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CN101064526A - Td-scdma接收信号解调时的块判决反馈的方法 - Google Patents

Td-scdma接收信号解调时的块判决反馈的方法 Download PDF

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CN101064526A
CN101064526A CNA2006100745467A CN200610074546A CN101064526A CN 101064526 A CN101064526 A CN 101064526A CN A2006100745467 A CNA2006100745467 A CN A2006100745467A CN 200610074546 A CN200610074546 A CN 200610074546A CN 101064526 A CN101064526 A CN 101064526A
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CN
China
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scdma
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胡东伟
陈杰
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Jiangsu Brmico Electronics Co ltd
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Institute of Microelectronics of CAS
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Abstract

本发明涉及无线通信技术领域,特别是一种TD-SCDMA接收信号解调时的块判决反馈的方法。其过程是,在TD-SCDMA的解调中,对接收信号可以一个小块一个小块地解调,先解调出来的小块,判决后整个地反馈到后面的小块中去,将由它们造成的干扰消除。根据这种办法,TD-SCDMA的解调可以一个小块一个小块地相继解调,计算量小。研究表明,其性能略有下降,但这个下降非常微小,是可以接受的。

Description

TD-SCDMA接收信号解调时的块判决反馈的方法
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域,特别是一种TD-SCDMA接收信号解调时的块判决反馈的方法。
背景技术
TD-SCDMA(时分双工-同步码分多址移动通信系统)是由中国提出的一种第三代移动通信标准,为世界三大标准之一。目前,TD-SCDMA在中国即将走向应用,有关TD-SCDMA的研究正如火如荼。
TD-SCDMA的关键是低复杂度的联合检测算法。因计算复杂度与终端成本,基带信号处理芯片的功耗密切相关,而这些又是TD-SCDMA能否大规模应用的关键,因此,寻找计算复杂度小的联合检测算法甚至关系到整个TD-SCDMA系统的生命。目前有关联合检测,通常有两种方法:基于时域的Cholesky分解方法(‘平方根分解法’)和基于频域的Block-FFT(块-快速傅立叶变换)的方法。但是这两种办法,依旧有较大的计算复杂度。
发明内容
本发明提出一种办法,根据该方法,在TD-SCDMA的解调中,对接收信号可以一个小块一个小块地解调,先解调出来的小块,判决后整个地反馈到后面的小块中去,将由它们造成的干扰消除。根据这种办法,TD-SCDMA的解调可以一个小块一个小块地相继解调,计算量小。研究表明,其性能略有下降,但这个下降非常微小,是可以接受的。
TD-SCDMA的系统矩阵可记为A,A具有下述结构
Figure A20061007454600061
(式1)
其中,A1,A2均为Q×K的矩阵,其中Q为所有用户的最短扩频码长度,K为用户数。A为(N+1)Q×NK的矩阵。其中N为TD-SCDMA的每个时隙中所有用户调制的发送符号的最大数目。设发送数据为d,接收信号为r,
        r=Ad+n                   (式2)
r、d分别为(N+1)Q×1、NK×1的向量,n为噪声。
将r和n依次分成N+1组,每一组均为Q×1的向量,d依次分成N组,每一组为K×1。设r、n和d的第i组分别记为r(i)、n(i)和d(i)。上述(式2)可改写为
        r(1)=A1d(1)+n(1)
        r(2)=A2d(1)+A1d(2)+n(2)
        …                           (式3)
        r(N)=A2d(N-1)+A1d(N)+n(N)
        r(N+1)=A2d(N)+n(N+1)
根据(式3)式的第一行,可以解出d(1),然后判决、反馈到第二行中去。将第二行改写为
        r(2)-A2d(1)=A1d(2)+n(2)     (式4)
这就是说,先从第二组接收数据中,减去第一组判决出的发送数据,然后再解算第二组发送数据d(2)。
解算判决出d(2)后,按照同样的方法,从r(3)中减去A2d(2),进而可以解算出d(3)。如此继续,可以解算出全部的发送数据d(1),d(2),…,d(N)。
附图说明
图1是本发明的TD-SCDMA接收信号解调时的块判决反馈的方法流程图。
具体实施方式
参看附图1,TD-SCDMA接收信号解调时的块判决反馈的方法,其
步骤如下:
首先,利用接收信号进行信道估计(1),设估计得的第k个用户的信道记为h(k)
h ( k ) = [ h 0 ( k ) , h 1 ( k ) , · · · , h w - 1 ( k ) ] T (式5)
·T表示转置,h(k)长度为w,
设第k个用户的扩频码(2)为
c ( k ) = [ c 0 ( k ) , c 1 ( k ) , · · · , c Q - 1 ( k ) ] T (式6)
c(k)长度为Q,则第k个用户的有效扩频码(3)为
b ( k ) = c ( k ) * h ( k ) = [ b 0 ( k ) , b 1 ( k ) , · · · , b Q + w - 2 ( k ) ] T (式7)
*表示卷积,b(k)长度为Q+w-1,
将所有用户的有效扩频码排在一起,得到有效码矩阵C(4),
    C=[b(1),b(2),…,b(k)]                (式8)
在有效码矩阵下填充一些零,将其扩充到2Q×K维(5),这样,就可以获得A1、A2,A1为有效码矩阵的上半部分,A2为其下半部分,A1、A2的维数均为Q×K(6),设接收信号为r,其维数为(N+1)Q×1,将r依次分为N+1组,每一组的维数为Q×1,记第i组为r(i),同样,将发送数据d依次分成N组,每一组为K×1,记第i组为d(i),如附图中(7)所示,d(1)的估计可直接进行,
d ^ ( 1 ) = ( A 1 H A 1 ) - 1 A 1 r ( 1 ) (式9)
其中
Figure A20061007454600075
表示d(1)的估计,·H表示共轭转置,·-1表示求逆,这是进行迫零均衡,也可以进行最小均方误差均衡,
d ^ ( 1 ) = ( A 1 H A 1 + N 0 I ) - 1 A 1 r ( 1 ) (式10)
或其他均衡方法,例如,状态减少的序列检测等等。
估计出d(1)后,将其进行判决(8),然后取出r(2),从r(2)中消去d(1)的影响(9),即
    r(2)=r(2)-A2d(1)                           (式11)
现在,又可以对d(2)进行估计(10),
d ^ ( 2 ) = ( A 1 H A 1 ) - 1 A 1 r ( 2 ) (式12)
也可以利用最小均方误差的办法或状态减少的序列检测等方法,这里不再表出,
估计出d(2)后,将其进行判决(11),然后取出r(3),从r(3)中消去d(2)的影响(12),即
        r(3)=r(3)-A2d(2)                (式13)
至此,可以对d(3)进行估计,这一步的处理,完全类似于对r(2)、d(2)的处理,对以后的小块小块的r(i)、d(i),其处理都类似,直至最后,可以从r(N)中消去d(N-1)的影响(13),估计出d(N)(14),并进行判决(15)。
参看附图1,本发明的TD-SCDMA接收信号解调时的块判决反馈的方法,可按如下具体步骤进行:
第一步:利用接收信号进行信道估计(1),设估计得的第k个用户的信道记为h(k)
h ( k ) = [ h 0 ( k ) , h 1 ( k ) , · · · , h w - 1 ( k ) ] T (式5)
第二步:获得第k个用户的有效扩频码。设第k个用户的扩频码(2)为
c ( k ) = [ c 0 ( k ) , c 1 ( k ) , · · · , c Q - 1 ( k ) ] T (式6)
c(k)长度为Q,则第k个用户的有效扩频码(3)为
b ( k ) = c ( k ) * h ( k ) = [ b 0 ( k ) , b 1 ( k ) , · · · , b Q + w - 2 ( k ) ] T (式7)
*表示卷积,b(k)长度为Q+w-1;
第三步:获得有效码矩阵,将所有用户的有效扩频码排在一起,得到有效码矩阵C(4)为,
        C=[b(1),b(2),…,b(K)]                (式8)
第四步:修改维数,在有效码矩阵下填充一些零,将其扩充到2Q×K维(5);
第五步:获取A1、A2,A1为有效码矩阵的上半部分,A2为其下半部分,A1、A2的维数均为Q×K(6);
第六步:估计第一个数据块,设接收信号为r,其维数为(N+1)Q×1,将r依次分为N+1组,每一组的维数为Q×1,记第i组为r(i),同样,将发送数据d依次分成N组,每一组为K×1,记第i组为d(i),如附图中(7)所示,d(1)的估计可直接进行,
d ^ = ( A 1 H A 1 ) - 1 A 1 r ( 1 ) (式9)
其中
Figure A20061007454600091
表示d(1)的估计,·H表示共轭转置,·-1表示求逆,这是进行迫零均衡,也可以进行最小均方误差均衡,
d ^ ( 1 ) = ( A 1 H A 1 + N 0 I ) - 1 A 1 r ( 1 ) (式10)
或其他均衡方法,例如,状态减少的序列检测等等;
第七步:将第一个数据块d(1)的估计进行判决(8);
第八步:取出r(2),从r(2)中消去d(1)的影响(9),即
    r(2)=r(2)-A2d(1)                    (式11)
第九步:对d(2)进行估计(10),
d ^ ( 2 ) = ( A 1 H A 1 ) - 1 A 1 r ( 2 ) (式12)
也可以利用最小均方误差的办法或状态减少的序列检测等方法,这里不再表出;
第十步:将d(2)进行判决(11);
第十一步:取出r(3),从r(3)中消去d(2)的影响(12),即
    r(3)=r(3)-A2d(2)                    (式13)
第十二步:至此,可以对d(3)进行估计,重复以上过程,直至估计并判决出d(N-1);
第十三步:取出r(N),从r(N)中消去d(N-1)的影响(12),即
    r(N)=r(N)-A2d(N-1)                  (式14)
第十四步:估计d(N);
第十五步:判决d(N)。

Claims (3)

1、一种TD-SCDMA接收信号解调时的块判决反馈的方法,其过程是,在TD-SCDMA的解调中,对接收信号可以一个小块一个小块地解调,先解调出来的小块,判决后整个地反馈到后面的小块中去,将由它们造成的干扰消除。
2、根据权利要求1所述的TD-SCDMA接收信号解调时的块判决反馈的方法,其步骤如下:
首先,利用接收信号进行信道估计(1),设估计得的第k个用户的信道记为h(k)
h ( k ) = [ h 0 ( k ) , h 1 ( k ) , · · · , h w - 1 ( k ) ] T (式5)
·T表示转置,h(k)长度为w,
设第k个用户的扩频码(2)为
c ( k ) = [ c 0 ( k ) , c 1 ( k ) , · · · , c Q - 1 ( k ) ] T (式6)
c(k)长度为Q,则第k个用户的有效扩频码(3)为
b ( k ) = c ( k ) * h ( k ) = [ b 0 ( k ) , b 1 ( k ) , · · · , b Q + w - 2 ( k ) ] T (式7)
*表示卷积,b(k)长度为Q+w-1,
将所有用户的有效扩频码排在一起,得到有效码矩阵C(4),
   C=[b(1),b(2),…,b(K)]                            (式8)
在有效码矩阵下填充一些零,将其扩充到2Q×K维(5),这样,就可以获得A1、A2,A1为有效码矩阵的上半部分,A2为其下半部分,A1、A2的维数均为Q×K(6),设接收信号为r,其维数为(N+1)Q×1,将r依次分为N+1组,每一组的维数为Q×1,记第i组为r(i),同样,将发送数据d依次分成N组,每一组为K×1,记第i组为d(i),d(1)的估计可直接进行,
d ^ ( 1 ) = ( A 1 H A 1 ) - 1 A 1 r ( 1 ) (式9)
其中
Figure A2006100745460002C5
表示d(1)的估计,·H表示共轭转置,·-1表示求逆,这时进行迫零均衡,也可以进行最小均方误差均衡,
d ^ ( 1 ) = ( A 1 H A 1 + N 0 I ) - 1 A 1 r ( 1 ) (式10)
或其他均衡方法,例如,状态减少的序列检测等等。
估计出d(1)后,将其进行判决(8),然后取出r(2),从r(2)中消去d(1)的影响(9),即
                  r(2)=r(2)-A2d(1)               (式11)
现在,又可以对d(2)进行估计(10),
d ^ ( 2 ) = ( A 1 H A 1 ) - 1 A 1 r ( 2 ) (式12)
也可以利用最小均方误差的办法或状态减少的序列检测等方法,这里不再表出,
估计出d(2)后,将其进行判决(11),然后取出r(3),从r(3)中消去d(2)的影响(12),即
                  r(3)=r(3)-A2d(2)                (式13)
至此,可以对d(3)进行估计,这一步的处理,完全类似于对r(2)、d(2)的处理,对以后的所有小块的r(i)、d(i),其处理都类似,直至最后,可以从r(N)中消去d(N-1)的影响(13),估计出d(N)(14),并进行判决(15)。
3.根据权利要求1或2所述的TD-SCDMA接收信号解调时的块判决反馈的方法,TD-SCDMA接收信号解调时的块判决反馈的方法,按如下具体步骤进行:
第一步:利用接收信号进行信道估计(1),设估计得的第k个用户的信道记
为h(k)
h ( k ) = [ h 0 ( k ) , h 1 ( k ) , · · · , h w - 1 ( k ) ] T (式5)
第二步:获得第k个用户的有效扩频码。设第k个用户的扩频码(2)为
c ( k ) = [ c 0 ( k ) , c 1 ( k ) , · · · , c Q - 1 ( k ) ] T (式6)
c(k)长度为Q,则第k个用户的有效扩频码(3)为
b ( k ) = c ( k ) * h ( k ) = [ b 0 ( k ) , b 1 ( k ) , · · · , b Q + w - 2 ( k ) ] T (式7)
*表示卷积,b(k)长度为Q+w-1;
第三步:获得有效码矩阵,将所有用户的有效扩频码排在一起,得到有效码矩阵C(4)为,
              C=[b(1),b(2),…,b(K)]           (式8)
第四步:修改维数,在有效码矩阵下填充一些零,将其扩充到2Q×K维(5);
第五步:获取A1、A2,A1为有效码矩阵的上半部分,A2为其下半部分,A1、A2的维数均为Q×K(6);
第六步:估计第一个数据块,设接收信号为r,其维数为(N+1)Q×1,将r依次分为N+1组,每一组的维数为Q×1,记第i组为r(i),同样,将发送数据d依次分成N组,每一组为K×1,记第i组为d(i),d(1)的估计可直接进行,
d ^ ( 1 ) = ( A 1 H A 1 ) - 1 A 1 r ( 1 ) (式9)
其中
Figure A2006100745460004C2
表示d(1)的估计,·H表示共轭转置,·-1表示求逆,这是进行迫零均衡,也可以进行最小均方误差均衡,
d ^ ( 1 ) = ( A 1 H A 1 + N 0 I ) - 1 A 1 r ( 1 ) (式10)
或其他均衡方法,状态减少的序列检测;
第七步:将第一个数据块d(1)的估计进行判决(8);
第八步:取出r(2),从r(2)中消去d(1)的影响(9),即
             r(2)=r(2)-A2d(1)               (式11)
第九步:对d(2)进行估计(10),
d ^ ( 2 ) = ( A 1 H A 1 ) - 1 A 1 r ( 2 ) (式12)
也可以利用最小均方误差的办法或状态减少的序列检测等方法,这里不再表出;
第十步:将d(2)进行判决(11);
第十一步:取出r(3),从r(3)中消去d(2)的影响(12),即
              r(3)=r(3)-A2d(2)              (式13)
第十二步:至此,可以对d(3)进行估计,重复以上过程,直至估计并判决出d(N-1);
第十三步:取出r(N),从r(N)中消去d(N-1)的影响(12),即
              r(N)=r(N)-A2d(N-1)            (式14)
第十四步:估计d(N);
第十五步:判决d(N)。
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