MIMO广播系统中支持两用户多路数据传输的ZF-TH预编码方法

摘要

本发明公开了一种MIMO广播系统中支持两用户多路数据传输的ZF-TH预编码方法。该方案首次采用收发联合方法设计ZF-TH预编码，降低了用户间的干扰；利用MIMO系统中每个用户的不同接收天线可以接收不同信号的特性，接收端采用最大比合并的方法处理接收信号，实现了每个用户的多路数据传送，达到了满复用增益。本发明方案与已有方案复杂度相当，但显著地提高了系统的有效性。

权利要求

1.一种MIMO广播系统中支持两用户多路数据传输的ZF-TH预编码方法，其特征在于，包括如下步骤：A，发送端根据信道的对称性得到用户1的信道矩阵H1和用户2的信道矩阵H2；

B，发送端计算矩阵 的广义特征向量V1和V2，{·}表示其中的两个矩H阵组成的集合，(·) 表示共轭转置运算；

C，发送端根据H1、H2、V1和V2对发送信号向量进行预编码；

D，接收端收到预编码处理后的信号 之后，采用最大比合并的方法处理T该信号，y1'、y2'分别表示用户1和用户2的接收信号，(·) 表示转置运算；

E，接收端对最大比合并后的信号进行缩放，并将缩放后的信号进行模代数运算得到发送信号向量的估计值；其中，步骤B具体包括：B1，发送端判断发送天线数Nt和接收天线数 的关系，分为三种情况：（1）对于任意的用户j，

(2)

（3）对于任意的用户j， 并且其中 为用户j的接收天线数,j=1,2；

B2，根据步骤B1判断的三种情况，发送端分别求广义特征向量；

(1)对于任意的用户j，

计算矩阵 或者 的特征向量矩阵V，其中V1和V2分别为V中不同列向量所组成的矩阵，满足 和 V1和V2即为的广义特征向量；Ξ1为 的特征值所组成的对角矩阵，Ξ2为的特征值所组成的对角矩阵；

(2)

对矩阵 进行特征值分解，分解得到两部分特征值：第一部分与(1) (0)

正交，第二部分与 不正交，定义V=[V ,V ]，得到：此时V(1)为广义特征向量V1，V为广义特征向量V2，其中的V(0)=E(0)C，C为任意酉矩(0)阵,E 是 的零空间特征向量；

(3)对于任意的用户j， 并且时， 的广义特征向量为：

其中，V(1)为广义特征向量V1，V为广义特征向量V2，L为 的特征向(0)量, 和 E

是 的零空间特征向量，即 V(0)=E(0)C，C为任意酉+

矩阵，(·) 表示求伪逆运算。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中，步骤C具体包括：C1，发送端根据H1、H2计算出虚拟线性预编码矩阵Tj，j=1,2；

C2，发送端根据虚拟线性预编码矩阵Tj得到最大比合并矩阵Wj=HjTj，j=1,2；

H

C3，发送端根据Wj计算系统的等效信道矩阵 其中H′1=W1H1和H H

H'2=W1H2，(·) 表示共轭转置运算；

C4，发送端根据Heff计算出接收端的缩放系数矩阵 其中R11、R22分别为对步骤C3中H′1和H'2进行QR分解得到的上三角矩阵，(·)-1表示求逆运算；

C5，根据G计算因果矩阵F和反馈处理矩阵B：F=Q，B=GRH，其中矩阵Q和R由步骤C4中对Heff进行QR分解得到；

C6，使用因果矩阵F和反馈处理矩阵B对发送信号向量x1和x2进行预编码；

其中，步骤C1包括：

(1)对步骤B得到的广义特征向量V1和V2进行QR分解，得到V1=Q1R1和V2=Q2R2，其中是矩阵V（j j=1,2）的列基矩阵，m'j为列秩，表示Qj是维数为Nt×m'j的复数矩阵（C）； j=1,2，是上三角矩阵；

(2)计算矩阵 其中 j=1,2，并对 进行特征值分解，得到 Λj是对角矩阵，Λj的元素由大到小排列，即当k

(3)将Uj的前mj列组成矩阵 其中mj为发给用户j的数据路数，则 从而求出了虚拟线性预编码矩阵Tj。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，其中，步骤D具体包括：接收端采用最大比合并的方法处理接收信号 得到Wy′，T H

是最大比合并矩阵，(·) 表示转置运算，(·) 表示共轭转置运算。

4.根据权利要求1～3任一项所述的方法，其特征在于，其中，步骤E具体包括：E1，接收端对步骤D采用最大比合并的方法处理信号y'得到的矩阵Wy′进行缩放，即将缩放矩阵G左乘Wy′，得到GWy′，W是最大比合并矩阵；

E2，对信号GWy′进行模代数操作，得到发送信号向量x1和x2的估计向量 和

说明书

MIMO广播系统中支持两用户多路数据传输的ZF-TH预编码

方法

技术领域

[0001] 本发明属于通信技术领域，尤其涉及无线通信中多天线系统的预编码方法，具体为一种MIMO广播系统中支持两用户多路数据传输的ZF-TH预编码方法。

背景技术

[0002] 多输入多输出(Multi-Input Multi-Output，MIMO)系统能够有效地提高频谱利用率，在MIMO广播场景下，MIMO系统的预编码分为线性预编码和非线性预编码，线性预编码的性能不如非线性预编码，所有的非线性预编码中，脏纸编码(Dirty Paper Coding，DPC)是最优的预编码方案，但复杂度太高，无法在实际中应用。ZF-TH(Zero Forcing Tomplinson Harashima，迫零TH(其中Tomplinson Harashima为两个人名))预编码的非线性处理仅进行模代数操作，实现较简单，复杂度较低，然而，已有的ZF-TH预编码的性能与脏纸编码相比差距很大，因此，如何提高ZF-TH预编码的性能是目前研究的热点之一。已有的ZF-TH预编码研究成果都是针对给每个用户传送一路数据的情况进行研究的，同一用户的多根天线只能接收相同数据，其空间复用增益有待提高。两个用户场景已经写入3GPP LTE(The 3rd Generation Partnership Project.Long Term Evolution，第3代合作伙伴组织的长期演进标准)技术规范中。

[0003] 下面介绍已有的ZF-TH预编码方案。

[0004] 假设系统中有M根发送天线，K个用户，每个用户仅有一根接收天线。如图1所T示，S＝[S1，…，SK] 表示给K个用户发送的数据组成的矩阵。 表示信道矩阵，(·)T表示转置运算。F是一个维数为M×K的下三角矩阵，其目的是使得发送信号 仅受到 的干扰，即用户k只受到用户i的干扰，故称F为使发送矩阵s因果化的预编码矩阵，其中 表示Sk进行模操作后得到的符号，Sk表示发送数据矩阵s中发送给用户k的数据元素。而这种干扰通过反馈处理矩阵(B-I)来降低，其中B是一个维数为K×K的三角矩阵且对角元素全为1，I为单位矩阵，发送端对反馈处理矩阵(B-I)处理后的信号进行模代数操作，模代数操作的目的是将预编码模块的输出数据 限制在恰当的星座范围之内。Sk也是M元标准正方形星座集合中的元素，其中标准正方形星座集合表示为 模代数运算的数学形式为
其中 表示向下取整，mod(·)表示取模运算，这种模
代数操作的结果可以等效为产生数据v＝s+d，矢量d表示预编码矢量，通过选择恰当的d，-1
最终使得 限制在恰当的星座范围之内，(·) 表示求逆运算。在接
收端，模代数操作能够从等效传输数据矢量v中将s恢复出来。每个接收数据在进行判决前需要经过缩放，设G＝diag(g11，…，gKK)的对角元素表示接收端的缩放因子。缩放后的信号表示为

[0005]

[0006] 其中 表示经过缩放因子处理后的噪声矢量。

[0007] 采用ZF准则(迫零准则)，需满足各个用户之间的相互干扰为0，即： [0008] GHFB-1＝I (2)

[0009] 此时的处理矩阵B，F，G可以通过对HHH进行Cholesky分解得到，HHH分解为： [0010] HHH＝RRH (3)

[0011] 其中R＝[rij]是一个维数为K×K的下三角矩阵且对角元素为实数，则可得 [0012]

[0013] B＝GR (5)H H -1

[0014] F＝H(HH) R (6)H

[0015] 也可以通过对H 来进行QR分解来获得B，F，G：

[0016]

[0017] Q′是一个所有列都相互正交的M×K矩阵， 的维数为(M-K)×K， 是一个K×K的上三角矩阵且对角元素均为实数，0是一个维数是(M-K)×K的全0矩阵。则根据式(7)可得：

[0018]

[0019] B＝G(R′)H (9)

[0020] F＝Q′ (10)

[0021] 至此得到了全部的预处理矩阵。

[0022] 综上所述，ZF-TH预编码方法的具体步骤包括：

[0023] 步骤一，对信道矩阵H的自相关矩阵HHH进行Cholesky分解，得到下三角形矩阵H HR，即HH ＝RR ；

[0024] 步骤 二，得到K 个用 户 的缩 放 系数，缩 放系 数 所组 成的 矩 阵为 其中r11，…，rKK为矩阵R对角线上的元素。

[0025] 步骤三，得到反馈处理矩阵B，B为步骤一得到的R和步骤二得到的G的乘积，即B＝GR；

[0026] 步骤四，得到使发送矩阵因果化的预编码矩阵F，F为信道矩阵H的伪逆矩阵与步H H -1骤一得到的矩阵R的乘积，即F＝H(HH) R；

[0027] 由上述预编码步骤可知，对于已有的方案，如果接收端的天线数大于发送端的天H线数目，则对HH 进行Cholesky分解得到的R的对角线上将存在0元素，这与 都存在矛盾，因此基于ZF的预编码矩阵在接收端的天线数不能大于发送端的天线数；如果此方案中接收端配置多天线，则用户天线间存在干扰，与ZF准则不符。因此已有的方案中接收端只能配置单天线，接收单路数据，这种方案空间复用增益有待提高。 发明内容

[0028] (一)要解决的技术问题

[0029] 为了提高MIMO广播系统的复用增益，本发明提供了一种用于MIMO广播系统中的支持两用户多路数据传输的ZF-TH预编码方法。

[0030] (二)技术方案

[0031] 为解决上述技术问题，本发明公开了一种MIMO广播系统中支持两用户多路数据传输的ZF-TH预编码方法，包括如下步骤：

[0032] A，发送端根据信道的对称性得到用户1的信道矩阵H1和用户2的信道矩阵H2； [0033] B，发送端计算矩阵 的广义特征向量V1和V2，{·}表示其中的两个矩阵组成的集合；

[0034] C，发送端根据H1、H2、V1和V2对发送信号向量进行预编码；

[0035] D，接收端收到预编码处理后的信号 之后，采用最大比合并的方T法处理该信号，y1′、y2′分别表示用户1和用户2的接收信号，(·) 表示转置运算； [0036] E，接收端对最大比合并后的信号进行缩放，并将缩放后的信号进行模代数运算得到发送信号向量的估计值。

[0037] 其中，步骤B具体包括：

[0038] B1，发送端判断发送天线数Nt和接收天线数 的关系，分为三种情况： [0039] (1)对于任意的用户j，

[0040]

[0041] (3)对于任意的用户j， 并且

[0042] 其中 为用户j的接收天线数，j＝1，2；

[0043] B2，根据步骤B1判断的三种情况，发送端分别求广义特征向量。 [0044] 其中，步骤C具体包括：

[0045] C1，发送端根据H1、H2计算出虚拟线性预编码矩阵Tj，j＝1，2； [0046] C2，发送端根据虚拟线性预编码矩阵Tj得到最大比合并矩阵Wj＝HjTj，j＝1，2； [0047] C3，发送端根据Wj计算系统的等效信道矩阵 其中H
和 (·) 表示共轭转置运算；

[0048] C4，发送端根据Heff计算出接收端的缩放系数矩阵 其中R11、R22分别为对步骤C3中 和 进行QR分解得到的上三角矩阵，(·)-1表示求逆运算； H

[0049] C5，根据G计算因果矩阵F和反馈处理矩阵B：F＝Q，B＝GR，其中矩阵Q和R由步骤C4中对Heff进行QR分解得到；

[0050] C6，使用因果矩阵F和反馈处理矩阵B对发送信号向量x1和x2进行预编码。 [0051] 其中，步骤D具体包括：

[0052] 接收端采用最大比合并的方法处理接收信号 得到Wy′，T H
是最大比合并矩阵，(·) 表示转置运算，(·) 表示共轭转置运算。

[0053] 其中，步骤E具体包括：

[0054] E1，接收端对步骤D采用最大比合并的方法处理信号y′得到的矩阵Wy′进行缩放，即将缩放矩阵G左乘Wy′，得到GWy′，W是最大比合并矩阵；

[0055] E2，对信号GWy′进行模代数操作，得到发送信号向量x1和x2的 估计向量 和 [0056] (三)有益效果

[0057] 本发明公开了一种支持两用户多路数据传输的ZF-TH预编码方案，利用MIMO系统中同一个用户的不同接收天线可以接收不同信号的特性，可以同时传送给用户多路数据，极大的提高了系统复用增益。具体来说，本发明引入的虚拟线性预编码得到了每个用户的等效信道矩阵 和 从而使得 和 进行QR分解得到的上三角矩阵R11和R22是满秩的，即R11和R22的逆矩阵存在，因此无论接收端的天线数总和是否大于发送天线数目，本发明方案都是可行的。发送端的虚拟线性预编码和接收端的最大比合并算法联合消除了用户天线间的干扰，符合ZF准则，从而接收端可以配置多天线，实现多路数据接收，系统的空间复用增益得到了提高。

附图说明

[0058] 图1现有的ZF-TH预编码方法的流程框图；

[0059] 图2是本发明实施例的方法流程框图；

[0060] 图3是本发明实施例的方法中发送端的编码过程流程图；

[0061] 图4是本发明实施例的方法中发送端的预编码矩阵和接收端的处理矩阵的设计流程图；

[0062] 图5(a)和5(b)是已有方案与本发明的方法的误码率与容量曲线对比图。 具体实施方式

[0063] 下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。

[0064] 本发明的方法的思路大体为：(参考图2)发送端首先根据信道矩阵计算出虚拟线性预编码矩阵Tj，再通过虚拟线性预编码矩阵Tj设计出最大比合并矩阵Wj，并依次计算出矩阵G，B，F。

[0065] 如图3，并结合图2所示，发送端设计预编码矩阵的具体步骤如下： [0066] A，本发明中，发送端估计上行信道的信道状态信息，根据时分双工系统信道的对称性，将上行信道的信道状态信息作为下行信道的信道状态信息，得到用户1的信道矩阵H1和用户2的信道矩阵H2。如果是在频分双工系统中，可以利用用户的有限反馈实现此预编码方案；

[0067] B，发送端计算 的广义特征向量V1和V2，{·}表示其中的两个矩阵组成的集合；

[0068] 发送端计算广义特征向量的具体步骤如下：

[0069] B1，发送端判断发送天线数Nt和接收天线数 的关系，分为三种情况： [0070] (1)对于任意的用户j，

[0071]

[0072] (3)对于任意的j， 并且

[0073] 其中 为用户j的接收天线数，j＝1，2；

[0074] 步骤B2，对步骤B1判断的三种情况，发送端分情况计算广义特征向量： [0075] (1)对于任意的用户j，

[0076] 计算矩阵 或者 的特征向量矩阵V，其中V1和V2分别为V中不同列向量所组成的矩阵，满足 和 V1
和V2即为 的广义特征向量。

[0077]

[0078] 对矩阵 进行特征值分解，分解得到的特征值可以 分为两部分，(1) (0)第一部分与 正交，第二部分与 不正交。定义V＝[V ，V ]，可以得到 [0079]

[0080]

[0081] 此时V(1)为广义特征向量V1，V为广义特征向量V2，其中的V(0)＝E(0)C，C为任意酉(0)矩阵，E 是 的零空间特征向量。

[0082] (3)对于任意的用户j， 并且

[0083] 不失一般性，假设 的广义特征向量为

[0084]

[0085] 其中，V(1)为广义特征向量V1，V为广义特征向量V2，L为 的特征(0)向量， 和 E
(0) (0)
是 的零空间特征向量，即 V ＝E C，C为任意
+
酉矩阵，(·) 表示求伪逆运算。

[0086] C，发送端根据H1、H2、V1和V2设计预编码方案；包括如下步骤： [0087] C1，发送端根据H1、H2计算出虚拟线性预编码矩阵Tj，具体过程如下： [0088] (1)对步骤B得到的广义特征向量V1和V2进行QR分解，得到V1＝Q1R1和V2＝Q2R2，其中 是矩阵Vj(j＝1，2)的列基矩阵， 为列秩，表示Qj是维数为 的复数矩阵(C)； j＝1，2，是上三角矩阵；

[0089] (2)计算矩阵 其中 j＝1，2，并对进行特征值分解，得到 Λj是对角矩阵，Λj的元素由大到小排列，
即当k＜l时，[Λj]kk≥[Λj]ll，并且

[0090] (3)将Uj的前mj列组成矩阵 其中mj为发给用户j的数据路数，则 从而求出了虚拟线性预编码矩阵Tj。

[0091] 步骤C2，根据虚拟线性预编码矩阵Tj和信道矩阵Hj得到最大比合并矩阵Wj＝HjTj；

[0092] 步骤C3，计算用户1的等效信道矩阵 和用户2的等效信道矩阵 和 令

[0093] 步骤C4，发送端根据Heff计算出接收端的缩放系数矩阵 其中-1
R11、R22分别为对步骤C3中 和 进行QR分解得到的上三角矩阵，(·) 表示求逆运算；

[0094] 步骤C5，根据G计算因果矩阵F和反馈处理矩阵B：F＝Q，B＝GRH，其中矩阵Q和R由步骤C4中对Heff进行QR分解得到；

[0095] 步骤C6，使用因果矩阵F和反馈处理矩阵B对发送信号向量x1和x2进行预编码。 [0096] D，接收端采用最大比合并的方法处理接收信号 得到T H
是最大比合并矩阵，(·) 表示转置运算，(·) 表示共轭转置运算。

[0097] E，接收端对最大比合并后的信号进行缩放，并将缩放后的信号进行模代数运算得到发送信号向量的估计值。步骤E具体包括：

[0098] E1，接收端对步骤D得到的Wy′进行缩放，即将缩放矩阵G左乘Wy′，得到GWy′； [0099] E2，对信号GWy′进行模代数操作，得到发送信号向量x1和x2的估计向量 和 [0100] 为了进一步说明本发明的有益结果，表1给出了本发明方法的编码计算量；表2比较了本发明方法与已有方案的编码计算量，计算量的单位是每秒浮点运算次数(Floating-point Operations Per Second，flops)，即一次复数乘法运算需要6次flops操作，一次复数加法运算需要2次flops操作。比较可得，本发明方案与已有的方案相比复杂度在同一个数量级。

[0101] 表1本发明方案的复杂度

[0102]

[0103] 表2两种方案的复杂度比较

[0104]

[0105] 图5(a)给出了已有ZF-TH预编码方法和本发明方法的误比特率(Bit Error Rate，BER)曲线，图5(b)是DPC、已有的ZF-TH预编码和本发明方案的系统容量比较图，其中M＝4、K＝2且 图中，SNR表示信噪比，P表示发送端的发送功率。从图5(a)和5(b)可以看出，与已有的ZF-TH预编码相比，本发明的系统容量至少提高了2bit/-2
s/Hz，且BER为10 时本发明获得了7dB的增益，由此可以看出，本发明显著降低了系统的BER且提高了系统容量；当发送功率大于15dB时，本发明的系统容量与DPC方案相当。 [0106] 本发明的方法首次采用收发联合方法设计ZF-TH预编码，降低了用户间的干扰；
利用MIMO系统中每个用户的不同接收天线可以接收不同信号的特性，接收端采用最大比合并的方法处理接收信号，实现了每个用户的多路数据传送，达到了满复用增益。本发明方案与已有方案复杂度相当，但显著地提高了系统的有效性。

[0107] 以上实施方式仅用于说明本发明，而并非对本发明的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本发明的范畴，本发明的专利保护范围应由权利要求限定。