СИСТЕМА И СПОСОБ БЕСПРОВОДНОЙ СВЯЗИ С РАСПРЕДЕЛЕННЫМИ ВХОДАМИ И РАСПРЕДЕЛЕННЫМИ ВЫХОДАМИ Российский патент 2016 года по МПК H04B7/04 

Заявление приоритета

Данная заявка является частичным продолжением заявки №10/902.978, поданной 30 июля 2004 года.

Область техники, к которой относится изобретение

Данное изобретение относится в целом к области систем связи. Конкретнее, изобретение относится к системе и способу беспроводной связи с распределенными входами и распределенными выходами, в которых используют методы пространственно-временного кодирования.

Уровень техники

Пространственно-временное кодирование сигналов связи

Известна относительно новая разработка в беспроводной технологии, называемая пространственное мультиплексирование и пространственно-временное кодирование. Один конкретный тип пространственно-временного кодирования называется MIMO (со множеством входов и множеством выходов), потому что несколько антенн используются на каждом конце. Благодаря использованию множества антенн для отправки и приема множество независимых радиоволн может быть передано в одно и то же время в одном и том же частотном диапазоне. Нижеследующие статьи дают обзор MIMO.

IEEE JOURNAL ON SELECTED AREAS IN COMMUNICATIONS, VOL. 21, NO. 3, APRIL 2003: "From Theory to Practice: An Overview of MIMO Space-Time Coded Wireless Systems" (От теории к практике: Обзор беспроводных систем MIMO с пространственно-временным кодированием), by David Gesbert, Member, IEEE, Mansoor Shafi, Fellow, IEEE, Dashan Shiu, Member, IEEE, Peter J. Smith, Member, IEEE, and Ayman Naguib, Senior Member, IEEE.

IEEE TRANSACTIONS ON COMMUNICATIONS, VOL. 50, NO. 12, DECEMBER 2002: "Outdoor MIMO Wireless Channels: Models and Performance Prediction" (Наружные беспроводные каналы MIMO: Модели и прогнозирование рабочих характеристик), David Gesbert, Member, IEEE, Helmut Bolcskei, Member, IEEE, Dhananjay A. Gore, and Arogyaswami J. Paulraj, Fellow, IEEE.

По существу дела, технология MIMO основана на использовании пространственно распределенных антенн для создания параллельных пространственных потоков данных в общем частотном диапазоне. Радиоволны передаются так, что отдельные сигналы можно разделять в приемнике и демодулировать несмотря на то, что они передаются в одном и том же частотном диапазоне, что может привести к множеству статистически независимых (т.е. эффективно разделенных) каналов связи. Таким образом, в противоположность стандартным беспроводным системам связи, которые пытаются подавлять многолучевые сигналы (т.е. множество сигналов на одной и той же частоте, задержанных во времени и видоизмененных по амплитуде и фазе), MIMO может основываться на некоррелированных или слабо коррелированных многолучевых сигналах для достижения более высокой пропускной способности и улучшенного отношения сигнал/шум в заданном частотном диапазоне. В качестве примера, технология MIMO достигает намного более высокой пропускной способности при сравнимых условиях по мощности и отношению сигнал/шум (С/Ш) (SNR), когда традиционная система не-MIMO может достигать лишь более низкой пропускной способности. Эта способность описана на вебсайте Qualcomm Incorporated (Qualcomm является одним из крупнейших поставщиков беспроводной технологии) на странице, озаглавленной "What MIMO Delivers" (Что представляет MIMO) по адресу http://www.cdmatech.com/products/what_mimo_delivers.jsp: «MIMO представляет собой единственный многоантенный метод, который увеличивает спектральную емкость путем предоставления в два или более раз большей пиковой скорости передачи данных в системе на канал или на МГц спектра. Конкретнее, для беспроводных приложений LAN или Wi-Fi® технология MIMO четвертого поколения QUALCOMM дает скорости 315 Мбит/сек в спектре 36 МГц или 8,8 Мбит/МГц. Сравните это с пиковой пропускной способностью по стандарту 802.11a/g (даже с методами формирования луча или разнесения), который обеспечивает только 54 Мбит/сек в спектре 17 МГц или 3,18 Мбит/МГц».

Системы MIMO, как правило, сталкиваются с практическим ограничением менее 10 антенн на устройство (а потому и менее, чем 10х улучшение пропускной способности в сети) по нескольким причинам:

1. Физические ограничения: антенны MIMO на заданном устройстве должны иметь достаточное разнесение между собой, чтобы каждая принимала статистически независимый сигнал. Хотя улучшения пропускной способности MIMO можно видеть и при разнесении антенн на несколько долей длины волны, эффективность быстро ухудшается по мере приближения антенн, что приводит к более низким коэффициентам увеличения пропускной способности MIMO.

См., например, следующие ссылки:

[1] D.-S. Shiu, G.J.Foschini, M.J.Gans, and J.M.Kahn, "Fading correlation and its effect on the capacity of multielement antenna systems," (Корреляция затухания и ее воздействие на пропускную способность многоэлементных антенных систем) IEEE Trans. Соmm., vol.48, no. 3, pp.502-513, Mar. 2000.

[2] V. Pohl, V. Jungnickel, T. Haustein, and С. von Helmolt, "Antenna spacing in MIMO indoor channels," (Разнесение антенн во внутренних каналах MIMO) Proc. IEEE Veh. Technol. Conf., vol.2, pp.749-753, May 2002.

[3] M. Stoytchev, H. Safar, A.L.Moustakas, and S. Simon, "Compact antenna arrays for MIMO applications," (Компактные антенные решетки для приложений MIMO) Proc. IEEE Antennas and Prop. Symp., vol.3, pp.708-711, July 2001.

[4] A. Forenza and R.W.Heath Jr., "Impact of antenna geometry on MIMO communication in indoor clustered channels," (Воздействие антенной геометрии на связь MIMO во внутренних кластерных каналах) Proc. IEEE Antennas and Prop. Symp., vol.2, pp.1700-1703, June 2004.

Кроме того, для малого разнесения антенн эффекты взаимной связи могут ухудшать характеристики систем MIMO.

См., например, следующие ссылки:

[5] M.J. Fakhereddin and K.R. Dandekar, "Combined effect of polarization diversity and mutual coupling on MIMO capacity," (Комбинированный эффект поляризационного разнесения и взаимной связи на пропускную способность MIMO) Proc. IEEE Antennas and Prop. Symp., vol.2, pp.495-498, June 2003.

[7] P.N.Fletcher, M. Dean, and A.R.Nix, "Mutual coupling in multielement array antennas and its influence on MIMO channel capacity," (Взаимная связь в многоэлементных антенных решетках и ее влияние на пропускную способность каналов MIMO) IEEE Electronics Letters, vol.39, pp.342-344, Feb. 2003.

[8] V. Jungnickel, V. Pohl, and С. Von Helmolt, "Capacity of MIMO systems with closely spaced antennas," (Пропускная способность систем MIMO с тесно разнесенными антеннами) IEEE Comm. Lett., vol.7, pp.361- 363, Aug. 2003.

[10] J.W.Wallace and M.A.Jensen, "Termination-dependent diversity performance of coupled antennas: Network theory analysis," (Зависящая от оконечного устройства характеристика разнесения связанных антенн: Теоретический анализ сетей) IEEE Trans. Antennas Propagat, vol.52, pp.98-105, Jan. 2004.

[13] С. Waldschmidt, S. Schulteis, and W. Wiesbeck, "Complete RF system model for analysis of compact MIMO arrays," (Полная модель ВЧ системы для анализа компактных решеток MIMO) IEEE Trans. on Veh. TechnoL, vol.53, pp.579-586, May 2004.

[14] M.L.Morris and M.A.Jensen, "Network model for MIMO systems with coupled antennas and noisy amplifiers," (Сетевая модель для систем MIMO со связанными антеннами и шумящими усилителями) IEEE Trans. Antennas Propagat., vol.53, pp.545-552, Jan.2005.

Кроме того, по мере сближения антенн эти антенны, как правило, должны становиться меньше, что может также повлиять на эффективность антенн.

См., например, нижеследующие ссылки:

[15] Н.A.Wheeler, "Small antennas," (Малые антенны) IEEE Trans. Antennas Propagat., vol. AP-23, n.4, pp.462-469, July 1975.

[16] J.S. McLean, "A re-examination of the fundamental limits on the radiation Q of electrically small antennas," (Пересмотр фундаментальных ограничений на излучательную добротность электрически малых антенн) IEEE Trans. Antennas Propagat., vol.44, n.5, pp.672-676, May 1996.

Наконец, при более низких частотах и больших длинах волн физический размер единственного устройства MIMO может стать громоздким. Предельный случай может быть в диапазоне ВЧ, где может оказаться необходимым отделять антенны устройств MIMO друг от друга на 10 метров и более.

2. Ограничения, накладываемые шумами. Каждая подсистема приемника-передатчика MIMO создает некоторый уровень шумов. По мере того как все больше подсистем помещаются в тесной близости друг к другу, уровень шума возрастает. При этом требуется все более низкий уровень шума, так как все больше число различных сигналов необходимо различать один от другого в многоантенной системе MIMO.

3. Ограничения по стоимости и мощности. Хотя имеются приложения MIMO, в которых стоимость и потребление энергии не являются проблемой, в обычном беспроводном изделии как стоимостные, так и энергетические затраты являются критическими ограничениями при разработке успешного изделия. Для каждой антенны MIMO требуется отдельная ВЧ подсистема, в том числе аналого-цифровой и цифроаналоговый преобразователи (АЦП и ЦАП). В отличие от многих аспектов цифровых систем, масштаб которых изменяется по закону Мура (эмпирическое наблюдение, которое сделал соучредитель фирмы Интел Гордон Мур, согласно которому число транзисторов в интегральной схеме для минимальной стоимости компонентов удваивается примерно каждые 24 месяца; см. http://www.intel.com/technology/mooreslaw/), такие насыщенные аналоговыми компонентами подсистемы, как правило, имеют конкретные требования к физическому конструктивному размеру и мощности и линейную зависимость стоимости и мощности от масштаба. Таким образом, многоантенное устройство MIMO стало бы чрезмерно дорогим и энергоемким по сравнению с одноантенным устройством.

В результате вышеизложенного большинство проектируемых в настоящее время систем MIMO имеют порядка 2-4 антенн, что приводит к от двух- до четырехкратного увеличения пропускной способности и к некоторому увеличению отношения С/Ш вследствие преимуществ от разнесения многоантенной системы. Разработаны системы MIMO, имеющие до 10 антенн (в особенности на более высоких микроволновых частотах вследствие более коротких длин волн и меньшего расстояния между антеннами), но дальнейшее увеличение числа антенн непрактично, кроме весьма специализированных и дорогостоящих применений.

Виртуальные антенные решетки

Одним частным применением технологии типа MIMO является виртуальная антенная решетка. Такая система предложена в исследовательском отчете, представленном в Европейской организации в области научных и технических исследований EURO-COST, Barcelona, Spain, Jan 15-17, 2003: Center for Telecommunications Research, King's College London, UK: "A step towards MIMO: Virtual Antenna Arrays" (Шаг к MIMO: виртуальная антенная решетка), Mischa Dohler & Hamid Aghvami.

Виртуальные антенные решетки, как представлено в этом документе, представляют собой системы совместно работающих беспроводных устройств (таких как сотовые телефоны), которые осуществляют связь друг с другом (если и когда они находятся достаточно близко друг к другу) на выделенном канале связи ином, нежели их первичный канал связи с их базовой станцией, чтобы работать совместно (к примеру, если они являются сотовыми телефонами GSM в диапазоне ультравысоких частот (УВЧ) (UHF), это может быть промышленный, научный и медицинский (ISM) беспроводной диапазон на частоте 5 МГц). Это обеспечивает MIMO-подобное увеличение пропускной способности устройств с одной антенной посредством трансляции информации между несколькими устройствами в зоне действия друг друга (в дополнение к нахождению в зоне действия базовой станции), так что они работают так, как если бы они были физически одним устройством с множеством антенн.

На практике, однако, такую систему чрезвычайно трудно реализовать, и она имеет ограниченную применимость. Прежде всего, теперь имеется как минимум два раздельных тракта связи для каждого устройства, которые должны поддерживаться для достижения улучшенной пропускной способности, причем вторая транслирующая линия зачастую имеет неустойчивый доступ. Кроме того, эти устройства являются более дорогими, более крупными физически и потребляют больше мощности, поскольку они имеют по меньшей мере вторую подсистему связи и более высокие вычислительные потребности. Помимо этого, данная система в большей степени зависит от очень усложненной координации всех устройство в реальном времени, потенциально через множество разнообразных линий связи. Наконец, по мере роста одновременного использования каналов (к примеру, передачи одновременных телефонных вызовов, использующих методы MIMO), возрастает вычислительная нагрузка на каждое устройство (потенциально экспоненциально, когда использование канала растет линейно), что может быть весьма непрактично для переносных устройств с жесткими ограничениями на мощность и размер.

Сущность изобретения

Описаны система и способ для компенсации частотного и фазового сдвигов в многоантенной системе (MAC) (MAS) с многопользовательскими (МП) (MU) передачами («МП-МАС») ("MU-MAS"). Например, способ согласно одному варианту осуществления изобретения содержит этапы, на которых: передают обучающий сигнал от каждой антенны базовой станции к одному или к каждому из множества беспроводных клиентских устройств, причем одно или каждое из клиентских устройств анализирует каждый обучающий сигнал для выработки данных компенсации частотного сдвига, и принимают данные компенсации частотного сдвига на базовой станции; вычисляют веса предварительного кодера МП-МАС на основе данных компенсации частотного сдвига для предварительной компенсации частотного сдвига в передатчике; предварительно кодируют обучающий сигнал с помощью весов предварительного кодера МП-МАС для генерирования предварительно кодированных обучающих сигналов для каждой антенны базовой станции; передают предварительно кодированный обучающий сигнал от каждой антенны базовой станции к каждому из множества беспроводных клиентских устройств, причем каждое из клиентских устройств анализирует каждый обучающий сигнал для выработки характеристических данных канала, и принимают характеристические данные канала на базовой станции; вычисляют множество весов предварительного кодера МП-МАС на основе характеристических данных канала, причем эти веса предварительного кодера МП-МАС вычисляют для предварительно скомпенсированного частотного и фазового сдвига и/или межпользовательских помех; предварительно кодируют данные с помощью этих весов предварительного кодера МП-МАС для генерирования сигналов предварительно кодированных данных для каждой антенны базовой станции; и передают сигналы предварительно кодированных данных через каждую антенну базовой станции к каждому соответствующему клиентскому устройству.

Краткое описание чертежей

Нижеследующее описание вместе с чертежами предназначено для лучшего понимания настоящего изобретения.

Фиг.1 иллюстрирует существующую систему MIMO.

Фиг.2 иллюстрирует N-антенную базовую станцию, осуществляющую связь со множеством одноантенных клиентских устройств.

Фиг.3 иллюстрирует трехантенную базовую станцию, осуществляющую связь со множеством одноантенных клиентских устройств.

Фиг.4 иллюстрирует методы обучающего сигнала, примененные в одном варианте осуществления изобретения.

Фиг.5 иллюстрирует характеристические данные канала, передаваемые от клиентского устройства к базовой станции, согласно одному варианту осуществления изобретения.

Фиг.6 иллюстрирует нисходящую передачу с множеством входов и распределенным выходом («MIDO») согласно одному варианту осуществления изобретения.

Фиг.7 иллюстрирует восходящую передачу с множеством входов и множеством выходов («MIMO») согласно одному варианту осуществления изобретения.

Фиг.8 иллюстрирует базовую станцию, циклически работающую по разным группам клиентов для распределения пропускной способности согласно одному варианту осуществления изобретения.

Фиг.9 иллюстрирует группирование клиентов на основе близости согласно одному варианту осуществления изобретения.

Фиг.10 иллюстрирует вариант осуществления изобретения, примененный в системе с близкой к вертикальной пространственной волной (NVIS).

Фиг.11 иллюстрирует вариант осуществления передатчика DIDO с функциональными узлами компенсации дисбаланса I/Q.

Фиг.12 иллюстрирует вариант осуществления приемника DIDO с функциональными узлами компенсации дисбаланса I/Q.

Фиг.13 иллюстрирует один вариант осуществления систем DIDO-OFDM с компенсацией дисбаланса I/Q.

Фиг.14 иллюстрирует один вариант осуществления режима DIDO 2×2 с компенсацией дисбаланса I/Q и без нее.

Фиг.15 иллюстрирует один вариант осуществления режима DIDO 2×2 с компенсацией дисбаланса I/Q и без нее.

Фиг.16 иллюстрирует один вариант осуществления частоты появления ошибочных символов (SER) с компенсацией дисбаланса I/Q и без нее для разных созвездий КАМ.

Фиг.17 иллюстрирует один вариант осуществления режимов DIDO 2×2 с компенсацией дисбаланса I/Q и без нее в различных местоположениях пользовательских устройств.

Фиг.18 иллюстрирует один вариант осуществления SER с компенсацией дисбаланса I/Q и без нее в идеальных (независимых и идентично распределенных (i.i.d.)) каналах.

Фиг.19 иллюстрирует один вариант осуществления блок-схемы передатчика в адаптивных системах DIDO.

Фиг.20 иллюстрирует один вариант осуществления блок-схемы приемника в адаптивных системах DIDO.

Фиг.21 иллюстрирует один вариант осуществления способа адаптивного DIDO-OFDM.

Фиг.22 иллюстрирует один вариант осуществления компоновки антенны для измерений DIDO.

Фиг.23 иллюстрирует один вариант осуществления конфигураций решетки для систем DIDO разного порядка.

Фиг.24 иллюстрирует режим работы систем DIDO разного порядка.

Фиг.25 иллюстрирует один вариант осуществления компоновки антенны для измерений DIDO.

Фиг.26 иллюстрирует один вариант осуществления режимов DIDO 2×2 с 4-КАМ и скоростью 1/2 упреждающей коррекции ошибок как функции от местоположения пользовательского устройства.

Фиг.27 иллюстрирует один вариант осуществления компоновки антенны для измерений DIDO.

Фиг.28 иллюстрирует то, как в одном варианте осуществления DIDO 8х8 дает больше SE, чем DIDO 2×2 для требования более низкой мощности передатчика.

Фиг.29 иллюстрирует один вариант осуществления режима DIDO 2×2 с выбором антенн.

Фиг.30 иллюстрирует режим средней скорости появления битовой ошибки (BER) разных схем предварительного кодирования DIDO в i.i.d. каналах.

Фиг.31 иллюстрирует выигрыш в отношении сигнал-шум (SNR) для ASel как функцию от числа добавочных передающих антенн в i.i.d. каналах.

Фиг.32 иллюстрирует пороги отношения сигнал-шум (SNR) как функцию от числа (М) пользователей для блоковой диагонализации (BD) и ASel с 1 и 2 добавочными антеннами в i.i.d. каналах.

Фиг.33 иллюстрирует зависимость BER от среднего для пользователей SNR для двух пользователей, расположенных в одном и том же угловом направлении с различными значениями углового расстояния (AS).

Фиг.34 иллюстрирует результаты, аналогичные фиг.33, но при большем угловом разнесении между пользователями.

Фиг.35 является графиком порогов SNR как функции от AS для различных значений средних углов прихода (АОА) пользователей.

Фиг.36 иллюстрирует порог SNR для примерного случая пяти пользователей.

Фиг.37 предоставляет сравнение порога SNR для BD и ASel с 1 и 2 добавочными антеннами для случая двух пользователей.

Фиг.38 иллюстрирует результаты, аналогичные фиг.37, но для случая пяти пользователей.

Фиг.39 иллюстрирует пороги SNR для схемы BD с различными значениями AS.

Фиг.40 иллюстрирует пороги SNR в пространственно скоррелированных каналах при AS=0,1° для BD и ASel с 1 и 2 добавочными антеннами.

Фиг.41 иллюстрирует вычисление порогов SNR для двух сценариев большего числа каналов при AS=5°.

Фиг.42 иллюстрирует вычисление порогов SNR для двух сценариев большего числа каналов при AS=10°.

Фиг.43-44 иллюстрируют пороги отношения сигнал-шум (SNR) как функцию от числа (М) пользователей и углового расстояния (AS) для схем BD и ASel соответственно с 1 и 2 добавочными антеннами.

Фиг.45 иллюстрирует приемник, снабженный блоком оценки/компенсации частотного сдвига.

Фиг.46 иллюстрирует модель системы DIDO 2×2 согласно одному варианту осуществления изобретения.

Фиг.47 иллюстрирует способ согласно одному варианту осуществления изобретения.

Фиг.48 иллюстрирует результаты SER в системах DIDO 2×2 с частотным сдвигом и без него.

Фиг.49 сравнивает эффективность работы разных схем DIDO с точки зрения порогов SNR.

Фиг.50 сравнивает величину издержки, требуемую для различных вариантов осуществления способов.

Фиг.51 иллюстрирует моделирование с малым сдвигом по частоте f_max=2 Гц и без какой-либо коррекции сдвига.

Фиг.52 иллюстрирует результаты, когда выключен блок оценки целочисленного сдвига.

Подробное описание предпочтительных вариантов осуществления

В нижеследующем описании для целей пояснения многочисленные конкретные детали изложены для обеспечения полного понимания настоящего изобретения. Однако для специалиста ясно, что настоящее изобретение может осуществляться на практике без некоторых из этих конкретных подробностей. В других случаях общеизвестные структуры и устройства показаны в форме блок-схемы, чтобы избежать затемнения принципов, лежащих в основе изобретения.

Фиг.1 показывает известную систему MIMO с передающими антеннами 104 и приемными антеннами 106. Такие системы могут обеспечивать до трехкратной пропускной способности, которая обычно достижима в доступном канале. Имеется несколько подходов, в которых реализуются подробности такой системы MIMO, описанных в опубликованной литературе на эту тему, и нижеследующее пояснение описывает один такой подход.

Перед тем как вести передачу в системе MIMO по фиг.1, канал «характеризуется». Это достигается первоначальной передачей обучающего сигнала от каждой из передающих антенн 104 к каждому из приемников 105. Обучающий сигнал генерируется подсистемой 102 кодирования и модуляции, преобразуется в аналоговую форму цифроаналоговым преобразователем (не показан), а затем преобразуется из основной полосы частот к высокой частоте (ВЧ) каждым передатчиком 103 по очереди. Каждая приемная антенна 105, связанная со своим ВЧ приемником 106, принимает каждый обучающий сигнал и преобразует его к основной полосе частот. Сигнал основной полосы частот преобразуется к цифровому виду аналого-цифровым преобразователем (не показан), и обрабатывающая сигналы подсистема 107 охарактеризовывает обучающий сигнал. Характеристические данные каждого сигнала могут включать в себя много факторов, в том числе, например, фазу и амплитуду по отношению к опорному сигналу, встроенному в приемник, абсолютному опорному сигналу, относительному опорному сигналу, характерный шум или иные факторы. Характеристические данные каждого сигнала, как правило, определяются в виде вектора, который характеризует изменения фазы и амплитуды нескольких аспектов сигнала, когда он передается по каналу. Например, в сигнале с квадратурной амплитудной модуляцией (КАМ) (QAM) характеристические данные могут быть вектором сдвигов по фазе и амплитуде для нескольких многолучевых образов сигнала. В качестве другого примера, в сигнале, модулированном мультиплексированием с ортогональным частотным разделением каналов («OFDM») это может быть вектор сдвигов по фазе и амплитуде для нескольких или всех отдельных подканалов в спектре OFDM.

Обрабатывающая сигналы подсистема 107 сохраняет характеристические данные каналов, принятые каждой приемной антенной 105 и соответствующим приемником 106. После того, как все три передающие антенны 104 завершили свои передачи обучающих сигналов, обрабатывающая сигналы подсистема 107 будет хранить три набора характеристических данных каналов для каждой из трех приемных антенн 105, что дает матрицу 108 размером 3×3, обозначенную как характеристическая матрица каналов «Н». Каждый отдельный элемент H_i,j матрицы представляет собой характеристические данные канала (которые обычно являются вектором, как описано выше) при передаче обучающего сигнала передающей антенны 104 i, принятого приемной антенной 105 j.

Здесь обрабатывающая сигналы подсистема 107 инвертирует матрицу Н 108 с получением матрицы Н^-1, и ожидает передачи реальных данных от передающих антенн 104. Отметим, что можно использовать разнообразные известные методы MIMO, описанные в доступной литературе, для обеспечения инверсии матрицы Н 108.

В процессе работы подлежащие передаче полезные данные поступают в подсистему 100 ввода данных. Затем они разделяются на три части делителем 101 перед тем, как поступить в подсистему 102 кодирования и модуляции. Например, если полезная информация представляет собой биты в коде ASCII для «abcdef», она может быть разделена делителем 101 на три подгруппы битов ASCII для «ad», «be» и «cf». Затем каждая из этих трех подгрупп подается по отдельности в подсистему 102 кодирования и модуляции.

Каждая из подгрупп полезной информации кодируется по отдельности с помощью кодирующей системы, обеспечивающей как статистическую независимость каждого сигнала, так и возможность коррекции ошибок. Кодирование включает в себя, в частности, кодирование кодами Рида-Соломона, кодирование Витерби и турбокоды. Наконец, каждая из трех подгрупп полезной информации моделируется с помощью подходящей для канала схемы модуляции. Примерами схем модуляции являются относительная фазовая модуляция («DPSK»), модуляция 64-КАМ и OFDM. Следует отметить, что коэффициент усиления при приеме на разнесенные антенны, получаемый от MIMO, обеспечивает созвездия модуляции более высокого порядка, чем в ином случае было бы осуществимо в системе с единственным входом и единственным выходом (SISO), использующей тот же самый канал. Каждый кодированный и модулированный сигнал затем передается через свою собственную антенну 104 после узла цифроаналогового преобразования (не показан) и генерирования ВЧ каждым передатчиком 103.

Предположим, что между передающими и приемными антеннами имеется достаточное пространственное разнесение, причем каждая из приемных антенн 105 принимает отличную комбинацию из трех передаваемых сигналов от антенн 104. Каждый сигнал принимается и преобразуется с понижением частоты к основной полосе частот каждым ВЧ приемником 106 и оцифровывается аналого-цифровым преобразователем (не показан). Если y_n есть сигнал, принятый n-й приемной антенной 105, а x_n есть сигнал, переданный n-й передающей антенной 104, и N есть шум, это можно описать следующими тремя уравнениями:

y₁=x₁H₁₁+x₂H₁₂+x₃H₁₃+N

y₂=x₁H₂₁+x₂H₂₂+x₃H₂₃+N

y₃=x₁H₃₁+x₂H₃₂+x₃H₃₃+N

Если это система из трех уравнений с тремя неизвестными, то обрабатывающая сигналы подсистема 107 с помощью линейной алгебры получает х₁, x₂ и x₃ (в предположении, что N находится на достаточно низком уровне, чтобы разрешить декодирование сигналов):

$$x_1=y_1{H}_{11}^{-1}+y_2{H}_{12}^{-1}+y_3{H}_{13}^{-1}$$

$$x_2=y_1{H}_{21}^{-1}+y_2{H}_{22}^{-1}+y_3{H}_{23}^{-1}$$

$$x_3=y_1{H}_{31}^{-1}+y_2{H}_{32}^{-1}+y_3{H}_{33}^{-1}$$

Когда три переданных сигнала x_n получены таким образом, их затем демодулируют, декодируют и исправляют ошибки в обрабатывающей сигналы системе 107 для восстановления трех битовых потоков, которые изначально были разделены делителем 101. Эти битовые потоки объединяются в объединителе 108 и выводятся в качестве единого потока данных с выхода 109 данных. В предположении, что защищенность системы такова, что она способна преодолевать шумовые искажения выход 109 данных будет выдавать тот же самый поток данных, который вводился на входе 100 данных.

Хотя только что описанная известная система обычно осуществима в конфигурации до четырех антенн, а может быть и до 10, но по причинам, описанным в разделе «Уровень техники» данного описания, она становится непрактичной при большом числе антенн (к примеру, 25, 100 или 1000).

Как правило, такая известная система является двунаправленной, и обратный тракт реализуется точно таким же образом, но в обратную сторону, при этом каждая сторона каналов связи имеет как передающую, так и приемную подсистемы.

Фиг.2 иллюстрирует один вариант осуществления изобретения, в котором базовая станция 200 выполнена с интерфейсом сети 201 широкого охвата (WAN) (к примеру, к Интернету через Т1 или иное высокоскоростное соединение) и снабжена несколькими (N) антеннами 202. Пока что мы используем выражение «базовая станция» для обозначения любой беспроводной станции, которая осуществляет беспроводную связь с набором клиентов из фиксированного местоположения. Примерами базовых станций являются точки доступа в беспроводных локальных сетях (WLAN) или антенная башня или антенная решетка WAN. Имеется несколько клиентских устройств 203-207, каждое с единственной антенной, которые обслуживаются в беспроводном режиме из базовой станции 200. Хотя для целей данного примера о такой базовой станции прежде всего думают как о расположенной в офисе, где она обслуживает клиентские устройства 203-207, которые представляют собой снабженные беспроводной сетью персональные компьютеры, данная архитектура может быть применима к большому числу приложений, как находящихся в помещении, так и находящихся вне помещения, в которых базовая станция обслуживает беспроводных клиентов. Например, базовая станция может базироваться в башне сотовой телефонии или в башне телевизионного вещания. В одном варианте осуществления базовая станция 200 расположена на земле и выполнена с возможностью передавать вверх на высоких частотах (к примеру, на частотах до 24 МГц) для доставки сигналов за ионосферу, как описано в совместно рассматриваемой заявке, озаглавленной «СИСТЕМА И СПОСОБ УЛУЧШЕНИЯ СВЯЗИ БЛИЗКОЙ К ВЕРТИКАЛИ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ ВОЛНОЙ (NVIS) С ПОМОЩЬЮ ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННОГО КОДИРОВАНИЯ», №10/817,731, поданной 20 апреля 2004 года, права на которую принадлежат тому же заявителю, что и по данной заявке, и которая включена сюда посредством ссылки.

Некоторые подробности, связанные с изложенными выше базовой станцией 200 и клиентскими устройствами 203-207, приведены только для целей иллюстрации и не требуются для реализации основополагающих принципов данного изобретения. Например, базовая станция может подключаться ко множеству разных типов сетей широкого охвата через интерфейс 201 WAN, включая такие специализированные к применению сети широкого охвата как используемые для распределения цифрового видео. Аналогично, клиентские устройства могут быть любой номенклатурой беспроводных устройств обработки данных и (или) передачи данных, в том числе - но не ограничиваясь ими - сотовыми телефонами, персональными цифровыми ассистентами («PDA»), приемниками и беспроводными камерами.

В одном варианте осуществления антенны 202 базовой станции пространственно разнесены так, что каждая передает и принимает сигналы, которые не имеют пространственной корреляции, как если бы базовая станция была известным из уровня техники приемопередатчиком MIMO. Как описано в разделе «Уровень техники», были проведены эксперименты, в которых антенны, помещенные с разнесением на λ/6 (т.е. 1/6 длины волны), успешно обеспечивали увеличение в пропускной способности от MIMO, но, вообще говоря, чем дальше друг от друга размещены эти антенны базовой станции, тем лучше характеристики системы, и желательным минимумом является λ/2. Разумеется, основополагающие принципы изобретения не ограничиваются каким-либо конкретным разнесением между антеннами.

Отметим, что единственная базовая станция 200 вполне может иметь свои антенны расположенными очень далеко друг от друга. Например, в ВЧ спектре антенны могут быть разнесены на 10 метров или более (к примеру, в упомянутой выше реализации NVIS). Если используется 100 таких антенн, антенная решетка базовой станции вполне может занимать несколько квадратных километров.

В дополнение к методам пространственного разнесения один вариант осуществления изобретения придает сигналу поляризацию, чтобы увеличить эффективную пропускную способность системы. Увеличение пропускной способности канала посредством поляризации является общеизвестным методом, который многие годы применяется поставщиками спутникового телевидения. С помощью поляризации можно иметь множество (к примеру, три) антенн базовой станции или пользовательских антенн очень близко друг к другу и все же не иметь пространственной корреляции. Хотя традиционные ВЧ-системы обычно используют только от разнесения в двух измерениях (к примеру, х и y) поляризации, описанная здесь архитектура может дать дальнейший выигрыш от трех измерений поляризации (х, y и z).

В дополнение в разнесению в пространстве и по поляризации один вариант осуществления данного изобретения предусматривают антенны с почти ортогональными диаграммами излучения для улучшения характеристик линии связи через разнесение диаграмм направленности. Разнесение диаграмм направленности может улучшить пропускную способность и помехоустойчивость систем MIMO и их выигрыш над другими методами разнесения антенн, показанных в следующих документах:

[17] L. Dong, H. Ling, and R.W.Heath Jr., "Multiple-input multiple-output wireless communication systems using antenna pattern diversity," (Беспроводные системы связи со множеством входом и множеством выходов, использующие разнесение диаграмм направленности антенн) Proc. IEEE Glob. Telecom. Conf., vol.1, pp.997-1001, Nov.2002.

[18] R. Vaughan, "Switched parasitic elements for antenna diversity," (Переключаемые паразитные элементы для разнесения антенн) IEEE Trans. Antennas Propagat., vol.47, pp.399-405. Feb. 1999.

[19] P. Mattheijssen, M. H. A. J. Herben, G. Dolmans, and L. Leyten, "Antenna-pattern diversity versus space diversity for use at handhelds," (Разнесение диаграмм направленности антенн против пространственного разнесения для использования в портативных устройствах) IEEE Trans. on Veh. Technol., vol.53, pp.1035-1042, July 2004.

[20] С.В.Dietrich Jr, К.Dietze, J.R.Nealy, and W.L.Stutzman, "Spatial, polarization, and pattern diversity for wireless handheld terminals," (Разнесение по пространству, поляризации и диаграмме направленности для беспроводных портативных терминалов) Proc. IEEE Antennas and Prop. Symp., vol.49, pp.1271-1281, Sep.2001.

[21] A.Forenza and R.W.Heath, Jr., "Benefit of Pattern Diversity Via 2-element Array of Circular Patch Antennas in Indoor Clustered MIMO Channels" (Выгодность разнесения диаграмм направленности посредством двухэлементной решетки антенн с круговой вставкой в кластерных каналах MIMO внутри помещений), IEEE Trans. on Communications, vol.54, no. 5, pp.943-954, May 2006.

С помощью разнесения диаграмм направленности можно иметь множество антенн базовой станции или пользовательских антенн очень близко друг к другу и все же не иметь пространственной корреляции.

Фиг.3 предоставляет дополнительные подробности одного варианта осуществления базовой станции 200 и клиентских устройств 203-207, показанных на фиг.2. Для простоты базовая станция 300 показана только с тремя антеннами 305 и только тремя клиентскими устройствами 306-308. Отметим, однако, что описанные здесь варианты осуществления изобретения могут быть реализованы с фактически неограниченным числом антенн 305 (т.е. ограниченными только доступным пространством и шумами) и клиентских устройств 306-308.

Фиг.3 аналогична известной архитектуре MIMO, показанной на фиг.1, в том, что обе имеют три антенны на каждой из сторон канала связи. Существенное различие состоит в том, что в известной системе MIMO три антенны 105 на правой стороне фиг.1 находятся все на фиксированном расстоянии одна от другой (к примеру, встроены в одно устройство), и принятые сигналы от каждой из антенн 105 обрабатываются вместе в обрабатывающей сигналы подсистеме 107. В противоположность этому, на фиг.3 три антенны 309 на правой стороне схемы соединены каждая с отличным клиентским устройством 306-308, каждое из которых может быть распределено где угодно в диапазоне базовой станции 305. Фактически, сигнал, который принимает каждое клиентское устройство, обрабатывается независимо от двух других принятых сигналов в своей кодирующей, модулирующей и обрабатывающей сигналы подсистеме 311. Таким образом, а противоположность системе MIMO со множеством входом (т.е. антенны 105) и множеством выходом (т.е. антенны 104), фиг.3 иллюстрирует систему со множеством входов (т.е. антенны 305) и распределенными выходами (т.е. антенны 305), обозначаемая далее как система «MIDO».

Отметим, что данная заявка использует отличную терминологию, нежели предыдущие заявки, чтобы в большей степени соответствовать принятой в научных промышленных кругах. В ранее цитированной совместно рассматриваемой заявке «СИСТЕМА И СПОСОБ УЛУЧШЕНИЯ СВЯЗИ БЛИЗКОЙ К ВЕРТИКАЛИ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ ВОЛНОЙ (NVIS) С ПОМОЩЬЮ ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННОГО КОДИРОВАНИЯ», №10/817,731, поданной 20 апреля 2004 года, и заявке №10/902,978, поданной 30 июля 2004 года, для которой данная заявка является частичным продолжением, значение «вход» и «вывод» (в контексте SIMO, MISO, DIMO и MIDO) обратны по отношению к тому, как эти выражения используются в данной заявке. В этих предшествующих заявках «входом» называются беспроводные сигналы, когда они поступают в приемные антенны (к примеру, антенны 309 на фиг.3), а «выходом» называются беспроводные сигналы, когда они выводятся передающими антеннами (к примеру, антеннами 305). В науке и беспроводной промышленности обычно используется обратное значение «входа» и «выхода», в котором «входом» обозначаются беспроводные сигналы, когда они вводятся в канал (т.е. переданные беспроводные сигналы от антенн 305), а «выходом» обозначаются беспроводные сигналы, когда они выводятся из канала (т.е. беспроводные сигналы, принимаемые антеннами 309). Данная заявка принимает эту терминологию, которая обратна заявкам, указанным ранее в данном абзаце. Таким образом, между заявками нужно учитывать следующие терминологические эквиваленты:

10/817.731 и 10/902978 Текущая заявка SIMO = MISO MISO = SIMO DIMO = MIDO MIDO = DIMO

Архитектура MIDO, показанная на фиг.3, достигает такого же увеличения пропускной способности, как и MIMO, над системой SISO для заданного числа передающих антенн. Однако одно различие между MIMO и частным вариантом осуществления MIDO, проиллюстрированным на фиг.3, состоит в том, что для достижения увеличения пропускной способности, обеспечиваемого множеством антенн базовой станции, каждое клиентское устройство 306-308 требует лишь одной приемной антенны, тогда как в MIMO каждое клиентское устройство требует по меньшей мере столько же приемных антенн, во сколько раз желательно достичь увеличения пропускной способности. При условии, что обычно имеется практический предел на то, сколько антенн можно поместить на клиентское устройство (как пояснено в разделе «Уровень техники»), это, как правило, ограничивает системы MIMO до величин между четырьмя и десятью антеннами (и от четырех- до десятикратной пропускной способности). Поскольку базовая станция 300 обычно обслуживает много клиентских устройств из фиксированного и запитываемого энергией местоположения, практично расширить ее до гораздо большего числа антенн, нежели десять, и разделить антенны подходящими расстояниями для достижения пространственного разнесения. Как проиллюстрировано, каждая антенна снабжена приемопередатчиком 304 и частью секции 303 кодирования, модулирования и обработки сигналов. В данном варианте осуществления существенно, что независимо от расширения базовой станции 300, каждое клиентское устройство 306-308 требует только одну антенну 309, так что расходы на отдельное пользовательское клиентское устройство 306-308 будут низкими, а расходы на базовую станцию 300 можно разделить среди большого числа пользователей.

Пример того, как может быть обеспечена передача MIDO от базовой станции 300 к клиентским устройствам 306-308, приведен на фиг.4-6.

В одном варианте осуществления изобретения, перед тем, как начнется передача MIDO, канал характеризуется. Как и в системе MIMO, передается обучающий сигнал (в описанном здесь варианте осуществления) каждой из антенн 405 одна за другой. Фиг.4 иллюстрирует только первую передачу обучающего сигнала, но при трех антеннах 405 имеется всего три отдельных передачи. Каждый обучающий сигнал генерируется подсистемой 403 кодирования, модулирования и обработки сигналов преобразуется к аналоговому виду посредством цифроаналогового преобразователя и передается как ВЧ-сигнал через каждый ВЧ приемопередатчик 404. Можно применять различные методы кодирования, модуляции и обработки сигналов, в том числе - но без ограничения ими - те, что описаны выше (к примеру, коды Рида-Соломона, кодирование Витерби; модуляция QAM, DPSK, QPSK, … и т.п.).

Каждое клиентское устройство 406-408 принимает обучающий сигнал через свою антенну 409 и преобразует этот обучающий сигнал к основной полосе частот приемопередатчиком 410. Аналого-цифровой преобразователь (не показан) преобразует этот сигнал к цифровому виду, где он обрабатывается каждой подсистемой 411 кодирования, модулирования и обработки сигналов. Затем характеризующая сигнал логическая схема 420 характеризует результирующий сигнал (к примеру, идентифицируя фазовые и амплитудные искажения, как описано выше) и сохраняет эту характеристику в памяти. Данный процесс характеризации аналогичен тому, как это делается в известных системах MIMO, с существенным отличием, которое заключается в том, что каждое клиентское устройство вычисляет только характеристический вектор для своей одной антенны, а не для n антенн. Например, подсистема 420 кодирования, модулирования и обработки сигналов клиентского устройства 406 инициализируется известной последовательностью обучающего сигнала (либо во время изготовления путем приема ее в передаваемом сообщении, либо посредством другого процесса инициализации). Когда антенна 405 передает обучающий сигнал с этой известной последовательностью, подсистема 420 кодирования, модулирования и обработки сигналов использует корреляционные способы, чтобы найти наиболее сильную принятую последовательность обучающего сигнала, она сохраняет сдвиг по фазе и амплитуде, затем вычитает эту последовательность из принятого сигнала. Вслед за этим, она находит вторую наиболее сильную принятую последовательность, которая коррелирует с обучающим сигналом, она сохраняет сдвиг по фазе и амплитуде, затем вычитает эту вторую самую сильную последовательность из принятого сигнала. Этот процесс продолжается до тех пор, пока либо не будет запомнено некоторое фиксированное число сдвигов фазы и амплитуды (к примеру, восемь), либо обнаружимая последовательность обучающего сигнала не упадет ниже заданного шумового уровня. Этот вектор сдвигов по фазе и амплитуде становится элементом Н₁₁ вектора 413. Аналогично, подсистемы кодирования, модулирования и обработки сигналов для клиентских устройств 407 и 408 реализуют ту же самую обработку, чтобы получить свои элементы F₂₁ и H₃₁ вектора.

Память, в которой сохраняется характеристика, может быть энергонезависимой памятью, такой как флэш-память или жесткий диск, и (или) энергозависимой памятью, такой как оперативное запоминающее устройство (к примеру, СДОЗУ, ДОЗУ (SDRAM, DRAM)). Кроме того, различные клиентские устройства могут одновременно использовать разные типы памяти для хранения характеристической информации (к примеру, ПЦА могут использовать флэш-память, тогда как компьютеры-ноутбуки могут использовать жесткие диски). Основополагающие принципы изобретения не ограничены каким-либо конкретным типом механизма хранения на различных клиентских устройствах или базовой станции.

Как упомянуто выше, в зависимости от применяемой схемы, поскольку каждое клиентское устройство 406-408 имеет лишь одну антенну, каждое сохраняет только 1×3 строки 413-415 из матрицы Н. Фиг.4 иллюстрирует стадию после первой передачи обучающего сигнала, где первый столбец из 1×3 строк 413-415 сохранен с канальной характеристической информацией трех антенн 405 базовой станции. Остальные два столбца сохраняются вслед за характеризацией канала следующих двух передач обучающего сигнала из остальных двух антенн базовой станции. Отметим, что ради иллюстрации три обучающего сигнала передаются в разное время. Если три последовательности обучающих сигналов выбраны так, чтобы они были не коррелированы друг с другом, их можно передавать одновременно, благодаря чему сокращается время обучения.

Как указано на фиг.5, после того, как все три передачи обучающих сигналов завершены, каждое клиентское устройство 506-508 передает назад в базовую станцию 500 сохраненную строку 513-515 размером 1×3 матрицы Н. Ради простоты, только одно клиентское устройство 506 показано передающим свою характеристическую информацию на фиг.5. Можно использовать подходящую схему модуляции (к примеру, DPSK, 64QAM, OFDM) для канала, объединенную с соответствующим кодированием с исправлением ошибок (к примеру, коды Рида-Соломона, Витерби и (или) турбокоды), чтобы гарантировать, что базовая станция 500 примет эти данные в строках 513-515 точно.

Хотя на фиг.5 все три антенны 505 показаны принимающими сигнал, достаточно, чтобы одна антенна и приемопередатчик базовой станции 500 принимали каждую передачу строк 513-515 размером 1×3. Однако в определенных условиях при использовании большего числа или всех антенн 505 и приемопередатчиков 504 для приема каждой передачи (т.е. при использовании известных методов обработки с единственным входом и множеством выходов (SIMO) в кодирующей, модулирующей и обрабатывающей сигналы подсистеме 503) можно получить лучшее отношение сигнал-шум («SNR»), нежели использование одной антенны 505 и одного приемопередатчика 504.

Когда подсистема 503 кодирования, модулирования и обработки сигналов принимает строку 513-515 размером 1 х 3 от каждого клиентского устройства 507-508, она сохраняет ее в матрице Н 516 размером 3х3. Как и в клиентских устройствах, базовая станция может применять различные технологии хранения данных, в том числе - но без ограничения ими - энергонезависимые запоминающие устройства большой емкости (к примеру, жесткие диски) и (или) энергозависимые устройства (к примеру, SDRAM) для хранения матрицы 516. Фиг.5 иллюстрирует стадию, на которой базовая станция 500 приняла и сохранило строку 513 размером 1×3 от клиентского устройства 509. Строки 514 и 515 размером 1×3 могут передаваться и сохраняться в матрице Н 516, когда они принимаются от остальных клиентских устройств, пока вся матрица Н 516 не будет сохранена.

Один вариант осуществления передачи MIDO из базовой станции 600 в клиентские устройства 606-608 будет теперь описан со ссылкой на фиг.6. Поскольку клиентское устройство 606-608 является независимым устройством, обычно каждое устройство принимает отличную передачу данных. Фактически, один вариант осуществления базовой станции 600 включает в себя маршрутизатор 602, расположенный с точки зрения осуществления связи между интерфейсом 601 WAN и подсистемой 603 кодирования, модулирования и обработки сигналов, которая является источником множества потоков данных (отформатированных в битовые потоки) из интерфейса 601 WAN, и маршрутизирует их как раздельные битовые потоки u₁-u₃, предназначенные, соответственно, для каждого клиентского устройства 606-608. Для этой цели могут применяться различные известные методы маршрутизации посредством маршрутизатора 602.

Три битовых потока u₁-u₃, показанные на фиг.6, затем направляются в подсистему 603 кодирования, модулирования и обработки, кодируются в статистически различные потоки с исправлением ошибок (к примеру, с помощью кодов Рида-Соломона, Витерби или турбокодов) и модулируются с помощью подходящей для канала схемы модуляции (такой как DPSK, 64QAM или OFDM). Помимо того, вариант осуществления, проиллюстрированный на фиг.6, включает в себя логическую схему 605 предварительного кодирования сигналов для однозначного кодирования сигналов, переданных от каждой из антенн 605, на основе сигнальной характеристической матрицы 616. Конкретнее, вместо того, чтобы маршрутизировать каждый из трех кодированных и модулированных битовых потоков в раздельные антенны (как это делается на фиг.1), в одном варианте осуществления логическая схема 630 предварительного кодирования перемножает эти три битовых потока u₁-u₃ на фиг.6 на матрицу, обратную матрице Н 616, получая три новых битовых потока $$u_1^{\text{'}}-u_3^{\text{'}}$$ . Эти три предварительно кодированных битовых потока преобразуются затем к аналоговому виду цифроаналоговыми преобразователями (не показаны) и передаются в качестве ВЧ-сигнала приемопередатчиками 604 и антеннами 605.

Прежде чем пояснить, как клиентскими устройствами 606-608 принимаются эти битовые потоки, будут описаны операция, выполняемые модулем 630 предварительного кодирования. Аналогично вышеприведенному примеру MIMO на фиг.1, кодированный и модулированный сигнал для каждого из трех исходных битовых потоков будет обозначаться u_n. В варианте осуществления, проиллюстрированном на фиг.6, каждый u_i содержит данные из одного из трех битовых потоков, маршрутизированных маршрутизатором 602, и каждый такой битовый поток предназначен для одного из трех клиентских устройств 606-608.

Однако в отличие от примера MIMO по фиг.1, где каждый х_i передается каждой антенной 104, в варианте осуществления изобретения, проиллюстрированном на фиг.6, каждый u_i принимается в антенне 609 каждого клиентского устройства (плюс шум N, имеющийся в канале). Для достижения этого результата выход каждой из трех антенн 605 (каждый из которых будет обозначаться как v_i) является функцией от u_i и матрицы Н, которая характеризует канал для каждого клиентского устройства. В одном варианте осуществления каждый v_i вычисляется логической схемой 630 предварительного кодирования в подсистеме 630 кодирования, модулирования и обработки сигналов путем реализации следующих формул:

$$v_1=u_1{H}_{11}^{-1}+u_2{H}_{12}^{-1}+u_3{H}_{13}^{-1}$$

$$v_2=u_1{H}_{21}^{-1}+u_2{H}_{22}^{-1}+u_3{H}_{23}^{-1}$$

$$v_3=u_1{H}_{31}^{-1}+u_2{H}_{32}^{-1}+u_3{H}_{33}^{-1}$$ .

Таким образом, в отличие от MIMO, где каждый х_i вычисляется в приемнике после того, как сигналы преобразованы каналом, описанные здесь варианты осуществления изобретения принимают решение для каждого v_i в передатчике до того, как сигналы преобразованы каналом. Каждая антенна 609 принимает u_i уже отделенным от других битовых потоков u_n-1 для других антенн 609. Каждый приемопередатчик 610 преобразует каждый принятый сигнал к основной полосе частот, где он оцифровывается аналого-цифровым преобразователем (не показан), и каждая подсистема 611 кодирования, модулирования и обработки сигналов демодулирует и декодирует битовый поток х_i, предназначенный для нее, и посылает свой битовый поток к интерфейсу 612 данных для использования клиентским устройством (к примеру, приложением на клиентском устройстве).

Описанные здесь варианты осуществления изобретения могут быть реализованы с помощью различных кодирующих и модулирующих схем. Например, в воплощении OFDM, где частотный спектр разделяется на множество поддиапазонов, описанные здесь методы могут применяться для характеризации каждого отдельного поддиапазона. Как, однако, упомянуто выше, основополагающие принципы изобретения не ограничены какой-либо частной схемой модуляции.

Если клиентские устройства 606-608 являются портативными устройствами обработки данных, такими как ПЦА, ноутбуки и (или) беспроводные телефоны, характеризация канала может часто меняться, т.к. клиентские устройства могут перемещаться из одного местоположения в другое. Фактически в одном варианте осуществления изобретения характеристическая матрица 616 каналов на базовой станции непрерывно обновляется. В одном варианте осуществления базовая станция 600 периодически (к примеру, каждые 250 миллисекунд) посылает новый обучающий сигнал к каждому клиентскому устройству, а каждое клиентское устройство непрерывно передает свой характеристический вектор канала назад на базовую станцию 600, чтобы обеспечить сохранение точности характеристики канала (к примеру, если меняется окружающая среда, так что это влияет на канал, или если клиентское устройство перемещается). В одном варианте осуществления обучающий сигнал перемежается в сигнале реальных данных, посылаемом каждому клиентскому устройству. Как правило, обучающие сигналы требуют гораздо меньше пропускной способности, нежели сигналы данных, так что это будет иметь небольшое влияние на пропускную способность системы в целом. Соответственно, в данном варианте осуществления характеристическая матрица 616 каналов может обновляться непрерывно по мере того, как базовая станция активно связывается с каждым клиентским устройством, благодаря чему поддерживается точная характеризация каналов, когда клиентские устройства перемещаются от одного местоположения к следующему или если окружающая среда изменяется так, что это влияет на канал.

В одном варианте осуществления изобретения, проиллюстрированном на фиг.7, применяются методы MIMO для улучшения канала восходящей связи (т.е. канала от клиентских устройств 706-708 к базовой станции 700). В данном варианте осуществления канал от каждого из клиентских устройств непрерывно анализируется и характеризуется логической схемой 741 характеризации восходящего канала в базовой станции. Конкретнее, каждое из клиентских устройств 706-708 передает на базовую станцию 700 обучающий сигнал, который анализируется логической схемой 741 характеризации канала (к примеру, как в обычной системе MIMO) для выработки характеристической матрицы 741 каналов размером N×М, где N - это число клиентских устройств, а М - это число антенн, используемых базовой станцией. Проиллюстрированный на фиг.7 вариант осуществления использует три антенны 705 на базовой станции и три клиентских устройства 706-708, что дает характеристическую матрицу 741 каналов размером 3×3, хранящуюся в базовой станции 700. Проиллюстрированная на фиг.7 восходящая передача MIMO может использоваться клиентскими устройствами как для передачи данных обратно к базовой станции 700, так и для передачи характеристических векторов каналов обратно к базовой станции 700, как иллюстрируется на фиг.5. Но в отличие от варианта осуществления, проиллюстрированного на фиг.5, в котором характеристический вектор канала каждого клиентского устройства передается в отдельный момент времени, способ, показанный на фиг.7, позволяет одновременно передавать характеристические векторы каналов от множества клиентских устройств обратно к базовой станции 700, благодаря чему существенно снижается влияние характеристических векторов каналов на обратную пропускную способность каналов.

Как упомянуто выше, каждая характеризация сигнала может включать в себя много факторов, в том числе, например, фазу и амплитуду по отношению к опорному сигналу, внутреннему для приемника, абсолютному опорному сигналу, относительному опорному сигналу, характеристический шум или иные факторы. Например, в сигнале, модулированном квадратичной амплитудной модуляцией («QAM»), характеризацией может быть вектор сдвигов по фазе и амплитуде для нескольких многолучевых копий сигнала. В качестве другого примера, в сигнале, модулированном мультиплексированием с ортогональным разделением частот («OFDM»), это может быть вектор сдвигов по фазе и амплитуде для нескольких или всех отдельных подсигналов в спектре OFDM. Обучающий сигнал может генерироваться подсистемой 711 кодирования и модулирования каждого клиентского устройства, преобразовываться к аналоговому виду цифроаналоговым преобразователем (не показан), а затем преобразовываться из основной частотной полосы к ВЧ передатчиком 709 каждого клиентского устройства. В одном варианте осуществления для обеспечения синхронизации обучающих сигналов клиентские устройства передают обучающие сигналы по запросу базовой станции (к примеру, по круговой системе). Помимо этого, обучающие сигналы могут перемежаться в сигнале реальных данных или передаваться одновременно с этим сигналом, посылаемым от каждого клиентского устройства. Таким образом, даже если клиентские устройства 706-708 являются мобильными, обучающие сигналы могут непрерывно передаваться и анализироваться логической схемой 741 характеризации восходящего канала, благодаря чему обеспечивается актуальность характеристической матрицы 741 каналов.

Полная пропускная способность каналов, поддерживаемая вышеприведенными вариантами осуществления изобретения, может быть определена как min (N, М), где М - это число клиентских устройств, а N - это число антенн базовой станции. То есть, пропускная способность ограничивается числом антенн либо на стороне базовой станции либо на клиентской стороне. Фактически, в одном варианте осуществления изобретения используются методы синхронизации, чтобы обеспечить, что не более чем min (N, М) антенн передают/принимают в данное время.

В типовом сценарии число антенн 705 на базовой станции 700 меньше числа клиентских устройств 706-708. Примерный сценарий иллюстрируется на фиг.8, где показано пять клиентских устройств 804-808, осуществляющих связь с базовой станцией, имеющей три антенны 802. В данном варианте осуществления после определения полного числа клиентских устройств 804-808 и сбора необходимой информации для характеризации каналов (к примеру, как описано выше) базовая станция 800 выбирает первую группу из трех клиентов 810, с которой будет осуществляться связь (три клиента в примере потому, что min (N, М)=3). После осуществления связи с первой группой клиентов 810 в течение заданного периода времени базовая станция затем выбирает другую группу из трех клиентов 811, с которыми будет осуществляться связь. Для равномерного распределения канала связи базовая станция 800 выбирает два клиентских устройства 807, 808, которые не были включены в первую группу. Помимо этого, поскольку доступна дополнительная антенна, базовая станция 800 выбирает дополнительное клиентское устройство 806, включенное в первую группу. В одном варианте осуществления базовая станция 800 циклически обходит группы клиентов таким образом, что каждому клиенту эффективно выделяется одна и та же величина пропускной способности во времени. Например, для равномерного выделения пропускной способности базовая станция может затем выбрать любую комбинацию из трех клиентских устройств, которая исключает клиентское устройство 806 (т.е. из-за того, что клиентское устройство 806 осуществляло связь с базовой станцией 806 в течение первых двух циклов).

В одном варианте осуществления в дополнение к передаче стандартных данных базовая станция может использовать вышеописанные методы для передачи обучающих сигналов к каждому из клиентских устройств и принимать обучающие сигналы и характеристические данные сигналов от каждого из клиентских устройств.

В одном варианте осуществления некоторым клиентским устройствам или группам клиентских устройств могут выделяться различные уровни пропускной способности. Например, клиентским устройствам могут присваиваться приоритеты, так что клиентским устройствам с относительно более высоким приоритетом может быть гарантировано больше циклов связи (т.е. больше пропускной способности), чем клиентским устройствам с относительно более низким приоритетом. «Приоритет» клиентского устройства может быть выбран на основе числа переменных, включающих в себя, например, назначенный уровень подписки пользователя на беспроводную услугу (к примеру, пользователь может пожелать уплатить больше за дополнительную пропускную способность) и (или) тип данных, которые передаются к клиентскому устройству или от него (к примеру, связь в реальном времени, такая как аудио- и видеотелефония может получить приоритет над связью не в реальном времени, такой как электронная почта).

В одном варианте осуществления изобретения базовая станция динамически выделяет пропускную способность на основе текущей загрузки, требуемой каждым клиентским устройством. Например, если клиентское устройство 804 передает потоковое видео в реальном масштабе времени, а прочие устройства 805-808 выполняют функции не в реальном масштабе времени, такие как электронная почта, тогда базовая станция 800 может выделить относительно больше пропускной способности этому клиенту 804. Следует отметить, однако, что основополагающие принципы изобретения не ограничиваются каким-либо частным методом выделения пропускной способности.

Как иллюстрируется на фиг.9, два клиентских устройства 907, 908 могут находиться настолько близко друг к другу, что характеризация каналов для этих клиентов по сути одинаковая. В результате базовая станция принимает и сохраняет практически эквивалентные характеристические векторы каналов для двух клиентских устройств 907, 908 и поэтому не будет способна создать уникальные пространственно распределенные сигналы для каждого клиентского устройства. Соответственно, в одном варианте осуществления базовая станция обеспечивает, что любые два или более клиентских устройств, которые находятся в непосредственной близости, относятся к разным группам. На фиг.9, например, базовая станция 900 сначала осуществляет связь с первой группой 910 клиентских устройств 904, 905 и 908; а затем со второй группой 911 клиентских устройств 905, 906, 907, обеспечивая попадание клиентских устройств 907 и 908 в разные группы.

Альтернативно, в одном варианте осуществления базовая станция 900 осуществляет связь с обоими клиентскими устройствами 907 и 908 одновременно, но мультиплексирует канал связи с помощью известных методов мультиплексирования канала. Например, базовая станция может применять методы мультиплексирования с разделением по времени («TDM»), мультиплексирования с разделением по частоте («FDM») или множественного доступа с кодовым разделением («CDMA») для разделения единственного пространственно коррелированного сигнала между клиентскими устройствами 907 и 908.

Хотя каждое клиентское устройство, описанное выше, снабжено единственной антенной, основополагающие принципы изобретения могут применяться и при использовании клиентских устройств со множеством антенн для увеличения пропускной способности. Например, при использовании описанных выше беспроводных систем клиент с 2 антеннами реализует двукратное увеличение в пропускной способности, клиент с 3 антеннами реализует трехкратное увеличение в пропускной способности, и т.д. (т.е. в предположении, что пространственное и угловое разделение между антеннами достаточно). Базовая станция может применять одни и те же общие правила при циклическом обходе клиентских устройств с множеством антенн. Например, каждая антенна может рассматриваться как отдельный клиент, и этому «клиенту» может выделяться пропускная способность, как это делалось бы любому другому клиенту (к примеру, обеспечение каждого клиента соответствующим или эквивалентным периодом связи).

Как упомянуто выше, в одном варианте осуществления изобретения применяются описанные выше методы передачи сигналов MIDO и (или) MIMO для увеличения отношения сигнал-шум и пропускной способности в системе с близкой к вертикальной пространственной волной («NVIS»). На фиг.10 в одном варианте осуществления изобретения первая станция 1001 NVIS, снабженная матрицей из N антенн 1002, выполнена с возможностью связи с М клиентскими устройствами 1004. Антенны 1002 NVIS и антенны различных клиентских устройств 1004 передают сигналы вверх в пределах примерно 15 градусов от вертикали, чтобы достичь желаемой NVIS и минимизировать помеховые эффекты поверхностной волны. В одном варианте осуществления антенны 1002 и клиентские устройства 1004 поддерживают множество независимых потоков 1006 данных с помощью описанных выше различных методов MIDO и MIMO на выделенной частоте в спектре NVIS (к примеру, на несущей частоте на 23 МГц или ниже, но как правило, ниже 10 МГц), благодаря чему значительно увеличивается пропускная способность на выделенной частоте (т.е. с коэффициентом, пропорциональным числу статистически независимых потоков данных).

Антенны NVIS, обслуживающие данную станцию, могут быть физически очень удалены друг от друга. При условии больших длин волн ниже 10 МГц и больших расстояний, проходимых сигналами (таких как 300 миль туда и обратно), физическое разделение антенн в сотни ярдов и даже мили может обеспечить преимущества от разнесения. В таких ситуациях сигналы отдельных антенн могут приходить обратно с помощью традиционных проводных или беспроводных систем связи в централизованное местоположение для обработки. Альтернативно, каждая антенна может иметь локальное средство для обработки своих сигналов, а затем использовать традиционные проводные или беспроводные системы связи для передачи данных обратно в централизованное местоположение. В одном варианте осуществления изобретения станция 1001 NVIS имеет широкополосную линию 1015 связи с Интернетом 1010 (или иной сетью широкого охвата), благодаря чему обеспечивает клиентские устройства 1003 дистанционным высокоскоростным беспроводным сетевым доступом.

В одном варианте осуществления базовая станция и (или) пользователи могут применять описанные выше методы разнесения по поляризации или диаграмме направленности для уменьшения размера решетки и (или) расстояния между пользователями при обеспечении разнесения и увеличенной пропускной способности. В качестве примера, в системах MIMO с передачами на ВЧ пользователи могут находиться в одном и том местоположении, и все же их сигналы будут не коррелированы из-за разнесения по поляризации или диаграмме направленности. В частности, путем использования разнесения по диаграмме направленности один пользователь может связываться с базовой станцией посредством поверхностной волны, тогда как другой пользователь - посредством NVIS.

Дополнительные варианты осуществления изобретения

I. Предварительное кодирование DIDO-OFDM при нарушении баланса I/Q

В одном варианте осуществления изобретения применяется система и способ для компенсации нарушения баланса синфазной и квадратурной (I/Q) составляющих в системах с распределенными входами и распределенными выходами (DIDO) при мультиплексировании с ортогональным частотным разделением каналов (OFDM). Вкратце, согласно данному варианту осуществления пользовательские устройства оценивают канал и возвращают эту информацию на базовую станцию; базовая же станция вычисляет матрицу предварительного кодирования для подавления помех между несущими и между пользователями, вызванных нарушением баланса I/Q; и параллельные потоки данных передаются множеству пользовательских устройств посредством предварительного кодирования DIDO; пользовательские устройства демодулируют данные посредством приемника с обращением в нуль незначащих коэффициентов (ZF), минимальной среднеквадратичной ошибкой (MMSE) или максимальным правдоподобием (ML) для подавления остаточной помехи.

Как подробно описано ниже, некоторые из существенных признаков данного варианта осуществления включают в себя - но не ограничиваются ими:

Предварительное кодирование для подавления помехи между несущими (ICI) от зеркальных тонов (вследствие рассогласования I/Q) в системах OFDM;

Предварительное кодирование для подавления помех между пользователями и ICI (вследствие рассогласования I/Q) в системах DIDO-OFDM;

Методы для подавления ICI (вследствие рассогласования I/Q) посредством приемника ZF в системах DIDO-OFDM, применяющих предварительный кодер блоковой диагонализации (BD);

Методы для подавления помех между пользователями и ICI (вследствие рассогласования I/Q) посредством предварительного кодирования (в передатчике) и фильтра ZF или MMSE (в приемнике) в системах DIDO-OFDM;

Методы для подавления помех между пользователями и ICI (вследствие рассогласования I/Q) посредством предварительного кодирования (в передатчике) и нелинейного детектора вроде детектора максимального правдоподобия (ML) (в приемнике) в системах DIDO-OFDM;

Использование предварительного кодирования на основе информации о состоянии канала для подавления помех между несущими (ICI) от зеркальных тонов (вследствие рассогласования I/Q) в системах OFDM;

Использование предварительного кодирования на основе информации о состоянии канала для подавления помехи между несущими (ICI) от зеркальных тонов (вследствие рассогласования I/Q) в системах DIDO-OFDM;

Использование имеющего информацию о рассогласовании I/Q предварительного кодера DIDO на станции и имеющего информацию о рассогласовании IQ приемника DIDO на пользовательском терминале;

Использование имеющего информацию о рассогласовании I/Q предварительного кодера DIDO на станции, имеющего информацию о рассогласовании IQ приемника DIDO на пользовательском терминале и имеющего информацию о рассогласовании IQ блока оценки канала;

Использование имеющего информацию о рассогласовании I/Q предварительного кодера DIDO на станции, имеющего информацию о рассогласовании IQ приемника DIDO на пользовательском терминале, имеющего информацию о рассогласовании IQ блока оценки каналов и имеющего информацию о рассогласовании IQ генератора обратной связи DIDO, который посылает информацию о состоянии канала от пользовательского терминала к станции;

Использование имеющего информацию о рассогласовании I/Q предварительного кодера DIDO на станции и имеющего информацию о рассогласовании IQ конфигуратора DIDO, который использует канальную информацию I/Q для выполнения функций, включающих в себя пользовательский выбор, адаптивные кодирование и модуляцию, пространственно-время-частотное отображение или выбор предварительного кодера;

Использование имеющего информацию о рассогласовании IQ приемника DIDO, который подавляет ICI (вследствие рассогласования I/Q) посредством приемника ZF в системах DIDO-OFDM, применяющих предварительный кодер блоковой диагонализации (BD);

Использование имеющего информацию о рассогласовании IQ приемника DIDO, который подавляет ICI (вследствие рассогласования I/Q) посредством предварительного кодирования (в передатчике) и нелинейного детектора типа детектора максимального правдоподобия (в приемнике) в системах DIDO-OFDM; и

Использование осведомленного о рассогласовании IQ приемника DIDO, который подавляет ICI (вследствие рассогласования I/Q) посредством фильтра ZF или MMSE в системах DIDO-OFDM.

а. Уровень техники

Передаваемые и принимаемые сигналы типичных беспроводных систем связи состоят из синфазного и квадратурного (I/Q) компонентов. В практических системах синфазный и квадратурный компоненты могут искажаться вследствие дефектов при проведении операций смешивания и на основной полосе частот. Эти искажения проявляются как рассогласование по фазе, усилению и задержке I/Q. Фазовый дисбаланс вызывается тем, что синусная и косинусная составляющие в модуляторе/демодуляторе не являются полностью ортогональными. Дисбаланс усиления вызывается различными усилениями между синфазным и квадратурным компонентами. Может иметь место дополнительное искажение, называемое дисбалансом задержки, вследствие разности в задержках между I- и Q-трактами в аналоговой схеме.

В системах мультиплексирования с ортогональным частотным разделением каналов (OFDM) нарушение баланса I/Q вызывает помехи между несущими (ICI) от зеркальных тонов. Этот эффект изучен в литературе, и способы для компенсации для рассогласования I/Q в системах с единственным входом и единственным выходом SISO-OFDM предложены в работах: М.D.Benedetto and P. Mandarini, "Analysis of the effect of the I/Q baseband filter mismatch in an OFDM modem," (Анализ эффекта рассогласования фильтра основной полосы частот I/Q в модеме OFDM) Wireless personal communications, pp.175-186, 2000; S. Schuchert and R. Hashoizner, "A novel I/Q imbalance compensation scheme for the reception of OFDM signals," (Новая схема компенсации дисбаланса I/Q для приема сигналов OFDM) IEEE Transaction on Consumer Electronics, Aug. 2001; М. Valkama, М. Renfors, and V. Koivunen, "Advanced methods for I/Q imbalance compensation in communication receivers," (Усовершенствованные способы для компенсации дисбаланса I/Q в связных приемниках) IEEE Trans. Sig. Proc., Oct. 2001; R. Rao and B. Daneshrad, "Analysis of I/Q mismatch and a cancellation scheme for OFDM systems," (Анализ рассогласования I/Q и схема подавления для систем OFDM) 1ST Mobile Communication Summit, June 2004; A. Tarighat, R. Bagheri, and A.H.Sayed, "Compensation schemes and performance analysis of IQ imbalances in OFDM receivers," (Компенсационные схемы и качественный анализ дисбаланса I/Q в приемниках OFDM) Signal Processing, IEEE Transactions on [see also Acoustics, Speech, and Signal Processing, IEEE Transactions on], vol.53, pp.3257-3268, Aug. 2005.

Расширение этой работы на системы со множеством входов и множеством выходов MIMO-OFDM было представлено в работах: R. Rao and В. Daneshrad, "I/Q mismatch cancellation for MIMO OFDM systems," (Подавление рассогласования I/Q для систем MIMO OFDM) in Personal, Indoor and Mobile Radio Communications, 2004; PIMRC 2004. 15th IEEE International Symposium on, vol.4, 2004, pp.2710-2714. R.M.Rao, W. Zhu, S. Lang, C. Oberii, D. Browne, J. Bhatia, J.F.Frigon, J. Wang, P; Gupta, H. Lee, D.N.Liu, S.G.Wong, M. Fitz, B. Daneshrad, and O. Takeshita, "Multiantenna testbeds for research and education in wireless communications," (Многоантенный стенд для поиска и изучения в беспроводной связи) IEEE Communications Magazine, vol.42, no. 12, pp.72-81, Dec. 2004; S. Lang, M. R. Rao, and B. Daneshrad, "Design and development of a 5.25 GHz software defined wireless OFDM communication platform," (Проектирование и разработка платформы беспроводной связи OFDM с определенным программным обеспечением на 5,25 ГТц) IEEE Communications Magazine, vol.42, no. 6, pp.6-12, June 2004, for spatial multiplexing (SM) and in A. Tarighat and A. H. Sayed, "MIMO OFDM receivers for systems with IQ imbalances," (Приемники MIMO OFDM для систем с дисбалансом I/Q) IEEE Trans. Sig. Proc., vol.53, pp.3583-3596, Sep.2005, для ортогональных пространственно-временных блоковых кодов (OSTBC).

К сожалению, в настоящее время нет литературы о том, как скорректировать ошибки из-за дисбаланса усиления и фазы в системе связи с распределенными входами и распределенными выходами. Описанные ниже варианты осуществления изобретения предлагают решение этих проблем.

Системы DIDO состоят из одной базовой станции с распределенными антеннами, которые передают параллельные потоки данных (посредством предварительного кодирования) ко множеству пользователей для улучшения нисходящей пропускной способности при использовании тех же самых беспроводных ресурсов (т.е. тех же самых длительности кодового сегмента и частотного диапазона), что и традиционные системы SISO. Подробное описание систем DIDO было представлено в заявке S.G. Perlman и Т. Cotter «Система и способ беспроводной связи с распределенными входами и распределенными выходами» №10/902,978, поданной 30 июля 2004 года (первичная заявка), права на которую принадлежат тому же заявителю, что и по данной заявке, и которая включена сюда посредством ссылки.

Имеется много путей для реализации предварительный кодер ов DIDO. Одно решение состоит в блоковой диагонализации (BD), описанной в работах: Q.H.Spencer, A.L.Swindlehurst, and M. Haardt, "Zero forcing methods for downlink spatial multiplexing in multiuser MIMO channels," (Способы обращения в нуль незначащих коэффициентов для нисходящего пространственного мультиплексирования в многопользовательских каналах MIMO) IEEE Trans. Sig. Proc., vol.52, pp.461-471, Feb. 2004. К.К.Wong, R.D.Murch, and К.В.Letaief, "A joint channel diagonalization for multiuser MIMO antenna systems," (Объединенная канальная диагонализация для многопользовательских антенных систем MIMO) IEEE Trans. Wireless Comm., vol.2, pp.773-786, Jul 2003; L.U.Choi and R.D.Murch, "A transmit preprocessing technique for multiuser MIMO systems using a decomposition approach," (Метод предварительной обработки передач для многопользовательских систем с помощью подхода декомпозиции) IEEE Trans. Wireless Comm., vol.3, pp.20-24, Jan 2004; Z. Shen, J.G.Andrews, R.W.Heath, and В.L.Evans, "Low complexity user selection algorithms for multiuser MIMO systems with block diagonalization," (Алгоритмы пользовательского выбора низкой сложности для многопользовательских систем MIMO с блоковой диагонализацией) accepted for publication in IEEE Trans. Sig. Proc., Sep.2005; Z. Shen, R. Chen, J.G.Andrews, R.W.Heath, and В.L.Evans, "Sum capacity of multiuser MIMO broadcast channels with block diagonalization," (Суммарная пропускная способность многопользовательских вещательных каналов с блоковой диагонализацией) submitted to IEEE Trans. Wireless Comm., Oct. 2005; R. Chen, R.W.Heath, and J.G.Andrews, "Transmit selection diversity for unitary preceded multiuser spatial multiplexing systems with linear receivers," (Разнесение по выбору передачи для единых многопользовательских систем с пространственным мультиплексированием и предварительным кодированием с линейными приемниками) accepted to IEEE Trans. on Signal Processing, 2005. Способы для компенсации I/Q, представленные в этом документе, предполагают предварительный кодер BD, но могут быть расширены на любой тип предварительного кодера DIDO.

В системах DIDO-OFDM рассогласование I/Q вызывает два эффекта: ICI и помехи между пользователями. Первый получается вследствие помех от зеркальных тонов, как в системах SISO-OFDM. Последний получается вследствие того, что рассогласование I/Q нарушает ортогональность предварительного кодера DIDO, что дает помехи между пользователями. Оба этих типа помех можно подавить в передатчике и приемнике посредством описанных здесь способов. Описаны три способа для компенсации I/Q в системах DIDO-OFDM, и их характеристика сравнивается с системами, имеющими рассогласование I/Q и без него. Результаты представлены на основе как моделирования, так и практических измерений, осуществленных на прототипе DIDO-OFDM.

Варианты осуществления по настоящему изобретению представляют собой расширения первичной заявки. В частности, эти варианты осуществления относятся со следующими признаками первичной заявки:

Система, как она описана в первичной заявке, где на тракты I/Q влияет дисбаланс усиления и фазы;

Обучающие сигналы, применяемые для оценки каналов, используются для расчета предварительного кодера DIDO с компенсацией I/Q в передатчике; и

Характеристические данные сигналов отвечают за искажения вследствие дисбаланса I/Q и используются в передатчике для расчета предварительного кодера DIDO согласно способу, предложенному в данном документе.

b. Варианты осуществления изобретения

Сначала будут описаны математическая модель и структура изобретения.

Перед представлением решения полезно пояснить основную математическую идею. Мы поясняем его в предположении, что дисбаланс усиления и фазы I/Q (фазовая задержка не включена в описание, но учитывается автоматически в варианте DIDO-OFDM алгоритма). Для пояснения основной идеи предположим, что мы хотим перемножить два комплексных числа s=s_I+js_Q и h=h_I+jh_Q, и пусть х=h * s. Мы используем подстрочные индексы для обозначения синфазного и квадратурного компонентов. Напомним, что

х=s_Ih_I-s_Qh_Q

и x_Q=S_Ih_Q+S_Qh_I.

В матричном виде это можно переписать как

$$\left[\begin{array}{c}{x}_I\\ x_Q\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}{h}_I& -h_Q\\ h_Q& h_I\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{s}_I\\ s_Q\end{array}\right]$$ .

Отметим унитарное преобразование посредством матрицы (H) канала. Теперь предположим, что s есть переданный символ, а h есть канал. Наличие дисбаланса усиления и фазы I/Q можно смоделировать созданием неунитарного преобразования следующим образом:

$$\left[\begin{array}{c}{x}_I\\ x_Q\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}{h}_{11}& h_{12}\\ h_{21}& h_{22}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{s}_I\\ s_Q\end{array}\right].\left(A\right)$$

Прием состоит в том, чтобы распознать, что можно переписать

$$\left[\begin{array}{c}{h}_{11}\\ h_{21}\end{array}\right]=\frac{1}{2}\left[\begin{array}{cc}{h}_{11}+h_{22}& h_{12}-h_{21}\\ -\left(h_{12}-h_{21}\right)& h_{11}+h_{22}\end{array}\right]+\frac{1}{2}\left[\begin{array}{cc}{h}_{11}-h_{22}& h_{12}+h_{21}\\ h_{12}+h_{21}& h_{22}-h_{11}\end{array}\right]$$

$$=\frac{1}{2}\left[\begin{array}{cc}{h}_{11}+h_{22}& h_{12}-h_{21}\\ -\left(h_{12}-h_{21}\right)& h_{11}+h_{22}\end{array}\right]+\frac{1}{2}\left[\begin{array}{cc}{h}_{11}-h_{22}& \left(h_{12}+h_{21}\right)\\ h_{12}+h_{21}& h_{11}-h_{22}\end{array}\right]\left[\begin{array}{cc}1& 0\\ 0& 1\end{array}\right]$$ .

Теперь, перепишем (А):

$$\begin{array}{l}\left[\begin{array}{c}{x}_I\\ x_Q\end{array}\right]=\frac{1}{2}\left[\begin{array}{cc}{h}_{11}+h_{22}& h_{12}-h_{21}\\ -\left(h_{12}-h_{21}\right)& h_{11}+h_{22}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{s}_I\\ s_Q\end{array}\right]+\frac{1}{2}\left[\begin{array}{cc}{h}_{11}-h_{22}& \left(h_{12}+h_{21}\right)\\ h_{12}+h_{21}& h_{11}-h_{22}\end{array}\right]\left[\begin{array}{cc}1& 0\\ 0& 1\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{s}_I\\ s_Q\end{array}\right]\\ =\frac{1}{2}\left[\begin{array}{cc}{h}_{11}+h_{22}& h_{12}-h_{21}\\ -\left(h_{12}-h_{21}\right)& h_{11}+h_{22}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{s}_I\\ s_Q\end{array}\right]+\frac{1}{2}\left[\begin{array}{cc}{h}_{11}-h_{22}& -\left(h_{12}+h_{21}\right)\\ h_{12}+h_{21}& h_{11}-h_{22}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{s}_I\\ -s_Q\end{array}\right].\left(5\right)\end{array}$$

Определим:

$$H_e=\frac{1}{2}\left[\begin{array}{cc}{h}_{11}+h_{22}& h_{12}-h_{21}\\ -\left(h_{12}-h_{21}\right)& h_{11}+h_{22}\end{array}\right]$$

и $$H_c=\frac{1}{2}\left[\begin{array}{cc}{h}_{11}-h_{22}& -\left(h_{12}-h_{21}\right)\\ h_{12}+h_{21}& h_{11}-h_{22}\end{array}\right]$$ .

Обе эти матрицы имеют унитарную структуру и тем самым могут быть эквивалентно представлены комплексными скалярами как

h_e=h₁₁+h₂₂+j(h₂₁-h₁₂)

и h_c=h₁₁-h₂₂+j(h₂₁+h₁₂).

Используя все эти результаты, можно представить расчетное уравнение обратно в скалярной форме с двумя каналами: согласованным каналом h_e и сопряженным каналом h_e. Тогда расчетное преобразование в уравнении (5) станет таким:

х=h_es+h_cs*.

Мы называем первый канал согласованным каналом, а второй канал - сопряженным каналом. Согласованный канал представляет собой такой, какой наблюдался бы, если бы не было никакого дисбаланса усиления и фазы I/Q.

Используя аналогичные аргументы, можно показать, что соотношение вход-выход дискретно-временной системы MIMO N×М с дисбалансом усиления и фазы I/Q равно (с использованием скалярных эквивалентов для построения их матричных копий):

$$x\left[t\right]={\displaystyle \sum _{l=0}^L{h}_e\left[l\right]s\left[t-l\right]+h_c\left[l\right]s*\left[t-l\right]}$$

где t есть дискретный временной показатель, h_e, h_c∈C^M×N, s=[s₁, … s_N], х=[х₁, … x_М], a L есть число канальных отводов.

В системах DIDO-OFDM принятый сигнал представлен в частотной области. Напомним из сигналов и систем, что если FFT_K {s[t]}=S[k], то FFТ_К {s*[t]}=S*[(-k)]=S*[K-k] для k=0, 1, … K-1.

При OFDM эквивалентное соотношение входа-выхода для системы MIMO-OFDM для поднесущей Н равно:

$$\overline{x}\left[k\right]=H_e\left[k\right]\overline{s}\left[k\right]\overline{s}*\left[K-k\right]\left(1\right)$$

где k=0, 1, … K-1 есть индекс поднесущей OFDM, Н_е и Н_c обозначают матрицы согласованного и сопряженного каналов, соответственно, определенные как

$$H_e\left[k\right]={\displaystyle \sum _{l=0}^L{h}_e\left[l\right]e^{-j\frac{2Пk}{K}l}}$$

и $$H_c\left[k\right]={\displaystyle \sum _{l=0}^L{h}_c\left[l\right]e^{-j\frac{2Пk}{K}l}}$$

Вторым вкладом в уравнение (1) является помеха от зеркального тона. С ней можно обращаться путем составления нижеследующей стековой матричной системы (отметим тщательно сопряжения):

$$\left[\begin{array}{c}\overline{x}\left[k\right]\\ \overline{x}*\left[K-k\right]\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}{H}_e\left[k\right]& H_c\left[k\right]\\ H_c^{*}\left[K-k\right]& H_c^{*}\left[K-k\right]\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}\overline{s}\left[k\right]\\ \overline{s}*\left[K-k\right]\end{array}\right]$$

где $$\overline{s}={\left[{\overline{s}}_1,{\overline{s}}_2\right]}^T$$ и $$\overline{x}={\left[{\overline{x}}_1,{\overline{x}}_2\right]}^T$$ являются векторами символов, соответственно, передачи и приема в частотной области.

С помощью этого подхода строится расчетная матрица для использования в работе DIDO. Например, при DIDO 2×2 соотношение входа-выхода (в предположении, что каждый пользователь имеет единственную приемную антенну), которое видит пользователь первого устройства (в отсутствие шумов):

$$\left[\begin{array}{c}\overline{x_1}\left[k\right]\\ {\overline{x}}_1^{*}\left[K-k\right]\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}{H}_{{}_e}^{\left(1\right)}\left[k\right]& H_{{}_c}^{\left(1\right)}\left[k\right]\\ H_c^{\left(1\right)*}\left[K-k\right]& H_c^{\left(1\right)*}\left[K-k\right]\end{array}\right]W\left[\begin{array}{c}{\overline{s}}_1\left[k\right]\\ {\overline{s}}_1^{*}\left[K-k\right]\\ {\overline{s}}_2\left[k\right]\\ {\overline{s}}_2^{*}\left[K-k\right]\end{array}\right]\left(2\right)$$

тогда как второй пользователь наблюдает

$$\left[\begin{array}{c}\overline{x_2}\left[k\right]\\ {\overline{x}}_2^{*}\left[K-k\right]\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}{H}_{{}_e}^{\left(2\right)}\left[k\right]& H_{{}_c}^{\left(2\right)}\left[k\right]\\ H_c^{\left(2\right)*}\left[K-k\right]& H_c^{\left(2\right)*}\left[K-k\right]\end{array}\right]W\left[\begin{array}{c}{\overline{s}}_1\left[k\right]\\ {\overline{s}}_1^{*}\left[K-k\right]\\ {\overline{s}}_2\left[k\right]\\ {\overline{s}}_2^{*}\left[K-k\right]\end{array}\right]\left(3\right)$$

где $$H_e^{\left(m\right)}$$ , $$H_c^{\left(m\right)}\in C^{1\times 2}$$ означает m-ю строку матриц H_e и Н_c, соответственно, а W∈С^4×4 является матрицей предварительного кодирования DIDO. Из (2) и (3) видно, что на принятый символ $${\overline{x}}_m\left[k\right]$$ пользователя m воздействуют два источника, вызванных дисбалансом I/Q: помеха между несущими от зеркального тона (т.е. $${\overline{s}}_m^{*}\left[K-k\right]$$ ) и помеха между пользователями (т.е. $${\overline{s}}_p\left[k\right]$$ и $${\overline{s}}_p^{*}\left[K-k\right]$$ при р≠m). Матрица W предварительного кодирования в (3) предназначена для подавления этих двух помеховых членов.

Имеется несколько различных вариантов осуществления предварительного кодера DIDO, которые можно использовать здесь в зависимости от совместного обнаружения, примененного в приемнике. В одном варианте осуществления применяется блоковая диагонализация (BD) (см, к примеру, работы Q.H.Spencer, A.L.Swindlehurst, and M. Haardt, "Zeroforcing methods for downlink spatial multiplexing in multiuser MIMO channels," (Способы обращения в нуль незначащих коэффициентов для нисходящего пространственного мультиплексирования в многопользовательских каналах MIMO) IEEE Trans. Sig. Proc., vol.52, pp.461-471, Feb. 2004. К.К.Wong, R.D.Murch, and К.В.Letaief, "A joint channel diagonalization for multiuser MIMO antenna systems," (Совместная канальная диагонализация для многопользовательских антенных систем MIMO) IEEE Trans. Wireless Comm., vol.2, pp.773-786, Jul 2003. L.U.Choi and R.D.Murch, "A transmit preprocessing technique for multiuser MIMO systems using a decomposition approach," (Метод предварительной обработки передач для многопользовательских систем MIMO с использованием подхода декомпозиции) IEEE Trans. Wireless Comm., vol.3, pp.20-24, Jan 2004. Z. Shen, J.G.Andrews, R.W.Heath, and В.L.Evans, "Low complexity user selection algorithms for multiuser MIMO systems with block diagonalization," (Алгоритмы пользовательского выбора низкой сложности для многопользовательских систем MIMO с блоковой диагонализацией) accepted for publication in IEEE Trans. Sig. Proc., Sep.2005. Z. Shen, R. Chen, J.G.Andrews, R.W.Heath, and В.L.Evans, "Sum capacity of multiuser MIMO broadcast channels with block diagonalization," (Суммарная пропускная способность многопользовательских вещательных каналов MIMO с блоковой диагонализацией) submitted to IEEE Trans. Wireless Comm., Oct. 2005), вычисляемая из составного канала $$\left[H_e^{\left(m\right)},H_c^{\left(m\right)}\right]$$ (а не из $$H_e^{\left(m\right)}$$ ). Таким образом, текущая система DIDO выбирает предварительный кодер так, что:

$$H_w\stackrel{\Delta }{=}\left[\begin{array}{cc}{H}_e^{\left(1\right)}\left[k\right]& H_c^{\left(1\right)}\left[k\right]\\ H_c^{\left(1\right)*}\left[K-k\right]& H_e^{\left(1\right)*}\left[K-k\right]\\ H_e^{\left(2\right)}\left[k\right]& H_c^{\left(2\right)}\left[k\right]\\ H_c^{\left(2\right)*}\left[K-k\right]& H_e^{\left(2\right)*}\left[K-k\right]\end{array}\right]W=\left[\begin{array}{cccc}{\alpha }_{\mathrm{1,1}}& 0& 0& 0\\ 0& {\alpha }_{\mathrm{1,2}}& 0& 0\\ 0& 0& {\alpha }_{\mathrm{2,1}}& 0\\ 0& 0& 0& {\alpha }_{\mathrm{2,2}}\end{array}\right]\stackrel{\Delta }{=}\left[\begin{array}{cc}{H}_w^{\left(1,1\right)}& H_w^{\left(1,2\right)}\\ H_w^{\left(2,1\right)}& H_w^{\left(2,2\right)}\end{array}\right]\left(4\right)$$

где α_ij являются постоянными, a $$H_c^{\left(i,j\right)}\in C^{2\times 2}$$ . Этот способ является преимущественным, потому что с помощью данного предварительного кодера возможно сохранять прочие аспекты предварительного кодера DIDO такими же, как раньше, поскольку эффекты дисбаланса усиления и фазы I/Q полностью подавляются в передатчике.

Возможно также спроектировать предварительные кодеры DIDO, которые предварительно подавляют помехи между пользователями без предварительного подавления ICI из-за дисбаланса IQ. При таком подходе приемник (вместо передатчика) компенсирует дисбаланс IQ путем применения одного из описанных выше приемных фильтров. Тогда критерий проектирования предварительного кодирования в (4) можно видоизменить как:

$$H_w\stackrel{\Delta }{=}\left[\begin{array}{cc}{H}_e^{\left(1\right)}\left[k\right]& H_c^{\left(1\right)}\left[k\right]\\ H_c^{\left(1\right)*}\left[K-k\right]& H_e^{\left(1\right)*}\left[K-k\right]\\ H_e^{\left(2\right)}\left[k\right]& H_c^{\left(2\right)}\left[k\right]\\ H_c^{\left(2\right)*}\left[K-k\right]& H_e^{\left(2\right)*}\left[K-k\right]\end{array}\right]W=\left[\begin{array}{cccc}{\alpha }_{\mathrm{1,1}}& {\alpha }_{\mathrm{1,2}}& 0& 0\\ {\alpha }_{\mathrm{2,1}}& {\alpha }_{\mathrm{2,2}}& 0& 0\\ 0& 0& {\alpha }_{\mathrm{3,3}}& {\alpha }_{\mathrm{3,4}}\\ 0& 0& {\alpha }_{\mathrm{4,3}}& {\alpha }_{\mathrm{4,4}}\end{array}\right]\stackrel{\Delta }{=}\left[\begin{array}{cc}{H}_w^{\left(1,1\right)}& H_w^{\left(1,2\right)}\\ H_w^{\left(2,1\right)}& H_w^{\left(2,2\right)}\end{array}\right]\left(5\right)$$

$$\overline{x_1}\left[k\right]=\left[H_w^{\left(1,1\right)}{H}_w^{\left(1,2\right)}\right]\left[\begin{array}{c}{\overline{s}}_1\left[k\right]\\ {\overline{s}}_2\left[k\right]\end{array}\right]\left(6\right)$$

и $$\overline{x_2}\left[k\right]=\left[H_w^{\left(2,1\right)}{H}_w^{\left(2,2\right)}\right]\left[\begin{array}{c}{\overline{s}}_1\left[k\right]\\ {\overline{s}}_2\left[k\right]\end{array}\right]\left(7\right)$$

где $${\overline{s}}_m\left[k\right]={\left[{\overline{s}}_m\left[k\right],{\overline{s}}_m^{*}\left[K-k\right]\right]}^T$$ , для m-го символа передачи, a $${\overline{x}}_m\left[k\right]={\left[{\overline{x}}_m\left[k\right],{\overline{x}}_m^{*}\left[K-k\right]\right]}^T$$ есть вектор символа приема для пользователя m.

На приемной стороне для оценивания вектора $${\overline{s}}_m\left[k\right]$$ символа передачи пользователь m применяет фильтр ZF, и оцененного вектор символа задается выражением:

$${\stackrel{\wedge }{S}}_m^{\left(ZF\right)}\left[k\right]=\left[{\left(H_w^{\left(m,m\right)†}{H}_w^{\left(m,m\right)}\right)}^{-1}{H}_w^{\left(m,m\right)†}\right]{\overline{x}}_m\left[k\right]\left(8\right)$$

Хотя фильтр ZF является самым легким для понимания, приемник может применять любое число иных фильтров, известных специалистам. Один популярный выбор - это фильтр MMSE, где:

$${\stackrel{\wedge }{s}}_m^{\left(MMSE\right)}\left[k\right]={\left(H_w^{\left(m,m\right)†}+p^{-1}I\right)}^{-1}{H}_w^{\left(m,m\right)}{H}_w^{\left(m,m\right)†}{\overline{x}}_m\left[k\right]\left(9\right)$$

и ρ есть отношение сигнал-шум. Альтернативно, приемник может выполнять обнаружение символа с максимальным правдоподобием (или сферический декодер, либо итеративная вариация). Например, первый пользователь может использовать приемник ML и решать нижеследующую оптимизацию:

$${\stackrel{\wedge }{s}}_m^{\left(ML\right)}\left[k\right]=\arg \underset{s_1,s_2\in S}{\min }\Vert {\overline{y}}_1\left[k\right]-\left[H_w^{\left(1,1\right)}{H}_w^{\left(1,2\right)}\right]\left[\begin{array}{c}{s}_1\left[k\right]\\ s_2\left[k\right]\end{array}\right]\Vert \left(10\right)$$

где S есть набор всех возможных векторов s и зависит от размера созвездия. Приемник ML дает более высокое качество за счет требования большей сложности в приемнике. Аналогичная система уравнений применяется для второго пользователя.

Отметим, что матрицы $$H_w^{\left(1,2\right)}$$ и $$H_w^{\left(2,1\right)}$$ в (6) и (7) предполагаются имеющими нулевые элементы. Это предположение справедливо, только если предварительный кодер передачи способен полностью подавлять помехи между пользователями в отношении критерия в (4). Аналогично, матрицы $$H_w^{\left(1,1\right)}$$ и $$H_w^{\left(2,2\right)}$$ являются диагональными матрицами, только если предварительный кодер передачи способен полностью подавлять помехи между несущими (т.е. от зеркальных тонов).

Фиг.13 иллюстрирует один вариант осуществления структуры для систем DIDO-OFDM с компенсацией I/Q, включающей в себя предварительный кодер 1302 IQ-OFDM в базовой станции (БС) (BS), канал 1304 передачи, логическую схему 1306 оценки канала в пользовательском устройстве и приемник 1308 ZF, MMSE или ML. Логическая схема 1306 оценки канала оценивает каналы $$H_e^{\left(m\right)}$$ и $$H_c^{\left(m\right)}$$ посредством обучающих символов и отправляет по обратной связи эти оценки в предварительный кодер 1302 в АР.БС вычисляет веса предварительного кодера DIDO (матрицу W) для предварительного подавления помех из-за дисбаланса усиления и фазы I/Q, а также помех между пользователями и передает эти данные пользователям по беспроводному каналу 1304. Пользовательское устройство т применяет приемник 1308 ZF, MMSE или ML путем использования оценок канала, предоставляемых узлом 1304, для подавления остаточных помех и демодулирует данные.

Три нижеследующих варианта осуществления можно применять для реализации алгоритма компенсации I/Q.

Способ 1 - компенсация в передатчике. В данном варианте осуществления передатчик вычисляет матрицу предварительного кодирования согласно критерию в (4). В приемнике пользовательские устройства применяют «упрощенный» приемник ZF, где $$H_w^{\left(1,1\right)}$$ и $$H_w^{\left(2,2\right)}$$ предполагаются диагональными матрицами. Следовательно, уравнение (8) упрощается как:

$${\stackrel{\wedge }{s}}_m\left[k\right]=\left[\begin{array}{cc}1/{\alpha }_{m,1}& 0\\ 0& 1/{\alpha }_{m,2}\end{array}\right]{\overline{x}}_m\left[k\right]\left(11\right)$$

Способ 2 - компенсация в приемнике. В данном варианте осуществления передатчик вычисляет матрицу предварительного кодирования на основе традиционного способа BD, описанного в работе: R. Chen, R.W.Heath, and J.G.Andrews, "Transmit selection diversity for unitary preceded multiuser spatial multiplexing systems with linear receivers," (Разнесение по выбору передачи для единых многопользовательских систем с пространственным мультиплексированием и предварительным кодированием с линейными приемниками) accepted to IEEE Trans. on Signal Processing, 2005, без подавления помех между несущими и между пользователями в отношении критерия в (4). При этом способе матрица предварительного кодирования в (2) и (3) упрощается как:

$$W=\left[\begin{array}{cccc}{w}_{\mathrm{1,1}}\left[k\right]& 0& w_{\mathrm{1,2}}\left[k\right]& 0\\ 0& w_{1,1}\left[K-k\right]& 0& w_{1,2}^{*}\\ w_{\mathrm{2,1}}\left[k\right]& 0& w_{\mathrm{2,2}}\left[k\right]& 0\\ 0& w_{\mathrm{2,1}}^{*}\left[K-k\right]& 0& w_{2,2}^{*}\left[K-k\right]\end{array}\right].\left(12\right)$$

В приемнике пользовательские устройства применяют фильтр ZF, как в (8).

Отметим, что этот способ не подавляет предварительно помехи в передатчике, как в вышеприведенном способе 1. Следовательно, он подавляет помехи между несущими в приемнике, но не способен подавлять помехи между пользователями. Кроме того, в способе 2 пользователи нуждаются в передаче по обратной связи только вектора $$H_e^{\left(m\right)}$$ для того, чтобы передатчик рассчитал предварительный кодер DIDO, в противоположность способу 1, который требует передавать по обратной связи оба $$H_e^{\left(m\right)}$$ и $$H_c^{\left(m\right)}$$ . Поэтому способ 2 пригоден, в частности для систем DIDO с низкоскоростными каналами обратной связи. С другой стороны, способ 2 требует несколько более высокой вычислительной сложности в пользовательском устройстве для вычисления приемника ZF в (8), а не (11).

Способ 3 - компенсация в передатчике и приемнике. В одном варианте осуществления два описанных выше способа объединяются. Передатчик вычисляет матрицу предварительного кодирования, как в (4), а приемник оценивает символы передачи согласно (8).

Дисбаланс I/Q - будь то фазовый дисбаланс, дисбаланс усиления или дисбаланс задержки - создает вредное ухудшение качества сигнала в беспроводных системах связи. По этой причине схемная аппаратура в прошлом проектировалась так, чтобы иметь очень низкий дисбаланс. Однако, как описано выше, можно скорректировать эту проблему с помощью цифровой обработки сигналов в виде предварительного кодирования передачи и (или) специального приемника. Один вариант осуществления изобретения содержит систему с несколькими новыми функциональными узлами, каждый из которых важен для реализации коррекции I/Q в системе связи OFDM или в системе связи DIDO-OFDM.

В одном варианте осуществления изобретения используется предварительное кодирование на основе информации о состоянии канала для подавления помех между несущими (ICI) от зеркальных тонов (вследствие рассогласования I/Q) в системе OFDM. Как показано на фиг.11, передатчик DIDO согласно этому варианту осуществления включает в себя узел 1102 пользовательского выбора, множество кодирующих модулирующих узлов 1104, соответствующее множество отображающих узлов 1106, имеющий информацию о рассогласовании IQ DIDO узел 1108 предварительного кодирования, множество ВЧ передающих узлов 1114, узел 1112 пользовательской обратной связи и конфигуратор 1110 DIDO.

Узел 1102 пользовательского выбора выбирает данные, связанные с множеством пользователей U₁-U_M, на основе информации обратной связи, полученной узлом 1112 обратной связи, и подает эту информацию каждому из множества кодирующих модулирующих узлов 1104. Каждый кодирующий модулирующий узел 1104 кодирует и модулирует информационные биты каждого пользователя и посылает их в отображающий узел 1106. Отображающий узел 1106 отображает входные биты в комплексные символы и посылает результаты в имеющий информацию о рассогласовании IQ DIDO узел 1108 предварительного кодирования. Имеющий информацию о рассогласовании IQ DIDO узел 1108 предварительного кодирования использует информацию о состоянии канала, полученную узлом 1112 обратной связи от пользователей, для вычисления весов предварительного кодирования с учетом информации о рассогласовании IQ DIDO и предварительно кодирует входные символы, полученные из отображающих узлов 1106. Каждый из потоков предварительно кодированных данных отправляется имеющим информацию о рассогласовании IQ DIDO узлом 1108 предварительного кодирования в узел 1115 OFDM, который вычисляет ОБПФ (обратное быстрое преобразование Фурье) (IFFT) и добавляет циклический префикс. Эту информацию посылают в узел 1116 цифроаналогового преобразования, который осуществляет цифроаналоговое преобразование и посылает результат в ВЧ узел 1114. ВЧ узел 114 преобразует сигнал основной полосы частот с повышением частоты до промежуточной/высокой частоты и посылает его в передающую антенну.

Предварительный кодер работает на основном и зеркальном тонах вместе для целей компенсации дисбаланса I/Q. Может быть использовано любое число проектных критериев предварительного кодера, в том числе конструкции ZF, MMSE или взвешенное MMSE. В предпочтительном варианте осуществления предварительный кодер полностью устраняет ICI из-за рассогласования I/Q, благодаря чему приемнику не нужно выполнять какой бы то ни было дополнительной компенсации.

В одном варианте осуществления предварительный кодер использует критерий блоковой диагонализации для полного подавления помех между пользователями при неполном подавлении эффектов ICI для каждого пользователя, что требует дополнительной обработки приемником. В другом варианте осуществления предварительный кодер использует критерий обращения в нуль незначащих коэффициентов для полного подавления помех между пользователями и ICI из-за дисбаланса I/Q. Данный вариант осуществления может использовать традиционный процессор DIDO-OFDM в приемнике.

В одном варианте осуществления изобретения используется предварительное кодирование на основе информации о состоянии канала для подавления помех между каналами (ICI) от зеркальных тонов (вследствие рассогласования I/Q) в системе DIDO-OFDM, и каждый пользователь применяет имеющий информацию о рассогласовании I/Q приемник DIDO. Как показано на фиг.12, в одном варианте осуществления изобретения система, включающая в себя приемник 1202, содержит множество ВЧ узлов 1208, соответствующее множество узлов 1210 аналого-цифрового преобразования, имеющий информацию о рассогласовании I/Q узел 1204 оценки канала и узел 1206 генерирования обратной связи DIDO.

ВЧ узлы 1208 принимают сигналы, переданные от узлов 1114 передачи DIDO, преобразуют эти сигналы с понижением частоты к основной полосе частот и подают преобразованные с понижением частоты сигналы в узлы 1210 аналого-цифрового преобразования. Эти узлы 1210 аналого-цифрового преобразования преобразуют далее сигнал из аналоговой формы в цифровую и посылают их в узлы 1213 OFDM. Узлы 1213 OFDM удаляют циклический префикс и осуществляют БПФ (быстрое преобразование Фурье) (FFT) для перевода сигнала в частотную область. Во время периода обучения узлы 1213 OFDM посылают свой выходной сигнал в имеющий информацию о рассогласовании IQ узел 1214 оценки канала, который вычисляет оценки каналов в частотной области. Альтернативно, оценки каналов можно вычислить во временной области. В течение периода передачи данных узлы 1213 OFDM посылают свой выходной сигнал в имеющий информацию о рассогласовании I/Q приемный узел 1202. Имеющий информацию о рассогласовании IQ приемный узел 1202 рассчитывает приемник IQ и демодулирует/декодирует сигнал для получения данных 1214. Имеющий информацию о рассогласовании IQ узел 1204 оценки канала посылает оценки каналов в узел 1206 генерирования обратной связи DIDO, который может квантовать оценки каналов и посылать их обратно к передатчику по каналу 1112 управления обратной связью.

Приемник 1202, показанный на фиг.12, может работать в соответствии с любым числом критериев, известных специалистам, в том числе ZF, MMSE, максимального правдоподобия или приемник MAP. В одном предпочтительном варианте осуществления приемник использует фильтр MMSE для подавления ICI, вызванных дисбалансом IQ на зеркальных тонах. В другом предпочтительном варианте осуществления приемник использует нелинейный детектор вроде поиска максимального правдоподобия для совместного обнаружения символов на зеркальных тонах. Данный способ улучшил качество за счет более высокой сложности.

В одном варианте осуществления имеющий информацию о рассогласовании IQ узел 1204 оценки канала используется для определения коэффициентов приемника для устранения ICI. Следовательно, мы заявляем систему DIDO-OFDM, которая использует предварительное кодирование на основе информации о состоянии канала для подавления помех между несущими (ICI) от зеркальных тонов (из-за рассогласования IQ), имеющий информацию о рассогласовании IQ приемник DIDO и имеющий информацию о рассогласовании IQ узел оценки канала. Узел оценки канала может использовать обычный обучающий сигнал или может использовать специально построенные обучающие сигналы, посылаемые на синфазном и квадратурном сигналах. Может быть реализовано любое число алгоритмов оценки, в том числе наименьших квадратов, MMSE или максимального правдоподобия. Имеющий информацию о рассогласовании IQ узел оценки канала обеспечивает входной сигнал для имеющего информацию о рассогласовании IQ приемника.

Информация о состоянии канала может быть предоставлена станции посредством обратимости канала или через канал обратной связи. Один вариант осуществления изобретения содержит систему DIDO-OFDM с имеющим информацию о рассогласовании IQ предварительным кодером, с имеющим информацию о рассогласовании IQ каналом обратной связи для переноса информации о состоянии канала от пользовательских терминалов к станции. Канал обратной связи может быть физическим или логическим управляющим каналом. Он может быть выделенным или используемым совместно, как в канале случайного доступа. Информацию обратной связи можно генерировать с помощью генератора обратной связи DIDO на пользовательском терминале, который мы также заявляем. Генератор обратной связи DIDO принимает в качестве входного сигнала выход имеющего информацию о рассогласовании IQ узла оценки сигнала. Он может квантовать канальные коэффициенты или может использовать любое число известных алгоритмов ограниченной обратной связи.

Выделение пользователей, скорость кодирования и модуляции, отображение в пространственно-время-частотные кодовые сегменты могут изменяться в зависимости от результатов генератора обратной связи DIDO. Таким образом, один вариант осуществления содержит имеющий информацию о рассогласовании IQ конфигуратор DIDO, который использует имеющую информацию о рассогласовании IQ оценку канала от одного или нескольких пользователей для конфигурирования имеющего информацию о рассогласовании IQ предварительного кодера, выбирает скорость модуляции, скорость кодирования, поднабор пользователей, которым разрешена передача, и их отображение в пространственно-время-частотные кодовые сегменты.

Для оценки качества предложенных способом компенсации сравним три системы DIDO 2×2:

1. С рассогласованием I/Q: передача по всем тонам (за исключением постоянного тока и краевых тонов) без компенсации рассогласования I/Q.

2. С компенсацией I/Q: передача по всем тонам и компенсация рассогласования I/Q с помощью описанного выше «способа 1».

3. Идеальный: передача данных только по нечетным тонам, чтобы избежать помех между пользователями и между частотами (т.е. от зеркальных тонов), вызванных рассогласованием I/Q.

Здесь и далее представлены результаты, полученные из измерений с прототипом DIDO-OFDM в реальных сценариях распространения. Фиг.14 показывает созвездия 64-QAM, полученные из описанных выше трех систем. Эти созвездия получены для одних и тех же местоположений пользователей и фиксированного отношения сигнал-шум (~45 дБ). Первое созвездие 1401 является очень зашумленным из-за помех от зеркальных тонов, вызванных дисбалансом I/Q. Второе созвездие 1402 показывает некоторые улучшения вследствие компенсаций I/Q. Отметим, что второе созвездие 1402 не настолько чистое, как идеальный случай, показанный в качестве созвездия 1403, вследствие возможных фазовых шумов, которые дают помехи между несущими (ICI).

На фиг.15 показана средняя частота 1501 ошибочных символов (SER) и характеристику полезного пропускания 1502 на пользователя для систем DIDO 2×2 с 64-QAM и скоростью кодирования 3/4, с рассогласованием I/Q и без него. Полоса пропускания OFDM составляет 250 кГц, с 64 тонами и длиной циклического префикса L_cp=4. Поскольку в идеальном случае мы передаем данные только по поднаберу тонов, SER и характеристика полезного пропускания оценивается как функция средней мощности передачи на тон (а не полной мощности передачи), чтобы гарантировать честное сравнение для разных случаев. Кроме того, в нижеследующих результатах мы используем нормированные значения мощности передачи (выраженные в децибелах), поскольку наша цель здесь состоит в сравнении относительного (а не абсолютного) качества различных схем. На фиг.15 показано, что при дисбалансе I/Q значение SER входит в насыщение, не достигая целевого значения SER (~10^-2), что согласуется с результатами, сообщенными в работе A. Tarighat and A.H.Sayed, "MIMO OFDM receivers for systems with IQ imbalances," (Приемники MIMO OFDM для систем с дисбалансом I/Q) IEEE Trans. Sig. Proc., vol.53, pp.3583-3596, Sep.2005. Этот эффект насыщения происходит вследствие того факта, что мощность как сигнала, так и помехи (от зеркальных тонов) увеличивается по мере того, как возрастает мощность передатчика. Посредством предложенного способа компенсации, однако, возможно подавить помехи и получить более хорошую характеристику SER. Отметим, что небольшое увеличение величины SER при высоком SNR происходит вследствие эффектов амплитудного насыщения в цифро-аналоговом преобразователе из-за большей мощности передачи, требуемой для модуляций 64-QAM.

Кроме того, видно, что характеристика SER с компенсацией I/Q очень близка к идеальной. Промежуток в 2 дБ в мощности передатчика между этими двумя случаями имеет место из-за возможных фазовых шумов, которые дают дополнительную помеху между смежными тонами OFDM. Наконец, кривые 1502 полезного пропускания показывают, что можно передавать вдвое больше данных, при применении способа I/Q по сравнению с идеальным случаем, поскольку мы используем все тоны данных, а не только нечетные тона (как для идеального случая).

На фиг.16 изображена характеристика SER различных созвездий QAM с компенсацией I/Q и без нее. Видно, что в данном варианте осуществления предложенный способ особенно выгоден для созвездий 64-QAM. Для 4-QAM и 16-QAM этот способ компенсации I/Q дает худшую характеристику, нежели случай с рассогласованием I/Q, возможно потому, что предложенный способ требует большей мощности, чтобы обеспечить как передачу данных, так и подавление помех от зеркальных тонов. Кроме того, 4-QAM и 16-QAM не так подвержены рассогласованию I/Q, как 64-QAM вследствие большего минимального расстояния между точками созвездия. См. A. Tarighat, R. Bagheri, and A.H.Sayed, "Compensation schemes and performance analysis of IQ imbalances in OFDM receivers," (Компенсационные схемы и качественный анализ дисбаланса I/Q в приемниках OFDM) Signal Processing, IEEE Transactions on [see also Acoustics, Speech, and Signal Processing, IEEE Transactions on], vol.53, pp.3257-3268, Aug. 2005. Это можно наблюдать на фиг.16 путем сравнения рассогласования I/Q с идеальным случаем для 4-QAM и 16-QAM. Следовательно, дополнительная мощность, требуемая предварительным кодером DIDO с подавлением помех (от зеркальных тонов) не оправдывает малого выигрыша от компенсации I/Q в случаях 4-QAM и 16-QAM. Отметим, что этот момент можно зафиксировать применением способов 2 и 3 для описанной выше компенсации I/Q.

Наконец, относительная характеристика SER трех описанных выше способов измеряется в различных условиях распространения. Для сравнения также описана характеристика SER в присутствии рассогласования I/Q. На фиг.17 показана SER, измеренная для системы DIDO 2×2 с 64-QAM на несущей частоте 450,5 МГц и с полосой пропускания 250 кГц в двух разных местоположениях пользователей. В местоположении 1 пользователи находятся на расстоянии ~6λ от БС в разных комнатах и условиях вне прямой видимости (NLOS). В местоположении 2 пользователи находятся на расстоянии ~λ, от БС в условиях прямой видимости (LOS).

На фиг.17 показано, что все три способа компенсации всегда превосходят случай отсутствия компенсации. Кроме того, следует отметить, что способ 3 превосходит другие два способа компенсации в любом канальном сценарии. Относительная характеристика способа 1 и 2 зависит от условий распространения. В практических измерениях наблюдалось, что способ 1 обычно превосходит способ 2, поскольку он предварительно подавляет (в передатчике) помехи между пользователями, вызванные дисбалансом I/Q. Когда помеха между пользователями минимальна, способ 2 может превосходить способ 1, как иллюстрируется на графике 1702 на фиг.17, поскольку он не страдает от потери мощности из-за предварительного кодера компенсации I/Q.

До сих пор различные способы сравнивались при рассмотрении только ограниченного набора сценариев распространения, как на фиг.17. Здесь и далее измеряется относительная характеристика этих способов в идеальных независимых и идеально распределенных (i.i.d.) каналах. Системы DIDO-OFDM моделируются с дисбалансом I/Q по фазе и усилению на передающей и приемной сторонах. На фиг.18 показана характеристика предложенных способов только с дисбалансом усиления на передающей стороне (т.е. с усилением 0,8 в I-тракте первой цепи передачи и с усилением 1 в прочих трактах). Видно, что способ 3 превосходит все остальные способы. Кроме того, способ 1 дает лучшие результаты, нежели способ 2 в i.i.d. каналах, в противоположность результатам, полученным в местоположении 2 на графике 1702 по фиг.17.

Таким образом, представлены три способа для компенсации дисбаланса I/Q в описанных выше системах DIDO-OFDM. Способ 3 превосходит другие предложенные способы. В системах с низкоскоростными каналами обратной связи можно использовать способ 2 для снижения величины обратной связи, требуемой для предварительного кодера DIDO, за счет худшей характеристики SER.

II. Адаптивная схема передачи DIDO

Теперь будет описан другой вариант осуществления системы и способа для улучшения характеристики систем с распределенными входами и распределенными выходами. Этот способ динамически выделяет беспроводные ресурсы различными пользовательским устройствам путем прослеживания изменяющихся условий в каналах для увеличения пропускной способности при соблюдении некоторой целевой частоты появления ошибок. Пользовательские устройства оценивают качество канала и передают его по обратной связи в базовую станцию (БС) (BS); базовая станция обрабатывает качество канала, полученное от пользовательских устройств, для выбора наилучшего набора пользовательских устройств, схемы DIDO, схемы модуляции/кодирования (MCS) и конфигурации решетки для следующей передачи; базовая станция передает параллельные данные ко множеству пользовательских устройств посредством предварительного кодирования, и сигналы демодулируются в приемнике.

Описывается также система, которая эффективно выделяет ресурсы для беспроводной линии DIDO. Эта система включает в себя базовую станцию DIDO с конфигуратором DIDO, которая обрабатывает сигналы обратной связи, принятые от пользователей, для выбора наилучшего набора пользователей, схемы DIDO, схемы модуляции/кодирования (MCS) и конфигурации решетки для следующей передачи; приемник в системе DIDO, который измеряет параметры канала и другие соответствующие параметры для выработки сигнала обратной связи DIDO; и управляющий канал обратной связи DIDO для передачи информации обратной связи от пользователей к базовой станции.

Как подробно описано ниже, некоторые из существенных признаков данного варианта осуществления включают в себя, в частности:

Методы адаптивного выбора числа пользователей, схем передачи DIDO (т.е. выбор или мультиплексирование антенн), схемы модуляции/кодирования (MCS) и конфигураций решетки на основе информации качества канала для минимизации SER или максимизации спектральной эффективности на пользователя или на нисходящей линии;

Методы для определения наборов режимов передачи DIDO как комбинаций схем DIDO и MCS;

Методы назначения разных режимов DIDO для разных временных сегментов, тонов OFDM и подпотоков DIDO в зависимости от условий в каналах;

Методы для динамического назначения резных режимов DIDO разным пользователям на основе качества их канала;

Критерий для обеспечения адаптивного переключения DIDO на основе показателей качества линии, вычисленных во временной, частотной и пространственной областях;

Критерий для обеспечения адаптивного переключения DIDO на основе просмотровых таблиц.

Система DIDO с конфигуратором DIDO в базовой станции, как на фиг.19, для адаптивного выбора числа пользователей, схем передачи DIDO (т.е. выбор или мультиплексирование антенн), схемы модуляции/кодирования (MCS) и конфигураций решетки на основе информации о качестве канала для минимизации SER или максимизации спектральной эффективности на пользователя или на нисходящей линии;

Система DIDO с конфигуратором DIDO в базовой станции и генератором обратной связи DIDO в каждом пользовательском устройстве, как на фиг.20, которая использует оцененное состояние канала и (или) другие параметры подобно оцененному SNR в приемнике для генерирования сообщения обратной связи, подлежащего введению в конфигуратор DIDO.

Система DIDO с конфигуратором DIDO в базовой станции, генератором обратной связи DIDO и каналом управления обратной связью DIDO для передачи специфичной для DIDO информации конфигурации от пользователей к базовой станции.

а. Уровень техники

В системах со множеством входов и множеством выходов схемы разнесения, такие как ортогональные пространственно-временные блоковые коды (OSTBC) (См. V. Tarokh, Н. Jafarkhani, and A.R.Calderbank, "Spacetime block codes from orthogonal designs," (Пространственно-временные блоковые коды из ортогональных конструкций) IEEE Trans. Info. Th., vol.45, pp.1456-467, Jul. 1999) или выбор антенн (см. R.W.Heath Jr., S. Sandhu, and A.J.Paulraj, "Antenna selection for spatial multiplexing systems with linear receivers," (Выбор антенн для систем пространственного мультиплексирования с линейными приемниками) IEEE Trans. Comm., vol.5, pp.142-144, Apr. 2001), задуманы для борьбы с канальным замиранием, обеспечивая повышенную устойчивость линии, которая приводит к более широкому покрытию. С другой стороны, пространственное мультиплексирование (SM) обеспечивает передачу множества параллельных потоков данных в качестве средства для улучшения пропускной способности систем. См. G.J.Foschini, G.D.Golden, R.A.Valenzuela, and P.W.Wolniansky, "Simplified processing for high spectral efficiency wireless communication employing multielement arrays," (Упрощенная обработка для беспроводной связи с высокой спектральной эффективностью, использующей многоэлементные решетки) IEEE Jour. Select. Areas in Comm., vol.17, no. 11, pp.1841-1852, Nov.1999. Эти преимущества могут одновременно достигаться в системах MIMO согласно теоретическим компромиссам разнесения-мультиплексирования, выведенным в работе L. Zheng and D.N.С. Tse, "Diversity and multiplexing: a fundamental tradeoff in multiple antenna channels," (Разнесение и мультиплексирование: основополагающий компромисс в многоантенных каналах) IEEE Trans. Info. Th., vol.49, no. 5, pp.1073-1096, May 2003. Одна практическая реализация состоит в адаптивном переключении между схемами передачи с разнесением и мультиплексированием путем прослеживания меняющихся условий в каналах.

К настоящему времени предложено несколько методов адаптивной передачи MIMO. Способ переключения разнесения/мультиплексирования в работе R.W.Heath and A.J.Paulraj, "Switching between diversity and multiplexing in MIMO systems," (Переключение между разнесением и мультиплексированием в системах MIMO) IEEE Trans. Comm., vol.53, no. 6, pp.962-968, Jun. 2005, был предназначен для улучшения частоты битовых ошибок (BER) при передаче с фиксированной скоростью на основе информации о мгновенном качестве канала. Альтернативно, статистическая информация о каналах может использоваться для обеспечения адаптации, как в работе S. Catreux, V. Erceg, D. Gesbert, and R.W.Heath. Jr., "Adaptive modulation and MIMO coding for broadband wireless data networks," (Адаптивная модуляция и кодирование MIMO для сетей беспроводной передачи данных в основной полосе частот) IEEE Comm. Mag., vol.2, pp.108-115, June 2002 ("Catreux"), что приводит к уменьшению служебных сигналов обратной связи и числа управляющих сообщений. Алгоритм адаптивной передачи в Catreux был предназначен для улучшения спектральной эффективности для заданной целевой частоты ошибок в системах с мультиплексированием с ортогональным частотным разделением каналов на основе показателей временной/частотной избирательности каналов. Аналогичные адаптивные подходы с низкой обратной связью предложены для узкодиапазонных систем, использующих пространственную избирательность каналов для переключения между схемами разнесения и пространственным мультиплексированием. См., к примеру, A. Forenza, М.R.McKay, A. Pandharipande, R.W.Heath. Jr., and I. B. Collings, "Adaptive MIMO transmission for exploiting the capacity of spatially correlated channels," (Адаптивная передача MIMO для использования пропускной способности пространственно коррелированных каналов) accepted to the IEEE Trans. on Veh. Tech., Mar. 2007; M.R.McKay, I.B.Collings, A. Forenza, and R.W.Heath. Jr., "Multiplexing/beamforming switching for coded MIMO in spatially correlated Rayleigh channels," (Переключение мультиплексирования-формирования диаграммы направленности для кодированных MIMO в пространственно коррелированных релеевских каналах) accepted to the IEEE Trans. on Veh. Tech., Dec. 2007; A. Forenza, М.R.McKay, R.W.Heath. Jr., and I.B.Collings, "Switching between OSTBC and spatial multiplexing with linear receivers in spatially correlated MIMO channels," (Переключение между OSTBC и пространственным мультиплексированием с линейными приемниками в пространственно коррелированных каналах MIMO) Proc. IEEE Veh. Technol. Conf., vol.3, pp.1387-1391, May 2006; М.R.McKay, I.B.Collings, A. Forenza, and R.W.Heath Jr., "A throughput-based adaptive MIMO BICM approach for spatially correlated channels," (Адаптивный подход BICM MIMO на основе пропускной способности для пространственно коррелированных каналов) to appear in Proc. IEEE ICC, June 2006.

В данном документе мы расширяем объем работы, представленной в различных известных публикациях по системам DIDO-OFDM см., к примеру, R.W.Heath and A.J.Paulraj, "Switching between diversity and multiplexing in MIMO systems," (Переключение между разнесением и мультиплексированием в системах MIMO) IEEE Trans. Comm., vol.53, no. 6, pp.962-968, Jun. 2005. S. Catreux, V. Erceg, D. Gesbert, and R.W.Heath Jr. "Adaptive modulation and MIMO coding for broadband wireless data networks," (Адаптивная модуляция и кодирование MIMO для сетей беспроводной передачи данных в основной полосе частот) IEEE Comm. Mag., vol.2, pp.108-115, June 2002; A. Forenza, M.R.McKay, A. Pandharipande, R.W.Heath Jr., and I.B.Collings, "Adaptive MIMO transmission for exploiting the capacity of spatially correlated channels," (Адаптивная передача MIMO для использования пропускной способности пространственно коррелированных сигналов) IEEE Trans. on Veh. Tech., vol.56, n.2, pp.619-630, Mar. 2007. M. R. McKay, I.B.Collings, A. Forenza, and R.W.Heath Jr., "Multiplexing/beamforming switching for coded MIMO in spatially correlated Rayleigh channels," (Переключение мультиплексирования/формирования диаграммы направленности для кодированной MIMO в пространственно коррелированных релеевских каналов) accepted to the IEEE Trans. on Veh. Tech., Dec. 2007; A. Forenza, M.R.McKay, R.W.Heath Jr., and I.B.Collings, "Switching between OSTBC and spatial multiplexing with linear receivers in spatially correlated MIMO channels," (Переключение между OSTBC и пространственным мультиплексированием с линейными приемниками в пространственно коррелированных каналах MIMO) Proc. IEEE Veh. Technol. Conf, vol.3, pp.1387-1391, May 2006. M.R.McKay, I.B.Collings, A. Forenza, and R.W.Heath Jr., "A throughput-based adaptive MIMO BICM approach for spatially correlated channels," (Адаптивный подход BICM MIMO на основе пропускной способности для пространственно коррелированных каналов) to appear in Proc. IEEE ICC, June 2006.

Здесь описана новая стратегия адаптивной передачи DIDO, которая осуществляет переключение между различным числом пользователей, числом передающих антенн и схемами передачи на основе информации о качестве канала как средство для улучшения характеристик системы. Отметим, что схемы, которые адаптивно выбирают пользователей в многопользовательских системах MIMO, были уже предложены в работах M. Sharif and В. Hassibi, "On the capacity of MIMO broadcast channel with partial side information," (О пропускной способности вещательного канала MIMO с частичной информацией стороны) IEEE Trans. Info. Th., vol.51, p.506522, Feb. 2005; и W. Choi, A. Forenza, J.G.Andrews, and R.W.Heath Jr., "Opportunistic space division multiple access with beam selection," (Приспосабливающийся множественный доступ с пространственным разделением каналов с выбором лучей) to appear in IEEE Trans. on Communications. Схемы приспосабливающегося множественного доступа с пространственным разделением каналов (OSDMA) в этих публикациях, однако, предназначены для максимизации суммарной пропускной способности за счет использования многопользовательского разнесения, и они достигают только доли теоретической пропускной способности кодов «грязной бумаги», поскольку помехи не полностью предварительно подавляются в передатчике. В описанном здесь алгоритме передачи DIDO применяется блоковая диагонализация для предварительного подавления помехи между пользователями. Однако предложенная стратегия адаптивной передачи может быть применена к любой системе DIDO независимо от типа метода предварительного кодирования.

Данная заявка на патент описывает расширение вариантов осуществления изобретения, описанного выше в предшествующей заявке, в том числе - но без ограничения ими - следующие дополнительные признаки:

1. Обучающие символы предыдущей заявки для оценки канала могут применяться беспроводными клиентскими устройствами для оценки показателей качества линий связи в адаптивной схеме DIDO;

2. Базовая станция принимает характеристические данные сигнала от клиентских устройств, как описано в предыдущей заявке. В настоящем варианте осуществления характеристические данные сигнала определяются как показатель качества линии связи, используемый для обеспечения адаптации;

3. Предыдущая заявка описывает механизм для выбора числа передающих антенн и пользователей, а также определяет выделение пропускной способности. Кроме того, различные уровни пропускной способности могут динамически назначаться различным клиентам, как в предыдущей заявке. Настоящий вариант осуществления изобретения определяет новые критерии, относящиеся к этому выбору и выделению пропускной способности.

b. Варианты осуществления изобретения

Цель предложенного адаптивного метода DIDO состоит в улучшении спектральной эффективности на пользователя или на нисходящей линии путем динамического выделения беспроводного ресурса во временной, частотной и пространственной областях для различных пользователей в системе. Общий критерий адаптации заключается в увеличении пропускной способности при соблюдении целевой частоты ошибок. В зависимости от условий распространения этот адаптивный алгоритм можно использовать для улучшения качества линий связи пользователей (или покрытия) посредством схем разнесения. Показанная на фиг.21 блок-схема алгоритма описывает этапы этой адаптивной схемы DIDO.

Базовая станция (БС) (BS) собирает информацию о состоянии каналов (ИСК) (CSI) от всех пользователей на этапе 2102. На этапе 2104 из принятой ИСК базовая станция вычисляет показатели качества линии связи во временной/частотной/пространственной областях. На этапе 2106 эти показатели качества линии связи используются для выбора пользователей, подлежащих обслуживанию при следующей передаче, а также режим передачи для каждого из этих пользователей. Отметим, что режимы передачи состоят из различных комбинаций модуляции/кодирования и схем DIDO. Наконец, БС передает данные к пользователям посредством предварительного кодирования DIDO, как на этапе 2108.

На этапе 2102 базовая станция собирает информацию о состоянии каналов (ИСК) от всех пользовательских устройств. На этапе 2104 ИСК используется базовой станцией для определения мгновенного или статистического качества каналов для всех пользовательских устройств. В системах DIDO-OFDM качество канала (или показатель качества линии связи) может оцениваться во временной, частотной и пространственной областях. Затем на этапе 2106 базовая станция использует показатель качества линии связи для определения наилучшего поднабора пользователей и режима передачи для существующих условий распространения. Набор режимов передачи DIDO определяется как комбинации схем DIDO (т.е. выбора антенн или мультиплексирование), схем модуляции/кодирования (MCS) и конфигурации решетки. На этапе 2108 данные передаются к пользовательским устройствам с учетом выбранного числа пользователей и режимов передачи.

Выбор режима обеспечивается просмотровыми таблицами (ПТ) (LUT), заранее вычисленными на основе характеристики частоты ошибок в системах DIDO в различных средах распространения. Эти ПТ устанавливают соответствие между информацией о качестве каналов и характеристикой частоты ошибок. Для построения ПТ характеристика частоты ошибок в системах DIDO оценивается в различных сценариях распространения как функция от SNR. Из кривых частоты ошибок можно подсчитать минимальное SNR, требуемое для достижения некоторой заданной целевой частоты ошибок. Мы определяем это требование SNR как порог SNR. Затем пороги SNR оцениваются в различных сценариях распространения и для различных режимов распространения DIDO и запоминаются в просмотровых таблицах. Например, результаты SER на фиг.24 и 26 можно использовать для построения ПТ. Затем из ПТ базовая станция выбирает для активных пользователей режимы передачи, которые увеличивают пропускную способность при соблюдении заранее заданной целевой частоты ошибок. Наконец, базовая станция передает данные выбранным пользователям посредством предварительного кодирования DIDO. Отметим, что различным временным сегментам, тонам OFDM и подпотокам DIDO могут назначаться различные режимы DIDO, так что адаптация может происходить во временной, частотной и пространственной областях.

Один вариант осуществления системы, применяющей адаптацию DIDO иллюстрируется на фиг.19-20. Введены несколько новых функциональных узлов для обеспечения реализации предложенных алгоритмов адаптации DIDO. В частности, в одном варианте осуществления конфигуратор 1910 DIDO выполняет множество функций, включающих выбор числа пользователей, схем передачи DIDO (т.е. выбор антенн или мультиплексирование), схемы модуляции/кодирования (MCS) и конфигураций решетки на основе информации 1912 о качестве каналов, предоставленной пользовательскими устройствами.

Узел 1902 выбора пользователей выбирает данные, связанные со множеством пользователей U₁-U_M, на основе информации обратной связи, полученной конфигуратором 1910 DIDO, и подает эту информацию каждому из множества узлов 1904 кодирования и модуляции. Каждый узел 1904 кодирования и модуляции кодирует и модулирует информационные биты каждого пользователя и посылает их в отображающий узел 1906. Этот отображающий узел 1906 отображает входные биты в комплексные символы и посылает их в узел 1908 предварительного кодирования. И узлы 1904 кодирования и модуляции, и отображающий узел 1906 используют информацию, полученную от конфигуратора 1910 DIDO, для выбора типа схемы модуляции/кодирования, применяемой для каждого пользователя. Эта информация вычисляется конфигуратором 1910 DIDO путем использования информации о качестве каналов от каждого из пользователей, предоставляемой узлом 1912 обратной связи. Узел 1908 предварительного кодирования DIDO использует информацию, полученную конфигуратором 1910 DIDO, для расчета весов предварительного кодирования DIDO, и предварительно кодирует входные символы, полученные от отображающих узлов 1906. Каждый из предварительно кодированных потоков данных посылается узлом 1908 предварительного кодирования DIDO в узел 1915 OFDM, который вычисляет ОБПФ и добавляет циклический префикс. Эту информацию посылают в узел 1916 цифроаналогового преобразования, который осуществляет цифроаналоговое преобразование и посылает результирующий аналоговый сигнал в ВЧ узел 1914. ВЧ узел 1914 преобразует сигнал основной полосы частот с повышением частоты до промежуточной/высокой частоты и посылает его в передающую антенну.

ВЧ узлы 2008 каждого клиентского устройства принимают сигналы, переданные от узлов 1914 передачи DIDO, преобразуют эти сигналы с понижением частоты к основной полосе частот и подают преобразованные с понижением частоты сигналы в узлы 2010 аналого-цифрового преобразования. Узлы 2010 аналого-цифрового преобразования затем преобразуют этот сигнал из аналоговой в цифровую форму и посылают его в узлы 2013 OFDM. Узлы 2013 OFDM удаляют циклический префикс и осуществляют БПФ для получения сигнала для частотной области. Во время периода обучения узлы 2013 OFDM посылают выходной сигнал в узел 2004 оценки канала, который подсчитывает оценки каналов в частотной области. Альтернативно, оценки каналов можно подсчитывать во временной области. В течение периода данных узлы 2013 OFDM посылают выходной сигнал в приемный узел 2002, который демодулирует/декодирует сигнал для получения данных 2014. Узел 2004 оценки канала посылает оценки каналов в генератор 2006 обратной связи, который может квантовать оценки каналов и посылать их обратно в передатчик через управляющий канал 1912 обратной связи.

Конфигуратор 1910 DIDO может использовать информацию, выведенную в базовой станции, либо - в предпочтительном варианте осуществления - использует дополнительно выходной сигнал генератора 2006 обратной связи DIDO (см. фиг.20), работающий в каждом пользовательском устройстве. Генератор 2006 обратной связи DIDO использует оцененное состояние 2004 канала и (или) другие параметры, вроде оцененного SNR в приемнике для генерирования сообщения обратной связи, подлежащего вводу в конфигуратор 1910 DIDO. Генератор 2006 обратной связи DIDO может сжимать информацию в приемнике, может квантовать информацию и (или) использовать какие-либо стратегии ограничения обратной связи, известные из уровня техники.

Конфигуратор 1910 DIDO может использовать информацию, извлеченную из управляющего канала 1912 обратной связи DIDO. Этот управляющий канал 1912 обратной связи DIDO является логическим или физическим управляющим каналом, который используется для отправки выходного сигнала генератора 2006 обратной связи DIDO от пользователя к базовой станции. Управляющий канал 1912 может быть реализован любым известным из уровня техники способом и может быть логическим или физическим управляющим каналом. В качестве физического канала он может содержать выделенный временной/частотный сегмент, назначенный пользователю. Это может также быть канал со случайным доступом, совместно используемый всеми пользователями. Управляющий канал может быть назначен заранее или может быть создан захватыванием битов заранее заданным образом из существующего управляющего канала.

В нижеследующем рассмотрении описаны результаты, полученные посредством измерений с прототипом DIDO-OFDM в реальных средах распространения. Эти результаты демонстрируют потенциальные усиления, достижимые в адаптивных системах DIDO. Характеристика систем DIDO различного порядка представлена изначально, демонстрируя, что возможно увеличить число антенн/пользователей для достижения большей нисходящей пропускной способности. Затем описывается характеристика DIDO как функция местоположения пользовательского устройства, демонстрируя необходимость отслеживания изменений условий в канале. Наконец, описывается характеристика систем DIDO, применяющих методы разнесения.

i. Характеристика систем DIDO различного порядка

Характеристика различных систем DIDO оценивается при увеличении числа передающих антенн N=М, где Месть число пользователей. Сравнивается характеристика нижеследующих систем: SISO, DIDO 2×2, DIDO 4×4, DIDO 6×6 и DIDO 8×8. DIDO N×М относится к DIDO с N передающими антеннами на базовой станции и М пользователями.

Фиг.22 иллюстрирует компоновку передающей/приемной антенны. Передающие антенны 2201 помещены в конфигурацию квадратной решетки, а пользователи расположены вокруг передающей решетки. На фиг.22 Т обозначает передающие антенны, a U относится к пользовательским устройствам 2202.

В восьмиэлементной передающей решетке активны различные поднаборы антенн в зависимости от значения N, выбранного для различных измерений. Для каждого порядка (W) DIDO был выбран поднабор антенн, который покрывает наибольшую площадь помещения для ограничения фиксированного размера, наложенного на 8-элементную решетку. Ожидается, что этот критерий улучшит пространственное разнесение для любого заданного значения N.

Фиг.23 показывает конфигурацию решетки для различных порядков DIDO, которые подходят к имеющемуся помещению (т.е. пунктирной линии). Квадратная пунктирная рамка имеет размеры 24"×24", соответствующие ~λ×λ на несущей частоте 450 МГц.

Теперь на основе комментариев, относящихся к фиг.23 и со ссылкой на фиг.22, будет определяться и сравниваться характеристика каждой из нижеследующих систем:

SISO с Т1 и U1 (2301)

DIDO 2×2 с Т1, 2 и U1, 2 (2302)

DIDO 4×4 с Т1, 2, 3, 4 и U1, 2, 3, 4 (2303)

DIDO 6×6 с Т1, 2, 3, 4, 5, 6 и U1, 2, 3, 4, 5, 6 (2304)

DIDO 8×8 с Т1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 и U1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 (2305)

На фиг.24 показаны SER, BER, SE (спектральная эффективность) и пропускная способность полезных данных как функция от мощности передачи (ТХ) для описанных выше систем DIDO с 4-QAM и скоростью FEC (прямого исправления ошибок), равной 1/2. Видно, что характеристика SER и BER ухудшается для возрастающих значений N. Этот эффект вызван двумя явлениями: для фиксированной мощности ТХ входная мощность в решетку DIDO разделяется между возрастающим числом пользователей (или потоков данных); пространственное разнесение уменьшается при увеличении числа пользователей в реальных (пространственно коррелированных) каналах DIDO.

Для сравнения относительной характеристики систем DIDO различного порядка целевая BER фиксируется на уровне 10^-4 (это значение может меняться в зависимости от системы), что соответствует приблизительно SER=10^-2, как показано на фиг.24. Мы называем значения мощности ТХ, соответствующие этому целевому значению, порогами мощности ТХ (ТРТ). Для любого N, если мощность ТХ ниже ТРТ, мы полагаем невозможным передавать с порядком N DIDO, и нам нужно переключиться на более низкий порядок DIDO. Кроме того, на фиг.24 видно, что SE и пропускная способность полезных данных входят в насыщение, когда мощность ТХ превышает ТРТ для любого значения N. Из этого следует, что можно построить адаптивную стратегию передачи, которая переключается между DIDO различного порядка для улучшения SE или пропускной способности полезных данных при фиксированной заданной целевой частоте ошибок.

ii. Характеристика с переменным местоположением пользователя

Цель этого эксперимента состоит в оценке характеристики DIDO для различного местоположения пользователей посредством моделирования в пространственно коррелированных каналах. Системы DIDO 2×2 рассматриваются с 4QAM и скоростью FEC, равной 1/2. Пользователь 1 находится на поперечном направлении относительно передающей решетки, тогда как пользователь 2 меняет местоположение от поперечного направления к направлению вдоль антенн, как показано на фиг.25. Передающие антенны разнесены на ~λ/2 и отнесены от пользователей на ~2,5λ.

На фиг.26 показаны результаты SER и SE на пользователя для различных местоположений пользовательского устройства 2. Углы прихода (АОА) пользовательского устройства находятся в диапазоне между 0° и 90° при измерении от направления, поперечного к передающей решетке. Видно, что по мере того, как угловое разделение пользовательских устройств увеличивается, характеристика DIDO улучшается вследствие все большего разнесения, доступного в канале DIDO. Кроме того, при целевой SER=10^-2 имеется промежуток в 10 дБ между случаями АОА2=0° и АОА2=90°. Этот результат согласуется с результатами моделирования, полученными на фиг.35 для углового расхождения 10°. Кроме того, отметим, что для случая АОА1=АОА2=0° могут иметь место эффекты взаимовлияния между двумя пользователями (вследствие близости их антенн), что может отличать их характеристику от результатов моделирования на фиг.35.

iii. Предпочтительный сценарий для DIDO 8×8

На фиг.24 показано, что DIDO 8×8 дает больше SE, чем DIDO более низкого порядка, за счет более высоких требований к мощности ТХ. Цель данного анализа состоит в том, чтобы показать, что имеются случаи, где DIDO 8×8 превосходит DIDO 2×2 не только с точки зрения показателю пиковой спектральной эффективности (SE), но также с точки зрения требования к мощности ТХ (или ТРТ) для достижения этой пиковой SE.

Отметим, что в i.i.d. (идеальных) каналах имеется промежуток ~6 дБ в мощности ТХ между SE для DIDO 8×8 и DIDO 2×2. Этот промежуток вызван тем, что DIDO 8×8 разделяет мощность ТХ между восемью потоками данных, a DIDO 2×2 только между двумя потоками. Этот результат показан через моделирование на фиг.32.

В пространственно коррелированных каналах, однако, ТРТ является функцией от характеристик среды распространения (к примеру, ориентации решетки, местоположения пользователя, углового расхождения). Например, фиг.35 показывает промежуток ~15 дБ для более низкого углового расхождения между двумя различными местоположениями пользовательских устройств. Аналогичные результаты представлены на фиг.26 настоящей заявки.

Аналогично системам MIMO, характеристика систем DIDO ухудшается, когда пользователи расположены на направлениях вдоль антенн относительно решетки ТХ (вследствие отсутствия разнесения). Этот эффект наблюдался при измерениях с текущим прототипом DIDO. Следовательно, один способ показать, что DIDO 8×8 превосходит DIDO 2×2, состоит в том, чтобы поместить пользователей на направлениях вдоль антенн по отношению к решеткам DIDO 2×2. В данном сценарии DIDO 8×8 превосходит DIDO 2×2 из-за более высокого разнесения, обеспечиваемого восьмиантенной решеткой.

В данном анализе рассматриваются следующие системы.

Система 1: DIDO 8×8 с 4-QAM (передача 8 параллельных потоков данных в каждом временном сегменте);

Система 2: DIDO 2×2 с 64-QAM (передача пользователям Х и Y в каждых 4 временных сегментах). Для этой системы мы рассматриваем четыре комбинации местоположений передающих и приемных антенн: а) Т1,Т2 U1,2 (направление вдоль антенн); b) T3, T4 U3,4 (направление вдоль антенн); с) Т5,Т6 U5,6 (~30° от направления вдоль антенн); d) T7, T8 U7,8 (NLOS вне прямой видимости));

Система 3: DIDO 8×8 с 64-QAM; и

Система 4: MISO 8×1 с 64-QAM (передача пользователю Х в каждых 8 временных сегментах).

Для этих случаев использовалась скорость FEC, равная 3/4.

Расположения пользователей показаны на фиг.27.

На фиг.28 результаты по SER показывают промежуток ~15 дБ между системами 2а и 2с из-за различных ориентации решеток и местоположений пользователей (аналогично результатам моделирования на фиг.35). Первый подграфик во втором ряду показывает значения мощности ТХ, для которых кривые SE насыщаются (т.е. соответствуют BER 1e-4). Мы видим, что система 1 дает более высокую SE на пользователя для более низкого требования по мощности ТХ (на ~5 дБ меньше), чем система 2. Кроме того, преимущества DIDO 8×8 против DIDO 2×2 более очевидны для нисходящей (DL) SE и нисходящей пропускной способности полезных данных вследствие выигрыша от мультиплексирования DIDO 8×8 над DIDO 2×2. Система 4 имеет более низкое требование по мощности ТХ (на 8 дБ меньше), чем система 1 вследствие выигрыша решетки от формирования луча (т.е. MRC с MISO 8×1). Но система 4 дает только 1/3 от SE на пользователя по сравнению с системой 1. Система 2 имеет худшие эксплуатационные качества, чем система 1 (т.е. дает более низкую SE для большего требования по мощности ТХ). Наконец, система 3 дает намного большую SE (из-за модуляций более высокого порядка), чем система 1 при более высоких требованиях к мощности (~15 дБ).

Из этих результатов можно сделать следующие выводы:

Был выявлен один канальный сценарий, для которого DIDO 8×8 превосходит DIDO 2×2 (т.е. дает более высокую SE для более низкого требования к мощности ТХ);

В данном канальном сценарии DIDO 8×8 дает более высокую SE на пользователя и SE на нисходящей линии связи, чем DIDO 2×2 и MISO 8×1; и

Можно дальше улучшить характеристику DIDO 8×8 путем использования модуляций более высокого порядка (т.е. 64-QAM, а не 4-QAM) за счет более высоких требований к мощности ТХ (на ~15 дБ больше).

iv. DIDO с выбором антенн

Здесь и далее мы оцениваем преимущества алгоритма выбора антенн, описанный в работе R. Chen, R.W.Heath, and J.G.Andrews, "Transmit selection diversity for unitary preceded multiuser spatial multiplexing systems with linear receivers," (Разнесение выбором передачи для многопользовательских систем пространственного мультиплексирования с унитарным предварительным кодированием) accepted to IEEE Trans. on Signal Processing, 2005. Мы представляем результаты для одной конкретной системы DIDO с двумя пользователями, 4-QAM и скоростью FEC, равной 1/2. На фиг.27 сравниваются следующие системы:

DIDO 2×2 с Т1,2 и U1,2; и

DIDO 3×2, использующая выбор антенн, с Т1, 2, 3 и U1,2.

Передающие антенны и местоположения пользовательских устройств те же самые, что и на фиг.27.

На фиг.29 показано, что DIDO 3×2 с выбором антенн может обеспечить выигрыш ~5 дБ по сравнению с системами DIDO 2×2 (в отсутствие выбора). Отметим, что канал почти статический (т.е. отсутствует доплеровский сдвиг), так что алгоритм выбора адаптируется к потерям в тракте и пространственной корреляции канала, а не к быстрым замираниям. В сценариях с высоким доплеровским сдвигом следует ожидать отличные выигрыши. Кроме того, в данном конкретном эксперименте наблюдалось, что алгоритм выбора антенн выбирает для передачи антенны 2 и 3.

v. Пороги SNR для просмотровых таблиц

Выше при выборе способа 2 (с компенсацией в приемнике, мы констатировали, что выбор режима обеспечивается просмотровыми таблицами (ПТ). Эти ПТ могут вычисляться заранее путем оценивания порогов SNR для достижения некоторой заданной целевой характеристики частоты ошибок для режимов передачи DIDO в различных средах распространения. Ниже мы обеспечиваем характеристику систем DIDO с выбором и без выбора антенн и переменным числом пользователей, которая может использоваться в качестве руководства для построения ПТ. Хотя фиг.24, 26, 28 и 29 получены из практических измерений с прототипом DIDO, нижеследующие чертежи получены посредством моделирования. Нижеследующие результаты BER предполагают отсутствие FEC.

Фиг.30 показывает характеристику средней BER различных схем предварительного кодирования DIDO в i.i.d каналах. Кривая, помеченная «без выбора», относится к случаю, когда применяется блоковая диагонализация (БД). На том же самом чертеже характеристика выбора антенн (ASel) показана для различного числа дополнительных антенн (по отношению к числу пользователей). Можно видеть, что по мере увеличения числа дополнительных антенн характеристика ASel обеспечивает больший коэффициент усиления при разнесении (характеризующийся наклоном кривой BER в режиме высокого SNR), приводящий к лучшему покрытию. Например, если мы фиксируем целевую BER на уровне 10^-2 (практическое значение для некодированных систем), то коэффициент увеличения SNR, обеспечиваемый ASel, возрастает с числом антенн.

Фиг.31 показывает коэффициент увеличения SNR от ASel как функцию от числа дополнительных передающих антенн в i.i.d. каналах для различных целевых BER. Видно, что даже при добавлении 1 или 2 антенн ASel дает значительные коэффициенты увеличения SNR по сравнению с БД. В последующих сценариях мы оцениваем характеристику ASel только для случаев 1 или 2 дополнительных антенн и при фиксации целевой BER на уровне 10^-2 (для некодированных систем).

На фиг.32 показаны пороги SNR как функция от числа пользователей (М) для БД и ASel с 1 или 2 дополнительными антеннами в i.i.d. каналах. Мы видим, что пороги SNR увеличиваются с ростом М вследствие большего требования к приемному SNR для большего числа пользователей. Отметим, что мы предполагаем фиксированную полную мощность передачи (с переменным числом передающих антенн) для любого числа пользователей. Кроме того, на фиг.32 показано, что коэффициент увеличения от выбора антенн постоянен для любого числа пользователей в i.i.d. каналах.

Далее мы показываем характеристику систем DIDO в пространственно коррелированных каналах. Мы моделируем каждый пользовательский канал посредством модели пространственного канала COST259, описанной в работе X. Zhuang, F.W.Vook, К.L.Baum, Т.A.Thomas, and M. Cudak, "Channel models for link and system level simulations," (Модели канала для моделирований на уровне линий связи и систем) IEEE 802.16 Broadband Wireless Access Working Group, Sep.2004. Мы генерируем единственный кластер для каждого пользователя. В качестве изучения конкретного случая, мы предполагаем каналы NLOS, равномерную линейную решетку (РЛР) (ULA) в передатчике с разносом элементов на 0,5 лямбда. Для случая системы с двумя пользователями мы моделируем кластеры со средними углами прихода АОА1 и АОА2 соответственно для первого и второго пользователей. АОА измеряются по отношению к направлению в сторону от РЛР. Когда в системе имеется более двух пользователей, мы генерируем кластеры пользователей с равномерно разнесенными средними АОА в диапазоне [-ϕ_m, ϕ_m, где мы определяем:

$${Ф}_M=\frac{\Delta \phi \left(M-1\right)}{2},\left(13\right)$$

где М - число пользователей, а Δϕ - угловое разделение между средними АОА пользователей. Отметим, что угловой диапазон [-ϕ_m, ϕ_m] центрируется на угле 0°, соответствующем направлению, поперечному РЛР. Далее рассмотрим характеристику BER систем DIDO как функцию от углового расхождения (AS) каналов и углового разделения между пользователями со схемами передачи БД и ASel и различным числом пользователей.

На фиг.33 показана BER в зависимости от среднего SNR на пользователя для двух пользователей, расположенных на одном и том же угловом направлении (т.е. АОА1=АОА2=0° по отношению к направлению, поперечному к РЛР) с различными значениями AS. Можно видеть, что по мере увеличения AS характеристика BER улучшается и достигает случая i.i.d. Фактически более высокое AS дает статистически меньшее перекрытие между собственными режимами двух пользователей и более хорошую характеристику предварительного кодера БД.

На фиг.34 показаны результаты, аналогичные фиг.33, но при более высоком угловом разнесении пользователей. Мы считаем АОА1=0° и АОА2=90° (т.е. угловое разделение 90°). Наилучшая характеристика достигается теперь в случае низкого AS. Фактически, для случая более высокого углового разнесения имеется меньшее перекрытие между собственными режимами пользователей, когда угловое расхождение низкое. Примечательно, что, как можно видеть, характеристика BER при низком AS лучше, чем i.i.d. каналы по только что упомянутым причинам.

Далее мы вычисляем пороги SNR для целевой BER в 10^-2 в сценариях с различной корреляцией. На фиг.35 отложены пороги SNR как функция от AS для различных значений средних АОА пользователей. Для низкого углового разнесения пользователей надежные передачи с разумным требованием к SNR (т.е. 18 дБ) возможны только для каналов, характеризуемых высоким AS. С другой стороны, когда пользователи пространственно разнесены, требуется меньшее SNR для соблюдения той же самой целевой BER.

На фиг.36 показан порог SNR для случая пяти пользователей. Средние значения АОА для пользователей в соответствии с определением в (13) при различных значениях углового разнесения Δϕ. Мы видим, что для Δϕ=0° и AS<15° блоковая диагонализация выполняется недостаточно из-за малого углового разнесения между пользователями, и целевая BER не соблюдается. С ростом AS требование к SNR для соблюдения фиксированной целевой BER уменьшается. С другой стороны, для Δϕ=30° требование наименьшего SNR получается при низком AS, что согласуется с результатами на фиг.35. По мере увеличения AS пороги SNR насыщаются для одного из i.i.d. каналов. Отметим, что Δϕ=30° с 5 пользователями соответствует диапазону АОА [-60°, 60°], что является обычным для базовых станций в сотовых системах с разделением сот на сектора под углами 120°.

Далее рассмотрим характеристику схемы передачи ASel в пространственно коррелированных каналах. На фиг.37 сравнивается порог SNR для БД и ASel при 1 и 2 дополнительных антеннах для случая двух пользователей. Мы рассматриваем два разных случая углового разнесения между пользователями: [АОА1=0°, АОА2=0°] и [АОА1=0°, АОА2=90°]. Кривые для схемы БД (т.е. без выбора антенн) такие же, как на фиг.35. Мы видим, что ASel дает коэффициенты увеличения SNR в 8 дБ и 10 дБ соответственно при 1 и 2 дополнительных антеннах для высокого AS. По мере уменьшения AS коэффициент увеличения ASel над БД становится меньше из-за сниженного числа степеней свободы в вещательном канале MIMO. Примечательно, что для AS=0° (т.е. рядом с каналами LOS) и случая [АОА1=0°, АОА2=90°] ASel не обеспечивает никакого коэффициента увеличения из-за отсутствия разнесения в пространственной области. На фиг.38 показаны такие же результаты, как фиг.37, но для случая пяти пользователей.

Мы вычисляем пороги SNR (в предположении обычной целевой BER на уровне 10^~2) как функцию от числа пользователей в системе (М) для схем передачи как БД, так и ASel. Пороги SNR соответствуют среднему SNR, так что полная мощность передачи постоянна для любого М. Мы предполагаем максимальное разнесение между средними АОА каждого кластера пользователей в диапазоне азимутов [-ϕ_m, ϕ_m]=[-60°, 60°]. Тогда, угловое разнесение между пользователями составляет Δϕ=120°/(М-1).

На фиг.39 показаны пороги SNR для схемы БД с различными значениями AS. Мы видим, что требование наинизшего SNR достигается для AS=0,1° (т.е. низкое угловое расхождение) при относительно малом числе пользователей (т.е. К≤20) вследствие большого углового разнесения между пользователями. Однако для М>50 требование к SNR составляет значительно свыше 40 дБ, поскольку Δϕ очень мало, и БД непрактично. Кроме того, для AS>10° пороги SNR остаются почти постоянными для любого М, и система DIDO в пространственно коррелированных каналах достигает характеристики i.i.d. каналов.

Для снижения значений порогов SNR и улучшения характеристики системы DIDO мы применяет схему передачи ASel. На фиг.40 показаны пороги SNR в пространственно коррелированных каналах при AS=0,1° для БД и ASel с 1 и 2 дополнительными антеннами. Для сравнения мы даем также кривые для случая i.i.d., показанного на фиг.32. Видно, что для малого числа пользователей (т.е. М≤10) выбор антенн не помогает снизить требование к SNR из-за отсутствия разнесения в вещательном канале DIDO. По мере увеличения числа пользователей ASel получает преимущество благодаря многопользовательскому разнесению, дающему коэффициент увеличения SNR (а именно, 4 дБ для М=20). Кроме того, для М≤20 характеристика ASel с 1 и 2 дополнительными антеннами в каналах с высокой пространственной корреляцией является одинаковой.

Далее мы вычисляем пороги SNR для еще двух канальных сценариев: AS=5° на фиг.41 и AS=10° на фиг.42. На фиг.41 показано, что ASel дает коэффициент увеличения SNR также для относительно малого числа пользователей (т.е. М≤10), в отличие от фиг.40, из-за большего углового расхождения. Для AS=10° пороги SNR еще больше снижаются, а коэффициенты увеличения благодаря ASel становятся выше, как видно на фиг.42.

Наконец, обобщим результаты, представленные к настоящему моменту для коррелированных каналов. На фиг.43 и фиг.44 показаны пороги SNR как функция от числа пользователей (М) и углового расхождения (AS) для схем БД и ASel соответственно с 1 и 2 антеннами. Отметим, что случай AS=30° соответствует фактически i.i.d. каналам, и мы использовали это значение AS на графике только для графического представления. Мы видим, что, хотя на БД влияет пространственная корреляция каналов, ASel дает почти одинаковую характеристику для любого AS. Кроме того, при AS=0,1° ASel выполняется аналогично БД для малых М, при этом превосходя БД для больших М (т.е. М≥20) вследствие многопользовательского разнесения.

На фиг.49 сравнивается характеристика различных схем DIDO с точки зрения порогов SNR. Рассматриваемыми схемами DIDO являются: БД, ASel, БД с собственным режимом выбора (БД-ESel) и метод оптимального сложения (MRC). Отметим, что MRC не подавляет заранее помехи в передатчике (в отличие от прочих способов), но обеспечивает больший коэффициент увеличения в случае, когда пользователи пространственно разделены. На фиг.49 мы наносим на график порог SNR при целевой BER=10^-2 для систем DIDO N×2, когда два пользователя расположены соответственно под - 30° и 30° относительно поперечного направления к передающей решетке. Мы видим, что для низкого AS схема MRC обеспечивает выигрыш 3 дБ по сравнению с другими схемами, поскольку пространственные каналы пользователей хорошо разделены и эффект от помехи между пользователями низок. Отметим, что выигрыш MRC над DIDO N×2 получается благодаря коэффициенту усиления решетки. Для AS более 20° схема QR-ASel превосходит остальные и дает выигрыш примерно 10 дБ по сравнению с БД 2×2 без выбора. QR-ASel и БД-ESel обеспечивают примерно одинаковую характеристику для любого значения AS.

Описанное выше является новым методом адаптивной передачи для систем DIDO. Этот способ динамически переключается между режимами передачи DIDO к различным пользователям для улучшения пропускной способности при фиксированной целевой частоте ошибок. Характеристика систем DIDO различного порядка была измерена в разных условиях распространения, и было установлено, что значительные выигрыши в пропускной способности могут быть достигнуты путем динамического выбора режимов DIDO и числа пользователей как функции от условий распространения.

III. Предварительная компенсация частотного и фазового сдвига

а. Уровень техники

Как описано выше, системы беспроводной связи используют несущие колебания для передачи информации. Эти несущие колебания обычно представляют собой синусоиды, которые модулированы по амплитуде и (или) фазе в зависимости от подлежащей передаче информации. Номинальная частота этой синусоиды называется несущая частота. Для создания этого колебания передатчик синтезирует одну или несколько синусоид и использует преобразование с повышением частоты для создания моделированного сигнала, «сидящего» на синусоиде с заранее заданной несущей частотой. Это можно сделать путем прямого преобразования, где сигнал непосредственно модулируется на несущей, или путем многоэтапного преобразования с повышением частоты. Для обработки этого колебания приемник должен демодулировать принятый ВЧ сигнал и эффективно удалить несущую модуляции. Это требует, чтобы приемник синтезировал один или несколько синусоидальных сигналов для инвертирования процесса модуляции в передатчике, что известно как преобразование с понижением частоты. К сожалению, синусоидальные сигналы, генерируемые в передатчике и приемнике, получаются от разных опорных генераторов. Никакой опорный генератор не создает идеальный эталон частоты; на практике всегда имеется некоторое отклонение от истиной частоты.

В системах беспроводной связи различия в выходных сигналах опорных генераторов в передатчике и приемниках создают явление, известное как сдвиг несущей частоты или просто сдвиг по частоте в приемнике. Существенно, что в принятом сигнале имеется некоторая остаточная модуляция (соответствующая разности несущих при передаче и приеме), которая появляется после преобразования с понижением частоты. Этот создает искажение в принятом сигнале, приводящее в более высокой частоте ошибок и более низкой пропускной способности.

Существуют различные методы для борьбы со сдвигом несущей частоты. Большинство подходов оценивают сдвиг несущей частоты в приемнике, а затем применяют алгоритм коррекции сдвига несущей частоты. Алгоритм оценки сдвига несущей частоты может проводиться вслепую с помощью сдвига QAM (Т. Fusco and M. Tanda, "Blind Frequency-offset Estimation for OFDM/OQAM Systems," (Слепая оценка частотного сдвига для систем OFDM-OQAM) Signal Processing, IEEE Transactions on [см. также Acoustics, Speech, and Signal Processing, IEEE Transactions on], vol.55, pp.1828-1838, 2007); периодических свойств (Е. Serpedin, A. Chevreuil, G. В. Giannakis and P. Loubaton, "Blind channel and carrier frequency offset estimation using periodic modulation precoders," (Слепая оценка канала и сдвига несущей частоты с помощью периодических модулирующих предварительный кодер ов) Signal Processing, IEEE Transactions on [see also Acoustics, Speech, and Signal Processing, IEEE Transactions on], vol.48, no. 8, pp.2389-2405, Aug. 2000); или циклического префикса в структурных подходах мультиплексирования с ортогональным частотным разделением каналов (OFDM)) (J.J. van de Beek, M. Sandell, and P.O.Borjesson, "ML estimation of time and frequency offset in OFDM systems," (Оценка ML временного и частотного сдвига в системах OFDM) Signal Processing, IEEE Transactions on [см. также Acoustics, Speech, and Signal Processing, IEEE Transactions on], vol.45, no. 7, pp.1800-1805, July 1997; U. Tureli, H. Liu, and M.D.Zoltowski, "OFDM blind carrier offset estimation: ESPRIT," (Слепая оценка сдвига несущей OFDM: ESPRIT) IEEE Trans. Commun., vol.48, no. 9, pp.1459-1461, Sept. 2000; M. Luise, M. Marselli, and R. Reggiannini, "Low-complexity blind carrier frequency recovery for OFDM signals over frequency-selective radio channels," (Слепое восстановление несущей частоты низкой сложности для сигналов OFDM в частотно-селективных радио каналах) IEEE Trans. Commun., vol.50, no. 7, pp.1182-1188, July 2002).

Альтернативно, можно использовать специальные обучающие сигналы, включающие в себя повторяемый символ данных (Р.H.Moose, "A technique for orthogonal frequency division multiplexing frequency offset correction," (Метод коррекции частотного сдвига мультиплексирования с ортогональным частотным разделением каналов) IEEE Trans. Commun., vol.42, no. 10, pp.2908-2914, Oct. 1994); два различных символа (Т.M.Schmidi and D.С.Сох, "Robust frequency and timing synchronization for OFDM," (Надежная частотная и временная синхронизация для OFDM) IEEE Trans. Commun., vol.45, no. 12, pp.1613-1621, Dec. 1997); или периодически вставляемые известные последовательности символов (M. Luise and R. Reggiannini, "Carrier frequency acquisition and tracking for OFDM systems," (Получение и отслеживание несущей частоты для систем OFDM) IEEE Trans. Commun., vol.44, no. 11, pp.1590-1598, Nov.1996). Коррекция может происходить в аналоговом или в цифровом виде. Приемник может также использовать оценку сдвига несущей частоты для предварительной коррекции переданного сигнала, чтобы исключить сдвиг. Коррекция сдвига несущей частоты подробно изучена для многочастотных и OFDM систем вследствие их чувствительности к частотному сдвигу (J.J. van de Beek, M. Sandell, and P.O.Borjesson, "ML estimation of time and frequency offset in OFDM systems," (Оценка ML временного и частотного сдвига в системах OFDM) Signal Processing, IEEE Transactions on [см. также Acoustics, Speech, and Signal Processing, IEEE Transactions on], vol.45, no. 7, pp.1800-1805, July 1997; U. Tureli, H. Liu, and M.D.Zoltowski, "OFDM blind carrier offset estimation: ESPRIT," (Слепая оценка сдвига несущей OFDM: ESPRIT) IEEE Trans. Commun., vol.48, no. 9, pp.1459-1461, Sept. 2000; Т.M.Schmidi and D.C.Cox, "Robust frequency and timing synchronization for OFDM," (Надежная частотная и временная синхронизация для OFDM) IEEE Trans. Commun., vol.45, no. 12, pp.1613-1621, Dec. 1997; M. Luise, M. Marselli, and R. Reggiannini, "Low-complexity blind carrier frequency recovery for OFDM signals over frequency-selective radio channels," (Слепое восстановление несущей частоты низкой сложности для сигналов OFDM в частотно-селективных радио каналах) IEEE Trans. Commun., vol.50, no. 7, pp.1182-1188, July 2002).

Оценка и коррекция частотного сдвига является важным вопросом для многоантенных систем связи или в целом для систем MIMO (со множественными входами и множественными выходами). В системах MIMO, где передающие антенны привязаны к одной опорной частоте, а приемники привязаны к другой опорной частоте, имеется единственный сдвиг между передатчиком и приемником. Предложено несколько алгоритмов для решения этой проблемы с помощью обучающих сигналов (К. Lee and J. Chun, "Frequency-offset estimation for MIMO and OFDM systems using orthogonal training sequences," (Оценка частотного сдвига для систем MIMO и OFDM с помощью ортогональных обучающих последовательностей) IEEE Trans. Veh. Technol., vol.56, no. 1, pp.146-156, Jan. 2007; M. Ghogho and A. Swami, "Training design for multipath channel and frequency offset estimation in MIMO systems," (Схема обучения для оценки многолучевых каналов и частотного сдвига в системах MIMO) Signal Processing, IEEE Transactions on [см. также Acoustics, Speech, and Signal Processing, IEEE Transactions on], vol.54, no. 10, pp.3957-3965, Oct. 2006), и адаптивного слежения (С. Oberii and В. Daneshrad, "Maximum likelihood tracking algorithms for MIMOOFDM," (Алгоритмы слежения максимального правдоподобия для MIMOOFDM) in Communications, 2004 IEEE International Conference on, vol.4, June 20-24, 2004, pp.2468-2472). Более сложная проблема встречается в системах MIMO, где передающие антенны не привязаны к одной и той же опорной частоте, а приемные антенны привязаны друг к другу. Это практически происходит на восходящей линии связи системы множественного доступа с пространственным разделением каналов (SDMA), которую можно рассматривать как систему MIMO, в которой разные пользователи соответствуют разным передающим антеннам. В этом случае компенсация частотного сдвига намного более сложна. В частности, частотный сдвиг создает помехи между разными передаваемыми потоками MIMO. Их можно скорректировать с помощью сложных алгоритмов совместной оценки и выравнивания (А. Kannan, Т.Р.Krauss, and M.D.Zoltowski, "Separation of cochannel signals under imperfect timing and carrier synchronization", (Разделение сигналов в совместных каналах при неидеальной временной и частотной синхронизации) IEEE Trans. Veh. Technol., vol.50, no. 1, pp.79-96, Jan. 2001), и выравнивания с последующей оценкой частотного сдвига (Т. Tang and R.W.Heath, "Joint frequency offset estimation and interference cancellation for MIMO-OFDM systems [mobile radio]," (Совместная оценка частотного сдвига и подавление помех для систем MIMO-OFDM [мобильное радио]) 2004. VTC2004-Fall. 2004 IEEE 60th Vehicular Technology Conference, vol.3, pp.1553-1557, Sept.26-29, 2004; X. Dai, "Carrier frequency offset estimation for OFDM/SDMA systems using consecutive pilots," (Оценка сдвига несущей частоты для систем OFDM/SDMA с помощью последовательных обучающих сигналов) IEEE Proceedings- Communications, vol.152, pp.624-632, Oct.7, 2005). В некоторых работах решается связанная с этим задача остаточного фазового сдвига и отслеживания ошибки, где остаточные фазовые сдвиги оцениваются и компенсируются после оценки частотного сдвига, но эти работы рассматривают только восходящую линию связи системы SDMA OFDMA (L. Haring, S. Bieder, and A. Czylwik, "Residual carrier and sampling frequency synchronization in multiuser OFDM systems," (Синхронизация остаточной несущей и частоты дискретизации в многопользовательских системах OFDM) 2006. VTC 2006-Spring. IEEE 63rd Vehicular Technology Conference, vol.4, pp.1937-1941, 2006). Наиболее сложный случай в системах MIMO происходит, когда все передающие и приемные антенны имеют различные опорные частоты. Единственная имеющаяся работа по этой теме дает лишь асимптотический анализ ошибки оценки в каналах с плавными замираниями (О. Besson and P. Stoica, "On parameter estimation of MIMO flat-fading channels with frequency offsets," (О параметрической оценке каналов с плавными замираниями OFDM с частотными сдвигами) Signal Processing, IEEE Transactions on [см. также Acoustics, Speech, and Signal Processing, IEEE Transactions on], vol.51, no. 3, pp.602-613, Mar. 2003).

Случай, который не исследован должным образом, происходит, когда разные передающие антенны системы MIMO не имеют одной и той же опорной частоты, а приемные антенны обрабатывают сигналы независимо. Это имеет место в так называемой системе связи с распределенными входами и распределенными выходами (DIDO), именуемая также в литературе вещательным каналом MIMO. Системы DIDO состоят из одной точки доступа с распределенными антеннами, которые передают параллельные потоки данных (посредством предварительного кодирования) ко множеству пользователей для улучшения пропускной способности нисходящей линии связи, используя те же беспроводные ресурсы (т.е. одни и те же длительность сегмента и частотную полосу), что и традиционные системы SISO. Подробное описание систем DIDO было представлено в заявке на патент США №2006/0023803 на имя S.G.Perlman and T.Cotter, "System and method for distributed input-distributed output wireless communications," (Система и способ для беспроводной связи с распределенными входами и распределенными выходами), July 2004. Имеется много способов реализации предварительных кодеров DIDO. Одно решение состоит в блоковой диагонализации, описанной, например, в работах Q.H.Spencer, A.L.Swindlehurst, and M. Haardt, "Zero-forcing methods for downlink spatial multiplexing in multiuser MIMO channels," (Способы принудительного обнуления коэффициентов для нисходящего пространственного мультиплексирования в многопользовательских каналах MIMO) IEEE Trans. Sig. Proc., vol.52, pp.461-471, Feb. 2004; К.К.Wong, R.D.Murch, and К.В.Letaief, "A joint-channel diagonalization for multiuser MIMO antenna systems," (Совместная канальная диагонализация для многопользовательских антенных систем MIMO) IEEE Trans. Wireless Comm., vol.2, pp.773-786, Jul 2003; L.U.Choi and R.D.Murch, "A transmit preprocessing technique for multiuser MIMO systems using a decomposition approach," (Метод предварительной обработки передач для многопользовательских систем MIMO, использующий декомпозиционный подход) IEEE Trans. Wireless Comm., vol.3, pp.20-24, Jan 2004; Z. Shen, J.G.Andrews, R.W.Heath, and В.L.Evans, "Low complexity user selection algorithms for multiuser MIMO systems with block diagonalization," (Алгоритмы выбора пользователей низкой сложности для многопользовательских систем MIMO с блоковой диагонализацией) accepted for publication in IEEE Trans. Sig. Proc., Sep.2005; Z. Shen, R. Chen, J.G.Andrews, R.W.Heath, and В.L.Evans, "Sum capacity of multiuser MIMO broadcast channels with block diagonalization," (Суммарная пропускная способность многопользовательских вещательных каналов MIMO с блоковой диагонализацией) submitted to IEEE Trans. Wireless Comm., Oct. 2005; R. Chen, R.W.Heath, and J.G.Andrews, "Transmit selection diversity for unitary preceded multiuser spatial multiplexing systems with linear receivers," (Разнесение выбора передач для многопользовательских систем пространственного мультиплексирования унитарного предварительного кодирования с линейными приемниками) accepted to IEEE Trans. on Signal Processing, 2005.

В системах DIDO предварительное кодирование передачи используется для разделения потоков данных, предназначенных для разных пользователей. Сдвиг несущей частоты вызывает несколько проблем, связанных с реализацией системы, когда высокочастотные цепочки передающих антенн не используют совместно одну и ту же опорную частоту. Когда это случается, каждая антенна фактически осуществляет передачу на слегка отличающейся несущей частоте. Это нарушает безошибочность работы предварительного кодера DIDO, вызывая у каждого пользователя появление дополнительной помехи. Ниже предложено несколько решений этой проблемы. В одном варианте осуществления этого решения передающие антенны DIDO совместно используют эталонную частоту посредством проводной, оптической или беспроводной сети. В другом варианте осуществления этого решения один или несколько пользователей оценивают разности частотных сдвигов (относительные разности в сдвигах между парами антенн) и посылают эту информацию обратно к передатчику. Передатчик затем предварительно корректирует частотные сдвиги и переходит к фазе обучения и оценки предварительного кодера для DIDO. С этим вариантом осуществления имеется проблема, когда в канале обратной связи имеются задержки. Причина состоит в том, что могут быть остаточные фазовые ошибки, созданные процессом коррекции, которые не учитываются при последующей оценке канала. Для решения этой проблемы в одном дополнительном варианте осуществления используется новый узел оценки частотного сдвига и фазы, который может корректировать данную проблему путем оценки задержки. Результаты представлены как по моделированию, так и практическим измерениям, осуществленным с прототипом DIDO-OFDM.

Предложенный в данном документе способ компенсации частотного и фазового сдвига может быть чувствителен к ошибкам оценки вследствие шума в приемнике. Поэтому в одном дополнительном варианте осуществления предлагаются способы оценки временного и частотного сдвига, которые устойчивы даже в условиях низкого SNR.

Имеются разные подходы для выполнения оценки временного и частотного сдвига. Из-за их чувствительности к ошибкам синхронизации многие из этих подходов были предложены специально для колебаний OFDM.

Алгоритмы, как правило, не используют структуру колебания OFDM, тем самым они являются достаточно общими для колебаний как с единственной несущей, так и с множеством несущих. Описанный ниже алгоритм относится к классу методов, в которых применяются известные эталонные символы, к примеру, обучающие данные, для помощи в синхронизации. Большинство из этих способов являются расширениями узла оценки частотного сдвига Муза (см. Р.Н.Moose, "A technique for orthogonal frequency division multiplexing frequency offset correction," (Метод коррекции частотного сдвига при мультиплексировании с ортогональным разделением частот) IEEE Trans. Commun., vol.42, no. 10, pp.2908-2914, Oct. 1994.). Муз предложил использовать два повторяющихся обучающих сигнала и выделил частотный сдвиг с помощью разности фаз между обоими принятыми сигналами. Способ Муза может корректировать лишь дробный частотный сдвиг. Расширение способа Муза было предложено в работе Schmidi and Сох (Т.М.Schmidi and D.С.Сох, "Robust frequency and timing synchronization for OFDM," (Надежная частотная и временная синхронизация для OFDM) IEEE Trans. Commun., vol.45, no. 12, pp.1613-1621, Dec. 1997.). Ключевым новшеством было использование одного периодического символа OFDM вместе с дополнительным обучающим символом с относительным кодированием. Относительное кодирование во втором символе обеспечивает коррекцию целочисленного сдвига. Coulson рассматривал такую же установку, как и описанная в работе Т.М.Schmidi and D.С.Сох, "Robust frequency and timing synchronization for OFDM," (Надежная частотная и временная синхронизация для OFDM) IEEE Trans. Commun., vol.45, no. 12, pp.1613-1621, Dec. 1997, и предложил подробное рассмотрение алгоритмов и анализа, как описано в работах: A.J.Coulson, "Maximum likelihood synchronization for OFDM using a pilot symbol: analysis," (Синхронизация с максимальным правдоподобием для OFDM с помощью пилот-символа: анализ) IEEE J. Select. Areas Commun., vol.19, no. 12, pp.2495-2503, Dec. 2001.; A.J.Coulson, "Maximum likelihood synchronization for OFDM using a pilot symbol: algorithms," (Синхронизация с максимальным правдоподобием для OFDM с помощью пилот-символа: алгоритмы) IEEE J. Select. Areas Commun., vol.19, no. 12, pp.2486-2494, Dec. 2001. Одно основное различие состоит в том, что Coulson использует повторяющиеся последовательности максимальной длины для обеспечения хороших свойств корреляции. Он также предлагает использовать сигналы с линейной частотной модуляцией из-за свойств их огибающей во временной и частотной областях. Coulson рассматривает несколько практических деталей, но не включает целочисленной оценки. Множество повторяющихся обучающих сигналов были рассмотрены в работе Н. Minn, V.К.Bhargava, and К.В.Letaief, "A robust timing and frequency synchronization for OFDM systems," (Надежная временная и частотная синхронизация для систем OFDM) IEEE Trans. Wireless Commun., vol.2, no. 4, pp.822-839, July 2003, но структура обучения не была оптимизирована. Shi и Serpedin показывают, что обучающая структура имеет некоторую оптимальную форму перспективы кадровой синхронизации (К. Shi and E. Serpedin, "Coarse frame and carrier synchronization of OFDM systems: a new metric and comparison," (Грубая синхронизация по кадрам и несущей в системах OFDM: новая метрика и сравнение) IEEE Trans. Wireless Commun., vol.3, no. 4, pp.1271-1284, July 2004). Один вариант осуществления изобретения использует подход Shi и Serpedin для выполнения кадровой синхронизации и оценки дробного частотного сдвига.

Много подходов, описанных в литературе, сфокусированы на кадровой синхронизации и коррекции дробного частотного сдвига. Коррекция целочисленного сдвига решается с помощью дополнительного обучающего символа, как в работе Т.М.Schmidi and D.С.Сох, "Robust frequency and timing synchronization for OFDM," (Надежная частотная и временная синхронизация для OFDM) IEEE Trans. Commun., vol.45, no. 12, pp.1613-1621, Dec. 1997. Например, Morellli и др. получили усовершенствованный вариант работы Т.М.Schmidi and D.С.Сох, "Robust frequency and timing synchronization for OFDM," (Надежная частотная и временная синхронизация для OFDM) IEEE Trans. Commun., vol.45, no. 12, pp.1613-1621, Dec. 1997, в работе М. Morelli, A.N.D'Andrea, and U. Mengali, "Frequency ambiguity resolution in OFDM systems," (Разрешение частотной неопределенности в системах OFDM) IEEE Commun. Lett., vol.4, no. 4, pp.134-136, Apr. 2000. Альтернативный подход, использующий отличную структуру преамбулы, был предложен Morelli и Mengali (М. Morelli and U. Mengali, "An improved frequency offset estimator for OFDM applications," (Усовершенствованный узел оценки частотного сдвига для приложений OFDM) IEEE Commun. Lett., vol.3, no. 3, pp.75-77, Mar. 1999). Этот подход использует корреляцию между М повторяющимися одинаковыми обучающими символами для увеличения диапазона узла оценки дробного частотного сдвига в М раз. Это наилучший узел линейной несмещенной оценки, и он воспринимает большой сдвиг (при должном воплощении), но не обеспечивает хорошей временной синхронизации.

Описание системы

Один вариант осуществления изобретения использует предварительное кодирование на основе информации о состоянии канала для подавления частотного и фазового сдвигов в системах DIDO. См. фиг.11 и относящееся к ней описание выше для описания данного варианта осуществления.

В одном варианте осуществления изобретения каждый пользователь применяет приемник, снабженный узлом оценки/компенсации частотного сдвига. Как показано на фиг.45, в одном варианте осуществления изобретения содержащая приемник система включает в себя множество ВЧ узлов 4508, соответствующее множество узлов 4510 аналого-цифрового преобразования, приемник, снабженный узлом 4512 оценки/компенсации частотного сдвига, и генератор 4506 обратной связи DIDO.

ВЧ узлы 4508 принимают сигналы, переданные от передающих узлов DIDO, преобразуют эти сигналы с понижением частоты к основной полосе частот и подают преобразованные с понижением частоты сигналы в узлы 4510 аналого-цифрового преобразования. Узлы 4510 аналого-цифрового преобразования преобразуют сигнал из аналоговой в цифровую форму и посылают его в узлы 4512 оценки/компенсации частотного сдвига. Эти узлы 4512 оценки/компенсации частотного сдвига оценивают частотный сдвиг и компенсируют его, как описано здесь, а затем посылают скомпенсированный сигнал в узлы 4513 OFDM. Узлы 4513 OFDM удаляют циклический префикс и осуществляют быстрое преобразование Фурье (БПФ) (FFT) для перевода сигнала в частотную область. В период обучения узлы 4513 OFDM посылают выходной сигнал в узел 4504 канальной оценки, который вычисляет оценки каналов в частотной области. Альтернативно, оценки каналов можно вычислять во временной области. В период передачи данных узлы 4513 OFDM посылают выходной сигнал в приемный узел 4502 OFDM, который демодулирует/декодирует этот сигнал для получения данных. Узел 4504 оценки канала посылает оценки каналов в генератор 4506 обратной связи DIDO, который может квантовать оценки каналов и посылать их обратно к передатчику по управляющему каналу обратной связи, как показано на чертеже.

Описание одного варианта осуществления алгоритма для сценария DIDO 2×2

Ниже описаны варианты осуществления алгоритма для компенсации частотного/фазового сдвига в системах DIDO. Модель системы DIDO сначала описывается с частотным/фазовым сдвигами и без них. Ради простоты представлена конкретная реализация системы DIDO 2×2. Однако основополагающие принципы изобретения можно также реализовать на системах DIDO более высокого порядка.

Модель системы DIDO без частотного и фазового сдвига

Принятые сигналы DIDO 2×2 можно записать для первого пользователя как:

$$r_1\left[t\right]=h_{11}\left(w_{11}{x}_1\left[t\right]+w_{21}{x}_2\left[t\right]\right)+h_{12}\left(w_{12}{x}_1\left[t\right]+w_{22}{x}_2\left[t\right]\right),\left(1\right)$$

а для второго пользователя как:

$$r_2\left[t\right]=h_{21}\left(w_{11}{x}_1\left[t\right]+w_{21}{x}_2\left[t\right]\right)+h_{22}\left(w_{12}{x}_1\left[t\right]+w_{22}{x}_2\left[t\right]\right),\left(2\right)$$

где t есть индекс дискретного времени, h_mn и w_mn являются соответственно весами канала и предварительного кодирования DIDO между m-м пользователем и n-й передающей антенной, а x_m - сигнал, передаваемый к пользователю m. Отметим, что h_mn и w_mn не являются функциями от t, поскольку мы предполагаем, что канал является постоянным за период времени между передачей обучающих и фактических данных. При наличии частотного и фазового сдвига принятые сигналы выражаются как:

$$r_1\left[t\right]=e^{j\left({\omega }_{U1}-{\omega }_{T1}\right)T_3\left(t-t_{11}\right)}{h}_{11}\left(w_{21}{x}_2\left[t\right]+w_{21}{x}_2\left[t\right]\right)+e^{j\left({\omega }_{U1}-{\omega }_{T2}\right)T_3\left(t-t_{12}\right)}{h}_{12}\left(w_{12}{x}_1\left[t\right]+w_{22}{x}_2\left[t\right]\right)\left(3\right)$$

и

$$r_2\left[t\right]=e^{j\left({\omega }_{U2}-{\omega }_{T2}\right)T_3\left(t-t_{21}\right)}{h}_{21}\left(w_{11}{x}_1\left[t\right]+w_{21}{x}_2\left[t\right]\right)+e^{j\left({\omega }_{U2}-{\omega }_{T2}\right)T_3\left(t-t_{22}\right)}{h}_{22}\left(w_{12}{x}_1\left[t\right]+w_{22}{x}_2\left[t\right]\right)\left(4\right)$$

где T_s есть период символа, ω_Tn=2Пf_Tn для n-й передающей антенны, ω_Um=2Пf_Um, для m-го пользователя, и f_Tn и f_Un являются реальными несущими частотами (подверженные сдвигу), соответственно, для n-й передающей антенны и m-го пользователя. Значения t_mn означают случайные задержки, которые вызывают фазовый сдвиг на канале h_mn. На фиг.46 показана модель системы DIDO 2×2.

Пока мы используем следующие определения:

$$\Delta {\omega }_{mn}={\omega }_{Um}-{\omega }_{Tn}\left(5\right)$$

для обозначения частотного сдвига между m-м пользователем и n-й передающей антенной.

Описание одного варианта осуществления изобретения

Способ согласно одному варианту осуществления изобретения иллюстрируется на фиг.47. Этот способ включает в себя следующие общие этапы (которые включают в себя подэтапы, как проиллюстрировано): период 4701 обучения для оценки частотного сдвига; период 4702 обучения для оценки канала; передача 4703 данных посредством предварительного кодирования DIDO с компенсацией. Эти этапы подробно описываются ниже.

(а) Период обучения для оценки частотного сдвига (4701)

Во время первого периода обучения базовая станция посылает одну или несколько обучающих последовательностей от каждой передающей антенны к одному из пользователей (4701а). Как описано здесь, «пользователями» являются беспроводные клиентские устройства. Для случая DIDO 2×2 сигнал, принятый m-м пользователем, задается уравнением

$$r_m\left[t\right]=e^{j\Delta {\omega }_{m1}{T}_3\left(t-t_{m1}\right)}{h}_{m1}{p}_1\left[t\right]+e^{j\Delta {\omega }_{m2}{T}_3\left(t-t_{m2}\right)}{h}_{m2}{p}_2\left[t\right]\left(6\right)$$

где р₁ и р₂ есть обучающие последовательности, переданные соответственно от первой и второй антенн,

m-й пользователь может применять любой тип узла оценки частотного сдвига (т.е. свертку обучающими последовательностями) и оценивает сдвиги Δω_m1 и Δω_m2. Затем из этих значений пользователь вычисляет частотный сдвиг между двумя передающими антеннами как:

$$\Delta {\omega }_T=\Delta {\omega }_{m2}-\Delta {\omega }_{m1}={\omega }_{T1}-{\omega }_{T2}\left(7\right)$$

Наконец, значение (7) подается обратно к базовой станции (4701b).

Отметим, что р₁ и p₂ в (6) сделаны ортогональными, так что пользователи могут оценивать Δω_m1 и Δω_m2. Альтернативно, в одном варианте осуществления одна и та же обучающая последовательность используется в двух следующих друг за другом временных сегментах, и пользователь оценивает сдвиг из них. Кроме того, для улучшения оценки сдвига в (7) описанные выше одни и те же вычисления можно выполнять для всех пользователей в системах DIDO (не только для n-го пользователя), и конечная оценка может быть (взвешенным) средним значений, полученных от всех пользователей. Этот вариант, однако, требует больше времени вычисления и объема обратной связи. Наконец обновления оценки частотного сдвига требуются, только если частотный сдвиг изменяется во времени. Следовательно, в зависимости от стабильности часов в передатчике этот этап 4701 алгоритма может осуществляться на долговременной основе (т.е. не для каждой передачи данных), в результате снижаются затраты обратной связи.

(b) Период обучения для оценки канала (4702)

Во время второго периода обучения базовая станция сначала получает информацию обратной связи относительно частотного сдвига со значением в (7) от m-го пользователя или от множества пользователей. Значение в (7) используется для предварительной компенсации частотного сдвига на передающей стороне. Затем базовая станция посылает обучающие данные ко всем пользователям для оценки канала (4702а).

Для систем DIDO 2×2 сигнал, принятый первым пользователем, задается уравнением:

$$r_1\left[t\right]=e^{j\Delta {\omega }_{11}{T}_3\left(t-{\tilde{t}}_{11}\right)}{h}_{11}{p}_1\left[t\right]+e^{j\Delta {\omega }_{12}{T}_3\left(t-{\tilde{t}}_{12}\right)}{h}_{12}{e}^{j\Delta {\omega }_T{T}_{3}t}{p}_2\left[t\right]\left(8\right)$$

и

$$r_2\left[t\right]=e^{j\Delta {\omega }_{21}{T}_3\left(t-{\tilde{t}}_{21}\right)}{h}_{21}{p}_1\left[t\right]+e^{j\Delta {\omega }_{22}{T}_3\left(t-{\tilde{t}}_{22}\right)}{h}_{22}{e}^{j\Delta {\omega }_T{T}_{3}t}{p}_2\left[t\right]\left(9\right)$$

где $${\tilde{t}}_{mn}=t_{mn}+\Delta t$$ , и Δt есть случайная или известная задержка между первой и второй передачами базовой станции. Кроме того, р₁ и p₂ являются обучающими последовательностями, переданными от первой и второй антенн, соответственно, для оценки частотного сдвига и канала.

Отметим, что предварительная компенсация применяется только ко вторым антеннам в данном варианте осуществления.

Делая замену в (8), получаем:

$$r_1\left[t\right]=e^{j\Delta {\omega }_{11}{T}_{3}t}{e}^{j{\theta }_{11}}\left[h_{11}{p}_1\left[t\right]+e^{j\left({\theta }_{12}-{\theta }_{11}\right)}{h}_{12}{p}_2\left[t\right]\right]\left(10\right)$$

и

$$r_2\left[t\right]=e^{j\Delta {\omega }_{21}{T}_{3}t}{e}^{j{\theta }_{21}}\left[h_{21}{p}_1\left[t\right]+e^{j\left({\theta }_{22}-{\theta }_{21}\right)}{h}_{22}{p}_2\left[t\right]\right]\left(11\right)$$

где $${\theta }_{mn}=\Delta {\omega }_{mn}{T}_s{\tilde{t}}_{mn}$$ .

На приемной стороне пользователи компенсируют остаточный частотный сдвиг с помощью обучающих последовательностей р₁ и р₂. Затем пользователи путем обучения оценивают векторные каналы (4702b):

$$h_1=\left[\begin{array}{c}{h}_{11}\\ e^{j\left({\theta }_{12}-{\theta }_{11}\right)}{h}_{12}\end{array}\right]h_2=\left[\begin{array}{c}{h}_{21}\\ e^{j\left({\theta }_{22}-{\theta }_{21}\right)}{h}_{22}\end{array}\right]\left(12\right)$$

Эти каналы в (12) или информация о состоянии канала (ИСК) подается обратно на базовую станцию (4702b), которая рассчитывает предварительный кодер DIDO, как описано следующем подразделе.

(c). Предварительное кодирование DIDO с предварительной компенсацией (4703)

Базовая станция принимает информацию о состоянии канала (ИСК) в (12) от пользователей и рассчитывает веса предварительного кодирования посредством блоковой диагонализации (БД) (4703а), так что:

$$w_1^T{h}_2=\mathrm{0,}{w}_2^T{h}_1\mathrm{0,}\left(13\right)$$

где векторы h₁ определены в (12), w_m=[w_m1, w_m2]. Отметим, что представленное в данном описании изобретение может быть применено к любому иному способу предварительного кодирования DIDO помимо БД. Базовая станция также предварительно компенсирует частотный сдвиг путем применения оценки в (7) и фазовый сдвиг путем оценки задержки (Δt_о) между второй обучающей передачей и текущей передачей (4703а). Наконец, базовая станция посылает данные пользователям через предварительный кодер DIDO (4703b).

После обработки передачи сигнал, принятый пользователем 1, задается как:

$$\begin{array}{l}{r}_1\left[t\right]=e^{j\Delta {\omega }_{11}{T}_3\left(t-{\tilde{t}}_{11}-\Delta t_o\right)}{h}_{11}\left[w_{11}{x}_1\left[t\right]+w_{21}{x}_2\left[t\right]\right]\\ =e^{j\Delta {\omega }_{12}{T}_3\left(t-{\tilde{t}}_{12}-\Delta t_o\right)}{h}_{12}{e}^{-j\Delta {\omega }_T{T}_S\left(t-\Delta t_o\right)}\left[w_{12}{x}_1\left[t\right]+w_{22}{x}_2\left[t\right]\right]\\ {\gamma }_1\left[t\right]\left[h_{11}\left(w_{11}{x}_1\left[t\right]+w_{21}{x}_2\left[t\right]\right)+e^{j\left(\Delta {\omega }_{11}{t}_{11}-\Delta {\omega }_{12}{t}_{12}\right)T_3}{h}_{12}\left(w_{12}{x}_1\left[t\right]+w_{22}{x}_2\left[t\right]\right)\right]\\ ={\gamma }_1\left[t\right]\left[\left(h_{11}{w}_{11}+e^{j\left({\theta }_{12}-{\theta }_{11}\right)}{h}_{12}{w}_{12}\right)x_1\left[t\right]+\left(h_{11}{w}_{21}+e^{j\left({\theta }_{12}-{\theta }_{11}\right)}{h}_{12}{w}_{22}\right)x_2\left[t\right]\right]\left(14\right)\end{array}$$

где $${\gamma }_1\left[t\right]=e^{j\Delta {\omega }_{11}{T}_3\left(t-{\tilde{t}}_{11}-\Delta t_o\right)}$$ . Используя свойство (13), получим:

$$r_1\left[t\right]={\gamma }_1\left[t\right]w_1^T{h}_1{x}_1\left[t\right]\left(15\right)$$

Аналогично для пользователя (2) имеем:

$$\begin{array}{l}{r}_2\left[t\right]=e^{j\Delta {\omega }_{21}{T}_3\left(t-{\tilde{t}}_{21}-\Delta t_o\right)}{h}_{21}\left[w_{11}{x}_1\left[t\right]+w_{21}{x}_2\left[t\right]\right]\\ +e^{j\Delta {\omega }_{22}{T}_3\left(t-{\tilde{t}}_{22}-\Delta t_o\right)}{h}_{22}{e}^{-j\Delta {\omega }_T{T}_S\left(t-\Delta t_o\right)}\left[w_{12}{x}_1\left[t\right]+w_{22}{x}_2\left[t\right]\right]\left(16\right)\end{array}$$

и, делая замену в (16),

$$r_2\left[t\right]={\gamma }_2\left[t\right]w_2^T{h}_2{x}_2\left[t\right]\left(17\right)$$

где $${\gamma }_2\left[t\right]=e^{j\Delta {\omega }_{21}{T}_3\left(t-{\tilde{t}}_{21}-\Delta t_o\right)}$$ .

Наконец, пользователи вычисляют остаточный частотный сдвиг и оценку канала для демодуляции потоков x₁[t] и x₂[t] данных (4703 с).

Обобщение на DIDO N×М

В данном разделе ранее описанные методы обобщаются на системы DIDO с N передающими антеннами и М пользователями.

i. Период обучения для оценки частотного сдвига

Во время первого периода обучения сигнал, принятый m-м пользователем, как результат обучающих последовательностей, посланных из N антенн, задается как:

$$r_m\left[t\right]={\displaystyle \sum _{n=1}^N{e}^{j\Delta {\omega }_{mn}{T}_3\left(t-t_{mn}\right)}{h}_{mn}{p}_n\left[t\right]}\left(18\right)$$

где р_n - обучающие последовательности, переданные от n-й антенны.

После оценки сдвигов Δω_mn, ∀n=1, …, N, m-й пользователь вычисляет частотный сдвиг между первой и n-й передающими антеннами как:

$$\Delta {\omega }_{T\mathrm{,1}n}=\Delta {\omega }_{mn}-\Delta {\omega }_{m1}=\Delta {\omega }_{T1}-\Delta {\omega }_{Tn}.\left(19\right)$$

Наконец, значения в (19) подаются обратно в базовую станцию.

ii. Период обучения для оценки канала

Во время второго периода обучения базовая станция сначала получает информацию обратной связи относительно частотного сдвига со значением в (19) от m-го пользователя или от множества пользователей. Значение в (19) используется для предварительной компенсации частотного сдвига на передающей стороне. Затем базовая станция посылает обучающие данные ко всем пользователям для оценки канала.

Для систем DIDO N×M сигнал, принятый m-м пользователем, задается как:

$$\begin{array}{l}{r}_m\left[t\right]=e^{j\Delta {\omega }_{m1}{T}_3\left(t-{\tilde{t}}_{m1}\right)}{h}_{m1}{p}_1\left[t\right]+{\displaystyle \sum _{n=2}^N{e}^{j\Delta {\omega }_{mn}{T}_3\left(t-{\tilde{t}}_{mn}\right)}}{h}_{mn}{e}^{-j\Delta {\omega }_{T,1n}{T}_{3}t}{p}_n\left[t\right]\\ =e^{j\Delta {\omega }_{m1}{T}_3\left(t-{\tilde{t}}_{m1}\right)}\left[h_{m1}{p}_1\left[t\right]+{\displaystyle \sum _{n=2}^N{e}^{j\left({\theta }_{mn}-{\theta }_{m1}\right)}{h}_{mn}{p}_n\left[t\right]}\right]\\ =e^{j\Delta {\omega }_{m1}{T}_3\left(t-{\tilde{t}}_{m1}\right)}{\displaystyle \sum _{n=1}^N{e}^{j\left({\theta }_{mn}-{\theta }_{m1}\right)}{h}_{mn}{p}_n\left[t\right]}\left(20\right)\end{array}$$

где $${\theta }_{mn}=-\Delta {\omega }_{mn}{T}_s{\tilde{t}}_{mn}$$ , $${\tilde{t}}_{mn}=t_{mn}+\Delta t$$ , а Δt есть случайная или известная задержка между первой и второй передачами базовой станции. Кроме того, р_n есть обучающая последовательность, передаваемая из n-й антенны для оценки частотного сдвига и канала.

На приемной стороне пользователи компенсируют остаточный частотный сдвиг с помощью обучающих последовательностей р_n. 3атем каждый из m пользователей путем обучения оценивают векторный канал:

$$h_m=\left[\begin{array}{c}{h}_{m1}\\ e^{j\left({\theta }_{m2}-{\theta }_{m1}\right)}{h}_{m2}\\ ⋮\\ e^{j\left({\theta }_{mN}-{\theta }_{m1}\right)}{h}_{mN}\end{array}\right]\left(21\right)$$

и подает его обратно на базовую станцию, которая рассчитывает предварительный кодер DIDO, как описано в нижеследующем разделе.

iii. Предварительное кодирование DIDO с предварительной компенсацией

Базовая станция принимает информацию о состоянии канала (ИСК) в (12) от пользователей и подсчитывает веса предварительного кодирования посредством блоковой диагонализации (БД), так что:

$$w_m^T{h}_l=\mathrm{0,}\forall m\ne l,m=\mathrm{1,}\dots ,M\left(22\right)$$

где векторы h_m определены в (21), w_m=[w_m1, w_m2, …, w_mN]. Базовая станция также предварительно компенсирует частотный сдвиг путем применения оценки в (19) и фазовый сдвиг путем оценки задержки (Δt_о) между второй обучающей передачей и текущей передачей (4703а). Наконец, базовая станция посылает данные пользователям через предварительный кодер DIDO.

После обработки передачи сигнал, принятый пользователем i, задается как:

$$\begin{array}{l}{r}_i\left[t\right]=e^{j\omega {\omega }_{11}{T}_3\left(t-{\tilde{t}}_{11}-\Delta t_o\right)}{h}_{11}{\displaystyle \sum _{m=1}^M{w}_{m1}{x}_m}\left[t\right]\\ +{{\displaystyle \sum _{n=2}^N{e}^{j\Delta {\omega }_m{T}_s\left(t-{\tilde{t}}_m-\Delta t_o\right)}{h}_{in}e}}^{-j\Delta {\omega }_{T,1n}{T}_s\left(t-\Delta t_o\right)}{\displaystyle \sum _{m=1}^M{w}_{mn}{x}_m\left[t\right]}\\ =e^{j\Delta {\omega }_{11}{T}_3\left(t-\Delta t_o\right)}{e}^{-j\Delta {\omega }_{11}{T}_s{\tilde{t}}_{11}}{h}_{i1}{\displaystyle \sum _{m=1}^N{w}_{m1}{x}_m}\left[t\right]\\ +{\displaystyle \sum _{n=2}^N{e}^{j\Delta {\omega }_{11}{T}_s\left(t-\Delta t_o\right)}}{e}^{-j\Delta {\omega }_{v1}{T}_s{\tilde{t}}_m}{h}_{in}{\displaystyle \sum _{m=1}^M{w}_{mn}{x}_m\left[t\right]}\\ ={\gamma }_i\left[t\right]\left[h_{i1}{\displaystyle \sum _{m=1}^M{w}_{m1}{x}_m}\left[t\right]+{\displaystyle \sum _{n=2}^N{e}^{j\left({\theta }_m-{\theta }_{i1}\right)}}{h}_{in}{\displaystyle \sum _{m=1}^M{w}_{m1}{x}_m}\left[t\right]\right]\\ ={\gamma }_i\left[t\right]\left[{\displaystyle \sum _{n=1}^N{e}^{j\left({\theta }_m-{\theta }_{i1}\right)}}{h}_{in}{\displaystyle \sum _{m=1}^M{w}_{mn}{x}_m}\left[t\right]\right]\\ ={\gamma }_i\left[t\right]{\displaystyle \sum _{m=1}^M\left[{\displaystyle \sum _{n=1}^N{e}^{j\left({\theta }_m-{\theta }_{i1}\right)}}{h}_{in}{w}_{mn}\right]}{x}_m\left[t\right]\\ ={\gamma }_i\left[t\right]{\displaystyle \sum _{m=1}^M{w}_m^T{h}_i{x}_m\left[t\right]}\left(23\right)\end{array}$$

где $${\gamma }_i\left[n\right]=e^{j\Delta {\omega }_{11}{T}_3\left(t-{\tilde{t}}_{11}-\Delta t_o\right)}$$ . Используя свойство (22), получим:

$$r_i\left[t\right]={\gamma }_i\left[t\right]w_i^T{h}_i{x}_i\left[t\right]\left(24\right)$$

Наконец, пользователи вычисляют остаточный частотный сдвиг и оценку канала для демодуляции потоков х_i[t].

Результаты

На фиг.48 показаны результаты SER для систем DIDO 2×2 с частотным сдвигом и без него. Видно, что предложенный способ полностью подавляет частотный/фазовый сдвиги, давая такую же SER, как и системы без сдвигов.

Далее, мы оцениваем чувствительность предложенного способа компенсации к ошибкам оценки частотного сдвига и/или флюктуациям сдвига во времени. Поэтому мы перепишем (14) как:

$$\begin{array}{l}{r}_1\left[t\right]=e^{j\Delta {\omega }_{11}{T}_3\left(t-{\tilde{t}}_{11}-\Delta t_o\right)}{h}_{11}\left[w_{11}{x}_1\left[t\right]+w_{21}{x}_2\left[t\right]\right]\\ +e^{j\Delta {\omega }_{12}{T}_3\left(t-{\tilde{t}}_{12}-\Delta t_o\right)}{h}_{12}{e}^{-j\left(\Delta {\omega }_T+2П\in \right)T_3\left(t-\Delta t_o\right)}\left[w_{12}{x}_1\left[t\right]+w_{22}{x}_2\left[t\right]\right]\left(25\right)\end{array}$$

где ∈ указывает ошибку оценки и (или) изменение частотного сдвига между передачами обучения и данных. Отметим, что эффект от ∈ состоит в нарушении свойства ортогональности в (13), так что помеховые члены в (14) и (16) предварительно не полностью подавляются в передатчике. В результате этого характеристика SER ухудшается для увеличивающихся значений ∈.

На фиг.48 показана характеристика SER в способе компенсации частотного сдвига для разных значений ∈. Эти результаты предполагают T_s=0,3 мс (т.е. сигнал с полосой частот 3 кГц). Мы наблюдаем, что для ∈=0,001 Гц (или менее) характеристика SER аналогичная случаю отсутствия сдвига.

f. Описание одного варианта осуществления алгоритма оценки временного и частотного сдвига

Далее мы описываем дополнительные варианты осуществления для проведения оценки временного и частотного сдвига (4701b на фиг.47). Рассматриваемая структура передачи сигналов иллюстрируется в работе Н. Minn, V.К.Bhargava, and К.В.Letaief, "A robust timing and frequency synchronization for OFDM systems," (Надежная временная и частотная синхронизация для систем DIDO) IEEE Trans. Wireless Commun., vol.2, no. 4, pp.822-839, July 2003, и более подробно исследуется в работе К. Shi and Е. Serpedin, "Coarse frame and carrier synchronization of OFDM systems: a new metric and comparison," (Грубая синхронизация по кадрам и несущей в системах OFDM: новая метрика и сравнение) IEEE Trans. Wireless Commun., vol.3, no. 4, pp.1271-1284, July 2004. Для обучения используются общие последовательности с хорошими свойствами корреляции. Например, для нашей системы используются последовательности Чу, которые получаются, как описано в работе D. Chu, "Polyphase codes with good periodic correlation properties (corresp.)," (Многофазные коды с хорошими свойствами периодической корреляции (сообщен.)) IEEE Trans. Inform. Theory, vol.18, no. 4, pp.531-532, July 1972. Эти последовательности имеют интересное свойство в том, что они обладают идеальными круговыми корреляциями. Пусть L_cp обозначает длину циклического префикса и пусть N_t обозначает длину компонентных обучающих последовательностей. Пусть N_t=М_t где M_t есть длина обучающей последовательности. При этих предположениях переданная символьная последовательность для преамбулы может быть записана как:

s[n]=t[n-N_t] для n=-1, …, -L_cp

s[n]=t[n] для n=0, …, N_t-1

s[n]=t[n-N_t] для n=N_t, …, 2N_t-1

s[n]=-t[n-2N_t] для n=2N_t, …, 3N_t-1

s[n]=t[n-3N_t] для n=3N_t, …, 4N_t-1.

Отметим, что структура этой обучающего сигнала может быть расширена на другие длины, но с повторяющейся блоковой структурой. Например, для использования 16 обучающих сигналов мы рассматриваем такую структуру:

[СР, В, В, -В, В, В, В, -В, В, -В, -В, В, -В, В, В, -В, В].

При использовании данной структуры и полагая N_t=4 M_t, все подлежащие описанию алгоритмы можно применять без модификации. По сути дела мы повторяем обучающую последовательность. Это особенно полезно в случаях, где подходящий обучающий сигнал может быть недоступен.

Рассмотрим следующий принятый сигнал после согласованной фильтрации и понижающей дискретизации до частоты символов:

$$r\left[n\right]=e^{2\pi en}{\displaystyle \sum _{i=0}^{L}h\left[l\right]s\left[n--\Delta \right]+v\left[n\right]}$$

где ε есть неизвестный дискретно-временной частотный сдвиг, Δ есть неизвестный кадровый сдвиг, h[1] являются неизвестными дискретно-временными канальными коэффициентами, a v[n] есть аддитивный шум. Для пояснения ключевых идей в нижеследующем разделе наличие аддитивного шума игнорируется.

i. Грубая кадровая синхронизация

Цель грубой кадровой синхронизации состоит в нахождении неизвестного кадрового сдвига Δ. Введем следующие определения:

r₁[n]:=[r[n], r[n+1], …, r[n+N_t-1]^T,

$${\overline{r}}_1\left[n\right]:={\left[r\left[n+L_{cp}\right],r\left[n+1\right],\dots ,r\left[n+N_t-1\right]\right]}^T$$ ,

r₂[n]:=[r[n+N_t], r[n+1+N_t], …, r[n+2N_t-1]^T,

$${\overline{r}}_2\left[n\right]:={\left[r\left[n+L_{cp}+N_t\right],r\left[n+1+L_{cp}+N_t\right],\dots ,r\left[n+L_{cp}+2N_t-1\right]\right]}^T$$ ,

r₃[n]:=[r[n+2N_t], r[n+1+2N_t], …, r[n+3N_t-1]]^T,

$${\overline{r}}_3\left[n\right]:={\left[r\left[n+L_{cp}+2N_t\right],r\left[n+1+L_{cp}+2N_t\right],\dots ,r\left[n+L_{cp}+3N_t-1\right]\right]}^T$$ ,

r₄[n]:=[r[n+3N_t], r[n+1+3N_t], …, r[n+L_cp+4N_t-1]]^T,

$${\overline{r}}_4\left[n\right]:={\left[r\left[n+L_{cp}+3N_t\right],r\left[n+1+L_{cp}+3N_t\right],\dots ,r\left[n+L_{cp}+4N_t-1\right]\right]}^T$$ .

Предложенный алгоритм грубой кадровой синхронизации выведен из алгоритма в работе К. Shi and E. Serpedin, "Coarse frame and carrier synchronization of OFDM systems: a new metric and comparison," (Грубая синхронизация по кадрам и несущей в системах OFDM: новая метрика и сравнение) IEEE Trans. Wireless Commun., vol.3, no. 4, pp.1271-1284, July 2004, полученный из критерия максимального правдоподобия.

Способ 1 - усовершенствованная грубая кадровая синхронизация: узел оценки грубой кадровой синхронизации решает следующую оптимизацию:

$$\Delta =\arg \underset{k\in 3}{\max }\frac{\left|P_1\left(k\right)\right|+\left|P_2\left(k\right)\right|+\left|P_3\left(k\right)\right|}{{\Vert r_1\Vert }^2+{\Vert r_2\Vert }^2+{\Vert r_3\Vert }^2+{\Vert r_4\Vert }^2+\frac{1}{2}\left({\Vert {\overline{r}}_1\Vert }^2+{\Vert {\overline{r}}_2\Vert }^2+{\Vert {\overline{r}}_3\Vert }^2+{\Vert {\overline{r}}_4\Vert }^2\right)}$$