе Боинг Компани Система комбинирования сигналов для передачи информации посредством постоянной огибающей

Families Citing this family (48)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7366326B2 (en) * 2003-06-24 2008-04-29 University Of Maryland, Baltimore County Real-time implementation of field programmable gate arrays (FPGA) design in hyperspectral imaging
US8204149B2 (en) 2003-12-17 2012-06-19 Qualcomm Incorporated Spatial spreading in a multi-antenna communication system
US7336746B2 (en) 2004-12-09 2008-02-26 Qualcomm Incorporated Data transmission with spatial spreading in a MIMO communication system
US8169889B2 (en) 2004-02-18 2012-05-01 Qualcomm Incorporated Transmit diversity and spatial spreading for an OFDM-based multi-antenna communication system
US8285226B2 (en) 2004-05-07 2012-10-09 Qualcomm Incorporated Steering diversity for an OFDM-based multi-antenna communication system
US8923785B2 (en) 2004-05-07 2014-12-30 Qualcomm Incorporated Continuous beamforming for a MIMO-OFDM system
US7978649B2 (en) 2004-07-15 2011-07-12 Qualcomm, Incorporated Unified MIMO transmission and reception
US7711762B2 (en) * 2004-11-15 2010-05-04 Qualcomm Incorporated Efficient computation for eigenvalue decomposition and singular value decomposition of matrices
US7895254B2 (en) * 2004-11-15 2011-02-22 Qualcomm Incorporated Eigenvalue decomposition and singular value decomposition of matrices using Jacobi rotation
JP4429945B2 (ja) * 2005-03-23 2010-03-10 株式会社エヌ・ティ・ティ・ドコモ Mimo多重通信装置および信号分離方法
US7830988B2 (en) * 2005-03-28 2010-11-09 Nec Corporation MIMO decoder and MIMO decoding method
US7602855B2 (en) * 2005-04-01 2009-10-13 Interdigital Technology Corporation Method and apparatus for singular value decomposition of a channel matrix
US8737494B2 (en) * 2006-01-09 2014-05-27 Broadcom Corporation Method and system for quantization for a general beamforming matrix in feedback information
US9025689B2 (en) 2005-07-20 2015-05-05 Stmicroelectronics S.R.L. Method and apparatus for multiple antenna communications, and related systems and computer program
KR101124863B1 (ko) * 2005-07-20 2012-03-27 에스티마이크로일렉트로닉스 에스.알.엘. 다중 소스로부터의 통신신호를 처리하는 장치 및 방법
TWI274482B (en) * 2005-10-18 2007-02-21 Ind Tech Res Inst MIMO-OFDM system and pre-coding and feedback method therein
US7818357B2 (en) * 2005-11-23 2010-10-19 Rambus Inc. Systems and methods for implementing CORDIC rotations for projectors and related operators
US8543070B2 (en) * 2006-04-24 2013-09-24 Qualcomm Incorporated Reduced complexity beam-steered MIMO OFDM system
US8290089B2 (en) 2006-05-22 2012-10-16 Qualcomm Incorporated Derivation and feedback of transmit steering matrix
JP2008067308A (ja) * 2006-09-11 2008-03-21 Fuji Xerox Co Ltd 色処理装置、色処理方法およびプログラム
EP2119155A2 (en) * 2007-03-14 2009-11-18 STMicroelectronics S.r.l. A method and apparatus for multiple antenna communications, computer program product therefor
US7995457B2 (en) * 2007-04-16 2011-08-09 Broadcom Corporation Method and system for SFBC/STBC transmission of orthogonally coded signals with angle feedback in a diversity transmission system
US8457265B2 (en) * 2007-08-23 2013-06-04 Qualcomm Incorporated Method and apparatus for generating coefficients in a multi-input-multi-output (MIMO) system
KR101329012B1 (ko) * 2007-10-11 2013-11-12 삼성전자주식회사 Mimo 수신장치 및 그 장치의 신호검출방법
JP5122428B2 (ja) * 2008-02-04 2013-01-16 株式会社エヌ・ティ・ティ・ドコモ 移動通信システム、受信装置及び方法
US7986919B2 (en) 2008-03-19 2011-07-26 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) Simplified impairments matrix calculation for SINR estimation
US8385439B2 (en) * 2008-05-27 2013-02-26 Nec Laboratories America, Inc. Polarization mode dispersion compensation in multilevel coded-modulation schemes using blast algorithm and iterative polarization cancellation
CN101621354B (zh) * 2008-07-06 2013-07-31 财团法人工业技术研究院 讯号侦测方法及使用该方法的接收装置
TWI381668B (zh) * 2008-07-07 2013-01-01 Ind Tech Res Inst 訊號偵測方法及使用其之接收裝置
US8488684B2 (en) * 2008-09-17 2013-07-16 Qualcomm Incorporated Methods and systems for hybrid MIMO decoding
US8320510B2 (en) * 2008-09-17 2012-11-27 Qualcomm Incorporated MMSE MIMO decoder using QR decomposition
KR101281427B1 (ko) * 2008-11-14 2013-07-02 엘지전자 주식회사 다중 안테나 시스템에서 복수의 자원을 이용한 데이터 전송 방법 및 장치
KR100983126B1 (ko) * 2008-12-22 2010-09-17 성균관대학교산학협력단 Ofdm 채널 등화 장치 및 그 방법
US8488724B2 (en) 2009-05-14 2013-07-16 Silvus Technologies, Inc. Wideband interference mitigation for devices with multiple receivers
CN101909031B (zh) * 2009-06-05 2013-06-26 北京信威通信技术股份有限公司 一种扩频ofdma通信系统的mmse检测方法
US8724746B2 (en) * 2011-03-17 2014-05-13 Futurewei Technologies, Inc. System and method for signaling and detecting in wireless communications systems
TW201322006A (zh) * 2011-11-18 2013-06-01 Ind Tech Res Inst 資料處理方法及其裝置
KR101319795B1 (ko) 2011-12-23 2013-10-17 삼성전기주식회사 액세스포인트 운용방법 및 액세스포인트를 이용한 무선통신 시스템
CN102882579B (zh) * 2012-09-24 2015-01-28 东南大学 一种用于多天线系统的并行矩阵求逆方法
JP6162321B2 (ja) 2013-03-28 2017-07-12 ノキア ソリューションズ アンド ネットワークス オサケユキチュア ワイヤレス通信におけるチャンネル推定
CN103532890B (zh) * 2013-10-29 2017-03-29 东南大学 一种对复数信道矩阵的svd分解方法
US20160036561A1 (en) * 2014-07-29 2016-02-04 MagnaCom Ltd. Orthogonal Frequency Division Multiplexing Based Communications Over Nonlinear Channels
US9525470B1 (en) * 2015-10-19 2016-12-20 Xilinx, Inc. Adaptive multiple-input multiple-output (MIMO) data detection and precoding
CN106919537A (zh) * 2017-03-07 2017-07-04 电子科技大学 一种基于FPGA的Jacobi变换的高效实现方法
WO2019141352A1 (en) * 2018-01-17 2019-07-25 Huawei Technologies Co., Ltd. Signal decoder and method for performing hermitian matrix inversion
CN108512581B (zh) * 2018-03-01 2021-03-09 东南大学 大规模mimo增减天线的预编码递推方法
CN109004965B (zh) * 2018-07-26 2021-04-02 大连理工大学 一种基于毫米波mimo系统安全通信的混合波束成形滤波器的设计方法及装置
CN112596701B (zh) * 2021-03-05 2021-06-01 之江实验室 基于单边雅克比奇异值分解的fpga加速实现方法

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2220507C2 (ru) * 1999-12-02 2003-12-27 Самсунг Электроникс Ко., Лтд. Устройство и способ передачи и приема данных в системе связи мдкр

Family Cites Families (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE69725995T2 (de) * 1996-08-29 2004-11-11 Cisco Technology, Inc., San Jose Raumzeitliche signalverarbeitung für übertragungssysteme
US6600796B1 (en) * 1999-11-12 2003-07-29 Lucent Technologies Inc. Method and apparatus for receiving wireless transmissions using multiple-antenna arrays
US6987819B2 (en) * 2000-12-29 2006-01-17 Motorola, Inc. Method and device for multiple input/multiple output transmit and receive weights for equal-rate data streams
US20030012315A1 (en) * 2001-07-06 2003-01-16 John Fan System and method for multistage error correction coding wirelessly transmitted information in a multiple antennae communication system
US20030125040A1 (en) * 2001-11-06 2003-07-03 Walton Jay R. Multiple-access multiple-input multiple-output (MIMO) communication system
EP1337082B1 (en) * 2002-02-14 2005-10-26 Lucent Technologies Inc. Receiver and method for multi-input multi-output iterative detection using feedback of soft estimates
US7076263B2 (en) * 2002-02-19 2006-07-11 Qualcomm, Incorporated Power control for partial channel-state information (CSI) multiple-input, multiple-output (MIMO) systems
US6636568B2 (en) * 2002-03-01 2003-10-21 Qualcomm Data transmission with non-uniform distribution of data rates for a multiple-input multiple-output (MIMO) system
EP1769585A4 (en) * 2002-03-01 2009-12-02 Ipr Licensing Inc COMBINED SYSTEM AND METHOD FOR COMPOSITE COMPATIBILITY USING TIME-RATE SIGNAL PROCESSING
US6801580B2 (en) * 2002-04-09 2004-10-05 Qualcomm, Incorporated Ordered successive interference cancellation receiver processing for multipath channels
US6757321B2 (en) * 2002-05-22 2004-06-29 Interdigital Technology Corporation Segment-wise channel equalization based data estimation
US7613248B2 (en) * 2002-06-24 2009-11-03 Qualcomm Incorporated Signal processing with channel eigenmode decomposition and channel inversion for MIMO systems
US7254192B2 (en) * 2002-07-12 2007-08-07 Texas Instruments Incorporated Iterative detection in MIMO systems
US8208364B2 (en) * 2002-10-25 2012-06-26 Qualcomm Incorporated MIMO system with multiple spatial multiplexing modes
US7742546B2 (en) * 2003-10-08 2010-06-22 Qualcomm Incorporated Receiver spatial processing for eigenmode transmission in a MIMO system
CN1281003C (zh) * 2004-02-26 2006-10-18 上海交通大学 基于导频矩阵的时域自适应信道估计方法
EP1861918B1 (en) * 2005-03-14 2013-08-21 TTI Inventions C LLC Iterative mimo receiver using group-wise demapping
US7602855B2 (en) * 2005-04-01 2009-10-13 Interdigital Technology Corporation Method and apparatus for singular value decomposition of a channel matrix
EP1878206A4 (en) * 2005-04-25 2012-12-19 Xocyst Transfer Ag L L C SYSTEMS AND METHODS FOR BEAM FORMATION

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2220507C2 (ru) * 1999-12-02 2003-12-27 Самсунг Электроникс Ко., Лтд. Устройство и способ передачи и приема данных в системе связи мдкр

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2691587C2 (ru) * 2014-08-21 2019-06-14 Зе Боинг Компани Система комбинирования сигналов для передачи информации посредством постоянной огибающей

Also Published As

Publication number Publication date
CN101243629B (zh) 2014-04-09
KR20100054879A (ko) 2010-05-25
EP1894329A2 (en) 2008-03-05
WO2006138135A2 (en) 2006-12-28
KR20110084336A (ko) 2011-07-21
KR101162126B1 (ko) 2012-07-04
RU2404513C2 (ru) 2010-11-20
EP2204932A3 (en) 2010-09-29
JP2011147143A (ja) 2011-07-28
JP2011151812A (ja) 2011-08-04
KR101078633B1 (ko) 2011-11-01
KR101162127B1 (ko) 2012-07-03
EP1894329A4 (en) 2009-07-29
EP2204931A2 (en) 2010-07-07
RU2010110954A (ru) 2011-09-27
KR20110084554A (ko) 2011-07-25
CA2612342A1 (en) 2006-12-28
JP5362754B2 (ja) 2013-12-11
JP2008544644A (ja) 2008-12-04
EP2204932A2 (en) 2010-07-07
CN101243629A (zh) 2008-08-13
WO2006138135A3 (en) 2007-10-04
EP2204931A3 (en) 2010-09-29
RU2008101671A (ru) 2009-07-27
JP4955670B2 (ja) 2012-06-20
BRPI0612225A2 (pt) 2010-10-26
JP5329583B2 (ja) 2013-10-30
KR20100054880A (ko) 2010-05-25
SG162800A1 (en) 2010-07-29
KR20080016967A (ko) 2008-02-22
US20060285531A1 (en) 2006-12-21
KR101078632B1 (ko) 2011-11-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2521489C2 (ru) Эффективный расчет весовых коэффициентов фильтра для системы mimo
JP4648401B2 (ja) Jacobi回転を用いたマトリクスの固有値分解と特異値分解
KR100838536B1 (ko) Mimo 통신 시스템을 위한 반복적인 고유벡터 계산 방법및 장치
US7711762B2 (en) Efficient computation for eigenvalue decomposition and singular value decomposition of matrices
US7895254B2 (en) Eigenvalue decomposition and singular value decomposition of matrices using Jacobi rotation
CN102176708B (zh) 在mimo通信系统中发射链和接收链的校准
Petermann et al. Multi-user pre-processing in multi-antenna OFDM TDD systems with non-reciprocal transceivers
KR20070028609A (ko) Mimo 통신 시스템에서 송신 다이버시티를 스티어링하기위한 공간 필터 매트릭스의 효율적인 계산
WO2008032849A1 (en) Wireless communication apparatus

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20190608