CN102790661A - 一种上行mimo中获得信道相关性系数的方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种上行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。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。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。

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 InputMultiple 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的抗多径能力的特点，目前已广泛的应用在无线局域网(Wireless Local Area 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，IEEE802.16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，协作空分复用)，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

利用发射天线同时发射不同信号，获得流量加倍。

(3)空时发射分集：基站采用Alamouti-STC(Space Time Coding，空时编码)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，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。

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

其中M为MIMO Burst中的导频的个数，CorreH_pilot(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率补偿中，采取的补偿算法为，

${\mathrm{CorreH}}^{\′}=\mathrm{CorreH}-\left(\begin{array}{ccc}\mathrm{\κ}{\mathrm{\σ}}^2& K& 0\\ M& O& M\\ 0& K& \mathrm{\κ}{\mathrm{\σ}}^2\end{array}\right),$

其中CorreH′是补偿后的MIMO信道相关矩阵，噪声的功率为σ²，其中κ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(CorreH′-λI)＝0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，所述矩阵条件数

其中，|λ|min为该矩阵绝对值最小特征值，|λ|max为该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。

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，包括以下步骤：

S101，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＝Hx+n，其中y为接收信号、H为信道响应矩阵、x为发射信号、n为接收机噪声。

S102，计算所述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信道相关矩阵；设MIMO的信道响应矩阵

为N_RX*N_TX矩阵，其中N_RX为接收端使用天线数，N_TX为发射端使用天线数，单个导频的信道相关矩阵表示为CorreH_pilot＝H^H*H。

S103，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信道相关矩阵累加求和后求平均，即

其中CorreH为MIMO信道的相关矩阵，M为MIMOBurst中的导频的个数，CorreH_pilot(k)为序号为k的导频数据的信道相关矩阵。

S104，将得到的MIMO信道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

其中CorreH′是补偿后的MIMO信道相关矩阵，κ是与接收端采用的信道估计算法有关的一个系数。

S105，对所述补偿后的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(CorreH′-λI)＝0的解，I指单位矩阵。

S106，求MIMO信道的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：

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骤，以2根发射天线为例，包括，

S201，判断系统是否进入了上行MIMO模式；

S202，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，

导频的信道估计

是由真实的信道响应H_mn和噪声N_mn/A构成，这里N_mn为噪声的功率，A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。

S203，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；

S204，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；

S205，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：

S206，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′-λI)＝0的解；

S207，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

其中M为MIMO Burst中的导频的个数，CorreH_pilot(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，

${\mathrm{CorreH}}^{\′}=\mathrm{CorreH}-\left(\begin{array}{ccc}\mathrm{\κ}{\mathrm{\σ}}^2& K& 0\\ M& O& M\\ 0& K& \mathrm{\κ}{\mathrm{\σ}}^2\end{array}\right),$

其中CorreH′是补偿后的MIMO信道相关矩阵，噪声的功率为σ²，其中κ是与接收端采用的信道估计算法有关的一个系数。

所述相关性系数计算模块，用于对所述补偿后的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(CorreH′-λI)＝0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

其中，|λ|min为该矩阵绝对值最小特征值，|λ|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 (10)

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。

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

其中M为MIMO Burst中的导频的个数，CorreH_pilot(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，

${\mathrm{CorreH}}^{\′}=\mathrm{CorreH}-\left(\begin{array}{ccc}\mathrm{\κ}{\mathrm{\σ}}^2& K& 0\\ M& O& M\\ 0& K& \mathrm{\κ}{\mathrm{\σ}}^2\end{array}\right),$

其中CorreH′是补偿后的MIMO信道相关矩阵，噪声的功率为σ²，其中κ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(CorreH′-λI)＝0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

其中，|λ|min为该矩阵绝对值最小特征值，|λ|max为该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。

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。

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