CN1980088B - 一种分布天线移动通信***中的上行链路接收方法及设备 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种分布式天线移动通信***中的上行链路接收方法及设备，其中该设备包括至少两个分布式无线接入单元，每个分布式无线接入单元包括至少两个天线，所述设备还包括：协方差矩阵计算与特征分解模块，用于计算对应于每个分布式无线接入单元的基带数据的协方差矩阵并将所述协方差矩阵进行特征分解得到特征矢量矩阵；投影值计算模块，利用所述协方差矩阵和所述特征矢量矩阵计算投影值；选择特征矢量模块，选择与特定数目的大投影值对应的特征矢量；合成的信号形成模块，将在所述选择的特征矢量作为加权矢量对基带数据进行加权运算形成一路合成的信号。

Description

一种分布天线移动通信***中的上行链路接收方法及设备

技术领域

本发明涉及一种分布式天线移动通信上行链路接收方法，涉及一种在广义分布式天线***(GDAS)中的移动通信上行链路接收方法。

背景技术

随着通信技术的发展和人们对高速数据通信的要求，一种基于MIMO(多输入多输出)技术得到应用。在MIMO中，多个不同的数据流从不同的天线发射出去，接收端多天线接收并解调这些数据，这种基于复用的空间多址方式可以将频谱效率成倍地提高。但是，有三个关键因素限制MIMO性能的提高。第一，通常的移动通信中上行链路接收到的信号有空间相关性。第二，未来移动通信频谱的资源限制使得通信***工作在更高的频段，***的路径损耗比较大，尤其在信号的载频大于3GHz时更是如此，不利于移动通信***包括MIMO***的设计；第三，移动通信***中存在着阴影衰落，当移动终端处于深阴影衰落区时，使得MIMO***的信噪比较低，信号的误码率将大为增加。

为了克服路径损耗和阴影衰落的影响并让基站天线尽量贴近移动终端，一种称为分布式天线***(DAS)的技术开始得到应用。通过对几个在空间分布且相隔一定距离的天线的收发信号进行集中处理，能够获得空间复用、宏分集、微分集和低路径损耗的效果。

在广义分布式天线***中，参考图1，每个分布式无线接入单元(RAU)处有多个由天线单元构成的天线阵列，多个分布式无线接入单元处所有天线阵列的接收信号通过光纤或同轴电缆传送到收发基站集中处理，其中MT表示移动站，但是由于天线的数量多，基站处理的数据量非常大，影响基站设备的硬件设计可行性，同时天线的使用数量由于设备的处理能力也受到限制，这样导致对***性能提升的限制。

发明内容

本发明的目的是提供一种用于广义分布式天线***的特征波束选择接收方法和设备，可以达到融合MIMO、智能天线和DAS的优点同时减少了***的运算量，提高处理速度，降低了***需求的复杂度。为了达到本发明的目的，采用如下技术方案：

本发明提供一种移动通信***中的上行链路接收方法，其中该通信***包括至少两个分布式无线接入单元，每个分布式无线接入单元包括至少两个天线，所述接收方法包括合成的信号形成方法，所述合成的信号形成方法包括如下步骤：

1)计算对应于每个分布式无线接入单元的基带数据的协方差矩阵；

2)将所述协方差矩阵进行特征分解，得到特征矢量矩阵；

3)利用所述协方差矩阵和特征矢量矩阵计算投影值；

4)选择与特定数目的大投影值对应的特征矢量作为合成的信号形成的加权矢量；

5)利用基带数据和所述加权矢量形成合成的信号。

在所述步骤1)和步骤2)之间还可以包括迭代更新协方差矩阵的步骤。

在所述步骤2)和步骤3)之间还可以包括将所述特征矢量矩阵进行存储并延时利用的步骤。

采用公式 $R_i\left(k\right)=\frac{1}{J}\underset{j=1}{\overset{J}{\mathrm{\Σ}}}{x}_i(j,k)x_i{(j,k)}^H$ 计算所述协方差矩阵，其中R_i(k)为对应分布式无线接入单元i在第k个数据块的协方差矩阵，上标H表示矩阵或矢量的共轭转置，x_i(j，k)表示分布式无线接入单元i在第k个数据块的第j个样本的列矢量输出，J是计算当前数据块协方差矩阵所需要的样本数。

采用公式 $P_{\mathrm{ml}}\left(k\right)=u_{\mathrm{ml}}^H(k-1)R_m\left(k\right)u_{\mathrm{ml}}(k-1)$ 计算所述投影值，其中P_ml(k)是第m个分布式无线接入单元第k个数据块输出基带数据在第k-1个数据块的迭代协方差矩阵的特征矢量矩阵的第l列矢量的投影值，u_ml(k-1)为对应第k-1个数据块的迭代协方差矩阵的第l列特征矢量，R_m(k)为对应分布式无线接入单元m在第k个数据块的协方差矩阵，上标H表示矩阵或矢量的共轭转置。

采用公式R_i(k)＝(1-β_i)R_i(k-1)+β_iR_i(k)迭代更新协方差矩阵，其中，β_i为加权系数，R_i(k)为对应分布式无线接入单元i在第k个数据块的协方差矩阵。

本发明还提供一种无线接收***，其中该无线接收***包括至少两个分布式无线接入单元，每个分布式无线接入单元包括至少两个天线，所述无线接收***还包括：

协方差矩阵计算与特征分解模块，用于计算对应于每个分布式无线接入单元的基带数据的协方差矩阵并将所述协方差矩阵进行特征分解得到特征矢量矩阵；

投影值计算模块，利用所述协方差矩阵和所述特征矢量矩阵计算投影值；

选择特征矢量模块，选择与特定数目的大投影值对应的特征矢量；

合成的信号形成模块，将在所述选择特征矢量模块选择的特征矢量作为加权矢量对基带数据进行加权运算形成合成的信号。

所述协方差矩阵计算与特征分解模块在根据基带数据计算完当前数据块的协方差矩阵后，对协方差矩阵进行迭代更新。

所述协方差矩阵计算与特征分解模块进行特征分解后将得到的特征矢量矩阵进行存储并延时利用。

由上述方案可知，本发明包括每个RAU处的接收阵列的协方差矩阵的迭代更新，首先计算每个RAU处当前数据块的阵列输出时间上平均的协方差矩阵，然后将前一个数据块计算出的协方差矩阵和当前数据块计算出的协方差矩阵加权求和，从而完成每个RAU处的协方差矩阵的迭代更新。由于移动终端到每个RAU的空间方向到达角和角度扩展是慢变的，因此协方差矩阵的迭代更新可以有效地跟踪时变信道。

本发明还包括每个RAU处的接收阵列的协方差矩阵的特征分解及延时存储。将所有的RAU处计算出的协方差矩阵进行特征分解，并存储所有的特征矢量和特征值。这些特征矢量被延时到下一个数据块以利用，作为波束形成的加权矢量。因为特征分解的结果在下一个数据块使用，所以对计算的实时性要求降低了。作为本发明的一个显著优点是训练序列和数据都可以用来求解协方差矩阵利于数据的高效率传输。

本发明针对广义分布式天线***的上行链路接收基带信号处理而提出的，它考虑了***实现的实时性、降低***的自由度和兼顾了***总体性能要求，提高了波束形成效率，大大降低了运算量，降低了***复杂度，这样可以节约设备成本和增加容量。

通过以下结合附图对本发明优选实施方式的描述，本发明的其他特点、目的和效果将变得更加清楚和易于理解。

附图说明

下面将参考附图来描述本发明的优选实施方式，其中：

图1为应用广义分布式天线***的移动通信***的结构图；

图2为本发明中用于广义分布式天线***的合成的信号形成***的结构图：

图3为本发明中的协方差矩阵计算与特征分解模块实施流程图；

图4为本发明中投影值计算与排序流程图；

在所有的上述附图中，相同的标号表示具有相同、相似或相应的特征或功能。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步的说明。

图3用实现框图和数学公式形象地表示了迭代方法计算协方差矩阵和该矩阵特征分解的过程。本实施例中列举了有2个RAU(RAU1和RAU2)，每个RAU有3根天线或天线子阵的例子。移动台有两个发射天线，每个天线发送不同的数据。那么发射一个数据块时间上有100个样本，每个样本由两个不同信号空间复用组成。训练序列长度有2个样本，对应样本1和样本2。剩下的98个样本发射未知信息数据，对应样本3到样本100。当然本发明并不限于上述情况的移动台，对于任何一种移动台发送的任何数据都适合本发明的方法。

实施本发明的第一步是用迭代方法计算协方差矩阵并对其进行特征分解。

首先将基带数据流输入到协方差矩阵计算与特征分解模块中，该模块利用计算公式 $R_i\left(k\right)=\frac{1}{J}\underset{j=1}{\overset{J}{\mathrm{\Σ}}}{x}_i(j,k)x_i{(j,k)}^H$ 计算当前数据块的协方差矩阵，公式中R_i(k)为对应分布式无线接入单元i在第k个数据块的协方差矩阵，数学符号的上标H表示矩阵或矢量的共轭转置，在本例中，x_i(j，k)表示RAUi在第k个数据块的第j个样本的列矢量输出，对RAU1计算时，i＝1，J是计算当前数据块协方差矩阵所需要的样本数，在本例中J等于100。

上面描述了协方差矩阵的形成过程，下面描述协方差矩阵的迭代更新过程。将协方差矩阵利用公式R_i(k)＝(1-β_i)R_i(k-1)+β_iR_i(k)进行迭代更新，其中加权系数β_i的取值为0.1或者是其它根据具体情况确定的数字。

最后，对当前数据块的迭代协方差矩阵进行特征分解，其公式为 $R_i\left(k\right)=U_i\left(k\right){\mathrm{\Λ}}_i\left(k\right)U_i^H\left(k\right),$ 其中U_i(k)是对应第k个数据块的迭代协方差矩阵的特征矢量矩阵，在本例中，得到3列特征矢量，每列特征矢量有3个元素。把这3列特征矢量存储起来，延时到下一个数据块用，当然，将特征矢量不延时作实时计算同样可以利用本发明的方法。

RAU2的参数计算方法和RAU1的参数计算方法相同。

实施本发明的第二步是投影值计算与排序。该步骤在投影值计算模块中进行，其中该投影值计算模块接收由协方差矩阵计算与特征分解模块计算出的迭代协方差矩阵及其特征矢量矩阵数据，下面介绍详细的计算过程：

图4给出了有M个RAU、每个RAU有L个天线的投影值计算和排序的实现框图和数学表达式。所述投影值计算模块采用公式

$P_{\mathrm{ml}}\left(k\right)=u_{\mathrm{ml}}^H(k-1)R_m\left(k\right)u_{\mathrm{ml}}(k-1)$

计算所述投影值，其中P_ml(k)是第m个分布式无线接入单元第k个数据块输出基带数据在第k-1个数据块的迭代协方差矩阵的特征矢量矩阵的第l列矢量的投影值，u_ml(k-1)为对应第k-1个数据块的迭代协方差矩阵的第l列特征矢量，R_m(k)为对应分布式无线接入单元m的协方差矩阵，上标H表示矩阵或矢量的共轭转置。

现在将所有的RAU计算出的投影值集中在一起，选取对应于前N个大的投影值的特征向量，本实施例中采用排序的方式，选取对应于前N个大的投影值的特征向量，也可不需要先排序，直接比较大小，每次选取最大的一个，然后从剩下的投影值中再选取最大的，进行N次选取，N可以由具体***复杂度进行确定。

本实施例中这一步完成两个RAU的6个投影值的计算，并从中选出1个或多个最大的投影值和对应的特征矢量。

上面描述了投影的过程，下面解释一下所述投影的物理意义，在GDAS中，每个RAU接收的信号方向在空间上有一定的角度扩展而且是慢变的，所以相邻的数据块在空间上有相关性。因此利用RAU输出基带数据投影到前面所述的特征矢量上，将每个天线或天线子阵的主要信号特征提取出来，***容量损失非常小，同时获得了阵列增益。另外，用延时的特征矢量进行投影值计算，降低了对实时运算的速度要求。

本发明的第三步是合成的信号形成。

在本实施例子中，如果第二步在前一个数据块选择出了例如两个特征矢量作为合成的信号形成的加权矢量，因此就形成两个合成的信号。我们以RAU1、RAU2如果恰好分别形成一个合成的信号为例，说明合成的信号形成的过程。

首先，给出RAU1的合成的信号形成原理和过程。当前数据块在时间样本上的第一个数据，即样本1在RAU1处形成3路基带数据输出，RAU1的第1、2和3个基带信息数据与相应上步骤中已被选择的特征矢量的第1、2和3个元素的共轭分别相乘，然后乘积相加，得到RAU1的合成的信号输出。该合成的信号形成过程在合成的信号形成模块中完成。RAU2也用同样方法形成它的合成的信号输出。本发明中上述采用的所有计算公式都是本领域技术人员所熟知的。

下面我们简单介绍基于合成的信号形成后的信道估计和符号解调。

在信道估计单元中，训练序列对应的合成的信号输出可以用于MMSE方法估计出合成的信号形成后的信道参数.在符号检测单元中，用所述信道参数结合经典的迫零算法(ZF)、最小均方误差(MMSE)、连续干扰消除算法(SUC(Successive Cancellation))、排序的连续的干扰消除算法OSUC(OrderedSUC)和最大似然估计(ML)等任何一种算法，完成最终的符号检测，分离出复用的发射信号，这样就完成了信息符号解调过程，上述信道估计和符号解调的方法均为现有技术中通常采用的方案。

本发明的基于分布式天线***的合成的信号选择接收技术与现有的全部接收天线都被使用相比，降低了运算量。尤其当RAU的数目和每个分布式天线接入单元RAU的天线数目增加时，运算量可以节约许多倍。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种移动通信***中的上行链路接收方法，其中该移动通信***包括至少两个分布式无线接入单元，每个分布式无线接入单元包括至少两个天线，所述接收方法包括合成的信号形成方法，其特征在于，所述合成的信号形成方法包括如下步骤：

1)计算对应于每个分布式无线接入单元的基带数据的协方差矩阵；

2)将所述协方差矩阵进行特征分解，得到特征矢量矩阵；

3)利用所述协方差矩阵和特征矢量矩阵计算投影值；

采用公式

计算所述投影值，其中P_ml(k)为第m个分布式无线接入单元的第k个数据块的输出基带数据在u_ml(k-1)上的投影值，u_ml(k-1)为对应第k-1个数据块的迭代协方差矩阵的第l列特征矢量，R_m(k)为对应分布式无线接入单元m在第k个数据块的协方差矩阵，上标H表示矩阵或矢量的共轭转置；

4)选择与计算出的投影值中最大的N个投影值对应的特征矢量作为一路合成的信号形成的加权矢量；所述N大于或等于1；

5)利用基带数据和所述加权矢量形成一路合成的信号。

2.根据权利要求1所述的移动通信***中的上行链路接收方法，其特征在于，在所述步骤1)和步骤2)之间还包括采用(1-β_i)R_i(k-1)+β_iR_i(k)来迭代更新协方差矩阵的步骤，其中，β_i为加权系数，R_i(k)为对应分布式无线接入单元i在第k个数据块的协方差矩阵。

3.根据权利要求1所述的移动通信***中的上行链路接收方法，其特征在于，在所述步骤2)和步骤3)之间还包括将所述特征矢量矩阵进行存储并延时利用的步骤。

4.根据权利要求2所述的移动通信***中的上行链路接收方法，其特征在于，在所述步骤2)和步骤3)之间还包括将所述特征矢量矩阵进行存储并延时利用的步骤。

5.根据权利要求1至4中任一项的移动通信***中的上行链路接收方法，其特征在于，采用公式

计算所述协方差矩阵，其中R_i(k)为对应分布式无线接入单元i在第k个数据块的协方差矩阵，上标H表示矩阵或矢量的共轭转置，x_i(j，k)表示分布式无线接入单元i在第k个数据块的第j个样本的列矢量输出，J是计算当前数据块协方差矩阵所需要的样本数。

6.一种分布式天线无线接收***，其中该无线接收***包括至少两个分布式无线接入单元，每个分布式无线接入单元包括至少两个天线，其特征在于，所述无线接收***还包括：

协方差矩阵计算与特征分解模块，用于计算对应于每个分布式无线接入单元的基带数据的协方差矩阵并将所述协方差矩阵进行特征分解得到特征矢量矩阵；

投影值计算模块，利用所述协方差矩阵和所述特征矢量矩阵计算投影值；

选择特征矢量模块，选择与计算出的投影值中最大的N个投影值对应的特征矢量；所述N大于或等于1；

合成的信号形成模块，将在所述选择特征矢量模块选择的特征矢量作为加权矢量对基带数据进行加权运算形成合成的信号；

所述投影值计算模块采用公式

计算所述投影值，其中P_ml(k)为第m个分布式无线接入单元的第k个数据块的输出基带数据在u_ml(k-1)上的投影值，u_ml(k-1)为对应第k-1个数据块的迭代协方差矩阵的第l列特征矢量，R_m(k)为对应分布式无线接入单元m在第k个数据块的协方差矩阵，上标H表示矩阵或矢量的共轭转置。

7.根据权利要求6所述的分布式天线无线接收***，其特征在于，所述协方差矩阵计算与特征分解模块在根据基带数据计算完当前数据块的协方差矩阵后，还采用(1-β_i)R_i(k-1)+β_iR_i(k)对协方差矩阵进行迭代更新，其中，β_i为加权系数，R_i(k)为对应分布式无线接入单元i在第k个数据块的协方差矩阵。

8.根据权利要求6所述的分布式天线无线接收***，其特征在于，所述协方差矩阵计算与特征分解模块进行特征分解后还将得到的特征矢量矩阵进行存储并延时利用。

9.根据权利要求7所述的分布式天线无线接收***，其特征在于，所述协方差矩阵计算与特征分解模块进行特征分解后还将得到的特征矢量矩阵进行存储并延时利用。

10.根据权利要求6至9中任一项的分布式天线无线接收***，其特征在于，所述协方差矩阵计算与特征分解模块采用公式

计算所述协方差矩阵，其中R_i(k)为对应分布式无线接入单元i在第k个数据块的协方差矩阵，上标H表示矩阵或矢量的共轭转置，x_i(j，k)表示分布式无线接入单元i在第k个数据块的第j个样本的列矢量输出，J是计算当前数据块协方差矩阵所需要的样本数。

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