一种阵列天线MC－CDMA系统上行链路接收方法

摘要

一种阵列天线MC-CDMA系统上行链路接收方法，该方法首先是对阵列天线每一阵元所接收的信号进行子载波信号的分离；其次，将所分离出的每一阵元的子载波信号进行解扩和匹配滤波处理，实现用户信号的解扩，获得用户子载波信号的匹配滤波输出；后将不同阵元上匹配滤波器输出信号中属于同一用户同一子载波信号进行空域合并，获空域分集增益；再将所得空域合并后的信号中属于同一用户的各子载波信号进行频域合并，获频域分集增益；最后，对所得到经空域、频域合并后的用户信号的最终判决变量进行判决，得用户信号的判决结果。该接收方法处理简单，易于实现，并且由于获得了联合的空域、频域分集增益，系统具有良好的接收性能。

主权项

1.一种阵列大线MC-CDMA系统上行链路接收方法，其特征在于包括以下接收步骤，对任一用户k：步骤1，将阵列天线第1阵元所接收的信号r₁(t)分别送入第1阵元所对应的L个载波信号分离模块(1-1-1)，(1-2-1)，...，(1-L-1)中，得到输出信号x_k，1，1(t)＝r₁(t)(cos(ω₁(t-τ_k，1))+sin(ω₁(t-τ_k，1)))，x_k，2，1(t)＝r₁(t)(cos(ω₂(t-τ_k，2))+sin(ω₂(t-τ_k，2)))，...，x_k，L，1(t)＝r₁(t)(cos(ω_L(t-τ_k，L))+sin(ω_L(t-τ_k，L)))；同时将第2阵元所接收的信号r₂(t)分别送入第2阵元所对应的L个载波信号分离模块(1-1-2)，(1-2-2)，...，(1-L-2)中，得到输出信号x_k，1，2(t)＝r₂(t)(cos(ω₁(t-τ_k，1))+sin(ω₁(t-τ_k，1)))，x_k，2，2(t)＝r₂(t)(cos(ω₂(t-τ_k，2))+sin(ω₂(t-τ_k，2)))，...，x_k，L，2(t)＝r₂(t)(cos(ω_L(t-τ_k，L))+sin(ω_L(t-τ_k，L)))；...；同时将第N个阵元所接收的信号r_N(t)分别送入第N阵元所对应的L个载波信号分离模块(1-1-N)，(1-2-N)，...，(1-L-N)中，得到输出信号x_k，1，N(t)＝r_N(t)(cos(ω₁(t-τ_k，1))+sin(ω₁(t-τ_k，1)))，x_k，2，N(t)＝r_N(t)(cos(ω₂(t-τ_k，2))+sin(ω₂(t-τ_k，2)))，...，x_k，L，N(t)＝r_N(t)(cos(ω_L(t-τ_k，L))+sin(ω_L(t-τ_k，L)))；步骤2，将信号x_k，1，1(t)，x_k，2，1(t)，...，x_k，L，1(t)分别送入第1阵元所对应的L个解扩和匹配滤波模块(2-1-1)，(2-2-1)，...，(2-L-1)，进行解扩和匹配滤波处理，得到第i比特信号： $y_{k,\mathrm{1,1}}\left(i\right)=\frac{1}{T_s}{\int }_{{\mathrm{iT}}_s+{\tau }_{k,1}}^{(i+1)T_s+{\tau }_{k,1}}{x}_{k,\mathrm{1,1}}\left(t\right)c_{k,1}^I\left(t\right)\mathrm{dt}+j\frac{1}{T_s}{\int }_{i{T}_s+{\tau }_{k,1}}^{(i+1)T_s+{\tau }_{k,1}}{x}_{k,\mathrm{1,1}}\left(t\right)c_{k,1}^Q\left(t\right)\mathrm{dt},$ $y_{k,\mathrm{2,1}}\left(i\right)=\frac{1}{T_s}{\int }_{{\mathrm{iT}}_s+{\tau }_{k,2}}^{(i+1)T_s+{\tau }_{k,2}}{x}_{k,\mathrm{2,1}}\left(t\right)c_{k,2}^I\left(t\right)\mathrm{dt}+j\frac{1}{T_s}{\int }_{i{T}_s+{\tau }_{k,2}}^{(i+1)T_s+{\tau }_{k,2}}{x}_{k,,21}\left(t\right)c_{k,2}^Q\left(t\right)\mathrm{dt},...,$ $y_{k,L,l}\left(i\right)=\frac{1}{T_s}{\int }_{i{T}_s+{\tau }_{k,L}}^{(i+1)T_s+{\tau }_{k,1}}{x}_{k,L,l}\left(t\right)c_{k,1}^l\left(t\right)\mathrm{dt}+j\frac{1}{T_s}{\int }_{{\mathrm{iT}}_s+{\tau }_{k,1}}^{(i+1)T_s+{\tau }_{k,1}}{x}_{k,L,1}\left(t\right)c_{k,1}^Q\left(t\right)\mathrm{dt};$ 将信号x_k，1，2(t)，x_k，2，2(t)，...，x_k，L，2(t)分别送入第2阵元所对应的L个解扩和匹配滤波模块(2-1-2)，(2-2-2)，...，(2-L-2)中，得到输出信号： $y_{k,1,2}\left(i\right)=\frac{1}{T_s}{\int }_{{\mathrm{iT}}_s+{\tau }_{k,1}}^{(i+1)T_s+{\tau }_{k,1}}{x}_{k,1,2}\left(t\right)c_{k,1}^I\left(t\right)\mathrm{dt}+j\frac{1}{T_s}{\int }_{i{T}_s+{\tau }_{k,1}}^{(i+1)T_s+{\tau }_{k,1}}{x}_{k,1,2}\left(t\right)c_{k,1}^Q\left(t\right)\mathrm{dt},$ $y_{k,2,2}\left(i\right)=\frac{1}{T_s}{\int }_{{\mathrm{iT}}_s+{\tau }_{k,2}}^{(i+1)T_s+{\tau }_{k,2}}{x}_{k,2,2}\left(t\right)c_{k,2}^I\left(t\right)\mathrm{dt}+j\frac{1}{T_s}{\int }_{i{T}_s+{\tau }_{k,2}}^{(i+1)T_s+{\tau }_{k,2}}{x}_{k,2,2}\left(t\right)c_{k,2}^Q\left(t\right)\mathrm{dt},...,$ $y_{k,L,2}\left(i\right)=\frac{1}{T_s}{\int }_{{\mathrm{iT}}_s+{\tau }_{k,L}}^{(i+1)T_s+{\tau }_{k,L}}{x}_{k,L,2}\left(t\right)c_{k,L}^I\left(t\right)\mathrm{dt}+j\frac{1}{T_s}{\int }_{i{T}_s+{\tau }_{k,L}}^{(i+1)T_s+{\tau }_{k,L}}{x}_{k,L,2}\left(t\right)c_{k,L}^Q\left(t\right)\mathrm{dt},$ 将信号x_k，1，N(t)，x_k，2，N(t)，...，x_k，L，N(t)分别送入第N阵元所对应的L个解扩和匹配滤波模块(2-1-N)，(2-2-N)，...，(2-L-N)中，得到输出信号： $y_{k,1,N}\left(i\right)=\frac{1}{T_s}{\int }_{{\mathrm{iT}}_s+{\tau }_{k,1}}^{(i+1)T_s+{\tau }_{k,1}}{x}_{k,1,N}\left(t\right)c_{k,1}^I\left(t\right)\mathrm{dt}+j\frac{1}{T_s}{\int }_{i{T}_s+{\tau }_{k,1}}^{(i+1)T_s+{\tau }_{k,1}}{x}_{k,1,N}\left(t\right)c_{k,1}^Q\left(t\right)\mathrm{dt},$ $y_{k,2,N}\left(i\right)=\frac{1}{T_s}{\int }_{{\mathrm{iT}}_s+{\tau }_{k,2}}^{(i+1)T_s+{\tau }_{k,2}}{x}_{k,2,N}\left(t\right)c_{k,2}^I\left(t\right)\mathrm{dt}+j\frac{1}{T_s}{\int }_{i{T}_s+{\tau }_{k,2}}^{(i+1)T_s+{\tau }_{k,2}}{x}_{k,2,N}\left(t\right)c_{k,2}^Q\left(t\right)\mathrm{dt},...,$ $y_{k,L,N}\left(i\right)=\frac{1}{T_s}{\int }_{{\mathrm{iT}}_s+{\tau }_{k,L}}^{(i+1)T_s+{\tau }_{k,L}}{x}_{k,L,N}\left(t\right)c_{k,L}^I\left(t\right)\mathrm{dt}+j\frac{1}{T_s}{\int }_{i{T}_s+{\tau }_{k,L}}^{(i+1)T_s+{\tau }_{k,L}}{x}_{k,L,N}\left(t\right)c_{k,L}^Q\left(t\right)\mathrm{dt},$ 步骤3，将N个匹配滤波输出信号y_k，1，1(i)，y_k，1，2(i)，...，y_k，1，N(i)送入第1个子载波所对应的空域合并模块(3-1)，得到矢量y_k，1(i)＝[y_k，1，1(i)，y_k，1，2(i)，…，y_k，1，N(i)]^T，通过空域合并权矢量 $w_{k,1}^s\left(i\right)=[w_{k,l,1}^s\left(i\right),w_{k,l,2}^s\left(i\right),...,w_{k,l,N}^s\left(i\right)],$ 完成用户k第1个子载波信号的空域合并，得到空域合并后的信号 $z_{k,l}\left(i\right)=w_{k,l}^s\left(i\right)·y_{k,l}\left(i\right);$ 同时将N个匹配滤波输出信号y_k，2，1(i)，y_k，2，2(i)，...，y_k，2，N(i)送入第2个子载波所对应的空域合并模块(3-2)，得到矢量y_k，2(i)＝[y_k，2，1(i)，y_k，2，2(i)，...，y_k，2，N(i)]^T，通过空域合并权矢量 $w_{k,2}^s\left(i\right)=[w_{k,\mathrm{2,1}}^s\left(i\right),w_{k,\mathrm{2,2}}^s\left(i\right),...,w_{k,2,N}^s\left(i\right)],$ 完成用户k第2个子载波信号的空域合并，得到空域合并后的信号 $z_{k,2}\left(i\right)=w_{k,2}^s\left(i\right)·y_{k,2}\left(i\right),...,$ 同时将N个匹配滤波输出信号y_k，L，1(i)，y_k，L，2(i)，...，y_k，L，N(i)送入第L个子载波所对应的空域合并模块(3-L)，得到矢量y_k，L(i)＝[y_k，L，1(i)，y_k，L，2(i)，...，y_k，L，N，(i)]^T，通过空域合并权矢量 $w_{k,L}^s\left(i\right)=[w_{k,L,1}^s\left(i\right),w_{k,L,2}^s\left(i\right),...,w_{k,L,N}^s\left(i\right)],$ 完成用户k第L个子载波信号的空域合并，得到空域合并后的信号 $z_{k,L}\left(i\right)=w_{k,L}^s\left(i\right)·y_{k,L}\left(i\right);$ 步骤4，将空域合并后的L个子载波信号z_k，1(i)，z_k，2(i)，…，z_k，L(i)送入载波合并模块(4)，得到矢量z_k(i)＝[z_k，1(i)，z_k，2(i)，…，z_k，L(i)]^T，通过频域合并权矢量 $w_k^f\left(i\right)=[w_{k,1}^f\left(i\right),w_{k,2}^f\left(i\right),...,w_{k,L}^f\left(i\right)]$ 完成多载波信号的合并，获得用户k最终的判决变量 $z_k\left(i\right)=w_k^f\left(i\right)·z_k\left(i\right);$ 步骤5，将最终的判决变量Z_k(i)送入信号判决模块(5)进行极性判决，得到任一用户k信号的判决结果；在上面步骤中的ω_l是用户第l个子载波的角频率(1≤l≤L)，τ_k，l是用户k第l个子载波的时延，T_s为比特周期，[c_k，1^Ic_k，2^I...c_k，L^I]和[c_k，1^Qc_k，2^Q...c_k，L^Q]分别为用户k的I路和Q路对应的扩频序列，其中的c_k，l^I、c_k，l^Q为用户k第l个子载波I路和Q路的扩频码。