• 专利附录
  • 专利说明
  • 权利要求
  • 类似技术
  • 同族专利
  • 引用文献
  • 法律状态
  • 优先权
    • 专利摘要:
    EinBeispiel füreine digitale Punkt-zu-Mehrpunkt-Sendeverbindung mit einem vektorwertigen Übertragungskanalist der Mehrnutzer-Downlink eines zellularen Mobilfunksystems, beidem es zu störenderInterferenz zwischen den einzelnen Teilkanälen der Nutzer kommen kann.Deren Reduktion durch eine geeignete sendeseitige Anpassung der Übertragungan die bekannten Ausbreitungs- und Korrelationseigenschaften des Übertragungskanalsist grundsätzlichesZiel bei der Verbesserung der Datenübertragung. Insbesondere istes wünschenswert,jedem Nutzer gezielt eine gewisse Dienstgüte zur Verfügung zu stellen. Bei dem sendeseitigenerfindungsgemäßen Signalvorverarbeitungsverfahrenwerden Beamforming, Leistungsverteilung, nichtlineare Interferenzberücksichtigungmit einer Modulo-A-Operation und Signalshaping durch Addition einesSignalshapingvektors optimal miteinander kombiniert. Dadurch wirdeine gezielte Kontrolle und Einstellung auftretender Restinterferenzauf der Sendeseite erreicht. Das Verfahren ermöglicht eine Neutralisierungder Interferenz von bereits kodierten Nutzern bei vorgegebener Kodierreihenfolge,ein Zusammenspiel mit beliebigen Beamformern, die individuelle Steuerungvon Sendeleistungen und eine optimale Leistungseffizienz durch gemeinsameSignalshaping. Weiterhin ist es spektral effizient und nicht-orthogonal,sodass eine beliebige Anzahl von Nutzern optimal mit Daten versorgtwerden können.
    公开号:DE102004013866A1
    申请号:DE200410013866
    申请日:2004-03-16
    公开日:2005-10-13
    发明作者:Holger Prof. Dr. Dr. Boche；Martin Dr. Schubert；Shuying Shi
    申请人:Fraunhofer Gesellschaft zur Forderung der Angewandten Forschung eV；Technische Universitaet Berlin；
    IPC主号:H04L27-34
    专利说明:
    [0001] DieErfindung bezieht sich auf ein nichtlineares Signalvorverarbeitungsverfahrenzur Interferenzreduktion in einer digitalen Punkt-zu-Mehrpunkt-Sendeverbindung zwischenK unabhängigenSendesignalen aus Datensymbolen, welche von einer zentralen Sendestation über M Antennenan K örtlichverteilte Nutzer unter Bildung von K Teilkanälen gesendet werden, wobeidie Datensymbole eines jeden Nutzers aus einer mehrstufigen quadratischenSignalkonstellation (Quadratur-Amplitudenmodulation, QAM) mit DurchmesserA gewählt unddurch Signalpunkte repräsentiertwerden. Die Signalkonstellation wird sowohl an der Sendestationals auch an bei den Nutzern periodisch fortgesetzt, sodass Signalpunktemit einem Abstand von der Größe des DurchmessersA jeweils die gleiche Information repräsentieren. Die Anzahl der Signalpunkteund damit die Bitrate kann von Nutzer zu Nutzer variieren. JeweilsK gleichzeitig zu versendende unabhängige Datensymbole d1,...,dK werden ineinem Vektor d zusammengefasst. Die Übertragungseigenschaften allerTeilkanälesind durch vorherige Kanalschätzungbekannt. An alle Nutzer wird gleichzeitig und im gleichen Frequenzbandgesendet. Jeder Teilkanal ist vektorwertig, d.h. der Teilkanal jedesNutzers hat entsprechend der Antennenanzahl an der zentralen SendestationM Eingängeund einen Ausgang beim Nutzer.
    [0002] EinBeispiel fürsolch einen vektorwertigen Kanal ist der Mehrnutzer-Downlink (Punkt-zu-Mehrpunkt-Sendeverbindung)eines zellularen Mobilfunksystems, bei dem eine zentrale Sendestationgleichzeitig überM Antennen Datenströmean K unabhängigeNutzer mit einzelnen Antennen überträgt. Im Folgendenwird dieses Beispiel fürweitere Erläuterungenzugrundegelegt. Ein weiteres Beispiel sind digitale DSL-Dienste(Digital Subscriber Line), bei denen von einer zentralen Kontrollstationaus mehrere Leitungen gebündeltzu den Endteilnehmern geführtwerden. Auch hier kommt es zu elektromagnetischem Übersprechen(Interferenz) zwischen den einzelnen Teilkanälen, welches die Übertragungbeeinträchtigt.GrundsätzlichesZiel bei der Verbesserung der Datenübertragung in solchen Systemenist deshalb die Reduktion des Übersprechensdurch eine geeignete Anpassung der Übertragung an die Ausbreitungs-und Korrelationseigenschaften des Übertragungskanals. Insbesondereist es wünschenswert,jedem Nutzer gezielt eine gewisse Dienstgüte zur Verfügung zu stellen.
    [0003] Ineinem Downlink (abwärtsgerichteteVerbindung zwischen Sender und Nutzer) mit mehreren unabhängigen Nutzernkann eine interferenzmindernde Signalaufbereitung nur am zentralenSender und nur unter Kenntnis der Kanaleigenschaften erfolgen. Zuunterscheiden sind hier die lineare Vorentzerrung, die eine starkeErhöhungder mittleren Sendeleistung zur Folge hat, und die nichtlineareVorentzerrung, auch Vorkodierungsverfahren genannt, welche einebessere spektrale Effizienz aufweisen. Bei den Vorkodierungsverfahren existierenverschiedene Lösungsansätze. EineSignalübertragungmittels einer periodisch fortgesetzten Signalkonstellation (Modulo-Arithmetik)wurde erstmals in [1, 2] füreine einfache Pulsamplituden-Modulation (PAM) vorgeschlagen. DasPrinzip ist daher als Tomlinson-Harashima-Vorkodierung (TH-Precoding,THP) bekannt. Hierbei wird jedem zu übertragendem Codewort eineMenge gleichwertiger Signalpunkte (Repräsentanten) mit einem Abstandvon der Größe des DurchmessersA der gewähltenSignalkonstellation zugewiesen. Die Repräsentanten sind gleichwertig,weil am Empfängerdurch eine Modulo-A-Operation das Datensymbol immer auf die ursprünglicheKonstellation zurückgeführt wird(vergleiche 1). Hierzuwird zunächstder Einfluss der Kanalverstärkungdurch geeignete Skalierung rückgängig gemacht,wobei der Skalierungsfaktor durch Kanalmessung bestimmt wird.
    [0004] THPnutzt die Modulo-Periodizitätder Signalkonstellation zur Neutralisierung der zu erwartenden Interferenzdurch sendeseitige Subtraktion. Das bedeutet, dass bereits vor derVersendung des Datensignals eine bekannte gerichtete Interferenz(z.B. durch andere Nutzer) vom eigentlichen Datensignal subtrahiertwird. Die Wirkung der additiven Interferenz wird somit aufgehobenund am Kanalausgang wird ein interferenzfreies Signal beobachtet.Ohne den störendenEinfluss des thermischen Empfängerrauschenskönntedas gesendete Datensymbol damit perfekt rekonstruiert werden, unabhängig davon,welcher der gleichwertigen Repräsentantengesendet wurde. Daher ist es sinnvoll, denjenigen Repräsentantenzu senden, der den geringsten Abstand zum Ursprung der gewählten Signalkonstellationhat und damit die geringste Sendeleistung benötigt. Die Begrenzung der Sendeleistungwird bei der THP durch einfache Modulo-A-Arithmetik erreicht, d.h.anstelle des zu sendenden Signalpunktes in der durch Interferenzvorabzugermittelten Konstellation wird der gleichwertige Repräsentantaus der ursprünglichenKonstellation gesendet.
    [0005] In[3] wurde THP erstmals fürMehrantennensysteme zur Verringerung der Mehrnutzerinterferenz vorgeschlagen.Das Prinzip ist wie folgt: Die Nutzer werden beliebig geordnet.Die Vorkodierung beginnt mit dem Nutzer mit Index 1, dessen Interferenzbezüglichder Nutzer 2 ... K bekannt ist. Sie kann wie oben beschrieben durchVorsubtraktion neutralisiert werden. Nutzer 1 erzeugt also keineInterferenz. Die Interferenz von Nutzer 2 bezüglich der Nutzer 3 ... K kannebenso durch Vorsubtraktion neutralisiert werden. Nutzer 2 stört damitnur das Signal von Nutzer 1. Wird dieses Schema für alle Nutzerverfolgt, so ergibt sich ein System, in dem jeder Nutzer nur vonnachfolgend kodierten Nutzern gestört wird. Durch sukzessive Kodierungund Subtraktion bekannter Interferenz erhält der effektive Kanal alsoeine Dreiecksstruktur, d.h. jeder Nutzer empfängt nur Interferenz von nachfolgendkodierten Nutzern.
    [0006] DieseRest-Interferenz kann durch nachfolgende lineare Mehrnutzerfilterung(im Kontext eines Mehrantennensystems wird von „Beamforming" gesprochen) kontrolliertwerden.
    [0007] Einanderes Vorkodierungsverfahren fürPunkt-zu-Mehrpunktverbindungen wird in [4] vorgeschlagen. Es basiertauch auf einer periodisch fortgesetzten Signalkonstellation, welchedurch einen mehrdimensionalen Lattice (Gitter) dargestellt werdenkann. Der Ansatz ist Auslöschungvon Interferenz durch Kanalinversion (lineares Zeroforcing). Zeroforcinghat immer dann eine gute Leistungseffizienz, wenn die Spalten derKanalmatrix H in guter Näherungorthogonal zueinander sind. Anderenfalls ist das Verfahren suboptimalund hat eine schlechte spektrale Effizienz. Die Grundidee in [4]ist daher die Aufspaltung der Kanalmatrix in zwei Matrizen, wovondie eine orthogonal ist und die andere nur ganzzahlige Einträge besitzt.Diese Aufspaltung wird auch mit „Lattice-Reduktion" bezeichnet. DasZeroforcing wird lediglich auf den orthogonalisierten Teil des Kanals angewandt,die abgespaltene Matrix erzeugt Restinterferenz. Da die Interferenzjedoch nur als ganzzahliges Vielfaches des SignalkonstellationsdurchmessersA auftritt, wird sie durch die empfangsseitige Modulo-Operationneutralisiert (vergleiche [4] Seite 3, Absatz 3). Ähnlich wieTHP nutzt dieses Verfahren also die zusätzlichen Freiheitsgrade, diedurch die periodisch fortgesetzte Signalkonstellation geboten werden,zur Verbesserung der Leistungseffizienz. Nachteilig bei diesem Verfahrensist jedoch die Festlegung auf die Zeroforcing-Strategie zur Entzerrungder orthogonalisierten Kanalmatrix. Zur Zeroforcing-Entzerrung werdenmindestens K Sendeantennen benötigt,wobei K die Anzahl der Nutzer ist. Dies stellt eine erhebliche Einschränkung dar.Insbesondere ist es nicht möglich,die Verfahren zur optimalen Leistungskontrolle gemäß [9] (sieheunten) auf diesen Ansatz zu übertragen.
    [0008] Diein den zuvor beschriebenen Verfahren genutzte sendeseitige Modulo-Arithmetik begrenztzwar die Varianz des Ausgangssignals, sie ist jedoch nur suboptimal,da die Wahl der Repräsentantender K Datenströmeunabhängig voneinandererfolgt. Diese Vorgehensweise vernachlässigt jedoch die Kopplung derNutzer durch Interferenz und damit die Tatsache, dass die Wahl einesRepräsentantendirekt die Interferenz bezüglich deranderen Nutzer und damit wiederum die Wahl deren Repräsentantenbeeinflusst. Hinsichtlich der Leistungseffizienz ist es daher optimal,alle Repräsentantengemeinsam zu wählen.Im Gegensatz zum THP sind dabei auch Repräsentanten außerhalbder ursprünglichenSignalkonstellation erlaubt. Die gemeinsame Wahl der Repräsentantenzur Optimierung der Leistungseffizienz ist als „Signalshaping" (Signalformung)bekannt [5] Im Vergleich zum THP kann mit Signalshaping ein Gewinnvon 1,53 dB bis 4 dB erzielt werden, je nach Bereich des Signal-Rausch-AbstandesSNR [6]. Die Einbeziehung von gemeinsamem Signalshaping in die Vorkodierungist daher wichtig.
    [0009] In[7] wird eine Signalshaping-Technik vorgeschlagen, welche alle Datensignalegemeinsam bezüglich derGesamtleistung optimiert. Hierzu werden die K erweiterten Signalkonstellationender Nutzer als Dimensionen eines Gitters (Lattice) aufgefasst. Diezu sendenden Repräsentantenmit der geringsten Gesamt-Sendeleistung sind durch den Punkt mitminimalem Euklidschem Abstand gegeben. Zur Lösung dieses Integer-Least-Squares-Problemswird auf bekannte Algorithmen zurückgegriffen [8]. Zur Optimierungwird ein festes lineares Sendefilter („Beamformer") angenommen. DasVerfahren minimiert zwar die mittlere Ausgangsleistung, jedoch kannaufgrund der gewähltenProblemformulierung (Minimierung der Gesamtleistung) keinerlei Einflussauf die individuellen Leistungen der K Nutzer genommen werden. DieAusgangsleistungen der einzelnen Nutzer bestimmen aber die Interferenzzwischen den Nutzern und damit die Wahl der Beamformer. Das angegebeneVerfahren ist also nicht in der Lage, die Beamformer adaptiv andie jeweilige Interferenzstruktur anzupassen. Es wird daher auchdie Verwendung des suboptimalen Zeroforcing-Filters vorgeschlagen,welches von der Interferenz unabhängig ist. Die Fähigkeitzur Steuerung individueller Ausgangsleistungen ist für ein Mehrnutzerszenariojedoch eine wichtige Voraussetzung, denn nur so können dieVerbindungsgütender einzelnen Nutzer kontrolliert und optimiert werden.
    [0010] Esist beispielsweise eine wesentliche Funktionalität aller modernen zellularenMobilfunksystem (GSM, IS-95, UMTS). In [9] wurde daher untersucht,wie die Leistungen und Beamformer zu optimieren sind unter der Annahme,dass eine ideale Signalverarbeitungstechnik existiert, welche dieInterferenz nachfolgendkodierter Nutzer neutralisiert. Diese Annahmeberuht auf einer informationstheoretischen Schranke für die erreichbareDownlink-Kapazität,die ähnlichwie die Shannon-Kapazitätdie prinzipielle Erreichbarkeit postuliert, jedoch keinen Hinweisdarauf gibt, wie eine derartige Neutralisierung der Interferenzprinzipiell zu erreichen wäre.Es ist auch aus den zuvor beschriebenen Gründen nicht möglich, dasin [9] beschriebene Verfahren mit den oben beschrieben Signalvorverarbeitungsverfahren[4] und [7] zu kombinieren.
    [0011] GrundsätzlichesZiel füreine leistungseffiziente Vorkodierung ist die sendeseitige Steuerungder Übertragungsgüten derK Nutzer einer Punkt-zu-Mehrpunktverbindung. Das jeweilige Gütekriteriumist der Signal-zu-Stör-Abstand(SINR) am Empfänger,wobei die Störkomponentesowohl durch weißesVerstärkerrauschenals auch durch gerichtete Interferenz der anderen Nutzer bestimmtwird. Ausgehend von [9] als nächstliegendemStand der Technik ist die Aufgabe für die vorliegende Erfindungdaher darin zu sehen, ein gattungsgemäßes Signalvorverarbeitungsverfahrenzur Interferenzreduktion anzugeben, mit dem die im Übertragungskanalauftretende Interferenz im Hinblick auf eine optimale, individuelleEinstellung der empfangsseitigen Signal-zu-Stör-Abständekontrolliert eingestellt werden kann. Das Übersprechen soll also gezieltfür einemaximale spektrale Effizienz bei optimaler Einzelnutzerversorgungkontrolliert werden. Dabei soll das effiziente Verfahren einfachin seinem Ablauf sein und eine hohe Übertragungsqualität gewährleisten.Die erfindungsgemäße Lösung für dieseAufgabe ist dem Hauptanspruch zu entnehmen. Vorteilhafte Weiterführungensind den Unteransprüchenzu entnehmen, die im Folgenden im Zusammenhang mit der Erfindungnäher erläutert werden.
    [0012] Daserfindungsgemäße Signalvorverarbeitungsverfahrenlöst dasProblem der gemeinsamen Mehrnutzer-Signalvorverarbeitung in einerPunkt-zu-Mehrpunkt-Sendeverbindung(Broadcastkanal). Es ist spektral effizient und nicht-orthogonal,sodass eine beliebige Anzahl von Nutzern entsprechend ihrer individuellenQualitäts-und Ratenanforderungen optimal mit Daten versorgt werden können. Dieauftretende Restinterferenz wird auf der Sendeseite vor der Übertragungkontrolliert und gezielt durch Signalshaping eingestellt. Arithmetischwird dies durch Addition eines durch bekannte Algorithmen optimaloder durch Lattice-Reduktion suboptimal bestimmbaren Signalshapingvektors z ^' erreicht. Somitermöglichtdas erfindungsgemäße Signalvorverarbeitungsverfahreneine gezielte Kontrolle des Übersprechensim Übertragungskanaldurch eine optimale nichtlineare Vorentzerrung der Sendedaten. Dazuwerden Beamforming, Leistungsverteilung, nichtlineare Interferenzberücksichtigungund Signalshaping miteinander kombiniert. Dadurch vereint das erfindungsgemäße Signalverarbeitungsverfahrenfolgende Vorteile • Neutralisierung der Interferenzvon bereits kodierten Nutzern bei vorgegebener Kodierreihenfolge • einfacheImplementierbarkeit und geringe zeitliche Verzögerung durch symbolweise Verarbeitung(eine Kombination mit symbolübergreifendenKodierungstechniken ist möglich) • Zusammenspielmit beliebigen Beamformern • Möglichkeitder individuellen Steuerung von Sendeleistungen und • hoheLeistungseffizienz durch gemeinsames Signalshaping.
    [0013] ImFolgenden wird das Verfahrensprinzip der Erfindung anhand der schematischenFiguren nähererläutert.Dabei zeigt
    [0014] 1 dieModulo-A-Operation aus dem Stand der Technik
    [0015] 2 daserfindungsgemäße Signalvorverarbeitungsverfahrenals Blockschema,
    [0016] 3 eine äquivalenteSystemdarstellung des erfindungsgemäßen Signalvorverarbeitungsverfahrens,
    [0017] 4 einVergleichsdiagramm zur mittleren Bitfehlerrate und
    [0018] 5 einVergleichsdiagramm zur Leistungseffizienz.
    [0019] DieModulo-A-Operation gemäß 1 istbereits im Zusammenhang mit dem THP aus dem Stand der Technik ausführlich erläutert worden.Zur Vermeidung von Wiederholungen wird an dieser Stelle deshalbauf die allgemeine Beschreibung verwiesen.
    [0020] Daserfindungsgemäße Signalvorverarbeitungsverfahrenbasiert auf einer periodisch fortgesetzten Signalkonstellation.Das Verfahrensprinzip ist in den 2 und 3 dargestellt.
    [0021] DerSignalvektor x bezeichnet die K Signale nach der Vorentzerrung,die späterbeschrieben wird. Die Signale werden anschließend mit einer diagonalen Matrix
    [0022] Alsnächsteswerden die Datensymbole durch K lineare Sendefilter (Beamformer)auf die M Sendeantennen abgebildet. Dies erfolgt durch Multiplikationmit der Matrix U = [u1,...,uK](eine Berechnungsmöglichkeit für die Beamformerwird weiter unten beschrieben). Die Spalten erfüllen die Euklidsche Vektornorm(Abstand zum Ursprung) ||ui||2 =1, daher verändertdiese Operation nicht die Sendeleistungen. Die Gesamtleistung der gemeinsamvom Antennenarray abgestrahlten Signale ist daher
    [0023] Das Übertragungsmedium(der Kanal) wird durch die komplexwertige Matrix H = [h1,...,hK] modelliert. Der M-dimensionale Kanalvektorhi enthältdie komplexen Kanaldämpfungen(charakterisiert durch Amplitude und Phase) zwischen den M Sendeantennenund dem i-ten Empfänger.
    [0024] AmEmpfängermit Index i findet eine Skalierung mit dem inversen komplexen Übertragungskoeffizientengici statt, wodurchder Einfluss der individuellen Kanalverstärkung rückgängig gemacht wird. Hierbeiist ci eine skalarer Faktor, der in Abhängigkeitvon der gewünschtenSendeleistung eingestellt wird, wie oben beschrieben. Der Koeffizientgi = ui*hi (Kanalverstärkung) modelliert den Einflussdes Übertragungskanals.Dieses System ist in der 2 auf der Seite der zentralenSendestation dargestellt. Neben dem Übertragungskanal sind nochdie empfangenden K Nutzer auf der Empfangsseite aufgezeigt, beidenen jeweils noch eine Deskalierung mit den gewählten Skalierungsfaktoren, einerückführende Modulo-A-Operationund eine Entscheidung fürdas richtige Datensymbol durchgeführt wird.
    [0025] Jedeszu sendende Codewort d ist in der periodischen Signalkonstellationdurch mehrere Repräsentantenmit einem Abstand von der Größe des DurchmessersA der gewähltenSignalkonstellation vertreten. Aus Sicht des Empfängers sinddiese periodischen Repräsentantengleichwertig, da durch eine empfangsseitige Modulo-A-Operation dasSymbol auf die ursprünglicheKonstellation zurückgeführt wird.Zuvor findet eine Skalierung mit dem inversen komplexen Übertragungskoeffizientengici statt, wodurchder Einfluss des Kanals rückgängig gemachtwird. Hierbei ist ci eine skalarer Faktor,der in Abhängigkeitvon der gewünschtenSendeleistung eingestellt wird. Der Koeffizient gi =ui*hi modelliertden Einfluss des Übertragungskanals.Die Modulo-Periodizitätder Signalkonstellation kann ausgenutzt werden, indem bekannte Mehrnutzer-Interferenzbereits vor der Versendung des Signals subtrahiert wird. DieserInterferenzbeitrag wird im Kanal durch destruktive Überlagerungausgelöschtund wirkt sich nicht mehr fehlerhaft auf die sendeseitige Entscheidungaus. Nach empfangsseitiger Modulo-A-Operation kann das gesendeteSignal wieder rekonstruiert werden. Diese nicht-lineare Vorkodierungkann fürdas vorliegende Mehrnutzerszenario zur Reduktion der Mehrnutzerinterferenz genutztwerden. Das Prinzip ist wie folgt: Die Nutzer werden beliebig geordnet.Die Vorkodierung fürdie nichtlineare Interferenzberücksichtigungbeginnt mit dem Nutzer mit Index 1, dessen Interferenz bezüglich derNutzer 2 ... K bekannt ist. Sie kann wie oben beschrieben durchVorsubtraktion neutralisiert werden. Nutzer 1 erzeugt also keineInterferenz. Die Interferenz von Nutzer 2 bezüglich. der Nutzer 3 ... K kannebenso durch Vorsubtraktion neutralisiert werden. Nutzer 2 stört damitnur das Signal von Nutzer 1. Verfolgt man dieses Schema für alle Nutzer,so ergibt sich ein System, in dem jeder Nutzer nur von nachfolgendkodierten Nutzern gestört wird.Die zu subtrahierende Interferenz des i-ten Nutzers ist die Summeder Interferenzen der Nutzer 1 bis i-1, d.h.
    [0026] DieKoeffizienten kik = [HTU]ik, i,k ∈ [1, ...,K]sind ein Maß für das Übersprechen(Interferenz) des k-ten Sendesignals auf den i-ten Empfänger. ZumAusgleich der Kanalverstärkungwird die Interferenz mit 1/(gici)skaliert und von dem Symbol di subtrahiert.Das Resultat ist
    [0027] DieK Interferenzterme werden in einem Interferenzvektor
    [0028] DieAusgangs-Sendeleistungen sind durch die entsprechende Skalierungmit α festgelegt.Wünschenswertist jedoch eine möglichstgroßeVerstärkung,weil damit auch der Abstand der Signalpunkte am Empfänger maximalwird. Dies wird erreicht, wenn die mittlere Leistung des Sendevektorsd möglichstklein ist. Zur Minimierung der Fehlerwahrscheinlichkeit am Empfänger mussdaher die mittlere Leistung von d durch geeignetes Signalshapingminimiert werden. Hierzu wird ausgenutzt, dass durch Addition eineskomplexwertigen Signalshapingvektors z ^ ∈ A(ZK +iZK), wobei Z die Menge der ganzen Zahlenist, sich lediglich die Wahl der Repräsentanten in der periodischenSignalkonstellation ändert,aber nicht der Informationsgehalt des Signals. Das Ziel ist alsodie Minimierung der Leistung des modifizierten Signalvektors d+z ^ durchWahl des Signalshapingvektors z ^ nach folgendem Design-Kriterium:
    [0029] DasVerfahren wird wie folgt veranschaulicht. Der Signalvektor x = d' + z ^ hat folgendeKomponenten:
    [0030] NachAnwendung der Leistungskontrolle und des Beamforming sowie unterBerücksichtigungdes Kanaleinflusses empfängtder i-te Empfängerein Signal ri = gicidi – fi + giciz ^i + fi + Ii + ni
    [0031] Esist zu erkennen, dass die Interferenz fi,die bereits vor dem Versenden subtrahiert wurde, durch destruktive Überlagerungausgelöschtwird. Die Größe Ii ist die Restinterferenz, die nicht durchdie kaskadierte Interferenzsubtraktion erfasst wird, und die erfindungsgemäß durchdie Beamformer U kontrolliert und eingestellt wird. Am Empfänger ergibtsich damit folgendes Empfangssignal: ri' =gicidi +giciz ^i +Ii + ni
    [0032] NachRückskalierungmit 1/cigi ergibtsich ein Signal di + z ^i +(Ii + ni)/cigi. Nach der Modulo-A-Operation wirdam Entscheidereingang di + ni' erhalten, wobei ni' =(Ii + ni)/cigi den störenden Einflussvon Rauschen und Interferenz modelliert. Für hinreichend kleine ni' kanndas gesendete Symbol fehlerfrei rekonstruiert werden.
    [0033] Beider Optimierung des Signalshapingvektors z ^ muss beachtet werden,dass d in (3) von der Interferenz und damit vom Signalshapingvektorz durch eine komplizierte nichtlineare Beziehung abhängt. Zuralgorithmischen Lösungmuss das Problem daher umformuliert werden. Dazu wird eine Gittermatrixdefiniert:
    [0034] Damitgilt
    [0035] Hierbeiwurde ausgenutzt, dass die Vorsubtraktion der Interferenz durcheine Matrixinversion dargestellt werden kann:
    [0036] DerSignalshapingvektor z ^' istdamit die Lösungfolgenden Optimierungsproblems:
    [0037] Optimalkann der Signalshapingvektor z ^' durchAnwendungen bekannter Algorithmen, z.B. den Fincke/Pohst- oder denSchnorr/Euchner-Algorithmus bestimmt werden. Derartige Verfahrenzur algorithmischen Lösungvon (6) sind beispielsweise in [8] beschrieben. Dabei ist die optimaleLösungjedoch sehr rechenintensiv. Weniger rechenintensiv und damit sehrviel schneller sind dagegen suboptimale Lösungsansätze. Eine der optimalen Lösung sehrnahe kommende suboptimale Lösungwird mit der Lattice-Reduktion (vergleiche beispielsweise [4]) erreicht,wobei die Euklidsche Norm des Differenzvektors Bc –1d – z ^' durch Wahl einesSignalshapingvektors z ^' ∈ Bc –1A(ZK +iZK) minimiert wird, der durch Transformationdes Signalraums mit anschließenderRundungsoperation gefunden wird. Zur Transformation wird eine ZerlegungBc –1 = FR mithilfe vonbekannten Lattice-Reduktionsalgorithmen gesucht, wobei F eine Matrixmit möglichstorthogonalen Spalten ist und R nur ganzzahlige Einträge hat.Die Transformation wird mit F–1 = RBc durchgeführt. Eswird dann der Vektor v gesucht, der im transformierten Raum einengeringen Euklidschen Abstand zum Vektor F–1Bc –1d = Rd hat. DieserVektor kann sehr recheneffizient durch komponentenweise Rundungder Einträgeauf ganzzahlige Werte bestimmt werden. Es ist v = round(Rd). Mitder RücktransformationF ist dann der gesuchte Signalshapingvektor z ^' = F round(Rd) bestimmt.
    [0038] DasSignalverarbeitungsverfahren nach der Erfindung ist so allgemein,dass es fürbeliebige Leistungen und Beamformer mit normierter Länge genutztwerden kann. Die Beamformer und Leistungen in den K Teilkanälen müssen jedochgeeignet gewähltwerden. Ein möglichesVerfahren und ein Ausführungsbeispiel sindaus [9] bekannt und werden wie folgt beschrieben. Diese beschriebeneVariante erzielt im Zusammenspiel mit dem erfindungsgemäßen Signalvorverarbeitungsverfahrenindividuelle Ziel-SINR γ1,..., γK mit minimaler Sendeleistung.
    [0039] Zunächst erfolgtdie Berechnung der Beamformer u1,...,uK übereine duale Problemstellung. Wie in [9] gezeigt, sind die optimalenBeamformer der Punkt-zu-Mehrpunktverbindung(Downlink) identisch mit denen einer dualen Mehrpunkt-zu-Punktverbindung(Uplink), bei dem die Rolle der Sender und Empfänger vertauscht ist. Es werdenskalierte Kanäleh1/σ1, ..., hK/σK betrachtet,wobei σi die Standardabweichung des Verstärkerrauschensdes Nutzers mit Index i ist. Ebenso wie bei der Vorkodierung kannein Teil der Interferenz durch sukzessive Subtraktion neutralisiertwerden, was im folgenden ausgenutzt wird.
    [0040] DieBerechnung der Beamformer (im Beispiel non-orthogonal MMSE beamforming)erfolgt sukzessive in umgekehrter Reihenfolge der Vorkodierung.Ohne Einschränkungder Allgemeingültigkeitwird angenommen, dass die Nutzer-Indizes so gewählt sind, dass die Kodierreihenfolge1,2,...K ist. Der Nutzer mit Index K wird demnach nur durch dasweißeVerstärker-Rauschenmit Varianz σ2 gestört,und die Kanal-Kovarianzmatrix ZK ist dieEinheitsmatrix. Die durch ZK beschriebeneKorrelation zwischen den M Sendeantennen steht im direkten Zusammenhangmit den Störungenwelche der jeweilige Nutzer erfährt.Für einenbeliebigen Nutzer i mit bekannter Kovarianzmatrix Zi wirdfolgende Uplink-Sendeleistung zur Erreichung des Ziel-SINR γi benötigt:
    [0041] Ausgehendvon ZK kann also die Sendeleistung qK berechnet werden. Damit ist auch die Interferenz bekannt,die Nutzer K-1 von Nutzer K empfängt.Die Störungdes Nutzer K-1 (Interferenz + Rauschen) ist charakterisiert durchdie Kovarianzmatrix ZK–1. Allgemein gilt für den Nutzeri – 1folgender Zusammenhang.
    [0042] MitKenntnis von ZK–1 –1 kannwie oben beschrieben die Leistung qK–1 bestimmtwerden. Auf diese Art und Weise lassen sich sukzessive sämtlicheKovarianzen und Leistungen des dualen Uplink-Problems berechnen.Die normierten Beamformer, welche zusammen mit diesen Leistungendie Ziel SINR im dualen Uplink erreichen sind ui = Zi –1hi/||Zi –1hi||2
    [0043] Gemäß der Dualitätstheorie[9] erreichen die konjugiert-komplexen dieser Beamformer vorgegebene DownlinkZiele γ,...,γK mitminimaler Leistung. Eine sinnvolle Wahl der Filtermatrix U, welcheim erfindungsgemäßen Verfahrenangenommen wurde, ist demnach U = [conj(u1),...,conj(uK)]
    [0044] Nunmüssennoch die zugehörigenDownlink-Sendeleistungen (power allocation) bestimmt werden. DasämtlicheBeamformer bekannt sind, ist die Verstärkung des effektiven Übertragungskanalsfür jedeVerbindung bekannt.
    [0045] DieZiel-SINR γ1,..., γK könnendemnach einfach durch folgende Zuordnung berechnet werden:
    [0046] InSimulationsrechnungen wurde das erfindungsgemäße Signalvorverarbeitungsverfahren(Signal-Shaping + MMSE-Beamforming) mit seiner leistungseffizientenbereichsweisen Vorkodierung (Sphere Precoding SP) mit verschiedenenKombinationen von anderen Signalvorverarbeitungsverfahren und Beamformingverglichen, gezeigt wird THP + MMSE-Beamforming. Die unkodiertenFehlerraten sind in der 4 dargestellt (mittlere Bitfehlerrate über Signal-zu-Stör-AbstandSNIR/dB). Zu erkennen ist, dass das erfindungsgemäße Signalvorverarbeitungsverfahreneine ähnlichgute Performance aufweist wie das bekannte Verfahren mit THP. DerGrund hierfürist in der Tatsache zu sehen, dass die leistungseffiziente bereichsweiseVorverarbeitung des Datensignals durch Signal-Shaping die Leistungdes Datensignals nach der Vorkodierung minimiert und zu einem höheren Faktor α führt. Dadurchwird der Abstand zwischen den Datensymbolen vergrößert undeine höhereRauschresistenz erreicht.
    [0047] DieLeistungseffizienz des erfindungsgemäßen Signalvorverarbeitungverfahrens(Signal-Shaping + MMSE-Beamforming) ist in der 5 dargestellt(Gesamtsendeleistung Ptot/dBm über Signal-zu-Stör-Abstand SNIR/dB).Zu erkennen ist, dass das erfindungsgemäße Signalvorverarbeitungsverfahreneine sehr gute Leistungseffizienz, insbesondere bei kleinen SINR,zeigt.
    zitierte Literatur
    [1] M. Tomlinson, "Newautomatic equaliser employing modulo arithmetic", Electronics Letters, vol. 7, no. 5,6, pp.138139, Mar. 1971.[2] H. Harashima and H. Miyakawa, "Matched transmission technique for channelswith intersymbol interference",IEEE Trans. on Communications, vol. COM-20, pp. 77480, Aug. 1972.[3] R.F.H. Fischer, Ch. Windpassinger, A. Lampe, and J. B. Huber, "MIMO precoding fordecentralized receivers",in Proc. IEEE Int. Symp. on Inf. Theory (ISIT), Lausanne, Switzerland,July 2002, p. 496.[4] R. F.H. Fischer and C. Windpassinger, "Improved MIMO precoding for decentralizedreceivers resembling concepts from lattice reduction", in Proc. GLOBECOM,San Francisco, Dec. 2003.[5] Robert F.H. Fischer, Precoding and Signal Shaping for DigitalTransmission, John Wiley & Sons,Inc., New York 2002[6] Tal Philosof, Uri Erez and Ram Zamir, "Combined shaping and precoding for interferencecancellation at low SNR",in Proc. IEEE Int. Symp. on Inf. Theory (ISIT), Yokohama, Japan,2003, p. 68.[7] C. Peel, B. Hochwald, and L. Swindlehurst, "A vector perturbationtechnique for near-capacity multi-antenna multiuser communication", Proceedings ofthe 41st Allerton Conference on Communication, Control, and Computing,October 2003. Also submitted to IEEE Transactions on Communications,June 2003[8] E. Agrell, T. Eriksson, A. Vardy, and K. Zegner, "Closest point searchin lattices", IEEETrans. on Information Theory, vol. 48, no. 8, pp. 2201–2214, Aug.2002.[9] M. Schubert and H. Boche, "Joint 'dirty paper' pre-coding and downlink beamforming", in Proc. IEEE Internat.Symp. on Spread Spectrum Techniques and Applications (ISSSTA), Prague,Czech Republic, Sept. 2002, vol. 2, pp. 536540.
    权利要求:
    Claims (3)
    [1] Signalverarbeitungsverfahren zur Interferenzreduktionin einer digitalen Punkt-zu-Mehrpunkt-Sendeverbindung zwischen KunabhängigenSendesignalen aus Datensymbolen, welche von einer zentralen Sendestation über M Antennenan K örtlichverteilte Nutzer unter Bildung von K Teilkanälen, deren Übertragungseigenschaften durchvorherige Kanalschätzungbeim zentralen Sender bekannt sind, zeitgleich im gleichen Frequenzbandgesendet werden, wobei • dieDatensymbole jeden Nutzers aus einer mehrstufigen quadratischenSignalkonstellation mit Durchmesser A gewählt und durch Signalpunkterepräsentiertwerden, • dieSignalkonstellation an der Sendestation und den Nutzern periodischfortgesetzt wird, sodass Signalpunkte mit einem Abstand von derGröße des DurchmessersA jeweils die gleiche Information repräsentieren, • die Anzahlder Signalpunkte und somit die Bitrate von Nutzer zu Nutzer variierenkann, • jeweilsK gleichzeitig zu versendende unabhängige Datensymbole d1,...,dK in einemSendevektor d zusammengefasst sind, • jeder Teilkanal vektorwertigist, da der Teilkanal jedes Nutzers M Eingänge an der zentralen Sendestationund einen Ausgang am Nutzer hat und wobei zuerst eine Interferenzkompensationdurchgeführtwird, bei der ein Signalvektor x definiert und bezüglich der gesamtenSendeleistung optimiert wird zu x = d' + z ^ mit dem modifizierten Signalvektord' = d – fC und dem skalierten Interferenzvektor fC aus Übersprechenauf einen Nutzer ausschließlichvon nachfolgend kodierten Nutzern und der Wahl eines bestimmbarenSignalshapingvektors z ^' mit z ^' = Bc –1z ^ und z ^' ∈ Bc –1A(ZK + iZK) im K-dimensionalenganzzahligen komplexen Signalraum nach folgendem Design-Kriterium mit derEuklidschen Vektornorm:
    [2] Signalverarbeitungsverfahren nach Anspruch 1 miteiner optimalen Bestimmung des Signalshapingvektors z' durch Anwendungdes Fincke/Pohst- oder des Schnorr/Euchner-Algorithmus.
    [3] Signalverarbeitungsverfahren nach Anspruch 1 miteiner suboptimalen Bestimmung des Signalshapingvektors z ^' durch Anwendungder Lattice-Reduktion, wobeidie Euklidsche Norm des Differenzvektors Bc –1d – z durchWahl des Signalshapingvektors z ^' ∈ Bc –1A(ZK +iZK) minimiert wird, der durch Transformationdes Signalraums mit anschließenderRundungsoperation gefunden wird, wobei zur Transformation eineZerlegung Bc –1 =FR mithilfe von bekannten Lattice-Reduktionsalgorithmen gesuchtwird, wobei F eine Matrix mit möglichst orthogonalen Spaltenist und R nur ganzzahlige Einträgehat, wobei die Transformation mit F–1 =RBc durchgeführt wird, wobei anschließend einVektor v gesucht wird, der im transformierten Raum einen geringenEuklidschen Abstand zum Vektor F–1Bc –1d = Rd hat, wobeidieser Vektor v sehr recheneffizient durch komponentenweise Rundungder Einträgeauf ganzzahlige Werte bestimmt wird und gilt: v = round(Rd) undwobei mit der RücktransformationF der gesuchte Signalshapingvektor z ^' = F round(Rd) bestimmt wird.
    类似技术:
    公开号 | 公开日 | 专利标题
    US10064203B2|2018-08-28|LPI/LPD communication systems
    Yang et al.2015|Fifty years of MIMO detection: The road to large-scale MIMOs
    Masouros et al.2015|Exploiting known interference as green signal power for downlink beamforming optimization
    Mollen et al.2016|Uplink performance of wideband massive MIMO with one-bit ADCs
    Basar2019|Transmission through large intelligent surfaces: A new frontier in wireless communications
    Masouros et al.2013|Large-scale MIMO transmitters in fixed physical spaces: The effect of transmit correlation and mutual coupling
    Brown et al.2012|Practical guide to MIMO radio channel: With MATLAB examples
    KR101314045B1|2013-10-01|결정 피드백 이퀄라이제이션을 사용하는 주파수 도메인 스프레드 직교 주파수 분할 다중의 시간 의존적인 이퀄라이제이션
    Sampath et al.1999|Joint transmit and receive optimization for high data rate wireless communication using multiple antennas
    Ye et al.2002|Adaptive modulation for variable-rate OFDM systems with imperfect channel information
    Sung et al.2009|Generalized channel inversion methods for multiuser MIMO systems
    US5295159A|1994-03-15|Coordinated coding for digital transmission
    RU2137302C1|1999-09-10|Способ и устройство для подавления интерференции в многоантенных цифровых сотовых системах связи
    Bhashyam et al.2002|Feedback gain in multiple antenna systems
    Ginis et al.2000|A multi-user precoding scheme achieving crosstalk cancellation with application to DSL systems
    KR100887909B1|2009-03-12|다중 입력 다중 출력 채널에서 대역폭 효율의 증대를 위한방법 및 시스템
    KR100450849B1|2004-10-01|시공간 블록 코딩이 사용된 ｄｓ／ｃｄｍａ 통신 시스템을위한 적응 간섭 완화 수신 장치
    Windpassinger et al.2003|Low-complexity near-maximum-likelihood detection and precoding for MIMO systems using lattice reduction
    CN101217340B|2012-09-26|在多输入多输出mimo通信系统内发送/接收数据的方法及相关装置
    US7324437B1|2008-01-29|Method for co-channel interference cancellation in a multicarrier communication system
    US7058004B2|2006-06-06|Communication system using orthogonal wavelet division multiplexing | and OWDM-spread spectrum | signaling
    CN100382437C|2008-04-16|用于频谱高效高速传输的迭代软干扰消除和滤波
    US6522683B1|2003-02-18|Method and apparatus for adaptive linear equalization for walsh covered modulation
    KR100383208B1|2003-07-22|다운링크cdma신호를복조하기위한방법및시스템
    Scaglione et al.1999|Redundant filterbank precoders and equalizers. I. Unification and optimal designs
    同族专利:
    公开号 | 公开日
    DE102004013866B4|2006-05-18|
    引用文献:
    公开号 | 申请日 | 公开日 | 申请人 | 专利标题
    法律状态:
    2005-10-13| OP8| Request for examination as to paragraph 44 patent law|
    2006-11-16| 8364| No opposition during term of opposition|
    优先权:
    申请号 | 申请日 | 专利标题
    DE200410013866|DE102004013866B4|2004-03-16|2004-03-16|Signalvorverarbeitungsverfahren zur Interferenzreduktion in einer digitalen Punkt-zu-Mehrpunkt-Sendeverbindung|DE200410013866| DE102004013866B4|2004-03-16|2004-03-16|Signalvorverarbeitungsverfahren zur Interferenzreduktion in einer digitalen Punkt-zu-Mehrpunkt-Sendeverbindung|
    [返回顶部]