專利名稱：：Mimo系統(tǒng)中基于rumswf的低復(fù)雜度降秩均衡方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本發(fā)明屬于無線通信
技術(shù)領(lǐng)域：
MIMO系統(tǒng)中的信道均衡方法，具體涉及一種基于RUMSWF(RectangleUnitaiyMultistageWienerFilter)的低復(fù)雜度降秩均衡方法。
背景技術(shù)：
：在過去的幾十年里，通信技術(shù)得到了快速的發(fā)展和廣泛的應(yīng)用，極大地推動了社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，改變著人們的生活方式。而隨著社會的發(fā)展和人們物質(zhì)生活及精神生活水平的提高，人們對無線通信系統(tǒng)容量的需求與日俱增。傳統(tǒng)的無線通信系統(tǒng)采用單發(fā)射天線和單接收天線，稱作單輸入單輸出(SISO)系統(tǒng)。SISO系統(tǒng)在信道容量上具有一個(gè)不可突破的瓶頸~~Shannon容量限制，已不能滿足新一代無線通信系統(tǒng)的容量與可靠性的需求。結(jié)合空時(shí)處理的多天線傳輸系統(tǒng)~~MEMO(MultipleInputMultipleOutput)通信技術(shù)，提供了解決該問題的新途徑，它在無線鏈路兩端均采用多天線，會,充分利用空間資源，在無需增加頻譜資源和發(fā)射功率的情況下，成倍地提升通信系統(tǒng)的容量與可靠性，被視為下一代無線通信系統(tǒng)必須采用的關(guān)鍵技術(shù)，引起了世界各國學(xué)者的極大關(guān)注。MMO技術(shù)在概念上非常簡單，任何一個(gè)無線通信系統(tǒng)，只要是在無線鏈路的兩端都使用多根天線，或者天線陣列，就構(gòu)成了一個(gè)MMO系統(tǒng)。E.Telatar和J.Foshini分別證明了MMO系統(tǒng)與SIMO無線和MSO無線系統(tǒng)相比，可以取得巨大的信道容量，該信道容量突破了傳統(tǒng)信道容量的瓶頸，是C.E.Shamon信道容量的推廣。但與此同時(shí)，MMO系統(tǒng)的復(fù)雜度也會隨著收發(fā)天線數(shù)目的增加而增加，因此先進(jìn)的信號處理技術(shù)是實(shí)現(xiàn)MMO系統(tǒng)容量最大化的關(guān)鍵。隨著研究的不斷深入與應(yīng)用的不斷推廣，MMO系統(tǒng)中的降秩方法，特別是基于降秩信號處理的檢測方法研究已成為目前的研究熱點(diǎn)和難點(diǎn)。薩O信號檢測是目前信號檢測領(lǐng)域備受關(guān)注的一個(gè)分支，至今已在國內(nèi)外重要期刊及會議上發(fā)表了600多篇學(xué)術(shù)論文，及約70余項(xiàng)專利。MIMO系統(tǒng)中最常用的檢測方法包括最大似然檢測方法(MLD)、統(tǒng)性檢測方法以及1996年由美國Lucent公司BELL實(shí)驗(yàn)室的J.Foschini等人提出的分層空時(shí)編碼V-BLAST(Vertical—BellLaboratoriesLayeredSpaceTime)方法。由于在MIMO信號檢測中，速率與可靠性以及方法的性能與復(fù)雜度之間的平衡或者折衷問題始終是決定該項(xiàng)技術(shù)能否真正適于實(shí)際應(yīng)用的關(guān)鍵因素。因此，在滿足一定性能指標(biāo)要求的前提下，盡可能地降低方法的復(fù)雜度就成了我們關(guān)注的重點(diǎn)，降維方法的研究就可以達(dá)至隨一目的。降維或降秩信號處理的思想具有相當(dāng)長的發(fā)展歷史，可以追溯到H.Hotelling，C.E.Shannon及L丄Scharf早期所作的工作，并在陣列信號處理、雷達(dá)、多用戶檢測領(lǐng)域等得到了不同程度的應(yīng)用。目前降維方法的研究成果可歸于以下兩類基于信號子空間思想的MEMO降秩方法、基于多級信號處理的MIMO降秩方法?；谛盘栕涌臻g思想的MMO降秩方法其核心就是將接收信號向量在降維子空間上投影，以提高方法的收斂速度及降低計(jì)算復(fù)雜度。選擇不同的降秩變換(即降秩子空間)可得到不同的降秩性能。典型的子空間選取方法有特征子空間、基于Kiylov子空間的降秩處理方法、基于正交子空間投影的降秩處理方法。目前，降秩子空間組成特征向量的選取最常用的方法有主分量分析法(PrincipalComponentMethod)和互i普測度法(CrossSpectralMethod),它們均是基^t寺征值分解的方法。主分量分析法僅僅〗頓了觀測數(shù)據(jù)的二階統(tǒng)計(jì)，其性能不太理想?；プV測度法相對于主分量分析法更具有魯棒性，但仍需要對接收信號矢量的協(xié)方差矩陣作特征值分解，使得其計(jì)算復(fù)雜度較高?；诙嗉壭盘柼幚淼腗IMO降秩方法多級維納濾波器(MSWF—Multistagewinnerfilter)最早由Goldstein和Reed提出，它推廣了傳統(tǒng)的維納濾波器結(jié)構(gòu)，由標(biāo)量維納濾波器組成一個(gè)嵌套鏈，相應(yīng)的方法被分解成前向遞推和后向遞推方程，只要在多級維納濾波器的前向遞推方程的第D級截?cái)?，就可以得到降秩的多級維納濾波器，即實(shí)現(xiàn)了信號的降維處理。多級維納濾波器在實(shí)際系統(tǒng)中有兩種實(shí)現(xiàn)形式:基于梯度的方法(LMS—LeastMeanSquare)和基于樣本矩陣求逆(SMI—SampleMatrixInverse)的方法。通常，梯度方法的收斂速度取決于協(xié)方差矩陣的^f牛數(shù)。在接收天線數(shù)較小的情況下，協(xié)方差矩陣的條件數(shù)較大，從而使梯度方法的收斂速度很漫。而SMI方法要求對樣本自相關(guān)矩陣求逆，因此當(dāng)收發(fā)天線數(shù)目很多時(shí)，其運(yùn)算量很高。上述研究的各種MIMO檢測方法，通常需要在接收端準(zhǔn)確無誤的了解信道狀態(tài)信息，對應(yīng)于實(shí)際的應(yīng)用中，就需要在發(fā)送數(shù)據(jù)中加入大量的導(dǎo)頻，以輔助接收豐ilX寸復(fù)雜多變的信道環(huán)境進(jìn)行估計(jì)。這就導(dǎo)致MIMO系統(tǒng)的信息傳輸速率大為降低，同時(shí)這也成為了MIMO檢測方法由理論研究走向工程應(yīng)用的一個(gè)主要障礙。與此同時(shí)，在頻率選擇性MMO信道中的自適應(yīng)均衡技斜目當(dāng)重要，而對于自適應(yīng)均衡方法，計(jì)算錢度和收斂速度是衡量方法性能的兩個(gè)重要指標(biāo)。收斂速度快，可以允許接收機(jī)較快的做出判決。特別是在時(shí)變信道中，劍門要求方法的收斂速度比信道的變化速度快，以便均衡器對快速變化的信道做出較快的響應(yīng)和^i。所以，這就需要設(shè)計(jì)降維方法來以最少的抽頭數(shù)(減少計(jì)算復(fù)雜度)，達(dá)到快速(較少的訓(xùn)練序列)和穩(wěn)定的收斂。所以研究具有低復(fù)雜度、可以應(yīng)用在時(shí)變信道中、在不影響檢測性能的同時(shí)，能大大^M川練序列發(fā)送量的檢測方法~~降維處理方法非常重要。本發(fā)明在基于多級維納濾波器的降維自適應(yīng)MMO線性均衡方法的基礎(chǔ)上提出了一種MIMO系統(tǒng)中改進(jìn)的基于RUMSWF的低復(fù)雜度降秩均衡方法。此方法在降低自適應(yīng)均衡的迭代復(fù)雜度的同時(shí)，加快了il^i速度，并且在降秩維納熗波器的級數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于接收信號維數(shù)的情況下，該方法就能達(dá)到近似滿秩均方誤差的性能。
發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明的目的在于克服傳統(tǒng)均衡方法復(fù)雜度高，收斂速度慢的缺點(diǎn)，提供了一種MEMO系統(tǒng)中基于RUMSWF的低M^度降秩均衡方法。為達(dá)到上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是i)系統(tǒng)模型的建立對于:S^f天線數(shù)為M、接收天線數(shù)為N的頻率選擇性MMO系統(tǒng)，假設(shè)其信道階數(shù)為L，則信道脈沖響應(yīng)為H=—/=0其中H,為iVxM維，是第/條時(shí)延路纟規(guī)應(yīng)的信道衰落系數(shù)矩陣，若ik時(shí)刻對寸信號向量s("為獨(dú)立同分布的M維向量s(yt)=…，&("]t，則N維接收信號向量yW=[乂(",…,^("]t表示如下y("^H令/)+,/=0其中一)為N維獨(dú)立同分布的加性復(fù)高斯白噪聲過程；令均衡器的處理長度為&，將發(fā)射信號向量、接收信號向量和噪聲向量在"0,…,iV,-1時(shí)刻進(jìn)行時(shí)域擴(kuò)展，亦即§("=「/("...Z(yt-7V,-丄廣y，一l)到如下矩陣表示形式，于是得其中fiH丄00H。H丄f(A;)=fi(A:)S(A:)+fi(A:)是由iVxM維的多徑信道矩陣H,構(gòu)成的L線對00HG&角陣；2)設(shè)^為參考信號，遺忘因子為義j時(shí)亥幅多級維納濾波器的輸入為接收信號向量AW=，進(jìn)行歸一化相關(guān)向量與阻塞矩陣的更新3)對"1,…,Z)，應(yīng)用前向遞推方程有<formula>formulaseeoriginaldocumentpage8</formula>式中，上標(biāo)*表示共軛，/^為(iV-Z+l)xl維向量，xjq為7V-,'維向量，慮波器級數(shù)的增加x,的維數(shù)逐級降低；4)對/=1,...，"應(yīng)用后向遞推方程，與基于UMSWF的均衡方法相同式中，《&)表示第/級標(biāo)量理想信號，w為權(quán)向量，也就是由向量&w估計(jì)出標(biāo)量(("的維納濾波器，^為每一級的誤差信號，第"級的理想信號^(^即為&，貝購衡器的輸出烏("即為本發(fā)明基于MSWF的自適應(yīng)降秩線性均衡方法中酉多級維納濾波器的fflB矩陣予以改進(jìn)，采用(iV-/)x(A^+l)維的長方矩陣塊作為卩腺矩陣，使MSWF前向遞推分解中各級觀觀幅號向量x,W的維數(shù)逐級降低，同時(shí)此長方矩陣塊來自于相關(guān)相減實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)的正方阻塞矩陣，因此同時(shí)具備正方阻塞矩陣的優(yōu)點(diǎn)，不需要a^:求解卩腺矩陣。本發(fā)明將RUMSWF應(yīng)用于降秩自適應(yīng)均衡中，降低了均衡方法的復(fù)雜度，力口快了均衡方法的收斂速度，使其具有很好的性能。特別是在^l寸天線、接收天線較多和降秩階數(shù)較高時(shí)，RUMSWF能夠有效降低MSWF前向遞推分解中復(fù)乘的次數(shù)，從而大大降低了方法的復(fù)雜度，加快了收斂速度。理論分析和仿真實(shí)驗(yàn)表明，此改進(jìn)均衡方法在復(fù)雜度和收斂速度方面均優(yōu)于基于MSWF的自適應(yīng)降糊衡方法。圖1為MIMO系統(tǒng)中自適應(yīng)線性均衡器結(jié)構(gòu)框圖2為RUMSWF(RectangleUnitaryMultistageWienerFilter)的實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)圖3為基于三種多級維納濾波器的降秩線性均衡器誤碼曲線圖；圖4為兩種自適應(yīng)降維均衡方法與RLS方法收斂速度比較圖。具體實(shí)施例方式下面結(jié)合附圖對本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)說明。參見圖l，首先給出MIMO系統(tǒng)中自適應(yīng)線性均衡器的系統(tǒng)模型。對于發(fā)射天線數(shù)為M、接收天線數(shù)為N的頻率選擇性MMO系統(tǒng)，假設(shè)其信道階數(shù)為L，于是信道脈沖響應(yīng)可以表示為<formula>formulaseeoriginaldocumentpage9</formula>其中H,為iVxM維，是第/條時(shí)延路^)^應(yīng)的信道衰落系數(shù)矩陣。若A時(shí)刻對寸信號向量sW為獨(dú)立同分布的M維向量8("=[^W,…,&("]t，則N維接收信號向量yW=[乂(",...，h(A)]7表示如下<formula>formulaseeoriginaldocumentpage9</formula>其中n("=h(",…，("]t為N維獨(dú)立同分布的加性復(fù)高斯白噪聲過程。令均衡器的處理長度為iV,，將發(fā)射信號向量、接收信號向量和噪聲向量在"0，…,iV,-1時(shí)刻進(jìn)行時(shí)域擴(kuò)展，亦即豐)=[/("...s，-iV,-丄〕—到如下矩陣表示形式<formula>formulaseeoriginaldocumentpage9</formula>是由7VxM維的多徑信道矩陣H,構(gòu)成的L線對角陣。針對以上系統(tǒng)模型，設(shè)^為參考信號，遺忘因子為/L^時(shí)刻酉多級維納濾波器的輸入為接收信號向量x。("=。則N維觀測信號向量;c。經(jīng)過D級前向遞推方程后變成D維期望信號，由圖2對D階降秩RUMSWF可得<formula>formulaseeoriginaldocumentpage10</formula>其中，c/,州表示第/級標(biāo)量理想信號。、…A為歸一化互相關(guān)矢量，是期望信號與觀觀,號向量的的歸一化互相關(guān)向量。/-/^即為阻塞矩陣^滿足5,7^(U-l,…,7V的7VxiV維正方矩陣，其秩為iV-!'。同時(shí)定義矩陣或者向量的上標(biāo)W表示取其前i行，即—1〗表示取向量/^的前iV-1行。MSWF采用相關(guān)相減結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)時(shí)，B1=/-Vf，滿足《、=0。此處，用《-'來代替B,/-V^，即取A的前W-l行作為(iV-l)xiV維卩腺矩陣。此替代保留了》("的全部信息而無任何損失，這是由于A的秩為^-1。下面證明N維正方阻塞矩陣5,的秩為A^。由S,為(^-/+1)><(^-/+1)維矩陣，/^為(^-/+1)><1維向量，要滿足5,/^0，即相當(dāng)于尋找滿足[、…,V,+1]''■(W-i+l)=0的lx(iV-"l)維的獨(dú)立向量的個(gè)數(shù)，由線性代數(shù)理論知識易知，存在的獨(dú)立向量個(gè)數(shù)為7V-Z，即g的秩為7V-/。故采用^-0><^-/+1)維長方矩陣B"作為卩腺矩陣可以保留5^)的全部信息而無任何損失。同時(shí)此實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)一方面禾,了長方阻塞矩陣的優(yōu)點(diǎn)，肯,逐級降低接收信號向量的維數(shù)，另一方面采用了相關(guān)相減結(jié)構(gòu)，不需要^^蟲求解P腺矩陣，這樣既可以降低存儲量，又有利于降低計(jì)算量，如計(jì)算x^hB,』("需要的計(jì)算量為0(7V2)，而利用相關(guān)相減結(jié)構(gòu)計(jì)算x,("=x,—i("-&《(A)需要的計(jì)算量僅為O(AO。將此RUMSWF應(yīng)用于自適應(yīng)均衡方法中，步驟如下1)首先，進(jìn)行歸一化相關(guān)向量與阻塞矩陣的更新2)對/=1,..,仏應(yīng)用前向遞推方程有x,.(&)=B,Xw=x;—〕(A:)-/f，1化Z)^+i("=x;(&)《("+義A+i-1)式中，上標(biāo)*表示共軛，/^為(A^+l)xl維向量，x,("為iV-/維向量，即隨著濾波器級數(shù)的增加x,(A)的維數(shù)逐級降低；3)對/4,…,"應(yīng)用后向遞推方程，與基于UMSWF的均衡方法相同、J歸綜上，均衡器的輸出為圖3和圖4給出了此方法的性能仿真。仿真剝?？紤]一^I寸天線M:4，接收天線A^8的V-BLAT系統(tǒng)，各天線發(fā)射信號采用BPSK調(diào)制并且具有相等的皿功率。信道模型為頻率選擇性瑞利衰落信道，信道階數(shù)丄=3，即均衡器處理的長度iV,=3，各徑功率相等并且功率譜為Jakes譜，各天線對間的多徑衰落系數(shù)相互獨(dú)立，且服從方差為1的復(fù)高斯分布，無信道編碼。噪聲是均值為O的復(fù)高斯白噪聲，功率隨信噪比改變。在仿真中，固定每一幀的比特?cái)?shù)為1000，其中前200比特用于信道估計(jì)，信道估計(jì)中采用最小均方體準(zhǔn)則估計(jì)出各信道參數(shù)。采用MontoCarlo仿真技術(shù)進(jìn)行仿真。圖3中水平軸定義的信噪比SVi定義為輸出端的平均信噪比，即SW=l^SVi,，其中SW,為第/根天線接收到的信號功率與噪聲功率的比值。仿真中主要考察改進(jìn)的基于RUMSWF均衡方法與基于UMSWF均衡方法誤碼性倉巨差異。圖3給出了多級維納濾波器的秩(級數(shù)，用D表示)取不同值時(shí)，基于兩種MSWF的均衡方法的誤碼曲線。由圖劍門可以看出，當(dāng)S層從低向高變化時(shí)，為了取得滿秩維納濾波性能，兩種MSWF所需的必要級數(shù)均在逐漸增多。同時(shí)，齢D=4，D=8,I>16三種情況下的曲線，可以看到UMSWF均衡方法的誤碼性能略優(yōu)于基于RUMSWF的均衡方法，這是由于劍門在阻塞矩陣的選取上作了修改，MSWF相當(dāng)于把接收信號矢量向一個(gè)低維的子空間投影，其性能很大程度上取決于投影子空間是否可以很好的近似信號子空間。而基于RUMSWF的均衡方法的取阻塞矩陣是取了(iV-/+1)x(W-/+1)維正方矩陣的前iV-/行，如果這iV-/行張成的子空間剛好是正交信號子空間，即這iV-,'行向量為線性獨(dú)立的向量，則該^-/行能夠精確的表達(dá)iK"的全部信息，而若這A^/行向量為非線性獨(dú)立的向量，則該iV-Z行不能完全精確的表達(dá)信號子空間，但是由于lt逝似誤差非常小，故兩種方法的差異也較小。從圖3的仿真結(jié)果同樣看到兩種方法的誤碼性能相當(dāng)差異在ldB左右，尤其是在高信噪比處，幾乎無差異存在,但本發(fā)明公開方法的復(fù)雜度要比基于MSWF的自適應(yīng)均衡方》封氐得多，具體分析見表l。表1三種均衡方法的復(fù)雜度(復(fù)數(shù)乘法運(yùn)算次數(shù))對比<table>tableseeoriginaldocumentpage13</column></row><table>從表1可以看出改進(jìn)的RUMSWF自適應(yīng)均衡方法比UMSWF自適應(yīng)均衡方法的乘法次數(shù)每一級少M(fèi)DiV,"(Z)+l)次，整個(gè)均衡更新過程中乘法次數(shù)共減少M(fèi)V,[l2x2+22x3+…("-1)2xD]次。由此可見改進(jìn)均衡方法總的計(jì)算復(fù)雜度降低較非常可觀。圖4主要比較基于RUMSWF的降維RLS均衡方法與基于UMSWF的降維RLS均衡方法的收斂速度，同時(shí)將這兩種方法與常規(guī)的RLS自適應(yīng)方法的收斂速度進(jìn)行比較。在仿真中，固定信噪比SV及-10dB，遺忘因子"0.998，用來消除當(dāng)前輸入向量的影響，通過其對過去繊指數(shù)加權(quán)，使迭^f爐向于降低過去取樣數(shù)據(jù)的重要性，因此遺忘因子代表的是一種時(shí)間相關(guān)性。其他仿真剝牛與誤碼性能仿真相同。兩種方法的均方誤差隨迭代次數(shù)的變化曲線如圖4所示。由圖可以看出，基于RUMSWF的降維RLS均衡方法的收斂速度BTO;于基于MSWF的自適應(yīng)均衡方法，這是由于要達(dá)到同樣的誤碼性能，基于RUMSWF的降維RLS均衡方法的迭代復(fù)雜度比基于MSWF的復(fù)雜度要低很多，因此收斂速度略優(yōu)于基于MSWF的方法。同時(shí)劍門可以看出二者的收斂速度均明顯優(yōu)于常規(guī)RLS方法，而且秩D越小，收斂速度越快。收斂速度是指方法迭代接近最優(yōu)解時(shí)所需要的搜索時(shí)間，它可以看成是方法的搜索速度。常規(guī)的RLS自適應(yīng)方法在整個(gè)信號子空間內(nèi)搜索最優(yōu)解，其收斂速度與子空間的維數(shù)成正比。而降維RLS自適應(yīng)方法則不同，它通過子空間投影，大大降低了搜索的范圍，加快了方法的收斂速度，投影子空間維數(shù)越低，收斂越快。然而，降維RLS方法只會g在降維子空間內(nèi)尋矛娘部最優(yōu)點(diǎn)，而常規(guī)的RLS方法搜索的是全局最優(yōu)點(diǎn)，所以降維RLS方法的MSE性能比滿秩RLS方法的性能要差，這一點(diǎn)從圖4也可以看出。最后從圖中也可以看出，當(dāng)D過小時(shí)降維RLS方法達(dá)不到RLS的均方誤差性能。權(quán)利要求1、MIMO系統(tǒng)中基于RUMSWF的低復(fù)雜度降秩均衡方法，其特征在于1)系統(tǒng)模型的建立對于發(fā)射天線數(shù)為M、接收天線數(shù)為N的頻率選擇性MIMO系統(tǒng)，假設(shè)其信道階數(shù)為L，則信道脈沖響應(yīng)為其中Hl為N×M維，是第l條時(shí)延路徑對應(yīng)的信道衰落系數(shù)矩陣，若k時(shí)刻發(fā)射信號向量s(k)為獨(dú)立同分布的M維向量s(k)＝[s1(k)，…，sM(k)]T，則N維接收信號向量y(k)＝[y1(k)，…，yN(k)]T表示如下其中n(k)＝[n1(k)，…，nN(k)]T為N維獨(dú)立同分布的加性復(fù)高斯白噪聲過程；令均衡器的處理長度為Nf，將發(fā)射信號向量、接收信號向量和噪聲向量在k＝0，…，Nf-1時(shí)刻進(jìn)行時(shí)域擴(kuò)展，亦即于是得到如下矩陣表示形式其中是由N×M維的多徑信道矩陣Hl構(gòu)成的L線對角陣；2)設(shè)s1為參考信號，遺忘因子為λ，k時(shí)刻酉多級維納濾波器的輸入為接收信號向量進(jìn)行歸一化相關(guān)向量與阻塞矩陣的更新3)對i＝1，…，D，應(yīng)用前向遞推方程有式中，上標(biāo)*表示共軛，hi為(N-i+1)×1維向量，xi(k)為N-i維向量，即隨著濾波器級數(shù)的增加xi(k)的維數(shù)逐級降低；4)對i＝1，…，D應(yīng)用后向遞推方程，與基于UMSWF的均衡方法相同dD(k)＝εD(k)式中，di(k)表示第i級標(biāo)量理想信號，wi為權(quán)向量，也就是由向量xi-1(k)估計(jì)出標(biāo)量di-1(k)的維納濾波器，εi為每一級的誤差信號，第D級的理想信號dD(k)即為εD，則均衡器的輸出即為全文摘要一種MIMO系統(tǒng)中基于RUMSWF的低復(fù)雜度降秩均衡方法，基于MSWF的自適應(yīng)降秩線性均衡方法進(jìn)行改進(jìn)，是一種基于長方阻塞矩陣并通過相關(guān)相減結(jié)構(gòu)來實(shí)現(xiàn)多級維納濾波器的降秩自適應(yīng)MIMO線性均衡方法。通過對酉多級維納濾波器的阻塞矩陣改進(jìn)，選取其正方阻塞矩陣中的一個(gè)長方矩陣塊作為阻塞矩陣，使得酉多級維納濾波器前向遞推分解中接收信號向量的維數(shù)逐級降低，從而在降低了自適應(yīng)均衡的迭代復(fù)雜度的同時(shí)，并且加快了收斂速度。理論分析和仿真結(jié)果表明，此低復(fù)雜度快速降秩自適應(yīng)均衡方法具有復(fù)雜度低、收斂速度快的優(yōu)點(diǎn)。在具有4根發(fā)射天線，8根接收天線，采用BPSK調(diào)制的V-BLAST系統(tǒng)中，僅用基于多級維納濾波的均衡方法0.5倍的計(jì)算復(fù)雜度即可達(dá)到與其僅相差0.78dB的誤碼性能。文檔編號H04L1/06GK101534177SQ20091002187公開日2009年9月16日申請日期2009年4月3日優(yōu)先權(quán)日2009年4月3日發(fā)明者付瑞君,任品毅,吳廣恩,尹穩(wěn)山,瑞汪,王熠晨,莉魏申請人:西安交通大學(xué)