[发明专利]MIMO系统中基于RUMSWF的低复杂度降秩均衡方法

权利要求书

1.MIMO系统中基于RUMSWF的低复杂度降秩均衡方法，其特征在于：

1)系统模型的建立：对于发射天线数为M、接收天线数为N的频率选择性 MIMO系统，假设其信道阶数为L，则信道脉冲响应为：

H=Σl=0L-1Hlδ(i-l)]]>

其中H_l为N×M维，是第l条时延路径对应的信道衰落系数矩阵，若k时刻发射信号 向量s(k)为独立同分布的M维向量s(k)＝[s₁(k)，…，s_M(k)]^T，则N维接收信号向量 y(k)＝[y₁(k)，…，y_N(k)]^T表示如下：

y(k)=Σl=0LHls(k-l)+n(k)]]>

其中n(k)＝[n₁(k)，…，n_N(k)]^T为N维独立同分布的加性复高斯白噪声过程；

令均衡器的处理长度为N_f，将发射信号向量、接收信号向量和噪声向量在 k＝0，…，N_f-1时刻进行时域扩展，亦即s~(k)sT(k)···sT(k-Nf-L)T,]]>y~(k)=yT(k)yT(k-1)···yT(k-Nf)T,]]>n~(k)=nT(k)···nT(k-Nf)T,]]>于是得 到如下矩阵表示形式：

y~(k)=H~(k)s~(k)+n~(k)]]>

其中是由N×M维的多径信道矩阵H_l构成的L线对 角阵；

2)设s₁为参考信号，遗忘因子为λ，k时刻酉多级维纳滤波器的输入为接收信号 向量进行归一化相关向量与阻塞矩阵的更新：

h1(k)=y~(k)s1*(k)+λh1(k-1)]]>

B1(k)=IN(N-1)-h1(N-1)(k)h1H(k);]]>

式中，(·)ⁱ表示取矩阵或者向量的前i行，如表示取向量h₁的前N-1行；

3)对i＝1，…，D，应用前向递推方程有

di(k)=hiHxi-1(k),]]>1≤i≤D

xi(k)=Bixi-1(k)=xi-1(N-i)(k)-hi(N-i)di(k),]]>1≤i≤D

hi+1(k)=xi(k)d1*(k)+λhi+1(k-1)]]>

Bi+1(k)=IN-i(N-i-1)-hi+1(N-i-1)(k)hi+1H(k)]]>

式中，D为滤波器的截断级数，上标*表示共轭，(·)ⁱ表示取矩阵或者向量的前i 行，h_i为(N-i+1)×1维向量，x_i(k)为N-i维向量，即随着滤波器级数的增加x_i(k)的 维数逐级降低；

4)对i＝1，…，D应用后向递推方程，与基于UMSWF的均衡方法相同

d_D(k)＝ε_D(k)

wi(k)=ϵi(k)di-1*(k)|ϵi(k)|2]]>

ϵi-1(k)=di-1(k)-wi*ϵi(k)]]>

式中，d_i(k)表示第i级标量理想信号，w_i为权向量，也就是由向量x_i-1(k)估计 出标量d_i-1(k)的维纳滤波器，ε_i为每一级的误差信号，第D级的理想信号d_D(k)即 为ε_D，则均衡器的输出即为：

s^1(k)=w1*(k)ϵ1(k).]]>