CN102006144B - 预编码方法、装置及频域均衡方法、装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供一种预编码方法、装置及频域均衡方法、装置。其中，预编码方法包括：对发送信号向量进行偏置调制；根据经过偏置调制的发送信号向量与接收端的判决信号向量计算对发送信号向量进行预编码的预编码矩阵；根据预编码矩阵对所述发送信号向量进行预编码。利用发送端的偏置调制信号，进行线性预编码，可以降低多天线和多径传播引起的干扰，从而降低***误码率，并且实现复杂度低。

Description

预编码方法、装置及频域均衡方法、装置

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种协作通信中预编码方法、装置及频域均衡方法、装置。

背景技术

MIMO(Multiple Input Multiple Output，多入多出)，可以在不增加带宽或总发送功率的情况下大幅地增加***的吞吐量及传送距离，将是无线通信领域广泛采用的传输技术。

为了达到MIMO支持的容量和性能的最大增益，可以通过预编码方法或频域均衡方法，抑制信道干扰和失真，提高BER性能(Bit Error Ratio，比特差错率或误码率)，即降低误码率。

目前的预编码方法可以分为两类：线性预编码和非线性预编码。

线性预编码，如ZF(Zero Forcing，迫零)预编码，MMSE(MinimumMean Square Error，最小均方误差)预编码。

非线性预编码，如DPC(Dirty Paper Coding，脏纸编码)，THP(Tomlinson-Harashima Precoding，汤姆林森-哈拉希玛预编码)。

频域均衡方法，如适用于SC-FDMA(Single-carrier Frequency-DivisionMultiple Access，单载波频分多址)的SC-FDE(Single-carrier FrequencyDomain Equalization，单载波频域均衡)。

在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：

现有的线性预编码，是将不同发射天线的码源的线性组合乘以信号向量的预编码矩阵，每个接收天线可以接收到无干扰信号，所以计算复杂度较低，但其误码率较高。

现有的非线性预编码，虽然可以降低误码率，但参见表1所示，如令发射天线和接收天线数都为N，非线性预编码的复杂度要远高于线性预编码的复杂度，尤其是DPC的复杂度非常大，达到e^N量级，不利于实现。

表1：

现有的频率均衡方法，通常以线性均衡为主，所以，也存在计算复杂度较低，但误码率较高的缺陷。

发明内容

本发明的实施例提供了一种预编码方法、装置及频域均衡方法、装置，实现降低误码率。

本发明的实施例提供了一种预编码方法，包括：

对发送信号的向量进行偏置调制；

根据所述经过偏置调制的发送信号向量与接收端的判决信号向量计算预编码矩阵，所述判决信号向量为接收信号的实部向量与乘性系数的乘积，所述接收信号向量为根据所述发送信号的向量与预编码矩阵及信道矩阵的乘积再加上信道的加性噪声向量获得；

根据所述预编码矩阵对所述发送信号向量进行预编码。

对应于上述预编码方法，本发明的实施例提供了一种预编码装置，包括：

偏置调制单元，用于对发送信号的向量进行偏置调制；

预编码矩阵获取单元，用于根据所述经过偏置调制的发送信号向量与接收端的判决信号向量计算预编码矩阵，所述判决信号向量为接收信号的实部向量与乘性系数的乘积，所述接收信号向量为根据所述发送信号的向量与预编码矩阵及信道矩阵的乘积再加上信道的加性噪声向量获得；

预编码单元，用于根据所述预编码矩阵对所述发送信号向量进行预编码。

本发明的实施例还提供了一种频域均衡方法，包括：

根据发送端经过的偏置调制的发送信号向量，获得接收端的接收信号频域向量并将接收信号频域向量及其共轭向量作为接收端的输入信号向量；

根据发送端的发送信号向量与接收端的频域均衡输出信号得到用于对所述接收端的输入信号向量进行线性频域均衡的频域均衡矩阵，所述频域均衡输出信号向量为所述输入信号向量与频域均衡矩阵相乘；

将所述频域均衡矩阵用于对所述输入信号向量进行频域均衡。

对应于上述频域均衡方法，本发明的实施例提供了一种频域均衡装置，包括：

输入信号获取单元，用于根据发送端经过的偏置调制的发送信号向量，获得接收端的接收信号频域向量并将接收信号频域向量及其共轭向量作为接收端的输入信号向量；

频域均衡矩阵获取单元，用于根据发送端的发送信号向量与接收端的频域均衡输出信号得到用于对所述接收端的输入信号向量进行线性频域均衡的频域均衡矩阵，所述频域均衡输出信号向量为所述输入信号向量与频域均衡矩阵相乘；

频域均衡单元，用于将所述频域均衡矩阵用于对所述输入信号向量进行频域均衡。

由上述本发明的实施例提供的技术方案可以看出，通过对发送端的偏置调制信号进行线性预编码，以及基于发送端的偏置调制信号对接收端信号进行线性频域均衡，可以降低多天线和多径传播引起的干扰，降低***误码率，并且实现复杂度低。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例预编码方法的流程示意图一；

图2为本发明实施例预编码方法的流程示意图二；

图3为本发明实施例预编码方法的应用场景示意图；

图4为本发明实施例预编码方法的误码率示意图；

图5为本发明实施例预编码装置的构成示意图一；

图6为本发明实施例预编码装置的构成示意图二；

图7为本发明实施例频域均衡方法的流程示意图一；

图8为本发明实施例频域均衡方法的流程示意图二；

图9为本发明实施例频域均衡方法的发送端的应用场景示意图；

图10为本发明实施例频域均衡方法的接收端的应用场景示意图；

图11为发明实施例频域均衡方法的误码率示意图；

图12为本发明实施例频域均衡装置的构成示意图一；

图13为本发明实施例频域均衡装置的构成示意图二。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

基于现有的MIMO技术中，线性预编码和非线性预编码存在误码率和计算复杂度的矛盾，本发明的实施例提供了一种预编码方法及装置，通过对发送端的偏置调制信号进行线性预编码，可以降低多天线和多径传播引起的干扰，以抑制信道干扰，降低误码率并尽可能的控制复杂度。

而且，基于发送端采用的预编码方法及装置，对应地，本发明的实施例提供了一种频域均衡方法及装置，基于发送端的偏置调制信号，对接收端信号进行线性频域均衡，可以降低多天线和多径传播引起的干扰，以抑制信道干扰，降低误码率并尽可能的控制复杂度。

较佳地，本发明的实施例提供的预编码方法及装置，适用于结合多天线的MIMO-OFDM(Orthogonal Frequency Division Modulation，正交频分复用)方式，MIMO-OFDM通常用于LTE(Long Term Evolution，长期演进)下行(基站到用户)数据传输。

本发明的实施例提供的频域均衡方法及装置，适用于SC-FDMA(Single-carrier Frequency-Division Multiple Access，频分多址)方式作多天线的MIMO通信，SC-FDMA通常用于LTE上行(用户到基站)数据传输。

发送信号经过偏置调制后可以等效为实信号，偏置调制方式，如OQAM(Offset Quadrature Amplitude Modulation，偏置幅相调制)，OQPSK(Offset Quadrature Phase Shift Keying，偏置相移键控)，ASK(Amplitude-shift Keying，幅移键控)，PAM(Pulse AmplitudeModulation，脉冲振幅调制)等等。具体可以通过接收信号的表达式体现偏置调制后的发送信号可以等效为实信号：

其中，接收信号为r(n)，发送信号为

信道为g(n)，加性噪声为w(n)。

发送信号

其是一个复数，

实部

虚部

由上述可以看出，在某一时刻，偏置调制信号要么实部为0，要么虚部为0，由于偏置调制信号的实部或者虚部携带信息，因此只处理信号中携带信息的部分(如实部或者虚部)即可。

当发送信号为传统调制信号时，其为一个复信号，需要同时对发送信号的实部和虚部做处理，导致引入了更多的干扰和噪声。传统调制信号，如，QAM(Quadrature Amplitude Modulation，幅相调制)，QPSK(Quadrature Phase Shift Keying，相移键控)，ASK(Amplitude ShiftKeying，幅移键控)，BPSK(Binary Phase Shift Keying，双相移相键控)。

而且，通过偏置调制信号，可以不需要循环前缀来消除码间干扰的影响，由于循环前缀长度通常为数据符号长度的1/5～1/4，这样能将***的频谱效率(频谱效率一般为：通过一定距离传输的信息量与所用的频谱空间之比)对应的增加1/5～1/4，极大的节省了资源。

下面简单介绍一下，本发明的实施例可能涉及的各符号的含义：

(·)^T--矩阵转置运算；

(·)^*--共轭运算；

(·)^H--矩阵共轭转置；

E[·]--数学期望或均值；

||·||--欧氏范数；

||·||_F--F范数；

Tr(·)--矩阵的迹；

det(·)--矩阵的行列式；

I_N--大小为N×N的单位矩阵；

DFT--离散傅立叶变换；

IDFT--离散傅立叶逆变换；

FFT--快速傅立叶变换；

IFFT--快速傅立叶逆变换；

FDE--频域均衡。

实施例一

如图1所示，本发明的实施例提供的预编码方法，包括：

步骤11、对发送信号向量进行偏置调制。

发送端的发送信号经过偏置调制后可以等效为实信号，在某一时刻，偏置调制信号要么实部为0，要么虚部为0，由于偏置调制信号的实部或者虚部携带信息，因此后续只处理信号中携带信息的部分(如实部或者虚部)即可。

步骤12、根据经过偏置调制的发送信号向量与接收端的判决信号向量计算对发送信号向量进行预编码的预编码矩阵。

步骤12可以通过令经过偏置调制的发送信号的向量与判决信号向量之间的均方误差最小，得到用于对发送信号的向量进行线性预编码的预编码矩阵。

较佳地，发送信号的向量与判决信号向量之间的均方误差最小，为实现本发明实施例预编码方法的最优方案，实际操作中可以是均方误差接近最小的情况，或者，均方误差在可接受的范围内接近最小均可。

接收端的接收信号向量为发送信号的向量与预编码矩阵、信道矩阵的乘积再加上信道的加性噪声向量获得。

判决信号向量为接收信号的实部向量与乘性系数的乘积。

步骤13、根据预编码矩阵对所述发送信号向量进行预编码。

由上述本发明的实施例提供的技术方案可以看出，由于偏置调制信号的实部或者虚部携带信息，避免了现有技术中发送信号为复信号，需要同时对发送信号的实部和虚部做处理，导致引入了更多的干扰和噪声。

根据发送信号是偏置调制信号，进一步，对接收端的接收信号进行修正，如对接收信号取实部并乘以乘性系数得到判决信号，不仅可以抑制信道干扰，实现降低误码率，还可以全面利用发送信号、判决信号所包含的信息量。

由此，通过令发送信号与判决信号的均方误差最小，获得对发送信号进行预编码的预编码矩阵，消除信道干扰，降低***的误码率。

而且，通过令发送信号与判决信号的均方误差最小，对发送信号进行预编码的方式属于线性预编码，其实现复杂度较低。

本发明的实施例提供的预编码方法，适用于结合多天线的MIMO-OFDM方式，MIMO-OFDM通常用于LTE下行(基站到用户)数据传输。

可选的，本发明的又一实施例提供的预编码方法，在步骤12之前，还可以包括：

通过信道估计获得发送端与接收端的信道矩阵H，信道的加性噪声向量n，和信道的噪声方差σ_n ²。

通过 $E\left[{\mathrm{ss}}^T\right]={\mathrm{\σ}}_s^{2}I,$ 获得发送信号向量s的伪协方差σ_s ²，其中，I为单位矩阵，s^T为发送信号向量的转置矩阵。

根据发送信号向量s的协方差σ′_s ²以及发射天线个数N_t，获得发送信号向量的功率约束 $E\left[{\left|\right|\mathrm{Ps}\left|\right|}^2\right]=N_t{\mathrm{\σ}}_s^{\′2}.$

还可以，通过比较接收信号与判决信号，获得信道的加性噪声向量n，以及得到信道的噪声方差σ_s ²。

还可以，通过 $E\left[{\mathrm{nn}}^H\right]={\mathrm{\σ}}_n^{2}I,$ 得到信道的噪声方差σ_s ²，其中，I为单位矩阵，n^H为加性噪声向量n的共轭转置矩阵。

如图2所示，本发明的实施例提供的预编码方法中步骤12，可以具体包括：

步骤121、根据发送信号向量s以及判决信号向量 $\tilde{s}={\mathrm{\β}}^{-1}\mathrm{Re}\{\mathrm{HPs}+n\},$ 获得均方误差ε＝E[||β^-1Re{HPs+n}-s||²]，P为预编码矩阵，Re{HPs+n}为接收信号的实部向量，β^-1为乘性系数(也可以表示为

)。

这里，对接收信号的实部向量乘以乘性系数β^-1，进行归一化处理，减小噪声的影响，降低***的误码率。

步骤122、根据均方误差ε＝E[||β^-1Re{HPs+n}-s||²]最小，获得预编码矩阵。

如，根据均方误差ε＝E[||β^-1Re{HPs+n}-s||²]最小，以及功率约束 $E\left[{\left|\right|\mathrm{Ps}\left|\right|}^2\right]=N_t{\mathrm{\σ}}_s^{\′2},$ 获得最小均方误差MMSE算法的预编码矩阵 $P^{\mathrm{mmse}}=\mathrm{\β}({\tilde{P}}_r^{\mathrm{mmse}}+i\·{\tilde{P}}_i^{\mathrm{mmse}}).$

其中， $\left[\begin{array}{c}{\tilde{P}}_r^{\mathrm{mmse}}\\ {\tilde{P}}_i^{\mathrm{mmse}}\end{array}\right]={\left[\begin{array}{cc}{X}_r+Y_r+\mathrm{\ξ}& Y_i-X_i\\ X_i+Y_i& X_r-Y_r+\mathrm{\ξ}\end{array}\right]}^{-1}\left[\begin{array}{c}{Z}_r\\ Z_i\end{array}\right],$ X_r+jX_i＝H^HH，Y_r+jY_i＝H^HH^*，Z_r+jZ_i＝2H^H， $\mathrm{\ξ}={\mathrm{\σ}}_n^2\÷{\mathrm{\σ}}_s^2,$ $\mathrm{\β}=\sqrt{\frac{N_t{\mathrm{\σ}}_s^2}{\mathrm{Tr}\left({\tilde{P}}^{\mathrm{mmse}}{\tilde{P}}^{\mathrm{mmse},H}\right)}}.$

或者，步骤122、根据均方误差ε＝E[||β^-1Re{HPs+n}-s||²]最小，获得预编码矩阵。

如，根据均方误差ε＝E[||β^-1Re{HPs+n}-s||²]最小，得到ZF迫零算法的预编码矩阵 $P^{\mathrm{zf}}=\mathrm{\β}({\tilde{P}}_r^{\mathrm{zf}}+i\·{\tilde{P}}_i^{\mathrm{zf}}).$

其中， $\left[\begin{array}{c}{\tilde{P}}_r^{\mathrm{zf}}\\ {\tilde{P}}_i^{\mathrm{zf}}\end{array}\right]={\left[\begin{array}{cc}{X}_r+Y_r& Y_i-X_i\\ X_i+Y_i& X_r-Y_r\end{array}\right]}^{-1}\left[\begin{array}{c}{Z}_r\\ Z_i\end{array}\right],$ X_r+jX_i＝H^HH，Y_r+jY_i＝H^HH^*，Z_r+jZ_i＝2H^H， $\mathrm{\β}=\sqrt{\frac{N_t{\mathrm{\σ}}_s^2}{\mathrm{Tr}\left({\tilde{P}}^{\mathrm{zf}}{\tilde{P}}^{\mathrm{zf},H}\right)}}.$

进一步，作为本发明的另一实施例提供的预编码方法中步骤13，可以包括：

将预编码矩阵P与发送端的发送信号向量s相乘，得到预编码后的信号向量；

将预编码后的信号向量与信道矩阵相乘H，再加上信道的加性噪声向量n，得到接收端的接收信号Y＝HPs+n。

参见图3所示，本发明实施例预编码方法的应用场景示意图，可见，Y＝HPs+n＝H_Es+n，其中Y是接收端的接收信号，P是预编码矩阵(如，P^mmse或P^zf)，H_E是结合预编码后的等效信道矩阵。

H_E等效信道矩阵，可以克服因突发干扰等因素产生的估计偏差，提高***的误码率(BER)性能。

而且，可以看出本发明的实施例提供的预编码方法，属于线性预编码方法，可以实现较低的复杂度。

再参见图3所示，在本发明的再一实施例提供的预编码方法中步骤12之前，对于未知发送信号的调制方式时，可以判断发送信号的调制方式是否为偏置调制。

判断发送信号是否为偏置调制信号，具体是，根据发送信号向量s计算E[ss^T]，并判断是否满足判断条件 $E\left[{\mathrm{ss}}^T\right]={\mathrm{\σ}}_s^{2}I\≠0:$

如果E[ss^T]≠0，则发送信号已经为偏置调制信号。

如果E[ss^T]＝0，则所述发送信号为非偏置调制信号，对发送信号进行偏置调制。

较佳的，如果是发送信号的调制方式是偏置调制，则进入步骤12，采用本发明实施例的预编码方法对发送信号进行预编码。如果发送信号的调制方式不是偏置调制，则可以直接采用传统的ZF或MMSE线性预编码方法对发送信号进行预编码，也可以采用本发明实施例的预编码方法对发送信号进行预编码。

参见图4所示，通过仿真获得的本发明实施例的预编码方法与传统的预编码方法的误码率，可以看出本发明实施例的预编码方法在误码率上获得的增益。

仿真条件如下：LTE下行信道，N_t＝N_r＝4，即基站的发射天线N_t和接收端用户的接收天线N_r都是4根天线，发送功率 $N_t{\mathrm{\σ}}_s^2=4.$ 假设信道为独立同分布瑞利衰落信道(Rayleigh fading channel)，信道矩阵归一化 $E\left[{\left|\right|H\left|\right|}_F^2\right]=1.$

分别采用发送信号为4ASK、QPSK或OQPSK调制信号(各调制信号具有相同的频谱效率)。对4ASK或QPSK进行传统的MMSE预编码(MMSEPrecoder)，对QPSK进行Wiener-THP预编码(Wiener滤波器与THP相结合的预编码方案)，对4ASK或OQPSK进行本发明实施例的MMSE预编码。

MIMO仿真结果是至少5万个信道的SNR(Signal to Noise Ratio，信噪比)的平均，以及BER(误码率)的平均。

如图4所示，得到横轴为SNR(单位为dB分贝)，纵轴为BER的图表，图4中，以DPC预编码的BER曲线作为近最优(Performance bound)的误码率性能曲线。

可见本发明实施例的预编码方法的误码率性能优于MMSE预编码，THP预编码的误码率，本发明实施例的预编码方法的误码率性能曲线非常逼近DPC近最优误码率性能曲线。而且，随着信噪比的增加，本发明实施例的预编码方法的误码率不断降低。

由上述描述，还可以知道，本发明实施例的预编码方法，不仅可以提高发送信号为偏置调制时的误码率性能，如图4中的OQPSK的误码率性能曲线；而且，本发明实施例的预编码方法，还可以提高发送信号为非偏置调制的误码率性能，如图4中的4ASK的误码率性能曲线。

再参见表1，如令发射天线N_t和接收天线N_r都为N，本发明实施例的预编码方法的复杂度如表2所示：20N³+5N²-3N+3，可以看出本发明实施例的预编码方法在复杂度上获得的增益，其复杂度较低，接近传统MMSE预编码的复杂度。

表2

综上，如图4、表2所示，本发明实施例的预编码方法降低***误码率，并且实现复杂度低。

实施例二

如图5所示，对应于实施例一的预编码方法，本发明的实施例提供一种预编码装置，包括：

偏置调制单元51，用于对发送信号向量进行偏置调制。

预编码矩阵获取单元52，用于根据经过偏置调制的发送信号向量与接收端的判决信号向量计算对发送信号向量进行预编码的预编码矩阵，其中判决信号向量为接收信号的实部向量与乘性系数的乘积，接收信号向量为根据所述发送信号的向量与预编码矩阵、信道矩阵的乘积再加上信道的加性噪声向量获得。

预编码单元53，用于根据预编码矩阵对发送信号向量进行预编码。

预编码矩阵获取单元52，具体用于令发送信号的向量与判决信号向量之间的均方误差最小，得到用于对发送信号的向量进行线性预编码的预编码矩阵。

较佳地，发送信号的向量与判决信号向量之间的均方误差最小，为实现本发明实施例预编码方法的最优方案，实际操作中可以是均方误差接近最小的情况，或者，均方误差在可接受的范围内接近最小均可。

可选的，如图6所示，本发明的实施例提供的预编码装置，还可以包括：

参数获取单元54，用于通过信道估计获得发送端与接收端的信道矩阵H、信道的加性噪声向量n和信道的噪声方差σ_s ²；通过计算 $E\left[{\mathrm{ss}}^T\right]={\mathrm{\σ}}_s^{2}I,$ 获得发送信号向量s的伪协方差σ_s ²，其中，I为单位矩阵，s^T为发送信号向量的转置矩阵；根据发送信号向量s的协方差σ′_s ²以及发射天线个数N_t，获得功率约束 $E\left[{\left|\right|\mathrm{Ps}\left|\right|}^2\right]=N_t{\mathrm{\σ}}_s^{\′2}.$

参数获取单元54，还可以，用于通过计算 $E\left[{\mathrm{nn}}^H\right]={\mathrm{\σ}}_n^{2}I,$ 得到σ_n ²，其中，I为单位矩阵，n^H为加性噪声向量n的共轭转置矩阵。

上述信道矩阵H、信道的加性噪声向量n、信道的噪声方差σ_n ²的获取方式以及算法为现有技术，在此不作赘述。发送信号向量s的协方差σ′_s ²以及为发射天线个数N_t的获取方式以及算法为现有技术，在此不作赘述。

再参见图6所示，具体而言，预编码矩阵获取单元52，可以包括：

均方误差获取子单元521，用于根据发送信号向量s以及判决信号向量 $\tilde{s}={\mathrm{\β}}^{-1}\mathrm{Re}\{\mathrm{HPs}+n\},$ 获得均方误差ε＝E[||β^-1Re{HPs+n}-s||²]，P为预编码矩阵，Re{HPs+n}为接收信号的实部向量，β^-1为乘性系数。

判决信号向量为接收信号的实部向量乘以乘性系数，接收信号向量为根据所述发送信号的向量与预编码矩阵、信道矩阵的乘积再加上信道的加性噪声向量获得。

预编码矩阵获取子单元522，用于根据均方误差ε＝E[||β^-1Re{HPs+n}-s||²]，以及功率约束 $E\left[{\left|\right|\mathrm{Ps}\left|\right|}^2\right]=N_t{\mathrm{\σ}}_s^{\′2},$ 获得最小均方误差MMSE算法的预编码矩阵 $P^{\mathrm{mmse}}=\mathrm{\β}({\tilde{P}}_r^{\mathrm{mmse}}+i\·{\tilde{P}}_i^{\mathrm{mmse}}).$

其中， $\left[\begin{array}{c}{\tilde{P}}_r^{\mathrm{mmse}}\\ {\tilde{P}}_i^{\mathrm{mmse}}\end{array}\right]={\left[\begin{array}{cc}{X}_r+Y_r+\mathrm{\ξ}& Y_i-X_i\\ X_i+Y_i& X_r-Y_r+\mathrm{\ξ}\end{array}\right]}^{-1}\left[\begin{array}{c}{Z}_r\\ Z_i\end{array}\right],$ X_r+jX_i＝H^HH，Y_r+jY_i＝H^HH^*，Z_r+jZ_i＝2H^H， $\mathrm{\ξ}={\mathrm{\σ}}_n^2\÷{\mathrm{\σ}}_s^2,$ $\mathrm{\β}=\sqrt{\frac{N_t{\mathrm{\σ}}_s^2}{\mathrm{Tr}\left({\tilde{P}}^{\mathrm{mmse}}{\tilde{P}}^{\mathrm{mmse},H}\right)}}.$

或者，预编码矩阵获取子单元522，用于根据均方误差ε＝E[||β^-1Re{HPs+n}-s||²]，得到ZF迫零算法的预编码矩阵 $P^{\mathrm{zf}}=\mathrm{\β}({\tilde{P}}_r^{\mathrm{zf}}+i\·{\tilde{P}}_i^{\mathrm{zf}}).$

其中， $\left[\begin{array}{c}{\tilde{P}}_r^{\mathrm{zf}}\\ {\tilde{P}}_i^{\mathrm{zf}}\end{array}\right]={\left[\begin{array}{cc}{X}_r+Y_r& Y_i-X_i\\ X_i+Y_i& X_r-Y_r\end{array}\right]}^{-1}\left[\begin{array}{c}{Z}_r\\ Z_i\end{array}\right],$ X_r+jX_i＝H^HH，Y_r+jY_i＝H^HH^*，Z_r+jZ_i＝2H^H， $\mathrm{\β}=\sqrt{\frac{N_t{\mathrm{\σ}}_s^2}{\mathrm{Tr}\left({\tilde{P}}^{\mathrm{zf}}{\tilde{P}}^{\mathrm{zf},H}\right)}}.$

预编码单元53，具体可以用于将预编码矩阵P与发送端的发送信号向量s相乘，得到预编码后的信号向量；将预编码后的信号向量与信道矩阵相乘H，再加上信道的加性噪声向量n，得到接收端的接收信号Y＝HPs+n。

Y＝HPs+n＝H_Es+n，其中Y是接收端的接收信号，P是预编码矩阵(如，P^mmse或P^zf)，H_E是结合预编码后的等效信道矩阵。

再参见图6所示，对于未知发送信号的调制方式时，本发明的再一实施例提供一种预编码装置，还可以包括：判断发送信号的调制方式是否为偏置调制的判断单元55。

判断单元55，判断发送信号是否为偏置调制信号，具体是，根据发送信号向量s计算E[ss^T]，并判断是否满足判断条件 $E\left[{\mathrm{ss}}^T\right]={\mathrm{\σ}}_s^{2}I\≠0:$

如果E[ss^T]≠0，则发送信号为偏置调制信号。

如果E[ss^T]＝0，则发送信号为非偏置调制信号，对发送信号进行偏置调制。

由上述本发明的实施例提供的技术方案可以看出，通过对发送端的偏置调制信号进行线性预编码，可以降低多天线和多径传播引起的干扰，以抑制信道干扰，降低误码率。

实施例三

如图7所示，针对上述预编码的实施例，本发明的实施例提供的频域均衡方法，包括：

步骤71、根据发送端经过偏置调制的发送信号向量，获得接收端的接收信号频域向量并将接收信号频域向量及其共轭向量作为接收端的输入信号向量。

步骤72、根据发送端的发送信号向量与接收端的频域均衡输出信号计算得到用于对接收端的输入信号向量进行线性频域均衡的频域均衡矩阵，频域均衡输出信号向量为输入信号向量与频域均衡矩阵相乘。

步骤73、将频域均衡矩阵用于对输入信号向量进行频域均衡。

步骤72具体为，令发送端的发送信号向量与接收端的输出信号向量之间的均方误差最小，得到用于对接收端的输入信号向量进行线性频域均衡的频域均衡矩阵。

较佳地，令发送端的发送信号向量与接收端的输出信号向量之间的均方误差最小，为实现本发明实施例频域均衡方法的最优方案，实际操作中可以是均方误差接近最小的情况，或者，均方误差在可接受的范围内接近最小均可。

由上述本发明的实施例提供的技术方案可以看出，由于偏置调制信号的实部或者虚部携带信息，避免了现有技术中发送信号为复信号，需要同时对发送信号的实部和虚部做处理，导致引入了更多的干扰和噪声。

根据发送信号是偏置调制信号，进一步，对接收端的接收信号进行修正，如获得接收信号频域向量的共轭矩阵，使得全面利用发送信号、接收信号所包含的信息量。如果接收信号为时域信号，则对接收信号进行傅立叶变换，得到接收信号频域向量，以及获得接收信号频域向量的共轭矩阵，全面利用发送信号、接收信号所包含的信息量，进行频域均衡。

由此，将接收信号频域向量及其共轭矩阵作为输入信号，通过获得输入信号与输出信号的最小均方误差，获得对输入信号进行频域均衡的频域均衡矩阵，消除信道干扰，降低***误码率。

而且，本发明的实施例提供的频域均衡方法属于线性频域均衡，其实现复杂度低。

本发明的实施例提供的频域均衡方法，适用于SC-FDMA方式作多天线的MIMO通信，SC-FDMA通常用于上行(用户到基站)数据传输。

本发明的实施例提供的频域均衡方法，步骤71中，发送端的发送信号向量s，接收端的接收信号频域向量r，r的共轭向量r^*，以 $\left[\begin{array}{c}r\\ r^{*}\end{array}\right]$ 作为接收端处理的信号向量 $y=\left[\begin{array}{c}r\\ r^{*}\end{array}\right].$

而且，偏置调制方式，如OQAM(Offset Quadrature AmplitudeModulation，偏置幅相调制)，OQPSK(Offset Quadrature Phase ShiftKeying，偏置相移键控)，ASK(Amplitude-shift Keying，幅移键控)，PAM(Pulse Amplitude Modulation，脉冲振幅调制)等等。

可选的，本发明的实施例提供的频域均衡方法，在步骤71之前，还可以包括：

通过信道估计获得发送端与接收端的信道矩阵H。

如图8所示，进一步，本发明的另一实施例提供的频域均衡方法中的步骤71，具体可以包括：

步骤711、根据发送端的发送信号向量s以及接收端的输出信号向量 $z=\mathrm{\Ω}\left[\begin{array}{c}r\\ r^{*}\end{array}\right],$ 令均方误差 $\mathrm{\ϵ}=E\left[{\left|\right|\mathrm{\Ω}\left[\begin{array}{c}r\\ r^{*}\end{array}\right]-s\left|\right|}^2\right]$ 最小，其中，Ω为频域均衡矩阵，r为接收信号频域向量矩阵，r^*为r的共轭矩阵，接收端的输入信号向量 $y=\left[\begin{array}{c}r\\ r^{*}\end{array}\right].$

步骤712、根据均方误差 $\mathrm{\ϵ}=E\left[{\left|\right|\mathrm{\Ω}\left[\begin{array}{c}r\\ r^{*}\end{array}\right]-s\left|\right|}^2\right],$ 得到单载波频域均衡SC-FDMA矩阵 $\mathrm{\Ω}={\left[\begin{array}{cc}{\mathrm{HPP}}^H{H}^H+N_{0}I& {\mathrm{HPD}}_F{D}_F^T{P}^T{H}^T\\ H^{*}{P}^{*}{D}_F^{*}{D}_F^H{P}^H{H}^H& H^{*}{P}^{*}{P}^T{H}^T+N_{0}I\end{array}\right]}^{-1}\left[\begin{array}{c}\mathrm{HP}\\ H^{*}P{\left(D_F{D}_F^T\right)}^{*}\end{array}\right].$

其中，P是发送端所有发送信号的发射功率矩阵，形式为对角方阵，P的元素对应于不同子载波并且不同天线的发射功率，其子阵 $P_i=\mathrm{diag}\{\sqrt{p_{i,1}},\sqrt{p_{i,2}},...,\sqrt{p_{i,N}}\},$ D_F是接收端所有接收信号的傅立叶变换矩阵，N₀I为信道加性白高斯噪声的协方差矩阵。

本发明实施例的频域均衡方法中，步骤73具体可以为：

将频域均衡矩阵Ω与接收端的输入信号向量 $y=\left[\begin{array}{c}r\\ r^{*}\end{array}\right]$ 相乘，得到接收端的输出信号向量。

本发明实施例的频域均衡方法，还可以适用于对非偏置调制信号的频域均衡，提高误码率性能。

本发明的实施例提供的频域均衡方法，属于线性频域均衡方法，实现复杂度较低。

实施例四

下面参见图9、10所示，以SC-FDMA方式作多天线的MIMO通信为例，本发明实施例频域均衡方法的发送端、接收端的应用场景示意图，具体说明本发明的实施例提供的频域均衡方法。

图9、10所示中，用x与

分别表示频域和时域符号，x包括{x_k ¹}至{x_k ^K}，

包括

至z与

分别表示频域和时域符号，z包括{z_n ¹}至{z_n ^k}，

包括

至

表示时域符号，

包括

至

定义 $D_{F_M}=I_K\⊗F_M$ 为接收端所有用户的快速傅立叶变换矩阵，其中，I_K为IK为大小为K×K的单位阵，F_M是大小为M×M的快速傅立叶变换矩阵，

是Kronecker积(克罗内克积)。同样的，接收端所有用户的快速傅立叶逆变换矩阵为 $D_{F_M}^{-1}=I_K\⊗F_M^{-1}.$ 定义子载波映射矩阵F_n(大小为M×N)，则子载波逆映射矩阵为F_n ^-1(大小为N×M)。接收端去除循环前缀后的信号可以表示为 $\tilde{r}=\tilde{H}{D}_{F_M}^{-1}(I_K\⊗F_n)D_{F_N}\tilde{x}+\tilde{w},$ 其中，

为信道的时域矩阵，

为信道的时域的加性高斯白噪声，为离散傅立叶变换矩阵。

具体而言，参见图9所示，本发明实施例频域均衡方法的发送端：

发送端的发射天线N_t为K根，发送信号为偏置调制信号，

至

分别进行N点DFT之后，得到频域符号{x_k ¹}至{x_k ^K}，频域符号{x_k ¹}至{x_k ^K}通过子载波映射，以及IFFT变换为频域符号，之后，加循环前缀的频域符号由射频单元发送。

注意，加循环前缀的目的在于降低多径的影响(即符号间干扰)，这里也可以不加循环前缀，不受限制。

参见图10所示，本发明实施例频域均衡方法的接收端：

接收天线N_r为k根天线，射频单元接收发送端发送的时域符号，并对时域符号去循环前缀，得到时域符号

至

对

至进行FFT，得到频域符号，频域符号经子载波逆映射，再进行FDE，得到{z_n ¹}至{z_n ^k}，最后对{z_n ¹}至{z_n ^k}进行IDFT之后，输出时域符号

至

本发明的实施例提供的频域均衡方法，主要就是用频域均衡矩阵Ω对

经过傅立叶变换(可以为DFT或FFT)得到的r和r^*做频域均衡，即是用频域均衡矩阵Ω与

经过傅立叶变换得到的r及其共轭r^*所组成的矩阵相乘。

接收端的输入信号向量 $y=\left[\begin{array}{c}r\\ r^{*}\end{array}\right],$ 频域均衡矩阵 $\mathrm{\Ω}=\left[\begin{array}{c}\mathrm{\ζ}\\ \mathrm{\η}\end{array}\right],$ 对r及r^*做线性组合，接收端的频域均衡(FDE)的输出信号可以写成：

$z=\mathrm{\ζr}+\mathrm{\η}{r}^{*}={\mathrm{\Ω}}^{H}y.$

下面通过仿真获得的本发明实施例的频域均衡方法与传统的频域均衡方法的误码率，可以看出本发明实施例的频域均衡方法在误码率上获得的增益。

仿真条件如下：LTE上行信道，发送端两个用户，每个用户2根天线，接收端基站有4根天线。信道为6径的瑞利衰落信道(Rayleigh fading)。FFT采样的点数为256，循环前缀长度为8(字节)，数据块长度为12(字节)。

如图11所示，采用传统的频域均衡(FDE)对4ASK或QPSK进行频域均衡，对4ASK或BPSK或OQPSK进行本发明实施例的频域均衡(FDE)。得到横轴为Eb/No(归一化信噪比，单位为dB)，纵轴为BER(误码率)的图表。

可见，对BPSK或OQPSK进行本发明实施例的频域均衡获得的误码率性能曲线最优，其次是4ASK的误码率性能曲线。而且，随着信噪比的增加，本发明实施例的频域均衡方法的误码率不断降低。

还可以知道，本发明实施例的频域均衡方法，不仅可以提高发送信号为偏置调制信号时的误码率性能，如图11中的OQPSK的误码率性能曲线；而且，本发明实施例的频域均衡方法，还可以提高非偏置调制信号的误码率性能，如图11中的4ASK或BPSK的误码率性能曲线。

如令发射天线N_t和接收天线N_r都为K，发送端和接收端进行N点DFT以及IDFT，本发明实施例的频域均衡方法的复杂度与传统的MMSE的频域均衡方法相比较可以表示为下表：

表3

复杂度	×	÷	+	-
					传统的MMSE方法	4K3N3+K2N2+2KN	2K2N2	2K2N2-2KN	2K3N3
本发明实施例方法	23K3N3+KN3+3K2N2+3K	8K2N2	8K2N2+2KN2-7KN	16K3N3

可见发明实施例的频域均衡方法的复杂度较低，与传统的MMSE频域均衡的复杂度近似。

综上，如图11、表3所示，本发明实施例的频域均衡方法降低***误码率，并且实现复杂度低。

实施例五

如图12所示，对应于实施例三的频域均衡方法，本发明的实施例提供一种频域均衡装置，包括：

输入信号获取单元121，用于根据发送端经过偏置调制的发送信号向量，获得接收端的接收信号频域向量并将接收信号频域向量及其共轭向量作为接收端的输入信号向量。

频域均衡矩阵获取单元122，用于根据发送端的发送信号向量与接收端的频域均衡输出信号计算得到用于对接收端的输入信号向量进行线性频域均衡的频域均衡矩阵，频域均衡输出信号向量为输入信号向量与频域均衡矩阵相乘。

频域均衡单元123，用于将频域均衡矩阵用于对输入信号向量进行频域均衡。

频域均衡矩阵获取单元，具体用于令发送端的发送信号向量与接收端的输出信号向量之间的均方误差最小，得到用于对接收端的输入信号向量进行线性频域均衡的频域均衡矩阵。

较佳地，令发送端的发送信号向量与接收端的输出信号向量之间的均方误差最小，为实现本发明实施例频域均衡方法的最优方案，实际操作中可以是均方误差接近最小的情况，或者，均方误差在可接受的范围内接近最小均可。

可选的，如图13所示，本发明的实施例提供的频域均衡装置，还可以包括：

参数获取单元124，用于通过信道估计获得发送端与接收端的信道矩阵H。

具体而言，本发明的实施例提供的频域均衡装置中，频域均衡矩阵获取单元122，可以包括：

均方误差获取子单元1221，用于根据发送端的发送信号向量s以及接收端的输出信号向量 $z=\mathrm{\Ω}\left[\begin{array}{c}r\\ r^{*}\end{array}\right],$ 获得均方误差 $\mathrm{\ϵ}=E\left[{\left|\right|\mathrm{\Ω}\left[\begin{array}{c}r\\ r^{*}\end{array}\right]-s\left|\right|}^2\right],$ 其中，Ω为频域均衡矩阵，r为接收信号频域向量矩阵，r^*为r的共轭矩阵，接收端的输入信号向量 $y=\left[\begin{array}{c}r\\ r^{*}\end{array}\right].$

频域均衡矩阵获取子单元1222，用于根据均方误差 $\mathrm{\ϵ}=E\left[{\left|\right|\mathrm{\Ω}\left[\begin{array}{c}r\\ r^{*}\end{array}\right]-s\left|\right|}^2\right],$ 得到单载波频域均衡SC-FDMA矩阵 $\mathrm{\Ω}={\left[\begin{array}{cc}{\mathrm{HPP}}^H{H}^H+N_{0}I& {\mathrm{HPD}}_F{D}_F^T{P}^T{H}^T\\ H^{*}{P}^{*}{D}_F^{*}{D}_F^H{P}^H{H}^H& H^{*}{P}^{*}{P}^T{H}^T+N_{0}I\end{array}\right]}^{-1}\left[\begin{array}{c}\mathrm{HP}\\ H^{*}P{\left(D_F{D}_F^T\right)}^{*}\end{array}\right].$

其中，P是发送端所有发送信号的发射功率矩阵，D_F是接收端所有接收信号的傅立叶变换矩阵，N₀I为信道加性白高斯噪声的协方差矩阵。

进一步，频域均衡单元123，用于将将频域均衡矩阵Ω与接收端的输入信号向量 $y=\left[\begin{array}{c}r\\ r^{*}\end{array}\right]$ 相乘，得到接收端的输出信号向量。

由上述本发明的实施例提供的技术方案可以看出，对接收端信号进行线性频域均衡，可以降低多天线和多径传播引起的干扰，以抑制信道干扰，降低误码率。而且，线性频域均衡的实现复杂度低。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)等。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种预编码方法，其特征在于，包括：

根据发送信号向量s计算E[ss^T]，当E[ss^T]＝0时，对所述发送信号的向量进行偏置调制；

根据所述经过偏置调制的发送信号向量与接收端的判决信号向量计算预编码矩阵，所述判决信号向量为接收信号的实部向量与乘性系数的乘积，所述接收信号的向量为根据所述发送信号的向量与预编码矩阵及信道矩阵的乘积再加上信道的加性噪声向量获得；

根据所述预编码矩阵对所述发送信号向量进行预编码。

2.根据权利要求1所述的预编码方法，其特征在于，根据所述经过偏置调制的发送信号向量与接收端的判决信号向量计算对所述发送信号向量进行预编码的预编码矩阵包括，根据所述发送信号的向量与所述判决信号向量之间的均方误差获得用于对所述发送信号的向量进行线性预编码的预编码矩阵。

3.根据权利要求2所述的预编码方法，其特征在于，根据所述经过偏置调制的发送信号向量与接收端的判决信号向量计算对所述发送信号向量进行预编码的预编码矩阵之前，所述方法还包括：

通过信道估计获得发送端与接收端的信道矩阵H，信道的加性噪声向量n，和信道的噪声方差；

通过计算获得所述发送信号的向量s的伪协方差

其中，I为单位矩阵，s^T为发送信号向量的转置矩阵；

根据所述发送信号的向量s的协方差

以及发射天线个数N_t，获得发射功率约束

其中P为预编码矩阵。

4.根据权利要求3所述的预编码方法，其特征在于，根据所述发送信号的向量与所述判决信号向量之间的均方误差获得用于对所述发送信号的向量进行线性预编码的预编码矩阵，包括：

根据发送信号的向量s以及判决信号向量

获得均方误差ε=E[||β^-1Re{HPs+n}-s||²]，P为预编码矩阵，Re{HPs+n}为接收信号的实部向量，β^-1为乘性系数，所述判决信号向量为接收信号的实部向量乘以乘性系数，所述接收信号的向量为根据所述发送信号的向量与预编码矩阵、信道矩阵的乘积再加上信道的加性噪声向量获得；

根据均方误差ε=E[||β^-1Re{HPs+n}-s||²]，以及功率约束

获得最小均方误差MMSE算法的预编码矩阵

其中， $\left[\begin{array}{c}{\tilde{P}}_r^{\mathrm{mmse}}\\ {\tilde{P}}_i^{\mathrm{mmse}}\end{array}\right]={\left[\begin{array}{cc}{X}_r+Y_r+\mathrm{\ξ}& Y_i-X_i\\ X_i+Y_i& X_r-Y_r+\mathrm{\ξ}\end{array}\right]}^{-1}\left[\begin{array}{c}{Z}_r\\ Z_i\end{array}\right],$ X_r+jX_i＝H^HH，Y_r+jY_i＝H^HH^*，Z_r+jZ_i＝2H^H， $\mathrm{\ξ}={\mathrm{\σ}}_n^2\÷{\mathrm{\σ}}_s^2,\mathrm{\β}=\sqrt{\frac{N_t{\mathrm{\σ}}_s^2}{\mathrm{Tr}\left({\tilde{P}}^{\mathrm{mmse}}{\tilde{P}}^{\mathrm{mmse},H}\right)}};$ 其中 $E\left[{\mathrm{nn}}^H\right]={\mathrm{\σ}}_n^{2}I,$ H为信道矩阵，n为信道的加性噪声向量。

5.根据权利要求3所述的预编码方法，其特征在于，根据所述发送信号的向量与所述判决信号向量之间的均方误差获得用于对所述发送信号的向量进行线性预编码的预编码矩阵，包括：

根据发送信号的向量s以及判决信号向量

获得均方误差ε＝E[||β^-1Re{HPs+n}-s||²]，P为预编码矩阵，Re{HPs+n}为接收信号的实部向量，β^-1为乘性系数；

根据均方误差ε＝E[||β^-1Re{HPs+n}-s||²]，得到ZF迫零算法的预编码矩阵 $P^{\mathrm{zf}}=\mathrm{\β}({\tilde{P}}_r^{\mathrm{zf}}+i\·{\tilde{P}}_i^{\mathrm{zf}}),$ 其中， $\left[\begin{array}{c}{\tilde{P}}_r^{\mathrm{zf}}\\ {\tilde{P}}_i^{\mathrm{zf}}\end{array}\right]={\left[\begin{array}{cc}{X}_r+Y_r& Y_i-X_i\\ X_i+Y_i& X_r-Y_r\end{array}\right]}^{-1}\left[\begin{array}{c}{Z}_r\\ Z_i\end{array}\right],$ X_r+jX_i＝H^HH，Y_r+jY_i＝H^HH^*，Z_r+jZ_i＝2H^H，其中H为信道矩阵，n为信道的加性噪声向量。

6.一种预编码装置，其特征在于，包括：

判断单元，用于根据发送信号向量s计算E[ss^T]，当E[ss^T]＝0时，执行偏置调制单元；

偏置调制单元，用于对发送信号的向量进行偏置调制；

预编码矩阵获取单元，用于根据所述经过偏置调制的发送信号向量与接收端的判决信号向量计算对所述发送信号向量进行预编码的预编码矩阵,所述判决信号向量为接收信号的实部向量与乘性系数的乘积，所述接收信号的向量为根据所述发送信号的向量与预编码矩阵、信道矩阵的乘积再加上信道的加性噪声向量获得；

预编码单元，用于根据所述预编码矩阵对所述发送信号向量进行预编码。

7.根据权利要求6所述的预编码装置，其特征在于，所述预编码矩阵获取子单元，具体用于令所述发送信号的向量与所述判决信号向量之间的均方误差最小，得到用于对所述发送信号的向量进行线性预编码的预编码矩阵。

8.根据权利要求7所述的预编码装置，其特征在于，所述装置，还包括：

参数获取单元，用于通过信道估计获得发送端与接收端的信道矩阵H，信道的加性噪声向量n，和信道的噪声方差；用于通过计算

获得所述发送信号的向量s的伪协方差

其中，I为单位矩阵，s^T为发送信号向量的转置矩阵；用于根据所述发送信号的向量s的协方差

以及发射天线个数N_t，获得发射功率约束

9.根据权利要求8所述的预编码装置，其特征在于，所述预编码矩阵获取单元，包括：

均方误差获取子单元，用于根据发送信号的向量s以及判决信号向量

获得均方误差ε=E[||β^-1Re{HPs+n}-s||²]，P为预编码矩阵，Re{HPs+n}为接收信号的实部向量，β^-1为乘性系数，所述判决信号向量为接收信号的实部向量乘以乘性系数，所述接收信号的向量为根据所述发送信号的向量与预编码矩阵、信道矩阵的乘积再加上信道的加性噪声向量获得；

预编码矩阵获取子单元，用于根据均方误差ε=E[||β^-1Re{HPs+n}-s||²]，以及功率约束获得最小均方误差MMSE算法的预编码矩阵 $P^{\mathrm{mmse}}=\mathrm{\β}({\tilde{P}}_r^{\mathrm{mmse}}+i\·{\tilde{P}}_i^{\mathrm{mmse}}),$ 其中， $\left[\begin{array}{c}{\tilde{P}}_r^{\mathrm{mmse}}\\ {\tilde{P}}_i^{\mathrm{mmse}}\end{array}\right]={\left[\begin{array}{cc}{X}_r+Y_r+\mathrm{\ξ}& Y_i-X_i\\ X_i+Y_i& X_r-Y_r+\mathrm{\ξ}\end{array}\right]}^{-1}\left[\begin{array}{c}{Z}_r\\ Z_i\end{array}\right],$ X_r+jX_i＝H^HH，Y_r+jY_i＝H^HH^*，Z_r+jZ_i＝2H^H， $\mathrm{\ξ}={\mathrm{\σ}}_n^2\÷{\mathrm{\σ}}_s^2,$ $\mathrm{\β}=\sqrt{\frac{N_t{\mathrm{\σ}}_s^2}{\mathrm{Tr}\left({\tilde{P}}^{\mathrm{mmse}}{\tilde{P}}^{\mathrm{mmse},H}\right)}};$ 其中 $E\left[{\mathrm{nn}}^H\right]={\mathrm{\σ}}_n^{2}I,$ H为信道矩阵，n为信道的加性噪声向量。

10.根据权利要求8所述的预编码装置，其特征在于，所述预编码矩阵获取单元，包括：

均方误差获取子单元，用于根据发送信号的向量s以及判决信号向量获得均方误差ε＝E[||β^-1Re{HPs+n}-s||²]，P为预编码矩阵，Re{HPs+n}为接收信号的实部向量，β^-1为乘性系数，所述判决信号向量为接收信号的实部向量乘以乘性系数，所述接收信号的向量为根据所述发送信号的向量与预编码矩阵、信道矩阵的乘积再加上信道的加性噪声向量获得；

预编码矩阵获取子单元，用于根据均方误差ε＝E[||β^-1Re{HPs+n}-s||²]，得到ZF迫零算法的预编码矩阵

其中， $\left[\begin{array}{c}{\tilde{P}}_r^{\mathrm{zf}}\\ {\tilde{P}}_i^{\mathrm{zf}}\end{array}\right]={\left[\begin{array}{cc}{X}_r+Y_r& Y_i-X_i\\ X_i+Y_i& X_r-Y_r\end{array}\right]}^{-1}\left[\begin{array}{c}{Z}_r\\ Z_i\end{array}\right],$ X_r+jX_i＝H^HH，Y_r+jY_i＝H^HH^*，Z_r+jZ_i＝2H^H，

其中H为信道矩阵，n为信道的加性噪声向量。

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