CN1744459A - 使用中继节点的通信***和方法 - Google Patents

Abstract

使用中继节点的通信***和方法。一种通信节点，在多个源节点和多个目的地节点之间，将从所希望的源节点发送的发送信号中继到目标目的地节点。该通信节点包括：第一酉矩阵估计单元，其被构造用来通过对中继节点和除了所希望的源节点之外的多个源节点之间的一个或更多个信道矩阵执行奇异值分解来估计第一酉矩阵；第二酉矩阵估计单元，其被构造用来通过对中继节点和除了目标目的地节点之外的多个目的地节点之间的一个或更多个信道矩阵执行奇异值分解来估计第二酉矩阵；以及发送单元，其被构造用来将通过把接收信号乘以第一和第二酉矩阵而生成的中继信号发送到目标目的地节点。

Description

使用中继节点的通信***和方法

技术领域

本发明总体上涉及无线通信，更具体地，涉及使用多跳方案和多输入多输出(MIMO)方案的通信节点和通信方法。

背景技术

近年来，基于多跳方案和MIMO(或多天线)方案的组合的***(该***被称为MIMO多跳***)持续得到关注。在多跳方案中，信号通过位于源和目的地之间的一个或多个中继节点从源节点发送到目的地节点(或目标节点)。该***具有通过中继信号来扩展覆盖范围(理论上是不受限制的信号传输区域)以及无线网络的快速建立的优点。通过MIMO***，使用多发送天线和多接收天线来发送和接收信号，以通过空间的有效使用来提高通信容量。

以下面的步骤来执行MIMO多跳***中的信号传输。首先，在中继节点处接收从源节点发送的信号S。在中继节点处的接收信号Y表示为：

Y＝HS+n         (1)

其中H表示源和中继节点之间的信道矩阵，S表示发送信号向量，以及n表示噪声。然后，通过迫零(ZF)方法来检测发送信号S。该方法是通过计算伪逆矩阵W₁＝(H^HH)-¹H^H，并且将接收信号乘以伪逆矩阵W₁以及归一化系数来检测发送信号S。该处理表示为：

W₁Y＝S+W₁n                (2)

伪逆矩阵W₁中的上标H表示共扼转置。

任意矩阵A的范数(Norm)可以定义为：

‖A‖＝(Tr(E[AA^H]))^1/2    (3)

其中符号‖·‖表示范数，符号Tr(·)表示圆括号中的矩阵的对角元素的总和(即，迹)，而符号E[·]表示对方括号中的数值求平均值。具体地，将向量V＝(v₁，v₂，...，v_M)^T的范数‖V‖表示为：

‖V‖＝[|v₁|²+|v₂|²+…+|v_M|²]^1/2       (3)′

其中上标T表示转置。上述伪逆矩阵与Moore-Penrose逆矩阵相对应。通常，将Moore-Penrose逆矩阵B定义为m×n矩阵，其对于n×m矩阵A，BA＝I成立。在所示示例中，对于矩阵H，W₁H＝I成立。

然后，计算伪逆矩阵W₂＝(G^HG)^-1G^H，其中G表示在中继节点和目的地节点之间的信道矩阵。将等式(2)的两侧同时乘以该伪逆矩阵W₂和归一化系数E。将这种关系表示为：

E(W₂W₁)Y＝EW₂(S+W₁n)         (4)

其中， $E=1/\left(\right|\left|W_1\right|\left|\right|\left|W_2\right|\left|\right)*{(P_s/(P_s+{\mathrm{\σ}}_n^2))}^{1/2}$ 成立，Ps表示发送功率，而σ²是噪声方差。

将由此计算的信号从中继节点发送到目的地节点。在目的地节点接收的信号Y_R表示为：

Y_R＝GEW₂W₁Y+n_R              (5)

其中n_R表示噪声分量。可以根据W₁和W₂的定义将等式(5)重写为：

Y_R＝E(S+W₁n)+n_R     (6)

这样，可以在目的地节点即时获得发送信号S。例如在下面的文献中描述了这种MIMO多跳***，Rohit U.Nabar，et al.，”CapacityScaling Laws in MIMO Wireless networks”，Allerton Conference onCommunication，Control，and Computing，Monticello，IL.，pp.378-389，Oct.2003。

根据等式(6)，应当理解所接收的信号Y_R包括与发送信号S相关的因子1/(‖W₁‖‖W₂‖)。该因子‖W₁‖和‖W₂‖对于在中继节点执行的发送功率控制是必不可少的。然而，由于W₁和W₂分别是信道矩阵H和G的逆矩阵(其受到噪声幅值的影响)，所以信号质量不可避免地要降低。另外，等式(6)包括噪声分量“n”，该噪声分量“n”是在从源到中继节点的传播过程中引入的，从而严重影响了接收信号。因此，随着跳数的增加，由于噪声引起的信号劣化将变得显著。

此外，必须考虑下述的无线通信***，在该无线通信***中，将信号从多个源节点通过中继节点同时中继到相关的目的地节点。在这种***中，在目的地节点接收的信号不仅包括所希望的源节点的影响，还包括其它源节点的影响。在这种***中有下述的担忧：噪声在中继节点被放大，并且在目的地节点的接收信号质量严重下降。

发明内容

本发明旨在克服上述问题，并且本发明的一个目的是提供一种通信***、通信节点和通信方法，其在从源节点到目的地的信号传输中，与传统技术相比，能够更有效地防止在目的地节点的接收信号质量降低。

在本发明的一个方面，提供了一种通信节点，用于在多个源节点和多个目的地节点之间，将从所希望的源节点发送的发送信号中继到目标目的地节点。该通信节点包括：

(a)第一酉矩阵估计单元，其被构造用来通过对中继节点和除了所希望的源节点之外的多个源节点之间的一个或更多个信道矩阵执行奇异值分解来估计第一酉矩阵；

(b)第二酉矩阵估计单元，其被构造用来通过对中继节点和除了该目标目的地节点之外的多个目的地节点之间的一个或更多个信道矩阵执行奇异值分解来估计第二酉矩阵；以及

(c)发送单元，其被构造用来将通过把所接收的信号乘以第一和第二酉矩阵而生成的中继信号发送到目标目的地节点。

在使用这种中继节点的通信***中，目的地节点根据所接收的中继信号检测发送信号。

在本发明的另一方面，提供了一种通信节点，用于将从多个源节点中的所希望的源节点发送的发送信号中继到目的地节点。该通信节点包括：

(a)矩阵估计单元，其被构造用来估计根据中继节点和多个节点之间的多个信道矩阵导出的Moore-Penrose逆矩阵；

(b)第一酉矩阵估计单元，其被构造用来通过对中继节点和除了所希望的源节点之外的多个源节点之间的一个或更多个信道矩阵执行奇异值分解来估计第一酉矩阵；

(c)第二酉矩阵估计单元，其被构造用来通过对中继节点和除了所述目的地节点之外的多个目的地节点之间的一个或更多个信道矩阵执行奇异值分解来估计第二酉矩阵；

(d)中继信号生成单元，其被构造用来通过将所接收的信号乘以定义Moore-Penrose逆矩阵的加权矩阵、第一酉矩阵、第二酉矩阵中的两个来生成中继信号；以及

(e)发送单元，其被构造用来将中继信号发送给目的地节点。

通过任一类型的通信节点，在使用多跳MIMO方案从源节点向目的地节点发送信号时，可以防止在目的地节点接收的信号质量下降。

附图说明

当结合附图阅读时，根据下面的详细描述，本发明的其它目的、特征和优点变得更加明显。附图中：

图1是示出采用MIMO方案和多跳方案的通信***的示意图；

图2是中继节点的示意性框图；

图3是根据本发明第一实施例的中继信号生成器的功能框图；

图4是示出根据本发明第一实施例的通信***的操作的流程图；

图5是根据本发明第二实施例的中继信号生成器的功能框图；

图6是示出使用图5所示的中继信号生成器的通信***的操作的流程图；

图7A和图7B是表示根据本发明第三实施例的本发明的仿真结果的曲线图；

图8是示出其中多个节点通过中继节点发送和接收信号的通信***的示意图；

图9是传统中继节点的功能框图；

图10是根据本发明第四实施例的中继节点的功能框图；

图11表示在中继节点执行的算术运算的示例；

图12表示在中继节点执行的算术运算的另一示例；

图13表示在中继节点执行的算术运算的另一示例；

图14表示在中继节点执行的算术运算的另一示例；

图15是表示与现有技术相比，本发明的仿真结果的曲线图。

具体实施方式

下面将结合附图详细地描述本发明。在说明书和权利要求中，“酉矩阵”不必是正规阵(normal matrix)，从而行数和列数可以彼此不同。“酉矩阵”是各行(或列)彼此正交的矩阵。因此，还包括使方阵A对角化的正规阵，“酉矩阵”包括用于使M×N的非方阵B对角化的N×M非方阵。

在一优选实施例中，通过将源节点和中继节点之间的第一信道矩阵分解为包括第一三角矩阵的乘积来确定第一酉矩阵，并且通过将中继节点和目的地节点之间的第二信道矩阵分解为包括第二三角矩阵的乘积来确定第二酉矩阵。如果i+j不满足规定值，则第i行第j列的矩阵元素为0。

实施例中所使用的通信节点包括：第一装置，用于将源节点和中继节点之间的信道矩阵H分解为包括第一三角矩阵E的乘积；第二装置，用于将中继节点和目的地节点之间的信道矩阵G分解为包括第二三角矩阵P的乘积；变换矩阵生成装置，用于基于第一和第二三角矩阵生成变换矩阵A；乘法装置，用于将所接收的信号与第一酉矩阵、变换矩阵和第二酉矩阵相乘，以生成中继信号；以及发送装置，用于将中继信号发送给目的地节点。如果i+j不满足规定值，则变换矩阵A的第i行第j列元素为0。

因为使用酉矩阵和变换矩阵生成中继信号，所以可以在减少信号损失和信号质量劣化的同时实现多跳通信。

在一示例中，基于第一酉矩阵、可交换矩阵和第二酉矩阵的共轭转置矩阵来估计变换矩阵。通过这种设置，目的地节点可以同相地合并来自多个中继节点的中继信号。因为信号合并系数不包含虚分量(相位分量)，所以在信号合并期间不需要删除某些分量，因此，可以在目的地节点相干地同相合并中继信号。

在一优选示例中，使用从目的地节点通过中继节点到源节点的反馈信道，将与发送信号的速率和功率电平相关的信息从目的地节点反馈到源节点。在目的地节点根据信道估计值获取该信息。

在一优选示例中，提供了一种将从源节点发送的发送信号通过中继节点中继到目的地节点的方法。在该方法中，在中继节点处，将源节点和中继节点之间的第一信道矩阵分解为包括第一三角矩阵的乘积，而将中继节点和目的地节点之间的第二信道矩阵分解为包括第二三角矩阵的乘积。然后，基于第一和第二三角矩阵生成变换矩阵，其中如果i+j不满足规定值，则变换矩阵的第i行第j列元素为0。然后，将在中继节点接收到的信号乘以第一酉矩阵、变换矩阵和第二酉矩阵。然后，将相乘的信号从中继节点发送到目的地节点。

优选地，基于第一和第二三角矩阵和变换矩阵，在目的地节点生成第三三角矩阵。然后目的地节点使用该第三三角矩阵从所接收的信号中检测发送信号。

在另一示例中，在中继节点处，将源节点和中继节点之间的第一信道矩阵分解为包括第一三角矩阵的乘积，将中继节点和目的地节点之间的第二信道矩阵分解为包括第二三角矩阵的乘积。然后，将在中继节点接收到的信号乘以酉矩阵。然后。使用第一三角矩阵从所接收的信号中检测从源节点发送的发送信号。然后。将检测到的发送信号乘以变换矩阵和第二酉矩阵。将所得到的信号从中继节点发送到目的地节点。

在该示例中，使用第二三角矩阵，在目的地节点从所述得到的信号中检测发送信号。

该方法有利于有效地防止每一跳在各个中继节点的噪声累积。因为目的地节点不需要执行酉变换，所以可以减少在目的地节点的信号处理的工作量。

在另一示例中，通信节点在多个源节点和目的地节点之间进行无线通信的环境下将从特定源节点发送的信号中继到目标目的地节点。该通信节点基于中继节点和除了所希望的源节点之外的一个或更多个源节点之间的一个或更多个信道矩阵来估计第一酉矩阵，通过将所接收的信号乘以第一酉矩阵、第二酉矩阵乘来生成中继信号，并且将该中继信号发送给目的地节点。该第一酉矩阵包括通过对中继节点和除了所希望的源节点之外的源节点之间的一个或更多个信道矩阵执行奇异值分解而获得的矩阵。

通过将所接收的信号乘以第一酉矩阵乘，可以将来自所希望的源节点的发送信号与来自其他源节点的信号分量相分离。换句话说，可以去除来自其他源节点的干扰，但是不能去除来自所希望的源节点的干扰。相反地，因为所接收的信号与第一酉矩阵相乘不会导致噪声分量放大，所以将所接收信号中的噪声分量保持为较低，而不被放大。

第二酉矩阵包括通过对中继节点与除了目标目的地节点之外的目的地节点之间的一个或更多个信道矩阵执行奇异值分解而获得的矩阵。将信号与第二酉矩阵的相乘使得目的地节点能够将所希望的源节点的发送信号与其它源节点的信号分量分离。

在另一示例中，通信节点还估计变换矩阵，该变换矩阵是下述矩阵与一个或更多个酉矩阵的乘积，在该矩阵中，如果行号和列号之和(i+j)不是规定值，则在第i行第j列的矩阵元素为0。在这种情况下，通信节点将通过把所接收的信号乘以第一酉矩阵、变换矩阵和第二酉矩阵而生成的中继信号发送给目的地节点。

在另一示例中，通信节点估计变换矩阵，该变换矩阵是对角矩阵和酉矩阵的乘积，在这种情况下，该通信节点将通过把所接收的信号乘以第一酉矩阵、变换矩阵和第二酉矩阵而生成的中继信号发送给目的地节点。

这种设置具有可以减少在目的地节点分离来自所希望的源节点的发送信号的运算工作量的优点。

该通信节点还可以基于中继节点和包括所希望的源节点的多个源节点之间的多个信道矩阵来估计加权矩阵。在这种情况下，通信节点将通过把所接收的信号乘以加权矩阵和酉矩阵而生成的中继信号发送到目标目的地节点。酉矩阵包括通过对中继节点和除了目标目的地节点之外的目的地节点之间的一个或更多个信道矩阵执行奇异值分解而获得的矩阵。

在另一示例中，该通信节点通过将所接收的信号乘以第一酉矩阵、第二酉矩阵和包括Moore-Penrose逆矩阵的加权矩阵中的两个来生成中继信号。这两个矩阵是基于信道状态的质量来选择的。这种设置使得中继节点能够根据信道状态选择适合的中继方案，并且可以提高目的地节点处的接收信号的质量。

(实施例1)

图1是表示根据本发明一实施例的通信***的总体结构的示意图。该通信***采用多跳方案和多输入多输出(MIMO)方案。该通信***包括源节点12，目的地节点16和K(K≥1)个中继节点14-1到14-K。第k个中继节点表示为14-k(1≤k≤K)。使用MIMO方案来执行源节点12和中继节点14-k之间的通信以及中继节点14-k和目的地节点16之间的通信。通过多跳方案来执行从源节点12到目的地节点16的信号传输。为了简明起见，在该实施例中，该K个中继节点中的每一个都可以通过一跳将信号从源节点12中继到目的地节点16。然而，可以增加跳数。

源节点12从多个天线(例如，M个天线)发送可相互区分的信号。该M个天线中的每一个在MIMO方案下独立地发送相关联的信号。从M个天线发送的信号限定了发送信号向量S，各个信号都是向量分量。

K个中继节点14中的每一个都从源节点12接收信号，对所接收的信号执行预定的信号处理，以生成中继信号，并且将该中继信号发送到目的地节点16。该K个中继节点14具有相同的结构和功能，下面将描述其结构和功能。

目的地节点16从该K个中继节点14接收中继信号，并且检测从源节点12发送的发送信号向量S的内容。

图2是中继节点14-k的框图。中继节点14-k具有多个天线22-1到22-M、接收单元24、信道估计器25、中继信号生成器26和发送单元28。由于源节点12和目的地节点16也可以是中继节点，所以该结构不仅可以应用于中继节点14，而且还可以应用于源节点12和目的地节点16。

在该实施例中，出于简明的目的，假定源节点12、中继节点14-1到14-K以及目的地节点16中的每一个都具有用于发送和接收信号的M个天线。然而，这些节点可以具有不同数量的天线，另外，还可以在信号的发送和接收过程中使用不同数量的天线。

接收单元24对在M个天线22-1到22-M处接收的信号Y_k执行适当的信号处理。这种信号处理包括接收前端处理(例如频率转换和带宽限制)以及对各个天线进行加权。所接收的信号Y_k表示为由与M个天线相对应的M个分量组成的向量。接收单元24还分析所接收信号Y_k的头部，以确定要向其发送信号的目的地节点。如果信号没有通过一跳到达目的地节点，则中继节点14-k将该信号发送到另一中继节点。

信道估计器25估计源节点12和中继节点14-k之间的信道矩阵H_k。通过接收从源节点12发送的各个导频信道，可以获得信道矩阵H_k的矩阵元素。类似地，信道估计器25估计中继节点14-k和目的地节点16之间的信道矩阵G_k。在需要时，信道估计器25还估计信道状态。例如可以通过根据所接收的信号测量SNR或SIR来估计无线信道的状态。在下述实施例中可以使用信道状态的级别。

中继信号生成器26根据所接收的信号Y_k和信道估计结果来生成中继信号X_k。中继信号X_k是由与M个天线相对应的M个分量组成的向量。下面将详细地描述中继信号生成器26。

发送单元28执行信号处理，以通过多个天线将中继信号X_k发送到目的地节点16。该信号处理包括频率转换、带宽限制、功率放大和对各个天线进行加权。

图3是中继信号生成器26的功能框图。中继信号生成器26具有QR分解单元32、加权因子计算单元34、和加权单元36。

当从信道估计器25接收到与信道矩阵H_k和G_k相关的信息时，QR分解单元32将信道矩阵H_k分解为酉矩阵Q_k和三角矩阵R_k的乘积的形式。结果，确定了满足等式(7)的酉矩阵Q_k和三角矩阵R_k。

H_k＝Q_kR_k                               (7)

应当注意，三角矩阵R_k中的第i行的第一到第(i-1)列元素为0(2≤i≤M)，由等式(8)表示如下：

QR分解单元32还将信道矩阵G_k分解为由等式(9)表示的三角矩阵P_k ^H和酉矩阵O_k ^H的乘积的形式，其中上标H表示共扼转置。

G_k＝P_k ^HO_k ^H                                   (9)

应当注意，三角形矩阵P_k中的第i行的第一到第(i-1)列元素为0(2≤i≤M)，由等式(10)表示如下：

由于矩阵P_k是上三角矩阵，所以P_k ^H是下三角矩阵。

根据信道矩阵H_k和G_k以及QR分解式，加权因子计算单元34计算接收信号Y_k的加权因子。下面将结合通信***的操作来描述加权因子的计算细节。

加权单元36执行预定的矩阵运算，以将接收信号Y_k转换为中继信号X_k。

图4是表示根据本发明一实施例的通信***的操作的流程图。在该通信***中，源节点12将由M个信号分量的集合组成的发送信号向量S从M个天线发送到周围的中继节点。位于预定范围内的中继节点从该源节点12接收信号S。可以将该范围称为1跳范围。为了方便说明，假定K个中继节点接收发送信号S并且执行类似的信号处理，以将信号中继到目的地节点。尽管图4中仅示出了第k个中继节点(1≤k≤K)，但其他的中继节点也执行类似的操作。

首先，源节点12和目的地节点16分别发送导频信号L_k和Z_k，在中继节点14-k处接收这些导频信号。在步骤401，中继节点14-k根据导频信号L_k和Z_k执行信道估计，以估计源节点12和中继节点14-k之间的信道矩阵H，以及中继节点14-k和目的地节点16之间的信道矩阵G。

在步骤402，源节点12将表示为由M个分量的集合组成的信号向量S的发送信号从M个天线发送到周围的中继节点。

在步骤404，中继节点14-k从源节点12接收信号。所接收的信号表示为：

Y_k＝H_kS+n_k                          (11)

其中，H_k是源节点12和第k个中继节点之间的信道矩阵，如上所述，n_k表示噪声分量。

在步骤406，中继节点14-k在QR分解单元32对信道矩阵H_k和G_k执行QR分解(参见图3)。在该步骤中，信道矩阵H_k被分解为酉矩阵Q_K和三角矩阵R_K的乘积(H_k＝Q_kR_k)的形式，而信道矩阵G_k被分解为三角矩阵P_k ^H和酉矩阵O_k ^H的乘积(G_k＝P_k ^HO_k ^H)的形式。

在步骤408，在加权因子计算单元34处根据三角矩阵P_k和R_k计算变换矩阵A_k(图3)。如果i+j不等于M+1(i+j≠M+1)，则在变换矩阵A_k的第i行和第j列中的矩阵元素为0。在这种情况下，变换矩阵A_k由等式(12)来表示。

换句话说，当以逆序设置这些行和列(逆对角矩阵)时，变换矩阵A_k是变为对角矩阵的矩阵。如果i+j等于M+1，则矩阵元素 ${\left(A_k\right)}_{i,M-i+1}=a_i^k$ 表示为：

$a_i^k=\frac{{\left({P_k}^H\mathrm{\Π}{R}_k\right)}_{i,M-i+1}^H}{\left|\right|{\left({P_k}^H\mathrm{\Π}{R}_k\right)}_{i,M-i+1}^H\left|\right|}---\left(13\right)$

其中矩阵∏表示可交换矩阵，其由等式(14)来表示：

在步骤410中，生成中继信号X_k，该中继信号由等式(15)来表示：

X_k＝E_kO_kA_kQ_k ^HY_k                   (15)

系数E_k是由等式(16)限定的标量：

$E_k=\sqrt{\frac{\mathrm{PM}}{P\left[\mathrm{tr}\right\{\left(P_k^H{A}_k{R}_k\right){\left(P_k^H{A}_k{R}_k\right)}^H\left\}\right]+\mathrm{MN}{\mathrm{\σ}}^2}}---\left(16\right)$

其中P表示在源节点12处的总发送功率，而σ²表示噪声电平。

在步骤412，将中继信号X_k发送到目的地节点16。

在步骤414，在目的地节点16处接收来自所有中继节点的信号，这些中继节点对来自源节点12的信号进行中继。将在目的地节点16处接收的信号Y_R表示为：

$\begin{array}{c}{Y}_R=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{G}_k{X}_k{+n}_R\\ =\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{E}_k{T}_{k}S+n\end{array}---\left(17\right)$

其中n_R和n表示噪声分量。根据等式(7)、(9)和(11)，以下关系成立：

Q_k ^HY_k＝Q_k ^H(H_kS+n_k)

＝Q_k ^H(Q_kR_kS+n_k)

＝R_kS+Q_k ^Hn_k

另外，根据上述关系和等式(9)和(16)，下面的关系成立：

G_kX_k＝P_k ^HO_k ^H·E_kO_kA_kQ_k ^HY_k

＝E_kP_k ^HA_kQ_k ^HY_k

＝E_kP_k ^HA_kR_kS+E_kP_k ^HA_kQ_k ^Hn_k

＝E_kT_kS+(噪声分量)

其中，T_k＝P_k ^HA_kR_k。

可以根据等式(8)、(10)和(16)将矩阵T_k表示为等式(18)：

考虑等式(13)，应当理解非零矩阵元素a_i ^k等于p_ii(r_M-i+1 M-i+1)^*/|p_ii(r_M-i+1 M-i+1)^*|，其中星号表示复共轭。因此，Y_kS变为具有由等式(19)表示的第一到第M元素的矩阵。

在步骤416，根据等式(17)和(18)来检测发送信号S。使用连续干扰消除法(用于连续地消除T_k的非对角分量)来执行信号检测。假定以理想的方式来执行连续的消除方法，根据在目的地节点16处的信道估计结果，利用等式(20-1)来计算各个发送流的等效信噪比(λm)。

${\mathrm{\λ}}_m=\frac{P}{M}\frac{{\left(\underset{k=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{\left(E_k{P_k}^H{A}_k{R}_k\right)}_{m,M-m+1}\right)}^2}{{\mathrm{\σ}}_r^2\underset{k=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{E}_k{\left|\right|{\left({P_k}^H{A}_k\right)}_m\left|\right|}^2+{\mathrm{\σ}}_d^2}---(20-1)$

其中σ_r ²和σ_d ²分别是噪声分量n_k和n_R的方差，而P表示源节点12的总发送功率。根据等式(20-1)，当独立控制流S₁，...，S_M的速率时，通过等式(20-2)来表示源节点12和目的地节点16之间的通信容量C。

$C=\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\frac{1}{2}{\log }_2(1+{\mathrm{\λ}}_m)---(20-2)$

可以通过将来自目的地节点的信息反馈给源节点12，将与各个流的速率有关的信息报告给源节点12。还可以独立地控制各个流的功率电平。

如等式(19)所示，消除T_k的非对角分量，并且将从中继节点14获得的信号向量的信号分量S₁到S_M中的每一个乘以一正实数。在目的地节点处组合这些矩阵元素。因为在信号组合中使用的系数不包括虚分量(相位分量)，所以几乎不需要在信号组合过程中消除这些分量，因此，可以最大比率来实现同相信号组合。换句话说，可以相位相干地组合来自各个中继节点14的中继信号。

因为主要根据酉矩阵的变换来计算标量E_k和其他系数，所以与传统技术相比，可以减少噪声增加的不利影响。从减少信号损失的角度来看，这种设置是有利的。因此，可以解决信号质量的下降(这是现有技术中存在的问题)。

(实施例2)

图5是根据本发明第二实施例的在中继节点14中使用的中继信号生成器26的功能框图。中继信号生成器26包括QR分解单元32、加权因子计算单元34、第一加权单元36、信号检测器39和第二加权单元62。在第二实施例中，目的地节点16可以具有图5所示的结构和功能，或者另选地，其可以具有图3所示的结构和功能。

当从信道估计器25接收到与信道矩阵H_k和G_k有关的信息时，QR分解单元32将信道矩阵H_k分解为酉矩阵Q_k和三角矩阵R_k的乘积(H_k＝Q_kR_k)的形式。QR分解单元32还将信道矩阵G_k分解为三角矩阵P_k ^H和酉矩阵O_k ^H的乘积(G_k＝P_k ^HO_k ^H)的形式。

根据信道矩阵H_k和G_k以及与QR分解式相关的信息，加权因子计算单元34对接收信号Y_k计算加权因子。

第一加权单元36将接收信号Y_k与通过加权因子计算单元34估计的加权因子Q_k ^H相乘，以提取接收信号的各个分量。

信号检测器39根据从加权单元36输出的加权接收信号和与三角矩阵有关的信息，来检测从源节点12发送的发送信号S_k＝(S_k1，...，S_kM)。

第二加权单元62将所检测的发送信号S_k与通过加权因子计算单元34计算的加权因子A_kO_k ^H相乘，并且输出中继信号A_kO_k ^HS_k的各个分量。

图6是表示根据本发明第二实施例的通信***的操作的流程图。

首先，源节点12和目的地节点16分别发送导频信号L_k和Z_k，在中继节点14-k处接收该导频信号。在步骤701，中继节点14-k根据导频信号L_k和Z_k执行信道估计，以估计源节点12和中继节点14-k之间的信道矩阵H，以及中继节点14-k和目的地节点16之间的信道矩阵G。

在步骤702，源节点12将表示为由M个分量的集合组成的信号向量S的发送信号从M个天线发送到周围的中继节点。

在步骤704，中继节点14-k从源节点12接收信号。所接收的信号表示为：

Y_k＝H_kS+n_k

在步骤706，对信道矩阵H_k和G_k执行QR分解。将信道矩阵H_k分解为酉矩阵Q_k和三角矩阵R_k的乘积(H_k＝Q_kR_k)的形式，而将信道矩阵G_k分解为三角矩阵P_k ^H和酉矩阵O_k ^H的乘积(G_k＝P_k ^HO_k ^H)的形式。

在步骤708，通过将接收信号Y_k与酉矩阵Q^H相乘来执行酉变换。将经过酉变换的接收信号Z_k表示为：

Z_k＝Q_k ^HY_k

＝R_kS+Q_k ^Hn_k

由于矩阵R_k是上三角矩阵，所以如果忽略噪声，则下面的关系成立。

Z_k1＝r₁₁S₁+r₁₂S₂+…+r_1MS_M

Z_k2＝r₂₂S₁₂+…+r_2MS_M

…

Z_kM-1＝r_M-1 M-1S_M-1+r_M-1 MS_M

Z_kM＝r_MMS_M

在步骤710，根据经酉变换的接收信号检测发送信号S。首先，关注第M个接收信号分量Z_kM，根据已知的Z_kM和r_MM检测发送信号分量S_M。然后关注第(M-1)个接收信号分量Z_kM-1，根据已知的r_M-1 M-1、r_MM和S_M检测发送信号分量S_M-1。通过类似的方式，来连续检测发送信号分量。

在步骤712，通过将所检测的发送信号S_k与A_kO_k ^H相乘来执行进一步的变换，其中矩阵A_k是如下表示的对角矩阵：

A_k＝diag(P_k ^H)

在步骤714，将变换信号O_k ^HS_k作为中继信号发送给目的地节点16。

在步骤716，在目的地节点16处接收从所有相关中继节点14中继的信号。接收信号Y_R表示为：

$\begin{array}{c}{Y}_R=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{G}_k{A}_k{O_k}^{H}S+n\\ =\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{P}_k\mathrm{diag}\left({P_k}^H\right)S+n\\ =\mathrm{DS}+n\end{array}---\left(21\right)$

其中n表示噪声分量。等式(21)利用了可以将信道矩阵G_k分解为G_k＝P_kO_k形式的事实。因为P_k是三角矩阵，所以K个矩阵P_k的总和(或组合)也为三角矩阵。将组合结果表示为矩阵D(具有元素dij)。可以通过在目的地节点16执行QR分解来确定与三角矩阵P_k和酉矩阵O_k有关的信息，或者另选地，可以从各个中继节点14采集这些信息。如果忽略了噪声分量，则将等式(21)展开为以下形式。

Y_R1＝d₁₁S₁+d₁₂S₂+…+d_1MS_M

Y_R2＝d₂₂S₂+…+d_2MS_M

…

Y_RM-1＝d_M-1 M-1S_M-1+d_M-1 MS_M

Y_RM＝d_MMS_M

在步骤718，在中继节点14处检测发送信号S。首先，关注第M个接收信号分量Y_RM，根据已知的Z_RM和d_MM检测发送信号分量S_M。然后，关注第(M-1)个接收信号分量Y_RM-1，根据已知的d_M-1 M-1、d_M-1 M和S_M来检测发送信号分量S_M-1。通过类似的方式，连续检测发送信号分量。

在第二实施例中，目的地节点16不是必须在图6的步骤716中执行酉变换。

(实施例3)

图7A和图7B是表示根据本发明实施例的信号发送的仿真结果的曲线图。水平轴表示功率噪声比(PNR)，而垂直轴表示容量。在图7A中，发送天线的数量和接收天线的数量分别为四个，并且两个中继节点(K＝2)位于源节点和目的地节点之间，并且在一跳通信范围内。理论限制的曲线表示作为PNR函数的容量的理论限制，而现有技术的曲线表示当使用迫零方法对信号进行中继时的容量。通过实施第一实施例的方法来获得实施例1的曲线。在图7B中，发送天线的数量和接收天线的数量分别为四个，并且四个中继节点(K＝4)位于源节点和目的地节点之间，并且在一跳通信范围内。根据图7A和图7B的曲线图，可以理解当发送功率增加时，***容量增加，并且在实现充足容量方面，实施例1的方法优于传统的方法。

(实施例4)

在第四实施例中，通过一个或更多个中继节点，在多个源节点和多个目的地节点之间对发送信号进行中继。

图8是根据本发明第四实施例的无线通信***的示意图。该***包括：L个源节点(802-1到802-L)，每一个源节点具有M个天线；K个中继节点(804-1到804-K)，每一个中继节点具有N个天线；和L个目的地节点(806-1到806-L)，每一个目的地节点具有M个天线。整数N、M和L满足关系N≥L*M。在该示例中，为了简化，所有的源节点和目的地节点都具有M个天线，而所有的中继节点具有N个天线。当然，这些节点可以具有不同数量的天线，只要源节点的天线数量等于或小于目的地节点的天线数量。

如上结合图1所述，在具有M个天线的源节点802-l和具有N个天线的中继节点804-k之间的信道状态由N×M信道矩阵H_l，k表示。类似地，在中继节点804-k和具有M个天线的目的地节点806-l之间的信道状态由M×N信道矩阵G_k，l(简化表示成G_kl)表示。

由中继节点接收并中继来自多个源节点的发送信号。由从源节点发送的信号所寻址到的目的地节点接收来自多个中继节点的信号，并且恢复来自该源节点的信号。因此，在目的地节点接收到的信号除了受到来自所希望的源节点的发送信号的影响外，还受到从其它源节点发送的信号的影响(干扰)。目的地节点必须通过去除干扰来检测所希望的发送信号。

在描述第四实施例的信号处理之前，先对传统通信***(例如，在上述Rohit U.Nabar等人的文章中描述的)的一般信号进行描述。

图9是传统中继节点之一(第k中继节点)的功能框图。该中继节点具有与源节点的数量L相对应地设置的L个接收滤波器902-1到902-L、L个发送滤波器904-1到904-L，以及信号合并单元906。

将中继节点处的接收信号Y_k分配给L个接收滤波器902-1到902-L。因为接收信号Y_k包括来自L个源节点的信号，所以将其表示为：

$y_k=\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{H}_{l,k}{s}_l+n---\left(30\right)$

(N×1矩阵)

其中，S_l是从第1源节点发送的具有M个信号分量(S_l1，S_l2，…，S_lM)的发送信号矢量，而n_k表示在第k中继节点和多个源节点之间引入的噪声分量。所接收信号的维度是N×1。

第1接收滤波器902-1将由M个向量分量表示的接收信号y_k乘以加权矩阵w^b _kl。该加权矩阵w^b _kl是M×N的矩阵并且满足关系：

${[W_{k,1}^{\mathrm{bT}}...W_{k,l}^{\mathrm{bT}}...W_{k,L}^{\mathrm{bT}}]}^T={(H_k^H\·H_k)}^{-1}\·H_k^H---(31-1)$

(ML×N矩阵)

该关系表达式表示ML×N的矩阵。H_k是包括多个信道矩阵的矩阵，并且被定义为：

H_k＝[H_lk，…，H_Lk]                        (31-2)

根据方程(31-1)和(31-2)可以理解，w^b _kl和H_lk相互正交。如方程(32)所示，利用该正交性，接收滤波器902-1将接收信号y_k乘以加权矩阵w^b _kl以将接收信号矢量转换为y’_kl。

$\begin{array}{c}{y^{\′}}_{k,l}=W_{k,l}^b{y}_k\\ =s_l+W_{k,l}^b{n}_k\end{array}---\left(32\right)$

(M×1矩阵)

然后，发送滤波器904-l将进行了转换的接收信号y’_kl乘以另一加权矩阵w^f _kl。该加权矩阵w^f _kl是N×M的矩阵，并且满足关系：

$[W_{k,1}^f...W_{k,l}^f...W_{\mathrm{kL}}^f]={G_k^H\left(G_k{\·G}_k^H\right)}^{-1}---\left(33\right)$

(N×ML矩阵)

该关系表达式表示N×ML的矩阵。G_k是包括多个信道矩阵的矩阵，并且被定义为：

G_k＝[G_lk，…，G_Lk]                        (34)

将经过相乘的信号w^f _kl*y’_kl提供给信号合并单元906。该信号合并单元906合并来自发送滤波器904-1到904-L的输出信号以生成中继信号x_k。该中继信号x_k表示为：

$x_k=E_k{W}_{k,l}^f\·y_{k,l}^{\′}---\left(35\right)$

(N×1矩阵)

其中，E_k是用于对中继节点的发送功率进行归一化的标量。将该中继信号x_k发送给目的地节点。

在多个目的地节点当中，第l目的地节点806-l接收来自K个中继节点的信号，每一个信号都反映从第l源节点发送的并寻址到第l目的地节点的发送信号。因此，在第l目的地节点接收的信号r₁被表示为：

$\begin{array}{c}{r}_1=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{G}_{k,l}{x}_1\\ =\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}(E_k{s}_l+E_k{W}_{k,l}^b{n}_k)+z_l\end{array}---\left(36\right)$

(M×1矩阵)

其中，z_l表示在多个中继节点和第l目的地节点之间引入的噪声分量。利用信道矩阵G_kl和加权矩阵W^f _kl之间的正交关系，来估计在方程(36)中定义的接收信号r₁。

在方程(36)中，接收信号r₁的各个分量线性地依赖于所希望的发送信号s_l的对应信号分量。因此，可以根据接收信号直接检测所希望的发送信号s_l，而无需执行通常在MIMO方案中执行的复杂的信号分离。

然而，通过这种方法，通过加权因子w^b _kl放大噪声n_k，因此，在目的地节点的接收信号质量的下降是值得关注的问题。可以通过将系数E_k设置得较小来减小加权矩阵对噪声放大的贡献。然而，因为系数E_k也用于所希望的信号s_l，所以随着系数E_k的减小，所希望的信号分量也变小。通过传统的技术，目的地节点处的信号检测精度会降低。

图10是表示根据本发明第四实施例的中继节点的功能框图。该中继节点是图8中所示的中继节点之一(第k中继节点804-k)。其他的中继节点也具有相同的结构和功能。该中继节点804-k具有L个接收滤波器1002-1到1002-L、L个接收滤波器估计器1004-1到1004-L、L个中间滤波器1006-1到1006-L、L个中间滤波器估计器1008-1到1008-L、L个发送滤波器1010-1到1010-L、L个发送滤波器估计器1012-1到1012-L以及信号合并单元1014。

图11表示在第l接收滤波器估计器1004-l、第l中间滤波器估计器1008-l、以及第l发送滤波器估计器1012-l中执行的算术运算。

如图10所示，将在第k中继节点接收的信号y_k分配给L个接收滤波器1002-1到1002-L。因为接收信号y_k包含来自L个源节点的信号，所以其由上述方程(30)表示。

第l(1≤l≤L)接收滤波器1002-l将由M个向量分量表示的接收信号y_k乘以第一酉矩阵U_kl。该第一酉矩阵具有N行和N-M(L-1)列的维度(N≥LM)，并且由接收滤波器估计器1004-l估计该第一酉矩阵。

在所关注的(第k)中继节点804-k和L个源节点之间的L个信道矩阵当中，第l接收滤波器估计器1004-l认为矩阵H^(l) _k包含除了第1源节点和中继节点804-k之间的一个以外的L-1个信道矩阵，，其被表示为：

H^(l) _k＝[H_l，k，…，H_l-1，k，H_l+1，k，…，H_L，k]    (37)

应该注意，与方程(31-2)不同，矩阵H^(l) _k不包含信道矩阵H_lk。因此，H^(l) _k具有N行和M(L-1)列的维度。如方程(38)所示，通过对矩阵H^(l) _k执行奇异值分解而获得上述第一酉矩阵U_kl。

(N×M(L-1)矩阵)

在方程(38)中，Λ^(l) _k，l，…，Λ^(l) _k，L-1中的每一个是M×M对角矩阵，并且它们的对角分量是H^(l) _k的奇异值。矩阵[U^(l) _k，l，…，U^(l) _k，L-1]具有N行和M(L-1)列的维度，并且包括由矩阵H^(l) _k定义的信号空间的基向量。类似地，[V^(l) _k，l，…，V^(l) _k，L-1]^T包括由矩阵H^(l) _k定义的信号空间的基向量，并且由M(L-1)×M(L-1)的方阵表示。U_k，l是具有N行和N-M(L-1)列的第一酉矩阵。该矩阵与上述信号空间的零空间的基向量相对应。

如方程(39)所示，第1接收滤波器1002-1将接收信号y_kl乘以第一酉矩阵U^H _kl，以将接收信号向量转换成y’_k，l。

$\begin{array}{c}{y}_{k,l}^{\′}=U_{k,l}^H{y}_k\\ =U_{k,l}^H{H}_{l,k}{s}_l+U_{k,l}^H{n}_k\end{array}---\left(39\right)$

因为第一酉矩阵U_kl与由H^(l) _k定义的信号空间的零空间的基向量相对应，所以当将接收信号乘以第一酉矩阵时，可以将来自第l源节点的发送信号与来自其它源节点的发送信号分离。应该注意，与方程(32)不同，没有去除从第l源节点发送的信号分量之间干扰。相反，在这个阶段，防止了噪声分量n_k的放大。

第l中间滤波器1006-l将进行了转换的接收信号y’_kl乘以变换矩阵Φ_kl，该变换矩阵Φ_kl由中间滤波器估计器1008-l生成。然而，在该实施例中，变换矩阵Φ_kl是单位矩阵，因此，中间滤波器1006-l和中间滤波器估计器1008-l不执行具体的处理。当然，如下在另一实施例中所述，中间滤波器估计器1008-l可以生成与单位矩阵不同的矩阵。

第l发送滤波器1010-1将进行了转换的接收信号y’_kl乘以第二酉矩阵A_kl。该第二酉矩阵具有N行和N-M(L-1)列的维度(N≥LM)，并且由发送滤波器估计器1012-l生成。

在所关注的(第k)中继节点804-k和L个目的地节点之间的L个信道矩阵中，第l发送滤波器估计器1012-l认为矩阵G^(l) _k包括除了第l目的地节点和中继节点804-k之间的一个以外的L-1个信道矩阵，该矩阵被表示为：

${G^{\left(l\right)}}_k=[G_{1,k}^H,...,G_{l-1,k}^H,G_{l+1,k}^H...G_{L,k}^H]$

应该注意，与方程(34)不同，矩阵G^(l) _k不包含信道矩阵G_lk。因此，G^(l) _k具有N行和M(L-1)列的维度。如方程(40)所示，通过对矩阵G^(l) _k执行奇异值分解来获得上述第二酉矩阵A_kl。

(N×M(L-1)矩阵)

在方程(40)中，Ω^(l) _k，l，…，Ω^(l) _k，L-1中的每一个都是M×M对角矩阵，并且其对角元素是G^(l) _k的奇异值。矩阵[A^(l) _k，l，…，A^(l) _k，L-1]具有N行和M(L-1)列的维度，并且包括由矩阵G^(l) _k定义的信号空间的基向量。类似地，[B^(l) _k，l，…，B^(l) _k，L-1]^T包括由矩阵G^(l) _k定义的信号空间的基向量，并且由M(L-1)×M(L-1)的方阵表示。A_k，l是具有N行和N-M(L-1)列的维度的第二酉矩阵。该矩阵与上述信号空间的零空间的基向量相对应。

第l发送滤波器1010-1将信号y’_kl乘以第二酉矩阵A_kl。将相乘后的信号A_kly’_k，l提供给信号合并单元1014。信号合并单元1014合并从发送滤波器1010-1到1010-L输出的信号以生成中继信号x_k。该中继信号x_k被表示为：

$\begin{array}{c}{x}_k=E_k\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{A}_{k,l}{U}_{k,l}^H\·y_k\\ =E_k\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{A}_{k,l}{U}_{\mathrm{kl}}^H{s}_l+E_k\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{A}_{\mathrm{kl}}{U}_{\mathrm{kl}}^H{n}_k\end{array}$

(N×1矩阵)

其中E_k是用于对中继节点804-k的发送功率进行归一化的标量。将该中继信号x_k发送给目的地节点。

在多个目的地节点当中，来自第l源节点802-l的发送信号所寻址到的第l目的地节点806-l接收来自K个中继节点的K个中继信号。将在第l目的地节点806-l接收到的信号r_l表示为：

$\begin{array}{c}{r}_1=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{G}_{k,l}{x}_k\\ =\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{E}_k{G}_{k,l}{A}_{k,l}{U}_{k,l}^H{H}_{l,k}{s}_l+\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{E}_k{G}_{k,l}{A}_{k,l}{U}_{k,l}^H{n}_k{+z}_l\end{array}---\left(41\right)$

(M×1矩阵)

其中z_l是在多个中继节点和第l目的地节点之间引入的噪声分量。利用下述的事实来估计方程(41)：如果l≠l’，则信道矩阵G_kl和第二酉矩阵A_kl’相互正交。如果l＝l’，则由G_klA_kl表示的矩阵是单位矩阵以外的普通矩阵。

如方程(41)清楚地所示，在接收信号r_l中，将来自所希望的源节点的发送信号s_l与来自其它源节点的发送信号s_l·(l≠l’)分离。换句话说，充分减小了源节点之间的干扰；然而，还存在余留在来自所希望的源节点的发送信号内的多个信号分量之间的干扰。这是因为，通常，由G_klA_klU^H _klH_lk表示的矩阵不是对角矩阵。因此，目的地节点必须执行通过以MIMO方案执行的正常信号分离，以从接收信号中检测所希望的信号s_l。与传统技术相比，该信号检测本身可能变得稍微复杂。

然而，这个方法具有可以在中继节点处防止噪声n_k的放大的优点。在方程(41)中，G是与噪声n_k相乘的那些矩阵当中必然要引入的矩阵。因为矩阵A_kl和U_kl是酉矩阵，所以这些矩阵不放大噪声。因此，不需要采用与方程(36)一样小的系数E_k，在方程(36)中，噪声由加权矩阵W^b _kl放大。这意味着可以通过本实施例消除或减小作为传统技术中所关注的问题的信号检测精度降低。

(实施例5)

图12表示在第l接收滤波器估计器1004-l、第l中间滤波器估计器1008-l、第l发送滤波器估计器1012-l中执行的算术运算的另一示例。由接收滤波器1002-1、接收滤波器估计器1004-l、发送滤波器1010-l和发送滤波器估计器1012-l执行的运算与第四实施例中的相同。

在第五实施例中，第l中间滤波器1006-1将从接收滤波器1004-1输出的信号y’_kl乘以变换矩阵Φ_kl，以生成信号Φ_kly’_kl。该变换矩阵Φ_kl是由第l中间滤波器估计器1008-1计算的。

如方程(50)所示，该中间滤波器估计器1008-1对矩阵U^H _klH_lk执行QR分解。

U^H _klH_lk＝Q_1klR_1kl                      (50)

其中，Q_1kl是具有N-M(L-1)行和M列的维度的酉矩阵，而R_1kl是M×M的右上三角矩阵。类似地，如方程(51)所示，中间滤波器估计器1008-1对矩阵(G^H _klA_lk)^H执行QR分解。

(G^H _klA_lk)^H＝Q_2klR_2kl                    (51)

其中，Q_2kl是具有N-M(L-1)行和M列的维度的酉矩阵，而R_2kl是M×M的右上三角矩阵。中间滤波器估计器1008-1还使用满足方程(50)和(51)的三角矩阵来估计矩阵Θ_kl。该矩阵Θ_kl被表示为：

其中，矩阵П被定义为：

中间滤波器估计器1008-1使用这些估计矩阵来估计变换矩阵Φ_kl ，其被定义为：

Φ_kl＝Q_2klΘ_klQ^H _1kl                        (53)

该矩阵Φ_kl是(N-M(L-1))×(N-M(L-1))的矩阵。

第l中间滤波器1006-1将信号Φ_kly’_kl输出到发送滤波器1010-1。发送滤波器1010-l将输入信号乘以在第四实施例中描述的矩阵A_kl，并且将相乘后的信号输出到信号合并单元1014。该信号合并单元1014将来自L个发送滤波器1010-1到1010-L的信号相加，并且输出中继信号x_k。该中继信号x_k被表示为：

$\begin{array}{c}{X}_k=E_k\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{A}_{\mathrm{kl}}{\mathrm{\Φ}}_{\mathrm{kl}}{y}_{\mathrm{kl}}^{\′}\\ =E_k\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{A}_{\mathrm{kl}}\left(Q_{2\mathrm{kl}}{\mathrm{\Θ}}_{\mathrm{kl}}{Q}_{1\mathrm{kl}}^H\right)\left(U_{\mathrm{kl}}^H{H}_{\mathrm{lk}}{s}_l{+U}_{\mathrm{kl}}^H{n}_k\right)\\ =E_k\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{A}_{\mathrm{kl}}{Q}_{2\mathrm{kl}}{\mathrm{\Θ}}_{\mathrm{kl}}\left(R_{1\mathrm{kl}}{s}_l{+Q}_{1\mathrm{kl}}^H{U}_{\mathrm{kl}}^H{n}_k\right)\\ =E_k\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{A}_{\mathrm{kl}}{Q}_{2\mathrm{kl}}{\mathrm{\Θ}}_{\mathrm{kl}}{R}_{1\mathrm{kl}}{s}_l+E_k\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{A}_{\mathrm{kl}}{\mathrm{\Φ}}_{\mathrm{kl}}{U}_{\mathrm{kl}}^H{n}_k\end{array}---\left(54\right)$

其中，E_k是用于对中继节点804-k的发送功率进行归一化的标量。在估计中继信号x_k的过程中，使用了方程(39)和(50)。将所估计出的中继信号x_k发送给目的地节点。

在多个目的地节点当中，来自第l源节点802-l的发送信号所寻址到的第l目的地节点806-l接收来自K个中继节点的中继信号。因此，在第l目的地节点806-l接收的信号r_l被表示为：

$\begin{array}{c}{r}_1=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{G}_{k,l}{x}_k\\ =\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{E}_k{R}_{2k,l}^H{{\mathrm{\Θ}}_{k,l}R}_{1k,l}{s}_l+\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{E}_k{G}_{k,l}{A}_{k,l}{\mathrm{\Φ}}_{k,l}{U}_{k,l}^H{n}_k{+z}_l\end{array}---\left(55\right)$

(M×1矩阵)

其中z_l是在多个中继节点和第l目的地节点之间引入的噪声分量。利用下述的事实来估计方程(55)：如果l≠l’，则信道矩阵G_kl和第二酉矩阵A_kl’相互正交。也利用了当l＝l’时方程(51)成立的事实。

如方程(55)清楚所示，在接收信号r_l中，将来自所希望的源节点的发送信号s_l与来自其它源节点的发送信号s_l’(l≠l’)分离。换句话说，充分减小了多个源节点之间的干扰；然而，还存在余留在来自所希望的源节点的发送信号内的多个信号分量之间的干扰。因此，目的地节点必须执行通常以MIMO方案执行的正常信号分离，以从接收信号中检测所希望的信号s_l。

顺便提及，如根据各个矩阵的定义所理解的，用于发送信号s_l的矩阵Q^H _2kΘ_klR_1kl是右下三角矩阵。因此，如果确定了仅依赖于右上三角矩阵元素的信号分量之一(例如，s_lM)，则可以逐个地连续确定发送信号s_l的信号分量。因此，与第四实施例相比，可以减少信号运算的运算工作量。

此外，从右下三角矩阵的右上角到左下角排列的矩阵元素(即，行号和列号之和(i+j)等于规定数(列号加1)的那些元素)对发送信号s_l的影响比其它矩阵元素大。这种矩阵元素是正实数，并且不包括虚分量。因此，同相组合来自L个中继节点的贡献∑E_kR^H _2kΘ_klR_1kl的主要部分，并且在目的地节点可以提高信噪功率比。此外，因为矩阵A_kl和U_kl是酉矩阵，所以噪声n_k没有被这些矩阵放大。因此，可以进一步提高在目的地节点检测信号的精度。

图15是表示与现有技术相比，第五实施例的仿真结果的曲线图。该曲线图示出了作为功率噪声比(PNR)的函数的遍历容量。在中继节点的数量K＝2和K＝8的情况下对第五实施例的方法和现有技术的方法进行仿真。源节点的数量和目的地节点的数量也是两个。源节点和目的地节点的天线数量是四(4)个，中继节点的天线数量是八(8)个。通常，当PNR增大时(即，当信号功率电平增大时)，容量增大。当中继节点的数量增加时，容量增大。如在曲线图中清楚示出的，第五实施例的技术优于现有技术，表现为在相同数量的中继节点的情况下，容量提高大约5bps/Hz。

(实施例6)

图13表示在第l接收滤波器估计器1004-l、第l中间滤波器估计器1008-l、第l发送滤波器估计器1012-l中执行的算术运算的另一示例。由接收滤波器1002-1、接收滤波器估计器1004-l执行的运算与第四实施例中所述的相同。由发送滤波器1010-1和发送滤波器估计器1012-l执行的运算与已知技术的相同。

在第六实施例中，第l中间滤波器1006-1将从接收滤波器1004-1输出的信号y’_kl乘以变换矩阵Φ_kl，以生成信号Φ_kly’_kl。该变换矩阵Φ_kl是由第l中间滤波器估计器1008-1计算的。

如方程(60)所示，该中间滤波器估计器1008-1对矩阵U^H _klH_lk执行QR分解。

U^H _klH_lk＝Q_1klR_1kl                         (60)

其中，Q_1kl是具有N-M(L-1)行和M列的维度的酉矩阵，R_1kl是M×M的右上三角矩阵。中间滤波器估计器1008-1使用满足方程(60)的三角矩阵来估计矩阵Θ_kl，其被表示为：

中间滤波器估计器1008-1基于上述矩阵最终估计变换矩阵Φ_kl，其被表示为：

Φ_kl＝Θ_klQ^H _1kl                            (61)

其中Φ_kl是M×(N-M(L-1))的矩阵。

第l中间滤波器1006-1将信号Φ_kly’_kl输出到发送滤波器1010-l。由发送滤波器1010-1和发送滤波器估计器1012-l执行的运算与常规技术的相同，因此，确定L个矩阵A_kl(l＝1，...，L)(w^f _kl＝A_kl)以满足：

[A_kl，…，A_lL]＝G^H _k(G_kG_k ^H)^-1，

其中G_k被定义为：

G_k＝[G^H _kl，…，G^H _kL]。

发送滤波器1010-1将输入信号乘以矩阵A_kl，并且输出相乘后的信号。

发送滤波器1010-l的输出与信号合并单元1014的输入相连。该信号合并单元1014生成中继信号x_k。该中继信号x_k被表示为：

$\begin{array}{c}{X}_k=E_k\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{A}_{\mathrm{kl}}{\mathrm{\Φ}}_{\mathrm{kl}}{y}_{\mathrm{kl}}^{\′}\\ =E_k\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{A}_{\mathrm{kl}}\left({\mathrm{\Θ}}_{\mathrm{kl}}{Q}_{1\mathrm{kl}}^H\right)\left(U_{\mathrm{kl}}^H{H}_{\mathrm{lk}}{s}_l{+U}_{\mathrm{kl}}^H{n}_k\right)\\ =E_k\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{A}_{\mathrm{kl}}{\mathrm{\Θ}}_{\mathrm{kl}}{R}_{1\mathrm{kl}}{s}_l+E_k\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{A}_{\mathrm{kl}}{\mathrm{\Φ}}_{\mathrm{kl}}{U}_{\mathrm{kl}}^H{n}_k\end{array}---\left(62\right)$

其中，E_k是用于对中继节点804-k的发送功率进行归一化的标量。在估计中继信号x_k的过程中，使用了方程(39)和(60)。将所估计出的中继信号x_k发送给目的地节点。

在多个目的地节点当中，来自第l源节点802-l的发送信号所寻址到的第l目的地节点806-l接收来自K个中继节点的中继信号。因此，在第l目的地节点806-l接收的信号r_l被表示为：

$\begin{array}{c}{r}_1=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{G}_{k,l}{x}_k\\ =\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{E}_k{\mathrm{\Θ}}_{k,l}{R}_{1k,l}{s}_l+\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{E}_k{\mathrm{\Φ}}_{k,l}{U}_{k,l}^H{n}_k{+z}_l\end{array}---\left(63\right)$

(M×1矩阵)

其中，z_l是在多个中继节点和第l目的地节点之间引入的噪声分量。利用下述的事实来估计方程(63)：信道矩阵G_kl和酉矩阵A_kl’相互正交。

如方程(63)清楚所示，在接收信号r_l中，将来自所希望的源节点的发送信号s_l与来自其它源节点的发送信号s_l’(l≠l’)分离，从而充分减小多个源节点之间的干扰。然而，还存在余留在来自所希望的源节点的发送信号内的多个信号分量之间的干扰。因此，目的地节点必须执行通常以MIMO方案执行的正常信号分离，以从接收信号检测所希望的信号s_l。

顺便提及，如根据各个矩阵的定义所理解的，用于发送信号s_l的矩阵Θ_klR_1kl是右上三角矩阵。因此，如果确定了仅依赖于右下矩阵元素的信号分量之一(例如，s_lM)，则可以逐个地连续确定发送信号s_l的信号分量。因此，与第四实施例相比，可以减少信号运算的运算工作量。

此外，矩阵Θ_klR_1kl的对角元素对发送信号s_l的影响比其它矩阵元素大。这种矩阵元素是正实数，并且不包括虚分量。因此，同相合并来自L个中继节点的贡献∑E_kΘ_klR_1kl的主要部分，并且在目的地节点可以提高信噪功率比。此外，因为矩阵A_kl和U_kl是酉矩阵，所以噪声n_k没有被这些矩阵增大。因此，可以进一步提高在目的地节点的信号检测精度。

(实施例7)

在实施例4、5和6中，使用了通过将接收信号y_k乘以酉矩阵U^H _kl而获得的信号y’_kl，该酉矩阵U^H _kl是通过奇异值分解而估计出的。然而，在实施例4、5和6中描述的信号处理可以应用于通过将接收信号y_k乘以加权矩阵W^b _kl而获得的信号y’_kl，如在常规技术中一样(W^b _klY_k＝s_l+W^b _kln_k)。

在这种情况下，发送滤波器1010-l可以输出将信号y’_kl(＝W^b _kly_k)乘以在第四实施例中所述的酉矩阵A_kl而生成的信号。

另选地，发送滤波器1010-l可以输出将信号y’_kl(＝W^b _kly_k)乘以第五实施例中所述的矩阵Φ_kl(＝Q_2klΘ_klQ^H _kl)和酉矩阵A_kl而生成的信号。

还另选地，发送滤波器1010-l可以输出将信号y’_kl(＝W^b _kly_k)乘以第六实施例中所述的矩阵Φ_kl(等于Θ_klQ^H _1kl)和第四实施例中所述的酉矩阵A_kl而生成的信号。

(实施例8)

在第八实施例中，如在第七实施例中一样，将W^b _kl应用于接收滤波器。如图14所示，中继节点的接收滤波器、中间滤波器和发送滤波器执行算术运算以生成信号。中继节点使用第一实施例中所述的方法生成如第四实施例中的第二酉矩阵A_kl。如方程(40)所示，通过对多个信道矩阵执行奇异值分解来获得该第二酉矩阵A_kl。

然后，对矩阵(G_klA_kl)^H执行QR分解。

(G_klA_kl)^H＝Q_2klR_2kl

其中，Q_2kl是(N-M(L-1))×M的矩阵，其列向量相互正交(在该申请中称为酉矩阵)，并且R_2kl是M×M的矩阵，并且为右上三角矩阵。

使用该三角矩阵估计对角矩阵Θ_kl。该对角矩阵Θ_kl被定义为：

基于对角矩阵Θ_kl和酉矩阵Q_2kl估计M×M的变换矩阵Φ_kl，如方程(65)所示。

Φ_kl＝Q_2klΘ_kl                                 (65)

该中继节点还估计加权矩阵W^b _kl，其由方程(66)定义。

${[W_{k,1}^{\mathrm{bT}}...W_{k,l}^{\mathrm{bT}}...W_{k,L}^{\mathrm{bT}}]}^T={(H_k^H\·H_k)}^{-1}\·H_k^H---\left(66\right)$

(ML×N矩阵)

方程(66)与在第四实施例中已经说明的方程(31-1)相同。

使用酉矩阵、变换矩阵和加权矩阵，通过方程(67)生成中继信号x_k，并且将其发送到目的地节点。

$x_k=E_k\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{A}_{k,l}{\mathrm{\Φ}}_{k,l}^b{W}_{k,l}^b\·y_k---\left(67\right)$

(N×1矩阵)

在目标目的地节点(为了方便，将其称为第l目的地节点)接收到的信号r₁被表示为：

$\begin{array}{c}{r}_1=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{G}_{k,l}{x}_k\\ =\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{E}_k{R}_{2k,l}^H{\mathrm{\Θ}}_{k,l}{s}_l+\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{E}_k{R}_{2k,l}^H{\mathrm{\Φ}}_{k,l}{W}_{k,l}^b{n}_k{+z}_l\end{array}---\left(68\right)$

(M×1矩阵)

其中，右侧的第一项(R^H _2klΘ_kl)是左下三角矩阵，并且其对角元素是正实数。因此，当在目的地节点合并来自K个中继节点的K个中继信号时，同相地合并对角元素。结果，可以提高在目的地节点的功率噪声比，并且可以使用连续干涉消除法精确地检测发送信号s_l。

(实施例9)

在第九实施例中，中继节点14根据信道状态基于使用酉矩阵的方法或迫零(ZF)方法来检测信号。当使用酉矩阵时，通过上述的奇异值分解来估计出酉矩阵。当使用迫零时，通过Moore-Penrose逆矩阵来计算ZF加权因子。

根据信道状态生成中继信号x_k，并且将该中继信号发送给目的地节点。目的地节点以上述的方式检测从源节点发送的发送信号。可以在中继节点处通过信道估计器(图3或图5)来确定信道状态的质量。另选地，可以基于所希望的波的功率电平与不希望的波的功率电平的比率(例如SIR或SNR)来确定信道状态的质量。

例如，中继节点估计源节点和该中继节点之间的信道状态SNR_H以及该中继节点和目的地节点之间的信道状态SNR_G。

如果SNR_H＞＞SNR_G，则源节点和中继节点之间的信道状态非常好。因此，即使在源节点和中继节点之间应用迫零，噪声放大也足够小，并且可以将其忽略。另一方面，由于在中继节点和目的地节点之间噪声放大的影响增大，所以在中继节点和目的地节点之间应用使用酉矩阵的方法(与图14相似)。

另一方面，如果SNR_H＜＜SNR_G，则执行相反的处理(图13所示)。

可以从图12到图14所示的那些中间滤波器中适当地选择中间滤波器。通过在中继节点14根据信道状态的质量自适应地改变中继方案，可以改善目的地节点的接收质量特性。

本专利申请基于在2004年8月31提交的日本专利申请No.2004-252879、2004年10月20日提交的No.2004-306171和2005年8月30日提交的No.2005-248823，并要求其优先权。在此通过引用并入其全部内容。

Claims (13)

1、一种无线通信***，用于将来自多个源节点中的所希望的源节点的发送信号通过中继节点传送给目标目的地节点，

其中所述中继节点包括：

第一酉矩阵估计单元，其被构造用来通过对所述中继节点与除了所希望的源节点之外的所述多个源节点之间的一个或更多个信道矩阵执行奇异值分解来估计第一酉矩阵；

第二酉矩阵估计单元，其被构造用来通过对所述中继节点与除了目标目的地节点之外的所述多个目的地节点之间的一个或更多个信道矩阵执行奇异值分解来估计第二酉矩阵；以及

发送单元，其被构造用来将通过把接收信号乘以所述第一和第二酉矩阵而生成的中继信号发送给所述目标目的地节点；

其中，所述目的地节点从接收到的中继信号中检测从所希望的源节点发送的发送信号。

2、一种通信节点，用于在多个源节点和多个目的地节点之间，将从所希望的源节点发送的发送信号中继到目标目的地节点，该通信节点包括：

第一酉矩阵估计单元，其被构造用来通过对所述中继节点与除了所希望的源节点之外的所述多个源节点之间的一个或更多个信道矩阵执行奇异值分解来估计第一酉矩阵；

第二酉矩阵估计单元，其被构造用来通过对所述中继节点与除了目标目的地节点之外的所述多个目的地节点之间的一个或更多个信道矩阵执行奇异值分解来估计第二酉矩阵；以及

发送单元，其被构造用来将通过把接收信号乘以所述第一和第二酉矩阵而生成的中继信号发送给所述目标目的地节点。

3、根据权利要求2所述的通信节点，还包括：

变换矩阵估计单元，其被构造用来估计变换矩阵，该变换矩阵由下述的矩阵与一个或更多个酉矩阵的乘积构成，在该矩阵中，如果i+j不满足规定值，则第i行第j列的矩阵元素为零；

其中所述发送单元将通过把接收信号乘以所述第一酉矩阵、所述变换矩阵和所述第二酉矩阵而生成的中继信号发送给所述目的地节点。

4、根据权利要求2所述的通信节点，还包括：

变换矩阵估计单元，其被构造用来估计变换矩阵，该变换矩阵由一对角矩阵和一酉矩阵的乘积构成，该酉矩阵是根据所述源节点和所述中继节点之间或者所述中继节点和所述目的地节点之间的信道矩阵而导出的；

其中所述发送单元将通过把接收信号乘以所述第一酉矩阵、所述变换矩阵和所述第二酉矩阵而生成的中继信号发送给所述目的地节点。

5、一种通信方法，用于将从多个源节点中的所希望的源节点发送的发送信号通过中继节点中继到目的地节点，该方法包括以下步骤：

在所述中继节点处，通过对所述中继节点和除了所希望的源节点之外的所述多个源节点之间的一个或更多个信道矩阵执行奇异值分解来估计第一酉矩阵，并通过对所述中继节点和除了所述目的地节点之外的多个目的地节点之间的一个或更多个信道矩阵执行奇异值分解来估计第二酉矩阵；

将在所述中继节点处通过将接收信号乘以所述第一和第二酉矩阵而生成的中继信号发送给所述目的地节点；以及

在所述目的地节点处，从所接收到的中继信号中检测从所希望的源节点发送的发送信号。

6、一种无线通信***，用于将来自多个源节点中的所希望的源节点的发送信号通过中继节点传送给目标目的地节点，其包括：

矩阵估计单元，其被构造用来估计根据所述中继节点和多个节点之间的多个信道矩阵导出的Moore-Penrose逆矩阵；

中继信号生成单元，其被构造用来通过将接收信号乘以定义所述Moore-Penrose逆矩阵的加权矩阵以及酉矩阵来生成中继信号，该酉矩阵是通过对所述中继节点和除了规定节点之外的所述多个节点之间的一个或更多个信道矩阵执行奇异值分解而获得的；以及

发送单元，其被构造用来将所述中继信号发送到所述目的地节点；

其中，所述目的地节点从所接收到的中继信号中检测所述发送信号。

7、一种通信节点，用于将从多个源节点中的所希望的源节点发送的发送信号中继到目的地节点，其包括：

矩阵估计单元，其被构造用来估计根据所述中继节点和多个节点之间的多个信道矩阵导出的Moore-Penrose逆矩阵；

中继信号生成单元，其被构造用来通过将接收信号乘以定义所述Moore-Penrose逆矩阵的加权矩阵以及第一酉矩阵来生成中继信号，该第一酉矩阵是通过对所述中继节点和除了规定节点之外的所述多个节点之间的一个或更多个信道矩阵执行奇异值分解而获得的；以及

发送单元，其被构造用来将所述中继信号发送到所述目的地节点。

8、根据权利要求7所述的通信节点，还包括：

变换矩阵估计单元，其被构造用来估计变换矩阵，该变换矩阵由下述矩阵与一个或更多个酉矩阵的乘积构成，在该矩阵中，如果i+j不满足规定值，则第i行第j列的矩阵元素为零；

其中所述发送单元将通过把接收信号乘以所述变换矩阵和所述第一酉矩阵而生成的中继信号发送给所述目的地节点。

9、根据权利要求7所述的通信节点，还包括：

变换矩阵估计单元，其被构造用来估计变换矩阵，该变换矩阵由一对角矩阵和一酉矩阵的乘积构成，该酉矩阵是根据所述源节点和所述中继节点之间或者所述中继节点和所述目的地节点之间的信道矩阵而导出的；

其中所述发送单元将通过把接收信号乘以所述变换矩阵和所述第一酉矩阵而生成的中继信号发送给所述目的地节点。

10、一种通信方法，用于将从多个源节点中的所希望的源节点发送的发送信号通过中继节点中继到目的地节点，该方法包括以下步骤：

在所述中继节点处，估计根据所述中继节点和多个节点之间的多个信道矩阵而导出的Moore-Penrose逆矩阵；

通过将接收信号乘以定义所述Moore-Penrose逆矩阵的加权矩阵以及酉矩阵来生成中继信号，该酉矩阵是通过对所述中继节点和除了规定节点之外的所述多个节点之间的一个或更多个信道矩阵执行奇异值分解而获得的；

将所述中继信号发送到所述目的地节点；以及

在所述目的地节点处，从所接收到的中继信号中检测所述发送信号。

11、一种通信节点，用于将从多个源节点中的所希望的源节点发送的发送信号中继到目的地节点，其包括：

矩阵估计单元，其被构造用来估计根据所述中继节点和多个节点之间的多个信道矩阵而导出的Moore-Penrose逆矩阵；

第一酉矩阵估计单元，其被构造用来通过对所述中继节点和除了所希望的源节点之外的所述多个源节点之间的一个或更多个信道矩阵执行奇异值分解来估计第一酉矩阵；

第二酉矩阵估计单元，其被构造用来通过对所述中继节点和除了所述目的地节点之外的所述多个目的地节点之间的一个或更多个信道矩阵执行奇异值分解来估计第二酉矩阵；以及

中继信号生成单元，其被构造用来通过将接收信号乘以定义所述Moore-Penrose逆矩阵的加权矩阵、所述第一酉矩阵和所述第二酉矩阵中的两个来生成中继信号；以及

发送单元，其被构造用来将所述中继信号发送到所述目的地节点。

12、根据权利要求11所述的通信节点，其中基于信道状态的质量来选择所述矩阵中的所述两个矩阵。

13、一种通信方法，用于将从多个源节点中的所希望的源节点发送的发送信号通过中继节点中继到目的地节点，包括以下步骤：

在所述中继节点处，估计根据所述中继节点和多个节点之间的多个信道矩阵而导出的Moore-Penrose逆矩阵；

在所述中继节点处，通过对所述中继节点和除了所希望的源节点之外的所述多个源节点之间的一个或多个信道矩阵执行奇异值分解来估计第一酉矩阵，并且通过对所述中继节点和除了所述目的地节点之外的所述多个目的地节点之间的一个或多个信道矩阵执行奇异值分解来估计第二酉矩阵；

通过将接收信号乘以定义所述Moore-Penrose逆矩阵的加权矩阵、所述第一酉矩阵和所述第二酉矩阵中的两个来生成中继信号；以及

将所述中继信号发送给所述目的地节点。

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