一种空间分集MMSE-RISIC-NP均衡方法与流程

一种空间分集mmse-risic-np均衡方法
技术领域
1.本发明属于对流层散射通信技术领域，尤其涉及一种空间分集mmse-risic-np均衡方法。


背景技术：

2.目前，传统的对流层散射通信波形如失真自适应接收机(distortionadaptivereceiver,dar)，其通过使相邻符号的保护间隔增大的方式来克服多径传播的影响，然而，当信息传输速率由2mb/s提高到8mb/s甚至更高时，这种增大保护间隔的被动方式就不再可行，这时就应采用均衡的方式来主动消除多径传播的影响。均衡是一种幅度和相位的补偿方法，用以最小化码间干扰造成的误码率恶化。如果在时域进行均衡，称其为时域均衡，一般采用横向滤波器实现，通过改变抽头系数来跟踪信道的变化，当信道多径数增多时，均衡复杂度呈指数上升趋势。如果在频域进行均衡，称其为频域均衡，其主要考虑频率响应。单载波频域均衡(single-carrierfrequencydomainequalization,sc-fde)技术通过频域均衡方法对抗频率选择性衰落，相比单载波时域均衡，它不需依靠加长抽头延迟线来提高抗符号间干扰能力，而是直接在频谱上校正失真，因此在大多径时延时频域均衡的复杂度明显降低；相比正交频分复用(orthogonalfrequencydivisionmultiplexing,ofdm)系统，具有相似复杂度的同时，其保留了单载波信号峰均功率比(peaktoaveragepowerratio,papr)低的优势，降低了对相位噪声、频偏的敏感性。
3.根据有无反馈，单载波频域均衡算法可以分为线性单载波频域均衡算法和非线性单载波频域均衡算法。
4.1、sc-fde技术
5.在高速率无线通信中，sc-fde是克服isi的一个有效技术，如图6所示为sc-fde系统的结构图。发射的二进制数据经编码，交织，符号映射后以分块的形式进行传输，每n个符号作为一个码块，然后在各码块之间插入保护间隔(guardinterval,gi)，保护间隔长度需大于信道最大时延扩展长度以避免码间干扰；最后经数模转换后通过发射天线发送出去。信号经无线信道传输后到达接收端，经过模数转换变为数字信号，去除gi后经快速傅里叶变换(fastfouriertransform,fft)变换到频域，利用插入的导频进行信道估计，将信道估计得到的信道传递函数用于频域均衡，在频域对sc-fde码块进行补偿，经逆快速傅里叶变换(inverse fast fouriertransform,ifft)后变换到时域，再进行相应的解映射、解交织和解码得到估计的二进制数据。对于sc-fde 的gi，可以插入循环前缀(cyclicprefix,cp)，即从码块尾部复制一段到头部重复发送，如图7(a)所示，插入cp可以使得发送码块和信道冲激响应的线性卷积转化为循环卷积，从而经过fft转化为简单的频域乘法运算，这样就可以进行低复杂度的频域均衡。还可以插入一段已知的特定序列作为gi，即特殊字(uw)，其在时域上具有小的峰均功率比，频域上具有近于恒定的幅频特性，如图7(b)所示，可在开头码块前插入一个 uw，其余每两个码块之间插入一个uw，这样也可以起到和循环前缀一样的作用，uw还可以用作信道估计，当使用判决反馈均衡时，可以减少误码传播的影响。
6.以插入uw为例，假设在一个数据块中信道冲激响应不变，插入uw的数据块可以表示为
[0007][0008]
其中d为k
×
1的数据向量，u为g
×
1的uw向量，记一个数据块总长度n＝k g。
[0009]
数据经信道传输，去除循环前缀后可以表示为：
[0010]
y＝hx v
ꢀꢀꢀꢀ
(2)
[0011]
其中接收信号向量y＝[y0,
…
,y
n-1
]
t
，y0,
…
,y
n-1
分别为第n(n＝0,
…
,n-1)点的接收信号，v为均值为0其中元素方差为的加性高斯白噪声向量，h为信道脉冲响应构成的n
×
n循环矩阵，其第一列元素为 [h(0) h(1)
…
h(l-1) 0
…
0]
t
，l为信道多径数，l《n，h(0)h(1)
…
h(l-1)分别为信道冲激响应，接收信号向量y经fft后可以表示为：
[0012]
y＝fy
[0013]
＝f(hx v)
[0014]
＝fhfhfx fv
[0015]
＝hx v
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)
[0016]
其中
[0017]
h＝fhfhꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)
[0018]
x＝fx
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)
[0019]
v＝fv
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)
[0020]
式中，f为n
×
n维fft矩阵，fh为其共轭转置矩阵：
[0021][0022]
y，x，v分别为y，x，v的频域形式，h为频域信道响应矩阵，由于h为循环矩阵，故h为对角矩阵，k本身表示频域的第k点，因此频域第k点的频域信道冲激响应hk就对应h的第k个对角元素，为：
[0023][0024]
令yk表示频域第k点的接收信号，也就是第k个频域接收信号，则
[0025]
yk＝hkxk vkꢀꢀꢀꢀ
(9)
[0026]
式中，hk为频域第k点的频域信道冲激响应，hk＝[h]
kk
，即频域第k点的频域信道冲激响应为频域信道响应矩阵h上第k个对角元素；xk，vk分别为频域第k点的频域发射信号和噪声信号。此时即可通过频域均衡技术来还原出发射数据。
[0027]
2、线性单载波频域均衡算法
[0028]
传统的sc-fde均衡算法有zf均衡和mmse均衡。zf均衡在消除码间干扰方面理论上是最佳的，但在信道频域深衰落点上会放大噪声的影响，使性能恶化；mmse均衡目的是为了使得误码率(biterrorrate,ber) 最小，相当于在信道噪声和码间干扰二者之间作了折衷。
[0029]
(1)zf均衡
[0030]
zf均衡可以使得isi消除为零，其均衡矩阵可以表示为：
scfde系统；建立空间分集mimo-scfde系统的模型；该步骤所起积极作用：为后面mmse-risic-np均衡提供系统框架基础。
[0047]
步骤二，建立空间分集mimo-scfde系统的模型，并进行空间分集mmse-risic均衡和空间分集 mmse-risic-np均衡。空间分集mmse-risic-np均衡算法；该步骤包括空间分集mmse-risic均衡算法与空间分集mmse-risic-np均衡算法，其中空间分集mmse-risic-np均衡算法包括空间分集mmse-risic均衡算法中的步骤。
[0048]
mmse-risic均衡算法积极作用：一是现有文献中只提出了mmse-risic均衡算法，但并没有将其运用到空间分集mimo-scfde系统中，因此首先提出空间分集mmse-risic均衡算法；二是可以比较分析空间分集 mmse-risic均衡算法中的缺点，突出mmse-risic-np均衡算法所解决的问题以及创新性。
[0049]
进一步，所述步骤二中，mimo-scfde系统模型建立具体过程为：
[0050]
将stbc与sc-fde相结合，采用以块为单位的stbc编码；所用stbc-scfde系统帧结构，发射天线数为2，接收天线数为nr时，实现2nr的全分集增益；采用uw做为gi，为了在接收端满足正交性，在后面进行uw处理；
[0051]
发送端的原始数据经映射、交织、编码后转化为发送数据块，发送数据块经stbc编码后被插入uw，通过发射天线进入信道；经stbc编码并被插入uw的发送数据块可以表示为下式：
[0052][0053]
第i时刻数据块中的数据部分经逆序，并配合共轭、取反等操作可得到第i 1时刻数据块中的数据，则两天线上的发射数据可以表示为：
[0054][0055]
经信道传输后第j个接收天线上第i，i 1时刻的接收信号可以分别表示为：
[0056][0057]
其中分别表示第i、i 1时刻第m个发射天线到第j个接收天线的信道矩阵，与为均值为零，其中元素方差为的加性高斯白噪声向量；
[0058]
将式(15)带入式(16)，为简化表示，将上标(
·
)(i)省去，并假设在两连续传输数据块上信道冲激响应不变，即令则式(16)可以表示为：
[0059]
[0060]
将乘以n
×
n循环移位置换矩阵pk，得到置换后的i 1时刻第j个接收天线的接收信号并运用性质h
j,m
p＝ph
j,m
，可得
[0061][0062]
对n
×
1向量r＝[r
0 r1…rn-1
]
t
而言，对进行fft变换可得
[0063][0064]
其中，f为n
×
n维fft矩阵
[0065][0066]
式(19)的第二个等式中，与使得stbc编码丧失了正交性，因此需要进行uw块处理
[0067][0068]
其中表示经uw块处理后的第j个接收天线上第i 1时刻的频域接收信号，表示经uw块处理后的第j个接收天线上第i 1时刻的频域接收信号，
[0069]
在公式(21)的第二项中，移除了发射uw块造成的干扰，并在第三项中重新构建了时间反转uw；对式 (21)做如下处理：
[0070][0071]
结合(19)和(22)可以得到：
[0072][0073]
式中rj表示第j个接收天线上的频域接收信号，x1表示第一个发射天线上的频域发送信号，x2表示第二个发射天线上的频域发送信号，h
(j)
表示第j个接收天线上的频域信道矩阵，x表示两个发射天线上的频域发送信号，nj表示第j个接收天线上的频域噪声信号，将rj乘上h
(j)h
上式可分解出x1和x2；
[0074][0075]
其中，表示时刻i时第j个接收天线上经式(24)变换后的频域接收信号；0n×n表
示n
×
n的零矩阵；则其中λ
(j)
为n
×
n对角矩阵，e{
·
}表示取均值；
[0076]
将与进行归一化处理，使得噪声项仍然为方差为的高斯白噪声，式(24)可以写为：
[0077][0078]
其中，表示时刻i时第j个接收天线上经归一化处理后的频域接收信号，表示时刻i时第j个接收天线上经归一化处理后的频域噪声信号，λ
(j)
＝(|h
(j,1)
|2 |h
(j,2)
|2)
1/2
为n
×
n对角矩阵，表示是第j个接收天线上频域信道冲激响应，其对角线上第(k,k)项等于(|h
(j,1)
(k,k)|2 |h
(j,2)(k,k)
|
2)1/2
，k本身表示频域的第k点，因此h
(j,1)
的第k个对角元素h
(j,1)
(k,k)与h
(j,2)
的第k个对角元素h
(j,2)
(k,k)分别表示第1 个发射天线、第2个发射天线到第j个接收天线的频域第k点的频域信道冲激响应，in表示n阶单位矩阵；式(25)可分解为两个等式：
[0079][0080]
由式(26)可以看出与互不干扰，即stbc解码完成，解码时只进行了简单的线性处理，然后再经过频域均衡即可估计出发射信号与式(26)中的两个等式具有相同的形式，且具有相同的频域信道冲激响应λ
(j)
，与相同的噪声功率因此在接收天线上进行频域均衡时可将其统一为：
[0081]y(j)
＝λ
(j)
x
(j)
v
(j)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(27)
[0082]
式中y
(j)
为第j个接收天线上频域接收信号、x
(j)
为第j个接收天线上可估计出的频域发射信号、v
(j)
为第j个接收天线上的频域噪声信号；在进行频域均衡时，两发nr收的stbc-scfde系统看做单发多收的系统进行处理。
[0083]
进一步，所述表示在时刻i时第m个发射天线发射的长度为n的数据块，分别表示发送数据块中第n(n＝0,
…
,n-1)点的发送数据，表示时刻i时第m个发射天线发送数据块中的数据部分，长度为k，其中分别表示时刻 i时第m个发射天线发送数据块中数据部分第0,
…
,k-1点的数据；表示时刻i时第m个发射天线发送数据块中的uw部分，长度为g，其中u
m,0um,1
…um,g-1
分别表示时刻i时第m个发射天线发送数据块中的uw部分第0,
…
,g-1点的数据，则n＝k g；令g≥l以消除块间干扰，l为信道冲激响应的长度。
[0084]
进一步，所述对于第m(m＝1,2)个发射天线，0g×1、0k×1分别表示g
×
1维与k
×
1维零向量；qk为n
×
n逆循环移位置换矩阵，*表示共轭，对n
×
1向量而言，(
·
)n表示模n运算。
[0085]
进一步，所述表示i时刻第j个接收天线上的频域接收信号，表示置换后i 1时刻第j个接收天线上的频域接收信号；h
(j,m)
＝fh
j,mfh
为n
×
n对角矩阵，其第k(k＝0,1,...,n-1)个对角元素的值为h
j,m
(l)表示第m个发射天线到第j个接收天线在第l(l＝1,...,l-1)径的信道冲激响应，表示第i时刻第j个接收天线上的频域接收信号噪声，表示置换后i 1时刻第j个接收天线上的频域接收信号噪声，
[0086]
进一步，所述步骤二中，空间分集mmse-risic均衡，具体过程为：
[0087]
在第j个接收天线上经过stbc译码后的接收信号y
(j)
,j＝1,2,
…
,nr，将其乘以此天线上的mmse均衡系数w
(j)
，所有接收天线均衡后的数据相加后得到mmse均衡后频域接收信号s，再经ifft变换后得到mmse 均衡后时域接收信号s，然后在s中减去δ估计中得出的时域残余码间干扰估计值δ是真实的时域残留码间干扰数据，最后判决得到数据估计值
[0088]
进一步，所述ifft前的mmse均衡后频域接收信号可以表示为：
[0089][0090]
其中sk为mmse均衡后信号s在第k个频点处的数据，s＝[s0,
…
,sk,
…
,s
n-1
],s0,
…
,sk,
…
,s
n-1
分别表示mmse均衡后信号s在第0,
…
,k,
…
,n-1个频点处的数据；为第j个接收天线上的mmse均衡器在频域第k(k＝0,1,
…
,n-1)点的均衡系数；分别表示在第j个接收天线频域第0,
…
,k,
…
,n-1个频点处的频域接收信号；由式(27)可得：
[0091][0092]
其中表示在第j个接收天线第0,
…
,k,
…
,n-1个频点处的频域信道冲激响应，xk表示第j个接收天线上可估计出的频域发射信号在第0,
…
,k,
…
,n-1个频点处的数据；为第j个接收天线上第k个频点处的噪声，方差为为分析将数据信号的功率归一化为单位1，即由式(12)可得mmse均衡系数表达式：
[0093][0094]
其中
[0095][0096]
与分别为λ
(j)
、h
(j,1)
与h
(j,2)
在对角线上(k,k)点元素，λ
(j)
表示两个发射天线到第j个接收天线上的总频域信道冲激响应，h
(j,1)
表示第一个发射天线到第j个接收天线上的频域信道冲激响应， h
(j,2)
表示第二个发射天线到第j个接收天线上的频域信道冲激响应；
[0097]
将式(29)、(30)代入式(28)后化简可得：
[0098][0099]
式中表示mmse均衡后频域噪声在第k(k＝0,
…
,n-1)个频点处的噪声数据，δk表示mmse均衡后频域残留码间干扰在第k(k＝0,
…
,n-1)个频点处的数据；
[0100][0101][0102]
令δ＝[δ0,
…
,δk…
,δ
n-1
]
t
，v＝[v0,
…
,vk,
…
,v
n-1
]
t
，x＝[x0,
…
,xk,
…
,x
n-1
]，则δ与v分别为 mmse均衡后risi与噪声的频域形式，x为频域发射信号向量；s＝[s0,
…
,sk,
…
,s
n-1
]，s表示mmse 均衡后信号，则式(32)对应的向量之间的关系可以表示为：
[0103]
s＝x δ v
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(35)
[0104]
对式(35)进行ifft变换后可得：
[0105]
s＝x δ v
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(36)
[0106]
其中s表示mmse均衡后数据的时域形式，δ表示mmse均衡后真实的时域残留码间干扰数据，v表示 mmse均衡后噪声的时域形式；
[0107]
mmse-risic均衡算法首先进行δ估计，由式(33)可得：
[0108][0109]
式中表示估计的mmse后频域残留码间干扰在第k(k＝0,
…
,n-1)个频点处的数据，表示经判决后的频域发射信号在第k(k＝0,
…
,n-1)个频点处的数据；即得估计残余码间干扰的频域形式然后对进行ifft变换即可得时域残余码间干扰估计值在s中去除令
[0110]
[0111]
式中表示去除了估计出的残留码间干扰的mmse均衡后数据，最后对进行判决；由于对risi进行了估计并去除；
[0112]
由式(36)(38)可得：
[0113][0114]
由于式(37)中表示估计的mmse后频域残留码间干扰在第k(k＝0,
…
,n-1)个频点处的数据、表示经判决后的频域发射信号在第k(k＝0,
…
,n-1)个频点处的数据；即可得估计残余码间干扰的频域形式然后对进行ifft变换即可得时域残余码间干扰估计值δ为真实的时域残留码间干扰数据。
[0115]
进一步，所述步骤二中，空间分集mmse-risic-np均衡，具体过程为：
[0116]
在mmse-risic均衡的基础上加入了噪声预测，利用uw估计噪声和数据估计噪声的相关性，由uw噪声预测出数据的噪声并在判决前加以去除，由于判决前的数据去除了噪声，δ估计的精度也得到提高；
[0117]
对比(14)式可得：
[0118][0119]
因此可将s进行数据分离为数据向量和uw向量类比式(36)，可将与表示如下：
[0120][0121]
其中d、u分别表示数据与uw块，δd表示真实的时域残留码间干扰数据的数据部分、δu表示真实的时域残留码间干扰数据的uw部分，vd表示mmse均衡后时域噪声的数据部分，vu表示mmse均衡后时域噪声的uw部分；
[0122]
另外，s经空间分集mmse-risic均衡算法后可得空间分集mmse-risic均衡算法后时域估计发射信号右上角的一撇表示与最后得出的空间分集mmse-risic-np均衡方法后时域估计发射信号相区分，将空间分集mmse-risic均衡算法后时域估计发射信号经数据分离后得到空间分集mmse-risic均衡算法后时域估计发射信号的数据部分插入uw块后进行fft变换，然后进行δ估计得到空间分集mmse-risic-np 均衡的时域残余码间干扰估计值由于插入的uw块为准确的，空间分集mmse-risic-np均衡的时域残余码间干扰估计值可以表示为下式：
[0123][0124]
因此可将分离为空间分集mmse-risic-np均衡的时域残余码间干扰估计值数据部分和空间分集 mmse-risic-np均衡的时域残余码间干扰估计值uw部分δu；
[0125]
噪声预测输入向量可表示为由式(41)可得
[0126][0127]
其中，噪声预测输入向量即为uw部分的噪声vu，由于u为已知的，所以vu可由接收机准确求出，vd为数据噪声向量，vd与vu来自于同一噪声向量v的线性变换，因此相关；可利用vu来预测vd；
[0128]
由vu来预测vd的问题可转化为线性最优滤波问题，优化性能用某种最小代价函数衡量，选择估计误差的均方值即线性mmse准则作为代价函数，该代价函数容易进行数学处理，而且该代价函数有一个独特的最小值可以唯一定义统计优化设计；
[0129]
设线性mmse预测矩阵为b，则
[0130][0131]
由维纳滤波原理，可得：
[0132][0133]
其中
[0134][0135][0136]
此处v表示mmse均衡后噪声的频域形式，fd为矩阵f的前k列，fu为矩阵f的后g列与分别为fd和fu的共轭转置；式(34)对应的向量关系可以表示为
[0137][0138]v(j)
表示第j个接收天线上mmse均衡后噪声的频域形式；
[0139]
将式(45)(46)(47)带入式(44)可得b的表达式：
[0140][0141]
则vd的预测值可表示为：
[0142][0143]
判决后的数据可以表示为：
[0144][0145]
其中表示经空间分集mmse-risic-np均衡后判决得到的数据，为经过噪声预
测得出的预测数据噪声。
[0146]
本发明的另一目的在于提供一种接收用户输入程序存储介质，所存储的计算机程序使电子设备执行所述空间分集mmse-risic-np均衡方法包括下列步骤：
[0147]
步骤一，以sc-fde系统为基础，将其扩展到多输入多输出-单载波频域均衡mimo-scfde系统；
[0148]
步骤二，建立空间分集mimo-scfde系统的模型，并进行空间分集mmse-risic均衡和空间分集 mmse-risic-np均衡。
[0149]
本发明的另一目的在于提供一种存储在计算机可读介质上的计算机程序产品，包括计算机可读程序，供于电子装置上执行时，提供用户输入接口以实施所述的空间分集mmse-risic-np均衡方法。
[0150]
结合上述的所有技术方案，本发明所具备的优点及积极效果为：本发明由于对数据噪声进行了预测并进行去除，提高了判决结果的准确性；另一方面用经过空间分集mmse-risic均衡算法并数据分离后的数据进行δ估计得出的更接近δd，相比传统mmse-risic算法降低了δ估计造成的额外干扰。
附图说明
[0151]
图1是本发明实施例提供的空间分集mmse-risic-np均衡方法流程图。
[0152]
图2是本发明实施例提供的空间分集mimo-scfde无线通信系统结构示意图。
[0153]
图3是本发明实施例提供的基于uw的stbc-scfde系统帧结构示意图。
[0154]
图4是本发明实施例提供的空间分集mmse-risic均衡算法结构示意图。
[0155]
图5是本发明实施例提供的空间分集mmse-risic-np均衡算法结构示意图。
[0156]
图6是本发明实施例提供的sc-fde系统结构示意图。
[0157]
图7是本发明实施例提供的插入gi的形式示意图。
具体实施方式
[0158]
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0159]
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种空间分集mmse-risic-np均衡方法，下面结合附图对本发明作详细的描述。
[0160]
本发明提供的空间分集mmse-risic-np均衡方法业内的普通技术人员还可以采用其他的步骤实施，图1 的本发明提供的空间分集mmse-risic-np均衡方法仅仅是一个具体实施例而已。
[0161]
如图1所示，本发明实施例提供的空间分集mmse-risic-np均衡方法，包括：
[0162]
s101：以sc-fde系统为基础，将其扩展到多输入多输出-单载波频域均衡mimo-scfde系统；
[0163]
s102：建立空间分集mimo-scfde系统的模型，并进行空间分集mmse-risic均衡和空间分集 mmse-risic-np均衡。
[0164]
本发明实施例提供的s102中，mimo-scfde系统模型建立具体过程为：
[0165]
将stbc与sc-fde相结合，采用以块为单位的stbc编码；所用stbc-scfde系统帧结构，发射天线数为2，接收天线数为nr时，实现2nr的全分集增益；采用uw做为gi，为了在接收端满足正交性，在后面进行uw处理；
[0166]
发送端的原始数据经映射、交织、编码后转化为发送数据块，发送数据块经stbc编码后被插入uw，通过发射天线进入信道；经stbc编码并被插入uw的发送数据块可以表示为下式：
[0167][0168]
其中表示在时刻i时第m个发射天线发射的长度为n的数据块，分别表示发送数据块中第n(n＝0,
…
,n-1)点的发送数据，表示时刻i时第m个发射天线发送数据块中的数据部分，长度为k，其中分别表示时刻 i时第m个发射天线发送数据块中数据部分第0,
…
,k-1点的数据；表示时刻i时第m个发射天线发送数据块中的uw部分，长度为g，其中u
m,0um,1
…um,g-1
分别表示时刻i时第m个发射天线发送数据块中的uw部分第0,
…
,g-1点的数据，则n＝k g。令g≥l以消除块间干扰，l为信道冲激响应的长度。
[0169]
第i时刻数据块中的数据部分经逆序，并配合共轭、取反等操作可得到第i 1时刻数据块中的数据，则两天线上的发射数据可以表示为：
[0170][0171]
其中对于第m(m＝1,2)个发射天线，0g×1、0k×1分别表示g
×
1 维与k
×
1维零向量；qk为n
×
n逆循环移位置换矩阵，*表示共轭，对n
×
1向量而言，(
·
)n表示模n运算。
[0172]
经信道传输后第j个接收天线上第i，i 1时刻的接收信号可以分别表示为：
[0173][0174]
其中分别表示第i、i 1时刻第m个发射天线到第j个接收天线的信道矩阵，与为均值为零，其中元素方差为的加性高斯白噪声向量。将式(15)带入式(16)，为简化表示，将上标 (
·
)(i)省去，并假设在两连续传输数据块上信道冲激响应
不变，即令则式(16)可以表示为：
[0175][0176]
将乘以n
×
n循环移位置换矩阵pk，得到置换后的i 1时刻第j个接收天线的接收信号并运用性质h
j,m
p＝ph
j,m
，可得
[0177][0178]
对n
×
1向量r＝[r
0 r1…rn-1
]
t
而言，对进行fft变换可得
[0179][0180]
其中，f为n
×
n维fft矩阵
[0181][0182]
其中，表示i时刻第j个接收天线上的频域接收信号，表示置换后i 1时刻第j个接收天线上的频域接收信号；h
(j,m)
＝fh
j,mfh
为n
×
n对角矩阵，其第k(k＝0,1,...,n-1)个对角元素的值为h
j,m
(l)表示第m个发射天线到第j个接收天线在第l(l＝1,...,l-1)径的信道冲激响应，表示第i时刻第j个接收天线上的频域接收信号噪声，表示置换后i 1时刻第j个接收天线上的频域接收信号噪声，式(19)的第二个等式中，与使得stbc编码丧失了正交性，因此需要进行uw块处理；
[0183][0184]
其中表示经uw块处理后的第j个接收天线上第i 1时刻的频域接收信号，表示经uw块处理后的第j个接收天线上第i 1时刻的频域接收信号，
[0185]
在公式(21)的第二项中，移除了发射uw块造成的干扰，并在第三项中重新构建了时间反转uw。对式 (21)做如下处理：
[0186][0187]
结合(19)和(22)可以得到：
[0188][0189]
式中rj表示第j个接收天线上的频域接收信号，x1表示第一个发射天线上的频域发送信号，x2表示第二个发射天线上的频域发送信号，h
(j)
表示第j个接收天线上的频域信道矩阵，x表示两个发射天线上的频域发送信号，nj表示第j个接收天线上的频域噪声信号，将rj乘上h
(j)
h上式可分解出x1和x2；
[0190][0191]
其中，表示时刻i时第j个接收天线上经式(24)变换后的频域接收信号；0n×n表示n
×
n的零矩阵；则其中λ
(j)
为n
×
n对角矩阵，e{
·
}表示取均值。
[0192]
将与进行归一化处理，使得噪声项仍然为方差为的高斯白噪声，式(24)可以写为：
[0193][0194]
其中，表示时刻i时第j个接收天线上经归一化处理后的频域接收信号，表示时刻i时第j个接收天线上经归一化处理后的频域噪声信号，λ
(j)
＝(|h
(j,1)
|2 |h
(j,2)
|2)
1/2
为n
×
n对角矩阵，表示是第j个接收天线上频域信道冲激响应，其对角线上第(k,k)项等于(|h
(j,1)
(k,k)|2 |h
(j,2)
(k,k)|2)
1/2
，k本身表示频域的第k点，因此h
(j,1)
的第k个对角元素h
(j,1)
(k,k)与h
(j,2)
的第k个对角元素h
(j,2)
(k,k)分别表示第1 个发射天线、第2个发射天线到第j个接收天线的频域第k点的频域信道冲激响应，in表示n阶单位矩阵。式(25)可分解为两个等式：
[0195][0196]
由式(26)可以看出与互不干扰，即stbc解码完成，解码时只进行了简单的线性处理，然后再经过频域均衡即可估计出发射信号与式(26)中的两个等式具有相同的形式，且具有相同的频域信道冲激响应λ
(j)
，与相同的噪声功率因此在接收天线上进行频域均衡时可将其统一为：
[0197]y(j)
＝λ
(j)
x
(j)
v
(j)
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(27)
[0198]
式中y
(j)
为第j个接收天线上频域接收信号、x
(j)
为第j个接收天线上可估计出的频域发射信号、v
(j)
为第 j个接收天线上的频域噪声信号。这样在进行频域均衡时，两发nr收
的stbc-scfde系统可以看做单发多收的系统进行处理。
[0199]
本发明实施例提供的s102中，空间分集mmse-risic均衡，具体过程为：
[0200]
在第j个接收天线上经过stbc译码后的接收信号y
(j)
,j＝1,2,
…
,nr，将其乘以此天线上的mmse均衡系数w
(j)
，所有接收天线均衡后的数据相加后得到mmse均衡后频域接收信号s，再经ifft变换后得到mmse 均衡后时域接收信号s，然后在s中减去δ估计中得出的时域残余码间干扰估计值δ是真实的时域残留码间干扰数据，最后判决得到数据估计值
[0201]
进行ifft前的mmse均衡后频域接收信号可以表示为
[0202][0203]
其中sk为mmse均衡后信号s在第k个频点处的数据，s＝[s0,
…
,sk,
…
,s
n-1
],s0,
…
,sk,
…
,s
n-1
分别表示mmse均衡后信号s在第0,
…
,k,
…
,n-1个频点处的数据；为第j个接收天线上的mmse均衡器在频域第k(k＝0,1,
…
,n-1)点的均衡系数；分别表示在第j个接收天线频域第0,
…
,k,
…
,n-1个频点处的频域接收信号；由式(27)可得：
[0204][0205]
其中表示在第j个接收天线第0,
…
,k,
…
,n-1个频点处的频域信道冲激响应，xk表示第j个接收天线上可估计出的频域发射信号在第0,
…
,k,
…
,n-1个频点处的数据；为第j个接收天线上第k个频点处的噪声，方差为为分析将数据信号的功率归一化为单位1，即由式(12)可得mmse均衡系数表达式：
[0206][0207]
其中
[0208][0209]
与分别为λ
(j)
、h
(j,1)
与h
(j,2)
在对角线上(k,k)点元素，λ
(j)
表示两个发射天线到第j个接收天线上的总频域信道冲激响应，h
(j,1)
表示第一个发射天线到第j个接收天线上的频域信道冲激响应， h
(j,2)
表示第二个发射天线到第j个接收天线上的频域信道冲激响应。
[0210]
将式(29)、(30)代入式(28)后化简可得：
[0211][0212]
式中表示mmse均衡后频域噪声在第k(k＝0,
…
,n-1)个频点处的噪声数据，δk表示mmse均衡后频域残留码间干扰在第k(k＝0,
…
,n-1)个频点处的数据。
[0213][0214][0215]
令δ＝[δ0,
…
,δk…
,δ
n-1
]
t
，v＝[v0,
…
,vk,
…
,v
n-1
]
t
，x＝[x0,
…
,xk,
…
,x
n-1
]，则δ与v分别为 mmse均衡后risi与噪声的频域形式，x为频域发射信号向量。s＝[s0,
…
,sk,
…
,s
n-1
]，s表示mmse 均衡后信号，则式(32)对应的向量之间的关系可以表示为：
[0216]
s＝x δ v
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(35)
[0217]
对式(35)进行ifft变换后可得：
[0218]
s＝x δ v
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(36)
[0219]
其中s表示mmse均衡后数据的时域形式，δ表示mmse均衡后真实的时域残留码间干扰数据，v表示 mmse均衡后噪声的时域形式；
[0220]
mmse-risic均衡算法首先进行δ估计，由式(33)可得：
[0221][0222]
式中表示估计的mmse后频域残留码间干扰在第k(k＝0,
…
,n-1)个频点处的数据，表示经判决后的频域发射信号在第k(k＝0,
…
,n-1)个频点处的数据；即得估计残余码间干扰的频域形式然后对进行ifft变换即可得时域残余码间干扰估计值在s中去除令
[0223][0224]
式中表示去除了估计出的残留码间干扰的mmse均衡后数据，最后对进行判决。由于对risi进行了估计并去除；
[0225]
由式(36)(38)可得：
[0226][0227]
由于式(37)中表示估计的mmse后频域残留码间干扰在第k(k＝0,
…
,n-1)个频点处的数据、表示经判决后的频域发射信号在第k(k＝0,
…
,n-1)个频点处的数据；即可得估计残余码间干扰的频域形式然后对进行ifft变换即可得时域残余码间干扰估计值δ为真实的时域残留码间干扰数据。
[0228]
本发明实施例提供的s102中，空间分集mmse-risic-np均衡，具体过程为：
[0229]
在mmse-risic均衡的基础上加入了噪声预测，利用uw估计噪声和数据估计噪声的
相关性，由uw噪声预测出数据的噪声并在判决前加以去除，由于判决前的数据去除了噪声，δ估计的精度也得到提高；
[0230]
对比(14)式可得：
[0231][0232]
因此可将s进行数据分离为数据向量和uw向量类比式(36)，可将与表示如下：
[0233][0234]
其中d、u分别表示数据与uw块，δd表示真实的时域残留码间干扰数据的数据部分、δu表示真实的时域残留码间干扰数据的uw部分，vd表示mmse均衡后时域噪声的数据部分，vu表示mmse均衡后时域噪声的uw部分。
[0235]
另外，s经空间分集mmse-risic均衡算法后可得空间分集mmse-risic均衡算法后时域估计发射信号右上角的一撇表示与最后得出的空间分集mmse-risic-np均衡方法后时域估计发射信号相区分，将空间分集mmse-risic均衡算法后时域估计发射信号经数据分离后得到空间分集mmse-risic均衡算法后时域估计发射信号的数据部分插入uw块后进行fft变换，然后进行δ估计得到空间分集mmse-risic-np 均衡的时域残余码间干扰估计值由于插入的uw块为准确的，空间分集mmse-risic-np均衡的时域残余码间干扰估计值可以表示为下式：
[0236][0237]
因此可将分离为空间分集mmse-risic-np均衡的时域残余码间干扰估计值数据部分和空间分集 mmse-risic-np均衡的时域残余码间干扰估计值uw部分δu。
[0238]
噪声预测输入向量可表示为由式(41)可得：
[0239][0240]
其中，噪声预测输入向量即为uw部分的噪声vu，由于u为已知的，所以vu可由接收机准确求出，vd为数据噪声向量，vd与vu来自于同一噪声向量v的线性变换，因此相关。可利用vu来预测vd。
[0241]
由vu来预测vd的问题可转化为线性最优滤波问题，优化性能用某种最小代价函数衡量，选择估计误差的均方值即线性mmse准则作为代价函数，该代价函数容易进行数学处理，而且该代价函数有一个独特的最小值可以唯一定义统计优化设计；
[0242]
设线性mmse预测矩阵为b，则
[0243][0244]
由维纳滤波原理，可得：
[0245][0246]
其中
[0247][0248][0249]
此处v表示mmse均衡后噪声的频域形式，fd为矩阵f的前k列，fu为矩阵f的后g列，与分别为fd和fu的共轭转置。式(34)对应的向量关系可以表示为：
[0250][0251]v(j)
表示第j个接收天线上mmse均衡后噪声的频域形式。
[0252]
将式(45)(46)(47)带入式(44)可得b的表达式：
[0253][0254]
则vd的预测值可表示为：
[0255][0256]
判决后的数据可以表示为：
[0257][0258]
其中表示经空间分集mmse-risic-np均衡后判决得到的数据，为经过噪声预测得出的预测数据噪声。
[0259]
下面结合具体实施例对本发明的技术方案作详细的描述。
[0260]
1、建立空间分集mimo-scfde系统模型
[0261]
在空间分集mimo-scfde系统中，mimo编码方式为空时分组码(stbc)和空时格码(sttc)时，可以获得满分集增益，此时的速率为满速率与单输入单输出(siso)系统相当。sttc编码还可获得编码增益，但其译码复杂，在速率提升时译码复杂度呈指数上升，而stbc解码仅需进行简单的线性处理就可以完成。
[0262]
图2所示为基于空间分集的mimo-scfde系统模型。将stbc与sc-fde相结合，采用以块为单位的stbc 编码，如图3所示为本发明所用stbc-scfde系统帧结构。发射天线数为2，接收天线数为nr时，可实现2nr的全分集增益。在此采用uw做为gi，为了在接收端仍然能满足正交性，需要在后面进行uw处理。
[0263]
发送端的原始数据经映射、交织、编码后转化为发送数据块，发送数据块经stbc编
码后被插入uw，通过发射天线进入信道。经stbc编码并被插入uw的发送数据块可以表示为下式：
[0264][0265]
其中表示在时刻i时第m个发射天线发射的长度为n的数据块，分别表示发送数据块中第n(n＝0,
…
,n-1)点的发送数据，表示时刻i时第m个发射天线发送数据块中的数据部分，长度为k，其中分别表示时刻 i时第m个发射天线发送数据块中数据部分第0,
…
,k-1点的数据；表示时刻i时第m个发射天线发送数据块中的uw部分，长度为g，其中u
m,0um,1
…um,g-1
分别表示时刻i时第m个发射天线发送数据块中的uw部分第0,
…
,g-1点的数据，则n＝k g。令g≥l以消除块间干扰，l为信道冲激响应的长度。
[0266]
如图3所示，第i时刻数据块中的数据部分经逆序，并配合共轭、取反等操作可得到第i 1时刻数据块中的数据，则两天线上的发射数据可以表示为：
[0267][0268]
其中对于第m(m＝1,2)个发射天线，0g×1、0k×1分别表示g
×
1维与 k
×
1维零向量；qk为n
×
n逆循环移位置换矩阵，*表示共轭，对n
×
1向量而言，(
·
)n表示模n运算。
[0269]
经信道传输后第j个接收天线上第i，i 1时刻的接收信号可以分别表示为：
[0270][0271]
其中分别表示第i、i 1时刻第m个发射天线到第j个接收天线的信道矩阵，与为均值为零，其中元素方差为的加性高斯白噪声向量。将式(15)带入式(16)，为简化表示，将上标 (
·
)(i)省去，并假设在两连续传输数据块上信道冲激响应不变，即令则式(16)可以表示为：
[0272]
[0273]
将乘以n
×
n循环移位置换矩阵pk，得到置换后的i 1时刻第j个接收天线的接收信号并运用性质h
j,m
p＝ph
j,m
，可得：
[0274][0275]
对n
×
1向量r＝[r
0 r1…rn-1
]
t
而言，对进行fft变换可得
[0276][0277]
其中，f为n
×
n维fft矩阵
[0278][0279]
其中，表示i时刻第j个接收天线上的频域接收信号，表示置换后i 1时刻第j个接收天线上的频域接收信号；h
(j,m)
＝fh
j,mfh
为n
×
n对角矩阵，其第k(k＝0,1,
…
,n-1)个对角元素的值为h
j,m
(l)表示第m个发射天线到第j个接收天线在第l(l＝1,...,l-1)径的信道冲激响应，表示第i时刻第j个接收天线上的频域接收信号噪声，表示置换后i 1时刻第j个接收天线上的频域接收信号噪声，式(19)的第二个等式中，与使得stbc编码丧失了正交性，因此需要进行uw块处理
[0280][0281]
其中表示经uw块处理后的第j个接收天线上第i 1时刻的频域接收信号，表示经uw块处理后的第j个接收天线上第i 1时刻的频域接收信号，
[0282]
在公式(21)的第二项中，移除了发射uw块造成的干扰，并在第三项中重新构建了时间反转uw。对式 (21)做如下处理：
[0283][0284]
结合(19)和(22)可以得到：
[0285][0286]
式中rj表示第j个接收天线上的频域接收信号，x1表示第一个发射天线上的频域发
送信号，x2表示第二个发射天线上的频域发送信号，h
(j)
表示第j个接收天线上的频域信道矩阵，x表示两个发射天线上的频域发送信号，nj表示第j个接收天线上的频域噪声信号，将rj乘上h
(j)h
上式可分解出x1和x2[0287][0288]
其中，表示时刻i时第j个接收天线上经式(24)变换后的频域接收信号；0n×n表示n
×
n的零矩阵；则其中λ
(j)
为n
×
n对角矩阵，e{
·
}表示取均值。
[0289]
将与进行归一化处理，使得噪声项仍然为方差为的高斯白噪声，式(24)可以写为：
[0290][0291]
其中，表示时刻i时第j个接收天线上经归一化处理后的频域接收信号，表示时刻i时第j个接收天线上经归一化处理后的频域噪声信号，λ
(j)
＝(|h
(j,1)
|2 |h
(j,2)
|2)
1/2
为n
×
n对角矩阵，表示是第j个接收天线上频域信道冲激响应，其对角线上第(k,k)项等于(|h
(j,1)
(k,k)|2 |h
(j,2)
(k,k)|2)
1/2
，k本身表示频域的第k点，因此h
(j,1)
的第k个对角元素h
(j,1)
(k,k)与h
(j,2)
的第k个对角元素h
(j,2)
(k,k)分别表示第1 个发射天线、第2个发射天线到第j个接收天线的频域第k点的频域信道冲激响应，in表示n阶单位矩阵。式(25)可分解为两个等式：
[0292][0293]
由式(26)可以看出与互不干扰，即stbc解码完成，解码时只进行了简单的线性处理，然后再经过频域均衡即可估计出发射信号与式(26)中的两个等式具有相同的形式，且具有相同的频域信道冲激响应λ
(j)
，与相同的噪声功率因此在接收天线上进行频域均衡时可将其统一为：
[0294]y(j)
＝λ
(j)
x
(j)
v
(j)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(27)
[0295]
式中y
(j)
为第j个接收天线上频域接收信号、x
(j)
为第j个接收天线上可估计出的频域发射信号、v
(j)
为第j个接收天线上的频域噪声信号。这样在进行频域均衡时，两发nr收的stbc-scfde系统可以看做单发多收的系统进行处理。
[0296]
2.空间分集mmse-risic均衡
[0297]
图4为空间分集mmse-risic均衡算法结构图，在第j个接收天线上经过stbc译码后的接收信号 y
(j)
,j＝1,2,
…
,nr，将其乘以此天线上的mmse均衡系数w
(j)
，所有接收天线均衡后的数据相加后得到mmse均衡后频域接收信号s，再经ifft变换后得到mmse均衡后时域
接收信号s，然后在s中减去δ估计中得出的时域残余码间干扰估计值δ是真实的时域残留码间干扰数据，最后判决得到数据估计值δ估计的具体实施方法会在后面阐述。
[0298]
进行ifft前的mmse均衡后频域接收信号可以表示为：
[0299][0300]
其中sk为mmse均衡后信号s在第k个频点处的数据，s＝[s0,
…
,sk,
…
,s
n-1
],s0,
…
,sk,
…
,s
n-1
分别表示mmse均衡后信号s在第0,
…
,k,
…
,n-1个频点处的数据；为第j个接收天线上的mmse均衡器在频域第k(k＝0,1,
…
,n-1)点的均衡系数；分别表示在第j个接收天线频域第0,
…
,k,
…
,n-1个频点处的频域接收信号。由式(27)可得：
[0301][0302]
其中表示在第j个接收天线第0,
…
,k,
…
,n-1个频点处的频域信道冲激响应，xk表示第j个接收天线上可估计出的频域发射信号在第0,
…
,k,
…
,n-1个频点处的数据；为第j个接收天线上第k个频点处的噪声，方差为为便于分析将数据信号的功率归一化为单位1，即由式(12)可得mmse均衡系数表达式：
[0303][0304]
其中
[0305][0306]
与分别为λ
(j)
、h
(j,1)
与h
(j,2)
在对角线上(k,k)点元素，λ
(j)
表示两个发射天线到第j个接收天线上的总频域信道冲激响应，h
(j,1)
表示第一个发射天线到第j个接收天线上的频域信道冲激响应， h
(j,2)
表示第二个发射天线到第j个接收天线上的频域信道冲激响应。
[0307]
将式(29)、(30)代入式(28)后化简可得：
[0308][0309]
式中表示mmse均衡后频域噪声在第k(k＝0,
…
,n-1)个频点处的噪声数据，δk表示mmse均衡后频域残留码间干扰在第k(k＝0,
…
,n-1)个频点处的数据。
[0310]
[0311][0312]
令δ＝[δ0,
…
,δk…
,δ
n-1
]
t
，v＝[v0,
…
,vk,
…
,v
n-1
]
t
，x＝[x0,
…
,xk,
…
,x
n-1
]，则δ与v分别为 mmse均衡后risi与噪声的频域形式，x为频域发射信号向量。s＝[s0,
…
,sk,
…
,s
n-1
]，s表示mmse 均衡后信号，则式(32)对应的向量之间的关系可以表示为
[0313]
s＝x δ v
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(35)
[0314]
对式(35)进行ifft变换后可得：
[0315]
s＝x δ v
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(36)
[0316]
其中s表示mmse均衡后数据的时域形式，δ表示mmse均衡后真实的时域残留码间干扰数据，v表示 mmse均衡后噪声的时域形式。
[0317]
传统mmse均衡直接对s进行判决，由式可以看出s中仍然存在δ和v，从而影响判决精度。mmse-risic 均衡算法首先进行δ估计，由式(33)可得：
[0318][0319]
式中表示估计的mmse后频域残留码间干扰在第k(k＝0,
…
,n-1)个频点处的数据，表示经判决后的频域发射信号在第k(k＝0,
…
,n-1)个频点处的数据。即可得估计残余码间干扰的频域形式然后对进行ifft变换即可得时域残余码间干扰估计值在s中去除令
[0320][0321]
式中表示去除了估计出的残留码间干扰的mmse均衡后数据，最后对进行判决。由于对risi进行了估计并去除，mmse-risic均衡算法相比mmse在精度上有所提升，但是由式(36)(38)可得：
[0322][0323]
由于式(37)中表示估计的mmse后频域残留码间干扰在第k(k＝0,
…
,n-1)个频点处的数据、表示经判决后的频域发射信号在第k(k＝0,
…
,n-1)个频点处的数据。即可得估计残余码间干扰的频域形式然后对进行ifft变换即可得时域残余码间干扰估计值δ为真实的时域残留码间干扰数据。
[0324]
从式(39)可以看出中依然存在噪声干扰v，从而影响判决结果；而在δ估计中默认判决是正确，因此估计得出的与δ之间存在偏差，又进一步造成了额外干扰。当信噪比较低时，额外干扰增大，会恶化系统性能，虽然mmse-risic均衡可以通过迭代来提高精度，但是这会使计算量成倍增长。
[0325]
3.空间分集mmse-risic-np均衡
[0326]
图5为空间分集mmse-risic-np均衡算法结构，其在mmse-risic均衡的基础上加入了噪声预测，利用 uw估计噪声和数据估计噪声的相关性，由uw噪声预测出数据的噪声并在判决前加以去除，由于判决前的数据去除了噪声，δ估计的精度也得到提高。
[0327]
对比(14)式可得
[0328][0329]
因此可将s进行数据分离为数据向量和uw向量类比式(36)，可将与表示如下：
[0330][0331]
其中d、u分别表示数据与uw块，δd表示真实的时域残留码间干扰数据的数据部分、δu表示真实的时域残留码间干扰数据的uw部分，vd表示mmse均衡后时域噪声的数据部分，vu表示mmse均衡后时域噪声的uw部分。
[0332]
另外，s经空间分集mmse-risic均衡算法后可得空间分集mmse-risic均衡算法后时域估计发射信号右上角的一撇表示与最后得出的空间分集mmse-risic-np均衡方法后时域估计发射信号相区分，将空间分集mmse-risic均衡算法后时域估计发射信号经数据分离后得到空间分集mmse-risic均衡算法后时域估计发射信号的数据部分插入uw块后进行fft变换，然后进行δ估计得到空间分集mmse-risic-np 均衡的时域残余码间干扰估计值由于插入的uw块为准确的，空间分集mmse-risic-np均衡的时域残余码间干扰估计值可以表示为下式：
[0333][0334]
因此可将分离为空间分集mmse-risic-np均衡的时域残余码间干扰估计值数据部分和空间分集 mmse-risic-np均衡的时域残余码间干扰估计值uw部分δu。
[0335]
由图5可知噪声预测输入向量可表示为由式(41)可得：
[0336][0337]
其中，噪声预测输入向量即为uw部分的噪声vu，由于u为已知的，所以vu可由接收机准确求出，vd为数据噪声向量，vd与vu来自于同一噪声向量v的线性变换，因此相关。可利用vu来预测vd。
[0338]
由vu来预测vd的问题可转化为线性最优滤波问题，优化性能用某种最小代价函数衡量，本发明选择估计误差的均方值即线性mmse准则作为代价函数，该代价函数容易进行数学处理，而且该代价函数有一个独特的最小值可以唯一定义统计优化设计。
[0339]
设线性mmse预测矩阵为b，则
[0340]
[0341]
由维纳滤波原理，可得：
[0342][0343]
其中
[0344][0345][0346]
此处v表示mmse均衡后噪声的频域形式，fd为矩阵f的前k列，fu为矩阵f的后g列，与分别为fd和fu的共轭转置。式(34)对应的向量关系可以表示为
[0347][0348]v(j)
表示第j个接收天线上mmse均衡后噪声的频域形式。
[0349]
将式(45)(46)(47)带入式(44)可得b的表达式：
[0350][0351]
则vd的预测值可表示为：
[0352][0353]
由图5，判决后的数据可以表示为：
[0354][0355]
其中表示经空间分集mmse-risic-np均衡后判决得到的数据，为经过噪声预测得出的预测数据噪声。由于对数据噪声进行了预测并进行去除，提高了判决结果的准确性；另一方面用经过空间分集mmse-risic 均衡算法并数据分离后的数据进行δ估计得出的更接近δd，相比传统mmse-risic算法降低了δ估计造成的额外干扰。
[0356]
应当注意，本发明的实施方式可以通过硬件、软件或者软件和硬件的结合来实现。硬件部分可以利用专用逻辑来实现；软件部分可以存储在存储器中，由适当的指令执行系统，例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域的普通技术人员可以理解上述的设备和方法可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现，例如在诸如磁盘、cd或dvd-rom的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本发明的设备及其模块可以由诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现，也可以用由各种类型的处理器执行的软
件实现，也可以由上述硬件电路和软件的结合例如固件来实现。
[0357]
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。