CN101753169B - 一种td-scdma中排序的块判决反馈均衡方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种TD-SCDMA中排序的块判决反馈均衡方法，其包括以下步骤：在用户的扩频因子不同时，按扩频因子的大小对用户进行排序，将扩频因子大的用户之组合信道冲激响应CCIR排在后，并反映在矩阵A中：

进行块判决反馈均衡，迫零线性块均衡ZF-BDFE和最小均方误差的线性均衡MMSE-BDFE。本发明TD-SCDMA中排序的块判决反馈均衡方法通过采用按扩频因子大小对用户进行排序，将扩频因子大的用户的CCIR排在后并反映在矩阵A中，以进行一般的块判决反馈均衡(ZF-BDFE和MMSE-BDFE)处理，实现了判决增益的提高。

Description

一种TD-SCDMA中排序的块判决反馈均衡方法

技术领域

本发明属于TD-SCDMA中联合检测技术的一种优化实现方法，尤其涉及的是一种TD-SCDMA通信中的信道均衡和CDMA***的多用户检测处理方法。

背景技术

现有技术中，联合检测技术主要针对的是TD-SCDMA这样的块传输(也称为突发模式)***。块传输***有其特有的矩阵形式均衡方法，对于TD-SCDMA***将矩阵形式的均衡方法和数据检测结合起来，这就是所谓的联合检测算法。联合检测技术既能克服远近效应，又能减轻由多径信道产生的符号间干扰(ISI，Inter Symbol Interference)和多址干扰(MAI，Multiple-access interference)。

CDMA***可以分为异步CDMA和同步CDMA。异步CDMA一般不能保证扩频码之间在不对齐情况下的正交性，因此本质上就会有MAI。同步CDMA***中的扩频码一般是正交的，在非频率选择选择性衰落信道中，并无ISI，也无MAI。但在频率选择选择性衰落信道中，多个路径传播的信号产生了ISI，并且破坏了扩频码之间的正交性，引起了MAI。宽带***实际中经历的信道是频率选择性衰落的，因此ISI和MAI是影响宽带CDMA的性能的主要因素。

联合检测技术中包含了均衡方法，其线性算法一般可分为基于迫零线性块均衡(ZF-BLE)和基于最小均方误差线性块均衡(MMSE-BLE)两种方法。

一般地，假设的信道的冲激响应长度不超过16个码片，因此上一时隙的数据不会影响下一时隙的数据。

假设第k个用户发送的数据为 $d^{\left(k\right)}={(d_1^{\left(k\right)},d_2^{\left(k\right)},...,d_N^{\left(k\right)})}^T.$ 第k个用户的扩频序列、信道化码指定乘子(Channelisation Code Specific Multiplier)、扰码复合后的码，称为扩频码。为了简单化，这里假设K个用户的扩频码长度都为Q。第k个用户的扩频码为 $c^{\left(k\right)}={(c_1^{\left(k\right)},c_2^{\left(k\right)},..,c_Q^{\left(k\right)})}^T.$ 第k个用户的信道冲激响应为 $h^{\left(k\right)}={(h_1^{\left(k\right)},h_2^{\left(k\right)},...,h_W^{\left(k\right)})}^T.$

得到第k个用户的扩频码c^(k)和信道冲激响应h^(k)进行卷积得到组合的信道冲激响应(Combined Channel Impulse Response，CCIR)为

$b^{\left(k\right)}={(b_1^{\left(k\right)},b_2^{\left(k\right)},...,b_{Q+W-1}^{\left(k\right)})}^T=c^{\left(k\right)}*h^{\left(k\right)}$

b^(k)可以排列成一个矩阵V：

$V=\left[\begin{array}{ccc}{b}_1^{\left(1\right)}& & b_1^{\left(K\right)}\\ \·& & \·\\ \·& & \·\\ \·& & \·\\ b_Q^{\left(1\right)}& \·\·\·& b_Q^{\left(K\right)}\\ b_{Q+1}^{\left(1\right)}& & b_{Q+1}^{\left(K\right)}\\ \·& & \·\\ \·& & \·\\ \·& & \·\\ b_{Q+W-1}^{\left(1\right)}& & b_{Q+W-1}^{\left(K\right)}\end{array}\right]$

矩阵V生成矩阵A：

这样，接收机接收到的码片序列可以表示为

e＝Ad+n

其中d＝(d₁，d₂，...，d_N)^T∈C^KN×1为所有用户的第n个数据符号组成的向量的级联， $d_n={(d_n^{\left(1\right)},d_n^{\left(2\right)},...,d_n^{\left(K\right)})}^T$ 为所有用户的第n个数据符号组成的向量，e＝e⁽¹⁾+e⁽²⁾+...+e^(K)∈C^(NQ+W-1)×1为接收到的所有用户混合的数据，n＝n⁽¹⁾+n⁽²⁾+...+n^(K)∈C^(NQ+W-1)×1为所有用户的信道的噪声和的向量。

由矩阵A可以清楚的看到MAI(多址干扰)产生原因，一个分块内的列向量之间的正交性被破坏了，引入了MAI。ISI(符号间干扰)是受到信道卷积后各码片间的干扰，只要经过多径信道的信号都会有此干扰；分块之间有W-1的长度是互相干扰的，引入了扩频符号之间的干扰。

基于BLE(块线性均衡)的联合检测技术包括迫零线性均衡和最小均方误差线性均衡两种算法：

(1)迫零线性块均衡(ZF-BLE)：

ZF-BLE的目的是使 ${(e-A\hat{d})}^H\·R_n^{-1}\·(e-A\hat{d})$ 最小化。

因此检测到的数据为：

${\hat{d}}_{\mathrm{ZF}-\mathrm{BLE}}={\left(A^H{R}_n^{-1}A\right)}^{-1}{A}^H{R}_n^{-1}e=d+{\left(A^H{R}_n^{-1}A\right)}^{-1}{A}^H{R}_n^{-1}n$

其中R_n是n的协方差矩阵，当n是高斯白噪声，R_n＝σ²I，上式简化为：

${\hat{d}}_{\mathrm{ZF}-\mathrm{BLE}}={\left(A^{H}A\right)}^{-1}{A}^{H}e$

由此可以看出ZF-BLE完全消除了MAI和ISI，但引起了噪声的放大。

(2)最小均方误差的线性均衡

MMSE-BLE的目的是使 $E\left({(d-{\hat{d}}_{\mathrm{MMSE}-\mathrm{BLE}})}^H(d-{\hat{d}}_{\mathrm{MMSE}-\mathrm{BLE}})\right)$ 最小化。

因此检测到的数据为

${\hat{d}}_{\mathrm{MMSE}-\mathrm{BLE}}={(A^H{R}_n^{-1}A+R_d^{-1})}^{-1}{A}^H{R}_n^{-1}e$

$=\mathrm{diag}\left(W_0\right)d+\stackrel{\‾}{\mathrm{diag}\left(W_0\right)}d+{(A^H{R}_n^{-1}A+R_d^{-1})}^{-1}{A}^H{R}_n^{-1}n$

其中 $W_0={(I+{\left(R_d{A}^H{R}_n^{-1}A\right)}^{-1})}^{-1},$ 该式中第一项为期望的符号，第二项为MAI和ISI，对比ZF-BLE，MAI和ISI没有被消除，但噪声的放大被抑制了。当n是高斯白噪声，R_n＝σ²I，且当R_d＝I时，上式简化为：

${\hat{d}}_{\mathrm{MMSE}-\mathrm{BLE}}={(A^{H}A+{\mathrm{\σ}}^{2}I)}^{-1}{A}^{H}e$

在ZF-BLE和MMSE-BLE中，都有一个大尺寸的块-Toeplitz矩阵的求逆步骤，往往采用一些快速算法以避免求逆。Cholesky分解就是一种避免矩阵求逆的方法：

$A^H{R}_n^{-1}A={\left(\mathrm{\ΣH}\right)}^H\mathrm{\ΣH}$

其中H是对角元素为1的上三角矩阵，∑是对角矩阵。

这样ZF-BLE的处理就变为

${\hat{d}}_{\mathrm{ZF}-\mathrm{BLE}}={\left(\mathrm{\ΣH}\right)}^{-1}{\left(H^H\mathrm{\Σ}\right)}^{-1}{A}^H{R}_n^{-1}e$

定义

$z=\mathrm{\ΣH}{\hat{d}}_{\mathrm{ZF}-\mathrm{BLE}}$

则

H^H∑z＝y

其中 $y=A^H{R}_n^{-1}e.$

因为H^H∑是下三角矩阵，因此通过前向替换可以解出z。因为∑H是上三角矩阵，因此通过后向替换可以解出

BDFE(块判决反馈均衡)实现的原理是将后向替换改造成判决反馈方式。首先看ZF-BDFE(迫零-块判决反馈均衡)的处理过程，定义

$z^{\′}=H{\hat{d}}_{\mathrm{ZF}-\mathrm{BLE}}$

则

H^H∑∑z′＝y

在z′的表达式中代入

的表达式，得到

$z^{\′}=d+(H-I)d+{\mathrm{\Σ}}^{-1}{\mathrm{\Σ}}^{-1}{\left(H^H\right)}^{-1}{A}^H{R}_n^{-1}n$

因此通过前向替换可以解出z′，然后通过减去关于判决反馈的项来得到检测数据，即

${\hat{d}}_{\mathrm{ZF}-\mathrm{BDFE},\mathrm{KN}}=Q\left\{z_{\mathrm{KN}}^{\′}\right\}$

$d_{\mathrm{ZF}-\mathrm{BDFE},\mathrm{KN}-j^{\′}}=Q\{z_{\mathrm{KN}-j^{\′})}^{\′}-\underset{j^{\′\′}=1}{\overset{j^{\′}}{\mathrm{\Σ}}}{[H-I]}_{\mathrm{KN}-j^{\′},\mathrm{KN}-j^{\′}+j^{\′\′}}{\hat{d}}_{\mathrm{ZF}-\mathrm{BDFE},\mathrm{KN}-j^{\′}+j^{\′\′}}\}$ j′＝1，...，(KN-1)

其中Q{·}为一个判决算子，跟调制符号的星座图有关。

由于判决反馈有判决增益，因此ZF-BDFE的性能优于ZF-BLE。

同样地，可以将MMSE-BLE改造为MMSE-BDFE，只要将ZF-BDFE中的A^HR_n ^-1A替换为A_HR^n-1A+R_d ^-1进行Cholesky分解即可。关于ZF-BLE，MMSE-BLE，ZF-BDFE和MMSE-BDFE的详细推导和分析，为现有技术所熟知，在此不再说明。

可以看出，判决反馈实际上是一个从后往前反馈的过程，即判决了的符号

的序号随着j′从1到KN-1而减小。因此，判决误差越小的符号越排列在前，可以使得小的判决误差传播得远，而大的判决误差传播得近。但现有技术的并未有对判决增益提高的进一步技术发展，因此还有待于改进和发展。

发明内容

本发明的目的在于提供一种TD-SCDMA中排序的块判决反馈均衡方法，在用户的扩频因子不同时，通过排序实现对增益的提高。

本发明的技术方案包括：

一种TD-SCDMA中排序的块判决反馈均衡方法，其包括以下步骤：

A、在用户的扩频因子不同时，按扩频因子的大小对用户进行排序，将扩频因子大的用户之组合信道冲激响应CCIR排在后，并反映在矩阵A中：

其中Q_max＝16为***支持的最大扩频因子，在TD-SCDMA中为16； $K_v=\underset{k}{\mathrm{\Σ}}\frac{Q_{\max }}{Q_k}$ 为把Q_max个码片内各个用户的符号数之和，又称为虚码道个数；Q_k为第k个用户实际使用的扩频因子； $N_{\min }=\frac{N_{\mathrm{chip}}}{Q_{\max }}$ 为取扩频因子为16时一个数据块内的符号数，N_chip为一个数据块的码片数，一般为352；k为计数自然数；

矩阵A由矩阵V生成：

其中第k个用户的扩频码为 $c^{\left(k\right)}={(c_1^{\left(k\right)},c_2^{\left(k\right)},...,c_Q^{\left(k\right)})}^T,$ 第k个用户的信道冲激响应为 $h^{\left(k\right)}={(h_1^{\left(k\right)},h_2^{\left(k\right)},...,h_W^{\left(k\right)})}^T,$ 得到第k个用户的扩频码c^(k)和信道冲激响应h^(k)进行卷积得到组合信道冲激响应CCIR为：

$b^{\left(k\right)}={(b_1^{\left(k\right)},b_2^{\left(k\right)},...,b_{Q+W-1}^{\left(k\right)})}^T=c^{\left(k\right)}*h^{\left(k\right)}$

由b^(k)排列成矩阵V；

B、进行块判决反馈均衡，迫零线性块均衡ZF-BDFE和最小均方误差的线性均衡MMSE-BDFE。

所述的方法，其中，所述步骤B中还包括：

接收机接收到的码片序列表示为

e＝Ad+n

其中 $d={(d_1,d_2,...,d_{N_{\min }})}^T\∈C^{K_v{N}_{\min }\×1}$ 为所有虚码道的第n个数据符号组成的向量的级联， $d_n={(d_n^{\left(1\right)},d_n^{\left(2\right)},...,d_n^{\left(K_v\right)})}^T$ 为所有虚码道的第n个数据符号组成的向量， $e=e^{\left(1\right)}+e^{\left(2\right)}+...+e^{\left(K_v\right)}\∈C^{(N_{\min }{Q}_{\max }+W-1)\×1}$ 为接收到的所有虚码道混合的数据， $n=n^{\left(1\right)}+n^{\left(2\right)}+...+n^{\left(K_v\right)}\∈C^{(N_{\min }{Q}_{\max }+W-1)\×1}$ 为所有虚码道的信道的噪声和的向量。

本发明所提供的一种TD-SCDMA中排序的块判决反馈均衡方法，通过采用按扩频因子大小对用户进行排序，将扩频因子大的用户的CCIR排在后并反映在矩阵A中，以进行一般的块判决反馈均衡(ZF-BDFE和MMSE-BDFE)处理，实现了判决增益的提高。

附图说明

图1为本发明方法与现有技术的对比效果示意图，示出了Q＝{16，16，16，16，8，8，8，8}时，未排序与排序的性能比较示意；

图2为本发明方法与现有技术的对比效果示意图，示出了Q＝{16，16，16，16，4，4}时，未排序与排序的性能比较示意。

具体实施方式

以下结合附图，将对本发明的各较佳实施例进行更为详细的说明。

本发明TD-SCDMA中排序的块判决反馈均衡方法，是在当各个用户的扩频因子不同时，先按扩频因子大小对用户进行排序，将扩频因子大的用户的CCIR排在后并反映在矩阵A中，然后进行一般的块判决反馈均衡(ZF-BDFE和MMSE-BDFE)。一般来说扩频因子大的符号的判决误差要较小，因此当各个用户的扩频因子不同时，对判决符号进行排序是能获得增益的。其他的处理过程与现有技术一致，在此不再赘述。当各个用户的扩频因子相同时，哪些符号的判决误差小对于检测器是未知的，因此本发明方法不予关注。

本发明的TD-SCDMA中排序块判决反馈均衡方法，其包括以下步骤：

A、在用户的扩频因子不同时，按扩频因子的大小对用户进行排序，将扩频因子大的用户之组合信道冲激响应CCIR排在后，并反映在矩阵A中：

其中Q_max＝16为***支持的最大扩频因子； $K_v=\underset{k}{\mathrm{\Σ}}\frac{Q_{\max }}{Q_k}$ 为把Q_max个码片内各个用户的符号数之和，即虚码道个数；Q_k为第k个用户实际使用的扩频因子； $N_{\min }=\frac{N_{\mathrm{chip}}}{Q_{\max }}$ 为取扩频因子为16时一个数据块内的符号数，N_chip为一个数据块的码片数；k为计数自然数；

矩阵A由矩阵V生成：

其中，第k个用户的扩频码为 $c^{\left(k\right)}={(c_1^{\left(k\right)},c_2^{\left(k\right)},...,c_Q^{\left(k\right)})}^T,$ 第k个用户的信道冲激响应为 $h^{\left(k\right)}={(h_1^{\left(k\right)},h_2^{\left(k\right)},...,h_W^{\left(k\right)})}^T,$ 得到第k个用户的扩频码c^(k)和信道冲激响应h^(k)进行卷积得到组合信道冲激响应CCIR为：

$b^{\left(k\right)}={(b_1^{\left(k\right)},b_2^{\left(k\right)},...,b_{Q+W-1}^{\left(k\right)})}^T=c^{\left(k\right)}*h^{\left(k\right)}$

由b^(k)排列成矩阵V；

B、进行块判决反馈均衡，迫零线性块均衡ZF-BDFE和最小均方误差的线性均衡MMSE-BDFE。

本发明方法中接收机接收到的码片序列表示为

e＝Ad+n

其中d＝(d₁，d₂，...，d_N)^T∈C^KN×1为所有虚码道的第n个数据符号组成的向量的级联， $d_n={(d_n^{\left(1\right)},d_n^{\left(2\right)},...,d_n^{\left(K\right)})}^T$ 为所有虚码道的第n个数据符号组成的向量，e＝e⁽¹⁾+e⁽²⁾+...+e^(K)∈C^(NQ+W-1)×1为接收到的所有虚码道混合的数据，n＝n⁽¹⁾+n⁽²⁾+...+n^(K)∈C^(NQ+W-1)×1为所有虚码道的信道的噪声和的向量。

以下以具体实施例说明本发明方法的方案及其有益效果。

例如当K＝2时，用户1的扩频因子为16，用户2的扩频因子为8，则将b⁽¹⁾排在b⁽²⁾后，得到矩阵V：

其中W＝4。根据矩阵V可以得到矩阵A，然后进行一般的块判决反馈均衡。

下面验证本发明方法对数据符号按扩频因子大小进行排序后的效果。当配置为K＝8，未排序时，K个用户的扩频因子分别为Q＝{16，16，16，16，8，8，8，8}，相应地，数据符号数为N＝{22，22，22，22，44，44，44，44}。如图1所示，与本发明方法的排序后的处理效果相比，本发明方法的增益效果明显。

当配置为K＝6，如图2所示，未排序时，K个用户的扩频因子分别为Q＝{16，16，16，16，4，4}，相应地，数据符号数为N＝{22，22，22，22，88，88}。本发明方法经过排序后与现有技术未经排序相比，本发明方法的增益效果明显。

由图1和图2可见排序后的性能明显优于未排序的性能，当用户间扩频因子差别越大时，排序所获得的增益越大，本发明方法应用于TD-SCDMA的联合检测技术中，具有较佳的技术效果。

应当理解的是，上述针对本发明较佳实施例的描述较为详细，并不能因此而认为是对本发明专利保护范围的限制，本发明的专利保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (2)

1.一种TD-SCDMA中排序的块判决反馈均衡方法，其包括以下步骤：

A、在用户的扩频因子不同时，按扩频因子的大小对用户进行排序，将扩频因子大的用户之组合信道冲激响应CCIR排在后，并反映在以下矩阵A中：

其中Q_max＝16为***支持的最大扩频因子；为把Q_max个码片内各个用户的符号数之和，即虚码道个数；Q_k为第k个用户实际使用的扩频因子；

为取扩频因子为16时一个数据块内的符号数，N_chip为一个数据块的码片数；k为计数自然数；

矩阵A由矩阵V生成：

其中，第k个用户的扩频码为

第k个用户的信道冲激响应为

得到第k个用户的扩频码c^(k)和信道冲激响应h^(k)进行卷积得到组合信道冲激响应CCIR为：

$b^{\left(k\right)}={(b_1^{\left(k\right)},b_2^{\left(k\right)},...,b_{Q+W-1}^{\left(k\right)})}^T=c^{\left(k\right)}*h^{\left(k\right)}$

由b^(k)排列成矩阵V；

B、进行块判决反馈均衡，迫零线性块均衡和最小均方误差的线性均衡。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤B中还包括：

接收机接收到的码片序列表示为

e＝Ad+n

其中d＝(d₁，d₂，...，d_N)^T∈C^KN×1为所有虚码道的第n个数据符号组成的向量的级联，

为所有虚码道的第n个数据符号组成的向量，e＝e⁽¹⁾+e⁽²⁾+...+e^(K)∈C^(NQ+W-1)×1为接收到的所有虚码道混合的数据，n＝n⁽¹⁾+n⁽²⁾+...+n^(K)∈C^(NQ+W-1)×1为所有虚码道的信道的噪声和的向量。

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