WO2012155457A1 - 一种上行mimo中获得信道相关性系数的方法及系统 - Google Patents

一种上行mimo中获得信道相关性系数的方法及系统 Download PDF

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WO2012155457A1
WO2012155457A1 PCT/CN2011/081208 CN2011081208W WO2012155457A1 WO 2012155457 A1 WO2012155457 A1 WO 2012155457A1 CN 2011081208 W CN2011081208 W CN 2011081208W WO 2012155457 A1 WO2012155457 A1 WO 2012155457A1
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channel
mimo
correlation
pilot data
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郭军平
刘宜佳
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中兴通讯股份有限公司
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    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
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    • H04L5/00—Arrangements affording multiple use of the transmission path
    • H04L5/0001—Arrangements for dividing the transmission path
    • H04L5/0014—Three-dimensional division
    • H04L5/0023—Time-frequency-space
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B17/00—Monitoring; Testing
    • H04B17/30—Monitoring; Testing of propagation channels
    • H04B17/309—Measuring or estimating channel quality parameters
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/0413—MIMO systems
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L5/00—Arrangements affording multiple use of the transmission path
    • H04L5/003—Arrangements for allocating sub-channels of the transmission path
    • H04L5/0032—Distributed allocation, i.e. involving a plurality of allocating devices, each making partial allocation
    • H04L5/0035—Resource allocation in a cooperative multipoint environment

Definitions

  • the present invention relates to the field of mobile communications, and in particular, to a method and system for obtaining channel correlation coefficients in uplink MIMO (Multiple Input Multiple Output). Background technique
  • Orthogonal Frequency Division Multiplex (OFDM) is used as a mobile communication system after three generations because of its efficient spectrum utilization and good performance.
  • WLAN Wireless Local Area Networks
  • DAB Digital Audio Broadcasting
  • DVD Digital Video Broadcasting
  • IEEE 802.16 working group also adopted OFDM technology in its air interface standards.
  • a terminal In a conventional mobile communication system, a terminal usually uses an antenna, and the terminal and the network operate in a single antenna mode.
  • SISO Single Input Single Output
  • multi-antenna technology has been proposed and developed rapidly.
  • the multi-antenna technology here refers to the use of multi-antenna MIMO for both terminals and base stations.
  • MIMO technologies in mobile communications include spatial multiplexing techniques, spatial diversity techniques, and a combination of both.
  • the spatial multiplexing technology refers to that the transmitting end converts the signal to be transmitted through the serial and converts into a plurality of parallel signal streams, and then transmits the transmitting antenna in the same frequency band. Each transmitting antenna generates a different spatial signal, and the receiving end uses the signals of these spaces to distinguish the data content in different signal streams. Therefore, the number of antennas at the receiving end is greater than or equal to the number of antennas at the transmitting end.
  • the communication technology transmits multiple data streams in parallel by using the same time and frequency resources. Effectively increase the data transmission rate and increase the spectrum utilization.
  • the transmitting end uses spatial multiplexing technology, and the receiving end utilizes the receiving space diversity technology.
  • spatial multiplexing the correlation of the channel (ie, the correlation of the channel through which the transmitting signal of each antenna at the transmitting end passes) is crucial to the solution spatial multiplexing of the receiving end, but in the IEEE 802.16e system. There are no calculations for coefficients specific to channel correlation.
  • the uplink multi-antenna technology used by the Wimax system mainly has the following types:
  • MIMO CSM coallocation spatial multiplexing
  • Two users with only one transmit antenna use spatial multiplexing mode to share frequency resources, so that the traffic is doubled.
  • the base station adopts the Alamouti-STC time coding scheme, and the space-time coding matrix is, and the antenna transmits and transmits a repeated signal to obtain a diversity gain.
  • the uplink MIMO channel correlation is mainly measured by the signal-to-noise ratio of each transmit antenna signal. This method correlates channel fading, but does not fully reflect the channel correlation. Summary of the invention
  • the technical problem solved by the present invention is to propose a method and system for obtaining an uplink MIMO channel correlation coefficient based on a pilot-based channel response, which provides a reference factor when to use spatial multiplexing technology.
  • the present invention provides a method for obtaining a channel correlation coefficient in uplink MIMO, including: Obtaining a channel response matrix of the pilot data of the transmitted signal, performing an autocorrelation matrix of the channel response matrix by autocorrelation, accumulating the autocorrelation matrices of all the pilots, and averaging to obtain a correlation matrix of the MIMO channel;
  • the correlation matrix of the compensated MIMO channel is subjected to eigenvalue decomposition, and the condition number of the correlation matrix of the MIMO channel is calculated according to the obtained feature value as the MIMO channel correlation coefficient.
  • the channel response matrix of the pilot data is obtained by channel estimation of the received signal.
  • the conjugate transpose of the channel response matrix of the pilot data is multiplied by the autocorrelation matrix that itself yields the channel response matrix.
  • the number of pilots in Burst, Corr e H pil . t (k) is a channel correlation matrix of pilot data of sequence number k.
  • CorreH' is the correlation matrix of the compensated MIMO channel, and the power of the noise is ⁇ 2 , where ⁇ is a coefficient related to the channel estimation algorithm used by the receiving end.
  • the eigenvalue decomposition of the correlation matrix of the compensated MIMO channel is specifically:
  • I Imax where I ⁇ I min is the minimum eigenvalue of the absolute value of the matrix, and I ⁇ I max is the maximum eigenvalue of the absolute value of the matrix.
  • the present invention also provides a system for obtaining a channel correlation coefficient in uplink MIMO, comprising: a pilot data processing module, configured to acquire a channel response matrix of a pilot signal of a transmitted signal, and perform autocorrelation to obtain an autocorrelation matrix of a channel response matrix. Adding the autocorrelation matrix of all pilots and averaging to obtain a correlation matrix of the MIMO channel;
  • a noise power compensation module configured to perform noise power compensation on the correlation matrix of the obtained MIMO channel
  • a correlation coefficient calculation module is configured to perform feature value decomposition on the correlation matrix of the compensated MIMO channel, and calculate a condition number of the correlation matrix of the MIMO channel according to the obtained feature value as a MIMO channel correlation coefficient.
  • the pilot data processing module is configured to acquire a channel response matrix of the pilot data of the transmitted signal
  • the pilot data processing module is configured to obtain a channel response matrix of the pilot data by performing channel estimation on the received signal when the pilot data exists in the transmitted signal.
  • the pilot data processing module is configured to perform autocorrelation to obtain an autocorrelation matrix of a channel response matrix.
  • the pilot data processing module is configured to multiply the conjugate transpose of the channel response matrix of the pilot data by an autocorrelation matrix that itself obtains a channel response matrix.
  • the correlation matrix of the MIMO channel is obtained by calculating the channel correlation matrix of the pilot data in the uplink MIMO data, and then the matrix eigenvalue decomposition is performed to obtain the condition number, and the correlation coefficient of the MIMO channel is obtained.
  • Figure 1 is a flow chart of the method of the present invention
  • FIG. 2 is a flow chart of a method according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 3 shows the Tile structure of the baseband in the uplink MIMO. detailed description
  • FIG. 1 it is a flowchart of the method of the present invention, which provides a method for calculating an uplink MIMO channel correlation coefficient by using a channel response of a pilot, including the following steps:
  • X is the transmitted signal, "is the receiver noise.
  • an autocorrelation matrix of the pilot data is obtained by autocorrelation.
  • MIMO channel response matrix ⁇ ⁇ ... h ⁇ , ⁇ ⁇
  • N ff the number of antennas used by the receiving end, and the number of antennas used by the transmitting end is
  • the autocorrelation matrix of the pilots is denoted as Corr e H pil .
  • t H ff * H.
  • the autocorrelation matrix of all the pilot data in the MIMO Burst (group, represent one packet) data in one frame received by the receiving end is accumulated and averaged, that is,
  • CorreH - V CorreH ilot (k) , where CorreH is the correlation matrix of the MIMO channel, M is
  • the number of pilots in MIMO Burst, CorreH pil . t (k) is an autocorrelation matrix of pilot data of sequence number k.
  • the correlation matrix, r is a coefficient related to the channel estimation algorithm employed by the receiving end.
  • the condition number of the correlation matrix of the MIMO channel is calculated as the MIMO channel correlation coefficient.
  • FIG. 2 it is a flowchart of a method according to an embodiment of the present invention, which provides a calculation procedure of an uplink MIMO channel correlation coefficient of a Wimax system, and takes two transmitting antennas as an example, including:
  • the channel response of the pilot data can be estimated by using a least squares method.
  • the channel estimate H of the pilot is composed of the true channel response H M diligent and noise, where N M consult is the power of the noise, ⁇ is the power transmitted by the pilot
  • N M consult is the power of the noise
  • ⁇ is the power transmitted by the pilot
  • the base structure of the baseband in uplink MIMO is shown in Fig. 3.
  • Each stream (stream) uses only pilot pattern A or pilot pattern B.
  • the channel response matrix of one pilot still needs to be estimated using the channel response of other pilot data.
  • the noise compensation formula is: CorreH ⁇ CorreH-fG' 75 " 72 .
  • the present invention also provides a system for obtaining channel correlation coefficients in uplink MIMO, comprising: a pilot data processing module, configured to acquire a channel response matrix of pilot data of a transmitted signal, The autocorrelation matrix of the channel response matrix is obtained by row autocorrelation, and the autocorrelation matrices of all the pilots are accumulated and averaged to obtain a correlation matrix of the MIMO channel;
  • a noise power compensation module configured to perform noise power compensation on the correlation matrix of the obtained MIMO channel
  • a correlation coefficient calculation module configured to perform eigenvalue decomposition on the correlation matrix of the compensated MIMO channel, and calculate a condition number of the MIMO channel correlation matrix according to the obtained feature value as a MIMO channel correlation coefficient.
  • the pilot data processing module is configured to acquire a channel response matrix of the pilot data of the transmitted signal, specifically,
  • the pilot data processing module is configured to obtain a channel response matrix of the pilot data by performing channel estimation on the received signal when the pilot data exists in the transmitted signal.
  • the pilot data processing module configured to perform autocorrelation to obtain an autocorrelation matrix of a channel response matrix, specifically
  • the pilot data processing module is configured to multiply the conjugate transpose of the channel response matrix of the pilot data by an autocorrelation matrix that itself obtains a channel response matrix.
  • the pilot data processing module is configured to add and average the autocorrelation matrix of all pilots to obtain a correlation matrix of the MIMO channel, including:
  • the number of pilots in Burst, ⁇ (k) is the channel correlation matrix of the pilot data of sequence number k.
  • CorreH' is the compensated MIMO channel correlation matrix, and the power of the noise is ⁇ 2 , where
  • the eigenvalue decomposition of the array includes:
  • I ⁇ I min is the minimum eigenvalue of the absolute value of the matrix
  • I ⁇ I max is the maximum eigenvalue of the absolute value of the matrix

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Description

一种上行 MIMO中获得信道相关性系数的方法及系统 技术领域
本发明涉及移动通信领域，特别地涉及一种上行 MIMO ( Multiple Input Multiple Output, 多输入多输出） 中获得信道相关性系数的方法及系统。 背景技术
正交频分复用 ( Orthogonal Frequency Division Multiplex , 简称为 OFDM )作为三代以后的移动通信系统， 因其具有高效的频谱利用率和良好
Networks , 简称为 WLAN )、 数字音频广播（ Digital Audio Broadcasting , 简 称为 DAB )、 数字视频广播（Digital Video Broadcasting, 简称为 DVB ) 中。 另外， IEEE 802.16工作组在其制定的空中接口标准中也采用了 OFDM技 术。
在传统的移动通信系统中， 终端通常使用一根天线， 终端和网络之间 通过单天线模式进行工作。 但是， 随着高速数据等业务的发展， 传统的单 天线工作模式 SISO ( Single Input Single output, 单输入单输出 ) 已远远不 能满足需求。 因此， 多天线技术得以提出， 并迅猛的发展， 这里的多天线 技术是指终端和基站都使用多天线 MIMO。
移动通信中的 MIMO技术包括空间复用技术、 空间分集技术以及两者 的结合。 空间复用技术是指发射端将需要传输的信号经过串并转换成若干 路平行的信号流后， 再通过的发射天线在同一频带上进行发送。 每根发射 天线产生一个不同的空间信号， 接收端利用这些空间的信号区分不同信号 流中的数据内容， 因而， 接收端的天线数目要大于或等于发射端的天线数 目。 该通信技术通过在相同的时间和频率资源上， 并行发送多个数据流， 有效的提高了数据传输速率， 也提高了频谱利用率。 该技术下， 发射端采 用空间复用技术， 接收端利用了接收空间分集技术。 利用空间复用技术下， 信道的相关性 （即发射端每根天线的发送信号经过的信道的相关性）对接 收端的解空间复用有至关重要的作用， 但在 IEEE 802.16e系统中并没有专 门关于信道相关性的系数的计算。
目前， Wimax系统采用的上行多天线技术主要有下面几种：
( 1 ) MIMO CSM ( collaborative spatial multiplexing, 十办作空分复用）， 为一种多天线发射技术， 两个只有单发射天线的用户采用空间复用的模式 共用频率资源， 使得流量加倍；
( 2 ) 空间复用， 基站采用 BLAST结构， 空时编码矩阵为 S =
Figure imgf000004_0001
用发射天线同时发射不同信号， 使得流量加倍。
( 3 )空时发射分集： 基站采用 Alamouti-STC 时编码）方案， 空时编码矩阵为 , 利用天线发射发送重复的信号, 获得分集增益。
在 Wimax系统中，上行的 MIMO信道相关性主要是通过各根发射天线 信号的信噪比来衡量的， 此法关联信道衰落， 但并不能完全反映信道的相 关性。 发明内容
本发明解决的技术问题是提出了一种基于导频的信道响应的获得上行 MIMO信道相关性系数的方法及系统， 该相关性系数为何时利用空间复用 技术提供了一个参考因素。
为解决上述问题， 本发明提供了一种上行 MIMO中获得信道相关性系 数的方法， 包括， 获取发射信号导频数据的信道响应矩阵， 进行自相关得到信道响应矩 阵的自相关矩阵， 将所有导频的自相关矩阵累加后求平均得到 MIMO信道 的相关矩阵；
将得到的 MIMO信道的相关矩阵进行噪声功率补偿；
对补偿后的 MIMO信道的相关矩阵进行特征值分解， 并根据获得的特 征值计算 MIMO信道的相关矩阵的条件数， 作为 MIMO信道相关性系数。
上述的方法， 其中， 所述获取发射信号导频数据的信道响应矩阵具体 为，
在发射信号中存在导频数据时， 通过对接收信号进行信道估计， 获取 导频数据的信道响应矩阵。
上述的方法， 其中， 所述进行自相关得到信道响应矩阵的自相关矩阵 具体为，
用导频数据的信道响应矩阵的共轭转置乘以本身得到信道响应矩阵的 自相关矩阵。
上述的方法， 其中， 所述将所有导频的自相关矩阵累加后求平均得到 MIMO信道的相关矩阵具体为，
MIMO 信道的相关矩阵 CorreH =— V CorreH , t(k) , 其中 为 MIMO
Burst中的导频的个数， CorreHpil。t(k)为序号为 k的导频数据的信道相关矩阵。
上述的方法， 其中， 所述将得到的 MIMO信道的相关矩阵进行噪声功 κσ2 ... 0
率补偿中， 采取的补偿算法为, COITGH = CorreH -
0 ... κσ2
其中， CorreH'是补偿后的 MIMO信道的相关矩阵， 噪声的功率为 σ2 , 其中 ^是与接收端采用的信道估计算法有关的一个系数。
上述的方法， 其中， 对所述补偿后的 MIMO信道的相关矩阵进行特征 值分解具体为， 定义特征值 λ为满足线性方程 det(C0rreH' - L/) = G的解， I为单位矩阵。 上述的方法， 其中， 所述根据获得的特征值计算 MIMO信道相关矩阵 的条件数，作为 MIMO信道相关性系数，所述条件数； 7 = c0m (CorreH') = ,
I Imax 其中， I λ I min为矩阵绝对值最小特征值， I λ I max为矩阵绝对值最 大特征值。
本发明还提供了一种上行 MIMO中获得信道相关性系数的系统，包括， 导频数据处理模块， 用于获取发射信号导频数据的信道响应矩阵， 进 行自相关得到信道响应矩阵的自相关矩阵， 将所有导频的自相关矩阵累加 后求平均得到 MIMO信道的相关矩阵；
噪声功率补偿模块， 用于将得到的 MIMO信道的相关矩阵进行噪声功 率补偿；
相关性系数计算模块， 用于对补偿后的 MIMO信道的相关矩阵进行特 征值分解， 并根据获得的特征值计算 MIMO信道的相关矩阵的条件数， 作 为 MIMO信道相关性系数。
上述的系统， 其中， 所述导频数据处理模块， 用于获取发射信号导频 数据的信道响应矩阵具体为，
所述导频数据处理模块， 用于在发射信号中存在导频数据时， 通过对 接收信号进行信道估计， 获取导频数据的信道响应矩阵。
上述的系统， 其中， 所述导频数据处理模块， 用于进行自相关得到信 道响应矩阵的自相关矩阵具体为，
所述导频数据处理模块， 用于用导频数据的信道响应矩阵的共轭转置 乘以本身得到信道响应矩阵的自相关矩阵。
采用本发明的技术方案， 通过计算上行 MIMO数据中导频数据的信道 相关矩阵， 得到 MIMO信道的相关矩阵， 然后进行矩阵特征值分解求条件 数， 得到 MIMO信道的相关性系数。 附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解， 构成本发明的一 部分， 本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明， 并不构成对本发 明的不当限定。 在附图中：
图 1是本发明方法流程图；
图 2是本发明实施例方法流程图；
图 3是上行 MIMO下基带的 Tile结构。 具体实施方式
为了使本发明所要解决的技术问题、 技术方案及有益效果更加清楚、 明白， 以下结合附图和实施例， 对本发明进行进一步详细说明。 应当理解， 此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明， 并不用于限定本发明。
如图 1 所示， 是本发明方法流程图， 提供了一种利用导频的信道响应 计算上行 MIMO信道相关性系数的方法， 包括以下步驟：
5101 , 获取发射信号导频数据的信道响应矩阵；
具体为， 若发射信号中存在导频数据， 通过对接收信号进行信道估计， 获取导频数据的信道响应矩阵； 具体表示为， ： y = ffx + , 其中 y为接收 信号、 H为信道响应矩阵、 X为发射信号、 "为接收机噪声。
5102, 计算信道响应矩阵的自相关矩阵；
具体为， 根据得到的导频数据的信道响应矩阵， 进行自相关得到一个 导频数据的自相关矩阵。
£0,0
设 MIMO的信道响应矩阵 = Κ Κι … h\ ,Ντχ
-, Ντχ
矩阵， 其中 Nff 为接收端使用的天线数， 为发射端使用的天线数， 则单 个导频的自相关矩阵表示为 CorreHpil。t = Hff * H。
5103 , 将所有导频的自相关矩阵累加后求平均得到 MIMO信道的相关 矩阵；
具体为， 对接收端接收到的一帧中的 MIMO Burst (成组， 表示一个数 据包） 数据中所有的导频数据的 自相关矩阵累加后求平均， 即
CorreH =— V CorreH ilot (k) , 其中， CorreH为 MIMO信道的相关矩阵， M为
MIMO Burst中的导频的个数， CorreHpil。t (k)为序号为 k的导频数据的自相关 矩阵。
5104, 将得到的 MIMO信道的相关矩阵进行噪声功率补偿； 具体为， 导频数据的信道响应矩阵并不能完全反映信道的相关特性， 其中还存在噪声的干扰， 需对噪声进行补偿； 设噪声的功率为 σ2 , 补偿算 法为 CorreH' = CorreH - ,其中 CorreH'是补偿后的 MIMO信道的
Figure imgf000008_0001
相关矩阵， r是与接收端采用的信道估计算法有关的一个系数。
5105 , 对补偿后的 MIMO信道的相关矩阵进行特征值分解； 定义特征值 λ为满足线性方程 det(C0rreH' - = 0的解， I指单位矩阵。
5106, 求 MIMO信道相关性系数为特征值绝对值最小比上特征值绝对 值最大；
具体为， 利用获得的特征值， 计算 MIMO信道的相关矩阵的条件数， 以此作为 MIMO信道相关性系数。 矩阵条件数的定义为该矩阵绝对值最小 特征值与绝对值最大特征值之间的比值的绝对值： η = cond(ConQH ) =
Figure imgf000008_0002
当 MIMO信道为不相关信道时， MIMO信道相关性系数为 1 , 当 MIMO信道为完全相关时， MIMO信道相关性系数为 0。 如图 2所示， 是本发明实施例方法流程图， 提供了一种 Wimax系统的 上行 MIMO信道相关性系数的计算步驟， 以 2根发射天线为例， 包括：
5201 , 判断系统是否进入了上行 MIMO模式；
5202, 通过对接收信号的导频数据进行信道估计， 获得导频数据的信 道响应估计值；
具体应用中， 导频数据的信道响应可以利用最小二乘法估计，
H mn= Zmn I Xmn = Hmn + Nmn I A ,导频的信道估计 H 是由真实的信道响应 HM„和 噪声 构成， 这里 NM„为噪声的功率， ^为导频发射的功率； 上行 MIMO 下基带的 Tile结构如图 3 , 每个 Stream (码流） 只使用导频模式 A或者导 频模式 B。 因而， 一个导频的信道响应矩阵仍需利用其它导频数据的信道 响应估计出。
5203 , 对得到的矩阵求自相关矩阵， 即用导频数据的信道响应矩阵的 共轭转置乘以本身；
5204, 累加每个导频数据的信道相关矩阵后求平均， 得到 MIMO信道 的相关矩阵；
5205 , 对得到的 MIMO信道相关矩阵进行噪声补偿， 由于导频数据的 信道响应估计值存在噪声的误差， 上行 MIMO下导频数据功率高 3db, 因 而噪声补偿的公式为： CorreH^ CorreH-fG'75"72 。
0 0.75σ2 )
5206, 对补偿后的 MIMO信道相关矩阵进行特征值分解， 特征值 λ为 满足线性方程 det(CorreH' - /) = 0的解；
5207, 利用所述得到的特征值， 计算 MIMO信道相关矩阵的条件数， MIMO信道的相关性系数即为 MIMO信道相关矩阵的条件数。
本发明还提供了一种上行 MIMO中获得信道相关性系数的系统，包括， 导频数据处理模块， 用于获取发射信号导频数据的信道响应矩阵， 进 行自相关得到信道响应矩阵的自相关矩阵， 将所有导频的自相关矩阵累加 后求平均得到 MIMO信道的相关矩阵；
噪声功率补偿模块， 用于将得到的 MIMO信道的相关矩阵进行噪声功 率补偿；
相关性系数计算模块， 用于对所述补偿的 MIMO信道的相关矩阵进行 特征值分解， 并根据获得的特征值计算 MIMO信道相关矩阵的条件数， 作 为 MIMO信道相关性系数。
所述导频数据处理模块， 用于获取发射信号导频数据的信道响应矩阵 具体为，
所述导频数据处理模块， 用于在发射信号中存在导频数据时， 通过对 接收信号进行信道估计， 获取导频数据的信道响应矩阵。
所述导频数据处理模块， 用于进行自相关得到信道响应矩阵的自相关 矩阵具体为，
所述导频数据处理模块， 用于用导频数据的信道响应矩阵的共轭转置 乘以本身得到信道响应矩阵的自相关矩阵。
所述导频数据处理模块， 用于将所有导频的自相关矩阵累加后求平均 得到 MIMO信道的相关矩阵包括：
MIMO 信道的相关矩阵 CorreH =— V CorreH , t(k) , 其中 为 MIMO
Burst中的导频的个数， ^^^ (k)为序号为 k的导频数据的信道相关矩阵。
所述噪声功率补偿模块， 用于将得到的 MIMO信道的相关矩阵进行噪 声功率补偿中， 采取的补偿算法为， CorreH = CorreH - κσ
其中 CorreH'是补偿后的 MIMO信道相关矩阵， 噪声的功率为 σ2 , 其中 阵进行特征值分解包括：
定义特征值、为满足线性方程 det(C0rreH' - L/) = G的解， I为单位矩阵。 所述相关性系数计算模块， 用于根据获得的特征值计算 MIMO信道相 关矩阵的条件数， 作为 MIMO 信道相关性系数， 所述矩阵条件数 η = cond(ConeH ) = ,
I I max
其中， I λ I min为该矩阵绝对值最小特征值， I λ I max为该矩阵绝对 值最大特征值。
上述说明示出并描述了本发明的一个优选实施例， 但如前所述， 应当 理解本发明并非局限于本文所披露的形式， 不应看作是对其他实施例的排 除， 而可用于各种其他组合、 修改和环境， 并能够在本文所述发明构想范 围内， 通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。 而本领域人员所 进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围， 则都应在本发明所附权利 要求的保护范围内。

Claims

权利要求书
1、一种上行 MIMO中获得信道相关性系数的方法， 其特征在于， 所述 方法包括，
获取发射信号导频数据的信道响应矩阵， 进行自相关得到信道响应矩 阵的自相关矩阵， 将所有导频的自相关矩阵累加后求平均得到 MIMO信道 的相关矩阵；
将得到的 MIMO信道的相关矩阵进行噪声功率补偿；
对补偿后的 MIMO信道的相关矩阵进行特征值分解， 并根据获得的特 征值计算 MIMO信道的相关矩阵的条件数， 作为 MIMO信道相关性系数。
2、 根据权利要求 1所述的方法， 其特征在于， 所述获取发射信号导频 数据的信道响应矩阵包括：
在发射信号中存在导频数据时， 通过对接收信号进行信道估计， 获取 导频数据的信道响应矩阵。
3、 根据权利要求 2所述的方法， 其特征在于， 所述进行自相关得到信 道响应矩阵的自相关矩阵包括：
用导频数据的信道响应矩阵的共轭转置乘以本身得到信道响应矩阵的 自相关矩阵。
4、 根据权利要求 3所述的方法， 其特征在于， 所述将所有导频的自相 关矩阵累加后求平均得到 MIMO信道的相关矩阵包括：
MIMO 信道的相关矩阵 CorreH =— V CorreH ilot (k) , 其中 Μ为 MIMO
Burst中的导频的个数， CorreHpil。t (k)为序号为 k的导频数据的信道相关矩阵。
5、根据权利要求 4所述的方法， 其特征在于， 所述将得到的 MIMO信 道的相关矩阵进行噪声功率补偿中， 采取的补偿算法为， CaneH
Figure imgf000013_0001
其中， CorreH'是补偿后的 MIMO信道的相关矩阵， 噪声的功率为 σ2 , 其中 ^是与接收端采用的信道估计算法有关的一个系数。
6、 根据权利要求 5所述的方法， 其特征在于， 对所述补偿后的 MIMO 信道的相关矩阵进行特征值分解包括：
定义特征值 λ为满足线性方程 det(C0rreH' - L/) = G的解， I为单位矩阵。
7、 根据权利要求 6所述的方法， 其特征在于， 所述根据获得的特征值 计算 MIMO信道的相关矩阵的条件数， 作为 MIMO信道相关性系数， 所述 条件数 = cond(CoxYQH ) ,
Figure imgf000013_0002
其中， I λ I min为矩阵绝对值最小特征值， I λ I max为矩阵绝对值最 大特征值。
8、一种上行 MIMO中获得信道相关性系数的系统，其特征在于，包括， 导频数据处理模块， 用于获取发射信号导频数据的信道响应矩阵， 进 行自相关得到信道响应矩阵的自相关矩阵， 将所有导频的自相关矩阵累加 后求平均得到 MIMO信道的相关矩阵；
噪声功率补偿模块， 用于将得到的 MIMO信道的相关矩阵进行噪声功 率补偿；
相关性系数计算模块， 用于对补偿后的 MIMO信道的相关矩阵进行特 征值分解， 并根据获得的特征值计算 MIMO信道的相关矩阵的条件数， 作 为 MIMO信道相关性系数。
9、根据权利要求 8所述的系统，其特征在于， 所述导频数据处理模块， 用于获取发射信号导频数据的信道响应矩阵具体为，
所述导频数据处理模块， 用于在发射信号中存在导频数据时， 通过对 接收信号进行信道估计， 获取导频数据的信道响应矩阵。
10、 根据权利要求 9所述的系统， 其特征在于， 所述导频数据处理模 块， 用于进行自相关得到信道响应矩阵的自相关矩阵具体为，
所述导频数据处理模块， 用于用导频数据的信道响应矩阵的共轭转置 乘以本身得到信道响应矩阵的自相关矩阵。
PCT/CN2011/081208 2011-05-16 2011-10-24 一种上行mimo中获得信道相关性系数的方法及系统 WO2012155457A1 (zh)

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