CN101120528A

CN101120528A - 代码序列和无线电台

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Publication number: CN101120528A
Application number: CN200680004948.8A
Authority: CN
Inventors: J·米歇尔; B·拉夫
Original assignee: Siemens AG
Current assignee: Siemens AG
Priority date: 2005-02-15
Filing date: 2006-02-06
Publication date: 2008-02-06
Anticipated expiration: 2026-02-06
Also published as: CA2597656A1; EA011917B1; MX2007008824A; EA200701747A1; EP1849250A1; WO2006087270A1; TWI379530B; US20080137617A1; JP2008530924A; UA94577C2; AR052375A4; ZA200704688B; CA2597656C; TW200644462A; JP5274024B2; US8542664B2; DE102005006893B4; DE102005006893A1; CN101120528B

Abstract

本发明涉及代码序列，所述代码序列通过代码矩阵的行来描述，其中该代码矩阵可以通过以下步骤来获得：形成长度为n的阿达玛矩阵并使阿达玛矩阵的行用－1乘。

Description

代码序列和无线电台

本发明涉及代码序列和被相应地设置用于使用代码序列的无线电台、尤其是移动台或基站。

移动无线电通信领域的技术飞速发展近年来导致所谓的第三代移动无线电***、尤其是UMTS(通用移动通信***(UniversalMobile Telecommunications System))的发展和标准化，其中利用所述移动无线电***所要追求的目标是，给移动台(诸如移动电话)的用户提供提高的数据速率。

恰好在近几个月中所谓的增强型上行链路构成了所述发展和标准化行为的重点。利用这种增强型上行链路应该为从移动台到基站的连接提供提高的数据速率。为了建立或维持这种增强型上行链路，在从基站到移动台的方向上设置了信令信道E-HICH(增强型上行链路专用信道混合ARQ指示信道(Enhanced Up Link DedicatedChannel Hybrid ARQ Indicator Channel))和E-RGCH(增强型上行链路专用信道相对授权信道(Enhanced Up Link DedicatedChannel Relative Grant Channel))。

根据分组是否已经被基站正确接收，利用E-HICH将“ACK：确认”或“NACK：非确认(Not-Acknowledge)”用信号传递给基站。

利用E-RGCH向基站用信号通知：所述基站是否可以以更高的、相同的或更低的数据速率来发送。

通过这些所述信令信道、尤其通过同一无线电信道被发送给不同的移动台的数据、尤其是数据比特为了分离用户而利用也称为签名序列(Signatursequenz)的代码序列被展开。

因为例如在相同的无线电信道内不同的数据被发送到不同的移动台，所以需要相应地将不同的代码序列施加给不同的数据，以便能够使移动台把通过该无线电信道所接收的数据相互分开，并在移动台中仅仅对对准该移动台的数据进行进一步处理。

所述信令信道E-HICH和E-RGCH描述从基站到不同的无线电台的方向，而增强型上行链路信道涉及从移动台到基站的数据传输。

对此也参见：

R1-041421“E-HICH/E-RGCH Signature Sequences(E-HICH/E-RGCH签名序列)”，Ericsson，

R1-041177，“Downlink Control Signaling(下行链路控制信令)”，Ericsson，

所有3GPP，第三代合作伙伴计划。

现在世界范围的发展努力的目标是，给出能够有效实现所述信令信道的一组代码序列或签名序列。

从而本发明所基于的问题是，给出能够有效实现所述信令信道的一种技术教导。本发明的任务尤其是给出能够有效实现所述信令信道的代码序列。

该任务通过独立权利要求的特征而得到解决。本发明的符合目的的以及有利的改进通过从属权利要求的特征来定义。

在此本发明首先所基于的思想是，使用相互正交的代码序列。这所具有的优点是，接收机(比如移动台)在理想情况下得不到相关信号，其中所述接收机利用其代码序列与不是针对该接收机所确定的接收信号序列进行相关。从而在第一步骤中使用代码序列证明是有利的，其中阿达玛矩阵的行形成所述代码序列，因为阿达玛矩阵的行是相互正交的。

阿达玛矩阵尤其被定义为具有大小为1的元素的矩阵，其中所述矩阵的行相互正交，且所述矩阵的列也相互正交。但是，在本申请的范畴内，概念“阿达玛矩阵(Hadamardmatrix)”通常应该描述具有大小为1的元素、其行相互正交的所有矩阵。

当然，从基于本发明的研究中得出，采用阿达玛矩阵的行作为代码序列来施加(aufpr_gen)给数据、尤其数据比特在所述的应用情况中并不总是导致所期望的结果。

耗费的研究和考虑产生如下的认识，即如果为所有的移动台在E-HICH或E-RGCH上用信号传递相同的值(所有ACK或所有速率下行(down))，那么使用不利的代码序列有时导致基站发射功率提高。

对此理由如下：为E-HICH和E-RGCH采用逐比特正交的序列，以便区分为不同用户的发送。如果例如相同的值在相同的时间被发送到多个用户，那么满足正交性前提的已知序列当然可能导致对基站峰值功率的高要求。如果用于降低数据速率的命令在相应的E-RGCH信道上被发送到通过该序列而被分离的所有(或多个)用户，那么这例如发生。

最初为UMTS所建议的阿达玛矩阵是按照标准所使用的阿达玛矩阵。其具有的特性是，在第一列中完全为一。现在可以实现向所有的(或几乎所有的)移动台(用户或用户台)发送相同的信号。在E-HICH上通知该移动台，它是否允许提高或者必须降低它的数据速率。如果该基站突然由于太高的数据量而被过载(比如因为偶然相对大量的移动台想发送数据)，那么该基站将典型地命令所有的(或至少相当多的)移动台降低数据速率，以尽可能快地消除过载。然后将(几乎)所有的序列(代码序列)乘以相同的值，逐元素地相加，并然后发送(在UMTS中事先还利用扩展系数128来实施另一扩展，但这对于本发明是不重要的)。由此在第一列中得到被相加的元素的非常高的值，这在该总和的发送持续时间引起相应高的发射幅度和相应高的发射功率。所述高的发射功率或列总和需要有相应效率高的发射放大器，然而仅仅短时间需要所述效率高的发射放大器。从而会得到无效率的和不必要昂贵的实施。

因此，本发明的任务尤其在于，给出在该意义上引起尽可能小的最大功率需求的代码序列。目标尤其在于，使功率的最大值最小化，原因在于平均功率与所选择的代码序列无关。

此外证实，频率误差、尤其由于多普勒频移而引起的发射频率和接收频率之差在实际应用中使代码序列的正交性降低或变差。如果把已知的阿达玛矩阵的行用作代码序列，那么由于频率误差代码序列的正交性的降低或变差证实是特别剧烈的。

因此，本发明的另一方面是以下的认识，即为了实现上述信令信道而使用代码序列，其中所述代码序列的正交性在存在频率误差的情况下也尽可能不受影响。因此还应当给出尤其长度为40的一组代码序列，对该组代码序列适用的是，所述代码序列是相互正交的，并且

E = \underset{i}{Σ} C (s, i) C (e, i) * e^{j 2 πft (i)} = \underset{i}{Σ} C (s, i) C (e, i) * e^{j 2 πfTi}

的最大值是小的，其中针对所有可能对s、e形成最大值，其中s不等于e，其中C(s，i)是代码矩阵在行s和列i中的元素，并且其中在该代码矩阵的所有列上实施求和。

因此，本发明的另一任务尤其是，给出一种用于形成该代码矩阵的教导，其中所述代码矩阵不但具有好的频率误差特性，而且具有小的列总和，也即在上述意义上产生小的功率最大值。

因此，本发明的目标首先在于，给出代码矩阵，所述代码矩阵在使用相应的代码矩阵的行时在上述意义上产生小的功率最大值。另外，该代码矩阵的行在用作代码序列(签名序列)时即使在频率误差的情况下也具有良好的正交性特性。

第一目标通过以下方式来达到，即使该(输出)阿达玛矩阵的各个行乘以-1。行的乘法在此意味着，使该行的每个元素都乘以-1。由此所述的正交性特性不改变：如果行的所有对的标量积等于0，那么矩阵的行是正交的。如果最初的标量积也为0，那么乘以-1的行的标量积等于-1乘以最初的标量积，并且因此正好为0。因此，如果使一个或多个行乘以-1，那么矩阵还是正交的。

但是列总和完全变化了。这在此通过标准4×4阿达玛矩阵的例子来阐明：

Z0	1	1	1	1
Z0	1	1	1	1	Z1	1	-1	1	-1
Z2	1	1	-1	-1	Z1	1	-1	1	-1
Z2	1	1	-1	-1	Z3	1	-1	-1	1
总和	4	0	0	0	Z3	1	-1	-1	1

该矩阵在第一列中具有列总和为4，其他为0。

与之相比，通过使行Z1(用Z1＊标出)乘以-1，由上述矩阵产生矩阵：

Z0	1	1	1	1
Z0	1	1	1	1	Z1^＊	-1	1	-1	1
Z2	1	1	-1	-1	Z1^＊	-1	1	-1	1
Z2	1	1	-1	-1	Z3	1	-1	-1	1
总和	2	2	2	2	Z3	1	-1	-1	1

修改后的矩阵在所有列中具有总和2。该矩阵因此对于信令化是理想的，因为矩阵幅度在发送时被降低了2倍(从4降到2)。发射功率从而被降低4倍，或者降低6dB。常常出现这种被降低的发射功率的事实在此不是不利的：发射机在任何情况下都必须针对最大功率被设计，于是该功率多频繁地出现是无关紧要的。仅仅对于冷却，附加地还有平均功率是重要的。但是该平均功率在两个矩阵的情况下是相同的。基于能量守恒，所述平均功率等于所有行的(平均)功率的总和。因为这些行被归一化为1(或者在不限制一般性的情况下可以假定所述行被归一化为1)，因此平均功率为4＝2^2。(归一化的)所辐射的能量为4行乘以4列乘以1＝16。从而列总和的平方和必须总是等于矩阵元素的平方和，在该情况中等于16。

从而证明，对于所有大小为4的矩阵，修改后的矩阵具有最佳的列总和特性。

因此，本发明的一个目标是，也为大小为40的矩阵确定具有良好列总和的矩阵，更确切地说，列总和的数值的最大值是小的、尤其是最小的。

为此实施了耗费的计算机支持的搜索。在此情况下问题是，通过用-1乘矩阵的40行的选择存在2^40种可能性。从而等同于用-1或者1乘以所有的行。对于每种选择都必须为40列实施乘法和加法，总共约3.5＊10^15次运算。这本身对于当前的效率高的工作站来说不能在短时间内完成。因此实施了多种计算机搜索优化，以使搜索时间达到能容忍的极限。

在此出人意外地表明，最佳的解决方法是这样的，即得到具有数值8的20个列总和以及具有数值4的20个列总和。与4×4矩阵的例子不同，因此未获得完美平衡的解决方案。这甚至于也不可能是：40×40矩阵的平方和为40＊40＊1＝1600。这应必须也是这种解决方案的列总和的平方和，从而列总和的数值则应必须等于1600/40的方根：sqrt(1600/40)＝sqrt(40)＝6.3245。但是，因为列的元素都具有值+1或-1，所以总和不能是奇数。因为元素的标记的变换总是使列总和变化为2(-1代替1)，并且因为最初的矩阵仅包含偶数列总和，所以通过使行用-1乘而从最初的矩阵得到的每个其他矩阵也仅仅会具有偶数的列总和。计算机搜索的分析另外还表明，不存在以下解决方案，即其中列总和8出现少于20次，尽管这按照平方和准则完全可能是这种情况。比如可以期望一种解决方案，该解决方案含有18个8、6个6、14个4和2个2作为列总和，因为18＊8＊8+6＊6＊6+14＊4＊4+2＊2＊2＝1600。如计算机搜索表明的那样，但是不存在具有更少数量的总和为8的列的这种或者另一种解决方案。

下面描述作为输出(阿达玛矩阵)的威廉逊(Williamson)阿达玛矩阵的构造：

-生成长度为20的阿达玛矩阵C20作为所谓的威廉逊矩阵，该威廉逊矩阵可以被生成为：

C_{20} = [\begin{matrix} A & A & C & D \\ - C & - D & A & A \\ - A & A & D & - C \\ - D & C & - A & A \end{matrix}]

或者

{C^{'}}_{20} = [\begin{matrix} - A & - A & D & C \\ A & - A & - C & D \\ - D & C & - A & A \\ - C & - D & - A & - A \end{matrix}],

其中A或C分别为5乘5的矩阵，具有由序列[-1 1 1 1 1]或[1-11 1-1]的循环互换组成，并且D＝2I-C，其中I为5乘5单位矩阵，从而D含有序列[1 1-1-1 1]的循环互换。

通常威廉逊矩阵在本发明的意义上由初等矩阵分块组成，其中该初等矩阵(elementare Matrize)含有具有循环互换的行。

因此，该威廉逊矩阵是如下的矩阵，其中突出了各个5元素分块(5er Block)：

-1 1 1 1 1 -1 1 1 1 1 1 -1 1 1 -1 1 1 -1 -1 1

-1 -1 1 1 1 1 -1 1 1 1 -1 1 -1 1 1 1 1 1 -1 -1

1 1 -1 1 1 1 1 -1 1 1 1 -1 1 -1 1 -1 1 1 1 -1

1 1 1 -1 1 1 1 1 -1 1 1 1 -1 1 -1 -1 -1 1 1 1

1 1 1 1 -1 1 1 1 1 -1 -1 1 1 -1 1 1 -1 -1 1 1

-1 1 -1 -1 1 -1 -1 1 1 -1 -1 1 1 1 1 -1 1 1 1 1

1 -1 1 -1 -1 -1 -1 -1 1 1 1 -1 1 1 1 1 -1 1 1 1

-1 1 -1 1 -1 1 -1 -1 -1 1 1 1 -1 1 1 1 1 -1 1 1

-1 -1 1 -1 1 1 1 -1 -1 -1 1 1 1 -1 1 1 1 1 -1 1

1 -1 -1 1 -1 -1 1 1 -1 -1 1 1 1 1 -1 1 1 1 1 -1

1 -1 -1 -1 -1 -1 1 1 1 1 1 1 -1 -1 1 -1 1 -1 -1 1

-1 1 -1 -1 -1 1 -1 1 1 1 1 1 1 -1 -1 1 -1 1 -1 -1

-1 -1 1 -1 -1 1 1 -1 1 1 -1 1 1 1 -1 -1 1 -1 1 -1

-1 -1 -1 1 -1 1 1 1 -1 1 -1 -1 1 1 1 -1 -1 1 -1 1

-1 -1 -1 -1 1 1 1 1 1 -1 1 -1 -1 1 1 1 -1 -1 1 -1

-1 -1 1 1 -1 1 -1 1 1 -1 1 -1 -1 -1 -1 -1 1 1 1 1

-1 -1 -1 1 1 -1 1 -1 1 1 -1 1 -1 -1 -1 1 -1 1 1 1

1 -1 -1 -1 1 1 -1 1 -1 1 -1 -1 1 -1 -1 1 1 -1 1 1

1 1 -1 -1 -1 1 1 -1 1 -1 -1 -1 -1 1 -1 1 1 1 -1 1

-1 1 1 -1 -1 -1 1 1 -1 1 -1 -1 -1 -1 1 1 1 1 1 -1

用于生成威廉逊矩阵的另一种可能性是构造规定：

{C^{'}}_{20} = [\begin{matrix} - A & - A & D & C \\ A & - A & - C & D \\ - D & C & - A & A \\ - C & - D & - A & - A \end{matrix}]

这产生如下的矩阵C′₂₀，其中按照形成定律同样可以从所述矩阵生成40＊40矩阵：

1 -1 -1 -1 -1-1 1 -1 -1 -1-1 -1 1 -1 -1-1 -1 -1 1 -1-1 -1 -1 -1 1	1 -1 -1 -1 -1-1 1 -1 -1 -1-1 -1 1 -1 -1-1 -1 -1 1 -1-1 -1 -1 -1 1	1 1 -1 -1 11 1 1 -1 -1-1 1 1 1 -1-1 -1 1 1 11 -1 -1 1 1	1 -1 1 1 -1-1 1 -1 1 11 -1 1 -1 11 1 -1 1 -1-1 1 1 -1 1
		1 1 -1 -1 11 1 1 -1 -1-1 1 1 1 -1-1 -1 1 1 11 -1 -1 1 1	1 -1 1 1 -1-1 1 -1 1 11 -1 1 -1 11 1 -1 1 -1-1 1 1 -1 1	-1 1 1 1 11 -1 1 1 11 1 -1 1 11 1 1 -1 11 1 1 1 -1	1 -1 -1 -1 -1-1 1 -1 -1 -1-1 -1 1 -1 -1-1 -1 -1 1 -1-1 -1 -1 -1 1	-1 1 -1 -1 11 -1 1 -1 -1-1 1 -1 1 -1-1 -1 1 -1 11 -1 -1 1 -1	1 1 -1 -1 11 1 1 -1 -1-1 1 1 1 -1-1 -1 1 1 11 -1 -1 1 1
-1 -1 1 1 -1-1 -1 -1 1 11 -1 -1 -1 11 1 -1 -1 -1-1 1 1 -1 -1	1 -1 1 1 -1-1 1 -1 1 11 -1 1 -1 11 1 -1 1 -1-1 1 1 -1 1	1 -1 -1 -1 -1-1 1 -1 -1 -1-1 -1 1 -1 -1-1 -1 -1 1 -1-1 -1 -1 -1 1	-1 1 1 1 11 -1 1 1 11 1 -1 1 11 1 1 -1 11 1 1 1 -1	-1 1 1 1 11 -1 1 1 11 1 -1 1 11 1 1 -1 11 1 1 1 -1			1 1 -1 -1 11 1 1 -1 -1-1 1 1 1 -1-1 -1 1 1 11 -1 -1 1 1
	1 -1 1 1 -1-1 1 -1 1 11 -1 1 -1 11 1 -1 1 -1-1 1 1 -1 1		-1 1 1 1 11 -1 1 1 11 1 -1 1 11 1 1 -1 11 1 1 1 -1	-1 1 -1 -1 11 -1 1 -1 -1-1 1 -1 1 -1-1 -1 1 -1 11 -1 -1 1 -1	-1 -1 1 1 -1-1 -1 -1 1 11 -1 -1 -1 11 1 -1 -1 -1-1 1 1 -1 -1	1 -1 -1 -1 -1-1 1 -1 -1 -1-1 -1 1 -1 -1-1 -1 -1 1 -1-1 -1 -1 -1 1	1 -1 -1 -1 -1-1 1 -1 -1 -1-1 -1 1 -1 -1-1 -1 -1 1 -1-1 -1 -1 -1 1

从这两个矩阵然后按照标准构造形成长度为40的阿达玛矩阵：

C_{40} = [\begin{matrix} C_{20} & C_{20} \\ C_{20} & - C_{20} \end{matrix}]

或

{C^{'}}_{40} = [\begin{matrix} {C^{'}}_{20} & {C^{'}}_{20} \\ {C^{'}}_{20} & - {C^{'}}_{20} \end{matrix}]

在此情况下，列的总和不再象在最初所建议的矩阵时为40，而是仅为12。这是一个显著的改善。从文献中还公知具有其他构造规定的其他阿达玛矩阵，但是其也不具有更好的特性。

如通过威廉逊阿达玛矩阵的构造可以看出，该矩阵由5×5矩阵分块组成，其中所述5×5矩阵分块是具有5个元素的序列的循环置换。现在值得期望的是得到这种特性，并仍然实现列总和的优化。如果与-1的乘法也总是被应用于这些分块，那么可以得到是由循环分块建立的这种特性。

通过循环的5×5矩阵的以下特性能够实现解决方案的存在：因为该矩阵的所有5行和所有5列是循环互换，所以该矩阵的所有列都具有相同的列总和，原因在于总和在循环互换情况下确实是不变的。各个分块矩阵具有以下列总和：

5×5矩阵	A	C	D
5×5矩阵	A	C	D	列总和	-3	1	1

如果现在分别使行的整个分块用-1乘(也即总是属于分块A、C或D的相继5个行)，那么得到这种块构造。在下文中将这种运算称为“使行分块用-1乘”。然后可以将该问题简化为以下的、容易解决的问题：

-3	-3	1	1	-3	-3	1	1
-3	-3	1	1	-3	-3	1	1	3	-3	-1	1	3	-3	-1	1
-1	1	-3	3	-1	1	-3	3	3	-3	-1	1	3	-3	-1	1
-1	1	-3	3	-1	1	-3	3	-1	-1	-3	-3	-1	-1	-3	-3
-3	-3	1	1	3	3	-1	-1	-1	-1	-3	-3	-1	-1	-3	-3
-3	-3	1	1	3	3	-1	-1	3	-3	-1	1	-3	3	1	-1
-1	1	-3	3	1	-1	3	-3	3	-3	-1	1	-3	3	1	-1
-1	1	-3	3	1	-1	3	-3	-1	-1	-3	-3	1	1	3	3
								-1	-1	-3	-3	1	1	3	3
								-4	-12	-12	4	0	0	0	0

该表格在最先的8列中示出了分块列总和的矩阵。如果已经使行分块用-1乘，那么全部列总和是必要时用-1相乘的分块列总和之和。如果不使行分块用-1乘，那么在该表格的最后一行记入所得到的列总和。

在此情况下仅存在2^8＝256种不同的可能性使8行用+1或-1乘，所述可能性全部可以容易地、甚至可以手动地被研究。如果使该矩阵的所有元素、也即所有行或所有分块用-1乘，那么显然列总和的数值不变。这可以被充分利用，使得在不限制一般性的情况下可以假定不使最后的分块用-1乘。

现在有32个解决方案，这些解决方案在以下的表格中被罗列出来。在此情况下，在列中有值，其中必须使相应的行分块用所述值乘。第一(左边的)列在此代表第一(最上面的)行分块。在最后一列中示出了索引(Index)。如果把其读作二进制数，那么具有1的位置对应于用-1相乘的行分块。

								索引
								索引	-1	1	-1	1	1	1	1	1	5
1	-1	-1	1	1	1	1	1	6	-1	1	-1	1	1	1	1	1	5
1	-1	-1	1	1	1	1	1	6	-1	1	1	-1	1	1	1	1	9
1	-1	1	-1	1	1	1	1	11	-1	1	1	-1	1	1	1	1	9
1	-1	1	-1	1	1	1	1	11	1	1	-1	1	-1	1	1	1	21
-1	-1	-1	1	-1	1	1	1	23	1	1	-1	1	-1	1	1	1	21
-1	-1	-1	1	-1	1	1	1	23	1	1	1	-1	-1	1	1	1	24
-1	-1	1	-1	-1	1	1	1	27	1	1	1	-1	-1	1	1	1	24
-1	-1	1	-1	-1	1	1	1	27	1	1	-1	1	1	-1	1	1	36
-1	-1	-1	1	1	-1	1	1	39	1	1	-1	1	1	-1	1	1	36
-1	-1	-1	1	1	-1	1	1	39	1	1	1	-1	1	-1	1	1	41
-1	-1	1	-1	1	-1	1	1	43	1	1	1	-1	1	-1	1	1	41
-1	-1	1	-1	1	-1	1	1	43	-1	1	-1	1	-1	-1	1	1	53
1	-1	-1	1	-1	-1	1	1	54	-1	1	-1	1	-1	-1	1	1	53
1	-1	-1	1	-1	-1	1	1	54	-1	1	1	-1	-1	-1	1	1	57
1	-1	1	-1	-1	-1	1	1	58	-1	1	1	-1	-1	-1	1	1	57
1	-1	1	-1	-1	-1	1	1	58	-1	1	1	1	1	1	-1	1	65
1	-1	1	1	1	1	-1	1	66	-1	1	1	1	1	1	-1	1	65
1	-1	1	1	1	1	-1	1	66	-1	1	-1	-1	1	1	-1	1	77
1	-1	-1	-1	1	1	-1	1	78	-1	1	-1	-1	1	1	-1	1	77
1	-1	-1	-1	1	1	-1	1	78	1	1	1	1	-1	1	-1	1	80
-1	-1	1	1	-1	1	-1	1	83	1	1	1	1	-1	1	-1	1	80
-1	-1	1	1	-1	1	-1	1	83	1	1	-1	-1	-1	1	-1	1	92
-1	-1	-1	-1	-1	1	-1	1	95	1	1	-1	-1	-1	1	-1	1	92
-1	-1	-1	-1	-1	1	-1	1	95	1	1	1	1	1	-1	-1	1	96
-1	-1	1	1	1	-1	-1	1	99	1	1	1	1	1	-1	-1	1	96
-1	-1	1	1	1	-1	-1	1	99	1	1	-1	-1	1	-1	-1	1	118
-1	-1	-1	-1	1	-1	-1	1	111	1	1	-1	-1	1	-1	-1	1	118
-1	-1	-1	-1	1	-1	-1	1	111	-1	1	1	1	-1	-1	-1	1	113
1	-1	1	1	-1	-1	-1	1	114	-1	1	1	1	-1	-1	-1	1	113
1	-1	1	1	-1	-1	-1	1	114	-1	1	-1	-1	-1	-1	-1	1	125
1	-1	-1	-1	-1	-1	-1	1	126	-1	1	-1	-1	-1	-1	-1	1	125

具有索引6、24和96的解决方案的特征在于，仅仅两个行分块必须被乘以-1，并且这两个行分块也还是相邻的。于是仅仅10个行的一个分块必须被乘以-1。对于具有索引6的解决方案，比如行5至14必须被乘以-1(在此情况下所采用的惯例是，矩阵的行从0到39被逐一编号)。

迄今所介绍的优化的目标是，针对以下情况来对矩阵进行优化，即也在实际上使用所有的行，也即存在最大数量的连接，其中这些连接可以通过使用矩阵的扩展序列而实现。但是***通常不是最大程度地被充分利用。在这种情况下实际上仅仅使用了所述行中的一部分，使得也仅仅这些被使用的行的列总和是重要的。现在还可以对矩阵如下进行优化，即在仅部分被使用的矩阵情况下列总和的最大值也尽可能小。除了使行用-1乘之外，还可以互换行以找到这种解决方案。但不必一定在定义矩阵时考虑行互换：行互换意味着给这些连接以另一顺序分配行。但是，给各个连接的这种行分配以及尤其对在所给定的***充分利用的情况下所使用的行的选择本来在通过网络配置这些连接时可以自由选择。

还应指出的是，虽然行用-1的相乘对列总和有影响，但是此外还存在其他的运算，这些运算对其没有影响并且也不影响正交性特性。因此可以利用这些运算把本发明的代码矩阵转换为各种其他矩阵，所述各种其他矩阵同样具有本发明的特性。这些运算包括：

-互换矩阵的行

-互换矩阵的列

-翻转整个矩阵的列或行的顺序。

-使列的选择用恒定值-1乘，等。

出于此原因，通过采用一个或多个所述运算从根据本发明的代码矩阵所产生的代码矩阵以及其根据本发明的应用显然同样处于本发明的范畴中。

尤其可以应用这些运算来对矩阵的其他特性进行优化。因为列互换不影响列总和的分布，所以象为不是针对频率误差而优化的矩阵那样，也可以为针对频率误差而优化的矩阵通过使相同的行用-1乘来改善列总和的分布。因此可以相互联系两种优化。

利用特意为此目的所建立的仿真工具的耗费的仿真得出，通过这样所优化的代码矩阵的行所描述的代码序列在频率误差的情况下也尽可能良好地保持其相互之间的正交性，并且因此使移动台能够实现以利用这种代码序列的扩展为基础的信号的良好的可分离性。通过这种优化例如获得以下优化的矩阵。这是

以下代码矩阵已经证明是特别适用的，所述代码矩阵不但关于在频率误差情况下的正交性特性、而且关于列总和准则(见上文)得以优化：

相对于在使用常规代码矩阵所获得的值8.3，该代码矩阵在200Hz的频率误差情况下具有最大辅助相关性(Nebenkorrelation)为2.7。这意味着对为其他移动台的发送的接收的抑制约为9.5dB。该最大辅助相关性由代码矩阵的最差序列对(代码序列对)而得到，其中序列对应于代码矩阵的行。如果把矩阵的元素用x(i，k)来表示，其中i是行索引，k是列索引，那么在考虑频率误差的情况下如下借助其标量积来计算两个行(代码序列)a和b(a≠b)的辅助相关性值NC：

NC (a, b) = abs (\underset{k}{Σ} x (a, k) x (b, k) \exp (j * 2 * π * k * T * f))

如果使用该代码矩阵中的行作为代码序列用于分离要传输的数据，那么因此保证所传输的数据在存在频率误差的情况下在接收侧也可以特别良好地被分离。如果数据通过上述信令信道从基站被发送到不同的移动台，那么这是尤其适用。

如果通过扩展所产生的比特(或者+1、-1)在时间上连续地被发送，那么迄今所介绍的优化尤其是理想的。这对应于所谓的BPSK调制。在采用所谓的QPSK调制时，也可以同时传输两个二进制值。在此二进制值借助于复数符号的I分量(实数部分，同相分量)并且其次借助于Q分量(虚数部分，非同相分量)被传输。如果多个移动台的信号被叠加，那么相应的复数符号被相加，也即I和Q分量被相加。在某一时间点的功率于是由复数符号的功率来得出，其中该复数符号的功率与I和Q分量的平方和成比例。因此，为了达到尽可能平衡的功率分布，值得期望的是相继的列总和的平方和尽可能均匀。如前所述，对于UMTS的情况能够实现列总和的数值采取值8和4各20次。因此，如果实现在被分配给一个符号的两个列中一个具有数值8和另一个具有数值4，那么由此可以实现平衡的分布。于是作为平方和总是得到8＊8+4＊4＝64+16＝80，也即得到完美的均匀功率分布。在这种情况下，该功率分布因此是完美平衡的。耗费的搜索的模式现在根据它是否具有所述特性已经予以选择。在此仅仅找到了两种模式，所述两种模式这里被再现：

第一模式：

1，1，1，1，-1，1，-1，1，1，1，-1，-1，1，1，1，-1，1，-1，-

1，-1，1，-1，-1，-1，-1，-1，-1，1，-1，-1，1，1，1，1，1，

1，1，1，-1，-1

第二模式

-1，-1，-1，-1，1，-1，1，-1，-1，-1，1，1，-1，-1，-1，1，-

1，1，1，1，1，-1，-1，-1，-1-1，-1，1，-1，-1，1，1，1，1，

1，1，1，1，-1，-1

在此所述模式分别意味着所述值(+1或-1)，其中使矩阵的与相应行用所述值乘。使这些值用频率优化的矩阵的相应行乘。所述矩阵是优化的矩阵，其中通过列的互换实现了在频率误差的情况下互相关性的最大值尽可能小：

如果把该第一模式应用于所提到的矩阵，那么从而得到以下代码矩阵：

在采用第二模式时得到相应的另一代码矩阵。

在本发明的范畴内当然还有无线电台、尤其基站和移动台，其中所述无线电台适当地被配置，以使用本发明的代码序列尤其用于实现或传输上述信令信道。在此，通过这些信令信道要传输的数据比特在发送侧为了较好的可分离性而用本发明的代码序列乘(扩展)。在接收侧，为了更好地分离所接收的信号，接收机可以使本发明的代码序列与所接收的信号相关，也即形成相关性总和并对其相应地进一步处理。例如如下文进一步所述的那样通过计算接收信号E来形成所述相关性总和。于是，进一步处理的可能性是可以例如把信号强度与阈值相比较。如果超过该阈值，那么该接收机知道分配给它的序列(代码序列)已经被接收，并对信息进行分析。以UMTS E-HICH信道为例，接收信号的信息内容是作为对在E-DCH上从移动台向基站所发送的数据分组的应答通向移动台的、基站的ACK或NACK。信息ACK或NACK可以通过所接收的信号E的标记来用信号发送。

下面借助附图来详细解释本发明的实施例。其中：

图1示出了上行链路或下行链路连接的简化图示；

图2示出了代码矩阵；

图3示出了仿真结果。

图1示出了从UMTS***的两个移动台MS0和MS1到基站BS的两个(增强型上行链路)数据信道EU0和EU1。

为了建立或保持这种增强型上行链路，在从基站BS到移动台MS0、MS1的方向上设置信令信道E-HICH0和E-HICH1(增强型上行链路专用信道混合ARQ指示信道)和E-RGCH0和E-RGCH1(增强型上行链路专用信道相对授权信道)。

为了能够使从基站BS到移动台MS0、MS1在无线电信道(相同的时间和频率资源)内所实现的信令信道在接收侧针对不同的移动台MS0、MS1分离，在发射侧(基站侧)将不同的代码序列施加给通过所述信令信道要传输的数据比特。

无线电台(移动台、基站)在硬件技术上例如通过适当的接收和/或发射装置或通过适当的处理器装置和/或在软件技术上如此被配置，使得为了传输数据使用本发明的代码序列，尤其使要发送的数据用本发明的代码序列乘(扩展)，或者使所接收的信号与本发明的代码序列相关。

除了用所述代码序列扩展之外，还可以利用所谓的OVSF(正交可变扩频因子(Orthogonal Variable Spreading Factor))序列实施另外的扩展，因为UMTS是CDMA***。但这种扩展仅仅在符号层面上进行、也即非常短的时间间隔，使得这种扩展仅仅对频率误差特性具有可忽略的影响，并从而在这一点上仅仅出于完整性而被提及。

例如基站具有发射装置用于把数据发送给不同的用户，并具有处理器装置，所述处理器如此被配置，使得对准不同用户的数据被施加不同的代码序列，其中代码序列从代码矩阵中提取，所述代码矩阵通过以下步骤来获得：

-形成长度为n的阿达玛矩阵；

-使阿达玛矩阵的行用-1乘；

-互换阿达玛矩阵的列。

例如移动台具有接收装置用于对接收信号序列进行接收，并具有处理器装置，所述如此配置处理器装置，使得使接收信号序列相应地与上述代码序列之一相关。

为了更好的可分离性，这些代码序列应当是相互正交的。这意味着，如果另一行(代码序列)已经被发送，则与一个行(代码序列)相关的接收机(比如移动台)不获得信号：

如果发射机发送序列(代码序列)s，并且该接收机与序列(代码序列)e相关，那么所接收的信号E为：

E = \underset{i}{Σ} C (s, i) C (e, i) = 0,

在此C(s，i)是发送侧所使用的代码序列的第i个元素，C(e，i)是接收侧所使用的代码序列的第i个元素。

(因为为代码序列所使用的阿达玛矩阵的行是相互正交的)因此基于代码序列s针对其他用户的发送不与基于代码序列e期待数据的给定用户的发送相干扰。但是，如果信号具有频率误差，那么就失去这种完美的正交性。于是适用的是：

E = \underset{i}{Σ} C (s, i) C (e, i) * e^{j 2 πft (i)} = \underset{i}{Σ} C (s, i) C (e, i) * e^{j 2 πfTi} &NotEqual; 0 .

在此f表示频率误差的值，t(i)＝Ti是第i个比特被传输的时间，T是比特的持续时间。如在信号处理中常见的那样，复杂地计算。在此情况下出发点是，第i个符号在时间T乘i时被发送。严格地讲这仅仅是串行地连续传输比特的情况。也可以例如在同一时间并行地传输两个比特，例如通过使用所述的I-Q复用方法，也即在复数发射信号中，一个比特作为实数部分、另一个比特作为虚数部分被传输。在这种情况下分别在同一时间传输两个比特，使得t(i)＝(int(i/2)＊2+0.5)＊T。int()这里表示整数分量。但是在这两种情况之间的差别仅仅为0.5T，并且一般可以被忽略，使得在下文中不再继续对这种细微之处进行讨论。等效表述是，符号(i/2)的两个比特i和i+1在时间i＊T时被发送。两个术语之间的差别仅仅是0.5＊T的偏差。但这种偏差是不重要的，其中所述偏差将会仅仅推迟所有符号的发送，但是该问题相对于时间延迟是不变的。

因此发送相互影响，也即如果数据基于代码序列s被发送给移动台，那么这干扰在基于代码序列e期待数据的移动台处的接收。这种干扰通过本发明而被保持得微小。

如果能找到正交序列(代码序列)的组(代码矩阵)，其中所述组在存在频率误差的情况下也具有良好的特性，那么是最佳的。尤其在最坏情况下最差序列对的上述影响应当尽可能小。因此本发明的目标还在于，说明用于生成这种序列的方法以及这种序列用于传输目的的应用。

具有n个正交行的方形矩阵也称为阿达玛矩阵。用于由长度为n的矩阵来构造长度为2n的阿达玛矩阵的以下形成定律通常是公知的，并且被多次应用：

C_{2 n} = [\begin{matrix} C_{n} & C_{n} \\ C_{n} & - C_{n} \end{matrix}] .

以长度为2的阿达玛矩阵H2为出发点从而可以生成其长度为二的幂的矩阵：

H_{2} = [\begin{matrix} 1 & 1 \\ 1 & - 1 \end{matrix}] .

此外长度为20的阿达玛矩阵是公知的，从中可以利用该规则来生成长度为40、80、160…的矩阵。

在图3中示出了在频率误差的情况下的相关性分布，确切地说针对现有技术(UMTS)以及针对具有上述改善的列互换(opt)的所述方法(对偶数和奇数列分组)。200Hz被假定为频率误差。在y轴上示出了互相关性的大小，所述互相关性按照大小被分类。x轴从而对应于对的数目，针对所述对计算出互相关性，其中该数目如此被分配给一个对，使得这些对按照其互相关性的数值来分类。

如图3中所示，在使用如在图2中所示(也参见权利要求3)的如此优化的代码矩阵的情况下相关性总和的分布(ann.)现在真正地得以平衡，并在最大值时尤其不合有尖峰。该分布接近于理论的理想曲线(Theo.)，其中所有的辅助线(Nebenline)都具有相同的值。在这种情况下每个相关性总和都具有值1.53。但是这种理想情况由于理论上可能的相关性对的大数目而在实际中是不能实现的。但是通过优化可以达到对实际应用极其接近于该值的一个值。

如可以看出，按照现有技术产生具有大于8的值的40个辅助线。在改善之后，最大值仅约为6，并且还更少达到。

可以表明，所有辅助线的平方和是恒定的。因此，如果最大值被降低，那么在较小的辅助线情况下这些值必然被提高。但基本上是最大值，所述最大值确定了***的效率。这是因为，如果由于所述互相关性的干扰而使接收值出错，那么准确地说出现了误差。这主要由大的辅助最大值产生，很少由小的辅助最大值产生。从而提高较小的辅助线(互相关性)不仅是不可避免的，而且是无害的。

Claims

1.代码序列，所述代码序列通过代码矩阵的行来描述，其中所述代码矩阵可以通过以下步骤获得：

-形成长度为n的阿达玛矩阵；

-使阿达玛矩阵的行用-1乘。

2.根据权利要求1所述的代码序列，其中所述代码矩阵还通过以下附加步骤来获得：

-互换阿达玛矩阵的列。

3.代码序列，所述代码序列通过以下代码矩阵的行来描述：

4.具有存储器装置的无线电台，其中所述存储器装置用于存储根据权利要求l至3之一所述的代码序列。

5.具有处理器装置的无线电台，其中所述处理器装置被配置用于生成根据权利权利要求1至3之一所述的代码序列。

6.具有处理器装置的无线电台，其中如此配置所述处理器装置，使得将根据权利要求1至3之一所述的代码序列施加给要传输的数据。

7.无线电台、尤其是基站，具有用于发送数据至不同的用户台、尤其是移动台的发射装置，具有处理器装置，其中如此配置所述处理器装置，使得将不同的代码序列施加给对准不同用户台、尤其是移动台的数据，其中代码序列从在权利要求1至3之一中所述的代码矩阵之一中提取。

8.无线电台、尤其是移动台，

具有用于对接收信号序列进行接收的接收装置，以及

具有处理器装置，如此配置所述处理器装置，使得使所述接收信号序列与根据权利要求1至3之一所述的代码序列相关。

9.用于将数据从发射装置传输给不同的用户台的方法，其中将不同的代码序列施加给对准不同用户台的数据，并且其中代码序列从在权利要求1至3之一中所述的代码矩阵之一中提取。