[发明专利]基于正交空时分组编码的MIMO盲信道估计模糊度去除方法

摘要

本发明公开了一种基于正交空时分组编码的MIMO盲信道估计模糊度去除方法，包括以下步骤建立一个MIMO空时系统，分析训练序列信号，发射前对数据信号进行分组并处理，联合利用盲的和基于训练序列的信道估计方法对第一个数据块进行盲信道估计，对第一个数据块采用信号和信道联合二维搜索做最大似然解码，利用迫零均衡得到的训练序列估计值对后续数据块进行基于训练序列的信道估计，对后续数据块采用发送信号一维搜索做最大似然解码。本发明的有益之处在于采用信号和信道联合二维搜索，利用正交空时编码中信号之间的相关性，在盲信道估计的基础上消除信道估计结果固有的相位模糊，缩小信道可能解的范围，为确定解码信号的相位提供了方便。

主权项

基于正交空时分组编码的MIMO盲信道估计模糊度去除方法，其特征在于，包括以下步骤：(一)、建立、分析和处理MIMO空时系统模型：(1)建立一个具有Nt个发射天线和Nr个接收天线的MIMO空时系统，发射天线发射的每一帧信号由训练序列、循环前缀和数据三部分组成，所述训练序列为时域正交训练序列，信道为平坦慢变瑞利衰落信道，假设连续的Nf帧信号经历的信道状态相同；(2)分析时域正交训练序列信号：假设k时刻任一天线的时域正交训练序列信号用Nt×1维复向量str(k)表示，则接收信号表示为：ytr(k)＝Hstr(k)+v(k)式中，H为Nr×Nt维瑞利衰落信道响应矩阵，ytr(k)为Nr×1维接收信号向量，v(k)为Nr×1维噪声向量，所述噪声服从均值为0、方差为的高斯分布；(3)在发射之前对数据信号进行分组：令s(k)＝[s1(k) s2(k) … sN(k)]T为待发射的由N个符号组成的第k个数据分组，且各个符号独立同分布；(4)处理第k个数据分组s(k)：将s(k)经过空时编码映射为Nt×L维编码矩阵C(k)：C(k)=Σn=1N(AnsRn(k)+jBnsIn(k))]]>式中，An和Bn分别为对应于第n个符号sn(k)的实部sRn(k)和虚部sIn(k)的编码矩阵，L为编码矩阵时隙的数目,则接收信号表示为：Y(k)＝HC(k)+V(k)式中，Y(k)为Nr×L维接收信号矩阵，V(k)为Nr×L维噪声矩阵，Y(k)、V(k)服从均值为0、方差为的高斯分布；(二)、信道估计和解码：(1)对第一个数据块进行信道估计和解码：首先，联合利用盲的和基于时域正交训练序列的信道估计方法，对第一个数据块进行盲信道估计；然后，对第一个数据块采用信号和信道联合二维搜索做最大似然解码，输出第一个数据块的估计信号；(2)对后续数据块进行信道估计和解码：首先，利用迫零均衡得到的时域正交训练序列估计值对后续数据块进行基于时域正交训练序列的信道估计，使后续数据块的估计信道具有和第一个数据块相同的相位模糊；然后，对后续数据块采用发送信号一维搜索做最大似然解码，输出后续数据块的估计信号。