專利名稱：多用戶聯(lián)合檢測(cè)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及移動(dòng)通信技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種多用戶聯(lián)合檢測(cè)方法。
背景技術(shù)：
第三代移動(dòng)通信系統(tǒng)采用CDMA(寬帶碼分多址)技術(shù)，它具有抗干擾、容量大、保密性好以及軟越區(qū)切換等性能，但由于擴(kuò)頻碼一般不嚴(yán)格正交，其非零互相關(guān)系數(shù)會(huì)引起各用戶之間的相互干擾，即MAI(多址干擾)。MAI的存在使得系統(tǒng)容量受到限制，并且?guī)怼斑h(yuǎn)近效應(yīng)”，嚴(yán)重影響系統(tǒng)性能。例如，TD-SCDMA(時(shí)分-同步碼分多址)系統(tǒng)綜合運(yùn)用了時(shí)分多址TDMA、頻分多址FDMA和碼分多址CDMA三種復(fù)用技術(shù)來提高系統(tǒng)容量。然而，由于無線傳輸環(huán)境的復(fù)雜性，處于同一頻率同一時(shí)隙但采用不同OVSF(正交可變步長(zhǎng))碼調(diào)制的各用戶在到達(dá)接收端時(shí)，其信號(hào)的正交性受到破壞，而且由于多徑時(shí)延和其他用戶的干擾，造成了符號(hào)間干擾ISI和多址干擾MAI。
為了消除多址干擾和符號(hào)間干擾，在TD-SCDMA系統(tǒng)中，基站和終端都采用了聯(lián)合檢測(cè)技術(shù)。聯(lián)合檢測(cè)技術(shù)是在傳統(tǒng)檢測(cè)技術(shù)的基礎(chǔ)上，充分利用造成MAI干擾的所有用戶信號(hào)及其多徑的先驗(yàn)信息(如確知的用戶信道碼和訓(xùn)練序列、各用戶的信道估計(jì)等)，把用戶信號(hào)的分離當(dāng)作一個(gè)統(tǒng)一的相互關(guān)聯(lián)的聯(lián)合檢測(cè)過程來完成，從而具有優(yōu)良的抗干擾性能，降低了系統(tǒng)對(duì)功率控制精度的要求，因此可以更加有效地利用鏈路頻譜資源，顯著地提高系統(tǒng)容量。
聯(lián)合檢測(cè)算法的具體實(shí)現(xiàn)方法有多種，大致分為非線性算法、線性算法和判決反饋算法等三大類。其中，線性聯(lián)合檢測(cè)算法主要有ZF-BLE(迫零數(shù)據(jù)塊線性均衡)和MMSE-BLE(最小均方差數(shù)據(jù)塊線性均衡)兩種；判決反饋算法主要有ZF-BDFE(迫零數(shù)據(jù)塊判決反饋均衡)和MMSE-BDFE(最小均方差數(shù)據(jù)塊判決反饋均衡)兩種。
其中，ZF-BLE的數(shù)學(xué)模型公式為d^c,ZF-BLE=(AHRn-1A)-1AHRn-1e,---(1)]]>MMSE-BLE的數(shù)學(xué)模型公式為d^c,MMSE-BLE=(AHRn-1A+Rd-1)-1AHRn-1e,---(2)]]>在以上公式中，A為信道組合響應(yīng)矩陣，Rn-1為信道噪聲相關(guān)逆矩陣，e為接收數(shù)據(jù)，Rd-1為符號(hào)間噪聲相關(guān)矩陣的逆矩陣， 為ZF-BLE的輸出符號(hào)， 為MMSE-BLE的輸出符號(hào)。
ZF-BDFE的數(shù)學(xué)模型為ZF-BLE加上判決反饋；MMSE-BDFE的數(shù)學(xué)模型為MMSE-BLE加上判決反饋。
目前，TD-SCDMA基站物理層部分多用戶聯(lián)合檢測(cè)算法的實(shí)現(xiàn)方式主要是基于可變的實(shí)際激活碼道數(shù)，即根據(jù)不同的實(shí)際激活碼道數(shù)進(jìn)行不同的處理。
以ZF-BLE的實(shí)現(xiàn)為例，目前的實(shí)現(xiàn)方式即是求解以下線性方程AHRn-1Ad^c,ZF-BLE=AHRn-1e---(3)]]>其中，A為組合信道響應(yīng)矩陣，是(Ldata+WFL-1)×KvcN的變維矩陣，其結(jié)構(gòu)如圖1所示圖1中的Kvc為實(shí)際激活虛碼道數(shù)(變數(shù))，WFL為信道估計(jì)窗長(zhǎng)(常數(shù))，N為符號(hào)數(shù)，Qmax為最大擴(kuò)頻增益，Ldata＝N×Qmax。
所謂虛碼道是將不同擴(kuò)頻因子的信道化碼在實(shí)現(xiàn)算法中看作是幾個(gè)最大擴(kuò)頻因子的虛信道化碼的組合，從而在算法實(shí)現(xiàn)時(shí)將一個(gè)碼道分解為多個(gè)虛碼道，虛信道化碼由-1、0、1三種數(shù)值組合而成。如，在系統(tǒng)中使用的信道化碼最大擴(kuò)頻因子為16，則擴(kuò)頻因子為8的信道化碼可看作是2個(gè)擴(kuò)頻因子為16的虛信道化碼的組合，由此，1個(gè)擴(kuò)頻因子為8的碼道分解為2個(gè)擴(kuò)頻因子為16的虛碼道，若實(shí)際使用了3個(gè)信道化碼，1個(gè)擴(kuò)頻因子為16，1個(gè)擴(kuò)頻因子為8，1個(gè)擴(kuò)頻因子為4，則Kvc＝7。實(shí)際激活碼道與實(shí)際激活虛碼道數(shù)存在著對(duì)應(yīng)關(guān)系。
Rn-1為信道噪聲相關(guān)矩陣的逆陣，是(Ldata+WFL-1)×(Ldata+WFL-1)的常維對(duì)稱正定矩陣；e為接收數(shù)據(jù)，為(Ldata+WFL-1)×1的常維列向量。
求解上述線性方程(3)得到多用戶的聯(lián)合檢測(cè)結(jié)果 ，其結(jié)構(gòu)如圖2所示。對(duì)該結(jié)果進(jìn)行解調(diào)，可以得到各用戶的接收信號(hào)。
目前，這種基于可變的實(shí)際激活碼道數(shù)的實(shí)現(xiàn)方式應(yīng)用于當(dāng)前兩種不同架構(gòu)的處理器(基于流水線架構(gòu)和基于并行計(jì)算架構(gòu))或ASIC(專用集成電路)有著不同的缺點(diǎn)。
對(duì)于基于流水線架構(gòu)的DSP，通常編譯器對(duì)于循環(huán)次數(shù)為常數(shù)的代碼的優(yōu)化要好于循環(huán)次數(shù)為變量的代碼，而由于實(shí)際激活碼道數(shù)可變，循環(huán)次數(shù)為變量，因此優(yōu)化效果較差，由此帶來代碼量的增大及時(shí)間開銷的增加等問題。同時(shí)，由于循環(huán)次數(shù)不固定造成聯(lián)合檢測(cè)處理時(shí)延的不固定，因此會(huì)帶來時(shí)延抖動(dòng)。
對(duì)于基于并行計(jì)算架構(gòu)的處理器及ASIC電路，由于實(shí)際激活碼道數(shù)可變，導(dǎo)致可并行處理數(shù)為變數(shù)而不是固定常數(shù)，而基于并行計(jì)算架構(gòu)的處理器及ASIC電路期望并行處理數(shù)為固定常數(shù)。可變并行數(shù)的處理需求不僅會(huì)帶來設(shè)計(jì)難度大、算法實(shí)現(xiàn)復(fù)雜、代碼量大等問題，而且復(fù)雜的實(shí)現(xiàn)方式也會(huì)帶來時(shí)間開銷大、時(shí)延抖動(dòng)大等問題。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種多用戶聯(lián)合檢測(cè)方法，以克服現(xiàn)有技術(shù)基于可變的實(shí)際激活碼道數(shù)的檢測(cè)方式不利于處理器及ASIC實(shí)現(xiàn)及優(yōu)化、并使解調(diào)信號(hào)產(chǎn)生時(shí)延抖動(dòng)的缺點(diǎn)，降低處理器及ASIC實(shí)現(xiàn)多用戶聯(lián)合檢測(cè)的復(fù)雜度，提高信號(hào)檢測(cè)質(zhì)量。
為此，本發(fā)明提供如下的技術(shù)方案一種多用戶聯(lián)合檢測(cè)方法，包括步驟A、根據(jù)系統(tǒng)的最大虛碼道數(shù)對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行聯(lián)合檢測(cè)，獲得基于最大虛碼道數(shù)的聯(lián)合檢測(cè)結(jié)果；B、從基于最大虛碼道數(shù)的聯(lián)合檢測(cè)結(jié)果中抽取每個(gè)最大虛碼道數(shù)據(jù)中的實(shí)際激活碼道數(shù)據(jù)，獲得期望的多用戶聯(lián)合檢測(cè)結(jié)果。
所述步驟A包括A1、根據(jù)接收信號(hào)的中間序列進(jìn)行多碼道信號(hào)估計(jì)，獲得多用戶信號(hào)的組合信道響應(yīng)；A2、根據(jù)所述組合信道響應(yīng)構(gòu)造基于最大虛碼道數(shù)的組合信道響應(yīng)矩陣Amax；A3、利用所述基于最大虛碼道數(shù)的組合信道響應(yīng)矩陣Amax進(jìn)行聯(lián)合檢測(cè)，獲得輸出的用戶數(shù)據(jù)符號(hào)；A4、按照最大虛碼道數(shù)對(duì)輸出的用戶數(shù)據(jù)符號(hào)進(jìn)行解調(diào)，得到基于最大虛碼道數(shù)的聯(lián)合檢測(cè)結(jié)果。
所述基于最大虛碼道數(shù)的組合信道響應(yīng)矩陣Amax為(Ldata+WFL-1)×KmaxN的常維矩陣；其中，Kmax為最大虛碼道數(shù)，WFL為信道估計(jì)窗長(zhǎng)，N為符號(hào)數(shù)，Ldata＝N×Qmax，Qmax為最大擴(kuò)頻增益。
所述步驟A2包括獲取組合信道響應(yīng)矩陣中的各子矩陣；對(duì)各子矩陣中的有效數(shù)據(jù)進(jìn)行重新排列，具體為將各子矩陣中激活碼道組合信道脈沖響應(yīng)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)放置在該子矩陣的前Kvc個(gè)位置上，其余位置填寫0，所述Kvc為實(shí)際激活虛碼道數(shù)；由重新排列后的各子矩陣組成基于最大虛碼道數(shù)的組合信道響應(yīng)矩陣Amax。
所述步驟A3具體為A31、采用迫零數(shù)據(jù)塊線性均衡ZF-BLE方法對(duì)多用戶信號(hào)進(jìn)行聯(lián)合檢測(cè)；或者A32、采用最小均方差數(shù)據(jù)塊線性均衡MMSE-BLE方法對(duì)多用戶信號(hào)進(jìn)行聯(lián)合檢測(cè)或者A33、采用迫零數(shù)據(jù)塊判決反饋均衡ZF-BDFE方法對(duì)多用戶信號(hào)進(jìn)行聯(lián)合檢測(cè)；或者A34、采用最小均方差數(shù)據(jù)塊判決反饋均衡MMSE-BDFE方法對(duì)多用戶信號(hào)進(jìn)行聯(lián)合檢測(cè)。
所述步驟A31具體為求解線性方程AmaxHRn-1Amaxd^,c,ZF-BLE=AmaxHRn-1e,]]>得到輸出的用戶數(shù)據(jù)符號(hào) ，其中，Rn-1表示符號(hào)間噪聲相關(guān)矩陣的逆矩陣，是(Ldata+WFL-1)×(Ldata+WFL-1)的常維對(duì)稱正定矩陣，e為接收數(shù)據(jù)，是(Ldata+WFL-1)×1的常維列向量， 為KmaxN×1的常維列向量。
所述步驟A32具體為求解線性方程(AmaxHRn-1Amax+Rd-1)d^,c,MMSE-BLE=AmaxHRn-1e,]]>得到輸出的用戶數(shù)據(jù)符號(hào) ，其中，Rd-1表示符號(hào)間噪聲相關(guān)矩陣的逆矩陣，是KmaxN×KmaxN的常維對(duì)稱正定矩陣，e為接收數(shù)據(jù)，是(Ldata+WFL-1)×1的常維列向量。
由以上本發(fā)明提供的技術(shù)方案可以看出，本發(fā)明利用多用戶聯(lián)合檢測(cè)中最大的碼道數(shù)為固定數(shù)值及多用戶聯(lián)合檢測(cè)算法本身的特點(diǎn)，在多用戶聯(lián)合檢測(cè)的實(shí)現(xiàn)過程中基于固定的最大碼道數(shù)而不是基于可變的激活碼道數(shù)。通過多用戶信號(hào)的組合信道響應(yīng)構(gòu)造基于最大虛碼道數(shù)的組合信道響應(yīng)矩陣，并利用其進(jìn)行聯(lián)合檢測(cè)，然后從基于最大虛碼道數(shù)的聯(lián)合檢測(cè)結(jié)果中抽取出實(shí)際激活碼道對(duì)應(yīng)的有效數(shù)據(jù)作為解碼的輸入符號(hào)，實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，可靠。
將本發(fā)明應(yīng)用于基于并行計(jì)算架構(gòu)的處理器及ASIC電路，由于基于最大虛碼道數(shù)的組合信道響應(yīng)矩陣為常維矩陣，因此只需針對(duì)求解常維線性方程進(jìn)行設(shè)計(jì)，可以大大降低設(shè)計(jì)難度，降低實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜度，減少代碼開銷，而且針對(duì)求解常維線性方程的設(shè)計(jì)可以最大限度地利用基于并行計(jì)算架構(gòu)的處理器或ASIC電路的并行計(jì)算能力，從而減少時(shí)間開銷。另外，基本固定的處理時(shí)間也有利于減少時(shí)延抖動(dòng)，相對(duì)簡(jiǎn)單的設(shè)計(jì)有利于增加程序的穩(wěn)定性。
同樣，將本發(fā)明應(yīng)用于基于流水線架構(gòu)的處理器，由于求解常維線性方程意味著循環(huán)次數(shù)為固定之，而循環(huán)次數(shù)為固定值，必然帶來更好的程序優(yōu)化效果，因此可以減少代碼量及時(shí)間開銷。循環(huán)次數(shù)的固定基本保證了聯(lián)合檢測(cè)處理時(shí)延的穩(wěn)定性，因此減小了時(shí)延抖動(dòng)，提高了檢測(cè)質(zhì)量。


圖1是ZF-BLE數(shù)學(xué)模型中組合信道響應(yīng)矩陣A及其子矩陣的結(jié)構(gòu)示意圖；圖2是現(xiàn)有技術(shù)中利用ZF-BLE方法得到的聯(lián)合檢測(cè)結(jié)果；圖3是TD-SCDMA系統(tǒng)的基帶模型；圖4是TD-SCDMA系統(tǒng)的突發(fā)結(jié)構(gòu)示意圖；圖5是本發(fā)明方法的實(shí)現(xiàn)流程圖；圖6是本發(fā)明方法中的組合信道響應(yīng)矩陣Amax及其子矩陣的結(jié)構(gòu)示意圖；
圖7是本發(fā)明方法中的相關(guān)矩陣AmaxHRn-1及其子矩陣的結(jié)構(gòu)示意圖；圖8是本發(fā)明方法中的相關(guān)矩陣AmaxHRn-1Amax及其子矩陣的結(jié)構(gòu)示意圖；圖9是本發(fā)明方法中的相關(guān)矩陣AmaxHRn-1e及其子矩陣的結(jié)構(gòu)示意圖；圖10是基于最大虛碼道數(shù)輸出的用戶數(shù)據(jù)符號(hào) 的結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實(shí)施例方式
本發(fā)明的核心在于利用多用戶聯(lián)合檢測(cè)中最大的碼道數(shù)為固定數(shù)值及多用戶聯(lián)合檢測(cè)算法本身的特點(diǎn)，在多用戶聯(lián)合檢測(cè)的實(shí)現(xiàn)過程中基于固定的最大碼道數(shù)而不是基于可變的激活碼道數(shù)。根據(jù)接收信號(hào)的中間序列進(jìn)行多碼道信號(hào)估計(jì)，利用組合信道響應(yīng)構(gòu)造基于最大虛碼道數(shù)的組合信道響應(yīng)矩陣，該矩陣為常維矩陣，利用該常維矩陣進(jìn)行聯(lián)合檢測(cè)，然后從基于最大虛碼道數(shù)的聯(lián)合檢測(cè)結(jié)果中抽取出實(shí)際激活碼道對(duì)應(yīng)的有效數(shù)據(jù)作為解碼的輸入符號(hào)。
為了使本技術(shù)領(lǐng)域的人員更好地理解本發(fā)明方案，下面結(jié)合附圖和實(shí)施方式對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)說明。
首先，參照?qǐng)D3，圖3示出了TD-SCDMA系統(tǒng)的基帶模型其中，d(k)為碼道k的發(fā)射數(shù)據(jù)，c(k)為碼道k的擴(kuò)頻碼，h(k)為碼道k的信道脈沖響應(yīng)，c(k)和h(k)的組合可以看作組合信道碼b(k)，各個(gè)用戶的數(shù)據(jù)最終疊加在一起，然后再疊加上噪聲的影響，形成接收信號(hào)e。
TD-SCDMA系統(tǒng)的基本物理信道的結(jié)構(gòu)如圖4所示由前后兩個(gè)大小相同的數(shù)據(jù)塊(352個(gè)碼片)、居中的訓(xùn)練序列Miamble(144個(gè)碼片)、以及16個(gè)碼片的GP(保護(hù)間隔)組成。突發(fā)由時(shí)隙來承載，一個(gè)時(shí)隙承載一個(gè)突發(fā)塊。同步時(shí)分系統(tǒng)中的聯(lián)合檢測(cè)是通過對(duì)已知的Midamble進(jìn)行信道估計(jì)，對(duì)多碼道信號(hào)聯(lián)合處理來進(jìn)行的。
根據(jù)上述基帶模型，總的接收信號(hào)為e＝Ad+n。
其中，d是發(fā)射的數(shù)據(jù)符號(hào)序列，A是與擴(kuò)頻碼c和信道脈沖響應(yīng)h相關(guān)的矩陣，n為噪聲，信道脈沖響應(yīng)h可根據(jù)接收信號(hào)中的訓(xùn)練序列碼(Midamble)估計(jì)得出。由此可以估計(jì)出d序列。
根據(jù)碼道激活情況及信道脈沖響應(yīng)，可以得到多用戶信號(hào)的組合信道響應(yīng)。在本發(fā)明中，利用該組合信道響應(yīng)構(gòu)造基于最大碼道數(shù)的組合信道響應(yīng)矩陣Amax，在構(gòu)造過程中，將非激活碼道對(duì)應(yīng)的位置上填寫0值，然后根據(jù)Amax對(duì)多用戶信號(hào)進(jìn)行聯(lián)合檢測(cè)，這樣得到的聯(lián)合檢測(cè)結(jié)果中雖然包含了非激活碼道的數(shù)據(jù)，但由于填寫的是0值，因此，可以從該結(jié)果中抽取出實(shí)際激活碼道對(duì)應(yīng)的有效數(shù)據(jù)，得到期望的檢測(cè)結(jié)果。
參照?qǐng)D5，圖5示出了本發(fā)明方法的實(shí)現(xiàn)流程，包括以下步驟步驟501獲取系統(tǒng)的最大虛碼道數(shù)。
本技術(shù)領(lǐng)域人員知道，在TD-SCDMA系統(tǒng)中，經(jīng)過物理信道映射后的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)流還要進(jìn)行數(shù)據(jù)調(diào)制和擴(kuò)頻調(diào)制，數(shù)據(jù)調(diào)制是將連續(xù)的幾個(gè)比特映射為一個(gè)符號(hào)，數(shù)據(jù)調(diào)制后的復(fù)數(shù)符號(hào)再進(jìn)行擴(kuò)頻調(diào)制。擴(kuò)頻調(diào)制主要分為擴(kuò)頻和加擾兩步。首先用擴(kuò)頻碼對(duì)數(shù)據(jù)信號(hào)擴(kuò)頻，其擴(kuò)頻系數(shù)在1-16之間，然后加擾碼，將擾碼加到擴(kuò)頻后的信號(hào)中。擴(kuò)頻碼的作用是用來區(qū)分同一時(shí)隙中的不同用戶，又稱為信道化碼。在CDMA(碼分多址)系統(tǒng)中，可以使用多個(gè)信道化碼。
在進(jìn)行聯(lián)合檢測(cè)時(shí)，為了簡(jiǎn)化計(jì)算的復(fù)雜度，將不同擴(kuò)頻因子的信道化碼看作是幾個(gè)最大擴(kuò)頻因子的虛信道化碼的組合，從而可將一個(gè)碼道分解為多個(gè)虛碼道。
步驟502根據(jù)系統(tǒng)的最大虛碼道數(shù)對(duì)其進(jìn)行聯(lián)合檢測(cè)，獲得基于最大虛碼道數(shù)的聯(lián)合檢測(cè)結(jié)果。
首先，根據(jù)接收信號(hào)的中間序列，計(jì)算各用戶信號(hào)的組合信道響應(yīng)。
本技術(shù)領(lǐng)域人員知道，突發(fā)結(jié)構(gòu)中的訓(xùn)練序列，用于進(jìn)行信道估計(jì)、測(cè)量等。在同一小區(qū)內(nèi)，同一時(shí)隙內(nèi)的不同用戶所采用的中間碼由一個(gè)基本的中間碼經(jīng)循環(huán)移位后產(chǎn)生。
前面已經(jīng)提到，組合信道響應(yīng)矩陣A是與擴(kuò)頻碼c和信道脈沖響應(yīng)h相關(guān)的矩陣，而信道脈沖響應(yīng)h可根據(jù)接收信號(hào)中的訓(xùn)練序列碼(Midamble)估計(jì)得出。
因此，可以根據(jù)接收信號(hào)中各用戶突發(fā)結(jié)構(gòu)中的訓(xùn)練序列，得到各用戶的信道脈沖響應(yīng)h，然后根據(jù)碼道激活情況及各用戶的信道脈沖響應(yīng)，得到多用戶信號(hào)的組合信道響應(yīng)。在本發(fā)明中，利用該組合信道響應(yīng)構(gòu)造基于最大虛碼道數(shù)的組合信道響應(yīng)矩陣Amax，該矩陣為(Ldata+WFL-1)×KmaxN的常維矩陣；其中，Kmax為最大虛碼道數(shù)，WFL為信道估計(jì)窗長(zhǎng)，N為符號(hào)數(shù)，Ldata＝N×Qmax，Qmax為最大擴(kuò)頻增益。在構(gòu)造過程中，將非激活碼道對(duì)應(yīng)的位置上填寫0值。
然后，利用基于最大虛碼道數(shù)的組合信道響應(yīng)矩陣Amax進(jìn)行聯(lián)合檢測(cè)，獲得輸出的用戶數(shù)據(jù)符號(hào)。在進(jìn)行聯(lián)合檢測(cè)時(shí)，可以采用ZF-BLE(迫零數(shù)據(jù)塊線性均衡)、MMSE-BLE(最小均方差數(shù)據(jù)塊線性均衡)、ZF-BDFE(迫零數(shù)據(jù)塊判決反饋均衡)、MMSE-BDFE(最小均方差數(shù)據(jù)塊判決反饋均衡)等方法。得到輸出的用戶數(shù)據(jù)符號(hào)后，再按照最大虛碼道數(shù)對(duì)輸出的用戶數(shù)據(jù)符號(hào)進(jìn)行解調(diào)，即可得到基于最大虛碼道數(shù)的聯(lián)合檢測(cè)結(jié)果。
步驟503從基于最大虛碼道數(shù)的聯(lián)合檢測(cè)結(jié)果中抽取實(shí)際激活碼道數(shù)據(jù)，獲得期望的多用戶聯(lián)合檢測(cè)結(jié)果。
本發(fā)明適用于基于ZF-BLE、ZF-BDFE、MMSE-BLE、MMSE-BDFE等多用戶聯(lián)合檢測(cè)算法的實(shí)現(xiàn)，下面以ZF-BLE為例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步說明。
ZF-BLE算法主要基于前面所述公式(1)，即解線性方程AHRn-1Ad^c,ZF-BLE=AHRn-1e.]]>設(shè)Kmax為最大虛碼道數(shù)(常數(shù))。
現(xiàn)有技術(shù)的實(shí)現(xiàn)方式為基于實(shí)際激活虛碼道數(shù)Kvc(變數(shù))對(duì)上述線性方程進(jìn)行求解，即求解Kvc×N(N為符號(hào)數(shù))的變維線性方程，以得到期望結(jié)果 ；而本發(fā)明則是基于Kmax對(duì)上述線性方程進(jìn)行求解，即求解Kmax×N(N為符號(hào)數(shù))的常維線性方程，再將所得結(jié)果 進(jìn)行簡(jiǎn)單處理之后，即可得到期望結(jié)果 。
設(shè)Amax為(Ldata+WFL-1)×KmaxN的常維矩陣，由N個(gè)子塊B及矩陣元素0構(gòu)成，如圖6所示其中，子塊B為(Qmax+WFL-1)×Kmax的常維矩陣，有效數(shù)據(jù)在其前Kvc列，后(Kmax-Kvc)列數(shù)據(jù)填0。
Rn-1是(Ldata+WFL-1)×(Ldata+WFL-1)的常維對(duì)稱正定矩陣，故AmaxHRn-1是KmaxN×(Ldata+WFL-1)的常維矩陣，如圖7所示其中，子塊Barg，i為Kmax×(Ldata+WFL-1)的常維矩陣。
則AmaxHRn-1Amax為KmaxN×KmaxN的常維正定對(duì)稱矩陣，如圖8所示其中，子塊Hi為Kmax×KmaxN的常維矩陣。
將Hi在AmaxHRn-1Amax對(duì)角線上的后(Kmax-Kvc)個(gè)數(shù)據(jù)填上任意非零數(shù)值，λ0，λ1，......λn，n＝Kmax-Kvc-1，λi≠0，使AmaxHRn-1Amax成為滿秩矩陣。
由于接收數(shù)據(jù)e為(Ldata+WFL-1)×1的常維列向量，因此，AmaxHRn-1e為KmaxN×1的常維列向量，如圖9所示。
由此，解線性方程AmaxHRn-1Amaxd^,c,ZF-BLE=AmaxHRn-1e---(4)]]>可求得基于最大虛碼道數(shù)輸出的用戶數(shù)據(jù)符號(hào) ，為KmaxN×1的常維列向量，其結(jié)構(gòu)如圖10所示。
對(duì)比圖10所示KmaxN×1的常維列向量 與圖2所示KvcN×1的變維列向量 ，可以看到 中包括了 中的所有數(shù)據(jù)d~i,i=0,1...N-1,]]>因此可從 中每Kmax數(shù)據(jù)中提取前Kvc個(gè)數(shù)據(jù)即為所期望的多用戶聯(lián)合檢測(cè)結(jié)果 。
MMSE-BLE主要基于公式(2)。在基于最大虛碼道數(shù)處理時(shí)，需要求解以下線性方程(AmaxHRn-1Amax+Rd-1)d^c,MMSE-BLE=AmaxHRn-1e,---(5)]]>其中，Rd-1為符號(hào)間噪聲相關(guān)矩陣的逆矩陣，是KmaxN×KmaxN的正定對(duì)稱陣。因此，根據(jù)以上對(duì)于ZF-BLE的描述，基于最大虛碼道數(shù)的實(shí)現(xiàn)方式同樣適用于MMSE-BLE算法。
ZF-BDFE為ZF-BLE加上判決反饋，MMSE-BLE為MMSE-BLE加上判決反饋，因此依據(jù)上述描述，將本發(fā)明應(yīng)用于ZF-BDFE與MMSE-BLE，其實(shí)現(xiàn)原理相類似，在此不再贅述。
可見，本發(fā)明在無線移動(dòng)通信系統(tǒng)中基于最大虛碼道數(shù)進(jìn)行多用戶聯(lián)合檢測(cè)，在實(shí)現(xiàn)過程中，生成的各矩陣均為常維矩陣，便于處理器及ASIC電路的實(shí)現(xiàn)。將本發(fā)明應(yīng)用于基于并行計(jì)算架構(gòu)的處理器及ASIC電路，由于只需針對(duì)求解常維線性方程進(jìn)行設(shè)計(jì)，因此可以大大降低設(shè)計(jì)難度及實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜度，減少代碼開銷，而且針對(duì)求解常維線性方程的設(shè)計(jì)可以最大限度地利用基于并行計(jì)算架構(gòu)的處理器或ASIC電路的并行計(jì)算能力，從而減少時(shí)間開銷。另外，基本固定的處理時(shí)間也有利于減少時(shí)延抖動(dòng)，相對(duì)簡(jiǎn)單的設(shè)計(jì)有利于增加程序的穩(wěn)定性。將本發(fā)明應(yīng)用于基于流水線架構(gòu)的處理器，由于求解常維線性方程意味著循環(huán)次數(shù)為固定之，而循環(huán)次數(shù)為固定值，必然帶來更好的程序優(yōu)化效果，因此減小代碼量，減少時(shí)間開銷。循環(huán)次數(shù)的固定基本保證了聯(lián)合檢測(cè)處理時(shí)延的穩(wěn)定性，因此減小了時(shí)延抖動(dòng)。
雖然通過實(shí)施例描繪了本發(fā)明，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員知道，本發(fā)明有許多變形和變化而不脫離本發(fā)明的精神，希望所附的權(quán)利要求包括這些變形和變化而不脫離本發(fā)明的精神。
權(quán)利要求
1.一種多用戶聯(lián)合檢測(cè)方法，其特征在于，包括步驟A、根據(jù)系統(tǒng)的最大虛碼道數(shù)對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行聯(lián)合檢測(cè)，獲得基于最大虛碼道數(shù)的聯(lián)合檢測(cè)結(jié)果；B、從基于最大虛碼道數(shù)的聯(lián)合檢測(cè)結(jié)果中抽取每個(gè)最大虛碼道數(shù)據(jù)中的實(shí)際激活碼道數(shù)據(jù)，獲得期望的多用戶聯(lián)合檢測(cè)結(jié)果。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟A包括A1、根據(jù)接收信號(hào)的中間序列進(jìn)行多碼道信號(hào)估計(jì)，獲得多用戶信號(hào)的組合信道響應(yīng)；A2、根據(jù)所述組合信道響應(yīng)構(gòu)造基于最大虛碼道數(shù)的組合信道響應(yīng)矩陣Amax；A3、利用所述基于最大虛碼道數(shù)的組合信道響應(yīng)矩陣Amax進(jìn)行聯(lián)合檢測(cè)，獲得輸出的用戶數(shù)據(jù)符號(hào)；A4、按照最大虛碼道數(shù)對(duì)輸出的用戶數(shù)據(jù)符號(hào)進(jìn)行解調(diào)，得到基于最大虛碼道數(shù)的聯(lián)合檢測(cè)結(jié)果。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于最大虛碼道數(shù)的組合信道響應(yīng)矩陣Amax為(Ldata+WFL-1)×KmaxN的常維矩陣；其中，Kmax為最大虛碼道數(shù)，WFL為信道估計(jì)窗長(zhǎng)，N為符號(hào)數(shù)，Ldata=N×Qmax，Qmax為最大擴(kuò)頻增益。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述步驟A2包括獲取組合信道響應(yīng)矩陣中的各子矩陣；對(duì)各子矩陣中的有效數(shù)據(jù)進(jìn)行重新排列，具體為將各子矩陣中激活碼道組合信道脈沖響應(yīng)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)放置在該子矩陣的前Kvc個(gè)位置上，其余位置填寫0，所述Kvc為實(shí)際激活虛碼道數(shù)；由重新排列后的各子矩陣組成基于最大虛碼道數(shù)的組合信道響應(yīng)矩陣Amax。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述步驟A3具體為A31、采用迫零數(shù)據(jù)塊線性均衡ZF-BLE方法對(duì)多用戶信號(hào)進(jìn)行聯(lián)合檢測(cè)；或者A32、采用最小均方差數(shù)據(jù)塊線性均衡MMSE-BLE方法對(duì)多用戶信號(hào)進(jìn)行聯(lián)合檢測(cè)；或者A33、采用迫零數(shù)據(jù)塊判決反饋均衡ZF-BDFE方法對(duì)多用戶信號(hào)進(jìn)行聯(lián)合檢測(cè)；或者A34、采用最小均方差數(shù)據(jù)塊判決反饋均衡MMSE-BDFE方法對(duì)多用戶信號(hào)進(jìn)行聯(lián)合檢測(cè)。
6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述步驟A31具體為求解線性方程AmaxHRn-1Amaxd^′c,ZF-BLE=AmaxHRn-1e,]]>得到輸出的用戶數(shù)據(jù)符號(hào) ，其中，Rn-1表示符號(hào)間噪聲相關(guān)矩陣的逆矩陣，是(Ldata+WFL-1)×(Ldata+WFL-1)的常維對(duì)稱正定矩陣，e為接收數(shù)據(jù)，是(Ldata+WFL-1)×1的常維列向量， 為KmaxN×1的常維列向量。
7.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述步驟A32具體為求解線性方程(AmaxHRn-1Amax+Rd-1)d^′c,MMSE-BLE=AmaxHRn-1e,]]>得到輸出的用戶數(shù)據(jù)符號(hào) ，其中，Rd-1表示符號(hào)間噪聲相關(guān)矩陣的逆矩陣，是KmaxN×KmaxN的常維對(duì)稱正定矩陣，e為接收數(shù)據(jù)，是(Ldata+WFL-1)×1的常維列向量。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種多用戶聯(lián)合檢測(cè)方法，包括步驟根據(jù)接收信號(hào)的最大虛碼道數(shù)對(duì)其進(jìn)行聯(lián)合檢測(cè)，獲得基于最大虛碼道數(shù)的聯(lián)合檢測(cè)結(jié)果；從基于最大虛碼道數(shù)的聯(lián)合檢測(cè)結(jié)果中抽取每個(gè)最大虛碼道數(shù)據(jù)中的前實(shí)際激活碼道數(shù)據(jù)，獲得期望的多用戶聯(lián)合檢測(cè)結(jié)果。利用本發(fā)明，可以降低處理器及專用集成電路ASIC實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜度，提高聯(lián)合檢測(cè)質(zhì)量。
文檔編號(hào)H04B1/707GK1980078SQ200510126638
公開日2007年6月13日 申請(qǐng)日期2005年12月2日 優(yōu)先權(quán)日2005年12月2日
發(fā)明者陳晉輝 申請(qǐng)人:大唐移動(dòng)通信設(shè)備有限公司