CN101692665B - 正交频分复用-多输入多输出***的解调方法及解调器 - Google Patents

Abstract

一种OFDM-MIMO***的解调方法及解调器，先利用收到的参考信号，估计得到各信道上参考信号子载波处的信道估计值；利用各信道上参考信号子载波处的信道估计值，得到参考信号子载波处的均衡矩阵；利用得到的均衡矩阵进行插值计算，得到所有数据子载波上的均衡矩阵；利用所有数据子载波上收到的各路数据信号和对应的均衡矩阵，计算得到发送数据的中间估值；利用预编码矩阵对发送数据的中间估值解预编码，得到最终的发送数据估值。解调器包含OFDM解调模块、帧解析模块、预编码矩阵生成模块、部分信道估计模块、部分均衡矩阵生成模块、均衡矩阵插值模块、MIMO解调模块和解预编码模块。本发明可以降低OFDM-MIMO接收机的复杂度。

Description

正交频分复用-多输入多输出***的解调方法及解调器

技术领域

本发明涉及解调器方法，尤其涉及正交频分复用(OFDM)-多输入多输出(MIMO)通信***中的解调方法及解调器。

背景技术

随着移动通信用户需求增长，高数据率、高频谱效率正成为移动通信***的主要要求之一，与之对应的高级技术，如OFDM技术，MIMO技术，也成为了目前宽带移动通信***的主流支撑技术，在多个实际***中得到发展应用，如WiMax，LTE[1]等。

图1是一种经典的OFDM-MIMO发射机示意图；不失一般性，这里以两个发射天线为例。在第i个符号中，两路信号的数据符号X₀[i，k]，X₁[i，k](k表示子载波序号)先经过预编码得到V₀[i，k]，V₁[i，k]：

$\left(\begin{array}{c}{V}_0[i,k]\\ V_1[i,k]\end{array}\right)=W(i,k)\left(\begin{array}{c}{X}_0[i,k]\\ X_1[i,k]\end{array}\right)$

W(i，k)是一个2x2的预编码矩阵。在开环***中，一般预编码的作用是将两路信号X₀和X₁能够映射在两个不同的物理天线上，得到一定的空间分集增益；在闭环***中，通过选择，预编码可以让发射天线的辐射模式更加接近MIMO信道的本征模式，达到提高链路增益的目的。无论是开环还是闭环，收发机都可以通过预先约定或者通过随路信令方式知道每个子载波上的预编码矩阵W(i，k)。

经过预编码后的数据V₀[i，k]，V₁[i，k]与参考信号复接，组成OFDM数据帧。对第0路信号，如图2所示，用于信道估计的参考信号R₀间错的分布在多个不同的OFDM子载波处。画有斜线且标记“R₀”的格子表示用于传输第0路信号中参考信号R₀的时域资源，信号内容为收发双方已知；画有交叉线的格子对应于承载参考信号R₁的时域资源且第0路天线在这些时域资源上不发射任何信号。其他地方则对应数据V₀[i，k]的传输。参考信号R₁在第1路信号上发射，图3也有类似的时频分布，图3中画有斜线且标记“R₁”的格子表示用于传输第1路信号中参考信号R₁的时域资源，画有交叉线的格子对应于承载参考信号R₀的时域资源且第1路天线在这些时频资源上不发射任何信号。注意，在第0路上传R₀的时频位置，在第1路不传任何信号，可以避免MIMO信号对信道估计的影响。对R₁信号也有类似设计。

对于第n路信号的第i个OFDM帧，经过IFFT变换，***循环前缀，送往第n根天线发射。

在接收端，多根天线接收信号，仍然以2根天线为例，经典的OFDM-MIMO接收机如图4所示。第m根天线接收到信号后在OFDM解调模块完成同步分帧、去除循环前缀和FFT变换，得到第m路多帧的频域信号。

帧解析模块按照协议将接收到的数据信号部分和参考信号部分分离。接收到的信号模型为：

$\left(\begin{array}{c}{Y}_0[i,k]\\ Y_1[i,k]\end{array}\right)=H(i,k)W(i,k)\left(\begin{array}{c}{X}_0[i,k]\\ X_1[i,k]\end{array}\right)+U(i,k)---\left(1\right)$

其中，Y₀[i，k]，Y₁[i，k]分别表示在第0根和第1根天线上收到的第i个OFDM符号内第k个数据子载波处的频域信号，H(i，k)为第i个OFDM符号内第k个数据子载波处2x2的信道传输矩阵。U(i，k)为该处2x1的噪声矢量矩阵，设每维的噪声功率为N₀。k＝0，1，…，K，K为最大的子载波序号，i＝0，1，…，I，I为一个无线帧中最大的OFDM符号的序号。

利用接收到的参考信号可以得到第n个发射天线到第m个接收天线的信道估计值，其中第i个OFDM符号内第k个子载波上的信道估计值记为结合图2、图3所示参考信号的分布图样，对

的信道估计，一般方法如下：

步骤A，先初始化，令所有 ${\tilde{H}}_{m,n}[i,k]=0,$

是第j个OFDM符号内第l个子载波处在滤波前的信道估计值；

步骤B，对第j个OFDM内所有承载参考信号的子载波进行信道估计：

${\tilde{H}}_{m,n}[j,l]=R_n^{*}[j,l]Y_m[j,l]$

其中，Y_m[j，l]表示从第m根天线接收到的第j个OFDM符号内第l个子载波上的频域信号，R_n为第j个OFDM内第l个子载波上发送的第n根天线的参考信号，j为承载有参考信号的OFDM的序号，l为第j个OFDM内承载参考信号的子载波的序号。

文中提到的“参考信号子载波”“数据子载波”是业内通用的一种叫法，指承载参考信号的时域资源，该时频资源在一个OFDM符号和一个子载波所限定的范围内，可以称为资源单元(RE)，因此参考信号子载波也可以称为参考RE，数据子载波也可以称为数据RE。相似的，文中提到的“OFDM符号上的子载波”和“子载波处”等描述中的“子载波”也是指一个OFDM符号和一个子载波限定的时频资源，也可以称为RE。

步骤C，对第j个OFDM内不发射任何信号的每一子载波，利用与该子载波频域相同时域最邻近的两个参考信号子载波处的信道估计值进行时域插值，得到该子载波处的信道估计值；

基于图2和图3的参考信号分布，对第j个OFDM内第l+3个子载波进行时域插值：

${\tilde{H}}_{m,n}[j,l+3]=\frac{1}{2}{\tilde{H}}_{m,n}[j+4,l+3]+\frac{1}{2}{\tilde{H}}_{m,n}[j-4,l+3]$

当然，该步骤的插值运算也可以有其他方式，例如取邻近的4个或更多参考信号子载波处的信道估计值来进行时域插值。

以上三个步骤得到了第n个发射天线到第m个接收天线的信道上各路信号的参考信号子载波处的信道估计值。

步骤D，通过频域插值计算第j个OFDM符号内各数据子载波处的信道估计值，并对每一子载波进行频域滤波，得到该OFDM符号内所有子载波处滤波后的信道估计值；

对于第j个OFDM符号的每一个子载波按下式进行运算：

${\hat{H}}_{m,n}[j,k]=\underset{f=-L/2}{\overset{L/2}{\mathrm{\Σ}}}F\left(f\right){\tilde{H}}_{m,n}[j,k+f]$

其中，L是频域插值滤波器的数据窗长度，决定f的取值范围。F(f)是一个低通滤波器，其通带、止带设计可以参考信道冲击响应长度等先验知识。

步骤E，对于不承载参考信号的OFDM符号上的每一子载波，利用两个最邻近的承载参考信号的OFDM符号上与该子载波同频的两个子载波处的信道估计值进行插值运算，得到该子载波处的信道估计值。

对于第j+d个(d＝1，2，3)OFDM内第k个子载波进行时域插值：

${\hat{H}}_{m,n}[j+d,k]=\frac{4-d}{4}{\tilde{H}}_{m,n}[j,k]+\frac{d}{4}{\tilde{H}}_{m,n}[j+4,k]$

通过以上各步运算，得到第n个发射天线到第m个接收天线的信道的整个时频资源上的信道估计值。m，n取不同取值时，可以得到各信道的

这些

即可组成估计的信道传输矩阵

式(1)中的信道传输模型可等效为：

$\left(\begin{array}{c}{Y}_0[i,k]\\ Y_1[i,k]\end{array}\right)=H(i,k)W(i,k)\left(\begin{array}{c}{X}_0[i,k]\\ X_1[i,k]\end{array}\right)+U(i,k)=Q(i,k)\left(\begin{array}{c}{X}_0[i,k]\\ X_1[i,k]\end{array}\right)+U(i,k)$

其中Q(i，k)＝H(i，k)W(i，k)为等效信道。

得到信道传输矩阵

且知道第i个OFDM符号内第k个子载波上使用的预编码矩阵W(i，k)，等效信道可根据下式求得：

$\hat{Q}(i,k)=\hat{H}(i,k)W(i,k)$

对承载数据的第i个OFDM内第k个子载波，可以利用多种方法求解MIMO问题，这里以常用的线性最小均方误差(LMMSE)方法为例。

$\left(\begin{array}{c}{\hat{X}}_0[i,k]\\ {\hat{X}}_1[i,k]\end{array}\right)=G[i,k]\left(\begin{array}{c}{Y}_0[i,k]\\ Y_1[i,k]\end{array}\right)$

其中均衡矩阵G[i，k]用下式求得：

$G[i,k]={({\hat{Q}}^H(i,k)\hat{Q}(i,k)+N_{0}I)}^{-1}{\hat{Q}}^H(i,k)$

为的共轭转置矩阵，经过以上步骤，最终得到了X₀[i，k]，X₁[i，k]的估计。

以上接收机存在的问题是计算量较大，尤其是求解均衡矩阵的运算量很大。在上述算法中，假设频域插值滤波器为24阶(L＝24)，求解每个OFDM符号内每个子载波上的MIMO问题，平均需要155个实数乘法，141个实数加法，8个除法。

对于现代宽带高速数据***，要保证较高的吞吐率和较好的实时性，以上复杂的算法需要大量计算，可能导致接收机功耗较大以及接收机成本较高。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种低复杂度正交频分复用-多输入多输出解调方法及解调器，以减少运算量，降低OFDM-MIMO接收机的复杂度。

为了解决上述问题，本发明提供了一种正交频分复用(OFDM)-多输入多输出(MIMO)***的解调方法，包括：

a)利用收到的参考信号，估计得到各信道上参考信号子载波处的信道估计值；

b)利用各信道上参考信号子载波处的信道估计值，计算得到所述参考信号子载波处的均衡矩阵；

c)利用计算得到的所述均衡矩阵进行插值计算，得到所有数据子载波上的均衡矩阵；

d)利用所有数据子载波上收到的各路数据信号和对应的均衡矩阵，计算得到发送数据的中间估值；

e)利用预编码矩阵对发送数据的中间估值解预编码，得到最终的发送数据估值。

进一步地，上述解调方法还可具有以下特点：

步骤a)中估计得到各信道上参考信号子载波处的信道估计值，是指对每一信道，先利用该信道收到的参考信号估计得到该信道对应的一路信号的参考信号子载波处的信道估计值；再通过时域插值，得到该信道上其他路信号的参考信号子载波处的信道估计值；

步骤b)中再计算得到各路信号的参考信号子载波处的均衡矩阵；

步骤c)中利用已得到的均衡矩阵，通过频域插值和时域插值运算，得到所有数据子载波上的均衡矩阵。

进一步地，上述解调方法还可具有以下特点：

步骤a)之后和步骤b)之前，还包括步骤：对每一信道已得到的各参考信号子载波处的信道估计值进行频域滤波；

步骤b)是利用滤波后的信道估计值，计算得到所述参考信号子载波处的均衡矩阵。

进一步地，上述解调方法还可具有以下特点：

步骤b)中，先根据每一信道在各路信号的参考信号子载波处的信道估计值构成所述参考信号子载波处的信道传输矩阵

然后采用下式计算得到所述参考信号子载波处的均衡矩阵：

$\tilde{G}[j,l]={({\hat{H}}^H[j,l]\hat{H}[j,l]+N_{0}I)}^{-1}{\hat{H}}^H[j,l]$

其中，

为第j个OFDM内第l个子载波的均衡矩阵，j为承载有参考信号的OFDM的序号，l为第j个OFDM内参考信号子载波的序号，N₀为每维的噪声功率，I为单位矩阵，

为

的共轭转置矩阵。

进一步地，上述解调方法还可具有以下特点：

步骤c)中，先利用已得到的均衡矩阵做频域插值，得到承载有参考信号的OFDM符号内所有数据子载波处的均衡矩阵并同时进行滤波，公式如下：

$G[j,k]=\underset{f=-L^{\′}/2}{\overset{L^{\′}/2}{\mathrm{\Σ}}}{F}^{\′}\left(f\right)\tilde{G}[j,k+f]$

其中，

G[j，k]分别为第j个OFDM内第k个子载波处滤波前和滤波后的均衡矩阵，L’为滤波器滤波窗长度，f为[-L’/2，L’/2]范围内的任意整数，j为承载有参考信号的OFDM的序号，k为子载波序号，k，j均为整数，F’(f)是低通滤波器；

然后，再利用已得到的均衡矩阵做时域插值，得到只承载数据信号的OFDM符号内所有数据子载波处的均衡矩阵。

进一步地，上述解调方法还可具有以下特点：步骤d)采用以下公式计算得到发送数据的中间估值：

$\left(\begin{array}{c}{\tilde{V}}_0[i,k]\\ {\tilde{V}}_1\text{[i,k]}\end{array}\right)=G(i,k)\left(\begin{array}{c}{Y}_0[i,k]\\ Y_1[i,k]\end{array}\right)$

其中，

分别是第i个OFDM符号内第k个数据子载波处的第0路和第1路发送信号的中间估值，G(i，k)为步骤c)得到的第i个OFDM符号内第k个数据子载波处的均衡矩阵，Y₀[i，k]，Y₁[i，k]分别是第i个OFDM符号内第k个数据子载波处接收的第0路和第1路的数据信号，k为子载波序号，i为OFDM符号的序号，k，i均为整数；

步骤e)采用以下公式计算得到最终的发送数据估值：

$\left(\begin{array}{c}{\tilde{X}}_0[i,k]\\ {\tilde{X}}_1[i,k]\end{array}\right)=W^H(i,k)\left(\begin{array}{c}{\tilde{V}}_0[i,k]\\ {\tilde{V}}_1[i,k]\end{array}\right)$

其中，分别是第i个OFDM符号内第k个数据子载波处的第0路和第1路发送数据的估值，W(i，k)为第i个OFDM符号内第k个数据子载波处的预编码矩阵，W^H(i，k)为W(i，k)的共轭转置矩阵。

相应地，本发明提供的正交频分复用(OFDM)-多输入多输出(MIMO)***的解调器包括：多个OFDM解调模块及对应的帧解析模块，预编码矩阵生成模块，其特征在于，还包括部分信道估计模块、部分均衡矩阵生成模块、均衡矩阵插值模块、MIMO解调模块和解预编码模块，其中：

所述部分信道估计模块用于接收各帧解析模块传送的参考信号，估计得到各信道上参考信号子载波处的信道估计值并传送到所述部分均衡矩阵生成模块；

所述部分均衡矩阵生成模块用于利用收到的各信道上参考信号子载波处的信道估计值，计算得到所述参考信号子载波处的均衡矩阵并传送到所述均衡矩阵插值模块；

所述均衡矩阵插值模块用于利用收到的所述均衡矩阵进行插值运算，得到所有数据子载波上的均衡矩阵并传送到所述MIMO解调模块；

所述MIMO解调模块用于利用所述帧解析模块传送的所有数据子载波上的各路数据信号和所述均衡矩阵插值模块传送的均衡矩阵，计算得到发送数据的中间估值并传送到所述解预编码模块；

所述解预编码模块用于利用所述预编码矩阵生成模块传送的预编码矩阵对发送数据的中间估值解预编码，得到最终的发送数据估值。

进一步地，上述解调器还可具有以下特点：

所述部分信道估计模块在估计得到各信道上参考信号子载波处的信道估计值时，是对每一信道，先利用该信道收到的参考信号估计得到该信道对应的一路信号的参考信号子载波处的信道估计值，再通过时域插值，得到该信道上其他路信号的参考信号子载波处的信道估计值；

所述部分均衡矩阵生成模块是计算得到各路信号的参考信号子载波处的均衡矩阵；

所述均衡矩阵插值模块是利用已得到的均衡矩阵，通过频域插值和时域插值运算，得到所有数据子载波上的均衡矩阵。

进一步地，上述解调器还可具有以下特点：

所述部分信道估计模块对每一信道，在计算得到该信道上各路信号的参考信号子载波处的信道估计值后，还对已得到的各参考信号子载波处的信道估计值进行频域滤波，将各参考信号子载波处滤波后的信道估计值传送到所述部分均衡矩阵生成模块。

进一步地，上述解调器还可具有以下特点：

所述MIMO解调模块采用以下公式计算得到发送数据的中间估值：

$\left(\begin{array}{c}{\tilde{V}}_0[i,k]\\ {\tilde{V}}_{[i,k]}\end{array}\right)=G(i,k)\left(\begin{array}{c}{Y}_0[i,k]\\ Y_1[i,k]\end{array}\right)$

其中，

分别是第i个OFDM符号内第k个数据子载波处的第0路和第1路发送信号的中间估值，G(i，k)为第i个OFDM符号内第k个数据子载波处的均衡矩阵，Y₀[i，k]，Y₁[i，k]分别是第i个OFDM符号内第k个数据子载波处接收的第0路和第1路的数据信号，k为子载波序号，i为OFDM符号的序号，k，i均为整数；

所述解预编码模块采用以下公式计算得到最终的发送数据估值：

$\left(\begin{array}{c}{\tilde{X}}_0[i,k]\\ {\tilde{X}}_1[i,k]\end{array}\right)=W^H(i,k)\left(\begin{array}{c}{\tilde{V}}_0[i,k]\\ {\tilde{V}}_1[i,k]\end{array}\right)$

其中，

分别是第i个OFDM符号内第k个数据子载波处的第0路和第1路发送数据的估值，W(i，k)为第i个OFDM符号内第k个数据子载波处的预编码矩阵，W^H(i，k)为W(i，k)的共轭转置矩阵。

采用上述实用的低复杂度的OFDM-MIMO解调器及解调方法，实现了OFDM-MIMO的解调，与现有技术相比，其信道估计模块与MIMO均衡矩阵生成进行了联合设计，在保证性能的基础上，大幅节省了中间的运算量，这将有利于实现低功耗低成本OFDM-MIMO接收机。

附图说明

图1是现有的OFDM-MIMO发射机示意图；

图2是用于天线0信道估计的参考信号的时频分布局部图。

图3是用于天线1信道估计的参考信号的时频分布局部图。

图4是现有的OFDM-MIMO接收机示意图；

图5是本发明实施例低复杂度OFDM-MIMO接收机的示意图；

图6是本发明实施例OFDM-MIMO解调方法的流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。

本实施例低复杂度的OFDM-MIMO解调器包含OFDM解调模块、帧解析模块、预编码矩阵生成模块、部分信道估计模块、部分均衡矩阵生成模块、均衡矩阵插值模块、MIMO解调模块和解预编码模块。其中，OFDM解调模块、帧解析模块和预编码矩阵生成模块与现有技术中的模块是相同的。

每个接收天线对应一个OFDM解调模块，各OFDM解调模块同步提取OFDM信号、去除循环前缀后做FFT变换，得到成帧的OFDM频域数据信号，送到对应的帧解析模块。各帧解析模块将OFDM中的数据信号和参考信号分离，将参考信号传送到部分信道估计模块，数据信号传送到MIMO解调模块；参考信号依次经部分信道估计模块、部分均衡矩阵生成模块和均衡矩阵插值模块处理后生成均衡矩阵，该均衡矩阵传送到MIMO解调模块；MIMO解调模块利用该均衡矩阵和数据信号得到发送数据的中间估值并传送给解预编码模块，解预编码模块利用生成的预编码和发送数据的中间估值得到最终的发送数据估值。

本实施例不同与现有技术的各个模块的具体功能和信号传递关系如下：

部分信道估计模块用于接收各帧解析模块传送的参考信号，估计得到各信道上参考信号子载波处的信道估计值并传送到部分均衡矩阵生成模块；

部分均衡矩阵生成模块用于利用收到的各信道上参考信号子载波处的信道估计值，计算得到参考信号子载波处的均衡矩阵并传送到均衡矩阵插值模块；

均衡矩阵插值模块用于利用收到的均衡矩阵进行插值运算，得到所有数据子载波上的均衡矩阵并传送到MIMO解调模块；

MIMO解调模块用于利用帧解析模块传送的所有数据子载波上的各路数据信号和均衡矩阵插值模块传送的均衡矩阵，计算得到发送数据的中间估值并传送到解预编码模块；

解预编码模块用于利用预编码矩阵生成模块传送的预编码矩阵对发送数据的中间估值解预编码，得到最终的发送数据估值。

本实施例所述的低复杂度的OFDM-MIMO解调方法包括以下步骤：

步骤100，利用收到的参考信号，估计得到各信道上参考信号子载波处的信道估计值；

步骤110，利用各信道上参考信号子载波处的信道估计值，计算得到所述参考信号子载波处的均衡矩阵；

步骤120，利用计算得到的所述均衡矩阵进行插值计算，得到所有数据子载波上的均衡矩阵；

步骤130，利用所有数据子载波上收到的各路数据信号和对应的均衡矩阵，计算得到发送数据的中间估值；

步骤140，利用预编码矩阵对发送数据的中间估值解预编码，得到最终的发送数据估值。

下面以接收端具有2根接收天线，2根发射天线的情形为一应用示例进行说明，假定参考信号的分布仍如图2、图3所示。需要说明的是，以下方法可以很容易地运用到其他数量的接收天线和发射天线，其他参考信号分布的场景。

相应的解调方法包括以下步骤：

步骤一，对各根天线的接收信号进行处理，得到各路多帧的频域信号，将各路信号中的数据信号和参考信号分离；

步骤二，对发射端和接收端之间的每一信道，利用从该信道接收到的参考信号估计得到该信道对应的一路信号的参考信号子载波处的信道估计值；

以图2、图3这样的参考信号分布来说，对发射天线0到各接收天线的信道而言，该步骤可以估计得到图2中标记有R₀的格子处的信道估计值。该步骤的处理与背景技术中的步骤A，B的处理是相同的，具体算法在这里不再重复。

步骤三，利用已得到的各参考信号子载波处的信道估计值进行时域插值，得到其他路信号的参考信号子载波处的信道估计值；

该步骤的处理与背景技术中的步骤C的处理是相同的，具体算法这里不再重复。

经过以上步骤，就得到了每一信道在各路信号的参考信号子载波处的信道估计值。以图2、图3这样的参考信号分布来说，就是得到了每一信道在图2，3中画有斜线和交叉线的格子处的信道估计值。

步骤四，对每一信道已得到的各参考信号子载波处的信道估计值进行频域滤波；

对第n个发射天线到第m个接收天线的信道已经得到的各信道估计值进行频域滤波时，依照的公式如下：

${\hat{H}}_{m,n}[j,l]=\underset{f=-L/2}{\overset{L/2}{\mathrm{\Σ}}}F\left(f\right){\tilde{H}}_{m,n}[j,l+f]$

其中，

表示第j个OFDM内第l+f个子载波处滤波前的信道估计值，

表示第j个OFDM内第l个子载波处滤波后的信道估计值，j为承载有参考信号的OFDM的序号，l为第j个OFDM内参考信号子载波的序号，f的取值需满足l+f仍为第j个OFDM内参考信号子载波的序号，L为第一滤波器滤波窗长度，m为接收天线序号，n为发射天线序号，j，l，f，m，n，L均为整数，F(f)是第一低通滤波器，其通带、止带设计可以参考信道冲击响应长度等先验知识。

该步是可选的。另该步与步骤二、三的顺序也可以调整，例如，可以先对一个信道进行信道估计和频域滤波后，再对余下信道逐一地进行信道估计和频域滤波。

步骤五，利用每一信道滤波后的各参考信号子载波处的信道估计值，计算得到这些参考信号子载波处的均衡矩阵；

先根据每一信道在各参考信号子载波处的信道估计值构成各参考信号子载波处的信道传输矩阵

例如，在m＝0，1，n＝0，1时，有：

$\hat{H}[j,l]=\left(\begin{array}{cc}{\hat{H}}_{\mathrm{0,0}}[j,l]& {\hat{H}}_{\mathrm{0,1}}[j,l]\\ {\hat{H}}_{\mathrm{1,0}}[j,l]& {\hat{H}}_{\mathrm{1,1}}[j,l]\end{array}\right)$

本示例根据信道传输矩阵计算均衡矩阵的公式如下：

$\tilde{G}[j,l]={({\hat{H}}^H[j,l]\hat{H}[j,l]+N_{0}I)}^{-1}{\hat{H}}^H[j,l]$

其中，

为第j个OFDM内第l个子载波的均衡矩阵，N₀为每维的噪声功率，I为单位矩阵。

步骤六，利用已得到的各参考信号子载波处的均衡矩阵，插值得到所有数据子载波处的均衡矩阵：

首先要做频域插值，得到承载有参考信号的OFDM符号内所有数据子载波处的均衡矩阵。

在本示例中，做频域插值时还对均衡矩阵进行了滤波运算。对于第j个OFDM符号，运算依照的公式如下：

$G[j,k]=\underset{f=-L^{\′}/2}{\overset{L^{\′}/2}{\mathrm{\Σ}}}{F}^{\′}\left(f\right)\tilde{G}[j,k+f]$

其中，

G[j，k]分别为第j个OFDM内第k个子载波处滤波前和滤波后的均衡矩阵；L’为第二滤波器滤波窗长度，f为[-L’/2，L’/2]范围内的任意整数，k＝0，1，…，K，K为最大的子载波序号，F’(f)是第二低通滤波器。

在另一示例中，也可以仅仅做频域插值得到承载有参考信号的OFDM符号内所有数据子载波处的均衡矩阵，进行频域插值时，对一个数据子载波的均衡矩阵，根据最邻近的两个参考信号子载波的均衡矩阵加权即可得到，类似于时域插值算法，这里不再详述。

其次做时域插值，得到只承载数据信号的OFDM符号内所有数据子载波处的均衡矩阵。对于第j+d个OFDM符号，有：

$G[j+d,k]=\frac{D-d}{D}G[j,k]+\frac{d}{D}G[j+D,k]$

其中，d＝1，2，...，D-1，D为参考信号的时域间隔，按图2，3的参考信号分布，则D＝4，没有对均衡矩阵进行滤波运算时，G[j，k]就等于

步骤七，基于所有数据子载波上接收的各路数据信号和对应的均衡矩阵，得到发送信号的中间估值；

采用以下公式计算：

$\left(\begin{array}{c}{\tilde{V}}_0[i,k]\\ {\tilde{V}}_1[i,k]\end{array}\right)=G(i,k)\left(\begin{array}{c}{Y}_0[i,k]\\ Y_1[i,k]\end{array}\right)$

信道传输模型为：

$\left(\begin{array}{c}{Y}_0[i,k]\\ Y_1[i,k]\end{array}\right)=H(i,k)W\left(k\right)\left(\begin{array}{c}{X}_0[i,k]\\ X_1[i,k]\end{array}\right)+U(i,k)$

由此可见，实际上是对中间值 $\left(\begin{array}{c}{V}_0[i,k]\\ V_1[i,k]\end{array}\right)=W(i,k)\left(\begin{array}{c}{X}_0[i,k]\\ X_1[i,k]\end{array}\right)$ 的估计；

其中，

分别是第i个OFDM符号内第k个数据子载波处的第0路和第1路发送信号的中间估值，Y₀[i，k]，Y₁[i，k]分别是第i个OFDM符号内第k个数据子载波处接收的第0路和第1路的数据信号，k为子载波序号，i为OFDM符号的序号，k，i均为整数。

步骤八，基于发送信号的预编码矩阵和中间估值，对发送数据的中间估值解预编码后，计算得到发送信号解预编码后的估值。

由于预编码矩阵的各列正交，所以W^H(i，k)W(i，k)为单位对角矩阵，W(i，k)为第i个OFDM符号内第k个数据子载波处的预编码矩阵，因此可以按下式计算得到发送信号的估计值：

$\left(\begin{array}{c}{\tilde{X}}_0[i,k]\\ {\tilde{X}}_1[i,k]\end{array}\right)=W^H(i,k)\left(\begin{array}{c}{\tilde{V}}_0[i,k]\\ {\tilde{V}}_1[i,k]\end{array}\right)$

其中，是第i个OFDM符号内第k个数据子载波处第0路发送数据的估值，

是第i个OFDM符号内第k个数据子载波处第1路发送信号解预编码后的估值。

本示例的低复杂度OFDM-MIMO接收机仍如图5所示，硬件模块部分包括两路OFDM解调模块、两路帧解析模块、预编码矩阵生成模块，部分信道估计模块、部分均衡矩阵生成模块、均衡矩阵插值模块、MIMO解调模块和解预编码模块，各模块之间的信号传送关系和上述实施例相同。其中：部分信道估计模块用于执行上述步骤二、步骤三和步骤四中的处理，部分均衡矩阵生成模块用于执行上述步骤五的处理，均衡矩阵插值模块用于执行步骤六的处理，MIMO解调模块用于执行步骤七的处理，解预编码模块用于执行步骤八的处理。具体的处理请参照本示例方法中的步骤，这里不再赘述。

与现有方法比较，上述实施例方案先利用参考信号子载波处的信道估计值计算出参考信号子载波处的均衡矩阵，再插值得到各数据子载波处的均衡矩阵，减少了最为复杂的求解均衡矩阵的运算量。因此，利用本实施例设计的接收机在信道估计和解调部分的计算量显著较低。假设频域插值滤波器为24阶(L＝24)，对于现有方法，求解每个OFDM符号内每个子载波上的MIMO问题，平均需要155个实数乘法，141个实数加法，8个除法；而利用本实施例所述方法，求解每个OFDM符号内每个子载波上的MIMO问题，平均需要87个实数乘法，85个实数加法，0.73个除法；可见运算要求大幅节省。

另外，现有技术是在生成均衡矩阵前就进行解预编码的运算生成等效信道，而上述实施例方案将解预编码放到MIMO解调之后再进行，就避免了解预编码对各子载波之间时域和频域相关性的破坏对均衡矩阵插值运算的不利影响。根据仿真实验证明，利用本发明所述方法，没有引起接收机性能的显著下降。

在上述实施例的基础上还可以有一些简单的变换，例如，在一个变例中，可以在根据参考信号估计得到一路信号的参考信号子载波处的信道估计值后，就计算出这些参考信号子载波处的均衡矩阵，其他路信号的参考信号子载波处的均衡矩阵，以及所有数据子载波处的均衡矩阵都通过插值运算获得。这样运算量更小。类似的，在另一个变例中，可以在根据参考信号估计得到一路信号的参考信号子载波处的信道估计值后，通过插值得到承载有参考信号的OFDM符号内所有子载波的信道估计值，再计算这些OFDM符号内所有子载波的均衡矩阵，然后通过插值得到只承载数据信号的OFDM符号内所有子载波的均衡矩阵。这样运算量较上述实施例大一些。以上的两个变例在性能上可以达到工程要求。

对于现代宽带高速数据***，要保证较高的吞吐率和较好的实时性，本发明所述低复杂度的OFDM-MIMO解调器将显著节省功耗和成本，这将有利于给出低功耗低成本接收机解决方案。

Claims (10)

1.一种正交频分复用(OFDM)-多输入多输出(MIMO)***的解调方法，包括：

a)利用收到的参考信号，估计得到各信道上参考信号子载波处的信道估计值；

b)利用各信道上参考信号子载波处的信道估计值，计算得到所述参考信号子载波处的均衡矩阵；

c)利用计算得到的所述均衡矩阵进行插值计算，得到所有数据子载波上的均衡矩阵；

d)利用所有数据子载波上收到的各路数据信号和对应的均衡矩阵，计算得到发送数据的中间估值；

e)利用预编码矩阵对发送数据的中间估值解预编码，得到最终的发送数据估值。

2.如权利要求1所述的解调方法，其特征在于：

步骤a)中估计得到各信道上参考信号子载波处的信道估计值，是指对每一信道，先利用该信道收到的参考信号估计得到该信道对应的一路信号的参考信号子载波处的信道估计值；再通过时域插值，得到该信道上其他路信号的参考信号子载波处的信道估计值；

步骤b)中再计算得到各路信号的参考信号子载波处的均衡矩阵；

步骤c)中利用已得到的均衡矩阵，通过频域插值和时域插值运算，得到所有数据子载波上的均衡矩阵。

3.如权利要求1或2所述的解调方法，其特征在于：

步骤a)之后和步骤b)之前，还包括步骤：对每一信道已得到的各参考信号子载波处的信道估计值进行频域滤波；

步骤b)是利用滤波后的信道估计值，计算得到所述参考信号子载波处的均衡矩阵。

4.如权利要求2所述的解调方法，其特征在于：

步骤b)中，先根据每一信道在各路信号的参考信号子载波处的信道估计值构成所述参考信号子载波处的信道传输矩阵

然后采用下式计算得到所述参考信号子载波处的均衡矩阵：

$\tilde{G}[j,l]={({\hat{H}}^H[j,l]\hat{H}[j,l]+N_{0}I)}^{-1}{\hat{H}}^H[j,l]$

其中，

为第j个OFDM内第l个子载波的均衡矩阵，j为承载有参考信号的OFDM的序号，l为第j个OFDM内参考信号子载波的序号，N0为每维的噪声功率，I为单位矩阵，

为的共轭转置矩阵。

5.如权利要求2所述的解调方法，其特征在于：

步骤c)中，先利用已得到的均衡矩阵做频域插值，得到承载有参考信号的OFDM符号内所有数据子载波处的均衡矩阵并同时进行滤波，公式如下：

$G[j,k]=\underset{f=-L^{\′}/2}{\overset{L^{\′}/2}{\mathrm{\Σ}}}{F}^{\′}\left(f\right)\tilde{G}[j,k+f]$

其中，

G[j，k]分别为第j个OFDM内第k个子载波处滤波前和滤波后的均衡矩阵，L’为滤波器滤波窗长度，f为[-L’/2，L’/2]范围内的任意整数，j为承载有参考信号的OFDM的序号，k为子载波序号，k，j均为整数，F’(f)是低通滤波器；

然后，再利用已得到的均衡矩阵做时域插值，得到只承载数据信号的OFDM符号内所有数据子载波处的均衡矩阵。

6.如权利要求2或4或5所述的解调方法，其特征在于，步骤d)采用以下公式计算得到发送数据的中间估值：

$\left(\begin{array}{c}{\tilde{V}}_0[i,k]\\ {\tilde{V}}_1[i,k]\end{array}\right)=G(i,k)\left(\begin{array}{c}{Y}_0[i,k]\\ Y_1[i,k]\end{array}\right)$

其中，

分别是第i个OFDM符号内第k个数据子载波处的第0路和第1路发送信号的中间估值，G(i，k)为步骤c)得到的第i个OFDM符号内第k个数据子载波处的均衡矩阵，Y₀[i，k]，Y₁[i，k]分别是第i个OFDM符号内第k个数据子载波处接收的第0路和第1路的数据信号，k为子载波序号，i为OFDM符号的序号，k，i均为整数；

步骤e)采用以下公式计算得到最终的发送数据估值：

$\left(\begin{array}{c}{\tilde{X}}_0[i,k]\\ {\tilde{X}}_1[i,k]\end{array}\right)=W^H(i,k)\left(\begin{array}{c}{\tilde{V}}_0[i,k]\\ {\tilde{V}}_1[i,k]\end{array}\right)$

其中，

分别是第i个OFDM符号内第k个数据子载波处的第0路和第1路发送数据的估值，W(i，k)为第i个OFDM符号内第k个数据子载波处的预编码矩阵，W^H(i，k)为W(i，k)的共轭转置矩阵。

7.一种正交频分复用(OFDM)-多输入多输出(MIMO)***的解调器，包括：多个OFDM解调模块及对应的帧解析模块，预编码矩阵生成模块，其特征在于，还包括部分信道估计模块、部分均衡矩阵生成模块、均衡矩阵插值模块、MIMO解调模块和解预编码模块，其中：

所述部分信道估计模块用于接收各帧解析模块传送的参考信号，估计得到各信道上参考信号子载波处的信道估计值并传送到所述部分均衡矩阵生成模块；

所述部分均衡矩阵生成模块用于利用收到的各信道上参考信号子载波处的信道估计值，计算得到所述参考信号子载波处的均衡矩阵并传送到所述均衡矩阵插值模块；

所述均衡矩阵插值模块用于利用收到的所述均衡矩阵进行插值运算，得到所有数据子载波上的均衡矩阵并传送到所述MIMO解调模块；

所述MIMO解调模块用于利用所述帧解析模块传送的所有数据子载波上的各路数据信号和所述均衡矩阵插值模块传送的均衡矩阵，计算得到发送数据的中间估值并传送到所述解预编码模块；

所述解预编码模块用于利用所述预编码矩阵生成模块传送的预编码矩阵对发送数据的中间估值解预编码，得到最终的发送数据估值。

8.如权利要求7所述的解调器，其特征在于：

所述部分信道估计模块在估计得到各信道上参考信号子载波处的信道估计值时，是对每一信道，先利用该信道收到的参考信号估计得到该信道对应的一路信号的参考信号子载波处的信道估计值，再通过时域插值，得到该信道上其他路信号的参考信号子载波处的信道估计值；

所述部分均衡矩阵生成模块是计算得到各路信号的参考信号子载波处的均衡矩阵；

所述均衡矩阵插值模块是利用已得到的均衡矩阵，通过频域插值和时域插值运算，得到所有数据子载波上的均衡矩阵。

9.如权利要求8所述的解调器，其特征在于：

所述部分信道估计模块对每一信道，在计算得到该信道上各路信号的参考信号子载波处的信道估计值后，还对已得到的各参考信号子载波处的信道估计值进行频域滤波，将各参考信号子载波处滤波后的信道估计值传送到所述部分均衡矩阵生成模块。

10.如权利要求8或9所述的解调器，其特征在于：

所述MIMO解调模块采用以下公式计算得到发送数据的中间估值：

$\left(\begin{array}{c}{\tilde{V}}_0[i,k]\\ {\tilde{V}}_1[i,k]\end{array}\right)=G(i,k)\left(\begin{array}{c}{Y}_0[i,k]\\ Y_1[i,k]\end{array}\right)$

其中，

分别是第i个OFDM符号内第k个数据子载波处的第0路和第1路发送信号的中间估值，G(i，k)为第i个OFDM符号内第k个数据子载波处的均衡矩阵，Y₀[i，k]，Y1[i，k]分别是第i个OFDM符号内第k个数据子载波处接收的第0路和第1路的数据信号，k为子载波序号，i为OFDM符号的序号，k，i均为整数；

所述解预编码模块采用以下公式计算得到最终的发送数据估值：

$\left(\begin{array}{c}{\tilde{X}}_0[i,k]\\ {\tilde{X}}_1[i,k]\end{array}\right)=W^H(i,k)\left(\begin{array}{c}{\tilde{V}}_0[i,k]\\ {\tilde{V}}_1[i,k]\end{array}\right)$

其中，

分别是第i个OFDM符号内第k个数据子载波处的第0路和第1路发送数据的估值，W(i，k)为第i个OFDM符号内第k个数据子载波处的预编码矩阵，W^H(i，k)为W(i，k)的共轭转置矩阵。

Images