Mimo系统训练信号暗递和信道跟踪的方法

专利名称：Mimo系统训练信号暗递和信道跟踪的方法
技术领域：
本发明涉及的是一种移动通讯技术领域的方法，具体地说，是一种MIMO(多输入多输出)系统训练信号暗递和信道跟踪的方法背景技术为了适应数据和多媒体业务不断增长的需求，新一代移动通信系统对通讯信息通量、质量、可靠性等提出了更高的要求。随着移动通信、卫星通信的发展，移动通信的业务量迅速增加和有限的频谱资源的矛盾日益突出。如何更有效地利用有限的频谱资源，提高普效率，是新一代移动通讯系统面临的关键问题。基于多输入多输出(MIMO)模型的智能天线(Smart Antenna，SA)利用信号传输的空间特性和数字信号处理技术，在不用提高通讯带宽的条件下，降低干扰、增加容量、扩大覆盖、改善通信质量、降低发射功率和提高无线数据传输速率，使通信系统能够提高频谱的利用率和提供足够的容量。但是由于无线移动通信MIMO信道是一个时变、非平稳多入多出系统。由于MIMO系统的空间分集性质，可能出现码间干扰(ISI)和信道间干扰(CCI)。为消除这些干扰，需要引入信号的估计技术/信道估计技术。在IEEE802.11的国际标准中采用周期发送导频(Pilot)训练信号，实现信道的快速估计。发送导频的信号方法是从发送端发送接收端已知的导频信号，利用最小二乘技术估计信道，实现信号的均衡。然而由于发送训练信号学要占用信道时间资源，另外一方面，发送的导频信号所占的比例不能太大，影响信道估计的速度和信号均衡的质量。但是如果用户端移动速度过快，导致无线通讯信道变化非常快，利用有限的时间片断发送训练信号无法得到足够精确的信道，恢复发送的信号。如何通过无线信道发送训练信号，快速信道估计是实现高通量无线通讯的关键技术。
经对现有技术的文献检索发现，现有的无限局域网的信道估计方法，均采用无限局域网IEEE802.11的国际标准，利用发送信号每一桢的头部，发送训练信号，并且利用该训练信号对信道进行估计。具体实现方法可参照下列文献“Allert van Zelst and Tim C.W.Schenk，Implementation of a MIMOOFDM-Based Wireless LAN System，IEEE Transactions on Signal Processing，VOL.52，NO.2，pp483-494，2004”中，(作者Allert van Zelst and TimC.W.Sehenk，题目基于多输入多输出正交频分复用的无线局域系统的实现，杂志信号处理IEEE会刊，2004年52卷，第2期，482-494页)。在该文献中，采用IEEE802.11的国际标准，对于两个输入两个输出系统，在发送信号的每一个信包中的头部，含有用于信道估计的两个长度为64的训练信号。随着接收天线的个数增加，该训练信号的长度线性增加。发送这些训练信号占用了发送信号的时间资源，对于复杂无线信道，发送训练信号可能占用20％左右的时间。另一方面，采用该框架发送训练信号，信道估计只能在发送训练信号的时间片断进行。对于快速变化的时变信道，有可能因为估计信道更新跟不上，导致通信质量下降。因此，需要研发新型的无线通讯结构、信道估计技术以及在快速移动条件下的信道跟踪技术。

发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种MIMO系统训练信号暗递和信道跟踪的方法，使其采用训练信号和发送信号直接混叠的方法暗递训练信号，通过基于暗递模型的信道估计方法，解决快速移动通讯时的信道均衡与发送训练信号占用时间资源的矛盾，减少训练信号发送占用的时间，提高信道更新的速度。
本发明是通过以下技术方案实现的，本发明利用发送信号的零均值性质，在给定长度是将片段上通过线性混叠方式加入常数向量，即在该时间片断里加入取值为1或者-1的常数向量，在接收端收到的信号中，通过该时间片断接收到信号的均值来估计无线信道。本发明提出的训练信号发送模型与传统的IEEE802.11标准完全不同，不用专门适用时间片断，也不用专门使用的某个天线来发送训练信号，而是通过训练信号与发送信号线性混叠后一起发送。在接收端利用训练信号的特性来估计无线信道，这是本发明的核心创新点。
本发明包括以下步骤(1)训练信号的构造训练信号的构造是实现训练信号连续发送的核心，具有特殊结构的训练信号才有可能实现同时发送训练信号和通讯信号的条件下估计信道和信号均衡。
训练信号的构造满足如下的条件①训练信号两两正交②训练信号是对成的二值信号，且信号的均值为零。
③训练信号在一个小区间内是常数。这一点在信道估计是非常重要，需要用接收信号的均值来重构训练信号。
对于满足条件①和②的信号，称之为正交训练信号。
为了在高频的发送信号中发送训练序列(或者称为参考信号)p(k)＝(p1(k)，...，pn(k))T，设计训练信号具有如下性质p1(k)，...，pn(k)取值为1或者-1，是以T为周期的周期信号，并且信号间两两正交，即<pi(k)，pj(k)>＝0，对任意i，j成立。
对于正交训练信号的构造，可以采用如下方法进行。设每个片断的长度为N，共有M个片断，序列的总长度为L。记Li＝(i-1)N+1。
构造的训练序列在每个片段上是一个常数，即对于i＝1，2，...，Mpi(t)＝±1，t＝Li，Li+1，...，Li+1-1。
(2)训练信号隐递模型的建立对于暗送训练信号模型x(k)＝A[s(k)+p(k)]+n(k)，其中，s(k)＝(s1(k)，...，sn(k))T是发送天线的发送信号向量，要求满足零均值条件，A是多输入多输出的信道混合矩阵，表现为频率复用时信道间的干扰。x(k)是接收端收到的信号向量，n(k)是零均值测量噪音向量。
训练信号暗送模型的建立，是将训练信号与通信信号利用线性混合在一起，通过发送端天线发送。这时，信号的能量增加，但是没有增加通讯信号的容量，也没有占用发送的时间。在接收端，收到的信号是含有训练信号的混合信号，目的是通过接受端，收到信号估计信道混合矩阵以及发送的原始信号。
(3)接收信号的同步估计记每个时间片断窗口的长度为N。因为在信号传输过程中有时间滞后，首先，需要对发送信号的起点进行估计，估计方法使用测量信号与训练信号的相关性来定义测量信号的起点。
Ω(τ)=Σi=1n<xi(·),pi(·-τ)>N]]>=Σi=1nΣk=1Nxi(k),pi(k-τ),τ=0,1,···,N-1.]]>当训练信号与测量信号同步时，函数Ω(τ)取最大值。记 是相关函数Ω(τ)的最大值点。
(4)信道自适应估计基本假设设原始信号是随机的零均值的随机变量。
当确定测量信号的起始点后，可以通过下列的模型来估计混合模型的参数矩阵A
其中<x(k)>N=1NΣj=1Nx(k+j-1)]]>是变量x(k)的N个点的均值。当假设原始的信号均值为零时，有<s(k)>N≈0和<n(k)>N≈0。上面的方程简化为 因此，混合矩阵的估计为<x^(k),p^(k-τ)>T=A<p^(k-τ),p^(k-τ)>T,]]>或者A=<x^(k),p^(k-τ)>T×<p^(k-τ),p^(k-τ)>T-1.]]>如果选择训练信号是单位方差，则上个估计式可以表示为A=<x^(k),p^(k-τ)>T.]]>信号均衡的解混合信道为W＝A-1。
为了减少噪音对信道估计的干扰，可采用最小二乘估计方法，实现方法如下<p(k)>N＝W<x(k)>N。
记x^(k)=<x(k)>N,p^(k-τ)=<p(k)>N,]]>得到p^(k-τ)=Wx^(k).]]>两边同时乘以 并对时间求平均，得到
<p^(k-τ),x^(k)T>=W<x^(k),x^(k)T>]]>=Wσx,x]]>利用最小二乘估计方法，信号均衡的解混合信道为W=<p^(k-τ),x^(k)T>σx,xT(σx,xσx,xT)-1.]]>(5)采用信号均衡算法有了矩阵的估计，则信号估计可以由下列公式给出s(k)＝Wx(k)-p(k-τ)。
(6)信道跟踪当信道快速变化时，需要有快速的信道跟踪技术。本发明提出基于快速平均的信道平滑技术，实现方法如下对于接收到第t个长度为N的数据包时，立即可以更新信道参数。考虑到信道过渡的平稳性，利用平滑给出新的信道，其计算过程如下At+1=(1-λ)At+λ<x^(k),p^(k-τ)>T,]]>或者Wt+1=(1-λ)Wt+λ<p^(k-τ),x^(k)T>σx,xT(σx,xσx,xT)-1,]]>其中，λ是一个平滑系数，可以取0到1之间的数。
利用平滑模型，将原来的信道参数和新估计的信道进行加权平均，加权系数取λ＝0.8。
训练信号隐递方法的基本原理是利用发送信号的统计性质，当发送信号的均值为零时，将一段长度为N，取值全为1或-1的常数训练信号，通过线性叠加混入发送信号中，在接收端检测到信号起点后，利用N个样本点的均值重构出训练信号。因此在该隐递模型中，训练信号发送不占用通信信道资源，也不用占用通讯的时间资源，将训练的信号与要传输的信号线性叠加后，一起发送到接收端。利用接收端信号的统计性质和训练信号的结构重构出训练信号。由于训练信号在通讯过程中是连续发送的，所以本发明可以实时快速地进行信道估计和信号均衡，提高复杂环境下易变信道的快速跟踪速度，适合快速移动通讯系统的信道估计和均衡问题。当接收端天线接收到混合信号后，需要估计出训练信号的起始点，本发明提出一个同步检测的方法确定训练信号的起始点。当训练信号的起始点确定以后，本发明提出一个基于信号平均的信道估计技术以及相应的信号均衡技术。
本发明的有益效果是(1)使用训练信号的暗送技术(AMTD)，可以避免占用专用的时间片断发送训练信号，提高信号发送的效率。(2)因为训练信号一直隐含在接收信号中，本发明可以实时在线地估计信道，信道更新的频率可以提高，根据信道模型和训练信号结构，利用N个接收到的样本既可以对信道进行更新。相对现有的宽带无线技术标准，可以处理更高速移动通讯问题。(3)由于采用即时信道跟踪技术，不仅可以处理快速移动通讯信道估计问题，而且提高通讯信道的可靠性。
具体实施例方式
实施例本发明包括如下步骤(1)训练信号的构造以两个输入发射天线和两个接收天线为例，给出训练信号的构造方法。对于2输入2输出系统的构造方法。首先构造两个正交的序列d1＝(1，1，-1，-1)，d2＝(1，-1，1，-1)。
这两个序列满足正交条件。给定时间片段的长度为N，那么通过这两个序列构造的正交训练信号为
p1＝Td1，p2＝Td2。
其中T为长度为N，其每个元素为1的行向量，符号代表Kronecker的矩阵乘积。如果N＝4，那么有p1＝(1，1，1，1，1，1，1，1，-1，-1，-1，-1，-1，-1，-1，-1)，p2＝(1，1，1，1，-1，-1，-1，-1，1，1，1，1，-1，-1，-1，-1)。
为了提高信道估计的精度，需要较长的时间片断，在实施过程中，取N＝100。这时，p1＝Td1是一个长度为400的向量。根据本项技术信号传递模型，只要收到100个样本点后，既可以更新估计的信道，具有信道的快速跟踪特性，应该指出该训练信号时间片段的长度不会随接收天线个数的增加而增加。
(2)训练信号的隐递方式经过信号编码后，在发送前利用线性混叠模型将特殊训练信号加到传输信号中，通过无线信道发送到接收端x(k)＝A[s(k)+p(k)]+n(k)，其中，s(k)是待发送的信号，p(k)是具有特殊结构的训练信号，训练信号的单元长度N取100，n(k)是传输信道的噪音。x(k)是接收端接受的信号。训练信号与待发送信号的直接混合后通过无线信道发送到接收端。因此，本发明不需要单独占用时间资源来发送训练信号。
(3)隐递方式下训练信号同步点检测当接收端接收到无线信号后，利用与已知训练信号的相关性来检测训练信号的同步点。计算方法如下，首先计算下面的相关性函数Ω(τ)=Σi=1nΣk=1Nxi(k),pi(k-τ),τ=0,1,···,N-1.]]>
取该相关函数Q(τ)的最大值作为同步点，记为 (4)隐递方式下信道估计x^(k)=<x(k)>N=1NΣj=0N-1x(k+j),p^(k-τ^)=<p(k)>N=1NΣj=0N-1p(k+j-τ^).]]>信道模型参数的估计方程简化为p^(k-τ^)=Wx^(k).]]>利用最小二乘估计方法，信号均衡的解混合信道为W=<p^(k-τ),x^(k)T>σx,xT(σx,xσx,xT)-1.]]>其中σx,x=<x^(k),x^(k)T>]]>是 的相关矩阵。
(5)隐递方式下的信号均衡方法有了解混合信道的估计，则原发送信号估计可以由下列公式给出s(k)=Wx(k)-p(k-τ^).]]>(6)隐递方式下的信道跟踪本发明提出基于快速平均的信道平滑技术。对于第t桢，可以估计一个信道估计，考虑到信道过渡的平稳性，采用利用平滑给出新的信道，其计算过程如下Wt+1=(1-λ)Wt+λ<p^(k-τ^),x^(k)T>σx,xT(σx,xσx,xT)-1,]]>其中，λ是一个平滑系数，取λ＝0.8，σx,x=<x^(k),x^(k)T>]]>是 的相关矩阵。
在训练信号隐递的模式下，训练信号不占用发送的时间资源，比现在IEEE802.11标准发送能力提高约20％，因为当信道快速变化时，在IEEE802.11标准中需要用20％的时间资源发送导频信号。另外，本发明取得的优势是快速信道跟踪能力。可以在训练信号中每一个时间片断对信道进行修正，即当接收端收到N个样本后，立即可以对信道进行修正。在IEEE802.11标准中只能在接收到一桢信号后才能对信道进行修正一次。对快速移动情况下，本发明具有更高的信道跟踪能力。
权利要求
1.一种MIMO系统训练信号暗递和信道跟踪的方法，其特征在于，利用发送信号的零均值性质，在给定长度是将片段上通过线性混叠方式加入常数向量，即在该时间片断里加入取值为1或者-1的常数向量，在接收端收到的信号中，通过该时间片断接收到信号的均值来估计无线信道。
2.根据权利要求1所述的MIMO系统训练信号暗递和信道跟踪的方法，其特征是，包括以下步骤(1)训练信号的构造训练信号的构造满足如下的条件①训练信号两两正交，②训练信号是对成的二值信号，且信号的均值为零，③训练信号在一个小区间内是常数，为了在高频的发送信号中发送训练序列p(k)＝(p1(k)，…，pn(k))T，设计训练信号具有如下性质p1(k)，…，pn(k)取值为1或者-1，是以T为周期的周期信号，并且信号间两两正交，即<pi(k)，pj(k)>＝0，对任意i，j成立，对于正交训练信号的构造，可以采用如下方法进行设每个片断的长度为N，共有M个片断，序列的总长度为L，记Li＝(i-1)N+1，构造的训练序列在每个片段上是一个常数，即对于i＝1，2，…，Mpi(t)＝±1，t＝Li，Li+1，…，Li+1-1；(2)训练信号隐递模型的建立将训练信号与通信信号利用线性混合在一起，通过发送端天线发送，在接收端，收到的信号是含有训练信号的混合信号；(3)接收信号的同步估计记每个时间片断窗口的长度为N，因为在信号传输过程中有时间滞后，首先需要对发送信号的起点进行估计，估计方法使用测量信号与训练信号的相关性来定义测量信号的起点，Ω(τ)=Σi=1n⟨xi(·),pi(·-τ)⟩N]]>=Σi=1nΣk=1Nxi(k),pi(k-τ),τ=0,1,···,N-1.]]>当训练信号与测量信号同步时，函数Ω(τ)取最大值，记 是相关函数Ω(τ)的最大值点；(4)信道自适应估计基本假设设原始信号是随机的零均值的随机变量，当确定测量信号的起始点后，可以通过下列的模型来估计混合模型的参数矩阵A 因此，混合矩阵的估计为A=⟨x^(k),p^(k-τ)⟩T×⟨p^(k-τ),p^(k-τ)⟩T-1,]]>信号均衡的解混合信道为W＝A-1，为了减少噪音对信道估计的干扰，可采用最小二乘估计方法，信号均衡的解混合信道为W=⟨p^(k-τ),x^(k)T⟩σx,xT(σx,xσx,xT)-1;]]>(5)采用信号均衡算法有了矩阵的估计，则信号估计可以由下列公式给出s(k)＝Wx(k)-p(k-τ)；(6)信道跟踪当信道快速变化时，需要有快速的信道跟踪技术，实现方法如下对于第t桢，估计一个信道估计，考虑到信道过渡的平稳性，利用平滑给出新的信道，其计算过程如下At+1=(1-λ)At+λ⟨x^(k),p^(k-τ)⟩T,]]>或者Wt+1=(1-λ)Wt+λ⟨p^(k-τ),x^(k)T⟩σx,xT(σx,xσx,xT)-1,]]>其中，λ是一个平滑系数，可以取0到1之间的数。
3.根据权利要求2所述的MIMO系统训练信号暗递和信道跟踪的方法，其特征是，所述的训练信号隐递模型的建立，其方法是对于暗送训练信号模型x(k)＝A[s(k)+p(k)]+n(k)，其中，s(k)＝(s1(k)，…，sn(k))T是发送天线的发送信号向量，要求满足零均值条件，A是多输入多输出的信道混合矩阵，表现为频率复用时信道间的干扰，x(k)是接收端收到的信号向量，n(k)是零均值测量噪音向量。
4.根据权利要求2所述的MIMO系统训练信号暗递和信道跟踪的方法，其特征是，所述的信道自适应估计，其方法是如果选择训练信号是单位方差，则混合矩阵的估计式可以表示为A=⟨x^(k),p^(k-τ)⟩T.]]>
5.根据权利要求2所述的MIMO系统训练信号暗递和信道跟踪的方法，其特征是，所述的信道跟踪，其方法是利用平滑模型，将原来的信道参数和新估计的信道进行加权平均，加权系数取λ＝0.8。
全文摘要
一种MIMO系统训练信号暗递和信道跟踪的方法，属于移动通讯技术领域。本发明利用发送信号的零均值性质，在给定长度是将片段上通过线性混叠方式加入常数向量，即在该时间片断里加入取值为1或者－1的常数向量，在接收端收到的信号中，通过该时间片断接收到信号的均值来估计无线信道。本发明采用训练信号和发送信号直接混叠的方法暗递训练信号，提出了基于暗递模型的信道估计方法，使其解决快速移动通讯时的信道均衡与发送训练信号占用时间资源的矛盾，减少训练信号发送占用的时间，提高信道更新的速度。
文档编号H04L25/02GK1750522SQ20051003012
公开日2006年3月22日 申请日期2005年9月29日 优先权日2005年9月29日
发明者张丽清 申请人:上海交通大学