[发明专利]通信系统内处理信号的方法和系统

说明书

技术领域

本发明涉及无线通信，更具体地说，涉及一种用于降低复杂度的多输入多输出(MIMO)收发机的发射机波束赋形的方法和系统。

背景技术

MIMO无线系统内，可使用多个发射天线同时传送多个数据流。MIMO接收机可使用多个接收天线来分离并检测出各个数据流。两种主要的MIMO传输方法包括奇异值分解(singular value decomposition，缩写为SVD)和分层空时(layered space-time，缩写为LST)处理，又称为逐级干扰对消(successiveinterference cancellation，缩写为SIC)。

SVD使用波束赋形技术结合发射机天线阵列和接收机天线阵列来创建虚拟信道或本征信道(eigen-channel)，通过该信道发送多个数据流而彼此不会干扰。LST/SIC可使用接收机天线阵列处理来检测上述多个数据流，一次处理一个数据流。针对每个检测“层”，来自尚未检测的数据流的干扰可视为无效的，而来自已检测数据流的干扰可被消除或减掉。

SVD内的本征信道具有高度不等的信噪比(SNR)，这取决于MIMO信道矩阵的本征分散度。SVD还需要依赖于自适应调制或自适应比特加载，以在具有较高SNR值的本征信道内实现较大的数据传输速率，同时支持具有较低SNR值的本征信道内的较低数据传输速率。当大量调制类型都不可用时，因不能达到所有本征信道上总数据传输速率的理论峰值，SVD的性能会降低。例如，如果本征信道的最大数据传输速率所需的是1024 QAM调制类型，则若该所需的调制类型不可用，便不能达到最大数据传输速率。

LST/SIC方法还会因错误传播(error propagation)而降低性能。例如，若检测到当前层有错误，该错误会传播到其它层，增加检测到其它层有错的可能性。LST/SIC需要对数据流进行重排序，以首先检测具有较高SNR值的数据流，从而最小化错误传播。某些方法，例如垂直LST(VLST)可通过对每个数据流编码来提供错误保护。基于进行的编码，在进行解码减去干扰之后便可作出决定。

或者另一种方案是，使用基于脏纸理论(dirty paper theory)的预编码方法，例如汤林森-何洛绪玛预编码(Tomlinson-Harashima precoding，缩写为THP)，预消除发射机端的干扰，而无需使用较大的发送辐射功率级。THP方法需要了解发射机端的信道状态信息。

几何均值分解(geometric mean decomposition，缩写为GMD)在发射机端是使用例如THP基于波束赋形和LST/SIC实现的，在接收机端是利用例如VLST基于LST/SIC实现的。使用GMD时，发射的多个数据流中每个数据流的SNR基本上相等。因此便不需要进行使用SVD的情况下需要的自适应比特加载。GMD还不需要进行使用LST/SIC的情况下需要进行的数据流重排序。

虽然将在MIMO发射机端使用GMD波束赋形和在MIMO接收机端使用VLST相结合，可获得理论范围内的期望性能级，但是与SIC方法的实现有关的等待时间和复杂度，会对MIMO接收机的设计造成限制。IEEE 802.11规范对用于编码通过无线通信信道发射的数据的结构有要求，以及对建立一段持续时间(即MIMO接收机接收到一个或多个信号的时间点与MIMO接收机检测到通过该一个或多个信号传送的数据的时间点之间的一段持续时间)的数据包检测延时限制有要求。

或者，可在MIMO接收机端使用又称为最大似然(ML)检测的强力(bruteforce)方法来共同检测通过一个或多个信号发送的数据，无需依赖于SIC。但是，最大似然检测的计算复杂度会随空域流的数量呈指数增加，表示为M^NSS，其中M代表调制类型的级数，例如M-QAM，而NSS代表MIMO发射机所发送的空域流的数量。由于存在计算复杂度，在某些现有系统中执行最大似然检测是不实际的，对于64-QAM且NSS＞2的情况，将超出实际极限。此外，结合MIMO接收机端的最大似然检测使用的MIMO发射机端的计算波束赋形因子的计算任务是不确定多项式时间难题(non-deterministic polynomial-timehard，缩写为NP-hard)。

比较本发明后续将要结合附图介绍的系统，现有技术的其它局限性和弊端对于本领域的普通技术人员来说是显而易见的。

发明内容